• Composites Research
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• 제36권3호
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• pp.205-210
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• 2023

본 연구에서는 폼 구조의 효율적인 유효 기계적 물성 및 열전도율 예측을 위한 균질화 데이터 기반 전이학습 프레임워크를 개발하였다. Eshelby 텐서 기반의 평균장 균질화(Mean-field homogenization, MFH)는 타원체 형태의 공동을 포함하는 다공성 구조의 물성을 효율적으로 예측할 수 있지만, 셀룰러(cellular) 폼 구조의 물성은 정확하게 예측하기 어렵다. 한편, 유한요소 균질화(Finite element homogenization, FEH)는 정확성은 높지만 상대적으로 높은 해석 시간을 동반한다. 본 논문에서는 평균장 균질화와 유한요소 균질화의 장점을 결합한 데이터 기반 전이학습 프레임워크(Framework)를 제안하였다. 구체적으로, 대량의 평균장 균질화 데이터를 도출하여 사전학습 모델(Pre-trained model)을 구축하고, 상대적으로 소량의 유한요소 균질화 데이터를 이용하여 미세 조정(Fine-tuning) 하였다. 제안된 프레임워크를 검증하기 위한 수치 예제를 수행하였으며, 해석 정확도를 확인하였다. 본 연구의 결과는 다양한 폼 구조를 가진 재료의 해석에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.133-142
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• 2023

국립공원은 세계 자연 보존 연맹(WWF)이 수립한 보호지역 관리 체계의 중요 유형 중 하나이며, 또한 자연 및 문화 유산의 효과적인 보호와 지속적인 이용을 실현하는 세계 각국의 관리 모델이다. 이러한 공원은 보호, 과학 연구, 교육, 레크리에이션 및 지역 개발을 비롯한 중요한 역할을 담당하다. 대용량 데이터의 배경 아래, 본 연구는 전 세계 연안 습지의 대표적인 대상인 중국 랴오하 국립공원을 사례 지역으로 삼아 파이썬 기술을 사용하여 중국의 주요 관광 OTA 사이트 중 하나인 망픈웨이 (Mafengwo), 셰어이(Gonglve), 큐난우(Chujingyou), 메이툰(Meituan) 및 대중점평넷(Dianping)의 관광객 여행기와 댓글을 데이터 소스로 수집하였다. 텍스트 시간 범위는 2015년부터 2022년까지이며, 총 2,998개의 댓글과 166,588개의 단어를 포함하다. ROST 콘텐츠 마이닝 및 Gephi 소프트웨어를 사용하여 랴오하 국립공원 방문객의 만족도, 인지 과정, 공선 네트워크, 감정 성향 등을 시각적 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 야생 동물 및 식물 자원, 강과 바다가 결합 된 자연 경관, 습지 생태는 랴오하 국립공원 방문객의 인식에서 충분히 반영되었다. 방문객은 랴오하 국립공원에 대해 강한 긍정적인 감정을 가지고 있지만, 시설 서비스, 대중교육, 방문객 참여 경험 등에서 여전히 개선할 여지가 있다.

• 한국노년학
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• 제30권4호
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• pp.1027-1044
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• 2010

본 연구는 노인장기요양보험제도의 도입으로 공식적 보호가 확대되고 있지만 여전히 장기요양대상노인의 케어에는 비공식적 보호 욕구가 줄어들지 않고 있는 현상에 대해 효과적인 장기요양서비스 제공체계 고찰의 필요성에서 시작되었다. 따라서 본 연구의 목적은 장기요양대상노인의 비공식적·공식적 자원연계 유형을 도출하고 각 유형에 따른 서비스 만족도의 차이를 살펴봄으로서 효과적인 장기요양서비스 제공 모델을 발견하는 것이다. 이를 위해서 비공식적·공식적 자원연계 유형은 장기요양대상노인에게 15가지 케어관련과업을 제공하는 비공식적 보호제공자와 공식적 서비스제공자의 서비스 제공정도를 군집분석으로 구분하였고 각 유형에 따른 서비스 만족도의 차이는 다중회귀분석으로 분석하였다. 연구결과 비공식적·공식적 자원연계 유형은 가족수발 중심형, 상호 보완형, 과업 분리형, 공식적 수발 중심형으로 구분되었고 서비스 만족도가 가장 높게 나타난 유형은 상호 보완형 이었으며 이를 바탕으로 다음과 같은 점을 논의하였다. 첫째, 비공식적 보호와 공식적 서비스가 상호 보완적으로 제공되기 위해서는 공식적 서비스 제공체계에 비공식적 보호제공자의 역할을 결합시키는 노력이 필요하다. 둘째, 15가지 케어관련과업 중 개인적 및 일상생활지원 과업과 건강보호 과업은 서비스 제공자가 분리되어 있어 의료 및 장기요양서비스의 연계를 위한 통합적 케어 방안이 필요하다. 셋째, 공식적 서비스 제공자가 거의 모든 케어를 제공하는 공식적 수발 중심형은 상대적으로 서비스 만족도가 낮게 나타나 이에 대한 대책이 필요하다. 이상의 결과를 바탕으로 본 연구는 장기요양서비스의 효과성 향상을 위해서는 서비스의 양(量)과 질(質)적 차원에서 비공식적·공식적 자원연계 유형을 파악하고 서비스 제공 방안을 모색할 필요가 있다는 제언을 하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.102-110
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• 2023

