• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.116-127
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• 2017

도로 상의 안개는 교통류에 영향을 미치는 요인으로 알려져 있다. 이를 해소하기 위한 방안으로 최근 실시간 도로 및 기상조건에 따라 적절한 제한속도를 제공하는 가변제한속도시스템 VSL(Variable Speed Limit)을 도입하여 운영하고 있다. 하지만, VSL은 운전자가 제한속도를 준수하지 않을 경우 차량 간 속도 편차가 증가하여 오히려 교통사고의 위험도를 가중시킬 수 있다. 따라서, 본 연구는 기상조건별 VSL 유 무에 따른 운전자의 가변속도제한의 순응 경향 및 교통특성 분석을 목적으로 한다. 차량 시뮬레이터를 이용한 주행 환경을 구현하여 실험을 수행하였으며 기상조건은 크게 맑음, 안개로 나누었다. 분석 결과, 피험자의 평균 속도는 대부분 제한속도를 순응하였지만 전체적으로 속도 편차는 가변제한속도를 적용할 경우에 감소하는 것으로 분석되었고 특히, 안개가 발생할 경우 더욱 뚜렷하게 감소하는 것으로 나타났다. 기상조건이 운전자의 전방 시거에 영향을 미치면 VSL에 대한 운전자의 순응도는 높아지고, 속도 편차가 감소하여 교통안전성 향상에 도움을 주는 것으로 나타났다. 이는 향후 가변속도제한 운영속도를 산정하는데 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 국제지역연구
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• 제21권1호
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• pp.25-57
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• 2017

본 연구에서는 R&D 투자를 바탕으로 대규모기업집단 소속 기업의 대리인 문제와 정보비대칭성을 분석한다. 본 연구의 분석을 위하여 우선 대규모기업집단 소속 기업과 독립기업에 대한 R&D 투자의 성과를 비교한 결과, R&D 투자의 성과는 전반적으로 기업가치에 정(+)의 영향을 미치지만 그 긍정적 효과는 독립기업에 비해 대규모기업집단 소속 기업에서 더 저조한 것으로 분석되었다. 이에 대한 원인을 분석하기 위하여 대규모기업집단 소속 기업과 독립기업의 표본을 소속시장과 대주주 지분율에 따라 나누어 분석하였다. 그러한 분석의 결과, 이에 대한 원인은 대규모기업집단 소속 기업의 정보비대칭성보다는 주로 대리인 문제에 기인하는 것으로 여겨졌다. 본 연구의 표본을 소속시장에 따라 나누어 분석해 본 결과, 정보비대칭성의 영향이 일부 관찰되기는 하였으나 이에 대한 증거는 상대적으로 미약한 반면, 대규모기업집단 소속 기업의 표본을 대주주 지분율에 따라 나누어 분석한 결과, 상위지분율 기업보다는 대리인 문제가 더 심각할 것으로 믿어지는 하위지분율 기업에서 R&D 투자가 기업가치에 미치는 긍정적 영향이 훨씬 더 저조하게 나타났다. 그리고 이러한 현상은 연구방법을 변경하거나 대주주의 소유지분율에 따라 대규모기업집단 소속 기업의 표본을 더욱 세분화하였을 때에도 일관성 있게 관찰되었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.177-195
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• 2022

Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권6호
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• pp.983-993
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• 2021

