• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권6호
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• pp.72-84
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• 2008

본 연구는 논산지역 마을상수도를 대상으로 수질 모니터링, 수리지화학적 고찰 및 다변량 통계분석을 통하여 수질에 관한 문제점과 원인을 규명하고 타당한 관리 방안을 마련하고자 수행되었다. 논산지역은 마을상수도 이용이 많은 전형적인 농촌지역으로 지질은 화강암이 가장 넓은 면적을 차지하며 옥천대 변성퇴적암, 편마암과 화산암이 분포한다. 마을상수도의 수질 모니터링 결과 전국 평균인 2.5%보다 5-8배 높은 13-21% 정도가 수질기준을 초과하였으며 주요 오염성분은 질산성질소, 탁도, 총대장균, 일반세균, 불소 및 비소로 조사되었다. 연구지역 남쪽과 북쪽에서 높게 나타나는 질산성질소 오염의 주요 원인으로서 비닐하우스 같은 시설영농의 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. 마을상수도 수질은 Ca와 $HCO_3$가 지배적이나 화강암 지역에서는 농경지와 주거지 등의 인위적인 오염의 영향으로 Na, Cl 및 $NO_3$가 증가되었다. 주성분분석 결과 주로 농경과 인위적 오염의 영향을 나타내는 주성분 2에 의하여 크게 두 개의 그룹인 화강암과 편마암 및 옥천대 지하수로 구분된다. 판별분석은 초기 지질분류와 판별분석 예측결과의 오차가 5.56%로서 주성분분석보다 더 명확하게 각 지질별 지하수 특징을 보여준다. 다변량 통계분석은 수리지화학적 특성의 종합적 분석을 가능하게 하여 지질특성에 의한 지하수 수질의 변화를 명확하게 구분할 수 있는 방법으로 사료되었다. 논산시 마을상수도 수질에 대한 연구결과는 지질에 의해 영향받는 토지이용, 토양 특성 및 지형 등이 복합적으로 작용하여 지하수 수리지화학적 특성을 결정하는 것임을 확인하였다. 따라서 향후 정부 및 지자체의 마을상수도관리는 지질, 토지이용, 지형 및 토양 특성 등에 대한 종합적 자료 구축 및 해석이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.131-146
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• 2011

오늘의 글로벌 네트워크 비즈니스 환경에서 비서직 종사자들에게 신속 정확한 정보수집 능력과 올바른 판단력은 그 어느 때보다 필요한 역량으로 중시되고 있다. 비서직 업무 수행에 필요한 대부분의 지식은 체험지 혹은 경험지이기 때문에 비서가 주어진 문제를 해결하기 위해서 과거의 비슷한 사례를 참고하는 방법은 매우 타당한 것이며, 경험이나 선례를 적용함으로서 실패할 요인을 줄이고 문제 해결의 질을 높이는 동시에 시간을 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 비서 업무 수행 시 특정 문제 해결에 필요한 정보를 사례기반 추론에 근거하여 현재 문제와 가장 유사한 과거의 사례를 추천하는 시스템(COKRS : Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System, 이하 COKRS)을 설계하고 프로토타입을 구축함을 목적으로 한다. 본 연구 결과인 COKRS는 비서직에서 뿐만 아니라 일반 사무영역에서의 지식관리 목적으로도 확대 이용 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.153-169
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• 2011

오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.

• 경영과정보연구
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• 제39권3호
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• pp.1-16
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• 2020

현재 운영되고 있는 관세신고납부제도는 납세의무자가 세액 산정을 스스로하고 그 세액을 본인 책임으로 납부하도록 하는 제도이다. 다시 말해, 관세법상 신고 납부제도는 납세액을 정확히 계산해서 납부할 의무와 책임이 온전히 납세의무자에게 무한정으로 부과하는 것을 원칙으로 하고 있다. 따라서, 만일 납세의무자가 그 의무와 책임을 제대로 행하지 못했을 경우에는 부족한 만큼의 세액 추징과 그에 대한 제제로 가산세를 부과하고 있다. 이러한 이유로 세액 산정의 기본이 되는 품목분류는 관세평가와 함께 가장 어려운 부분이며 잘못 분류하게 되면 기업에게도 큰 리스크가 될 수도 있다. 이러한 이유로 관세전문가인 관세사에게 상당한 수수료를 지불하면서 수입신고를 위탁하여 처리하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수입신고 시 신고하려는 품목이 어떤 것인지 HS 코드 분류를 하여 수입신고 시 기재해야 할 HS 코드를 추천해 주는데 목적이 있다. HS 코드 분류를 위해 관세청 품목분류 결정 사례를 바탕으로 사례에 첨부된 이미지를 활용하여 HS 코드 분류를 하였다. 이미지 분류를 위해 이미지 인식에 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘인 CNN을 사용하였는데, 세부적으로 CNN 모델 중 VggNet(Vgg16, Vgg19), ResNet50, Inception-V3 모델을 사용하였다. 분류 정확도를 높이기 위해 3개의 dataset을 만들어 실험을 진행하였다. Dataset 1은 HS 코드 이미지가 가장 많은 5종을 선정하였고 Dataset 2와 Dataset 3은 HS 코드 2단위 중 가장 데이터 샘플의 수가 많은 87류를 대상으로 하였으며, 이 중 샘플 수가 많은 5종으로 분류 범위를 좁혀 분석하였다. 이 중 dataset 3로 학습시켜 HS 코드 분류를 수행하였을 때 Vgg16 모델에서 분류 정확도가 73.12%로 가장 높았다. 본 연구는 HS 코드 이미지를 이용해 딥러닝에 기반한 HS 코드 분류를 최초로 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 수출입 업무를 하고 있는 기업이나 개인사업자들이 본 연구에서 제안한 모델을 참조하여 활용할 수 있다면 수출입 신고 시 HS 코드 작성에 도움될 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.65-69
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• 2017

