• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.765-777
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• 2022

본 연구의 목적은 급격히 변화하는 환경 속에서 대학이 경쟁력을 가지기 위해 학습 디지털 트랜스포메이션과 관련된 이론 및 사례를 기반으로 대학에서 활용 가능한 디지털 트랜스포메이션 기반 학습모델을 제시하는 것이다. 이를 위해 기초적인 문헌연구와 사례연구, 전문가 초점집단면접(Focus Group Interview)이 진행되었으며 위 연구방법들을 통해 도출된 학습모델 관련 시사점은 다음과 같다. 국내외에서 관련 분야에 두각을 나타내는 대학들은 빅 데이터를 기반으로 학습분석을 대시보드 구현, 예측 모델 개발, 적응형 학습 지원 등에 활발하게 사용하고 있으며, 첨단 에듀테크를 수업에 적극적으로 도입하여 성과를 내고 있다. 또한 국내 대학이 당면한 현실적인 문제와 애로사항 및 현재 K대학이 당면한 디지털 트랜스포메이션 구현 관련 문제점과 기대 사항들도 확인되었다. 이 시사점들을 바탕으로 본 연구는 K대학의 디지털 트랜스포메이션 기반 학습모델을 개발하였다. 이 모델은 진단, 추천, 학습, 성공의 4개 차원으로 구성되어 있으며 학생이 이 모델을 통해 개인의 성공에 필요한 다양한 학습 과정을 진단 및 추천받아 학습을 진행하고, 학습 성과를 체계적으로 관리해 성공할 수 있도록 한다. 마지막으로 연구결과에 대한 학문적 그리고 실무적 시사점이 논의되었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.177-195
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• 2022

Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.81-92
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• 2021

본 연구의 목적은 코로나-19가 몰고 온 갑작스러운 환경변화 중 여행산업의 변화에 있어서 가장 핵심이 될 디지털 건강/면역 여권(DHP, Digital Health Passport)에 대한 접근법을 제시하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 최근 DHP에 관한 다양한 실증적 문헌 고찰을 통해 DHP에 대한 프레임워크를 제안했다. 본 프레임워크는 크게 여행 의도, 건강정보 제공 의도, 신기술 채택·수용 등으로 구성된다. 첫째, 여행 의도의 관점에서, DHP에 정보를 제공하는 것이 여행자의 여행 의도를 훼손하지 않아야 한다. 여행자로부터 받은 정보를 활용하여 여행자의 여행 즐거움을 배증 할 수 있어야 한다. 또한, 여행자에게 받은 데이터가 신뢰할 수 있는 방법으로 관리된다는 것을 확신시켜줄 필요가 있다. 둘째, 건강 관련 정보를 의무적 정보 제공의 관점에서만 보지 말고 여행자가 자신의 개인정보를 제공함으로써 얻을 수 있는 것이 무엇인지 인지시킬 필요가 있다. 마지막으로, 신기술의 관점에서 DHP에 대한 여행자들의 활용·수용 의도를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 트래블 버블(Travel Bubble)을 실현하는 데 있어서 핵심기술인 DHP에 대한 여행자들의 반응을 예측하고 대응할 방안을 제안했다는 점에서 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.187-196
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• 2021

교통약자는 우리 사회의 높은 비율을 차지하고 있는 대표적인 사회 취약계층이다. 최근 기술의 발달로 사회취약 계층을 위한 맞춤형 복지 기술이 연구되고 있으나, 일반인들과 비교하면 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 특별교통수단 승하차 이력(7,153건), 대구 푸드 식당 상세정보(955건)의 자료를 결합하여 하이브리드 추천시스템을 구현하였다. 구현된 추천시스템의 유효성 평가를 위해 예측 오차율, 추천 커버리지로 기존 추천시스템들과 성능 비교를 수행하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 기존 추천시스템보다 높은 성능으로 나타났으며, 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템의 가능성을 확인하였다. 또한 일부 교통약자 유형에서 유사한 식당이 추천되는 상관성을 확인하였다. 본 연구결과는 교통약자들의 만족도 높은 식당 이용에 기여할 것으로 판단되며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권4호
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• pp.218-227
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• 2022

본 연구는 효율적인 하천 관리를 위해 중요한 데이터 중 하나인 하천 공간의 토지피복 분류를 위해 딥 러닝 기반의 이미지 트레이닝 방법의 활용가능성을 검토하였다. 이를 위해 대상 구간의 RGB 이미지를 활용하여 라벨링 작업 후 학습시킨 결과를 활용하여 기존 대분류 지표를 기준으로 토지피복 분류를 시도하였다. 또한 개방형으로 제공되는 Sentinel-2 위성 영상으로부터 무감독 분류 및 감독 분류에 의한 하천 공간의 토지피복 분류를 수행하였으며, 딥 러닝 기반 이미지 분류 결과와 비교하였다. 분석 결과의 경우 무감독 분류 결과와 비교하여 매우 향상된 예측 결과를 보여주었으며, 고해상도 이미지의 경우 더욱 정확한 분류 결과를 제시하였다. 단순한 이미지 라벨링을 통해 분류된 피복 분류 결과는 하천 공간 내 수역과 습지의 분류 가능성을 보여주었으며, 향후 추가적인 연구 수행이 이루어진다면 하천 관리를 위해 딥 러닝 기반 이미지 트레이닝 기법을 이용한 하천 공간내 피복 분류 결과의 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1137-1147
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• 2022

