• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제23권4호
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• pp.425-437
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• 2020

우리나라는 자영업자의 비중은 다른 OECD 국가에 비해 상대적으로 높은 수준이며 이들이 설립한 업체의 생존 기간은 다른 업체에 비해 짧게 나타난다. 이는 자영업자들의 잦은 창업과 폐업으로 이어져 고용과 수입의 불안 및 막대한 사회적 비용을 발생시킨다. 음식점은 자영업자들이 쉽게 진입하는 대표적인 업종으로 5년 생존율이 20%에 미치지 못해 생존 기간이 더 짧게 나타나고 있다. 본 연구는 광주광역시의 음식점을 사례로 음식점 생존 기간과 교통 접근성 사이의 상관관계를 살피고자 한다. 편리한 입지는 음식점의 매출 향상과 지속적인 운영에 중요한 요소로 꼽혀왔고, 이러한 입지는 높은 수준의 교통 접근성을 의미하기 때문이다. 생존분석을 통해 교통 접근성과 음식점 업종별 영업 기간 사이의 관계를 살펴본 결과 지하철 접근성은 유의미한 관계를 보이지 않았으나 도로 접근성은 생존 기간 연장과 유의미한 상관 관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 이는 광주광역시에서 운행 중인 지하철이 활발히 이용되지 않아 이에 대한 접근성이 경제적 의미를 갖기 어려웠던 것으로 해석되는 동시에 다른 지역과의 비교 연구가 필요함을 보여준다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.123-141
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• 2021

경제 구조의 기술 의존성이 강해져 국가핵심기술의 중요성은 더욱 대두되고 있다. 하지만 기술 자체적 특성으로 인해 연관 범위가 추상적이고 국가핵심기술 고유의 특성상 정보공개가 제한적이기 때문에 보호대상이 될 기술의 범위를 정하는 것에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 국가핵심기술과 연관성이 높은 중요 기술을 판별하는 데에 최적화 된 문헌 종류와 분석 기법을 제안하였다. 디스플레이 분야 국가핵심기술 키워드로 수집한 네 개 문헌종류(뉴스, 논문, 보고서, 특허) 데이터에 빅데이터 분석의 텍스트 마이닝 분석기법인 TF-IDF와 LDA 토픽 모델링을 적용하는 파일럿 테스트를 진행하였다. 그 결과로 특허 데이터에 LDA 토픽 모델링을 적용한 결과가 국가핵심기술과 연관성이 높은 중요기술을 추출하였다. OLED, 마이크로LED를 포함하여 디스플레이 전후방산업에 관련된 중요 기술을 판별 할 수 있었으며 이 결과를 관계망으로 시각화하여 국가핵심기술과 연관된 중요 기술의 범위를 명확히 하였다. 본 연구를 통해 기술이 가지는 연관범위의 모호성을 보다 명확히 하였으며, 국가핵심기술이 가지는 제한적인 정보공개 특성을 극복할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.318-331
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• 2022

최근 하드웨어 연산 장치와 소프트웨어 기반 프레임워크의 발전으로 딥러닝 네트워크를 활용한 머신 태스크가 다양한 산업 분야 및 개인 IoT 장비에서의 활용이 기대되고 있다. 그러나 딥러닝 네트워크를 구동하기 위한 장치의 고비용 문제와 서버에서 머신 태스크 결과만을 전송받을 때 사용자가 요구하는 결과를 받지 못할 수 있다는 제한 사항을 극복하기 위하여 Collaborative Intelligence (CI)에서는 피처 맵의 전송을 그 해결 방법으로 제시하였다. 본 논문에서는 CI 패러다임을 지원하기 위하여 방대한 데이터 크기를 갖는 피처 맵의 효율적인 압축 방법을 실험을 통해 분석 및 제시하였다. 해당 방법은 전통적인 비디오 코덱에서의 압축 효율을 높이기 위하여 피처 맵의 재정렬을 적용하여 중복성을 높였으며, 정지 영상 압축 포맷과 동영상 압축 포맷을 동시에 활용하여 압축 효율을 높이고 머신 태스크의 성능을 유지하는 피처 맵 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이와 같은 방법의 분석을 통해 MPEG-VCM의 피처 압축 앵커 대비 BPP와 mAP의 BD-rate에서 14.29%의 성능이 향상됨을 검증하였다.