1977년 첫걸음을 시작한 대한핵의학기술학회의 영상관련 학술활동은 1985년 창간호를 발간하며 비로소 학회지의 형식을 갖추게 되었다. 지금까지 학회지에 게재된 방사분과 논문을 세부분야 별로 분류하여 연구논문의 동향을 알아보고자 한다. 1985년부터 2016년 상반기까지 학회지에 수록된 논문을 제출형식 별, 검사장비 별, 검사분야 별로 분류하고 엑셀(Microsoft Office 2010)프로그램을 이용하여 데이터베이스화 하였다. 이 자료를 통해 각 연도별 학회지 게재 논문 수, 세부분야별(detail) 제출 논문 수, 그리고 시대별 핵심어(keyword) 분포 등을 분석하였다. 학회지에 게재된 논문은 방사분과 1151편, 방사분과와 임상분과 두 분과의 공통주제 28편이였다. 방사분과 연대별 게재 논문 수는 1980년대 46, 1990년대 149, 2000년대 467, 2010~2016년 상반기까지 517편이였다. 제출형식별 논문 수는 원저 571, 초록 529, 심포지움 31, 특강25, 종설 11, 흥미영상 7, 포스터 3, 증례보고 2편이였다. 이중 심포지움과 특강 56편을 제외한 논문에서 검사장비 별 논문 수는 PET 319, Planar 302, SPECT 172, 방사성의약품 113, 방호 및 안전관리 103, 골밀도 28, 기타 86편이였다. 검사분야별 논문 수는 종양학 201, 장비 179, 심혈관 및 순환계 102, 환경안전 82, 골격계 76, 신경 핵의학 66, 정도관리 61, 비뇨 생식기계 56, 내분비계 49, 소화기계 44, 치료 34, 산업안전 24, 분자영상 15, 감염 및 염증 9, 호흡기계 9, 소아 핵의학 8, 기타 108편 이였다. 시대별 가장 많이 기재된 키워드(keyword)는 1999~2005년 PET, 2006~2016년 PET/CT였다. 보다 다양한 분야의 논문제출을 권장하기 위해서 대한핵의학기술학회에 게재된 논문뿐만 아니라 다양한 형태의 자료들을 데이터베이스화 하는 과정이 필요 할 것이다. 또한 많은 회원들이 영향력지표(Impact factor)가 높은 논문을 발표 할 수 있도록 대한핵의학기술학회 홈페이지를 통한 빅 데이터 자료제공 등과 같은 학회차원의 기술적, 제도적 보완과 함께 연구자 개인의 지속적인 노력과 다 기관 간의 협력하는 노력이 필요 할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권7호
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• pp.5-24
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• 2022

현행 비탈면 앵커공법의 보강성능평가는 앵커 두부와 지반밀착도, 앵커 두부의 균열 및 파손에 대해서 정성적으로 성능을 평가하고 있다. 이로 인해 성능저하 상태 점검을 위한 정량적 데이터베이스화와 이를 이용한 시간이력 관리는 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 비탈면에 설치된 앵커공법의 정량적 유지관리에 활용하기 위하여 UAS 영상과 지상 LiDAR의 사각지대를 보완하기 위한 SfM기반의 조합 3차원 수치모형을 구현하여 손상인자의 수치데이터를 검출하였다. 비탈면과 같은 수직구조물에서 상대적으로 높은 z 좌표 오차를 갖는 UAS 3차원 수치모형에서 사각지대 데이터 공백을 상호 보완하기 위하여 지상 LiDAR 스캔 데이터를 조합하였고 z 좌표 정확도의 향상을 확인하였다. 비탈면에 설치된 10공의 앵커에 임의로 손상을 발생시킨 후에 3차원 수치모형을 구축하였고 정사투영을 통해 균열, 파손, 회전변위와 지반 밀착도에 대한 수치 값을 검출하였다. 8K 해상도로 균열 실측값과 비교시 ±0.05mm의 오차범위에서 0.3mm 미만의 균열 검출이 가능하였다. 앵커 두부의 최대 파손 면적은 설계대비 3% 이내로 발생된 것을 확인하였고, 파손부의 체적 또한 검출하였다. 특히 z 좌표 데이터가 중요한 지반밀착도의 경우 UAS 3차원 수치모형에서는 사각지대로 인한 데이터 공백으로 측정이 불가능하였지만 지상 LiDAR를 조합할 경우 앵커 저면과 지반의 불규칙한 표면에서 표고차 확인이 가능하여 임의의 20개 지점의 평균 표고차를 지반밀착도로 도출하였다. 또한, 앵커 두부의 1° 미만의 회전각과 이동 변위 값도 검출하였다. 이에 본 연구에서 구축한 3차원 수치모형에서 앵커 손상인자의 정량적 데이터 추출이 가능하였고, 이를 데이터베이스화 한다면 정량적 평가지표의 기초자료로써 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.158-168
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• 2019

