• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.581-589
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• 2021

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.165-176
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• 2022

국제사회가 산림을 이용한 탄소 흡수에 주목함에 따라 국내에서는 2013년부터 산림탄소상쇄제도를 운영하고 있다. 그러나 사업 등록 건수는 꾸준히 증가하는 반면, 인증을 위해 수행되어야 하는 모니터링 실적은 부진한 실정으로, 지속적인 운영에 한계가 있음을 파악하였다. 본 연구에서는 산림탄소상쇄제도 운영체계 파악과 심층면접 및 설문조사를 통해 사업의 장애요인을 파악 및 분석하였으며, 운영 개선을 위한 방향을 제시하였다. 설문조사 문항 및 장애요인을 선정하기 위해 문헌조사, 면담, 심층면접을 수행하였다. 심층면접은 반구조화로 실시하였으며, Irving Seidman 방법을 적용하여 분석하였다. 또한 설문조사를 실시하였으며, 인식 특성을 분석하기 위해 기술통계분석, 빈도분석을 실시하였고, 모니터링 이행 의지에 영향을 미치는 장애요인을 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석을 진행하였다. 그 결과, '거래시장 시스템 부족으로 인한 거래 가능성 우려', '사업계획서 작성 및 인증 절차의 복잡성', '능력을 갖춘 전문인력(운영기관, 컨설팅업체) 부족' 등 6가지 장애요인이 확인되었으며, '사업자의 전문지식 부족'이 모니터링 이행 의지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 산림탄소상쇄제도의 운영 개선 방향으로 주기적인 실무담당자 파악을 통한 해당 사업 정보 안내, 통합 거래정보 시스템 마련 등을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.67-80
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• 2022

스마트도시의 다양한 융합기술 분야는 효율성과 생산성을 혁신적으로 높이는 4차 산업혁명 시대의 미래 먹거리로서, 성장이 멈춰버린 선진국이나 우리나라에 있어, 기존산업군의 성장 한계를 극복할 수 있는 중요한 대안이라 할 수 있다. 특히 최근 산업 발전과 함께 인구의 집중으로 도시화가 급격하게 진행되고 있는 아세안 국가를 중심으로 신도시 건설을 통해 스마트도시를 구축하는 것에 관심이 고조되고 있으며, 아세안 국가들의 본격적인 스마트도시화가 진행되고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 목적은 스마트도시 관련 기업의 현황을 분석하고 우선 순위가 높은 스마트도시 기술을 발굴하여 산업 활성화와 해외수출을 위한 전략적 접근 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 선행연구를 통해 스마트도시 이론과 아세안 스마트도시에 대해 고찰하고, 국내 스마트도시 기술을 보유한 기업의 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 국내 스마트도시 기술 보유기업은 해외수출 참여 의지가 높으며, 건설, 교통, 그린·에너지 등의 기술 분야와 IoT, 플랫폼, AI 등의 서비스 유형에서 우선순위가 높았다. 또한 해외수출 활성화 방안으로, 1)규제완화와 인센티브, 2)글로벌 인재육성, 3)정보제공 및 현지 네트워크 강화, 4)재정 및 홍보지원을 통한 전략적 접근 방안을 도출하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-77
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• 2022

전자금융서비스가 활성화됨에 따라 전자금융 거래 건수와 거래액은 매년 증가하고 있으며, 선불전자지급 과정에서의 사이버 금융범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지모델을 제시한다. 이를 위하여 실제 선불전자거래 데이터를 익명화하여 수집하였으며, 데이터의 효과적인 특성을 추출하기 위한 전처리 작업을 수행하였다. 제안된 모델은 거래내역 기반과 이용자 ID 기반 접근법을 이용하였다. 거래내역 기반 모델 분석에서는 원데이터 기반 거래내역 분석과 특성 항목을 추가한 2차 분석을 수행하였으며, 이용자 ID 기반 모델에서도 도메인 특성에 맞는 특성 항목을 추출하여 분석에 활용하였다. 이상치 탐지를 위해 의사결정나무, 인공신경망 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 비교 분석하였다. 분석결과 거래내역 기반의 탐지모델보다 이용자 ID 기반의 탐지모델이 선불거래지급수단 이상탐지에 더 효과적임을 확인할 수 있었으며, 이용자 ID 기반 모델에서는 신경망 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 방법론은 향후 이상금융거래 탐지시스템 분석에 활용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.108-115
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• 2022

최근에 소비자들은 사회 및 환경문제에 대한 관심을 소비에 반영할 뿐 아니라, 자신들의 소비에 의미를 부여하며 도덕적 가치를 표현하는 미닝아웃에 점차 더 참여하고 있다. 하지만 미닝아웃의 확산 속도와 달리 관련 연구는 매우 부족하다. 본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 미닝아웃을 체험적 관점에서 접근하고 있으며, 미닝아웃의 체험적 특성이 자아존중감과 주관적 안녕감 향상과 같은 심리적 효과에 어떤 영향을 주는지 연구하고자 하였다. 먼저 미닝아웃의 체험(감정체험, 인지체험, 행동체험, 관계체험)이 자아존중감 향상을 통해 주관적 안녕감 향상에 주는 영향을 가정하였다. 구조방정식 모형을 이용해 총 197부의 데이터를 가설을 검증한 결과, 감정체험을 제외한 세 가지 체험이 자아존중감 향상에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났으며, 자아존중감 향상은 주관적 안녕감 향상에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 연구는 미닝아웃 체험의 긍정적 심리효과를 확인함으로써 기존 연구를 확장하고, 실무적 시사점을 제공하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.197-216
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• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권10호
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• pp.499-508
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• 2016

