• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2222-2229
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• 2011

기초의학 강의 요원의 부족은 교육에 대한 부담과 연구활동 위축이라는 이중고를 초래하고 있다. 기초의학 강의의 효율성을 높이기 위하여 다양한 연구 및 해결책이 제시되어 왔으며, 통합강의 역시 그 대안의 하나로서 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 새롭게 부각되고 있는 기초의학 통합강의에 대한 가상강의(cyber lecture) 적용의 실효성과 타당성을 설문조사와 교과목 운영의 경험을 중심으로 분석하였다. 설문조사에 대해 학생들은 가상강의의 내용, 난이도, 진행 및 멀티미디어 컨텐츠 등에 대해 대체로 만족스러운 의견을 제시하였다. 또한 가상강의가 통합강의 운영을 보완해주는데 효율적일 것이라는 의견과 더불어, 향후 통합강의에서 가상강의의 비중을 학대할 필요성에 대해서도 찬성의견이 반대의견보다 지배적임을 알 수 있었다. 뿐만 아니라, 통합강의 실습의 일부분을 가상강의에서 운영하는 방안에 대해서도 대체로 긍정적이었다. 통계분석 결과, 가상강의에 대해 긍정적이거나 부정적인 의견들은 기초신경학 통합강의 성적이 우수한 학생과 보통이하인 학생들 사이에 유의한 차이를 보이지 않았으나($x^2$ 검증 결과), 성적이 우수한 학생일수록 가상강의의 효율성에 대해 긍정적이라는 경향은 알 수 있었다(Spearman 등위상관계수를 산출한 결과). 본 연구결과를 통해 제시된 개선방안과 축적된 경험을 바탕으로 점차 가상강의의 비중을 높이고 강의교수들 간의 유기적 협조가 이루어진다면 가상강의는 향후 기초의학 통합강의 운영의 새로운 패러다임(paradigm)이 될 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.175-181
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• 2016

회전체는 질량 중심선이 축의 기하학적 중심선과 일치하지 않을 때 불평형이 발생한다. 윤축은 두 개의 차륜과 한 개의 차축으로 조립되어 철도차량을 주행시키는 회전체 역할을 하고, 차륜 재질의 불균일, 마모, 윤축 조립과정의 오차 등으로 인해 불평형이 발생할 수 있다. 또한 윤축은 축의 직경이 가늘고 고속으로 회전함으로 불평형 질량에 의한 진동의 영향이 더욱 두드러지게 나타나고 이로 인해 철도차량 고속 주행 시 주행안전성 및 주행거동에 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 차륜 불평형이 고속철도차량의 동적 거동에 미치는 영향을 철도차량 다물체 동역학 해석 도구인 VI-Rail를 이용하여 해석을 수행하였다. 해석결과에서 차륜 불평형량이 증가할수록 철도차량 대차의 임계속도가 감소됨을 확인할 수 있었고, 차륜 불평형량이 주행 중 차량동적거동 악영향을 미침으로 고속주행에서는 반드시 차륜 불평형량에 대한 관리가 필요함을 확인할 수 있었다. 또한 이 연구로 차륜 불평형량의 정적 및 동적 관리 필요성을 국내 철도차량 운영기관에 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.92-102
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• 2013

PF사업은 민간의 투자를 유치하여 국가 경제와 산업의 발전에 도움을 주려는 목적으로 수행되는 프로젝트 발주방식의 한 형태이다. 그러나 국내의 경우 개발이익 극대화라는 측면만을 고려함으로 인하여 무분별한 PF사업의 급증과 최근의 금융위기의 여파로 인하여 사업의 중단이 속출하고 있다. 이러한 주된 원인은 PF사업을 객관적으로 정량화하고 이를 분석하여 사전에 발생 가능한 리스크를 차단하려는 노력이 미흡한 결과이다. 본 연구의 목적은 PF사업의 건전성을 평가할 수 있는 방법론을 제안하기 위한 사전 연구로 PF사업의 성공에 영향을 끼치는 원인을 분류하여 세부요소를 파악하고 이를 바탕으로 PF사업의 리스크를 평가할 수 있는 정량적인 체계를 제안하는데 있다. 본 연구는 PF사업의 성공요인과 실패요인을 선행연구와 면담조사를 바탕으로 5개영역, 15개 항목, 104개의 영향인자를 도출하였고, 전문가 설문조사를 통해 영향정도를 검증하였다. 후속 면담조사를 통해 설문조사 결과에 대한 분석을 실시하였고, PF 사업의 건전성 평가를 위한 도구로 활용이 될 경우 PF 개발사업의 건전성 평가에 많은 도움이 될 수 있을 것으로 판단되며, PF 사업에 대한 객관적인 평가 도구 개발 시 유용한 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.266-274
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• 2021

