• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.299-306
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• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1623-1631
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• 2022

유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.333-349
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• 2021

정보가 조직의 중요한 자산으로 인식되면서, 조직들은 지식관리를 위한 자원 투입을 증가시키고 있다. 특히, 기업콘텐츠관리시스템은 조직 중심의 콘텐츠관리 향상 지원 솔루션으로서, 콘텐츠의 체계적 활용을 통한 업무적 성과 달성 및 내부 정보보안 수준 향상에 도움을 주어 활용성이 높다. 본 연구는 조직 구성원의 기업콘텐츠 관리시스템 사용 의도 향상 방안을 제시하는 것을 목적으로, 정보시스템 품질 특성과 업무 환경 특성의 연계가 사용 의도에 미치는 영향을 제시한다. 연구는 선행연구를 기반으로 연구가설을 제시하고, 기업콘텐츠관리시스템을 도입한 조직의 근로자들을 대상으로 설문을 하였으며, 구조방정식모델링을 적용하여 가설 검증을 하였다. 분석 결과, 기업콘텐츠관리시스템의 정보 및 서비스 품질, 그리고 업무 상호작용성이 사용 의도를 높였으며, 업무 갈등이 사용 의도를 감소시켰다. 더불어, 업무 상호작용성과 업무 갈등이 기업콘텐츠관리시스템 품질 요인의 사용 의도에 미치는 영향을 조절하는 것을 확인하였다. 연구는 기업콘텐츠관리시스템 활용 증대 방안을 제시함으로써, 조직의 전략적 행동 방향을 제시한 측면에서 시사점을 가진다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권6호
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• pp.605-615
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• 2021

최근 공사 기간 단축과 인건비 절감을 위해 거푸집을 탈형하지 않는 비탈형 보거푸집의 필요성이 RC구조물에서 강조 되고 있다. 본 연구의 목적은 새로 개발된 비탈형 보 거푸집인 SY Beam의 콘크리트 타설시 변형성능을 평가하는 것이다. SY Beam의 표준 단면 형상은 MIDAS GEN 프로그램을 통해, 다양한 두께의 강판 데크 구조 모델링을 수행하여 결정하였다. 그 결과, SY Beam의 단면치수는 폭과 높이가 각각 400mm와 450mm로 결정하였다. 강판두께 0.8, 1.0, 1.2mm를 변수로 하여 총 3 개의 SY Beam 실험체를 제작하였다. 실제 현장에서 콘크리트를 타설할 때 작용하는 하중 조건을 반영하였다. 콘크리트 타설시 SY Beam 단면의 수직 및 수평 변위를 측정하였다. 그 결과, 수직 변위는 두께가 증가할수록 감소하는 경향을 보였다. 수직변위와 수평변위를 모두 고려할 때, 강판두께 1.2mm의 경우가 가장 안전하고 즉시 현장 적용이 가능하다. 향후, 제작성, 시공성, 경제성을 확보하기 위해 최적의 강판두께를 도출하여야 하며, 1.05, 1.1, 1.15mm 에 대한 추가의 해석 및 실험연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.523-533
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• 2022

이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.99-132
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• 2022

본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권4호
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• pp.45-64
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• 2022

