• 지식경영연구
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• 제24권3호
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• pp.217-237
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• 2023

최근 전 세계적으로 예상치 못한 거대한 경제적 리스크를 연속적으로 겪으면서, ESG 경영은 기업의 필수 생존전략으로 부상하였다. 특히 코로나 팬데믹으로 인한 공급망 전쟁은 리스크의 불확실성을 야기하였으며, 유통업계에서는 지속가능성을 확보할 수 있는 ESG 경영이 중요해지고 있다. 이러한 상황 속에서, 유통업계와 ESG 경영의 연결점을 강화하고 이를 효과적으로 관리하기 위해 블록체인 기술의 도입이 중요하게 여겨지고 있다. 유통업계에 블록체인 기술을 도입한 비즈니스 모델은 많은 연구를 통해 제시되고 있지만, 유통업의 ESG 경영에 블록체인을 적용하는 것에 대해 그 가능성 및 효과성을 입증한 연구는 아직까지 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 국내 관련 연구를 대상으로 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 연관어 분석을 통해 블록체인 기술과 ESG 경영이 유통업계에서 어떤 연결성을 가지고 있는지 분석하였다. 이를 통해 유통업계 ESG 경영의 블록체인 도입 가능성을 확인하고 이를 실현하기 위해 향후 연구에서 어떠한 방향으로 연구를 진행하여야 하는지 주요 키워드를 통해 연구 방향성을 제시하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 향후 유통업계의 ESG 경영을 위한 블록체인 기반 비즈니스 모델 구축의 기초 연구로 활용될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.69-78
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• 2010

스펙트럴 모델링 합성 (Spectral Modeling Synthesis, SMS)은 뮤지컬 사운드 모델링을 위한 강력한 툴로써 사용되어 왔다. 이 기술은 사운드를 결정적 (deterministic) 성분과 통계적 (stochastic) 성분의 조합으로 간주한다. Deterministic 성분은 크기 (amplitude), 주파수 (frequency), 위상 (phase) 함수에 따른 사인파의 연속으로 표현되는 반면, stochastic 성분은 백색 잡음 (white noise)으로 자극된 시간 변화 필터로서 동작하는 크기 스펙트럼 엔블로프 (spectrum envelop)의 연속으로 표현된다. 이러한 표현들은 원음의 모든 지각적인 특징들을 활용해 합성된 사운드를 구현 가능케 한다. 하지만, 고래 소리와 같은 복잡한 사운드에 대해 기존의 SMS를 사용할 때 연속적인 프로임에 있는 부분 주파수가 다른 경우 결정적 성분에서 상당한 위상 변화가 발생한다. 왜냐하면 기존의 SMS는 사운드의 결정적 성분을 합성하기 위해서 계산된 위상을 이용하기 때문이다. 그 결과 기존의 SMS는 높은 주파수 영역에서 원래 스펙트럼과 합성된 스펙트럼 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 수정된 SMS를 제안한다. 제안하는 SMS는 결정적 성분을 합성하기 위해 원래 주파수 정보를 이용할 뿐만 아니라 주파수 영역에서 복잡한 잔재 (residual) 스펙트럼을 계산함으로써 원음과 합성음 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공한다. 다양한 고래 소리 합성을 모의 실험한 결과, 제안된 방법은 시간 및 주파수 영역에서 기존의 SMS와 유사한 성능을 보였다. 하지만, 제안된 방법은 기존의 SMS보다 스펙트럼 매칭에서 더 좋은 성능을 보였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.485-492
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• 2009

