• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.9-18
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• 2021

최근 건설시장에 4차 산업혁명기술의 급속한 확산과 도입, 적용이 트랜드로 부각되고 있다. BIM 기술은 4차 산업혁명 기술의 근간을 이루는 다차원 정보체계이다. 이러한 정보기반체계를 활용한 하천분야도 유지관리를 위한 현행화 방안 등 적극적인 연구검토가 되고 있다. 최근 하천 전문가들의 하천분야 BIM도입 효과에 필요성을 반영하여 적극적인 연구와 현행화 작업을 해야 된다. 그리고 첨단기술을 반영한 시설물 유지관리 정보체계를 활성화하고 관리계획 수립 및 운영을 위해서는 다양한 정보체계를 구축하기 위한 도구 및 지원소프트웨어의 개발이 반드시 필요할 것으로 전망된다. 하천시설의 유지운영을 위한 연구로 기본적으로 기존 도면자료를 이용하여 3차원 정보모델을 구축하고 이를 활용한 손상을 점검하고 정보화하며 보수보강을 위한 자료로 활용토록 하는 것이다. 이는 기존 도면방식에 없는 정보체계를 하천시설물을 3D 모델링과 함께 유지관리정보를 속성으로 구축하는 방법을 연구하여 유지운영을 위한 점검, 손상 관리를 보다 효과적이고 활용성이 높은 관리방안을 제시하고자 하였다.

• 지질공학
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• 제31권4호
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• pp.507-522
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• 2021

각 탐사의 반응 값은 지하 매질의 특정 물성에 따라 달라지기 때문에 한가지의 지구물리학적 방법만으로는 탐사목적을 달성하지 못하는 경우가 종종 있다. 특히 지질재해 위험에 취약한 지역을 조사하는 경우, 인명 및 재산피해를 최대한 줄이기 위해 한 가지 이상의 탐사방법을 사용하는 것이 효과적이다. 제방의 안전성 평가를 위한 이 연구에서는 각 탐사결과들을 개별적으로 해석하는 대신 탄성파속도(굴절법에 의한 P파속도와 MASW의 S파속도)와 전기비저항 값들을 통계적으로 분석하여 결정된 임계값들을 기반으로 취약구간과 안전구간 등으로 구분하는 사분면 상관기법을 수행하였다. 임계값은 수평 4층 구조와 경사진 파쇄대에 대한 모델자료를 가지고 수행한 사분면 상관기법을 테스트하는 과정에서 두 개의 속성자료 모두 평균에서 표준편차를 빼준 값으로 결정되었다. 전기비저항-P파속도의 교차출력에 비해 전기비저항과 S파속도를 이용한 교차출력 해석이 제방 시스템의 토양유형, 지반강성 및 암석학적 특성 정보를 보다 충실히 제공하였다. 낮은 S파속도와 높은 전기비저항으로 2사분면에 투영된 느슨한 모래 구역이 취약구간으로 평가되는데 이와 같은 해석은 시추공 표준관입시험에서 보인 중심코어의 N 값 분포로 뒷받침되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.189-196
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• 2023

4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.

• 국제지역연구
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• 제14권3호
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• pp.421-440
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• 2010

이 글은 탈냉전 시기 강대국과 구별되는 중견국가의 공적개발원조 정책에 대해 살펴보고 이에 따른 한국의 원조전략을 연구한다. 성공적인 공적개발원조는 공여국의 위상을 높이고 수원국의 발전을 돕는다는 점에서 중견국가의 원조정책은 강대국보다 효과적이다. 중견국가는 외교력과 다자주의적 접근을 통해 국제문제를 해결하며 빈곤 퇴치와 인권 증진의 목표 하에 공적개발원조의 규모, 대상, 방식, 부문, 체계를 결정한다. 따라서 중견국가는 강대국보다 많은 양의 GNI 대비 원조를 제공하고 자국의 안보 전략적, 경제적 이익과 무관한 최빈국을 우선 원조 대상국으로 삼고 있다. 또한 원조의 조달처나 용도를 제한하지 않는 양자 간 비구속성 무상원조 방식을 많이 택하고 있고 식량 원조, 재난 구호, 환경 보호 부문에 원조를 집중하고 있다. 반면 자국의 이익에 따라 공적개발원조 정책을 결정하는 강대국의 원조는 수원국의 필요와 맞지 않는 경우가 많다. 한편 신흥 중견국가 한국의 공적개발원조 정책은 첫째, 공여국의 위상 면에서 중견국가의 규범과 목적에 부합되지 않는 경우가 많았고 강대국 답습 혹은 편승 전략을 보여주었다. 특히 아시아 지역에 한정한 소액 분산 지원은 일본 대외원조의 경제적 이해와 직접적으로 충돌했고 국가 주도형 발전모델의 전수 전략 역시 미국 대외원조의 핵심인 즉각적인 민주화 프로그램과 충돌하면서 효과적이지 못했다. 둘째, 수원국의 발전 면에서 한국의 부문 별 원조정책은 경쟁력과 실효성을 보여주었다. 탈냉전 시기 강대국의 관심이 경제 기반시설과 생산 분야 원조에서 멀어지고 있는 상황에서 한국은 비교우위 분야인 정보통신과 산업 에너지에 대한 기술 지원 및 협력을 통해 수원국의 기반시설 구축에 도움을 주었다. 특히 중견국가의 전통적 원조부문인 인도적 지원이 아닌 분야에 원조를 집중한 것은 제한된 규모를 바탕으로 중견국가군 사이에서 틈새를 공략한 성공적인 사례이다.