• 지역연구
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• 제38권1호
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• pp.3-20
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• 2022

본 연구의 목적은 수도권을 분석의 공간적 범위로 설정하여 2010년부터 2019년까지의 신성장산업의 창업 사업체 및 종사자 이전 패턴을 탐색적으로 분석하고, 신성장산업 창업 사업체의 유입 및 유출에 영향을 미치는 지역 수준 요인을 밝히는 데에 있다. 분석을 위한 자료로는 「전국사업체조사」원자료를 이용했으며, 신성장산업 사업체 및 종사자 수 유입 및 유출 자료를 바탕으로 시군구 수준 공간 자료를 구축했다. 분석을 위해 지역별 유출 유입에 대한 연결정도 중심성을 산출했으며, 음이항 회귀모형을 응용해 신성장산업의 유입 및 유출에 영향을 미치는 지역 수준 요인에 대한 실증 분석을 수행했다. 분석 결과에 따르면, 신성장산업 제조업 부문은 경기 남부 지역을 중심으로, 신성장산업 서비스업 부문은 강남 및 구로-금천구 일대를 중심으로 활발한 입지 이전이 발생하고 있었으며, 지역 수준 요인들이 신성장산업 창업 사업체의 유입 및 유출에 미치는 영향은 업종에 따라 상이한 것으로 나타났다. 본 연구는 최근 정책적 관심이 증가하고 있는 신성장산업에 대한 공간 이전 패턴을 파악하고, 영향 요인을 밝혀내기 위해 실증 분석을 수행함으로써 신성장산업 유치를 통해 지역 경제의 경쟁력 향상을 달성하고자 하는 지역산업정책에 대해 시사점을 제시했다.

• 한국습지학회지
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• 제24권1호
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• pp.44-51
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• 2022

본 연구에서는 TOPSIS(Techniques for Order Performance by Similarity to Ieal Solution)을 이용하여 낙동강수계 34개 지천에서의 수질측정망 설치 지점에 대하여 평가하였다. 낙동강수계에서는 지난 2011년부터 195개 지천에서 수질 및 유량을 측정하고 있다. 특히, 34개 중점관리지점은 오염원이 많고 수질이 불량한 지역으로서 지속적인 수질이 관리가 필요하다. 관리가 필요한 지점 선정을 위해 평가항목은 10개 지표를 선정하였으며 선정된 지표를 표준화하고, 엔트로피 방법(Entropy Method)을 이용하여 가중치를 부여하였다. 가중치 산정결과, 인근 측정망 유무가 가장 크고 평균 수질과 산업단지 유무도 높은 가중치를 얻었다. 평가결과, 상위 지점은 인근 측정망이 없고 산업단지와 폐수처리시설이 있고 평균 수질이 타 지점보다 높은 지점이다. 평가된 자료는 향후 낙동강수계에서의 신규 수질측정망 설정 및 지속적인 지류에서의 수질 관리를 위해 필요한 연구 결과로 판단된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.371-401
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• 2022

