• 한국항만경제학회지
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• 제36권4호
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• pp.17-30
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• 2020

해운산업에 있어 시황모니터링을 통한 선제적인 운임변동성 예측은 필수요소로서 이미 운임하락이 시작된 이후에는 선사들의 손실은 매우 커지게 된다. 이에 본 연구에서는 컨테이너운임에 비해 상대적으로 큰 운임변동성을 가지는 벌크선 운임에 영향을 미치는 요인들을 계량 분석하였으며 이를 통해 향후 해운시황모니터링에 기여하고자 한다. 이를 위해 변수들의 장기 균형관계와 단기적 동적관계를 동시에 이해할 수 있고 금융시장의 실증분석에 가장 활발히 이용되는 벡터오차수정모형을 사용한 분석을 수행하고 이를 통해 핸디사이즈, 수프라 막스, 파나막스, 케이프사이즈 선형별 벌크선 용선료에 미치는 6가지 독립변수들의 영향력을 추정하였다. 6가지 독립변수로는 벌크선 선복량, 철광석 물동량, 리보금리, 벙커유 가격, 유로-달러 환율을 선정하였으며, 종속변수는 핸디사이즈(32,000 DWT) 스팟 용선료, 수프라막스 6 T/C 평균 용선료, 파나막스(75,000 DWT) 스팟 용선료, 케이프사이즈(170,000 DWT) 스팟 용선료이다. 기존 특정 선박의 유형에 대한 연구나 벌크선 외 유조선, 케미컬 운반선에 대한 운임 연구와 차별하여 벌크선의 크기별 용선료를 대상으로 연구를 수행하였다. 분석 결과, 선박의 크기별로 영향요인이 다르게 나타났는데 리보금리는 네 가지 선박유형에 모두 유의미한 영향을 미쳤으며, 철광석 물동량은 세 가지 선박유형에 유의미한 영향을 미쳤다. 리보금리는 핸디사이즈, 수프라막스, 파나막스, 케이프사이즈에 모두 부(-)의 관계를 나타낸다, 철광석 물동량은 4가지 선형 중 파나막스를 제외하고 3가지 선형에 영향을 미치는 요인으로 작용하였다. 선사의 특성에 따라 주로 이용하는 선박사이즈가 다양하며, 해운선사의 경영성과에 지대한 영향을 미치는 용선료의 운임 변동 요인에 대해 분석함으로써 용선료 부담 완화에 따른 해운선사의 경영 전략 수립에 기여하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.227-235
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• 2018

최근 자동차 교통량의 증가로 인해 차량 전복사고가 급증하여 이에 따른 인명피해가 증가해왔으며, 이를 방지하기 위한 차량충돌 실험장비 및 해석프로그램 개발 등의 다양한 기술이 진보되고 있다. 본 연구에서는 적용한 차량모델은 미국 FORD사의 EXPLORER 차종이고, Rollover 해석은 차량충돌해석에 상용되고 있는 PC-Crash 프로그램을 이용하여 SUV의 전복사고 거동 및 충돌속도를 예측하였다. 그 해석결과로 FMVSS No. 208 법규를 통한 SUV차량의 실제 Rollover 거동과 비교할 때 유사한 결과를 보여주었으며, 충돌속도 및 롤각의 특성은 1000 msec 이후부터는 다소 오차율이 커지는 경향을 나타냈다. 그리고 NHTSA의 데이터베이스를 활용하여 고찰한 결과로 충돌속도 15~77 km/h, 충돌각도 $22{\sim}74^{\circ}$ 범위에서 전복사고가 가장 많이 발생함을 나타냈고, 실제 사고사례를 적용함으로써 차량 출발 위치, Roof 파손위치, 정지위치를 재현시켜 차량 Roof가 파손될 때 차량속도 및 충돌시간을 예측할 수 있었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권1호
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• pp.27-32
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• 2007

본 논문에서는 차량 이용이 많은 도심지역 편도 2차선의 도로 상에서 차량과 차량 사이에 통신이 이루어지는 경우 송.수신 차량 좌, 우측 반사체와 인접한 차량들에 의해 발생하는 다중경로파의 영향을 고려한 전파예측모델을 제안하였다. 이 때 곡선 도로의 반경을 600[m], 곡선도로의 거리는 $5.24\sim471.2[m]$, 도로교각은 $5o\sim45o$, 곡선도로에 위치한 수신차량은 도로교각과 곡선도로의 거리변화에 대응하여 최소 3.3[m]에서 최대 29.5[m]간격으로 변화시키면서 시뮬레이션 하였다. 그 결과 도로교각이 $5o\sim15o$인 경우 전파경로손실의 경우 수신 차량의 곡선도로 위치에 관계없이 1[dB]이내였고, $15o\sim45o$인 경우 도로교각이 변화함에 따라 대략 $1\sim8[dB]$이었다. 그리고 전파경로의 경우에는 도로교각의 변화에 따라 $0.4\sim120[m]$까지 변화함을 알 수 있었다. 이 때 전파경로 차가 120[m] 발생함에 따른 전파지연시간은 400[nsec]이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.102-108
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• 2024