열피로균열은 원자력발전소의 운영 과정에서 구조물의 수명을 결정짓는 문제로 정량적인 탐지가 어렵다. 현재 산업현장에서 구조물에 대한 건전성을 정량적으로 평가하기 위해서 radiographic탐상 및 초음파탐상, eddy current 등 다양한 종류의 비파괴검사 기술이 사용되고 있지만, 위에 열거한 비파괴탐상법의 경우 균열이 일정부분 진행된 이후에나 검출이 가능하다는 제한 사항이 있다. 이러한 이유로 구조물에 대한 연속적인 모니터링이 가능한 장점을 가진 음향방출탐상법(acoustic emission testing)이 대안적인 검사방법으로 제시되고 있다. 일반적으로 구조물이나 장비의 건전성에 영향을 미치는 모든 요인들이 음향방출 신호의 발생을 일으키기 때문에, 음향방출을 이용한 결함 탐상시 함께 발생하는 노이즈를 구분하는 일은 음향방출을 연구하는 대부분의 연구원의 주요 업무중 하나라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 열피로 사이클 조건에서의 배관에 대한 음향방출 신호를 수집하여 유효한 균열 신호를 노이즈로부터 구분하고자 하는 목적으로 진행되었다. 그 방법으로 유사한 조건에서 실시한 결과를 이용하여 노이즈 필터링 조건을 설정하였으며, 균열의 신호를 찾아내기 위한 방법으로 음향파형(waveform) 구분법을 제시하였다. 이 실험에서 도출된 결과는 구조물의 결함을 탐지하는 실시간 연속적 모니터링 기술 개발에 대한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 원예과학기술지
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• 제29권2호
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• pp.81-86
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• 2011

'거봉' 포도에 환상박피를 처리한 후 과실 품질과 내한성의 변화를 조사하였다. 환상박피는 지상 10cm 상단의 주간에 너비 1cm로 처리하였으며 만개후 90일과 110일에 수확하여 과실 품질을 비교하였다. 환상박피를 처리한 경우 착색이 빠르게 진행되어 1차 수확율이 무처리보다 높았으며 또한 최종 수확시 착색도도 무처리구보다 높아 착색촉진 및 증진 효과를 확인할 수 있었으나 2차년도에는 착색증진 효과가 저하되는 것으로 조사되었다. 품질면에서는 처리구와 무처리구 간에 차이를 보이지 않았으나 열과 발생은 환상박피 처리구에서 감소하는 효과가 나타났다. 반면에 환상박피 처리시 수세가 떨어지고 겨울철 동해피해를 심하게 받는 것으로 조사되었으며 3년간 연속으로 처리한 후에는 대부분이 고사하였다. 착색을 증진시킬 목적으로 환상박피를 처리하는 경우 첫해에는 효과가 나타나지만 이듬해의 연속된 처리에는 착색증진 효과도 점점 낮아지며 특히 계속될 경우 생육부진 또는 고사 등이 진행될 수 있기 때문에 '거봉'에서의 연속적인 환상박피는 피해야 할 재배방법으로 확인되었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권6호
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• pp.983-993
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• 2021

Objective: To investigate the image quality of ultralow-dose CT (ULDCT) of the chest reconstructed using a cycle-consistent generative adversarial network (CycleGAN)-based deep learning method in the evaluation of pulmonary tuberculosis. Materials and Methods: Between June 2019 and November 2019, 103 patients (mean age, 40.8 ± 13.6 years; 61 men and 42 women) with pulmonary tuberculosis were prospectively enrolled to undergo standard-dose CT (120 kVp with automated exposure control), followed immediately by ULDCT (80 kVp and 10 mAs). The images of the two successive scans were used to train the CycleGAN framework for image-to-image translation. The denoising efficacy of the CycleGAN algorithm was compared with that of hybrid and model-based iterative reconstruction. Repeated-measures analysis of variance and Wilcoxon signed-rank test were performed to compare the objective measurements and the subjective image quality scores, respectively. Results: With the optimized CycleGAN denoising model, using the ULDCT images as input, the peak signal-to-noise ratio and structural similarity index improved by 2.0 dB and 0.21, respectively. The CycleGAN-generated denoised ULDCT images typically provided satisfactory image quality for optimal visibility of anatomic structures and pathological findings, with a lower level of image noise (mean ± standard deviation [SD], 19.5 ± 3.0 Hounsfield unit [HU]) than that of the hybrid (66.3 ± 10.5 HU, p < 0.001) and a similar noise level to model-based iterative reconstruction (19.6 ± 2.6 HU, p > 0.908). The CycleGAN-generated images showed the highest contrast-to-noise ratios for the pulmonary lesions, followed by the model-based and hybrid iterative reconstruction. The mean effective radiation dose of ULDCT was 0.12 mSv with a mean 93.9% reduction compared to standard-dose CT. Conclusion: The optimized CycleGAN technique may allow the synthesis of diagnostically acceptable images from ULDCT of the chest for the evaluation of pulmonary tuberculosis.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.444-453
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• 2003

