• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.193-198
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• 2021

최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.15-25
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• 2022

건설산업의 중대재해 발생률 및 사망률이 가장 높아짐에 따라 이를 감축하기 위해 국내에서도 다양한 노력을 기울이고 있다. 그 중 위험성 평가는 시공단계 위험요소를 평가하고 재해 감소대책을 위한 자료로 활용되고 있다. 그러나 기존의 위험성 평가는 수행자의 주관이 개입되며 국내 건설현장에 취약한 측면이 있다. 본 연구는 위험성 평가 분야에 BIM을 활용하여 정량적으로 위험요소를 도출함으로써 리스크를 조기 식별하고 사전제거하는 것을 목표로 위험성 평가를 위한 DB 분류체계를 구축하였으며 BIM을 활용한 위험성 평가의 방법론을 제시한다. 이를 통해 리스크의 사전 제거로 시공 작업자의 안전성을 증대시키고 안전관리 분야의 추가비용을 절감한다. 또한, 신규 공법에도 적용 가능하므로 프로젝트 참여자들의 이해도를 높이며 의사소통의 도구가 된다. 본 연구는 BIM을 기반으로 정량적인 위험도를 도출하는 프레임워크를 제안하는 연구로써, 향후 BIM을 활용한 위험성 평가 분야에 기반 기술로 활용될 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.143-152
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• 2021

이 연구는 서해 끝 절해고도 무인도인 격렬비열도의 문화자원을 탐구해 섬의 이미지·스토리텔링 구축의 토대를 제공하는 것이 목적이다. 격렬비열도는 2020년 영토수호 여론에 힘입어 정부의 공적 관리 절차가 시작되었다. 이 섬은 화산활동으로 7천만 년 전에 생겨나 1백만 년 전으로 추정되는 제주도의 탄생사보다 깊다. 따라서 연구자는 이 섬의 문화자원을 규명해 섬의 정체성 구축의 핵심 콘셉트로 삼기 위해 민속지학 연구방법을 적용해 2018년 2월부터 2020년 12월까지 3년간 격렬비열도가 속한 태안지역 주민등 관계자 면접, 섬 탐방 등을 실시하였다. Valentin(2001)과 남치호(2007)의 자원분류 모델을 적용해 섬의 문화자원을 분석한 결과, 섬에서 발견된 '유형문화자원'은 주로 한중 문물 교류의 길목이자 생명을 수호하는 영지(靈地)를 상징하는 것으로 나타났으며, 추출된 섬의 '유형문화 자원'은 생명 수호, 안전, 용맹, 로맨스 이미지에 집중되었다. 이 결과를 토대로 격렬비열도를 문화적 장소성이 뚜렷한 섬으로 이미지텔링 및 스토리텔링 하여 새 단장할 경우 정체성 구축의 핵심 콘셉트는 '사랑의 추억을 재생하게 하는 환황해(環黃海) 중심의 문화생태섬'으로 제안할 수 있다.

• 한국노년학
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• 제40권1호
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• pp.23-32
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• 2020

본 연구의 목적은 2014년 국민생활시간조사 자료를 통해 한국인의 연령별, 지역별 생활시간 사용형태에 대한 라이프스타일 유형을 규명하기 위한 기초자료를 마련하기 위함이다. 2014년 국민생활시간조사 자료 중 주 행동의 시간만을 사용하여 삼각형 모델에 제시된 필수유지시간, 의무시간, 자유시간 총 3가지 영역으로 구분하여 연령별 및 지역별로 비교 분석하였다. 연령별 라이프스타일 유형에서 10대, 20대, 50대는 합리적 생활추구형, 30대, 40대는 성취추구형, 60대, 70대, 80대 이상은 소극적 현실직시형을 차지하였다. 지역별 라이프스타일 활동 시간 중 필수유지시간은 전북, 의무시간은 울산, 자유시간에서는 강원이 가장 많은 시간을 차지하였다. 연령별 만족도는 연령이 높을수록 삶에 대한 만족도가 높았고, 지역별 만족도는 대전이 삶에 대한 만족도가 가장 높았으며 울산이 가장 낮았다. 라이프스타일 유형별 삶에 대한 만족도는 합리적 생활추구형, 성취추구형, 소극적 현실직시형 순으로 만족도 점수가 높았다. 앞으로의 연구에서 생애주기별 접근과 여가의 특징에 따른 분류, 라이프스타일 유형 세분화를 통해 라이프스타일 유형에 대한 체계적인 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.10-21
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• 2022

학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.135-144
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• 2021

최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습 데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제55권6호
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• pp.529-538
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• 2022

