• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.177-200
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• 2021

최근 전자지갑, 디지털화폐, 선불포인트, 선불카드 같은 선불전자지급수단의 사용이 점차 증가하고 있다. 선불지급수단은 선 충전, 후 사용이라는 특성이 있다. 본 연구는 선불 충전이 필요한 서비스의 개선에 도움을 주고자, 선불전자지급수단의 온라인 충전 이용의도에 영향을 미치는 요인들에 대하여 기술수용모델을 변형하여 실증적으로 연구하였다. 선불전자지급수단의 온라인 충전 이용의도에 관련된 선행연구가 많지 않아 기존 간편결제와 전자화폐에 대한 연구들을 통해 요인 변수를 도출하였다. 선불 교통카드 사용자를 대상으로 조절효과를 중심으로 온라인 충전의 이용의도를 분석하였다. 연구 결과 독립변수 중에서 '편리성', '보편성', '자기효능감'은 매개변수인 '지각된 유용성'에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. '지각된 유용성'은 종속변수인 '이용의도'에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 사용자들의 성별, 인터넷 사용시간, 인터넷 쇼핑 구매빈도, 모바일충전 이용빈도, 교통카드 이용형태 등에 따라서 '지각된 유용성'과 '이용의도'에 조절효과가 유의미하게 나타났다. 시사점으로 선불 서비스의 유용성을 높이는 방향으로 서비스에 대한 개선과 차별화된 마케팅의 필요성을 제안하였다. 다른 요인변수와 조절변수를 추가하여 전자지갑, 간편결제포인트, 디지털화폐 등의 서비스를 대상으로 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.23-40
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• 2022

Support Vector Machine(SVM)은 기업부실 예측문제 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되어 왔으나 범주 불균형 문제가 존재하는 경우 다수 범주의 경계영역은 확장되는 반면, 소수 범주의 경계영역은 축소되고 분류 경계선이 소수 범주로 편향되어 분류 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 범주 불균형 문제에 대한 대칭 마진 SVM(EMSVM)의 한계점을 개선하기 위하여 비대칭 마진 SVM(UMSVM)과 임계점 이동 기법을 결합한 최적화 비대칭 마진 SVM인 OPT-UMSVM을 제안한다. OPT-UMSVM은 소수 범주 방향으로 치우진 분류 경계선을 다수 범주로 재이동함으로써 소수 범주의 민감도를 개선하고 최적화된 분류 성과를 산출함으로써 SVM의 일반화 능력을 향상시키는 장점을 가진다. OPT-UMSVM의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 불균형 비율이 상이한 5개의 표본군을 구성하여 10-fold 교차타당성 검증을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형이 미미한 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과 개선 효과가 미약한 반면, 범주 불균형이 심화된 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과개선에 크게 공헌하고 있다. 둘째, OPT-UMSVM은 EMSVM 및 기존의 UMSVM과 비교하여 범주 균형 및 범주 불균형 표본 모두에서 보다 우수한 성과를 가지고 있으며, 특히 범주 불균형이 심화된 표본에서 유의적인 성과 차이를 보였다.

• Advances in nano research
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• 제16권4호
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• pp.375-394
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• 2024

The extensive utilization of concrete has given rise to environmental concerns, specifically concerning the depletion of river sand. To address this issue, waste deposits can provide manufactured-sand (MS) as a substitute for river sand. The objective of this study is to explore the application of machine learning techniques to facilitate the production of manufactured-sand concrete (MSC) containing stone nano-powder through estimating the splitting tensile strength (STS) containing compressive strength of cement (CSC), tensile strength of cement (TSC), curing age (CA), maximum size of the crushed stone (Dmax), stone nano-powder content (SNC), fineness modulus of sand (FMS), water to cement ratio (W/C), sand ratio (SR), and slump (S). To achieve this goal, a total of 310 data points, encompassing nine influential factors affecting the mechanical properties of MSC, are collected through laboratory tests. Subsequently, the gathered dataset is divided into two subsets, one for training and the other for testing; comprising 90% (280 samples) and 10% (30 samples) of the total data, respectively. By employing the generated dataset, novel models were developed for evaluating the STS of MSC in relation to the nine input features. The analysis results revealed significant correlations between the CSC and the curing age CA with STS. Moreover, when delving into sensitivity analysis using an empirical model, it becomes apparent that parameters such as the FMS and the W/C exert minimal influence on the STS. We employed various loss functions to gauge the effectiveness and precision of our methodologies. Impressively, the outcomes of our devised models exhibited commendable accuracy and reliability, with all models displaying an R-squared value surpassing 0.75 and loss function values approaching insignificance. To further refine the estimation of STS for engineering endeavors, we also developed a user-friendly graphical interface for our machine learning models. These proposed models present a practical alternative to laborious, expensive, and complex laboratory techniques, thereby simplifying the production of mortar specimens.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권2호
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• pp.213-224
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• 2021

