• 한국지역지리학회지
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• 제15권1호
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• pp.138-160
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• 2009

IMF 위기로 위축되었던 도시 주택시장은 당시 정부의 경기부양 정책과 더불어 대규모 도시개발 및 부동산 관련금융의 팽창으로 활성화되면서 주택가격의 폭등으로 이어졌고, 지난 정부의 부동산 규제 강화 정책에 의해 겉으로 어느 정도 안정되었다. 그러나 주택시장에 내재된 문제점들과 2008년 중반 이후 국제금융위기의 영향으로, 한국 특히 서울을 중심으로 수도권의 주택시장은 금융위기 및 실물경제 위기와 맞물려 붕괴될 우려를 자아내게 되었고, 현 정부는 이에 대한 강력한 규제완화 정책을 펴고 있다. 이와 같은 도시 주택시장의 역동성은 기본적으로 자본축적을 위한 지속적인 대규모 도시(재)개발, 주거지분화와 독점적 자산이득(즉 독점지대)의 전유, 그리고 부동산의 금융자본화 및 부동산 시장과 금융시장의 결합에 기인한다. 이러한 상황에서 현재 도시 주택가격이 완만한 하향세를 보이고 있지만, 이로 인한 국내 금융위기 발생의 우려를 명분으로 현 정부는 각종 탈규제정책을 시행하고 있다. 그러나 이러한 탈규제정책들은 오히려 부동산 투기와 주택가격의 폭등을 초래할 가능성을 가진다. 따라서 현재와 같은 완만한 가격하락은 부동산 시장, 나아가 사회경제 전반에 긍정적인 효과를 가져 올 것임을 전제로, 대안적 정책이 수립되어야 할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.595-604
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• 2004

문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권4호
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• pp.66-77
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• 2016

본 연구는 세계유산으로서의 탁월한 보편적 가치, 진정성, 완전성을 지닌 조선 왕릉의 입지, 배치 및 공간구성, 구성요소(건축, 조경, 석물, 조각) 등에 내재되어 있는 조영의도, 이념, 사상, 미의식 등을 구명하기 위해 수행되었다. 세계유산 조선왕릉 40기를 연구대상으로 문헌조사와 현장조사를 실시하였으며, 조영의도, 이념, 사상의 기원을 살피기 위해 조선왕릉 뿐만 아니라 고려시대의 왕릉과 통일신라시대의 왕릉도 살펴보았다. 조선왕릉은 고려왕릉, 특히 공민왕과 노국공주의 현정릉 능제를 많은 부분 계승하였으나, 불교국가였던 고려와 달리 조선시대에는 유교적 예법에 따라 조영되었으므로, 공간구성이나 구성요소에서 특색이 나타난다. 조선왕릉의 선지와 입지에서는 풍수사상의 길지 즉, 배산임수의 지형을 잘 갖춘 곳을 택하였으며, 배치 및 공간구성은 유교사상에 따라 이루어졌는데 이는 유교의 위계질서가 반영되도록 능역을 조성한 것이다. 공간구성요소에서는 건축, 조경, 석물, 역사경관림에서 유교사상, 불교사상, 도교사상이 각각 혹은 결합되어 나타나는 것을 살펴볼 수 있었다. 특히, 제례에 참여하는 사람들은 유교적 예법에 따라 행해지는 제례의식을 통해 조선왕릉의 조영의도, 이념, 사상에 연결된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제11권4호
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• pp.48-53
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• 2017