국내 고속도로 교량 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 PSC-I 거더교의 최근 10년간 정밀 안전진단 데이터의 상태등급을 분석한 결과 41.3%가 C등급으로 나타났다. 노후화되는 교량이 증가함에 따라 선제적 관리가 중요시되고 있다. 바닥판과 거더는 손상 및 열화 발생 시 교체 주기가 길어 교량의 서비스 및 노후도에 미치는 영향이 매우 크다. 또한 신축이음과 교량받침 등의 장치 손상 발생 비율도 높아 교량 부재에 미치는 영향에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 단경간 및 다경간 대표 PSC-I 거더 교량을 선정하여, 교량의 주요부재 및 부재 장치의 단일손상과 바닥판의 열화가 결합된 이종손상 시나리오를 정의하였다. 이종손상이 발생한 경우 단일손상이 발생한 경우보다 균열 발생 면적이 증가하였으며, 단경간 교량의 경우 교량받침 손상으로 인해 거더 균열 분포가 크게 확산되었으며, 다경간 교량의 경우 신축이음 양면손상으로 인해 바닥판의 균열분포가 크게 확산되었다. 이를 통해 교량 장치 손상이 발생하였을 때, 신속한 보수 및 교체가 이루어지지 않으면 손상 발생과 손상 확산으로 2차 피해를 유발할 수 있어, 바닥판 및 거더의 응답에 대한 지속적인 관찰과 대응이 필요할 것으로 판단된다.

• 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.

• 한국조경학회지
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• 제52권2호
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• pp.39-50
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• 2024

색채는 중요한 시각적 요소로서 도시 이미지와 사람들의 인식 형성에 중요한 영향을 미친다. 도시환경에서 색채를 정량적으로 분석하는 작업은 복잡한 과정을 필요로 하여 과거에는 실행하기가 어려웠다. 그러나 최근 머신 러닝 기술의 급속한 발전으로 관광객이 공유한 사진을 이용하여 도시 색채를 분석하는 것이 가능해졌다. 본 연구는 중국의 인기 관광지인 대리시를 사례로 선정하여 관광객이 공유한 대리시의 사진을 수집하였으며, 머신 러닝 기술을 결합하여 대규모 도시 색채를 측정하는 방법을 탐색하였다. 구체적으로는 먼저 DeepLabv3+ 모델을 사용하여 ADE20k 데이터 셋을 기반으로 관광객이 공유한 사진의 의미 분할을 수행하여 사진에서 인공 요소를 분리했다. 다음으로 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대리시의 인공 요소의 주요 색상을 추출하고, 이러한 색상 간의 상관관계를 분석하기 위해 인접 매트릭스를 구축했다. 연구 결과에 따르면 대리시의 인공 요소의 주요 색상은 주황-회색이 가장 높은 비율을 차지한다. 또한, 회색 계열의 색상이 다른 색상과 자주 조합되어 사용되는 경향이 있다. 분석에 따르면 대리시의 인공 요소의 색채 특성은 지역의 민족 문화와 불교 문화의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 색채 분석을 위한 새로운 접근 방법을 제공하며, 연구 결과는 대리시가 관광객의 기대에 부합하는 도시 색채 이미지를 형성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향후 대리시의 색채 계획을 위한 참고 자료를 제공하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제29권5호
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• pp.314-324
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• 2010