해기사의 과도한 직무스트레스는 신체적, 정신적으로 부정적인 영향을 미치며, 이로 인한 이직은 원활한 해기인력 수급에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 해기사의 체계적인 직무스트레스 측정 및 관리를 위한 도구로써 모바일 웹 애플리케이션을 개발하고 품질평가를 통하여 검증하였다. 애플리케이션의 개발은 전통적인 소프트웨어 개발 방식인 Waterfall 모델에 따라 수행되었다. 요구분석 단계에서는 현직 해기사 및 해상직원 인사담당자 각 5명을 대상으로 Brain Storming을 실시하고 그 결과를 설계에 반영하였다. 설계 및 개발 단계에서는 요구사항 분석 결과를 바탕으로 애플리케이션을 설계하고, JSP와 Spring Framework를 활용하여 기능을 구현하였다. 애플리케이션의 작동 Test를 수행한 결과 사용자 인터페이스에서 입력한 직무스트레스, 정신건강, 진로적응성 등 입력 데이터에 따른 정상적인 출력 결과가 도시되었으며, 관리자 인터페이스에도 응답자의 입력 결과가 정상적으로 도시되고, 데이터베이스로 구성됨을 확인하였다. 요구사항 분석 참여 집단을 대상으로 ISO/IEC 9126-2 메트릭 기반의 5점 척도 품질평가를 시행한 결과 사용자 인터페이스 4.70점, 관리자 인터페이스 4.72점으로 유의한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 개발한 애플리케이션은 사용자 요구를 반영한 지속적인 개정 및 보완이 필요하며, 향후 수집된 Data의 분석 및 활용을 위한 시스템 구축에 관한 연구가 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.3184-3190
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• 2013

근래에 조선 해양 구조물 분야의 대부분 설계와 공정 계획은 각 회사가 보유한 전용 CAD/CAM 시스템을 통해 수행되고 있다. 이는 설계 형상 및 생산 관련 정보들이 추출되어 시간과 인력이 소비되는 많은 분야에서 해당 정보를 유용하게 사용할 수 있는 프레임워크가 구축되는 초석이 마련되었음을 뜻하며, 가장 전형적인 예로 선박 및 해양 구조물의 생산에 있어서 용접 관련 정보 산출 문제가 있는데 초기 일정 계획에 있어서 사용될 용접물량의 정확한 예측은 구조물 중량 그리고 도장면적 산출과 더불어 생산 과정의 자연스런 흐름을 가능케 하며 예상 소요 인력과 비용을 확보할 수 있는 극히 중요한 과정으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 ERP 시스템에서 추출된 구조물의 형상 및 생산정보로부터 정확한 용접장 및 용접물량을 추정할 수 있는 프레임워크를 구축하고 프로그램을 개발하였다. 산출된 용접 정보는 용접 자세, 조립단계, 블록, 베벨 그리고 용접타입에 따라 분류되며, 적절한 Factor를 통해 용접작업에 필요한 시수와 비용을 예측하는데 사용된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7364-7371
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• 2014

건설공사 사후평가는 공공건설사업 수행성과를 평가하고 차후 유사사업 추진 시 이를 활용하여 공공건설사업 효율화에 기여하기 위한 제도이다. 건설공사를 계획하는 과정과 공사완료 후의 공사비, 공사기간, 수요, 효과 등에 대한 예측치와 실제치를 종합적으로 분석, 평가하여 시행의 효율성을 도모하는데 목적이 있다. 이를 통해 방만한 사업추진을 방지하고, 유사 건설공사의 품질 및 효율성 향상을 위한 자료로 활용하고 있다. 하지만, 건설공사 사후평가 자료를 유사 건설사업에 참조 및 활용하기 위해서는 건설공사 사후평가 결과정보에 대한 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 발주청별로 실시하고 있는 건설공사 사후평가의 결과정보를 체계적으로 통합 관리하고, 활용할 수 있도록 국토교통부에서 고시한 건설공사 사후평가 시행지침을 기초로 하여 건설공사 사후평가시스템을 구축하였다. 이를 통해 공공 건설사업의 수행 시 유사 건설사업의 수요 증감, B/C 비율 등 결과정보의 참조 활용을 통해 품질 향상 및 효율적인 사업 추진이 가능한 기반을 마련하였으며, 향후 사후평가 결과정보의 체계적인 관리를 통해 종합적인 분석 및 평가 등 유용한 도구로 활용될 수 있으리라 기대된다.