Objective: Clinical outcomes of patients who undergo transarterial chemoembolization (TACE) for single small hepatocellular carcinoma (HCC) are not consistent, and may differ based on certain imaging findings. This retrospective study was aimed at determining the efficacy of pre-TACE CT or MR imaging findings in predicting survival outcomes in patients with small HCC upon being treated with TACE. Besides, the study proposed to build a risk prediction model for these patients. Materials and Methods: Altogether, 750 patients with functionally good hepatic reserve who received TACE as the first-line treatment for single small HCC between 2004 and 2014 were included in the study. These patients were randomly assigned into training (n = 525) and validation (n = 225) sets. Results: According to the results of a multivariable Cox analysis, three pre-TACE imaging findings (tumor margin, tumor location, enhancement pattern) and two clinical factors (age, serum albumin level) were selected and scored to create predictive models for overall, local tumor progression (LTP)-free, and progression-free survival in the training set. The median overall survival time in the validation set were 137.5 months, 76.1 months, and 44.0 months for low-, intermediate-, and high-risk groups, respectively (p < 0.001). Time-dependent receiver operating characteristic curves of the predictive models for overall, LTP-free, and progression-free survival applied to the validation cohort showed acceptable areas under the curve values (0.734, 0.802, and 0.775 for overall survival; 0.738, 0.789, and 0.791 for LTP-free survival; and 0.671, 0.733, and 0.694 for progression-free survival at 3, 5, and 10 years, respectively). Conclusion: Pre-TACE CT or MR imaging findings could predict survival outcomes in patients with small HCC upon treatment with TACE. Our predictive models including three imaging predictors could be helpful in prognostication, identification, and selection of suitable candidates for TACE in patients with single small HCC.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권1호
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• pp.93-104
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• 2007

이 연구의 목적은 과학적 가설 생성 과정의 두뇌 활성화 특성을 수리 연산 과정과 비교하여 3.0T fMRI를 이용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 16명의 건강한 남자 피험자가 실험에 자발적으로 참여하였으며, 과학적 가설 생성 과제와 수리 연산 과제를 684초 동안 수행하여 fMRI 영상을 측정하였다. 측정한 후 언어적 보고 자료를 수집하여 fMRI 영상 자료의 신뢰도를 확보하였다. 언어적 보고의 분석 결과 수집한 fMRI 영상 자료 전부를 통계적 분석 대상 자료에 포함시켰다. SPM2 프로그램을 이용하여 통계적으로 분석한 결과, 과학적 가설 생성 과정은 수리 연산 과정과 다른 독립적인 두뇌 네트 을 가지고 있는 것으로 나타났다. 과학적 가설 생성 과정에서는 측두엽의 방추이랑(fusiform gyrus)에서 의문 상황 분석으로 이끌어내진 의미가 전두엽에서 부호화하는 과정이 일어난다고 할 수 있다. 수리 연산 과정은 전두엽과 두정엽의 연합된 영역이 중요한 역할을 하며 기능적 숙련도는 두정엽 영역이 관여하는 것으로 생각된다. 또한 과학적 가설 생성 과정에서는 과학적 감성의 생성도 동반하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 과학적 가설 생성 과정을 두뇌 과학적 측면에서 고찰 할 수 있도록 하였으며, 과학적 가설 생성 학습 프로그램 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 과학적 가설 생성 학습 프로그램은 두뇌-기반 학습의 한 전형으로 제안할 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권1호
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• pp.27-35
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• 2024

메탄, 프로판 등을 주성분으로 하는 연료가스는 폭발위험장소에서 사용될 수 있으며, 누출로 인한 공정조건의 영향으로 불균일한 혼합기를 형성할 수 있다. 균일한 혼합기를 대상으로 측정된 문헌 데이터를 이용한 화재 폭발 위험성 평가, 손상 예측은 가스 누출에 의한 실제 폭발 사고와 다른 결과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 가스 누출시 나타날 수 있는 농도 변화에 있어서 불균일성 혼합기의 폭발압력, 화염속도 등의 폭발특성을 조사하였다. 길이 0.82 m의 스테인리스 재질의 밀폐 배관에서 수행하였으며 컬러 초고속 카메라 및 압력 센서를 사용하여 관찰하였다. 또한 배관 내의 시간에 따른 농도차이 변화에 대해 회귀분석 모델을 사용하여 불균일 혼합물의 정량화 방법을 제안하였다. 본 연구의 농도 불균일성 조건에 있어서 메탄 폭발 시 전파화염은 불균일성 농도가 높아짐에 따라 화염 면적의 증가가 관찰되었고 이는 난류 화염의 주름진 화염 구조와 유사하였다. 메탄의 최대압력까지 걸리는 소요시간은 불균일성이 클수록 감소하였고, 폭발압력은 불균일성이 클수록 증가하였다. 농도가 불균일한 메탄의 K_G(폭연지수)의 범위는 1.30~1.58 [MPa·m/s]으로서 메탄의 농도가 균일성에서 불균일성로 변화하면서 17.7% 증가하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.18-26
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• 2024