전 세계적인 K-pop 문화의 확산에 따라 K-pop 스타 관련 시장의 규모가 국내·외로 확장되고 있다. 최근 지속적인 K-pop 문화의 확산을 위해 스타와 직접적인 상호작용을 하는 서비스와 제품들을 출시하고 있다. 본 연구는 팬과 K-pop 스타 사이의 상호작용을 지원하는 소셜 로봇 피규어 기반 서비스를 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위해 K-pop 문화 현황에 대한 문헌 연구를 수행 한 후, 기존에 출시된 팬과 스타를 연결하는 서비스의 현황을 파악하기 위한 사례 조사를 진행하여 새로운 서비스 개발 방향을 수립하였다. 수립된 개발 방향을 기반으로 소셜 로봇 사례를 분석하여 적용 가능한 기술 및 기술 기반 상호작용 요소를 도출하였다. 이를 기반으로 본 연구는 최종적으로 소셜 로봇 피규어 기반 서비스를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 소셜 로봇 피규어 기반 서비스는 IoT 플랫폼을 기반으로 작동하는 사용자 맞춤형 피규어 활용 서비스로 스마트, 커넥티드 피규어를 사용하는 팬과 스타 간의 양방향 커뮤니케이션을 다양하게 지원한다. 따라서 본 연구는 K-pop 문화의 지속적인 발전에 공헌하고 향후 플랫폼 기반 상호작용이 필요한 스마트, 커넥티드 제품과 이러한 제품을 활용하는 서비스를 개발하기 위한 지침으로 기여할 것으로 기대된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.897-906
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• 2017

프로젝션 맵핑(공간증강현실)은 현실세계에서 다양한 가상의 환영(幻影)을 만들어내는 것으로 최근에 많은 분야에 사용되고 있다. 기존의 프로젝션 맵핑에서는 사용자와의 자연스러운 상호작용으로서 접히거나 구부러지는 것 과 같은 유연한 물체의 기하학적인 변형 속성(예: 용지)의 움직임을 고려하지 않았다. 또한, 정적 물체에 대한 프로젝션 맵핑에 대한 많은 연구가 있었지만, 유연한 타깃의 움직임을 추적하고 사용자와의 상호작용 측면에서 모양이 변형된 물체에 맵핑을 정확히 하는 다이내믹 프로젝션 맵핑은 여전히 도전해야할 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는 Unity3D와 ARToolkit을 이용한 실험을 통해 단단하지 않은 물체에 대한 견실한 추적과 정확한 맵핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐빅 베지어 곡면 형성, 움직임 변형 값 렌더링 과정, 멀티플 마커 인식과 트래킹 과정, 실시간 웹캠 지속 촬영의 4가지 실험 단계로 구성된다. 사용자는 물체에 변형을 주기 위해 직접 접고, 휘고, 구부리고 비틀 수 있다. 제안 방법은 세 가지 긍정적인 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 물체의 형태가 강하게 변형되어 있어도 감지 가능하다. 둘째, 사용자가 직접 물체에 변형을 주는 과정에서 물체의 일부분을 차단하고 있을 때의 Occlusion오류를 줄일 수 있어 정확한 트래킹을 할 수 있다. 셋째, 제안 방법의 견실하고 정확함은 빠른 속도로 물체의 움직임을 감지하게 하므로 실시간으로 결과 값을 물체에 투영할 수 있다.

• 무역학회지
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• 제43권1호
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• pp.199-221
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• 2018

본 연구에서는 국제벤처기업의 국제화에 영향을 미치는 요인들을 체계화하고, 각 요인의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 또한, 점진적으로 국제화 과정을 거치는 전통적 기업들과 태생적 국제 벤처기업의 장애요인에 대한 우선순위 차이를 파악하고자 하였으며, 이를 통해 태생적 국제 벤처기업에게 경쟁력을 확보할 수 있는 기초정보를 제공하고자 하였다. 연구방법은 우선순위를 분석하기 위하여 AHP(의사결정 계층 분석 방법)으로 실시하였다. 분석 대상은 각 기업의 국제진출 관련 의사결정권자인 임원들을 대상으로 실시하였으며, 태생적 국제벤처기업 15부, 점진적 수출기업 15부로 각각 조사 하였다. 연구 결과, 1차 장애요인으로 환경 관련 장애요인이 국제화의 가장 큰 장애요소로 인식하고 있었으며, 그 다음으로 기업 관련 장애요인, 경영자 관련 장애요인 순으로 중요성을 인식하고 있다는 점을 확인하였다. 2차 장애요인을 살펴본 결과, 기업관련 장애요인 중 전반적으로 마케팅 역량부족이 가장 큰 장애요인으로 인식하였으며, 이는 점진적 국제 벤처기업 및 태생적 국제 벤처기업 모두 동일하게 나타나고 있다. 그러나 점진적 국제 벤처기업의 경우, 사업실행의 지나친 위험성을 장애요인으로 인식하고 있지만, 태생적 벤처기업의 경우 기술정보 및 R&D 역량의 부족을 장애요인으로 인식하고 있다. 본 연구의 결과는 장애요인을 극복함에 있어서 환경적요인과 기업요인의 결합성이 매우 중요하다는 시사점을 제공하고 있으며, 단순히 내부의 마케팅역량을 강화하는 것만이 국제 벤처기업의 장애요소를 해결하는 것은 아니라는 점이다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.285-301
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• 2023

비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.