• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.697-705
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• 2021

현재 고속도로 터널 내 돌발상황 정보는 라디오 재난경보방송 및 VMS (Variable Message Sign)를 통해 터널 내에서만 제공되고 있다. 따라서, 터널 입구부 사고의 경우, 운전자는 돌발상황 정보 서비스를 받지 못하며, 이에 대한 대처가 늦어져 사고 위험성이 증가하게 된다. 한편, 터널 진입구간 라디오 기반 돌발상황 정보 서비스는, 해당 문제점에 대한 좋은 해결방안이 될 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 라디오 기반 재난경보 방송을 실시하기 전 일반 운전자들의 자동 재난경보방송 기술에 대한 생각과 수용성을 분석하는 것이다. 총 762명의 운전자를 대상으로 수행된 설문조사 결과에 대하여 구조방정식을 적용하였으며, 새롭게 도입될 기술과 서비스에 대한 수용성 분석을 진행하였다. 결과적으로 운전자 특성(연령, 운전빈도, 운전경력 등), 교통정보 활용도, 교통정보 유용성이 자동 정보제공 기술 및 라디오 재난경보방송 수용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 새로운 재난경보방송 시스템의 검토 및 적용에 대한 기반자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.125-131
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• 2022

최근에는 COVID-19 인해 의료기관에서 원격으로 관리되는 환자케어 시스템의 보급이 증가되고 있다. 특히 수액 모니터링인 경우 환자의 안전과 간호사의 업무를 줄일 수 있는 시스템으로 병원에서 도입을 고려하고 있다. 현재 개발되어 있는 제품은 무게를 측정하는 로드셀 방식과 적외선 센싱으로 수액 방울을 검출하는 방식의 두 가지 제품이 있다. 각 제품은 동작원리, 센서의 종류, 크기, 사용법, 가격등의 차이가 있지만, 의료기관에서는 획득되는 데이터의 정확도에 관심이 높다. 본 연구에서는 센서 방식이 다른 두 가지 시제품을 제작하여 수액모니터링 장치의 핵심인 정확도를 실험하기 위해 시간당 총 수액량을 측정하였다. 또 외부의 움직임이 있을 경우 수액 측정값의 변화를 실험하여 측정방식에 따른 정확도를 평가하였다. 실험 결과 두 장치의 측정값 오차는 5% 미만의 차이가 있었고, 로드셀 방식은 저용량 측정값에서 적외선 방식은 고용량 측정값에서 차이를 보였다. 본 연구결과 수액모니터링장치의 센서방식에 따른 정확도 차이는 거의 없었고, 향후 의료기관에서 사용할 경우 정확도의 문제는 없을 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.153-160
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• 2022

본 연구는 선박 육상건조를 위한 로드-아웃 시스템(Load-out System)의 보기(Bogie;대차) 배치 방법과 그 적용사례에 대한 표준을 제시하였다. 로드-아웃 시스템은 도크 설비 없이 육상에서 선박을 건조하는 가장 중요한 시스템 중 하나로, 본 시스템은 보기, 모터부착 보기, 트레슬, 파워팩의 4가지 장비로 구성되어 있다. 또한, 선박의 구조적 안전을 위해 트레슬의 반력을 계산하고 적절한 보기의 대수를 결정하였다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 최소한의 비용으로 구조적 안전요건을 만족하는 보기 배치를 수행할 수 있는 최적의 시스템 설계방법을 제안하고 과도한 보기 배치에 따른 기업의 손실을 줄이는 데 그 목적이 있다. 제안된 방법은 육상건조 단계에서 조선사들의 생산 경쟁력 향상은 물론 실효성 있는 작업절차 구현에도 기여할 것으로 기대된다. 또한, 로드-아웃 과정에서 선체 바닥에서 발생할 수 있는 선체변형에 대한 위험을 최소화하기 위하여 114K 원유 탱커(최소 보기 수 54대)와 174K CBM LNG 운반선(최소 보기 수 88대)에 보기 배치 방법을 적용하여 육상건조 선박의 보기의 수와 임계 위험(안전율 1.61)을 최소화할 수 있도록 하였으며, 본 연구를 통해 독자는 향후 성공적인 육상건조와 이에 따른 경제적인 선박건조를 수행할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 유기물자원화
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• 제29권4호
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• pp.15-24
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• 2021