최근 생명공학(BT)에 대한 관심이 집중되면서, 새로운 생리활성 물질을 찾거나 유전자 정보를 분석하기 위한 목적으로 전기영동 젤의 영상 분석 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 젤 영상의 레인에서 각 밴드의 위치와 양을 정확히 측정해야 한다. 기존 연구에서는 주로 레인의 프로파일에서 피크를 탐색하는 접근방법을 사용하는데, 이 피크의 위치는 밴드에 있는 최대 자기 화소의 위치도 아니고 더욱이 밴드 무게중심의 위치도 아니기 때문에 밴드의 대표 위치로 인정하기 어렵다. 또한, 피크 추출을 쉽게 하기 위해 다양한 영상 향상 처리를 적용하기 때문에 밴드의 양을 측정하기에는 부적절한 경우가 많다. 본 논문에서는 영상의 상대적인 밝기를 변화시키지 않으면서 먼저 밴드의 영역을 추출한 후, 밴드 영역의 밝기 합으로 양을 구하고 이의 무게중심을 밴드 위치로 정하는 방식을 채택한다. 실제로, 먼저 젤 영상 히스토그램에 엔트로피기반 임계치를 설정하여 레인을 추출한 후, 밴드 영역 추출을 위해 서로 다른 세 가지 방법을 시도한다. 첫째, 추출된 레인을 이등분하는 중심선을 탐색하여 피크와 밸리를 찾고, 피크의 상하 밸리를 각 밴드의 최소 포함 박스영역으로 지정하는 방법(MER), 둘째, 앞의 방법에서와 같이 구한 피크를 영역 성장의 시드로 사용하여 이웃하는 밴드와의 중첩을 해결하면서 밴드 영역을 추출하는 방법(RG-1), 셋째, 이와 달리 레인을 삼등분하는 두 탐색선에서 피크를 찾고 동일한 밴드에 속하는 피크 쌍을 결정한 후 영역을 성장하는 방법(RG-2)을 제안한다. 이상의 세 방법을 비교하기 위해 밴드의 위치 및 양을 측정한 결과, 밴드 위치의 평균 오차는 레인의 길이를 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 6%, RG-1 방법이 3%, RG-2 방법이 1%로 나타났다. 또한, 밴드 양의 평균 오차는 레인 내 밴드들의 양의 합을 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 8%, RG-1 방법이 5%, RG-2 방법이 2%로 나타났다. 결과적으로, RG-2 방법이 밴드의 위치 및 양 추출에 있어서 정확도가 가장 높은 것으로 판명되었다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제30권2호
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• pp.130-141
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• 2012

