• 응용통계연구
• /
• 제32권1호
• /
• pp.161-171
• /
• 2019

일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.561-566
• /
• 2021

학교는 감염병 발생 시 광범위하게 확산될 우려가 높은 집단이며, 학생들의 건강과 학습권을 저해할 수 있으므로 체계적인 관리와 신속한 대응이 필요하다. 본 연구는 초·중·고 학생들에게 흔히 발생하는 감염병의 현황을 파악하여 감염병의 위협으로부터 학생과 교직원을 보호하고 정상적인 학교 기능을 유지하기 위한 기초자료를 제공하기 위해 실시하였으며, 조사 대상으로는 세종시를 선정하였다. 3대 감염병은 인플루엔자, 수두, 수족구병으로서, 3대 감염병 모두 급성 바이러스성 감염병으로 분류되며 전파속도가 빠르고 전파력이 강한 특징이 있어 집단 생활을 하는 학생들에게는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 연구자료는 교육부 교육행정정보망인 나이스(NEIS)의 2019년도 감염병 보고자료를 활용하였고, 전국 초·중·고등학교에서 매주 보고된 현황 자료를 활용하여 분석하였으며, 연구방법으로는 전국과 세종시 감염병 발생 현황 비교, 각 학교급별 발생 현황 비교, 감염병 항목별 발생 현황 비교, 시기별 감염병 현황 분석을 실시하였다. 3대 감염병 발생 현황 조사 결과는 세종시 뿐만 아니라 전국 학교감염병의 감염병을 관리하는데 기초자료로 사용되어, 향후 학교감염병 관리 대책 수립에 활용할 수 있도록 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.149-156
• /
• 2021

본 연구는 4차 산업혁명시대를 맞이하여, '빅 데이터'라는 용어가 우리 일상에 활용 및 논의되면서, 과연 빅데이터에 대하여 어떻게 생각하고 있는가에 대한 질문에서 출발하였다. 분석을 위하여, 빅 데이터 관련 선행연구를 바탕으로 최종 30개의 Q표본을 선정하고, 응답자 23명을 확보하여 Q분석을 실시하여, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 각 유형별 설명력은 <유형 I>은 34.30%, <유형 II>는 8.03%, <유형III>은 7.21%, <유형IV>는 6.24%로 전체 55.69%의 설명력을 나타냈다. 둘째, <유형I>은 다양한 직업분포를 나타내고 있으며, '빅 데이터'에 대해서는 '디지털', '미래'. '통계분석', '인공지능' 등의 진술문을 강조하고 있어, 「디지털형」으로 명명하였다. <유형 II>는 '사회복지사'의 분포가 많고, '빅 데이터'는 '미래', '협업', '복지', '지역주민' 등을 강조하여, 「복지형」으로 명명하였다. <유형III>은 응답자의 직업분포가 고르게 나타났고, '융합', '디지털', '미래', '스포츠' 등의 진술문을 강조하고 있어, 「융합형」으로 명명하였다. <유형 IV>는 협회관계자, 스포츠강사 및 대학원생 응답자로, '인공지능', '뉴 패러다임', '네트워크', '스포츠' 등을 강조하고 있어, 「인공지능형」으로 명명하였다. 산업화, 정보화에 이어진 지식산업화 및 지식정보화시대에는 그 동안 쌓아온 수많은 데이터를 어떻게 잘 가공하여 활용할 것인가가 중요한 과제가 아닐 수 없다. 바로 지금은 스포츠에서도 그 동안 축적된 빅 데이터의 활용과 활성화 방안 모색이 이루어져야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.222-230
• /
• 2022

최근 한국의 문화콘텐츠 산업이 발전하고 있는 가운데 전 세계적으로 인지도가 높아질 수 있는 배경에는 과학 기술의 발전으로 글로벌 네트워크 사용자들의 실시간 공유 서비스가 있다. 특히 유튜브의 경우에는 한정적인 사용자가 아닌 모든 사람이 잠재적인 영상 제공자가 될 수 있다는 점에서 그 전파력은 빠르고 강력하다. 국내에도 휴대폰 사용자의 약 80% 이상이 유튜브를 이용하고 있는 것으로 나타난 만큼 유튜브의 정보는 사용자의 심리적 요인이 반영되고 있다는 것을 의미한다. 예컨대 특정 성격을 갖고 있는 채널의 영상 조회 수, 좋아요 수 그리고 댓글 수와 같은 정보는 그 채널이 갖는 성격의 관심도에 대한 척도를 보여준다. 이는 포털 사이트의 키워드 검색 빈도와 같은 정보가 경제 심리학적으로 주가 시장과 밀접한 연관이 있다는 것과 관련성이 높다. 따라서 본 연구에서는 대표 엔터테이먼트 사의 유튜브 정보를 크롤링 알고리즘을 통해 수집하고 이를 주가와 관련된 주요 변수와 인과 관계에 대해서 분석한다. 그 결과 유튜브의 관심도는 주가, 주가 변동성 그리고 거래량에 선행적 인과 관계를 보인다는 것을 입증했다. 본 연구는 4차 산업 시대에 맞게 문화콘텐츠, IT 그리고 금융 분야를 접목해서 연구를 진행했다는 점에서 의의가 있다고 사료된다.