본 연구는 친환경농업에서 미생물비료(MF)의 작물 생육 증진 여부를 평가하기 위해 Bacillus amyloliquefaciens가 함유된 미생물비료의 처리, 유기질비료(OF)의 혼용 처리 및 미생물비료 제형별 처리에 따른 상추의 생육 특성을 조사하였다. 미생물비료의 유효 균주인 B. amyloliquefaciens는 전분 분해 효소와 단백질 분해 효소의 활성을 나타내었다. 미생물비료를 유기물의 공급없이 상추에 처리하는 경우 작물의 생육은 무처리구와 통계적으로 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 대조구와 비교할 때, 유기질비료와 미생물비료를 함께 처리한 MOF2 처리구(2,500 kg OF/ha + 50 kg MF/ha)의 건물중이 약 30% 증가하였다. 미생물비료 제형별 상추 생육 조사 결과, 수용제는 대조구와 통계적으로 유의적인 차이를 나타내지 않았으나 수화제 처리구의 건물중은 약 43% 증대되었다. 미생물비료의 제형별 작물 생육 비교 시 수용제보다 수화제 처리구에서 37% 정도 증가하여 수화제 처리 상추의 생육과 생산량이 증대되었다. 상기 결과들을 종합할 때, 미생물비료를 유기질비료와 혼용하는 경우 상추의 생육과 생산량이 증대되며, 수화제의 처리 시 작물의 생육 개선 효과가 나타남을 알 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.33-43
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• 2022

본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2169-2190
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• 2022

The COVID-19 pandemic has affected many aspects of human life. The pandemic not only caused millions of fatalities and problems but also changed public sentiment and behavior. Owing to the magnitude of this pandemic, governments worldwide adopted full lockdown measures that attracted much discussion on social media platforms. To investigate the effects of these lockdown measures, this study performed sentiment analysis and latent Dirichlet allocation topic modeling on textual data from Twitter published during the three lockdown waves in Malaysia between 2020 and 2021. Three lockdown measures were identified, the related data for the first two weeks of each lockdown were collected and analysed to understand the public sentiment. The changes between these lockdowns were identified, and the latent topics were highlighted. Most of the public sentiment focused on the first lockdown as reflected in the large number of latent topics generated during this period. The overall sentiment for each lockdown was mostly positive, followed by neutral and then negative. Topic modelling results identified staying at home, quarantine and lockdown as the main aspects of discussion for the first lockdown, whilst importance of health measures and government efforts were the main aspects for the second and third lockdowns. Governments may utilise these findings to understand public sentiment and to formulate precautionary measures that can assure the safety of their citizens and tend to their most pressing problems. These results also highlight the importance of positive messaging during difficult times, establishing digital interventions and formulating new policies to improve the reaction of the public to emergency situations.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.533-541
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• 2022

최근 5년간 발생한 해양사고를 분석한 결과, 소형선박은 전체 좌초사고의 77.0 %를 차지하고, 인명사상도 66.1%로서 매우 높았다. 목포지방해양안전심판원은 2021년 72건을 재결하였고, 이중 좌초사건은 10건이었다. 그리고 좌초사건 중 8건은 소형어선에서 발생하였다. 본 논문은 2021년 목포지방해양안전심판원에서 재결하였던 소형어선에서 발생한 8건의 좌초사고에 대해 분석하였다. 이 소형어선의 좌초사고는 맑은 날씨에 시정이 2~4마일로 양호하고, 파고 1미터 이내로 양호한 해상상태에서 발생한 것을 파악되었다. 그리고 좌초사고의 주요 원인은 피로에 따른 졸음 운항, 경계 소홀, 선위확인 소홀, GPS Plotter 과신, 해도도식 및 조석간만의 차에 대한 이해부족 등인 것으로 나타났다. 이에 소형어선의 좌초사고 저감을 위해 다음의 방안을 제시하였다. 첫째, 갑판부 항해당직 부원교육을 이수한 선원이 선장을 보좌하도록 하여야 한다. 둘째, 졸음 방지용 경보장치는 조타실에 설치하여야 한다. 셋째, GPS Plotter의 성능기준과 최신화를 위해 제도는 마련되어야 한다. 마지막으로, 소형어선 선장은 주기적으로 해도도식과 기초 지문항법을 숙지할 수 있도록 교육을 받아야 한다.

• 대한화장품학회지
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• 제48권2호
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• pp.135-146
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• 2022

미생물오염을 막아 화장품을 안전하게 사용하기 위해서는 방부력의 확보가 필수적이다. 본 연구에서는, 곰팡이에 대한 방부력이 취약한 수분산 제형의 방부시스템을 개선하여 항진균효과를 확인하고 다양한 방부시스템을 정립하여 진균에 대한 보존력을 강화하고자 하였다. 하이드록시기를 갖는 벤젠고리 구조를 가지며 화장품 제형 내에서 protonated form으로 존재해 항진균력을 향상시킬 것으로 예상되는 물질 5 종 아니스산나트륨, p-아니스산, 카프릴하이드록삼산, o-시멘-5-올, 하이드록시아세토페논을 선정하였고 minimal inhibitory concentration (MIC) assay를 통해 원료의 최소생육 저해농도를 확인하였다. 곰팡이에 대한 항균력을 보인 원료를 방부시스템에 추가한 수분산 제형에 대해 방부력테스트를 하여 곰팡이에 대한 방부력이 향상됨을 확인하였다. p-아니스산을 사용한 경우, 4 가지 제형 모두에서 세균과 효모균에 대한 방부력 저해 효과 없이 곰팡이에 대한 방부력이 강화되는 것을 확인하였다.