초기 도심항공 모빌리티 (UAM ; urban air mobility) 운용 과정에서는 기존 유인항공기를 위한 시계 및 계기 비행 규정을 필수적으로 준수해야하고, 기체에 탑승한 조종자와 버티포트 등 UAM 이해당사자 간 통신에서도 음성 통신이 활용되어야 하므로, UAM 운항 전 구간에서 필수적으로 VHF (very high frequency) 항공이동통신이 안정적으로 제공되어야 한다. 본 논문에서는 초기 UAM 실증 구간으로 고려 중인 한강과 인천 아라뱃길 회랑 영역과 주요 버티포트 후보지에 대한 VHF 통신 커버리지 분석 결과를 모의실험을 통해 도출하였다. 해당 영역에 대한 정밀 수치표면모델 (digital surface model) 기반의 지형 및 건물 데이터를 구축하였고, 이의 영향을 고려한 통신 품질 예측 모의실험을 실시하였다. 분석 영역에 대한 3차원 커버리지 분석 결과 300 m ~ 600 m 구간의 회랑 구간의 경우 안정적인 커버리지 확보가 가능하지만, 버티포트 주변 영역의 경우 건물 등의 영향으로 저고도 영역에서 음영지역이 일부 있어 버티포트 주변의 안정적 커버리지 확보 대책이 필요함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.23-48
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• 2021

한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권5호
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• pp.258-266
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• 2010

메타 블로그에 등록된 RSS(Really Simple Syndication)의 수는 수십만 개 또는 수백만 개에 이른다. 따라서 이들에 대한 갱신 확인을 수행하는 것은 상당히 긴 시간과 네트워크 자원을 필요로 한다. 메타 블로그나 블로그 검색엔진은 제한된 자원을 가지고 있기 때문에 하루에 방문할 수 있는 블로그의 수가 제한적이다. 하지만 블로그 검색엔진의 성능향상을 위해 새로운 데이터를 최대한 수집하는 것이 필요하기 때문에, 우리는 이 논문에서 수집 효율을 높이기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블로그의 포스팅 성향을 분석하여 그것을 토대로 향후 갱신 가능성에 대해 예측하고 갱신 가능성이 높은 시점에만 갱신 확인을 수행한다. 이 연구는 블로그의 입장에서는 분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack: Distributed Denial-of-Service Attack)만큼이나 빈번한 갱신확인을 줄이는데 도움이 되고, 인터넷 전체로 보아서는 트래픽을 감소시키는데 기여할 수 있다. 본 논문에서는 블로거들의 포스팅이 이루어지는 요일과 시간에 특정한 패턴이 존재할 것이라는 가정을 하고, 15119개의 실제 블로그에 작성된 포스트에 대해 요일과 시간의 선호도를 분석하였다. 그리고 과거의 포스팅 이력과 요일에 대한 선호도를 바탕으로 갱신 가능성을 예측하기 위한 방법을 제안하고, 12115개의 실제 블로그에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. 성능평가를 통해 약 93.06%의 블로그에서 0.5 이상의 정확도를 가짐을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권3호
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• pp.137-148
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• 2017

항만의 서비스 수준은 항만의 운영 및 관리 주체인 터미널운영사(TOC), 항만공사 및 정부의 입장에서 항만간 경쟁력의 기준이 되며, 항만의 이용 주체인 선사 및 화주의 입장에서는 어느 항만을 선택할 지를 결정하는 중요 지표로도 활용된다. 이러한 지표의 중요성을 고려하여 컨테이너 부두 및 벌크부두를 대상으로 중요 서비스 지표인 선석 점유율, 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간과 같은 6개 지표를 객관적으로 정의하고 관리할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 컨테이너 부두는 1개 선석부터 6개 선석까지와 벌크 부두는 1개 선석부터 4개 선석까지를 선택적으로 활용할 수 있도록 6개의 서비스 지표를 산정하여 예측이 가능토록 하였다. 이를 활용하면 선석점유율 대비 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간을 예측할 수 있다. 추가하여 선박의 도착 패턴에 따라 선박 대기율과 항만의 생산성 지표인 연간 처리량도 어떻게 변화되는지를 예측할 수 있도록 하였다. 결과적으로, TOC 입장에서는 서비스 지표인 선박 대기율과 생산성 지표인 연간 처리량의 관계에서 최적의 운영 수준을 전략적으로 선택(Trade-off)할 수 있으므로 경쟁 항만에 대비하여 더 많은 선사 및 화주를 유치할 수 있으므로 터미널 수입도 극대화할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.