국립해양조사원은 '15년부터 '18년 까지 제1단계 개발도상국 공적개발원조(Official Development Assistance: ODA) 기반의 '필리핀 해양수산 인프라시설 구축 및 기술연수' 연구 사업을 수행하였다. 그리고 '20년부터 제2단계 필리핀 공적개발원조 연구 사업을 준비하고 있다. 또한 최근 필리핀은 기후변화로 인한 해수면 상승 및 연안 침식 등의 문제로 인하여 해양영토 관리와 대응역량 강화에 관심을 기울이고 있다. 따라서 본 연구는 제2단계 필리핀 공적개발원조 연구 사업을 추진함에 앞서, 우리나라 해양수직기준면 모델에 대하여 분석하고 지난 4년간의 필리핀 공적개발원조(ODA) 연구 사업을 기반으로 구축된 인프라와 해양자료를 기반으로 필리핀의 해양수직기준면 체계 발전방향을 제시하고자 한다. 또한 필리핀의 Sulu Sea 해역을 연구 구역으로 선정하여 총 22개의 조위관측소 정점에 대하여 조석 조화분해를 실시하고 개정수 분석 및 필리핀 조석격자망(모델) 구축을 위한 시범제작 연구를 수행하였다. 연구 결과, 조석특성이 유사한 해역을 기준으로 두 정점간의 개정수를 적용하여 예측과 실측조위를 비교하였을 때 유사한 조위데이터를 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 제2단계 공적개발원조 연구 사업의 기초자료로 활용되어 한-필리핀 국가 간의 우호증진 및 긴밀한 협력체계 구축 및 유지에 사용될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.221-227
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• 2013

RFID는 IC 칩과 무선통신을 통해 다양한 개체의 정보를 관리할 수 있는 인식기술이다. 생산에서 판매에까지의 과정을 초소형 IC 칩에 내장하여 이를 무선으로 추적하는 기술로써 전자태그, 스마트태그 또는 전자라벨 등으로 불러지고 있다. 현재 의료, 국방, 물류, 보안 등에 응용하여 사용하기위해 적용 및 개발이 진행되고 있으나 구조상 태그의 정보를 읽어 들이는 리더와 정보를 제공하는 태그, 데이터를 관리하는 데이터베이스로 구성되는데 리더와 태그 구간이 무선구간으로 보안에 취약한 문제가있다. 따라서 취약한 부분을 해결하고자 보안프로토콜의 연구가 활발히 진행되고 있으나 구현부분이 어려워 정리증명 단계의 제안이 대부분이다. 이는 추후 다른 연구자에 의해 취약성이 발견되는 부분이 많아 실제시스템에 적용시 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 제안한 보안프로토콜을 CasperFDR 정형검증 도구를 사용하여 제안한 프로토콜의 보안성을 실험 검증하였으며 각종공격에 안전한 방식임이 확인되었다. 향후 실제 태그에 적용할시 보안성에 대한 안전보장 및 새로운 공격에 대한 안전성을 충족하였다.

• 한국조경학회지
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• 제42권3호
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• pp.35-49
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• 2014

본 연구는 제천시에 위치한 솔방죽 습지생태공원의 조성 전과 후의 동물상을 비교하였다. 그 결과, 생태공원 조성에 따른 동물상의 변화는 야생성이 강한 종들이 감소하고, 일반종의 비율이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 포유류, 양서 파충류와 같이 이동에 제약이 있는 종들은 생태공원 조성으로 늘어난 탐방객들에 의해서 점차 감소하고 있다. 그리고 어류는 공원 조성과정에서 저수지 물을 방류하고 작업하여 집단 폐사하는 사례가 있어 이에 대한 보완 작업이 필요하다. 곤충은 공원 조성 후에 조성된 화단의 꽃에서 꿀을 먹는 곤충과 습지 식물의 생육을 위하여 안정된 수계를 유지하고 있어, 이곳에서 서식하는 수서 곤충은 늘어난 것으로 나타났다. 이번 조사 결과, 주거지역과 인접한 농업용 저수지는 크기가 작은 경우가 많아 생태공원 조성시 이곳에서 생활하는 야생동물들에 대한 서식 공간 확보가 필요한 것으로 보인다. 또한 야생동물 서식처를 위하여 방문객들의 탐방로와 시설물 위치를 조정하여 저수지 일부 지역이 자연 상태로 유지할 수 있도록 하는 것이 고려되어야 한다.