• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1565-1570
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• 2019

빅데이터를 활용한 다양한 가능성에 대해서는 최근 수년 동안 지속적으로 이야기되어 왔다. 한편으로 개인정보보호의 중요성 또한 점차 강조되고 있는 것이 현실이다. 빅데이터의 활용성을 높이기 위해 개인과 관련된 다양한 정보들을 취합하는 과정에서 개인을 어느 정도까지 특정할 것인가 또는 빅데이터를 구축하고 활용하는 여러 기업들이 개인정보를 어느 수준까지 활용하여 개인화 서비스를 제공해야 하는가와 같은 문제들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 개인정보의 보호와 관련하여 유럽의 GDPR과 미국 캘리포니아주의 CCPA 사례를 살펴보고 국내의 빅데이터3법 개정안에 대해 살펴보았다. 또한 개인정보의 빅데이터 활용에 있어 비식별화된 정보의 재식별 가능성에 대한 고려, 개인정보 사용 동의의 사회적 비용 측면, 민간과 정부의 빅데이터 구축과 결합에서 발생가능한 문제, 규제환경 형성에서의 정책적 시사점에 대해 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1769-1776
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• 2022

긴 문장으로 이루어진 글을 자동으로 요약하는 것은 중요한 기술이다. BART 모델은 이러한 요약 문제에서 좋은 성능을 보여주고 널리 사용되고 있는 모델 중 하나이다. 일반적으로 특정 도메인의 요약 모델을 생성하기 위해서는 큰 데이터세트를 학습한 언어 모델을 그 도메인에 맞게 다시 학습하는 미세조정 작업을 수행한다. 이러한 미세조정은 일반적으로 마지막 전 연결 계층의 노드 수를 변경하는 방식으로 진행된다. 하지만 본 논문에서는 최근 다양한 모델에 적용되어 좋은 성능을 보여주고 있는 어텐션 계층을 추가하는 방법으로 미세조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 미세조정 과정에서 층을 더 깊게 쌓기, 스킵 연결 없는 미세조정 등 다양한 실험을 진행하였다. BART 언어 모델에 스킵 연결을 가진 2개의 어텐션 계층을 추가하였을 때 가장 좋은 성능을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.32-41
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• 2023

Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald's (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.775-785
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• 2006

본 논문은 우수한 부착성능과 더불어 단순한 공정으로 생산이 가능한 GFRP 보강근의 표면성형 기법을 제시하였다. 논문에는 제안하고자하는 표면성형기법에 대한 내용과 개발된 보강근의 콘크리트 부착성능에 대하여 언급하였다. 본 논문에서 제안하는 표면성형공법은 에폭시레진에 초단섬유인 milled glass fibers를 혼입하여 GFRP 보강근의 외부에 프레스 성형하는 공법이다. milled fibers의 적적한 혼합비를 결정하기 위하여 다양한 혼입비로 제작된 경화된 에폭시 시편의 압축강도실험과 다양한 혼입비의 표면형상을 갖는 부착시험편의 pull-out 실험이 수행되었다. 실험결과, 정적하중하에서 뿐 아니라 환경하중 재하상태에서도 milled fibers의 혼입량이 증가할수록 콘크리트와의 부착성능이 증진됨을 확인됨으로써 본 공법의 효용성을 검증하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권4호
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• pp.69-78
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• 2023

산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.

• 한국가스학회지
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• 제21권5호
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• pp.95-103
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• 2017

제조산업 현장에서는 수많은 유해위험물질이 사용, 처리 및 생산되고 있으며, 암모니아를 취급하는 시설에서 많은 누출, 화재 폭발사고가 보고되고 있다. 유해위험시설에서의 위험관리 및 사고예방을 위하여 공정안전관리(PSM), 가스안전관리(SMS), 장외영향평가(ORA) 제도 등 다양한 안전환경관리 프로그램이 국내 산업현장에 적용되고 있고 학계에서도 위험성평가 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 암모니아 입하 및 저장 시설을 대상으로 정량적 위험성평가가 수행되었는데 사고 시나리오에 대한 피해영향범위 산정에는 장외영향평가용 KORA 프로그램, 사고 빈도 분석에는 LOPA PFD 활용 방식을 적용하였다. 평가 결과 추정된 위험도를 완화하고 지속적인 위험을 관리하는 방안으로 누출 감지 및 비상 차단, 물 분무 및 증기 희석 설비, 방류벽 및 트렌치, 누출 비산 방호 등 공정 안전설계 하드웨어 개선부분과 위험관리기준 효과적 적용, LOPA 보완적용, 보조 피해영향범위 산정 프로그램 활용, 위험도기반 공정안전관리제도 적용, 공정위험성 재평가 및 이행성 관리 등 프로그램 및 제도 운용 측면에서의 방안이 제시되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.44-49
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 매칭 시 발생하는 신뢰도가 낮은 부분을 컬러와 명도의 다중 임계값에 기반한 영상 분할 기법을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 스테레오 매칭은 좌측 영상 위의 한 점과 대응하는 점을 우측 영상에서 찾는 과정이며, 이를 통해 스테레오 영상 내에서 거리 정보를 복원할 수 있다. 하지만 영상 내 특징이 불분명한 부분의 경우, 스테레오 매칭의 신뢰도가 낮기 때문에 Bad Pixel이 발생하게 된다. 제안하는 방법에서는 Bad Pixel을 보정하기 위해서 각 픽셀의 연관성을 고려하고자 한다. 일반적으로 동일한 물체는 비슷한 색상과 명도를 가진다. 따라서 컬러와 명도의 다중 임계값에 의해 각각 분할된 영역을 통해 영역 간의 연관성을 고려하여, 동일한 물체로 판단되는 부분을 재분할한다. 이후 분할된 픽셀들의 관계 정보에 따라 디스패리티 맵의 Bad Pixel을 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 기존 방법의 결과에서 Bad Pixel이 28% 감소함을 확인하였다.

