• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.5-24
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• 2022

과학지식 생산 유통의 투명성, 효율성, 신속성을 제고하기 위하여 새로운 학술 출판 모델이 시도되면서, 동료 심사 이력의 검증과 개방을 위한 피어 리뷰 플렛폼도 활성화되고 있다. Publons는 3백만명 이상의 전 세계 연구자들의 동료 심사 이력을 추적해 검증하고 공개할 뿐 아니라 업적으로 인정하기 위한 글로벌 플렛폼이다. 본 연구는 Publons를 활용해 국제 학술지 심사 위원으로 활동하는 국내 대학 소속 연구자 579명을 선별해 동료 심사 활동을 분석하였다. 분석 결과 첫 번째, 국제 학술지에서 활발한 심사 활동을 하는 국내 연구자는 공학, 의약학 분야에 많으며, 대부분의 분야에서 높은 국제 학술지 출판 실적을 보유한 조교수급 이상의 교수들인 것으로 나타났다. 두 번째, 모든 학문 분야에서 극단적으로 높은 심사 논문수를 보이는 소수의 심사자가 존재하였으며, 심사자의 신분, 나이, 국적에 따라서 심사 논문수와 심사 보고서 길이에 유의미한 차이는 존재하지 않았다. 마지막으로 심사자의 심사 논문수와 SCI 급 출판 논문수 사이에는 약한 상관성(r = 0.311)이 존재했지만, 많은 연구실적을 보유한 연구자가 그만큼 많은 국제 학술지 심사 활동을 한다고 말하기 어려운 것으로 분석되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권3호
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• pp.58-65
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• 2002

본 논문에서는 프레임간 압축된 영상의 블록화 현상을 감소시키기 위해 재구성하기 전 차분 영상을 처리하는 새로운 복원 알고리듬을 제안한다. 프레임내 압축 영상의 블록화 현상은 오직 8×8 DCT에 의해서 일어나는 반면에, 프레임간 압축된 영상에서는 8×8 DCT뿐만 아니라 움직임 보상을 위해 사용한 16×16의 매크로 블록에 의해서 발생된다. 이러한 이유로 본 논문에서는 차분 영상에 대한 새로운 열화모델을 제시하고, 블록 경계와 내부의 불연속에 대한 POCS를 이용한 복원 알고리듬을 제시한다. 제안된 알고리듬은 DCT계수의 일부를 이용해 블록 경계의 방향을 고려하는 공간 적응적 저대역 통과 필터를 포함하는 표준 정규화의 변환된 형태이다. 일반적인 비디오 압축 표준은 블록을 기준으로 하는 움직임 보상과 블록 이산여현 변환(BDCT)을 이용한 혼성(hybrid) 구조를 채택하고 있다. 이러한 이유에서 블록화 현상은 블록 경계와 블록 내부에서 일어난다. 두 종류의 블록화 현상을 좀 더 완벽히 제거하기 위해서 복원된 차분 영상은 블록 경계와 블록 내부에서의 방향성 불연속과 같은 제약조건을 만족시켜야만 한다. 그러한 제약조건은 차분 영상을 복구하기 위한 convex set을 정의하는데 이용한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제26권4호
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• pp.635-662
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• 2016

조합(combinatorics)은 확률적 사고의 기초가 되며 정보, 과학 등 타교과와 연계성이 높은 중요한 영역이지만, 학교 수학에서 학생들이 가장 어려워하는 단원 중 하나이다. 본 연구는 순열 조합 문제의 구조를 나타낼 수 있는 표현식을 도입하여, 문제를 표현식으로 변환하는 대학원생의 안구 운동을 분석함으로써 순열 조합 문장제의 이해 과정과 의미 구조에 따른 난이도 차이를 조사하였다. 연구 결과, 연구참여자들의 순열 조합 문장제 이해 전략은 문제에 대한 수학적 모델을 내적으로 직접 표상하는 전략과 보기에 주어진 표현식과 문제를 비교하여 답을 찾는 전략으로 분류할 수 있었다. 전문가 집단인 연구참여자들은 대상들의 구별성, 중복가능성, 의미 구조에 관한 단어나 수치 정보 등 문제의 핵심정보를 빠르게 파악하고 주의를 기울였다. 의미 구조의 변환이 필요한 문제를 풀 때 학생들은 문제의 핵심정보를 더 많이 보고, 보기의 표현식을 더 오래 응시하며, 문제와 보기 사이의 비교를 더 많이 하는 등 복잡한 인지 처리와 연관된 안구운동 지표가 나타났다. 안구 운동 데이터는 문제 이해 과정에서 연구참여자의 수학적 인지를 분석하는데 유의미한 정보를 제공하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.119-129
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• 2011

