• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-18
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• 2015

최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.

• 유통과학연구
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• 제15권6호
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• pp.77-96
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• 2017

Purpose - This study aims to develop correspondence strategies to the environment change in domestic retail store types. Recently, new types of retails have emerged in retail industries. Therefore, trade area platform has developed focusing on the speed of data, no longer trade area from district border. Besides, 'trade area smart' brings about change in retail types with the development of giga internet. Thus, context shopping is changing the way of consumers' purchase pattern through data capture, technology capability, and algorithm development. For these reasons, the sales estimation model has been shown to be flawed using the notion of former scale and time, and it is necessary to construct a new model. Research design, data, and methodology - This study focuses on measuring retail change in large multi-shopping mall for the outlook for retail industry and competition for trade area with the theoretical background understanding of retail store types and overall domestic retail conditions. The competition among retail store types are strong, whereas the borders among them are fading. There is a greater need to analyze on a new model because sales expectation can be hard to get with business area competition. For comprehensive research, therefore, the research method based on the statistical analysis was excluded, and field survey and literature investigation method were used to identify problems and propose an alternative. In research material, research fidelity has improved with complementing research data related with retail specialists' as well as department stores. Results - This study analyzed trade area survival and its pattern through sales estimation and empirical studies on trade areas. The sales estimation, based on Huff model system, counts the number of households shopping absorption expectation from trade areas. Based on the results, this paper estimated sales scale, and then deducted modified probability model. Conclusions - In times of retail store chain destruction and off-line store reorganization, modified Huff model has problems in estimating sales. Transformation probability model, supplemented by the existing problems, was analyzed to be more effective in competitiveness business condition. This study offers a viable alternative to figure out related trade areas' sale estimation by reconstructing new-modified probability model. As a result, the future task is to enlarge the borders from IT infrastructure with data and evidence based business into DT infrastructure.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.331-351
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• 2016

이 연구에서는 사이버스칼러쉽 환경이 실제 국내 인문학 연구활동에서 발생하는 다양한 활동에 어떠한 영향을 주었는지를 다면적이고 심층적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 실제 인문학 연구자를 대상으로 심층인터뷰를 실시하고, 연구 결과물인 학술 문헌 내 내용각주를 사용하여 다각적으로 분석하였다. 심층 면접 분석 결과 국내 인문학 연구 과정은 "기본 지식습득, 연구 및 논문쓰기('연구 아이디어 생성-관련 연구 파악-연구 데이터 획득-논리 구조화'의 순환 구조와 논문쓰기), 논문투고 및 출판"의 단계로 파악되었으며 연구 및 논문쓰기 단계를 구성하는 세부 단계의 순환구조를 확인하였다. 그리고 각 단계별로 학술 커뮤니케이션의 목표와 이를 달성하기 위한 도구/정보원/방법이 공식 및 비공식 학술 커뮤니케이션을 포함하여 다양하며, 특히 연구 데이터와 관련 연구 파악 단계에서 사이버스칼러쉽 관련 요소가 직접적으로 영향을 주고 있음을 확인하였다. 분석 결과와 관련 전문가 의견 수렴을 기반으로 할 때, 인문학자들이 인지하는 공동연구의 형태를 인정하고 이를 활성화할 수 있도록 지원, 데이터의 디지털화와 데이터 이용을 공유할 수 있도록 지원, 아키비스트의 적극 활용, 인문학 연구자들의 다양한 학술 커뮤니케이션 기반을 마련하고 제공하는 것이 인문학 기반 융복합연구 촉진을 위해 필요할 것으로 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.103-111
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• 2021

