• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.57-58
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• 2023

컨테이너 터미널에서 컨테이너를 하역하고 이송하는 작업 소요시간은 항만 생산성과 직결되는 요소 중 하나로 작업 소요시간의 최소화는 항만 생산성의 극대화를 야기할 수 있다. 컨테이너의 작업 소요시간 중 선석과 야드 간 컨테이너의 이송을 담당하는 야드 트랙터(Yard Tractor; Y/T)의 작업시간이 큰 부분을 차지한다고 할 수 있다. 그러나 현재 야드 트랙터의 작업시간은 터미널 운영 실무자 경험에 기반한 추정은 가능하나, 이를 정량적으로 추정하기는 어려운 실정이다. 최근, 4차 산업혁명 핵심기술 중 하나인 IoT(Internet Of Things)를 기반으로 항만 내 물류자원을 실시간으로 모니터링 및 추적하여 작업시간을 산정하는 기술이 연구되고 있지만 이를 실제 항만 현장에서 상용화하기에는 어려운 단계이다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너 터미널 운영 효율화를 위해 야드 트랙터 작업시간 예측 모형을 개발한다. 예측 모형의 개발을 위해 실제 항만 운영 데이터를 분석하여 야드 트랙터의 작업에 영향을 끼치는 요인을 분석하고, 이에 따른 야드 트랙터의 작업시간을 예측한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.57-68
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• 2023

약 4차 산업 혁명 시대의 기술 발전에 따라 다양한 분야에서 HMD를 활용하는 기술이 응용되고 있다. HMD는 AR/VR 등의 가상현실 분야에서 특히 유용하게 활용되고 있으며 원격지에 위치한 사용자가 현장의 생생한 감동을 전달받는 데 매우 효과적이다. 이러한 특성에 따라 협업과 관련한 분야에서도 HMD를 활용하는 빈도가 커지고 있다. 그러나 HMD를 협업에 적용 시 원격지에 위치한 전문가와 현장에 위치한 작업자 사이의 의사소통이 원활하지 못하여 사용성 측면의 다양한 문제점을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 원격지 전문가와 현장의 작업자가 HMD를 활용하여 협업 시 발생하는 다양한 문제점을 해결하고, 보다 효율적인 협업의 진행이 가능한 새로운 형태의 HMD 구조 및 기능을 설계/제안하며 SUS 평가 기법을 활용하여 사용성을 검증한다. SUS 평가 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 HMD 구조 및 기능은 86.75점을 나타내었으며, 이는 기존 HMD 구조가 가지는 협업 시 제약사항, 사용성의 불편함 등을 크게 해소한 것으로 판단된다. 향후 본 논문에서 제안하는 HMD 구조 및 설계가 실질적으로 적용될 시 HMD를 활용한 응용 기술은 급격하게 확장될 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.107-115
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• 2020

최근 건설분야에 3차원 설계기술인 BIM이 의무화 되면서 다양한 활용사례에 대한 연구가 증가하고 있다. 특히 4차산업혁명의 핵심기술 중의 하나인 가상현실 기술과 BIM이 융합되면 사전 설계검토, 시공시뮬레이션 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 현재까지 가상현실 접목기술이 단순 프로토타입 수준이거나 모델하우스 정도에만 활용되고 있다. 또한 품질이 높은 가상현실 콘텐츠 제작시 비용이 많이 들기 때문에 관련 분야의 활성화가 어려운 상황이다. 이에 본 논문에서는 가상건설분야 활용도 및 품질을 높이기 위해 BIM을 활용해서 가상현실 콘텐츠를 제작할 때 시간 소요가 많이 발생하는 재질 매핑 시간을 단축시키는 연구를 진행하였다. 이를 위해 BIM 모델시 재질 매핑 가능하도록 객체 속성을 부여하였고, 건설분야에 가장 많이 활용되는 재질을 구성하였으며, 속성과 재질을 자동으로 매핑해 주는 자동화 머터리얼 기능 개발과 최종 테스트를 진행하였다. 테스트를 위해서 10개의 모델을 활용해서 3회 반복 테스트를 하여 최종적으로 약 50.16%의 생산성 향상을 달성하였다. 향후에는 재질 매핑 자동화 기능 고도화를 포함하여 대용량 BIM 모델을 기반으로 물리적인 데이터 경량화를 포함하여 BIM 데이터를 기반으로 가상현실 콘텐츠 제작과 관련된 생산성 향상 연구를 진행할 예정이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.295-309
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• 2021