Objective: To investigate the image quality of ultralow-dose CT (ULDCT) of the chest reconstructed using a cycle-consistent generative adversarial network (CycleGAN)-based deep learning method in the evaluation of pulmonary tuberculosis. Materials and Methods: Between June 2019 and November 2019, 103 patients (mean age, 40.8 ± 13.6 years; 61 men and 42 women) with pulmonary tuberculosis were prospectively enrolled to undergo standard-dose CT (120 kVp with automated exposure control), followed immediately by ULDCT (80 kVp and 10 mAs). The images of the two successive scans were used to train the CycleGAN framework for image-to-image translation. The denoising efficacy of the CycleGAN algorithm was compared with that of hybrid and model-based iterative reconstruction. Repeated-measures analysis of variance and Wilcoxon signed-rank test were performed to compare the objective measurements and the subjective image quality scores, respectively. Results: With the optimized CycleGAN denoising model, using the ULDCT images as input, the peak signal-to-noise ratio and structural similarity index improved by 2.0 dB and 0.21, respectively. The CycleGAN-generated denoised ULDCT images typically provided satisfactory image quality for optimal visibility of anatomic structures and pathological findings, with a lower level of image noise (mean ± standard deviation [SD], 19.5 ± 3.0 Hounsfield unit [HU]) than that of the hybrid (66.3 ± 10.5 HU, p < 0.001) and a similar noise level to model-based iterative reconstruction (19.6 ± 2.6 HU, p > 0.908). The CycleGAN-generated images showed the highest contrast-to-noise ratios for the pulmonary lesions, followed by the model-based and hybrid iterative reconstruction. The mean effective radiation dose of ULDCT was 0.12 mSv with a mean 93.9% reduction compared to standard-dose CT. Conclusion: The optimized CycleGAN technique may allow the synthesis of diagnostically acceptable images from ULDCT of the chest for the evaluation of pulmonary tuberculosis.

• 한국조경학회지
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• 제45권4호
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• pp.104-117
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• 2017

본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 인자분석를 활용하여 경관이미지 분석의 결과를 비교?분석하고, 텍스트 마이닝 기법이 경관이미지 연구에서 활용 가능성이 있는지 확인하고자 하였다. 롯데월드타워의 경관이미지는 텍스트 마이닝 분석 결과, 형용사 '새로운', '변화적인', '특이한', '신기한', '인상적인', '개성적인' 등이 도출되었으며, 롯데월드타워의 경관이미지가 변화하는 과정을 살펴보면, 사람들의 활동적인 요소(구경, 나들이, 프로젝트, 야경 등)와 미디어매체(신문, 블로그 등), 기후(날씨, 계절) 등이 경관이미지를 변화시키는 변동요인으로 도출되었다. 인자분석 결과, 롯데월드타워의 경관이미지에 영향을 미치는 요인은 상징성, 심미성, 조형성 순으로 나타났다. 형태적 특징인 식별성은 규모성, 가시성의 특징을 가지고 있는데, 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 독특성, 특별성 등의 특징을 갖고 있는 상징성과 주변 환경과의 특성과의 조화성, 아름다움의 특징을 갖고 있는 심미성 등 심리적인 요인이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 연구방법에서 공통적으로 도출된 결과는 건축물의 장소나 위치 등 형태적 물리적인 특성보다 도시를 대표하고 상징할 수 있는 요소 등 심리적인 특성이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 텍스트 마이닝 기법은 사람들이 대상을 보고 느낀 이미지에 해당되는 명사 형용사를 파악할 수 있고, 도출된 키워드 간의 관계를 확인함으로써 경관이미지 형성 과정과 더 나아가 도시의 이미지까지 파악이 가능하므로, 조경분야에서 경관연구의 한계를 보완하기 위한 방안으로 적합한 것으로 사료된다. 본 연구는 조경의 연구 분야인 경관분석에서 빅데이터가 활용될 수 있는 가능성을 실제 실행을 통하여 확인하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 빅데이터 기반의 정보를 파악 분석하여 경관 연구 영역의 확대에 기여하기를 바란다.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권1호
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• pp.68-82
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• 2017