도파관 (waveguide structures)에 지지구조 또는 균열과 같은 국부적 불연속이 존재하는 경우, 도파관을 따라 전파되는 파동은 이러한 국부적 불연속으로 인해 반사가 발생한다. 빔과 같이 단면의 형상이 단순한 도파관에서는 국부적 불연속에 의한 저주파수 대역 반사 및 투과 특성을 스펙트럴요소(spectral element, SE)와 유한요소(finite element, FE)를 연결한 스펙트럴요소/유한요소법 (SE/FE method)으로 해석 할 수 있다. 그러나 도파관의 단면 형상이 복잡하거나 또는 고주파수 대역 해석에서는 빔 이론에 근거한 스펙트럴 요소를 이용하는 것이 부적합하다. 본 논문에서는 고주파수 대역 파동 반사 및 투과 특성 해석을 위해 스펙트럴요소 대신 스펙트럴수퍼요소 (spectral super element, SSE)를 도입하고, 이를 유한요소와 결합시킨 SSE/FE 방법을 제안한다. 이 방법은 도파관 모델링에 스펙트럴 수퍼요소를 이용하므로 레일과 같이 단면의 형상이 복잡한 도파관의 고주파수 대역 해석에 적합하다. 본 논문에서는 SSE/FE 해석에 필요한 반무한 SSE(semi-infinite spectral super element)에 대한 정식화를 먼저 수행하고, 이를 FE로 모델링한 국부적 불연속 구간과 연결하여 SSE/FE 모델을 구성하였다. 이 방법의 적용 예로써 단순 형상의 국부적 결함이 존재하는 철로 레일에 대하여 고주파수 대역 파동반사 및 투과계수를 계산하고 그 결과를 살펴보았다. 또한, 입사된 파워가 보존되어야 한다는 조건을 이용해 SSE/FE 방법의 수치오차를 추정하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.112-118
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• 2009

본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.

• 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.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.1-11
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• 2024

오늘날 세계 경제는 전례 없는 변동성과 함께 전통적인 투자 지표 또한 변화하며, '투자 동절기'라 불리는 시기가 도래했다. 이러한 상황에서 초기 단계의 스타트업은 즉각적인 수익 창출의 어려움으로 인해 자금 확보의 필요성을 절감하고 있다. 특히 재무 지표만이 투자 평가의 지표로 인정받던 과거와 달리, 부차적인 요소였던 조직문화가 회복 탄력성과 지속 가능성을 판단하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 본 연구는 경쟁 가치 프레임워크(Competing Values Framework)와 조직문화 평가 도구(Organizational Culture Assessment Instrument)의 체계적 연구 접근법을 결합하여 투자자가 매력적으로 느끼는 초기 단계의 스타트업 조직문화 사이의 복잡한 상호작용을 심도있게 탐구하였다. 분석 결과, 외부 시장 환경에 적극적으로 반응하며 조직의 유연성과 안정성을 균형 있게 유지하는 스타트업 일수록 투자자의 관심을 받고 있다는 사실을 확인하였다. 또한 초기 단계의 스타트업 투자를 결정하는 과정에서 애드호크라시 문화와 마켓 문화 중심적 사고 방식이 중추적인 역할을 한다는 것을 강조하고 있다. 그리고 이번 연구 결과에서 주목할 만한 부분은 스타트업이 투자 유치 여부와 관계없이 구성원 관리에 있어서만큼은 클랜 문화를 지향하고 있으며, 이를 통해 조직 내에서 복지와 개인의 발전을 지원하는 것의 중요성을 다시 확인할 수 있었다. 또한 투자자들에게 주목을 받기 위한 핵심 요소로서, 마켓 문화 기반의 강한 리더십, 혁신을 향한 확고한 의지, 조직 내의 조화로운 협업이 강조되었다. 본 연구에서 도출된 로지스틱 회귀 모델은 88.3%라는 높은 예측 정확도를 보이며 초기 단계의 스타트업 조직문화와 성공적인 투자 유치 사이의 연관성을 깊이 있게 제시하고 있다. 이처럼 본 연구는 스타트업과 투자자들 모두에게 근거있는 가이드라인을 제공함으로써 학문적 및 실용적 측면에서 큰 의의를 지닌다.