본 연구는 부산 상해거리의 상점 전면부 경관 요소의 유형과 중국 전통 경관이미지의 재현 수법을 고찰한 것이다. 연구범위는 상해거리의 화교소유 건물을 대상으로 한 건물전면부의 경관적 특징과 상호명, 그리고 가로환경 조형물을 대상으로 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 건물 전면부의 경관적 특징을 유형적으로 고찰한 결과를 보면, 건물의 파사드 디자인 형태는 한자간판 강조형, 걸게간판 부가형, 전통문양 부착형, 전통건축이미지 차용형, 현대건축 양식형 등의 5가지 유형으로 분류되었다. 간판 디자인에 있어서는 색의 경우 글자색은 황색계열, 백색계열배경색은 적색계열이 가장 많이 나타났다. 그리고 글자체는 모두 번체로 나타났다. 둘째, 상호명은 크게 작명 방법과 상호명의 의미로 살펴보았다. 작명 방법은 의미와 장소의 결합, 계절과 분위기의 결합, 명소 명물 세 가지로 구분되었다. 의미와 장소의 결합 명명법은 차이나타운 형성 초기부터 사용한 수법이고, 계절과 분위기의 결합 명명법은 1970년대부터 사용하였으며, 명소 명물 명명법은 상해거리 조성 이후부터 사용한 수법으로 나타났다. 상호명 의미로 살펴 볼 때 가게 번영 염원형, 풍류형, 현지 지명 지물 차용형으로 구분되었다. 셋째, 상해거리에 도입된 가로환경조형물의 이미지는 중국의 남방문화 양식에 한정하지 않고 중국의 북방문화양식과 한국적 양식이 혼재되어 나타나는 것으로 파악되었다. 넷째, 상해 거리에 나타난 중국 전통 경관 이미지 재현 수법은 부가, 치환, 병치로 분류하였다. 부가라는 경관이미지 재현 수법은 기존의 형태에 다른 형태가 평면적으로 확장되어서 더해지거나 포함되어 전과는 다른 형태를 만드는 것을 가리키며, 면 대 면의 확장과 면 대 면의 중첩이 관찰되었다. 어떤 유형의 형상을 다른 형상으로 바꾸는 것을 치환이라고 하였고, 치환에는 국부적인 것과 일차적인 것, 일련의 순차에 따라 행하는 순차적 치환이 있다. 병치는 공간적으로나 형태적으로 이전과는 다른 형식으로 배치되는 것을 가리킨다. 병치에는 동종병치, 이종병치, 이위병치가 관찰되었다. 본 연구는 차이나타운의 경관디자인 수법을 분석하기 위한 기초 연구이다. 그러나 본 연구는 부산의 상해거리에 한정하여 분석한 한계를 지닌다. 향후 다른 인천, 전주 등 다른 도시에 형성되어 있는 차이나타운을 대상으로 한 추가 연구가 필요할 것으로 사료된다. 이러한 연구는 최근 지자체에서 활발히 진행되고 있는 차이나타운 특구 개발 사업에 있어서 경관계획 부문의 기초자료로써 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 자원환경지질
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• 제46권6호
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• pp.485-494
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• 2013

주입된 $CO_2$가 환경에 영향을 미치지 않고 지하에서 안정적으로 저장되어 있는지를 총체적으로 모니터링 하는 주입 및 주입 후 관리 (Monitoring, Mitigation and Verification, MMV) 기술은 이산화탄소 지중저장 분야에서 경제적 및 환경적으로 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히, 해외 대규모 지중저장 프로젝트 사례를 보았을 때 주입한 $CO_2$의 거동을 가장 효율적으로 모니터링할 수 있는 방법 중의 하나로 탄성파를 이용한 시간 경과 (Time-lapse) 모니터링 기술이 그 핵심으로 떠오르고 있다. 이 연구에서는 캐나다 Estevan에 위치한 Aquistore 이산화탄소 주입 현장의 3차원 베이스라인 (baseline) 탄성파 자료를 수집하고 분석하여 국내 지중저장 탄성파 모니터링 실증화를 위한 기초 연구를 수행하였다. 이산화탄소 주요 저장 대상층은 탄성파 도달 시간 1,800 ~ 1,900 ms 깊이의 Winnipeg 와 Deadwood 사암층이다. Aquistore 탄성파 자료에 대한 에너지, 유사도(similarity)를 도출하고 주파수를 분해하여 $CO_2$ 주입 대상층의 특성을 규명하였다. 그 결과 등시선도 1,800 ms의 연구지역 북측, 1,850 ms의 남측에 탄성파 에너지가 큰 영역이 집중적으로 분포함을 확인할 수 있었고, 탄성파 에너지 속성을 도시하여 반사계수가 큰 사질 퇴적양상이 우세한 영역을 구분할 수 있었다. 또한 탄성파 기록의 유사도를 도출하여 두 개의 주요한 구조선이 북서-남동 방향으로 지중저장 대상층을 절단함을 확인하였다. 탄성파자료의 주파수를 성분별로 분해하고 5, 20 및 40 Hz 성분을 분석한 결과 연구지역의 중앙에서 동서 방향으로 발달하는 균질한 퇴적 양상이 구체화되었다. 베이스라인 자료의 경우 추가적으로 인위적인 잡음을 제거하고 층서 해석 결과를 통합하여 이산화탄소 지중저장 영역을 묘사한다면 시간경과 모니터링 자료와의 효율적인 대비가 가능할 것이다.