본 연구목적은 관제 공역 다중 드론의 운행 충돌 방지 방안에 대한 연구이다. 연구 결과 드론 충돌을 회피하는 방안으로 관제 시스템에서 드론 예상 경로와 시간을 기반으로 추정되는 ROI 영역에 대한 정확한 정보를 설정 후 드론 충돌을 제어 할 수 있는 방안으로 적절하다는 것을 입증하였다. 실혐분석 결과, 운행하는 드론의 항로 직경은 충돌 위험을 줄일 수 있는 규모를 선정해야 하며, 운행하는 드론의 출발시간과 운행 속도의 변화는 충돌에 영향요인으로 작동하지 않았다. 또한, 충돌을 회피하기 위한 대응 방안으로 비행 우선 순위 제공이 적절한 방법 중의 하나임을 실증하였다. 충돌 회피 방안에 대해 드론 센서기반 충돌회피뿐만 아니라 관제 시스템에서 충돌을 모니터링 및 예측하고 실시간 제어를 수행하여 이중으로 충돌을 보완 할 수 있다. 본 연구는 관제 기반으로 운행되는 드론의 충돌 방지 방안에 대한 아이디어를 제공하고 이를 실질적인 테스트를 진행했다는 것에 의의를 두고 있다. 이는 관제 기반으로 이기종 드론들이 다수 운행시 등장하는 충돌 문제 해결에 도움이 된다. 본 연구는 드론의 충돌로 인한 사고 방지와 안전한 드론 운행 환경 제공을 통한 관련 산업의 발달에 기여 할 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.55-63
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• 2022

최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1605-1613
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• 2020

갯골은 갯벌 퇴적의 형성과 발달에 가장 핵심적인 구실을 하는 해안퇴적지형으로써, 갯벌 퇴적/침식 지형의 이해와 분포 파악에 있어 매우 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상자료를 활용하여 시화호 간척지의 방조제 수문 개방 이후 시기별 갯골 변화 양상을 파악하고, 고해상도 위성 영상의 활용 가능성 및 효율성 평가하는데 목적을 가진다. 갯골 선 추출을 위해 2009년, 2014년, 2019년 세 시기를 대상으로 KOMPSAT 2, 3 영상을 활용하였으며, 각 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석 및 기본 신경망 기반 감독 분류와 Normalized Difference Water Index, Matched Filtering 및 Spectral Angle Mapper 감독 분류 기반의 밴드 비연산 기법을 적용하였다. 추출한 갯골 정보의 검증을 위해 국토지리정보원 수치지도정보 및 중해상도 Landsat 7 ETM+ 영상자료를 활용하였다. 검증 결과, 갯골 선의 방향성 및 분포 양상 변화 감지 부분에서 KOMPSAT 영상 자료가 Landsat 7 영상과 비교하여 검증자료와 큰 일치성을 나타냈다. 하지만 갯골 선 밀도 분포 파악 및 퇴적 지형 발달과 관련된 유의미한 정보의 제공에 있어서는 한계를 가질 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 조간대 환경 이슈에 대응하는 방안으로써 KOMPSAT 영상 기반 고해상도 원격 탐사의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 조간대 환경 일대를 대상으로 하는 다종 플랫폼 영상 기반 융·복합 주제도 작성을 위한 기초연구자료로써 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.81-93
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• 2021

농산물은 변질이 쉽고 크기와 품질이 정형화되어있지 않아서 오랜 기간 동안 가공업자, 도매시장, 중도매인, 소매상 등을 거쳐 다단계의 관행적 방식으로 유통되었다. 그러다 2000년대에 들어 인터넷망의 보급과 물류 서비스의 발달로 온·오프라인 옴니 채널 구조로 나뉘는 양상을 보였으며, 2019년 말 발생한 COVID-19의 감염 우려로 비대면 거래 트렌드가 확산됨에 따라 기존에 오프라인 소매시장에서 농산물을 구매하던 소비자들도 온라인 시장으로 다수 유입되었다. 즉, 지속적으로 증가 추세를 보이던 온라인 농산물 거래량이 COVID-19를 기점으로 폭발적으로 증가한 것이다. 본 연구는 이러한 사회적 배경을 반영하여 관행 경로에서 유통되던 농산물이 온라인 경로로의 전환됨에 따른 유통비용 차이에 주목하였다. 전자상거래의 다양한 유형 중 특히 생산자-소비자의 온라인 직거래 경로로 전환되었을 때 유통비용 절감 효과에 주목하였으며 이에 관하여 'H 농산물 직거래 쇼핑몰'의 마늘을 중심으로 실증연구를 진행하였다. 분석 결과, 관행 유통경로에 비해 온라인 직거래 쇼핑몰 경로의 유통비용이 약 39%가량 낮게 도출되었고, 유통비용률 역시 28%p 가량 절감되는 등의 경제적 효과가 발생하였음을 알 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.267-275
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• 2020

