• 대한토목학회논문집
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• 제28권1D호
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• pp.1-10
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• 2008

최근 서울시는 TOD 기법을 활용하여 도심을 재활성화하기 위한 대규모 사업을 추진하고 있다. 그런데 TOD형 개발은 고밀개발을 전제로 하기 때문에 교통혼잡이나 환경의 질에 영향을 끼친다. 본 논문의 목적은 도로 뿐 아니라 버스, 지하철 등의 용량을 함께 고려한 통합교통서비스지표를 개발하여 TOD 개발을 촉진하는데 있다. 이를 위해 외국사례를 검토하고, 새로운 통합교통서비스 지표를 개발하고 이를 활용하여 서울시 도심에서 TOD형 고밀개발이 일어났을 때 교통부분의 기대효과를 분석하였다. 본 연구에서 개발한 통합교통서비스지표는 승용차, 택시, 버스로 구성된 도로서비스환경지표와, 지하철서비스환경 지표로 구성되며, 두 개의 지표를 통합하는 방법은 각 교통죤별 서비스환경에 각 죤별 수단분담률로 가중평균해서 계산하되, 각 수단분담률의 합은 1로 하였다. 이러한 통합교통서비스환경(ITLOS: Integrated Transportation Level Of Service)의 수치는 0에서 1사이의 값을 가지게 되며, 0에 가까울수록 개발에 필요한 교통여건이 좋은 것으로 해석된다. 본 연구에서 도심고밀개발에 따른 기대효과를 분석하기 위해 대중교통과 도로교통을 동시에 고려한 통합교통서비스지표와 도로교통서비스 수준만을 고려하는 통행속도 지표를 활용했다. 두 지표 모두 도심 고밀 개발 시 교통서비스 수준은 악화되는 것으로 나타났고 서울시 전체의 교통서비스 수준은 개선되는 것으로 분석되었다. 하지만 통합교통서비스 지표를 사용할 경우 비율적으로 도심교통상황의 악화 정도는 평균속도지표의 경우에 비해 낮게 나타났고, 반면 서울시 전체적인 개선폭은 비율적으로 상당히 높게 분석되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권7호
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• pp.315-324
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• 2023

꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.77-92
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• 2016

본 연구는 노먼 맥라렌의 Animated sound 기법이 본격적으로 도입된 구겐하임 시절의 작품인 "Dots" 와 "Loops"의 이미지와 사운드의 관계를 미셸 시옹의 시청각 분석 이론과 지그프리트 크라카우어의 동조성과 비동조성, 평행성과 대위법의 기준을 적용하여 분석적으로 고찰하였다. 두 작품의 분석 결과로서 사운드의 전개에 관한 측면, 추상 애니메이션의 표현적 측면에서 차별된 점도 일부 나타나지만, 주요한 두 가지의 음향적 소재가 주도하고 모노포니한 사운드로 구성되며 음향효과적 소재를 음악적으로 구성, 이미지와 사운드의 관계가 항상 동기화를 이루면서 평행성을 강조하는 점은 두 작품의 공통적 특징이다. 두 작품에서 사운드의 음고는 이미지의 전개 및 모양, 사운드의 음량은 이미지의 크기, 사운드의 음가는 이미지의 시간적 길이 및 이미지의 모양과 밀접하게 관계를 맺고 있다. 이처럼 "Dots"와 "Loops"는 이미지가 사운드로 되고, 사운드가 새로운 이미지와 만나는 과정을 통하여 이미지와 사운드는 서로의 종속 관계가 아닌 대등한 관계로서 분석되었다. 두 작품은 새로운 양식을 예견하듯이 미니멀 아트와 뮤직비디오적 성향을 보여주었고, 오늘날의 애니메이션 제작에 있어서 사운드 제작의 새로운 접근을 일깨워주었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.383-384
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• 2022

4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.127-136
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• 2023