4차 산업혁명에 따른 급변하는 교육환경에서 메이커교육은 하나의 대안으로 논의되며, 정부의 정책적 지원하에 다양한 메이커교육이 활발하게 진행되어왔다. 그러다 갑작스럽게 등장한 COVID-19로 인하여 메이커교육 역시 비대면 환경에서 이루어지게 되었다. 그러면서 비대면 환경에서도 메이커 정신을 목표로 하는 메이커 교육으로서의 방향성을 유지하기 위한 도전이 주어지게 되었다. 이에 본 연구는 '비대면 환경에서의 메이커교육 수업설계'에 필요한 체크리스트를 개발함으로써, 이러한 도전에 대한 하나의 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 문헌연구를 통해 비대면 학습 환경의 특징과 메이커교육의 특징을 정리하여 체크리스트의 초안을 만들고, 이를 현재 현장에서 비대면 메이커교육을 실시하고 있는 5인의 강사들의 피드백을 받아, 체크리스트의 최종안을 개발하였다. 이를 통해, 앞으로도 당분간 비대면 환경에서 메이커교육이 실시되어야 할 상황에서, 메이커 정신에 입각한 메이커교육수업의 특성과 목표는 유지하면서도 비대면 학습 환경의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 학습 환경 및 전략 요소를 갖춘 수업으로 개발, 진행되어 메이커교육의 지속적인 진행과 확장적 적용에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 중소기업연구
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• 제42권3호
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• pp.245-274
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• 2020

4차산업혁명은 산업 및 기술간의 융합을 통해 기업 환경을 급격히 변화시키고 있으며, 조직은 생존을 위해 다각적인 혁신을 요구받고 있다. 특히, 글로벌 경쟁환경에 신속하게 대처하기 위하여 사내 기업가정신을 통한 사내벤처 활성화가 국내 기업에 전반적으로 확산되고 있다. 하지만, 많은 기업이 사내기업가정신에 대한 준비와 역량이 부족함에 따라 조직내 혁신을 통한 혁신활동 성과 및 기업의 재무적 성과에 크게 기여하지 못하는 사례가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 사내 기업가정신이 기업의 성과에 미치는 긍정적 영향을 파악함은 물론 혁신활동과 기업성과에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석함으로써, 사내 기업가정신 활성화를 통한 기업의 혁신활동과 기업성과를 제고 할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 연구 표본은 2017년 한국청년기업가정신 재단에서 수행한 2017년 기업가정신 실태조사: 기업편 데이터 중 10인 이상 기업 데이터를 활용하였다. 가설검정은 유효표본 1,326개를 활용하였으며, 구조방정식 모델링을 통해 연구 모델의 경로간의 영향 관계를 파악하였다. 분석 결과, 사내 기업가정신이 혁신적 아이디어 활동성과와 기업 성과를 높이는 것으로 나타났으며, 혁신적 비전 및 전략, 혁신적 조직 문화 수립이 사내 기업가정신을 높이는 것을 확인하였다. 더불어, 혁신적 운영체계가 사내 기업가정신과 아이디어 활동 성과간의 긍정적 영향관계를 강화하는 조절효과를 가지는 것을 확인하였다. 연구 결과는 사내 기업가정신과 성과간의 관계 및 혁신 조직 구조와 사내 기업가정신과의 다각적 관계를 제시함으로써 국내 사내 기업가정신 관련 선행 연구의 학술적 시사점을 가지며, 사내 기업가정신 확산 및 성과로 연계시키기 위한 전략적 방향을 제시하였다는 측면에서 실무적 시사점을 가진다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.675-683
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• 2022

