• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.885-890
• /
• 2023

인공위성의 발전과 함께 초소형 위성, 레이더 위성 등 이전보다 높은 시공간 해상도와 분광 해상도를 제공하는 위성들이 많아지고 있다. 이전에는 국가 단위의 위성개발이 주를 이루었지만 최근에는 민간기업에서도 위성을 개발하고 활용하는 연구들을 꾸준히 진행하고 있다. 본 특별호에서는 우리나라에서 수행되는 최신 원격탐사 기법 기반의 지구환경 분석에 대한 연구 및 기술개발 동향을 확인할 수 있다. 연구결과를 통해 추후 위성센서 개발을 위한 기초자료가 될 수 있으며 인공지능을 이용하는 연구자들에게 도메인에 대한 연구정보를 제공할 수 있다. 이번 특별호에서는 최신 원격탐사 기법을 데이터를 이용하여 지구환경을 모니터링하고 예측하는 연구들에 대한 소개를 중심으로 최근 원격탐사 분야의 기술 동향을 안내한다. 이를 통해 앞으로 원격탐사 분야에서 나아가야 할 방향을 확인하고자 한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.15-30
• /
• 2020

부동산 산업에도 빅데이터 분석, 머신러닝 및 가상현실(virtual reality, VR)과 같은 4차산업혁명 관련 최신기술이 접목되며 기술에 의한 산업의 변화가 진행 중이다. 프롭테크(proptech)는 부동산(property)에 디지털 기술(technology)이 결합한 새로운 용어이다. 본 연구는 국내에서 잘 알려져 있고, 현재 다수의 사업이 진행되고 있는 모바일 부동산중개 애플리케이션을 대상으로 품질요소(시스템 품질, 서비스 품질, 인터페이스 품질, 정보 품질)를 종합적인 관점에서 도출하고 분석하는 것을 목표로 하였다. 연구의 수행은 온라인 및 오프라인을 통한 설문조사를 진행하였으며, 총 161개의 표본이 통계분석에 사용되었다. 결과적으로 시스템 품질 및 서비스 품질을 제외한 나머지 품질요인들은 사용자 만족, 지속적 사용 및 구전의도에 대한 주된 영향요인으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 주로 부동산 중개서비스, P2P 대출, 광고 플랫폼을 비롯하여 대부분 아파트에 집중되어 있는 국내 프롭테크 기업들이 유럽, 미국, 중국 등 에서와 같이 다양한 분야에서의 프롭테크 산업으로 성장하기 위해서는 추가적 연구가 필요함을 보여주고 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.69-88
• /
• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.568-578
• /
• 2021

산학협력 성과물 중 하나인 특허는 혁신의 원천이자 기술이전 및 기술사업화를 통한 경제성장에 중요한 역할을 하고 매개체이다. 그러나 산학협력이 궁극적으로 기업이 원하는 결과를 창출하기 위해서는 산학협력의 성과물인 특허가 사업에 활용되어야 함에도 모든 특허가 사업에 활용되는 것은 아니다. 본 연구에서는 산학협력이 성공적으로 추진되어 그 성과물로 특허가 창출된 이후에도, 사업화로 연계되지 못하는 경우에 대해 그 원인을 파악하여 산학협력이 궁극적으로 성공적인 사업화로 연계될 수 있는 방안을 설계할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 첫째 미국의 산학협력 등록특허를 수집하고, 둘째 머신러닝 기법으로 활용 특허와 미활용 특허를 분류할 수 있는 예측모형을 설계하였다. 최종적으로 식별된 특허들의 시장성과 기술성을 분석하여 두 유형의 특허에 있어 유의미한 차이점을 도출하고자 하였다. 본 연구는 학술적으로 활용 및 미활용 특허의 예측 연구의 기반이 될 것이며, 실무적으로는 산학협력을 기획하는 기업 및 대학 담당자가 기술협력을 위한 전략수립에 기여할 것으로 기대 된다.

• 산업진흥연구
• /
• 제4권1호
• /
• pp.57-66
• /
• 2019

현존하는 연구 문헌은 조직이 실제로 평생 학습 관행과 정책을 어떻게 구현하는지 알려주지 않는다. 그러므로, 본 논문의 목적은 평생 학습이 실제로 어떻게 이루어졌는지를 설명하는 데에 있다. 우리는 캐나다, 미국, 인도, 그리고 한국에서 온 많은 일류 기업들과의 인터뷰를 기초로 개발된 새로운 개념적 프레임워크를 소개함으로써 이를 수행한다. 우리의 모형의 핵심과 효과적인 평생학습 시스템은 성과관리 시스템이다. 성과관리 시스템은 도전적인 성과와 학습 목표를 설정함으로써 관리자와 직원 간의 지속적인 상호작용을 가능하게 하며, 이를 달성하기 위한 구체적인 계획을 수립한다. 그 계획들은 세 가지 유형의 학습 활동을 포함한다. 첫째, 직원들은 공식적인 학습에 참여하도록 장려될 수 있다. 이것은 사내에서 제공할 수도 있고, 직원이 휴직을 하고 학교로 돌아갈 수도 있다. 둘째, 관리자는 새로운 업무 기반 학습 기회에 참여할 수 있도록 부하 직원을 다른 부서나 팀에 배치할 수 있다. 마지막으로, 직원들은 스스로 배우도록 권장받을 수 있다. 이는 e-러닝 과정과 같은 다섯가지의 확고한 지원을 받는 프로그램을 통해 조직 시간 후에 학습하는 것을 의미한다. 성과 관리 시스템에 의해, 우리는 이 세가지의 학습 출구가 조직에서 효과적인 평생 학습으로 이어진다고 가정한다.

• 산업융합연구
• /
• 제21권5호
• /
• pp.1-13
• /
• 2023

우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.29-39
• /
• 2021

새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권9호
• /
• pp.23-30
• /
• 2019

AR/VR 기술을 활용한 어학교육을 위한 콘텐츠 개발은 5G 상용화에 맞추어 필연적으로 추진해야할 과제이며, 이를 체계적으로 관리하고 서비스를 위한 서비스 플랫폼에 대한 연구는 현재 글로벌 기업들이 경쟁적으로 참여하고 있으나, 아시아 문화권의 독특한 영역에 대한 독창적인 언어교육 서비스 모델은 한국과 중국이 공동협력으로 연구개발을 추진해야할 당위성을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 개발된 "이러닝 기반의 중국인을 위한 한국어교육 서비스 플랫폼"을 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능하도록 개선하여 적용하고, 동영상 기반의 어학교육 콘텐츠를 AR/VR 기술을 적용하여 상호작용이 가능하도록 콘텐츠를 구성하여 어학교육의 새로운 패러다임을 제시하고자 한다. 콘텐츠의 개발은 AR 기반의 단어학습이 가능한 서비스를 완성하고, VR기반의 단계별 상황에 맞는 체험학습 콘텐츠를 개발하여 초급/중급/고급에 이르는 어학교육 서비스가 가능하도록 단계적으로 콘텐츠를 개발한다. 서비스 플랫폼은 학습관리와 학습 콘텐츠에 대한 관리가 가능하도록 하며, 메타데이터 속성을 보완하여 대용량 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능한 플랫폼을 완성하도록 한다. 향후 혼합현실 기술이 적용된 다양한 콘텐츠 개발을 통하여 교육서비스 포탈로서 발전이 가능하도록 체계적인 연구를 수행하도록 한다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2022

서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.109-121
• /
• 2024

섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.