평범하게 보이는 놀이에도 심장한 의미가 있을 수 있다. 유진 핑크(Fink, 1960)는 이런 가정을 전제로 놀이의 외피인 오락성을 넘어 놀이의 속살인 참된 의미를 발견하기 위해 '놀이세계'의 근원적 구조를 통찰해 놀이를 재미(delight), 의미(meaning), 공동체(community), 규칙(rules), 도구(equipment)라는 5개 요소로 해부하는 연구모형을 확립했다. 본 연구에서는 이 분석모델을 적용하여 2019년 스타로 떠오른 공영 방송 EBS의 신생 캐릭터 '펭수'의 놀이 구조를 출연 영상물, 퍼포먼스, 기사 등 모든 텍스트를 연구대상으로 선정해 내용분석을 하였다. 분석결과 펭수의 놀이세계는 놀이 원형의 5가지 요소를 짜임새 있게 갖춰 놀이로서의 체계성과 완결성이 두드러졌다. 수용자들을 놀이의 장으로 잘 흡인하여 성공한 캐릭터가 된 것이다. 구성요소 중 재미는 우스꽝스런 외양과 돌발성·파격성이 돋보는 행동, 의미는 권위주의 타파와 자존감·활력의 제고, 공동체는 오프·온 라인과 아날로그·디지털을 넘나드는 멀티 플랫폼 이용자들, 규칙은 펭수의 콘셉트를 자아를 지닌 어린 이방인으로 설정해 신분 비공개하기, 도구는 펭수 캐릭터 그 자체와 그가 시시각각 선보인 언술(言術)로 각각 나타났다. 펭수는 '자아인형'으로서 그간 이런 놀이요소를 정교하게 결합시킨 다소 과장되고 자극적인 퍼포먼스를 통해 불확실성과 불안감으로 인해 어려움을 겪고 있는 청년층 등 모든 사회 구성원들에게 격려와 위로, 조언과 안내, 배려와 용서, 성찰과 해탈이란 긍정적인 의미를 적잖이 전파하는 사회적 순기능을 한 것으로 분석되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.129-140
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• 2021

차기 mBcN에서는 초고속·초연결을 지원할 수 있는 무선망과 연계할 수 있도록 구축되어야 한다. 본 논문에서는 5G 무선망과 mBcN의 연계하기 위한 연동망 구조와 연동에 필요한 연동보안게이트웨이의 구조를 제안한다. 제안하는 연동보안게이트웨이는 gNB와 UPF의 사이에 위치하며 LBO 기능, SFC 기능 및 다양한 보안 기능을 제공한다. 제안하는 연동망 구조 및 연동보안게이트웨이를 통해 다양한 이점을 확보할 수 있다. 첫 번째는 mBcN망과 연결이 필요한 사용자 단말은 5G망의 무선망을 활용하여 mBcN망과 연결할 수 있다. 두 번째는 mBcN으로 전달되는 트래픽은 5G 코어망을 경유하지 않고 mBcN으로 전송되어 5G 코어망에 망부하를 야기하지 않으면서 종단간 전송 지연을 감소시킬 수 있다. 마지막으로 군응용체계 패킷이 5G코어망으로 전파되지 않고 연동 보안게이트웨이와 연결된 기지국을 통해서만 mBcN과 연결할 수 있어 보안을 유지할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서는 5G 테스트배드 환경에서 실험을 통해 제안하는 연동 보안 게이트웨이의 LBO 기능, SFC 기능 및 보안모듈의 기능을 제공 가능함을 제시한다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.277-299
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• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.