액체로켓엔진은 연소기, 터보펌프, 가스발생기, 각종 밸브 및 배관, 조인트, 오리피스, 튜브, 하니스, 센서 등이 결합되어있는 매우 복잡한 시스템이다. 대부분의 액체로켓엔진 부품은 IT(ISO Tolerance) 기준으로 6등급 이상의 높은 정밀도를 요구하며 정상운용 전후 시동과 종료 등과 같은 비정상 시의 응답에도 대응해야한다. 따라서 엔진 시스템 및 부품은 넓은 영역에서 안정적으로 동작할 수 있도록 설계되어야하며 조립은 이러한 설계철학을 충실히 반영하여야 한다. 엔진 설계 시에는 부품 간에 물리적 혹은 기능적 간섭이 없도록 공간배치를 해야 하며 조립 중 조립성과 조립 후 유지보수의 효율성까지도 고려되어야 한다. 특히 양산품이 아닌 개발 단계에서는 조립 중 부품 간 공차의 누적, 각종 구성품의 비정렬, 부품 인터페이스 간의 불일치 등이 발생할 수 있다. 즉, 엔진조립공정은 개발 중 내재되어있는 각종 위험이 현실화 되는 위기 혹은 예상치 못한 사건(incident)이 발생하기 쉬운 작업이다. 그러므로 조립 중 사건이 발생했을 경우를 대비한 신속한 대응시스템이 구비되어야한다. 이 연구에서는 위에서 언급한 사항들의 기본적 대응방법과 한국형발사체에 탑재되는 7 tonf 급 엔진의 실제 조립공정을 다루었다.

• 산업노동연구
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• 제24권1호
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• pp.65-105
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• 2018

본 연구에서는 중동부유럽 소재 초민족기업(TNC) 자회사들의 고용관계를 규명한다. 중동부유럽 생산의 가장 큰 비중을 차지하는 자동차산업을 대상으로 하여, 사회주의 몰락 이후 현지 자동차산업의 구조재편과 고용관계 형성을 사실상 주도해온 폭스바겐(VW)과, 후발주자로서 그린필드 투자를 통해 고용관계를 새롭게 주조하려한 현대기아 현지 자회사의 고용관계를 분석한다. 사회주의 몰락 이후 해외직접투자의 대규모 유입과 약한 노동조합이라는 사회적 유산을 배경으로 중동부유럽은 저임금 생산기지로 글로벌 생산네트워크에 편입된다. VW과 현대기아는 본국을 중심으로 형성된 자신의 고유한 특성과 글로벌 전략을 가지고 중동부유럽에 진출했다. 양자는 저임금과 불안정고용, 약한 노조라는 중동부유럽의 특징을 자신의 전략 하에 결합시키면서 현지 고용관계를 형성해왔다. 그런데 최근 들어 중동부유럽에서 저임금 노동력 풀이 줄어들고, 새로운 노조운동이 발생하면서 저임금 생산기지의 장점을 기초로 전개된 고용관계의 지속가능성에 의문이 제기되고 있다. 중동부유럽에서 나타나는 이러한 변화는 저임금 생산기지 전략의 내재적 모순을 잘 보여주고 있다.

• 동양고전연구
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• 제67호
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• pp.259-295
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• 2017

이 논문은 일제 강점기 국학자 안확(安廓, 1886~1946)의 "조선문학사(朝鮮文學史)"와 "조선문명사(朝鮮文明史)"에 나타난 그의 조선 민족사에 대한 인식을 분석했다. 그는 조선의 각 시대별 문학 작품들에 내재된 민족의 정신 사상적 측면을 발굴하여 근대적 관점의 문화사를 기술했고, 고조선부터 조선까지의 한국 민족사를 연속된 정치사의 입장에서 재구성했다. 그에게 있어서 민족은 문화적 공동체("조선문학사")이자 정치적 공동체("조선문명사")였다. 안확은 '문화'와 '정치'를 이원적이지만 표리(表裏)의 관계로 파악했던 것이다. 안확은 "조선문학사"를 통해 민족의 정신적 '자각'을 강조했다. 그에게 있어서 자각은 정신이 물질의 속박으로부터 벗어나 자유를 추구하는 보편적 진보의 과정이었다. 또한 그는 "조선문명사"에서 조선 정치사의 특색을 '자치'의 역사에서 찾았다. 조선 정치사가 자각적 자발적 문명으로 진화할 수 있었던 것은 민의를 반영하고 수렴하는 고유한 자치의 전통이 있었기 때문이라는 것이다. 안확은 그의 두 저서를 통해 조선의 민족사가 문화적 관점에서는 자각의 역사였으며, 정치적 관점에서는 자치의 역사였다는 점을 강조했다. 그에게 자각은 정신의 보편성에 초점을 맞춘 개념이었고, 자치는 민족의 독자성을 강조한 개념이었다. 안확은 두 저서를 통해 문화적 보편성과 정치적 독자성의 결합을 추구했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.135-144
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• 2021