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 특히 최근 모바일 증강현실의 활용에 대한 수요증대는 증강된 가상 객체와 사용자간의 효과적인 상호작용 기술 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드기반 모바일 플랫폼에서 비 마커기반의 새로운 모바일 증강현실 객체생성 및 제어 방법을 제시하였다. 전통적인 마커를 대신하여 비 마커기반 모바일 증강현실 시스템에서는 사용자에게 친숙한 손 인터페이스를 이용하였다. 기존의 데스크 탑 기반의 증강현실에 비하여 제한된 시스템 사양을 이용하는 비 마커기반 모바일 증강현실을 구현하기 위하여 마커의 역할을 수행할 손의 최적영역을 모바일 장치의 카메라로부터 실시간으로 검출 하여 객체를 증강시키는 방법을 제시하였다. 손의 최적영역의 추출은 YCbCr 스킨컬러 모델을 이용한 손영역 검출과 Rotating Calipers 알고리즘을 적용한 최적 사각형 추출에 의해 구현하였다. 이때 추출된 최적 사각형은 통상적인 마커기반 증강현실에서의 마커역할을 수행할 수 있도록 하였으며, 기존의 손끝추적에 의한 마커 생성 시 발생하는 손의 회전이나 가려짐에 의한 문제를 해결하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 비 마커기반 모바일 객체를 효과적으로 생성 제어할 수 있음을 입증하였다.

• 기록학연구
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• 제15호
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• pp.141-183
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• 2007

조직의 업무와 관련되어 주고받는 이메일은 기록화하고 보존해야하는 조직의 자산이다. 그러나 현재 대부분의 공공기관에서 이메일기록에 관한 정책이나 지침이 마련되어 있지 않고, 이메일관리의 당위성에 대한 인식조차 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 이메일기록 관리의 당위성을 설명하고 우리나라 공공기관에서 효과적인 이메일기록 관리 방안을 기록관리학적 측면에서 모색하는 데 그 목적을 두고 있다. 이메일기록의 특성을 파악하기 위한 문헌연구와 함께 기록관리 선진국의 이메일기록관리 정책 및 지침을 분석하였다. 이러한 지침들은 형태가 구성요소와 다르기 때문에 공통적인 구성요소를 추출하여 주요 범주화하여 나누고, 세부사항을 비교해 볼 수 있도록 해체하여 분석하였다. 분석으로 도출된 이메일 관리 필수 요소를 중심으로 공공기관에서 실무 지침으로 삼을 수 있는 이메일기록 관리 방안을 모색하였다. 그리고 전자정부 시대에 적합한 이메일기록 관리 모형을 제시하고자 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.525-532
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• 2024

본 연구에서는 스마트팔찌와 스마트워치의 물리적 특성이(예: 모양, 색상, 소재, 크기, 무게, 기술적 기능) 소비자의 기능적, 심미적, 상징적 가치 지각에 미치는 영향을 확장된 기술수용모형을 사용하여 탐색하였다. 스마트팔찌나 스마트워치를 사용한 경험이 있는 미국 거주 성인 남녀를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 최근 1년 사용했거나 현재 사용중인 제품에 대한 다양한 물리적 특성과 그에 대한 평가를 질문하였다. 연구 결과, 전면 디스플레이 모양이 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤는데, 구체적으로 원과 정사각형은 직사각형보다 유의하게 높은 상징적 가치를 보였다. 손목밴드의 소재 역시 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤으며, 여러 소재 중에서도 금속과 가죽의 상징적 가치가 높게 나타났다. 또한, 제품의 크기가 클수록 높아지는 상징적 가치를 확인하였다. 이 외에도 활동 추적, 알람 시계, 거리 추적과 같은 기술적 기능은 기능적 가치를, 시계, GPS, 이메일 같은 기술적 기능은 심미적 가치를, 보폭계, GPS, 이메일은 상징적 가치를 높게 지각하도록 했다. 이러한 결과는 스마트팔찌와 스마트워치에 대한 소비자 욕구를 이해하여 제품을 개선하거나 신제품 개발하는 자료로 사용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.117-137
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• 2009