• 한국음향학회지
• /
• 제41권3호
• /
• pp.326-334
• /
• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.936-939
• /
• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 기독교교육논총
• /
• 제68권
• /
• pp.41-76
• /
• 2021

본고는 코로나19 이후 가장 뉴노멀한 현상이 된 온택트(on-tact) 기독교교육이, 과연 포스트 코로나 시대에도 결정적인 기독교교육의 형태로 남을 것인지에 대한 물음으로 시작된 논문이다. 그 물음에 답하기 위해서 본 고는 온택트 기독교교육이 대면교육은 대신할 수 없는 그만의 독자적 경험의 영역과 교육적 요소들을 가지고 있는가에 대해 탐구하였는바, 특별히 "온택트 기독교교육의 유형", "디지털 교회 논의" 그리고 "디지털 인식론"을 중심으로 탐구하였다. "온택트 기독교교육의 유형"에 대한 탐구를 통해, 본고는 '참여'나 '소통'을 기준으로 해서 보았을 때, 온택트 기독교교육은 대면교육으로는 대치될 수 없는 독자적 경험의 영역과 교육적 요소를 가지고 있음을 확인했다. "디지털 교회론"에 대한 숙고를 통해 본고는 온택트 교육이야말로 디지털 세대에게 기독교교육이 접근할 수 있는 결정적 통로라는 점을 발견하게 되었고, 네트워크 개념을 통해 공교회와 하나님나라에 대한 새로운 은유를 획득하고 그들을 재개념화 할 수 있었다. 본고는 또한 디지털 상에서 일어나는 몸과 기술 간의 확장된 몸의 인식은 디지털 상에서만 일어나는 독특한 인식방식임을 발견하였다. 이상과 같은 점을 바탕으로 해서 본고는 온택트 기독교교육이 단순히 코로나19시대의 대면교육을 보완하는 수단으로서 그치는 것이 아니라, 대면교육이 대신할 수 없는 독자적 경험의 영역 및 교육적 힘을 가진 기독교교육이라는 점을 다시 확인하였고, 또한 포스트코로나 시대에도 핵심적 기독교교육의 장이자 형태로서 확장되어 갈 것이라고 예측한다.

• 감성과학
• /
• 제25권3호
• /
• pp.91-106
• /
• 2022

본 연구에서는 온라인 패션시장에서 소호 패션쇼핑몰의 성공적 창업의 성장 과정을 알아보기 위해 현재 성공적으로 운영되고 있는 4개 소호 패션쇼핑몰을 대상으로 기업가 과정을 창업기회포착, 사업모델, 위기관리 및 사업성과 등 3개 단계로 구분하여 분석하였다. 사례연구의 결과는 다음과 같다. S사는 짧은 경력의 창업자가 패션감각과 기업가정신으로 전자상거래를 창업한, 가격경쟁력과 디자인력, 다양한 상품구색을 갖춘 캐주얼 쇼핑몰로 데이터 관리/분석, 유통채널 다각화를 통해 성장한 사례이다. B사는 짧은 경력의 창업자가 SNS 네트워크 역량과 기업가정신으로 제조업/전자상거래를 창업한, 아이템 경쟁력과 스타트업 특성을 갖춘 컨템포러리 쇼핑몰로 브랜드 정체성 확립, 시장 확장을 통해 성장한 사례이다. M사와 C사는 보다 긴 경력의 창업자가 브랜드 인지도가 있는 소호 패션쇼핑몰 사례이다. M사는 풍부한 경력과 디자인 정신의 창업자가 감성적/감각적 패션디자이너 브랜드를 창업하여 기업 지평을 넓히는 다양한 활동을 통해 성장하였고, C사는 디자인 역량과 기업가정신의 창업자가 감성 표현에 집중한 럭셔리 패션브랜드를 창업하여 적극적인 고객관리를 통한 브랜드인지도 및 매출 확보 등을 통해 성장한 사례이다. 본 연구 결과는 소호쇼핑몰 예비창업자나 창업과정의 교육 및 연구에서 기초자료로 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권2호
• /
• pp.59-76
• /
• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권8호
• /
• pp.103-109
• /
• 2023

본 논문에서는 IEEE 802.11b/g/n 규격의 2.4GHz 대역 통신 기반의 스마트 벽스위치를 제안한다. 4차 산업 시대로 진화하면서 스마트 홈 솔루션 개발이 활발히 진행 중이며 스마트 벽스위치에 대한 적용사례가 증가하고 있다. 가격 경쟁력을 통해 시장을 선점하고 있는 중국 제품은 대부분 블루투스와 지그비 통신 방식의 스위치를 사용하고 있다. 하지만, 지그비 통신은 저전력인데 반해 블루투스보다 통신속도가 늦고 별도의 허브를 통한 네트워크 구성이 추가적으로 요구되는 단점이 있다. 블루투스 방식은 와이파이 통신에 비해 통신 범위와 속도가 낮고 통신 대기시간이 비교적 길며 보안성이 취약한 것이 문제점이다. 본 연구에서는 와이파이 통신 기술을 적용한 IEEE 802.11b/g/n 스마트 벽스위치를 개발하였다. 또한, 2선식 구조를 통하여 건물 내 별도의 중선선 시공을 통한 추가 비용이 발생하지 않게 설계하였다. 연구의 결과물은 기존 벽스위치에 비해 30%이상 저렴하여 기술 경쟁력뿐만 아니라 가격 경쟁력에서도 시장을 선점할 수 있을 것으로 판단한다.