문화재의 범죄예방환경에서 중요한 요인 중의 하나인 감시강화는 현장평가와 진단에 어려움이 있다. 이로 인해 감시강화는 문화재 형상, 지형, 수목 등을 디지털로 모델링하여 컴퓨팅 기술로 평가하는 접근이 이루어진다. 본 연구는 입체형상으로 감시강화를 정량적으로 평가할 수 있는 3차원 시각노출도 지표(3DVE, 3D Visual Exposure)를 이용하여 문화재 범죄예방환경의 평가기법을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 평가요인을 자연적 감시, 조직적 감시, 기계적 감시 그리고 통합적 감시로 세분하여 분석을 수행하였다. 분석을 위해서 건물, 지형, 담장, 수목 등의 형상을 입체적으로 모델링하였으며, Unity 3D를 이용하여 분석 프로그램을 제작하였다. 사람의 작업영역을 고려하여 머리위치와 허리위치로 구분하여 감시지점을 분석할 수 있도록 하였다. 분석 프로그램으로 3DVE의 활용 가능성을 검증하기 위해 논산에 소재한 돈암서원(사적 제383호)을 디지털로 모델링하여 범죄예방환경을 평가하였다. 연구결과 돈암서원의 자연적 감시, 기계적 감시, 조직적 감시에서 취약지점, 사각지대, 순찰동선의 문제점 등의 발견이 가능하였다. 3DVE 분석결과를 3차원 도면으로 제작함으로써 위치와 대상을 명확하게 표현할 수 있었다. 주간 감시성은 자연적 감시, 기계적 감시, 조직적 감시 순으로 높지만, 야간 감시성은 조직적 감시, 기계적 감시, 자연적 감시 순으로 높게 나타났다. 작업영역의 위치가 낮을수록 차폐되기 용이하므로, 허리위치에 대한 평가가 이루어질 필요가 있는 것으로 파악되었다. CCTV의 제원과 설치 위치, 높이에 따른 감시범위를 산출하게 됨으로써 사각지대의 발견과 표시가 가능하게 되었다. 기계적 감시의 보완효과가 있는 것으로 밝혀진 조직적 감시는 범죄취약 시간대에 분석이 요구된다. 또한 보안등, CCTV, 순찰동선 등의 설정을 검토하는데 통합적 감시도 분석이 효과적일 수 있다. 본 연구는 실제를 시뮬레이션으로 제작하여 범죄예방환경을 진단할 수 있는 성과를 거두었다. 본 연구를 기반으로 범죄예방환경설계의 대안을 평가하고 비교할 수 있는 연구가 수행되어야 한다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2001년도 정기학술대회
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• pp.277-278
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• 2001

The successful operation of a product In service depends upon the effective provision of logistic support in order to achieve and maintain the required levels of performance and customer satisfaction. Logistic support encompasses the activities and facilities required to maintain a product (hardware and software) in service. Logistic support covers maintenance, manpower and personnel, training, spares, technical documentation and packaging handling, storage and transportation and support facilities.The cost of logistic support is often a major contributor to the Life Cycle Cost (LCC) of a product and increasingly customers are making purchase decisions based on lifecycle cost rather than initial purchase price alone. Logistic support considerations can therefore have a major impact on product sales by ensuring that the product can be easily maintained at a reasonable cost and that all the necessary facilities have been provided to fully support the product in the field so that it meets the required availability. Quantification of support costs allows the manufacturer to estimate the support cost elements and evaluate possible warranty costs. This reduces risk and allows support costs to be set at competitive rates.Integrated Logistic Support (ILS) is a management method by which all the logistic support services required by a customer can be brought together in a structured way and In harmony with a product. In essence the application of ILS:- causes logistic support considerations to be integrated into product design;- develops logistic support arrangements that are consistently related to the design and to each other;- provides the necessary logistic support at the beginning and during customer use at optimum cost.The method by which ILS achieves much of the above is through the application of Logistic Support Analysis (LSA). This is a series of support analysis tasks that are performed throughout the design process in order to ensure that the product can be supported efficiently In accordance with the requirements of the customer.The successful application of ILS will result in a number of customer and supplier benefits. These should include some or all of the following:- greater product uptime;- fewer product modifications due to supportability deficiencies and hence less supplier rework;- better adherence to production schedules in process plants through reduced maintenance, better support;- lower supplier product costs;- Bower customer support costs;- better visibility of support costs;- reduced product LCC;- a better and more saleable product;- Improved safety;- increased overall customer satisfaction;- increased product purchases;- potential for purchase or upgrade of the product sooner through customer savings on support of current product.ILS should be an integral part of the total management process with an on-going improvement activity using monitoring of achieved performance to tailor existing support and influence future design activities. For many years, ILS was predominantly applied to military procurement, primarily using standards generated by the US Government Department of Defense (DoD). The military standards refer to specialized government infrastructures and are too complex for commercial application. The methods and benefits of ILS, however, have potential for much wider application in commercial and civilian use. The concept of ILS is simple and depends on a structured procedure that assures that logistic aspects are fully considered throughout the design and development phases of a product, in close cooperation with the designers. The ability to effectively support the product is given equal weight to performance and is fully considered in relation to its cost.The application of ILS provides improvements in availability, maintenance support and longterm 3ogistic cost savings. Logistic costs are significant through the life of a system and can often amount to many times the initial purchase cost of the system.This study provides guidance on the minimum activities necessary to Implement effective ILS for a wide range of commercial suppliers. The guide supplements IEC60106-4, Guide on maintainability of equipment Part 4: Section Eight maintenance and maintenance support planning, which emphasizes the maintenance aspects of the support requirements and refers to other existing standards where appropriate. The use of Reliability and Maintainability studies is also mentioned in this study, as R&M is an important interface area to ILS.

