• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.63-71
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• 2024

건설기술의 발달을 통하여 재개발 사업, 도로의 지하화, 지하철 증설, 광역철도 등 다양한 공사가 이루어지고 있다. 하지만 이것 때문에 기존에 형성된 도심지와 인근 지역에서의 공사들도 증가함에 따라 주변 인접 건물과 주민들의 피해와 분쟁 사례의 증가는 물론 기존 건축물의 노후화로 인한 안전사고 발생 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 디지털 데이터를 그래픽 프로그램에 적용하여 균열의 생성, 길이와 폭의 증진 등을 사진 촬영 이미지를 통해 비교하여 이에 대한 정도를 수치로 제시하여 균열에 대한 진전을 객관화하고자 하였다. 프로그램 적용을 통하여 기존 현장 조사의 단점으로 언급되던 균열 변화 여부의 주관적 판단에 따른 오류를 해결하였다. 이를 통해 사용 과정에서의 보완 및 개선 사항을 적용한다면 신뢰성이 향상되어 건축물 진단 과정에 보편적으로 사용될 수 있을 것으로 예상한다. 후속 연구로 디지털 그래픽 데이터 프로그램의 추출 알고리즘을 적용하여 전처리 작업에 사람이 개입하지 않는 것과 자체적으로 균열의 길이와 폭을 계산하고, 건축물의 전체적인 변화를 점검할 수 있는 후속 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.119-128
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• 2011

최근 사용자 정보와 주변 환경의 정보를 수집할 수 있는 센서의 기술과 휴대 디바이스의 성능이 매우 발달되어 왔다. 이러한 기술 발달로 인해 사용자는 매우 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 사용자가 휴대한 디바이스의 특성에 따라 이용할 수 있는 콘텐츠가 제한적이다. 이것을 해결하기 위해 하나의 콘텐츠를 여러 디바이스에서 사용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 사용자 주변의 센서를 통한 다양한 정보를 수집하여 사용자의 상황에 맞는 특정 콘텐츠를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 사용자가 휴대한 디바이스 특성에 맞게 변환하여 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권2호
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• pp.243-248
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• 2022

휴대형, 착용형 전자기기의 활용범위가 넓어지면서, 무겁고 부피가 큰 고체 배터리의 한계점이 드러나고 있으며, 배터리의 역할을 일부 분담할 수 있는 소형 에너지 수확 장치의 개발이 시급한 가운데, 일상 생활 속에서 버려지는 에너지원에 대한 활용도가 중요해지고 있다. 정전발전 기술은 두 물질 표면의 접촉과 분리에 의해 발생되는 마찰대전 효과와 전하유도 현상에 기반해 전기를 생산할 수 있기 때문에, 주변환경에 존재하는 역학적, 기계적 에너지원을 복잡한 중간과정을 거치지 않고도 효과적으로 수확할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 인간의 주변환경에 존재하는 에너지원 중에서도 바람에너지는 자연환경에 존재하는 무한한 친환경 에너지원으로써, 그 수확과 활용에 대한 관심이 높은 신재생 에너지원이다. 본 연구에서는 정전발전 기술을 기반으로 하여 이러한 바람에너지의 효과적 수확을 위한 에너지 수확 장치의 최적화와 정전발전 기술의 활용도를 극대화할 수 있는 활용 방안에 대해 분석하였다. Fluttering film을 이용한 Natural wind based Fluttering TENG (NF-TENG)를 개발하였으며, 바람에너지의 효과적 수확을 위해 설계 최적화를 진행하였다. 또한 낮은 전류와 높은 전압을 발생시키는 TENG의 고유 특징을 부각하여 안전한 고전압 발생 시스템을 개발하여 고전압을 요구하는 분야에서의 활용 방안을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 도출한 연구 결과는 정전발전 기술을 기반으로 하는 소형 에너지 수확장치를 이용해 일상생활 속에서 버려지는 바람에너지를 수확하여 고전압이 필요한 분야에서 폭넓게 활용할 수 있는 방법으로써 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.179-196
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• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제24권4호
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• pp.23-29
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• 2017

본 연구에서는 선박이송용 트레슬의 표면에 부착할 수 있는 광섬유센서 패키지를 설계하고 파장다중분할방식에 기초한 센서 네트워크를 설계한 후, 모의 트레슬 유닛을 이용한 실험을 통하여 트레슬의 구조적 건전 모니터링을 위한 스마트 트레슬의 가능성을 확인하였다. 광섬유 브래그 격자 센서는 알루미늄 관으로 만들어진 원통형으로 패키징 되었다. 또한, 패키징 된 광섬유 센서를 폴리머 튜브에 삽입 한 후, 튜브 내부에 에폭시를 충전하여 센서가 해수에 대한 부식저항과 내구성을 갖도록 하였다. 패키지 된 광섬유 센서는 0.2 MPa 하의 수압테스트를 통하여 해수에서의 사용에 대한 신뢰성도 검증되었다. 트레슬의 변형에 관한 유한 요소 해석에 의해 얻어진 트레슬 부재의 변위가 큰 곳을 중심으로 트레슬에 부착할 브래그 격자의 수와 위치를 결정하였다. 최대 하중이 가해지는 트레슬 부재의 변형은 ${\sim}1000{\mu}{\varepsilon}$의 변형율로 분석되었으며, 그 때 트레슬에 걸리는 최대 하중으로 인한 센서의 브래그 파장 변화는 ~1,200 pm으로 계산되었다. 유한 요소 해석에서 얻은 결과에 따라 센서의 브래그 파장 간격을 3~5 nm로 결정하여 트레슬에 하중이 가해 졌을 때 센서 사이의 브래그 격자 파장값이 겹치지 않도록 설계하였다. 5개의 광섬유센서 패키지로 구성된 센서 모듈 5개를 연결하면 브래그 격자 센서 50개가 네트워크 될 수 있으므로, 브래그 격자 파장 검출기의 광원 중심 파장이 1550 nm에서 150 nm 광학 창 내에서 모두 검출될 수 있도록 하였다. 모의 트레슬 유닛에 부착 된 5개의 광섬유 센서 패키지의 브래그 파장 이동은 광섬유 루프미러를 사용하는 브래그 격자 파장검출기에 의해 잘 검출되었으며, 그 때 검출된 브래그 격자 센서의 값은 최대 변형률이 약 $235.650{\mu}{\varepsilon}$로 측정되었다. 센서 패키징과 네트워킹의 모델링 결과는 실험 결과와 서로 잘 일치하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권1호
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• pp.88-100
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• 2018

