• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.37-46
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• 2022

최근 COVID-19 바이러스로 인한 대유행으로 우리 사회와 환경, 그리고 기업의 역할과 평가가 변화하고 있다. 기업은 사회적 책임 활동과 함께 투명한 경영활동의 ESG와 같은 비재무적 요소가 평가의 기준이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 기업에서의 ESG 개념과 ESG 평가의 중요성과 기업과의 상관관계를 살펴보고, 향후 기업의 ESG 관리 필요성에 대해 살펴보기로 한다. 이를 위해 ESG경영을 가장 잘 실천하고 있는 유통업계의 기업 가운데 하나인 CU를 선정하여 CU의 ESG경영에 대해 깊이 있는 사례연구를 수행하였다. CU는 E, S, G의 전 분야로 나뉘어 전 분야가 적극적으로 활동하며 변화하는 환경과 사회적 요구에 유연하게 대처하고 있었다. 특히 CU가 가장 집중하는 환경관리가 고객들의 실제 소비 증가에 힘입어 성공적인 성과를 거둔 것으로 확인되었다. CU 의 ESG 경영 활동은 현재 진행 중이며 앞으로의 향후 과제이기도 하다. 본 논문을 통하여 ESG 경영을 선도하는 기업으로서 고민과 노력, 실천활동을 공유하고 사회적 책임을 다하는 기업으로 성장하는 과정을 살펴보고 타기업들에게도 실무적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대할 수 있을 것이다.

• 한국식품과학회지
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• 제54권3호
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• pp.351-361
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• 2022

막걸리 발효 양조에 사용되는 누룩의 종류는 발효 온도와 기간에 따라 다르며, 전분분해효소의 활성 차이로 막걸리 발효 중 생성되는 구성당의 조성 및 함량이 다르기 때문에 본 연구에서는 TG에 따라 이소말토올리고당이 어떻게 생성되며, 발효기간에 따라 생성되는 이소말토올리고당의 변화와 최대 함량 시기를 확인하고 막걸리의 이소말토올리고당 생성에 누룩 미생물이 미치는 영향에 대해 연구하였다. 소율누룩 막걸리(SH), 산성누룩 막걸리(SS), 진주누룩 막걸리(JJ) 모두 발효 0일차 이후 유기산의 생성으로 총산은 증가하고, pH는 감소하였다. 알코올은 모든 처리구에서 발효 2-5일차까지 급격하게 증가하였으며, 이후 15일차까지 완만하게 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 알코올 생성에 영향을 미치는 glucose는 1일차 SS에서 14.3%로 SH와 JJ보다 높은 값이 측정되었는데, SH의 1.5%보다 9배 이상 높게 확인되었다. SH, SS, JJ는 발효 중 maltose와 maltotriose가 기질로 사용되어 panose가 증가하는 사실을 확인할 수 있었으며, panose의 생성과 동시에 isomaltose의 생성도 확인되었다. SH의 panose 함량은 6일차에 24.7 mM로 가장 높은 함량을 나타내었으며, SS은 2일차에 18.2 mM, JJ는 3일차에 10.8 mM로 각각 최고 함량을 나타냈다. 누룩별 막걸리의 올리고당 함량을 보면 SH에서만 maltopentose가 검출되었으며, 발효 종료 15일차에는 말토올리고당과 이소말토올리고당이 확인되었지만 JJ에서는 isomaltotriose만 검출되었으며, SS에서는 올리고당이 나타나지 않았다. β-Amylase 활성을 분석한 결과 JJ의 효소활성이 1일차에 1.5 unit/g으로 다른 두 개의 누룩 막걸리보다 높게 나타났으며 다음으로는 0.9 unit/g으로 SH, 0.7 unit/g SS의 순서로 나타났다. 이는 maltose의 1일차 함량과 같은 경향으로 측정되었다. 세 종류의 막걸리 발효 0일차 TG를 분석한 결과 SH에서 TG의 활성은 0.2 unit/mL로 다른 누룩 막걸리보다 훨씬 높은 효소활성 값을 나타내고 있으며, SS는 0.1 unit/mL로 0.03 unit/mL의 JJ와 활성 차이를 보이며, 0일차 이후 SS이 감소하면서 JJ와 비슷한 수치를 유지하며 발효가 진행되었다. 발효 중 미생물의 생육유무에 따른 이소말토올리고당의 생성을 분석한 결과 미생물이 생성하는 TG 전이효소에 의해서 긴 사슬의 이소말토올리고당이 생성된다는 사실을 알 수 있었다. 따라서 이소말토올리고당의 생성은 누룩 자체의 효소보다 막걸리 발효 중 생육하는 미생물의 영향이 더 큰 것으로 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제50권2호
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• pp.89-101
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• 2022