블록체인이 위·변조가 불가능한 분산 환경에 정보를 저장하는 것을 의미한다면, 이는 사서들이 권위 있는 정보를 수집하고 보존하며 공유하는 일과 유사하다고 언급된다. 과잉정보 속 도서관이 신뢰할 수 있는 정보를 수집·제공하고, 나아가 도서관 내외부의 업무효율성 증대, 협력 네트워크 강화 등을 모색하기 위한 방안으로서 본 연구에서는 블록체인 기술을 살펴보았다. 본 연구에서는 문헌조사와 타 분야의 사례연구를 바탕으로 도서관계에서 블록체인 기술을 활용할 수 있는 다양한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 첫째, 블록체인 활용분야와 사례를 분석하여 도서관 분야의 블록체인 활용 가능성 및 가치를 확인하고, 이를 토대로 12가지 활용방안을 제안하였다. 도서관 업무 분야에서는 디지털 신원 기반의 도서관 통합 인증 서비스, 도서관 유·무형 자산 이동의 모니터링 기능, 도서관 이용자 의견수렴 기능, 블록체인 기반 도서관 채용·인사시스템, 블록체인 거버넌스 기반 도서관 운영 체계 및 네트워크 구축, 도서관 내 IoT 디바이스 및 센서 데이터 관리 기능을 제안하였다. 정보서비스 측면에서는 블록체인 기반의 출판·거래 플랫폼 참여, 디지털 콘텐츠 저작권 보호 및 관리 기능, 이용자 행동 분석 기반 맞춤형 서비스, 도서관의 통합 온라인 교육 플랫폼, 공유플랫폼 기능, P2P 기반의 정보플랫폼 등을 제안하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.17-34
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• 2022

4차 산업혁명의 진전으로 로봇과 인간의 상호작용에 대한 관심이 커지고 있다. 이에 건축물의 설비와 시스템에도 로봇이 적극적으로 도입되고 있다. 저자들은 로봇 친화형 건축물 인증 지표를 개발하고자 본 연구를 수행한다. 해당 지표는 세계 최초로 개발되는 것이므로 업무용 건축물로 대상을 한정하고, 초점집단면접(FGI), 분석적 계층화 과정(AHP) 등의 방법론을 활용하여 탐색적으로 연구를 수행한다. 먼저 초점집단면접을 통하여 로봇 친화형 건축물을 개념적으로 정의하고, 건축 요건을 운영 설비 및 체계의 적절성, 건축·로봇 운영 시스템 및 네트워크의 적절성으로 분류하였다. 그다음, 분석적 계층화 과정을 통하여 전체 23개의 평가 항목에 대한 상대적 중요도를 산출하였다. 배점은 평균 4.4 그리고 최소 2.0, 최대 11.3의 범위로 계산되었다. 본 연구는 과학적 방법론을 활용하여 세계 최초의 로봇 친화형 건축물 인증 지표를 개발하는 데 필요한 기초자료를 구축하였다는 데 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.715-720
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• 2023

군은 4차 산업혁명으로 AI, 클라우드 컴퓨팅, 드론봇 운용 등 혁신적인 변화를 추진하고 있다. 이러한 변화는 하급 제대의 모든 전투원에 이르기까지 IoT 기반의 네트워킹이 발생함으로써 정보교환 요구량이 급격히 증가할 것으로 예상된다. 따라서 지상망, 정지위성 및 저궤도 소형통신 위성 등 다양한 기반체계를 통해 효율적인 정보유통을 보장해야 하며, 이를 통해 유통되는 정보교환요구량을 적절히 분산시켜야 할 필요성이 제기된다. 본 연구에서는 정보유통 시 QoS (Quality of Service)와 밀접히 관련된 DSCP에 11개 우선순위를 재정의하고, 군집 분석을 통해 식별된 국방 "정보교환요구목록"의 군집 그룹과 1:1로 매핑하는 연구를 수행하였다. 연구의 목적은, 중요한 정보교환요구 목록들이 우선순위를 갖고 라우팅이 되도록 QoS 정책을 재수립함으로써, 제한된 대역폭을 갖는 다계층 통합망(지상망, 정지위성망, 저궤도 소형통신위성망) 내에서 효율적인 정보유통을 보장하기 위한 것이다. 본 논문에서는 군집 분석을 통해 분류된 정보교환요구목록이 DSCP에 얼마나 잘 할당되었는가를 M&S를 통해 평가하였으며, 제안하는 DSCP 재분류를 통해, 대역폭이 제한된 네트워크 환경에서 보다 효율적으로 정보가 유통되는 것을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.