Objectives: This study aimed to identify the current patterns of cancer incidence and estimate the projected cancer incidence and mortality between 2020 and 2035 in Korea. Methods: Data on cancer incidence cases were extracted from the Korean Statistical Information Service from 2000 to 2017, and data on cancer-related deaths were extracted from the National Cancer Center from 2000 to 2018. Cancer cases and deaths were classified according to the International Classification of Diseases, 10th edition. For the current patterns of cancer incidence, age-standardized incidence rates (ASIRs) and age-standardized mortality rates were investigated using the 2000 mid-year estimated population aged over 20 years and older. A joinpoint regression model was used to determine the 2020 to 2035 trends in cancer. Results: Overall, cancer cases were predicted to increase from 265 299 in 2020 to 474 085 in 2035 (growth rate: 1.8%). The greatest increase in the ASIR was projected for prostate cancer among male (7.84 vs. 189.53 per 100 000 people) and breast cancer among female (34.17 vs. 238.45 per 100 000 people) from 2000 to 2035. Overall cancer deaths were projected to increase from 81 717 in 2020 to 95 845 in 2035 (average annual growth rate: 1.2%). Although most cancer mortality rates were projected to decrease, those of breast, pancreatic, and ovarian cancer among female were projected to increase until 2035. Conclusions: These up-to-date projections of cancer incidence and mortality in the Korean population may be a significant resource for implementing cancer-related regulations or developing cancer treatments.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제28권3호
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• pp.483-512
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• 2022

본 연구는 잠재프로파일분석을 통해 코로나 팬데믹 초기 한국인의 스트레스-대처 양상을 확인하고, 잠재계층구분에 영향을 미칠 것으로 예상되는 인구사회학적 정보(성별, 연령, 가구형태, 경제수준), 코로나로 인한 비일상성(코로나로 인한 두려움, 코로나로 인한 스트레스, 외출 및 일정제약, 코로나로 인한 수입 감소)을 살펴보고, 잠재계층에 따른 심리적 안녕감(삶의 만족감, 우울, 불안)의 차이를 확인하였다. 본 연구는 세계보건기구(WHO)가 코로나 팬데믹을 선언하고, 국내에서 대구·경북지역이 특별재난지역으로 선정된 시기인 2020년 4월 13일 부터~21일까지 성인 600명을 대상으로 온라인 설문을 실시했다. 대처 양상에 따라 모형을 분류한 결과, 4계층('낮은 대처관여 집단 1', '보통 수준의 적응적 대처집단 2', '높은 수준의 적응적 대처집단 3', '적응-부적응 대처 관여집단 4')의 모형적합도가 가장 양호하였다. 또한 인구사회학적 정보에서는 성별, 연령, 경제수준이 잠재계층을 유의하게 구분하였으며, 코로나로 인한 비일상성에서는 두려움, 스트레스, 외출 및 일정제약과 수입 감소가 잠재계층을 유의하게 구분하였다. 또한 잠재계층 간 심리적 안녕감 차이를 확인한 결과, '높은 수준의 적응적 대처집단 3'이 가장 높은 삶의 만족감을 경험하는 것으로 나타났으며, '적응-부적응 대처 관여집단 4'이 가장 높은 우울, 불안을 경험하는 것으로 나타났다. 이를 토대로 논의 및 시사점이 제시되었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권3호
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• pp.9-24
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• 2022

Currently, a vast amount of hydrologic data is accumulated in real-time through automatic water level measuring instruments in agricultural reservoirs. At the same time, false and missing data points are also increasing. The applicability and reliability of quality control of hydrological data must be secured for efficient agricultural water management through calculation of water supply and disaster management. Considering the characteristics of irregularities in hydrological data caused by irrigation water usage and rainfall pattern, the Korea Rural Community Corporation is currently applying the Hampel filter as a water level data quality management method. This method uses window size as a key parameter, and if window size is large, distortion of data may occur and if window size is small, many outliers are not removed which reduces the reliability of the corrected data. Thus, selection of the optimal window size for individual reservoir is required. To ensure reliability, we compared and analyzed the RMSE (Root Mean Square Error) and NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of the corrected data and the daily water level of the RIMS (Rural Infrastructure Management System) data, and the automatic outlier detection standards used by the Ministry of Environment. To select the optimal window size, we used the classification performance evaluation index of the error matrix and the rainfall data of the irrigation period, showing the optimal values at 3 h. The efficient reservoir automatic calibration technique can reduce manpower and time required for manual calibration, and is expected to improve the reliability of water level data and the value of water resources.