본 연구는 중국 대리시의 근린공원인 얼허공원(洱河公園)을 대상으로 공원 내 환경요소들이 노인의 만족도에 미치는 영향 요인을 도출하고 만족도를 분석하여 개선 방안을 제안하고자 한다. 먼저 노인을 대상으로 한 공원 및 외부 공간의 환경 평가와 관련된 선행연구를 통해 평가 지표를 선정하였으며, 설문조사와 요인분석을 실시하여 영향 요인을 도출하였다. 다음으로 노인들의 만족도를 알아보기 위해 퍼지 종합 평가를 실시하였으며, 개선 방안을 제시하기 위한 중요도와 성취도분석(IPA) 을 수행하였다. 연구 결과를 살펴보면, 요인분석을 통해 공원 환경요소들을 시설적합성 및 쾌적성, 이용편의성 및 안전성, 자연쾌적성, 도로편의성 4가지로 유형화하였다. 이를 바탕으로 얼허공원 환경요소에 대한 전체 만족도 등급은 만족과 보통 사이로, 자연쾌적성의 등급은 만족이고 시설적합성 및 쾌적성, 이용편의성 및 안전성의 등급은 보통으로, 도로편의성의 등급은 만족에 가깝게 나타났다. IPA 분석 결과 중요도는 높지만 만족도가 낮아 중점 개선이 필요한 항목은 휴게시설의 적절성, 편익시설의 적절성, 시설의 관리 상태, 진입의 안전성, 조명시설로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 노인 친화형 공원을 신설하거나 재정비할 때 활용 가능한 기초자료를 제공하여 만족도를 높이고자 하는데 의의가 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.897-903
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• 2021

연구목적: 최근 국내외에서 해킹으로 피해자의 데이터를 암호화하고 이를 풀어주는 대가로 금전적 대가를 요구하는 랜섬웨어 피해가 증가하고 있다. 이에 다양한 방식의 대응기술과 솔루션에 대한 연구개발이 진행되고 있으며, 본 연구에서는 데이터를 저장하는 저장장치에 대한 보안 연구개발을 통해 근본적인 대응방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 동일한 가상환경에 보안 저장영역과 일반 저장영역을 생성하고 접근 프로세스를 등록하여 샘플 데이터를 저장하였다. 저장된 샘플 데이터의 침해 여부를 확인하기 위해 랜섬웨어 샘플을 실행하여 침해 여부를 해당 샘플 데이터의 Hash 함수를 확인하였다. 접근 제어 성능은 등록된 접근 프로세스와 동일한 이름과 저장위치를 통해 샘플 데이터의 접근 여부를 확인하였다. 연구결과: 실험한 결과 보안 저장 영역의 샘플 데이터는 랜섬웨어 및 비인가된 프로세스로부터 데이터의 무결성을 유지하였다. 결론: 본 연구를 통해 보안 저장영역의 생성과 화이트리스트 기반의 접근 제어 방법이 중요한 데이터를 보호하는 방안으로 적합한 것으로 평가되며, 향후 기술의 확장성과 기존 솔루션과의 융합을 통해 보다 안전한 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.541-548
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• 2021

최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.185-192
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• 2021

용접 비드의 불량유무를 판단하기 위하여 다양한 방법들이 제안되어왔으며, 최근에는 센서 자료 검사와 영상 자료 검사가 꾸준히 발표되고 있다. 센서 자료 검사는 정확도가 높고, 2차원 기반의 영상 자료 검사는 용접된 비드의 위치를 파악할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 센서 자료만으로 분석 할 경우 정확한 위치에 용접이 되었는지 파악하기가 어렵다. 반면 영상 자료 방법은 잡음과 측정오차가 발생하여 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 평균 전압, 평균 전류, 혼합가스인 센서 자료 검사와 영상 검사 방법을 융합함으로써 각 검사 방법들의 단점을 보완하고 장점을 높여서 정확도를 향상시키고 검사 속도를 높일 수 있는 방법과 이를 소프트웨어로 구현하였다. 그리고 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface; GUI)를 이용하여 분석을 수행하고 검사에 사용된 자료와 검사 결과를 확인할 수 있도록 하여 사용자가 편리하고 직관적으로 분석을 수행하고 결과를 파악할 수 있도록 하고자 한다. 이 때 각 센서 자료의 특성을 이용하여 센서 검사가 수행되고, 모폴로지 축지적 활성화 윤곽선을 적용하여 영상 자료가 검사된다. 실험 결과를 통하여 98%의 정확도를 보였으며, 네 개의 용접 영상과 센서 자료 검사를 모두 수행할 경우 검사 시간은 약 1.9초로서 용접공정에서 실시간 검사기로 사용 가능한 소프트웨어의 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.313-322
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• 2022

BIM의 생산성과 효율성 때문에 건축설계 방식으로 BIM을 선택하는 건축가들이 증가하고 있다. 또한 건물의 에너지 사용량에 대한 인식 제고와 환경에 대한 관심이 높아지면서 빌딩에너지 코드의 필요성에 대한 요구가 증가하고 있다. 현재 많이 사용하고 있는 2D CAD 설계방식으로는 건물 외피 에너지코드를 검정하는데 많은 시간과 노력이 소요되며 디자인 변경에 다른 즉각적인 대응이 어렵다. 이 연구의 목적은 BIM을 통한 건물 외피 에너지 모델링의 효율성을 보여주는 데 있다. 우리는 BIM을 통해 설계과정에서 디자인 변경에 따른 정보 값을 누락이나 재계산 과정 없이 동시에 산출할 수 있기 때문에 건물 외피 에너지코드 검증에서 생산성과 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 연구의 절차는 다음과 같다. Revit 2011으로 만든 the Goldin at Essex Crossing 공동주택의 BIM을 사례 모델로 하여, 뉴욕시의 에너지 코드에 부합하기 위한 에너지 계획의 기준을 분석한다. Revit 모델의 설정을 통해 나온 결과 값과 뉴욕시의 에너지코드에서 요구하는 기준 값을 비교한다. 최종적으로 미국 에너지국 (U.S. Department of Energy)에서 제공하는 에너지 검증 프로그램인 COMcheck에 데이터값을 입력하여 건물 외피 에너지 성능이 뉴욕시 에너지 코드에 부합하는 지 여부를 체크한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.263-278
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• 2022

최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.101-125
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• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.