• 한국조경학회지
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• 제39권3호
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• pp.39-50
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• 2011

본 연구는 개발 사업의 경관평가에 있어 객관적이고 구체적인 조망점 선정기준 및 방법을 제시함으로써 올바른 경관평가 및 계획 수립의 기초자료를 제공하였다. 연구결과를 요약하면, 먼저 선행연구를 바탕으로 조망점 선정기준인 조망성, 공공성 및 경관변화성을 설정하였으며, 각각의 선정기준의 평가지표를 구축하였다. 조망성의 경우 거리와 방향에 따라 경관변화와 실제 조망 가능한 지역을 추출하기 위해 시거리, 조망방향, 지형요소, 가시권을 평가지표로 하여 GIS를 통해 분석하였으며, 공공성은 공적 활동이 일어나는 장소로 행정시설, 교육시설 등 13개 평가지표를 설정하고, AHP 분석을 통해 지표별 중요도를 바탕으로 공공성을 분석하였다. 마지막으로 경관변화성은 대상지의 조성 전후 자연경관의 변화율을 분석하였다. 이러한 선정기준을 실제 사례지에 적용하기 위해 먼저 조망성 및 공공성의 분석 결과를 중첩하여 예비조망점을 선정하고, 각각의 예비조망점에서 경관변화성을 분석하여 경관 변화가 큰 지역을 중심으로 최종 조망점을 선정하는일련의 과정을 구축하였다. 조망점 선정기준을 대구광역시 삼덕3 주거개선지구에 적용한 결과, 조망성은 남쪽 원경지역이 가장 넓은 범위에서 대상지를 조망할 수 있는 것으로 나타났으며, 공공성은 5차선 이상의 도로가 가장 넓은 면적을 가지는 것으로 분석되었다. 다음으로, 조망성 및 공공성을 중첩 분석하여 총 48개의 예비 조망점을 설정하였으며, 각각의 예비 조망점에서 경관변화성을 분석한 결과, 삼덕동 우체국 지점이 28.07%로 가장 큰 경관변화율을 가지는 것으로 분석되었다. 최종적으로 근경, 중경, 원경지역에서 각각 3개씩 총 9개의 조망점을 선정하였다. 이러한 일련의 과정을 통해 선정된 조망점은 다수의 전문가 의견이 반영되었으며, GIS 프로그램을 활용하는 등 일련의 과정을 통해서 선정되었기 때문에 경관평가의 객관성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.