• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권12호
• /
• pp.1115-1124
• /
• 2022

본 연구는 충주댐과 소양강댐 유역을 대상으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형 기반의 댐 유입량 예측 모형과 딥러닝 모형의 일종인 LSTM 기반의 댐 방류량 예측 모형으로 구성된 통합 모델링 프레임워크를 구성하여 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 기후자료의 불확실성을 고려하여 4개의 CMIP6 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2021-2100)에 대한 VIC 모형의 기상자료로 입력하였다. 미래기후자료를 적용한 결과, 미래가 진행됨에 따라 기간별 평균 유입량이 증가하였으며, 먼 미래(2070-2100)에는 관측기간(1986-2020)에 비해 유입량이 최대 22% 증가하였다. 갈수량 분석 결과, 임의의 4일~50일에 대한 댐 방류량의 최소값은 관측치에 비해 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이는 가뭄이 과거에 관측된 것보다 더 장기간에 걸쳐 발생할 수 있음을 나타내며, 수도권 시민들이 미래의 가뭄으로 인해 심각한 물 부족을 겪을 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 단기 및 중기 미래에 비하여 장기미래에 저수량의 변화가 급격하게 이루어졌으며 이는 수자원 관리의 어려움이 증대될 수 있음을 시사한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.1-25
• /
• 2021

정부는 지하안전사고 대응 및 예방을 위해 현행 수작업 기반의 지하공간통합지도 구축 및 갱신체계를 지하구조물을 포함한 지하정보에 대해서 자동화 기반의 3D 지하정보 구축 및 갱신체계로의 전환을 위한 준공도서제출 시스템 구축사업을 진행하고 있다. 하지만 3D 지하구조물 자동화 갱신 시 필요한 표준도면 연구가 미비하여 이에 관한 구체적인 연구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 지하공간통합지도를 구성하는 6종 지하구조물을 대상으로 표준도 기반의 3차원 지하구조물 구축 방안을 제시하여 신속 정확한 도면데이터 작성과 체계적인 3차원 지하구조물 도면데이터 관리가 이루어질 수 있도록 하였다. 또한, 지하정보 실무에 활용 가능한 3D 구축용 가공도면 툴을 개발하여, 일반 CAD 프로그램 사용자들도 쉽게 가공도면을 제작할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 도출된 결과물들은 향후 3D 지하구조물 구축을 위한 표준 프레임워크 및 실무적용 지침 수립 시 주요한 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.17-28
• /
• 2022

현재 우리나라 해양 분야에서 사용되고 있는 GIS(Geographic Information System) 데이터 처리 제품 및 기술은 외산 응용 소프트웨어에 의존하고 있어, 갱신 비용 문제, 기술적 업데이트 문제, 특성 미반영 문제 등 다양한 장애 요소들이 존재한다. 한편 해양 GIS 데이터 처리를 위해 S-57의 문제점을 보완한 차세대 수로데이터 모델인 S-100 표준이 공통 해양 데이터 표준으로 선정되었다. 본 논문은 우리나라 해양 GIS 기술의 현황 및 문제점 진단과 국제수로기구(IHO : International Hydrographic Organization)의 차세대 수로데이터 모델 S-100 표준을 기반으로 GIS 소프트웨어 개발 방향을 제시하고자 한다. 국내 해양 GIS S/W 기술을 외산기술에 의존하고 있으며 한국형 해양 GIS 특화정보에 맞는 적용 기술이 어려운 상태이다. 따라서, 본 논문은 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술 개발 및 산업생태계 조성방안 연구를 통해서 한국형 GIS S/W개발 방향인 한국에 특화된 해양정보 가공 및 처리·분석도구 개발을 위한 맵핑 원천기술 개발과 해양 GIS 표준 프레임워크 제공을 통한 해양산업 생태계 기반조성 방안을 제시하고자 한다. 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술은 해양영토 관리, 해양자원의 개발 및 이용 등 타 국가 또는 타 분야와 발생 되는 정책적 문제에 대해 과학적인 의사결정에 역할을 할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권11호
• /
• pp.167-180
• /
• 2021