• 대한환경공학회지
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• 제38권4호
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• pp.184-192
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• 2016

수심에 따른 수질 변동을 모니터링할 수 있는 수심 프로파일 모니터링시스템을 개발하여 대하천의 현장에 적용하고자 하였다. 이를 위하여 하천의 수생태 및 수환경 변화를 반영할 수 있는 핵심 항목을 도출하고, 수심별 실시간 모니터링 기법 및 시스템을 개발하였다. 모니터링 항목은 수질, 유황 및 기상 항목을 포함하도록 구성하였다. 대하천의 수심을 고려하여 1.0 m 간격으로 모니터링이 가능한 시작품을 제작하고, 한강 수질의 실시간 수심별 변동특성을 파악하기 위하여 양화선착장을 test-bed 대상지로 선정하여 모니터링시스템을 구축 운영하였다. 춘계를 대상으로 상세분석을 실시한 결과, 수온, pH, 용존산소량(DO) 및 클로로필 a 등의 항목에서 뚜렷한 일주변화 및 수심별 변화가 관찰되어 수심별 실시간 모니터링이 하천 수환경의 적절한 관리를 위한 매우 유효한 수단인 것으로 나타났다.

• Animal cells and systems
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• 제16권1호
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• pp.11-19
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• 2012

A major concern regarding the collection and storage of biodiversity information is the inefficiency of conventional taxonomic approaches in dealing with a large number of species. This inefficiency has increased the demand for automated, rapid, and reliable molecular identification systems and large-scale biological databases. DNA-based taxonomic approaches are now arguably a necessity in biodiversity studies. In particular, DNA barcoding using short DNA sequences provides an effective molecular tool for species identification. We constructed a large-scale database system that holds a collection of 5531 barcode sequences from 2429 Korean species. The Korea Barcode of Life database (KBOL, http://koreabarcode.org) is a web-based database system that is used for compiling a high volume of DNA barcode data and identifying unknown biological specimens. With the KBOL system, users can not only link DNA barcodes and biological information but can also undertake conservation activities, including environmental management, monitoring, and detecting significant organisms.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1053-1060
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• 2021

현행 수질모니터링은 현장에서 수질 시료를 채취하여 실험실로 이동 후 분석하는 방법에 의존하고 있다. 이러한 분석기법은 노동집약적이며 경제적으로도 많은 부담이 주어진다. 그러나 현행 모니터링시스템을 개선하기 위하여 보다 짧은 시료채취주기 또는 시료채취지점 확대 등과 같은 방법을 동원하는 것은 인력 및 경제적 측면을 고려할 때 현실적으로 거의 불가능에 가깝다. 따라서 인력 및 경제적인 측면에서 큰 부담없이 현행 수질모니터링기법을 보완할 수 있는 방안이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 모델링 기법을 도입하여 현행 수질모니터링 시스템을 보완하고자 하였고 인공신경망모델을 적용하였다. 인공신경망은 사람의 뇌에서 일어나는 작용을 모방한 기법으로 인지할 수 있는 현상을 뇌가 종합적으로 판단하는 과정을 컴퓨터에서 구현하는 방식인데 수질 예측을 위해 이러한 인공신경망기법을 도입 하였다. 본 연구에서는 수질 인자 중 Total coliform 을 타겟으로 하여 하천말단부에서 이들 인자를 예측할 수 있는지에 중점을 두고 연구를 수행하였다. 연구결과 제한된 입력인자를 이용하여 모델을 검보정하였음에도 불구하고 좋은 예측 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 사용된 기법을 근거로 수질상태를 사전에 예측함으로 수계 관리를 수행한다면 현 수질모니터링 시스템 보완에 큰 도움일 될 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.59-72
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• 2020

인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.