암호화폐 등 가상자산의 기반이 되는 블록체인은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 큰 관심을 받고 있다. 블록체인은 금융뿐만 아니라 정치, 물류, 문화 등 사회 전반에 걸쳐 우리 삶을 근본적으로 변화시킬 수 있는 기술이지만, 학습하기에 매우 복잡하고 지속적으로 개발되고 있어 기대보다 낮은 사용성을 보이고 있다. 본 연구에서는 가상자산의 기술수용모형(Technology Acceptance Model; TAM)이 그 기반기술인 블록체인 기술에 대한 교육을 통하여 달라질 수 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 총 103명의 참가자를 대상으로 영상에 기반한 온라인 실험을 진행하였으며, 교육의 종류(긍정, 부정)와 측정 시기(사전, 사후)가 TAM의 변수인 지각된 유용성, 지각된 용이성, 수용의도 그리고 블록체인 기술의 특성과 관련 있는 신뢰, 보안성에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 실험 결과, 교육의 종류와 측정 시기에 따라 모든 종속변수에서 상호작용이 나타났다. 구체적으로, 부정 교육을 받은 집단은 사전과 사후에 모든 변수에서 차이가 없었으나 긍정 교육을 받은 집단은 사전보다 사후에 증가하는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 앵커링 효과에 근거한 교육의 효과가 블록체인 기술을 사용한 가상자산의 사용 의도에도 나타남을 알 수 있으며 긍정적인 교육을 통하여 블록체인 연관 기술을 사용하고자 하는 의도를 높일 수 있음을 시사한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.23-35
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• 2021

제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.151-158
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• 2021

인터넷을 기반으로 실세계에 존재하는 여러 사물들과 가상 세계에 있는 사물들이 연결되어 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT) 기술이 4차 산업혁명 시대의 초연결 사회를 가능하게 하는 기술로 부각되고 있다. 사물 인터넷 기술은 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스를 아우르는 융합 기술이기 때문에 여러 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들 중에 IoT 소프트웨어가 제공하는 서비스 품질을 측정할 수 있는 척도들에 관한 연구는 아직 많이 미흡한 실정이다. IoT 소프트웨어는 사물인터넷이 가지는 하드웨어 부분과 이를 바탕으로 하는 기술, 임베디드 소프트웨어가 가지는 특징, 네트워크의 특징 들을 가지고 있다. 이러한 특징들은 IoT 소프트웨어 품질 측정 메트릭을 정의하는 요소로 활용된다. 그러나 현재까지의 IoT 소프트웨어 품질 측정 관련 메트릭들에서는 이러한 특징들을 고려하고 있지 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요소들을 고려하여 IoT 소프트웨어의 여러 가지 품질 요소 가운데 재사용성 측정을 위한 메트릭을 제시한다. 특히 IoT 소프트웨어는 사물인터넷 디바이스를 통해 활용되기 때문에 IoT 소프트웨어 내 서비스가 변경이나 교체 또는 확장이 가능하도록 설계되어야 하며, 이를 측정할 수 있는 메트릭이 매우 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 소프트웨어의 서비스들에 대한 재사용성을 측정 및 평가할 수 있는 변경성, 교체성, 확장성이라는 3가지 메트릭을 제시하고, 사례연구를 통해 제시한 메트릭에 대한 검증을 하였다. 본 논문에서 제시한 메트릭을 통해 IoT 소프트웨어의 서비스 품질 검증이 이루어짐으로써 사용자들의 서비스 만족도 향상에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.51-65
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• 2019

본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명의 온라인 학습 로그 데이터로부터 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기조절학습 유형은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)', '중수준 자기조절학습형(군집 2)', 그리고 '저수준 자기조절학습형(군집 3)'으로 나타났다. 온라인 자기조절학습 유형에 따른 학업성취도 수준은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)'이 가장 높고, '저수준 자기조절학습형(군집 3)'이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 소프트웨어 교육 운영을 위한 시사점을 제시하였다.