본 연구는 마이데이터 개념 태동에 따라, 기존과 상이한 양상을 보이는 마이데이터 비즈니스 생태계의 프레임워크와 해당 생태계에 참여하는 행위자의 특징을 정의하는 것을 목적으로 한다. 마이데이터는 개인이 자신의 데이터의 주권을 행사하는 것이기에, 개인이 비즈니스의 핵심 행위자로 참여한다는 특성이 존재한다. 마이데이터 소유자인 개인, 마이데이터 생성자 및 활용 서비스 제공자와 더불어 개인의 데이터 관리를 지원하는 마이데이터 오퍼레이터가 비즈니스 생태계에 참여한다. 이에, 마이데이터 산업 생태계는 기존의 디지털 비즈니스 생태계와 상이하다. 그러나, 이러한 차별적인 특성에도 불구하고, 그간 마이데이터 생태계를 세밀히 분석한 연구들은 아직 진행되지 못하고 있다. 이에, 본 연구는 국내 마이데이터 산업 활성화를 위하여 국내·외 마이데이터 비즈니스의 사례연구를 수행하여, 마이데이터 비즈니스 생태계 모델을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 45개의 해외 마이데이터 오퍼레이터 사례의 비즈니스 모델을 분석하여 4개 그룹 7개 유형으로 분류하였으며, 마이데이터 산업 생태계에서 마이데이터 오퍼레이터 역할의 중요성을 확인하고 발전적 생태계 모델을 제안하였다.

• 지식경영연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.277-299
• /
• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권9호
• /
• pp.135-145
• /
• 2009

일반적으로, 기업에 요구되는 정보시스템의 개발사이클은 시스템 계획 및 선정, 시스템 분석, 시스템 설계, 시스템 구현 및 운영의 4단계로 이루어진다. 이런 절차에 따라 한번 개발되고 도입된 정보시스템들은 잦은 업무환경의 변화 및 그에 따른 빈번한 업무프로세스의 변경 등으로 시스템의 개발과정에서 뿐만 아니라 유지보수 단계에서도 애플리케이션의 추가적인 개발 및 수정 요구 등을 지원하기 위하여 많은 노력과 비용이 요구되고 있다. 특히, 개발과정 중에는 정확한 사용자 요구사항 파악의 어려움 및 잦은 요구사항 변경 등으로 인한 시스템 설계의 빈번한 변경과 그에 따른 프로그램 개발의 어려움으로 인하여 시스템 설계와 구현 사이에 항상 불일치가 발생하게 되고, 더 나아가서 시스템 개발의 표준화 정립이 어려운 실정이었다. 본 논문에서는 이러한 시스템 설계와 구현 사이의 불일치를 줄이고, 신속한 응용프로그램의 개발 및 기존의 한번 개발되어지면 폐기 때까지 사용하여야 하는 기존 개발방식의 한계를 극복하기 위하여, 메타 데이터 기반의 애플리케이션 개발 방안을 제시하고, 이를 위하여 메타 데이터를 체계적으로 관리 위한 리파지토리 시스템의 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서 제시된 메타 데이터 기반의 애플리케이션 구축 방안은 시스템 분석 및 설계 단계에서 발생되는 산출물 정보를 메타 데이터화하고, 이것을 기반으로 한 리파지토리 시스템을 구축 활용함으로써 애플리케이션의 개발 및 고객화를 용이하게 하는 개념이다. 본 논문에서 제시한 메타 데이터 기반의 애플리케이션 구축 방안의 적용가능성을 보여주기 위하여, 'H' 자동차부품업체의 ERP 시스템 구축에 적용되어졌다. 그 결과, 기존의 코딩 기반 개발 방식보다 제시된 메타 데이터 기반개발방식이 개발 용이성, 개발 생산성, 유지보수 용이성, 프로그램 구성요소들의 재사용성 등 여러 측면에서 향상되었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제42권2호
• /
• pp.249-256
• /
• 2022