하천수위와 지하수위는 수문학적 순환과정에서 나타나는 수문학적 요소로 상호 연관성이 높으며 이러한 수문학적 요소에 대해 확률적 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 경우 상호 관련 정보손실과 같은 문제가 발생할 수 있다. 하천수위와 지하수위는 수문학적·농업적 가뭄을 평가하는 중요한 지표로 활용되지만 하천수위의 경우 건기 중에는 정확한 관측을 얻기가 매우 어려우며, 지하수위의 경우 데이터 기간이 상대적으로 짧아 이를 활용한 가뭄지수 사용이 제한적이다. 이와 관련하여 손실 없이 자료를 최대한 이용하기 위해 본 연구는 각 변수의 시간 의존성을 고려하는 동시에 상호 연관된 변수의 시간 의존성을 고려하는 벡터자기회 모형VAR)을 구성했다. 하천수위와 지하수위 사이의 자기 상관 및 상관관계를 확인하고, 정보 손실을 최소화하는 하천수위 및 지하수위를 예측할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 벡터 자기 회귀 모델의 최적 순서 결정과 매개변수를 결정하였다. 또한, 두 변수 간의 상관관계를 반영하지 않는 자기회귀모형(AR)을 구축하고 모의에 대한 DIC와 상관계수를 VAR 모형과 비교하여 VAR 모형 더 적합함을 보이고 하천수위와 지하수위의 간의 상호관계성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권12호
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• pp.33-40
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• 2021

도심지에서 빈번하게 발생하는 지반함몰 사고는 지하시설물의 노후화, 지하개발 활동에 따른 지반의 교란과 지하수 변화 등 다양한 원인에 의해 발생하고 있다. 지반함몰 위험을 사전 예측하기 위해서는 지반함몰 사고에 영향을 미치는 인자들에 대한 지반 공학적 및 수리학적 검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 현재 운영되고 있는 지반조사 데이터 및 지하수위 변동 정보를 이용하여 지반함몰이 발생한 연구대상 지역의 3차원 지반모델링 및 월별 지하수위에 대한 자료 분석을 수행하였으며, 이를 활용해 실제 지반함몰 발생 이력과 지반조건 및 지하수위 변화와의 관계성을 확인하였다. 또한, 기존 시추정보에서 통일 분류 체계(USCS)에 따라 제시된 흙의 공학적 특성을 지반함몰과 연관된 공학적 지표인 흙의 내부 침식 민감도로 재구성하여 지반함몰 위험도를 가시화하는데 활용하는 방법론을 제시하였다. 연구결과, 지반함몰 발생 지역의 지반은 내부 침식이 취약한 모래(SM, SC, SP, SW)가 40% 이상 구성되어 있음을 확인했으며, 지하수위 변화에 따른 지반함몰 발생빈도와의 관계성도 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1098-1105
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• 2021

국제해사기구에서는 선박에서 배출되는 질소산화물 및 이산화탄소 등에 관한 환경규제를 꾸준하게 강화하고 있다. 이에 친환경 요소를 바탕으로 하는 전기추진시스템의 수요가 증가하고 다양한 선박에 적용되며 연구개발이 꾸준하게 진행되고 있다. 전기추진시스템은 신뢰성을 높이고 선내 배치를 용이하게 하기 위한 이중화 구성이 주로 채택되며 실제 장비나 공간을 가상 세계에 쌍둥이처럼 구현하고 현실 세계의 정보와 데이터를 가상 세계와 통합하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 미리 예측할 수 있는 디지털트윈 기술의 접목을 통하여 전기추진시스템의 안전성 확보를 위한 연구 또한 매우 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기추진선박의 디지털트윈 기술개발을 위한 전력관리시스템 이중화에 대한 검증을 FMEA를 바탕으로 분석 후 선급에서 제시하는 이중화 FMEA 기준을 바탕으로 실제 선박 운항 조건에서 전력관리시스템의 단일 장비 고장의 일차 피해와 이차 피해 및 전체 시스템의 영향을 분석하여 추가 피해를 방지하기 위한 보상기능으로 전력관리시스템의 역할과 알고리즘을 제안하였으며 실제 테스트를 통해 추진력 보존이 개선되었음을 검증하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.175-183
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• 2022

선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.343-350
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• 2022

하천합류부에서 수체혼합양상을 파악하기 위해서는 고해상도의 자료가 필요하다. 특히 하천분석에 있어 수리·수질 특성은 수생태 건강성에 대한 기초자료로 사용되기 때문에 지속적 모니터링을 통해 관측이 필요한시점이다. 또한 현제 기존의 모니터링 체계에서도 1차원적인 고정적인 측정방법을 통해 측정이 진행되기 떄문에 측정지점 주변의 제외한 하천 전체의 수리·수질 특성조사가 이루어지지 않고 있다. 그에 따른 고해상도의 측정자료를 얻기 위해서는 측정자가 부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 하천합류부에서의 고해상도 측정방법을 소개하고 계측결과에 따른 보간법 비교하였다. 이를 이용한 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natural Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 본연구를 통해 공간보간을 통한 하천의 측정의 새로운 방안제시가 될것이라 사료된다.