최근 급속한 세계화로 인해 물류 아웃소싱이 전 세계적으로 확대되고 있으며, 이것은 견고한 물류시스템을 구축하는 수단으로 간주되고 있다. 그러나 많은 기업이 물류 아웃소싱 계약에 어려움을 겪고 있어 기업의 내부 관리를 위해 물류 기능을 회복해야 하는 어려움이 계속되고 있다. 본 연구는 유연성, 통합, 혁신 및 기술 역량과 같은 물류 서비스 제공자(LSP)의 조직 역량이 우간다 식품 가공 회사의 물류 아웃소싱 성공에 어떤 영향을 미치는지 평가하는 것을 목표로 한다. 구조화된 설문조사를 이용하여 우간다 캄팔라에 있는 211개 식품 가공 회사에서 수집한 횡단면 데이터를 SmartPLS 3.3.7 소프트웨어를 통한 PLS-SEM(부분 최소제곱-구조방정식 모형화)으로 분석하여 이론적 관계를 검토하였다. 연구 결과에 따르면 기술 및 혁신 역량은 물류 아웃소싱 성공에 긍정적이고 상당한 영향을 미치지만, 유연성 및 통합 역량의 효과는 미미한 것으로 나타났다. 또한 중요도성과분석(IPMA) 결과 물류 아웃소싱 성공을 위해서는 기술 역량이 우선순위가 가장 높고 그다음이 혁신 역량인 것으로 나타났다. 그러나 유연성과 통합 역량은 우선순위가 낮았다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.608-623
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• 2023

연구목적: 최근 물류 창고 수의 증가 추세에 있다. 또한 이러한 물류 창고의 수가 늘어남에 따라 화재발생건수 또한 매년 증가 추세를 보여 대형 물류 창고에서 발생하는 화재 예방의 중요성이 커지고 있다. 연구방법: 물류 창고에 적응성 있는 화재감지기로 대두되고 있는 공기흡입형 감지기에 대해 조사하고 화재시뮬레이션(FDS)를 통해 물류 창고 모델링을 진행하여 물류창고 화재 성장 속도 4단계와 화원 위치 3가지에 따른 일반 연기감지기와 공기흡입형 감지기의 감지 속도를 비교 분석하였다. 연구결과: 성장속도 Slow급 화재와 Medium급 화재에서는 화원위치에 상관없이 공기흡입형 감지기의 감지속도가 더 빨랐다. 하지만 Fast급 화재와 Ultra Fast급 화재에서는 화원위치에 따라 일반연기감지기의 감지속도가 더 빠른 것을 확인할 수 있었다. 결론: 공기흡입형 감지기는 화재성장속도가 빨라질수록, 둘째 화원의 위치가 공기흡입형 감지기 수신부보다 멀어질수록 같은 위치에 있는 연기감지기보다 성능이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 그렇기에 화재성장속도가 빠른 가연물을 적치하는 창고에서는 공기흡입 형 감지기를 설치하더라도 공기흡입형 감지기의 수신부와 멀리 떨어진 위치에는 연기감지기를 추가로 부착하는 것이 화재 안전성을 높이는 방법이라고 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.377-380
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• 2022

앱(App)이라 불리는 응용프로그램은 모바일 기기 등에 다운받아 사용 가능하다. 그 중 안드로이드(Android) 기반 앱은 오픈소스 기반으로 구현되어 누구나 악용 가능하다는 단점이 있지만, 아주 일부분의 소스코드를 공개하는 iOS와는 달리 안드로이드는 오픈소스로 구현되어있기 때문에 코드를 분석할 수 있다는 장점도 있다. 하지만, 오픈소스 기반의 안드로이드 앱은 누구나 소스코드 변경에 참여 가능하기 때문에 그만큼 악성코드가 많아지고 종류 또한 다양해질 수밖에 없다. 단기간에 기하급수적으로 늘어나는 악성코드는 사람이 일일이 탐지하기 어려워 AI를 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법을 사용하는 것이 효율적이다. 기존 대부분의 악성 앱 탐지 방안은 Feature를 추출하여 악성 앱을 탐지하는 방안이 대부분이다. 따라서 Feature 추출 후 학습에 사용할 최적의 Feature를 선정(Selection)하는 3가지 방안을 제안한다. 마지막으로, 최적의 Feature로 모델링을 하는 단계에서 단일 모델 이외에도 앙상블 기법을 사용한다. 앙상블 기법은 이미 여러 연구에서 나와 있듯이 단일 모델의 성능을 뛰어넘는 결과를 보여주고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 앱(App) 기반 악성코드 탐지 최적의 Feature 선정과 학습모델을 구현하는 방안을 제시한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.29-39
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• 2017

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.