최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.73-94
• /
• 2023

가상자산 시장의 가파른 성장과 함께, 가상자산 상장 및 거래 절차에 대한 정부 차원의 규제가 가해질 전망이나, 구체적인 규제 방안은 부재한 상황이다. 향후 안정적인 제도권 편입을 위해서는 시장 생태계 조성과 투자자 보호를 위한 더욱 구체적인 규제 방안이 필요하다. 따라서 본고에서는 국내 5대 가상자산거래소의 자체 가이드라인과 한국거래소의 예비상장심사기준(2022)을 비교하였다. 본고에서는 IEO, IPO, ICO의 개념을 정의하고 IEO의 이해상충 문제를 명시하였다. 이후, 규제 방안을 제시하기 위해 실제 상장 폐지된 가상자산의 사례를 분석하고 문제점을 유형별로 분류하였다. 또한 유가증권 시장 상장 심사 가이드라인을 형식적 심사 요건과 질적 심사 요건으로 분류하고, 질적 심사 요건은 기업의 계속성, 경영 투명성, 경영의 안정성, 주식회사 속성 및 투자자 보호 총 네 가지 기준으로 분류하였다. 또한, 사례 분석을 통해 얻은 구조적인 문제를 보완할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 방안은 지배 구조 정기 공시, 유통량 정기 공시, 독립 감사 기관 신설 총 세 가지다. 본고는 기존 연구에서 한발 더 나아가 실제 상장 폐지 사례를 분석하고 그 문제점을 유형별로 분류하여 개선안을 제시하였다는 점, 유가증권 시장과 가상자산 시장의 유사성을 감안하여 제도권의 프레임워크를 차용하여 보완책을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국습지학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.408-416
• /
• 2023

IUCN 생태계 적색목록은 생물다양성의 감소 위험이 높은 생태계를 평가하고 식별하기 위한 글로벌 표준으로, 효과적인 생태계 관리 및 보전 정책 수립에 필요한 과학적 근거를 제공한다. IUCN 생태계 적색목록은 쿤밍-몬트리올 글로벌 생물다양성 프레임워크 목표 A의 핵심지표(A.1)로 지정하였다. 생태계 적색목록 평가는 특정 생태계 유형을 분포의 감소(기준 A), 제한된 분포(기준 B), 환경 황폐화(기준 C), 생물학적 상호작용의 변화(기준 D), 생태계 붕괴 위험의 정량적 추정(기준 E)으로 생태계 붕괴 징후를 판별한다. IUCN 생태계 적색목록은 2014년부터 110개 이상의 국가에서 평가를 진행하였다. 80% 이상이 육상 및 육상-담수 생태계에서 평가를 진행하였으며, 이중 열대림과 아열대림에 위협 받는 생태계가 집중 분포하고 있다. 평가 기준은 공간적 징후(기준 A 및 B)에서 68.8%로 집중되어 있다. 국내에서 생태계 적색목록을 평가를 적용하기 위한 고려사항은 크게 세가지로 나뉜다. 첫째, 국내 적용가 능한 지구 생태계 유형(GET)을 적립해야 한다. 둘째, 생태계 적색목록 범주·기준 중 공간적 징후 평가에서 국내의 소규모로 이루어진 다양한 생태계 유형에 적용 가능한지를 판단해야 한다. 마지막으로 평가를 위한 활용 가능한 시계열(50년) 데이터 수집을 고려해야 한다. 이러한 고려사항을 바탕으로 국내에 IUCN 생태계 적색목록 평가를 적용하면, 우리나라의 독특한 생태계 유형의 현재 상태를 정확하게 파악할 수 있을 것이며, 이는 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.69-75
• /
• 2024

본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.