최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습 데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권2호
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• pp.102-111
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• 2023

자동 음악 채보는 주어진 오디오에서 음표 정보를 추출하는 태스크로, 이 연구에서는 피아노 음악의 자동음악 채보 모델에서 지연 시간을 줄이는 방법을 소개한다. 신경망 기반 채보 모델이 피아노 채보에도 적용되어 높은 정확도를 기록하였고 이를 이용한 실시간 구현도 소개된 바 있지만, 채보를 위한 지연 시간이 길어 인터랙티브 시나리오에서 활용하기에 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 Fast Fourier Transformation(FFT)에서 윈도우 크기와 홉 크기를 줄이거나 합성곱 레이어의 커널 크기를 수정하고 시간 축에서 레이블을 이동하여 모델이 시작을 더 일찍 예측하도록 훈련하는 등 피아노 전사를 위한 신경망의 내재적 지연 시간을 줄이는 몇 가지 기술을 제안한다. 실험 결과, 이러한 접근 방식을 결합하면 높은 전사 정확도를 유지하면서 지연 시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 기존 모델은 160 ms의 지연 시간을 가지고 음표 F1 점수는 93.43 %였으나 제안한 방법을 적용하면 96 ms와 64 ms의 지연 시간 동안 각각 92.67 %와 90.51 %의 F1 점수를 달성할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 피아노 교육을 위한 실시간 피드백 제공 등 다양한 인터랙티브 시나리오를 위한 자동 채보 모델에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.139-147
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• 2023

전 세계적인 기후 변화로 폭우 빈도가 증가하면서 토사 재해 위험도 또한 높아지고 있다. 토사재해 피해 예측 분야의 기존 연구들은 주로 시설물의 활용 빈도나 역할로 대변되는 내재적 중요도를 평가하는 데 주력하였다. 본 연구는 토석류 시뮬레이션을 통해 구현되는 시설물 외부 조건에 따른 위험도를 평가하는 데 초점을 두고 있다. 토석류 시뮬레이션에는 기존 Random Walk Model (RWM)을 부분 개선하여 활용하였다. 기존 알고리즘은 시뮬레이션 결과가 최대 경사선에 지나치게 집중되는 문제를 보였고, 이를 개선하기 위해 중심셀 높이에 변화를 주고 관성 적용 방법을 수정하였다. 시설물 정보는 수치지형도 Ver.2.0 레이어로부터 수집하였다. 시뮬레이션 결과와 수치지형도 레이어를 중첩하여 각 객체의 피해량을 예측하였다. 면 구조 레이어와 선 구조 레이어에 각각 적합한 예상 피해 산정 기법이 적용되었다. 마지막으로 예측된 피해량, 즉 위험도를 해당 객체의 속성정보와 결합함으로써, 피해가 예상되는 객체 목록 작성과 각종 통계 도출, 그리고 각 시설물의 위험도를 지도에 표현할 수 있는 체계를 마련하였다. 본 연구는 이해하기 쉬운 시뮬레이션 알고리즘을 사용하고 상세한 위험도 정보를 지도에 표현할 수 있는 기법을 제안하였다. 이러한 점에서 본 연구가 토석류 위험도 평가 체계를 사용자 친화적으로 발전시키는 데 도움이 될 것이라 기대한다.