Recently, intelligent traffic information systems have enabled people to forecast traffic conditions before hitting the road. These convenient systems operate on the basis of data reflecting current road and traffic conditions as well as distance-based data between locations. Thanks to the rapid development of ubiquitous computing, tremendous context data have become readily available making vehicle route planning easier than ever. Previous research in relation to optimization of vehicle route planning merely focused on finding the optimal distance between locations. Contexts reflecting the road and traffic conditions were then not seriously treated as a way to resolve the optimal routing problems based on distance-based route planning, because this kind of information does not have much significant impact on traffic routing until a a complex traffic situation arises. Further, it was also not easy to take into full account the traffic contexts for resolving optimal routing problems because predicting the dynamic traffic situations was regarded a daunting task. However, with rapid increase in traffic complexity the importance of developing contexts reflecting data related to moving costs has emerged. Hence, this research proposes a framework designed to resolve an optimal route planning problem by taking full account of additional moving cost such as road traffic cost and weather cost, among others. Recent technological development particularly in the ubiquitous computing environment has facilitated the collection of such data. This framework is based on the contexts of time, traffic, and environment, which addresses the following issues. First, we clarify and classify the diverse contexts that affect a vehicle's velocity and estimates the optimization of moving cost based on dynamic programming that accounts for the context cost according to the variance of contexts. Second, the velocity reduction rate is applied to find the optimal route (shortest path) using the context data on the current traffic condition. The velocity reduction rate infers to the degree of possible velocity including moving vehicles' considerable road and traffic contexts, indicating the statistical or experimental data. Knowledge generated in this papercan be referenced by several organizations which deal with road and traffic data. Third, in experimentation, we evaluate the effectiveness of the proposed context-based optimal route (shortest path) between locations by comparing it to the previously used distance-based shortest path. A vehicles' optimal route might change due to its diverse velocity caused by unexpected but potential dynamic situations depending on the road condition. This study includes such context variables as 'road congestion', 'work', 'accident', and 'weather' which can alter the traffic condition. The contexts can affect moving vehicle's velocity on the road. Since these context variables except for 'weather' are related to road conditions, relevant data were provided by the Korea Expressway Corporation. The 'weather'-related data were attained from the Korea Meteorological Administration. The aware contexts are classified contexts causing reduction of vehicles' velocity which determines the velocity reduction rate. To find the optimal route (shortest path), we introduced the velocity reduction rate in the context for calculating a vehicle's velocity reflecting composite contexts when one event synchronizes with another. We then proposed a context-based optimal route (shortest path) algorithm based on the dynamic programming. The algorithm is composed of three steps. In the first initialization step, departure and destination locations are given, and the path step is initialized as 0. In the second step, moving costs including composite contexts into account between locations on path are estimated using the velocity reduction rate by context as increasing path steps. In the third step, the optimal route (shortest path) is retrieved through back-tracking. In the provided research model, we designed a framework to account for context awareness, moving cost estimation (taking both composite and single contexts into account), and optimal route (shortest path) algorithm (based on dynamic programming). Through illustrative experimentation using the Wilcoxon signed rank test, we proved that context-based route planning is much more effective than distance-based route planning., In addition, we found that the optimal solution (shortest paths) through the distance-based route planning might not be optimized in real situation because road condition is very dynamic and unpredictable while affecting most vehicles' moving costs. For further study, while more information is needed for a more accurate estimation of moving vehicles' costs, this study still stands viable in the applications to reduce moving costs by effective route planning. For instance, it could be applied to deliverers' decision making to enhance their decision satisfaction when they meet unpredictable dynamic situations in moving vehicles on the road. Overall, we conclude that taking into account the contexts as a part of costs is a meaningful and sensible approach to in resolving the optimal route problem.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권4호
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• pp.9-21
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• 2008

이 논문은 위성항법시스템의 문제점들을 해결하기 위하여 GNSS 기반의 RF 수신단과 고정밀 측위 아키텍처 그리고 고감도 측위 아키텍처를 제안하였다. GNSS 기반의 RF 수신단 모델은 기존 GPS와 향후 사용되어질 갈릴레오의 항법정보데이터를 동시에 수신할 수 있는 구조를 가져야 한다. 따라서 GPS의 L1대역인 1575.42MHz와 갈릴레오의 El대역인 1575.42MHz, E5A대역인 1207.1MHz 그리고 E5B대역인 1176.45MHz를 동시에 수신할 수 있는 다중 밴드로 구성하였다. 고정밀 측위 아키텍처는 기존 상관기 구조가 가지고 있는 Early코드, Prompt코드, Late코드를 사용하는 1/2칩 이격 구조가 아닌 Early_early코드, Early_late코드, Prompt코드, Late_early코드, Late_late 코드 구조의 상관기를 제안하였다. 이렇듯 1/4칩 이격의 상관기 구조를 제안하여, 위성항법시스템으로부터 송신되는 신호의 부정확성으로 인해 생기는 C/A코드와의 동기 문제를 해결하였다. C/A코드와의 동기 문제는 차량용 항법시스템의 동기 획득 지연 시간 문제가 발생되어, 수신기의 성능 저하를 가져온다. 다음으로 고감도 측위 아키텍처는 20개의 코럴레이터(correlator)를 사용하여 비대칭 구조로 설계하여 수신 증폭률을 최대화하고, 잡음을 최소화하여 수신율을 향상시키도록 하였다. 위성항법시스템은 동일한 C/A코드를 20번 반복하여 전송한다. 따라서 동일한 C/A코드를 모두 사용할 수 있는 구조를 제안하였고, 적응형 구조를 가지고 있어, 주변 환경에 따라 코럴레이터의 수를 제한할 수 있어, 불필요한 시스템의 동작 지연 시간을 줄일 수 있다. 이러한 구조의 사용으로 동기 획득 지연 시간을 줄일 수 있고, 동기 추적의 연속성을 보장할 수 있다. 이는 위성항법시스템의 수신기 성능을 향상시키는 결과를 가져온다.