경기도는 도민이 버스를 편리하게 이용하도록 버스 정보시스템을 구축하여 실시간 버스 도착 정보를 제공하고 있다. 경기도 버스 정보시스템은 IT기술에 힘입어 첨단화되어가고 있지만 이용하기 어려운 정보 취약계층이 있으며, 특히 고령층은 디지털 정보화 수준이 제일 낮고 이용이 어렵다. 이에 본 연구는 전문가 심층조사방법인 델파이기법을 활용해 고령층의 대중교통정보이용 격차를 해소하기 위한 방안을 마련하고자 하였다. 경기도가 추진해야 하는 정책을 이용자 교육 및 홍보확대, 기술개발 및 보급, 이용환경 편의 제공 3개 분야로 구분하여 10가지 세부과제에 대한 우선순위를 2차에 걸쳐 조사하였으며 항목별 효과성과 실현가능성을 함께 설문하였다. 그 결과 9개 과제의 우선순위와 효과성과 실현가능성의 평가결과를 얻었으며, 이를 토대로 경기도가 시행해야할 향후 고령층 정보격차 해소를 위한 사업을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.455-460
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• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.815-822
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• 2023

수질오염 중 유기물 오염은 가장 흔히 발생한다. 물환경보전법에 의해 유기물질을 측정하는 지표에는 BOD, COD, TOC가 있다. 그 중 BOD, COD의 분석은 노동집약적이다. 그리고 생물분해가 불가능하거나 유독물질이 존재하는 유기물질일 경우에는 낮은 정확도를 나타내 환경부에서는 TOC 중심의 관리로 전환되고 있다. 오늘날 센서기술의 발전으로 다양한 항목을 센서를 통해 모니터링 가능하다. 본 연구에서는 분광측정기인 Spectro::lyser V3를 이용한 하천 TOC 디지털 모니터링을 진행했다. 우선 측정 장비에 대한 적용성 평가를 위해 안동하천실험센터에서 실험을 진행했다. 그리고 낙동강 합류부에서 측정한 데이터를 Kriging 기법을 활용하여 하천의 TOC 공간분포를 분석했다. 본 연구에서는 센서를 활용한 하천 TOC 모니터링 및 공간분포에 대한 연구를 제안했다. 실시간으로 하천 TOC 농도 변화를 모니터링 할 수 있으며, 이는 오염원 감시 및 대응에 있어 기초자료로 활용할 수 있다. 이러한 센서 기반 하천 모니터링은 시간적 해상도 및 실시간 데이터 취득에 있어 장점이 있는데, 다양한 공간 정보 해석 방법을 적용한다면 추후 수생태 건강성, 하천 취수원 선정, 성층 분석 등 다양한 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국기록관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.73-89
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• 2023

본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 기록관리 연구 분야의 비정형 텍스트 데이터인 국문 초록에서 사용된 키워드 빈도를 분석하여 키워드 간 거리 분석을 통해 국내기록관리 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)의 학술지 기관통계(등재지, 등재후보지)에서 대분류(복합학), 중분류 (문헌정보학)으로 검색된 학술지(28종) 중 등재지 7종 1,157편을 추출하여 77,578개의 키워드를 시각화하였다. Word2vec를 활용한 t-SNE, Scattertext 등의 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째로 1,157편의 논문에서 얻은 77,578개의 키워드를 빈도 분석한 결과, "기록관리" (889회), "분석"(888회), "아카이브"(742회), "기록물"(562회), "활용"(449회) 등의 키워드가 연구자들에 의해 주요 주제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 둘째로, Word2vec 분석을 통해 키워드 간의 벡터 표현을 생성하고 유사도 거리를 조사한 뒤, t-SNE와 Scattertext를 활용하여 시각화하였다. 시각화 결과에서 기록관리 연구 분야는 두 그룹으로 나누어졌는데 첫 번째 그룹(과거)에는 "아카이빙", "국가기록관리", "표준화", "공문서", "기록관리제도" 등의 키워드가 빈도가 높게 나타났으며, 두 번째 그룹(현재)에는 "공동체", "데이터", "기록정보서비스", "온라인", "디지털 아카이브" 등의 키워드가 주요한 관심을 받고 있는 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.309-323
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• 2023

온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.