노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.17-31
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 시작과 함께 다양한 분야의 기술들이 서로 융합하며 새로운 형태의 기술과 제품들이 개발되고 있으며, 이와 더불어 그것들에 대한 시장 지배력을 갖기 위한 지식 재산권의 행사나 특허등록의 중요성이 높아지고 있어 국내는 물론 해외에서의 특허출원이 증가하고 있다. 이에 따라, 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 해마다 많아지고 있어 선행기술조사에 소비되는 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 다수의 해외특허 우선권 주장 시 동일 우선권 주장 특허문서 간 유사도를 계산하여 심사관 및 특허 출원인이 유사문서를 우선 검토 할 수 있도록 함으로써 심사 시간과 비용을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 후 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 특허 문서 간 유사도를 구하고, 이 유사도 점수가 높은 순으로 검토 문서를 우선 추천하는 유사 특허 추천 모델을 제안하였다. 3단계의 모델 생성과정을 통해 만들어진 모델을 사용하여 재현율 95%로 높은 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 심사관은 효율적으로 선행기술에 대한 조사가 가능해지며, 심사 수행 중 유사하다고 판단된 특허문서에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어 업무 부담감을 줄이고 심사풀질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.11-20
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• 2024

본 논문에서는 생성 모델을 이용한 데이터 프리 양자화에서 발생할 수 있는 지식 격차를 줄이기 위하여 BAG (Bit-width Aware Generator)와 채널 어텐션 기반 중간 레이어 지식 증류를 제안한다. 생성 모델을 이용한 데이터 프리 양자화의 생성자는 오직 원본 네트워크의 피드백에만 의존하여 학습하기 때문에, 양자화된 네트워크의 낮은 bit-width로 인한 감소된 수용 능력 차이를 학습에 반영하지 못한다. 제안한 BAG는 양자화된 네트워크와 동일한 bit-width로 양자화하여, 양자화된 네트워크에 맞는 합성 이미지를 생성하여 이러한 문제를 완화한다. 또한, 양자화된 네트워크와 원본 모델 간의 지식 격차를 줄이는 것 역시 양자화에서 매우 중요한 문제이다. 이를 완화하기 위해 제안한 채널 어텐션 기반 중간 레이어 지식 증류는 학생 모델이 교사 모델로부터 어떤 채널에 더 집중해서 학습해야 하는지를 가르친다. 제안한 기법의 효율성을 보이기 위해, CIFAR-100에서 학습한 원본 네트워크를 가중치와 활성값을 각각 3-bit로 양자화하여 학습을 수행하였다. 그 결과 56.14%의 Top-1 Accuracy를 달성하였으며, 베이스라인 모델인 AdaDFQ 대비 3.4% 정확도를 향상했다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.37-44
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• 2024

한국형 헬기 개발사업의 성공적인 결과로 인하여 노후화된 UH-1및 500MD 헬기를 대체하는 수리온(Surion)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 높은 기동성을 보유한 수리온은 미래 전장에서의 병력수송 및 특수작전 등 다양한 임무를 수행할 것으로 예상되며 이를 지원하기 위한 저고도 전술기동 능력이 요구되고 있다. 그러나 수리온 운용시, 대공 위협 요소를 고려한 최적 저고도 전술기동에 대한 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 본 연구는 강화학습 기반의 알고리즘 중에 하나인 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘과 적 대공위협을 고려하여 수리온이 작전 목표지역까지 도달하도록 하는 저고도 상에서의 최적화된 기동 경로를 산출하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, Unity 환경과 ML-Agents 라이브러리 상에서 실사화된 수리온 모델을 기초로 약 2×107 회의 강화학습을 진행하였고, 제안하는 방법을 적용하여 수리온의 최단시간 및 최소피해를 달성하는 최적 저고도 전술기동 경로를 산출하는 정책을 도출하였다. 그 결과, '최단 시간' 및 '최소 피해'라는 두 가지 기준을 충족하는 최적 경로가 도출되었다. 본 연구의 결과는 수리온 및 수리온 무인체계를 운용하는 다양한 작전에 활용되어 기동계획을 수립할 시 기동성, 작전성공율, 그리고 생존율을 예측하는데 보탬이 되기를 기대한다.