• 한국가스학회지
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• 제21권2호
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• pp.1-9
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• 2017

최근 석탄층 메탄가스(Coalbed Methane, CBM)의 회수증진을 위해 석탄층에 $CO_2$나 $N_2$ 가스를 주입하는 ECBM (enhanced coalbed methane recovery)공법이 주목받고 있다. ECBM공법은 일반적인 생산기술인 탈수(dewatering)공법에 비해 회수율이 높지만 주입가스의 특성에 따라 메탄가스의 생산 효율이 다르므로, 이를 고려한 주입가스의 혼합 비율 분석이 필요하다. 본 연구에서는 ECBM공법에서 주입가스의 혼합 비율이 메탄가스 회수에 미치는 영향을 분석하고자, CBM 저류층 모델을 구축하고 주입가스의 혼합비율에 따른 메탄가스 회수량 분석과 경제성 평가를 수행하였다. 그 결과, ECBM공법 적용 시 탈수공법을 적용하였을 때 보다 약 2배의 회수율 향상을 보였으며, 혼합가스 주입 시 $CO_2$ 10%와 $N_2$ 90%일 때 메탄가스의 회수량이 가장 높게 나타났다. 그러나 탄소배출권 거래이익, 주입가스의 비용 및 재생산된 $N_2$ 가스 처리비용 등을 고려한 경제성 평가 결과, 주입가스의 혼합비율이 $CO_2$ 20%와 $N_2$ 80%일 때 최종생산이익이 가장 높게 나타남을 확인하였다. 따라서 향후 ECBM 공법 적용 시 메탄가스의 회수율뿐만 아니라 경제성을 고려한 기준으로 주입가스의 혼합비율을 설계해야 한다.

• 한국결정성장학회지
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• 제28권5호
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• pp.211-216
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• 2018

폐니켈수소전지에 함유된 희토류들의 회수는 자원 재활용을 위한 중요한 이슈 중의 하나이다. 본 논문에서는 폐니켈수소전지에 함유된 주요 희토류 성분 중의 하나인 란탄의 회수와 산화물로 전환되는 메커니즘 연구를 위하여, 재활용 공정에서 확보되는 희토류 침전물($NaRE(SO_4)_2{\cdot}H_2O$, RE = La, Nd, Ce)과 같은 단일 조성의 $NaLa(SO_4)_2{\cdot}H_2O$ 분말을 합성하였다. 합성된 분말은 $70^{\circ}C$에서 진행된 탄산나트륨과의 이온치환반응을 통해 판상형의 $La_2(CO_3)_3{\cdot}xH_2O$ 결정상을 나타냈으며, 비교를 위해 상온에서 진행된 치환 반응을 진행하였다. 이후 산화란탄 합성을 위해 TG 분석 결과를 바탕으로, $La_2(CO_3)_3{\cdot}xH_2O$ 분말을 $300^{\circ}C$, $500^{\circ}C$ 및 $1000^{\circ}C$에서 후열처리를 진행하였으며, 이에 따른 결정구조의 변화를 분석하였다. FESEM 결과 본 연구에서 합성된 각각의 분말들은 각기둥($NaLa(SO_4)_2{\cdot}H_2O$), 판상($La_2(CO_3)_3{\cdot}xH_2O$) 및 특정 형상 없이 불규칙적으로 응집된 형태($La_2O_3$)를 나타내었다.

• 멤브레인
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• 제19권4호
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• pp.277-284
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• 2009

지하수 중의 바나듐 및 실리카의 농축에 적합한 막을 선정하기 위하여 2종류의 나노여과 막모듈(NE2540-90, NF90-2540)과 3종류의 역삼투 막모듈(BW30-2540, RE2540-TE 및 XLE-2540)에 대한 투과선속과 배제율을 측정하였다. 투과선속과 배제율에 대한 실험 결과 본 연구에 사용된 나노여과 막모듈과 역삼투 막모듈 중에서 NE2540-90 막모듈이 바나듐과 실리카의 농축에 가장 적합하였다. NE2540-90 막모듈을 사용하여 막간차압을 $8\;kgf/cm^2$로 하였을 때, 바나듐 및 실리카의 배제율은 각각 98.2% 및 99.0%이였고, 알루미늄, 크롬, 철, 붕소, 스트론튬 및 바륨에 대한 배제율은 각각 92.0%, 83.6%, 96.0%, 45.1%, 98.6% 및 69.5%이였다. 서귀포지역 지하수를 각각 회수율 15%로 6단 처리하였을 때, 바나듐과 실리카 함량은 각각 $148.9\;{\mu}g/L$ 및 85.8 mg/L로 농축되었다. 나노여과 공정에 의한 농축수는 고농도의 바나듐과 실리카를 함유하고 있어 기능성음료로의 상품개발이 가능할 것으로 판단된다.