벼 재배 논에서 발생하는 메탄 배출량은 농업 부문에서 가장 큰 온실가스 배출원이지만 자연 환경 및 경작 관행에 따라 지역차가 크게 나타난다. 이를 가시화하고 그 원인과 특성을 분석하기 위해, 2010 농림어업총조사 자료를 바탕으로 IPCC 지침에 따라 행정구역별 메탄 배출량을 산정하고, 그 결과를 지도로 제작하였다. 산출된 단위 면적 당 메탄 배출량의 전국 평균은 $380{\pm}74kg\;CH_4\;ha^{-1}yr^{-1}$로 나타났으며, 전반적으로 서부 지역이 동부 지역보다 더 높은 추세를 보였다. 지역차를 발생시키는 주요인은 $SF_o$ 보정인자이며, 여기에 경작 일수가 그 차이를 상쇄하거나 심화시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 현장에서 관측한 메탄플럭스 자료와 이론적으로 산출된 값들을 비교했을 때, 사례에 따라 크고 작은 차이를 보였다. 최근의 지구 온난화 경향을 반영하는 28의 메탄 GWP 값을 적용할 경우, 전국 논의 총 메탄 배출량은 8,742 천 톤 $CO_2eq$로서, 국가 온실가스 인벤토리 보고서에 제시된 10,048 천 톤 $CO_2eq$보다 13% 낮게 계산되었다. 이 연구에서 제작된 상세지도를 통해 메탄 배출량의 지역차를 명확히 인식할 수 있으며, 주요 조절 인자에 대한 분석은 실질적인 메탄 저감 대책을 마련하는 데 중요한 과학적 근거를 제공할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.79-93
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• 2015

IT기술의 고속 발전에 따라 사용자들이 기술을 사용하는 방식에 큰 변화가 생기고 있다. 전통적인 서비스 응용과 저효율의 데이터를 처리하는 방식은 사용자의 요구를 만족할 수 없다. 사용자들이 데이터의 중요성을 알게 되었고, 빅 데이터에 관한 처리와 저장기술은 오늘날의 인터넷 회사의 주요 연구방향이 되고 있다. 115 네트워크 디스크는 중국에서 폭넓게 사용되기 시작하였고 각 인터넷 회사들은 클라우드 서비스 시장을 쟁탈하는 싸움에 참여하기 시작하였다. 중국의 클라우드 서비스는 아직도 스토리지 서비스 위주이지만, 이 기능을 바탕으로 확장하는 서비스 내용도 사용자의 인정을 받고 있으며, 사용자들이 이러한 새로운 서비스 방식을 사용하는 것을 시도하고 있다. 그래서 어떻게 하면 사용자들이 지속적으로 클라우드 서비스를 사용 할 것인지에 관한 연구방향이 더욱 필요해 졌다. 하나의 전통적인 정보 시스템에 대해, 학자들은 대개 TAM(Technology acceptance model)모형과 통계학을 결합하여 이 시스템에 대한 사용자들의 태도를 분석하고 검증한다. 하지만 기본적인 TAM모형은 날이 갈수록 방대해지는 시스템의 규모를 만족 할 수 없게 되었다. 따라서 TAM모형에 대한 적당한 확장과 조절이 필요하게 되었다. 본 연구는 중국의 개인용 클라우드 서비스 사용자의 지속적인 사용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 실증분석을 목표로 브랜드 영향력, 하드웨어 환경 등 외부 변수를 추가하고, 중국 클라우드 사용자를 대상으로 설문 조사를 진행했으며, 본 논문에서 분석을 통해 수정된 모형에 관한 가설을 검증하였다. 본 연구는 주로 중국의 4개 주요 도시의 210명의 클라우드 서비스 사용자를 대상으로 인터넷 설문 조사를 실행하였다. 설문 데이터를 통해 3개의 외부 변수에 대한 분석을 진행하였고, 이 3개의 외부 변수를 세분화하고 외부요소에 영향을 주는 주요 원인을 찾아냈다. 이를 바탕으로 개인 클라우드 서비스 사용자들이 서비스를 지속적으로 사용 할 수 있는 태도를 강화 할 수 있는 것에 유용한 의견을 제시하였다. 이러한 의견들은 중국사용자들을 대상으로 하는 주요 서비스를 제공 하는 회사에게 향후 서비스 방향을 참고할 수 있는 정보를 제공한다.