• 무역학회지
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• 제42권1호
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• pp.283-301
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• 2017

항만의 역할이 변화하고 그 기능이 다양화되면서 항만배후부지의 역할과 기능은 부가가치 창출뿐만 아니라 효율적인 SCM구축을 위한 국제물류의 거점으로서 그 기능과 역할이 확대되었다. 부가가치 물류활동에 대한 항만배후단지 입주 및 항만배후부지 내 부가가치물류 활동을 통한 이익 창출형 사업모델(Biz-model) 개발에 대한 기업의 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 항만배후단지 내 국제물류센터의 입지경쟁력 평가요인을 도출하였다. 또한 요인분석 및 AHP 방법론 등 기존 연구들의 문제점을 보완하기 위해 IPA 기법을 적용하여 각 속성의 중요도와 만족도를 동시에 비교하고 분석한다. 분석 결과 19개의 평가요인은 지원정책, 성장잠재력, 시설활용, 시장접근성, 연결성 등을 포함하는 5개의 상부요인으로 분류되었다. IPA 기법을 통한 분석 결과 사분면에 속해있는 세부내용들은 항만과 항만의 배후단지를 연결하는 연결성, 시장접근성, 지원정책 등이 입주결정에 중대한 요인으로 작용하였으며, 정책적인 지원들은 우선 시정 노력이 필요하다고 밝혀졌다. 추가적으로, 연구결과는 사분면 내 세부 내용들에서 중요도는 높지만 만족도가 낮은 영역인 복합운송체계 구축 수준 및 효율성, 그리고 지원정책을 구성하는 인센티브 프로그램, 홍보 및 마케팅 지원, 입주 시 금융지원정책, 자유무역 시스템 및 관련 법규 등에 대한 집중적인 우선 시정 노력이 필요하다는 점을 시사한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권8호
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• pp.45-59
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• 2023

관광 목적으로 메타버스를 체험하려는 사용자는 문화콘텐츠의 목적에 의해 공간 속 전략적인 기획에 노출된다. 또한, 가상환경에 따라 진행되는 과정에서 통합적인 문화콘텐츠를 학습하게 되고 나아가 시공간적 의미와 함께 결국 스페이스텔링까지 경험하게 된다. 사용자에게 체험 시작부터 흥미를 유도하여 체험을 지속하는 것이 중요하지만 이러한 과정에서 장애요소들이 발생한다. 충분한 사전지식 없이 관심키워드만을 가진 사용자에게 새로운 정보와의 연결을 촉진 시켜야하기 때문이다. 따라서 흥미 제고를 위한 효율적인 설계 방법을 사전에 연구해야 한다. 그러나 현재까지 가상공간 속에서 흥미유발을 위한 선행조직자를 체계적으로 설계하는 방식에 대한 연구가 전무한 실태이다. 본 연구는 개발자가 가상공간의 의미와 문화콘텐츠의 스토리텔링을 개발하는 과정에서 발생하는 흥미유발 설계 방법으로 개념지도 기반 선행조직자 교육학습 기법을 이용한 기초 연구라고 볼 수 있다. 먼저 가상공간 요소와 인간행동 이론들을 고찰하였다. 이어서 현재 활용되어지는 선행조직자의 5가지 대표 사례들을 탐구하고 정보접근 및 전달 목적의 개념지도를 기반으로 재설계하여 제안하였다. 본 연구과정을 통해 메타버스 체험자들에게 공간적 속성과 인지적 흥미 요소가 스토리텔링 학습으로 이어지는 유의미한 학습에 효과적으로 전달되는 점과 개념지도를 통한 서비스 디자인 설계방법의 요소들을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.33-57
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• 2020

블록체인 생태계의 혁신을 촉진하는 암호화폐가 여러 목적을 위해 발행됨에도 불구하고, 투자자들은 암호화폐를 시세 차익의 수단으로만 인식한다. 이는 암호화폐의 투기적 측면만을 부각해 암호화폐가 발행되는 근본적인 목적이 무시되고, 블록체인 생태계의 혁신을 방해한다. 본 연구에서는 암호화폐 투자자들의 투기적 행동 원인을 학문적 관점에서 규명한다. 개인들이 기존 주식, 벤처 투자 시 사용하는 의사결정 기준을 통합하고 암호화폐 투자 시 고려해야 할 기준을 추가해 통합하였다. 확립된 모델을 바탕으로 암호화폐에 대한 그릇된 인식의 원인을 제한된 합리성 이론으로 뒷받침한다. 의사결정 기준 정립을 위해 전통적인 벤처 및 엔젤 투자자들이 투자 의사결정 시에 사용하는 변수를 차용하고, 암호화폐 속성을 반영하기 위해 백서의 목차에서 나타난 키워드를 수집하여 암호화폐 투자에 적용 가능한 새로운 변수들을 도출하였다. 본 연구는 Simon이 제시하는 제약들로 인해 개인들이 암호화폐를 투기의 수단만으로 인식하고, 생태계의 건전성을 저해하는 비합리적인 의사결정을 행할 수밖에 없게 된다는 것을 설명한다. 이를 위해 우리는 제한된 지식과 불완전한 정보의 제약을 바탕으로 나누어진 표본이 내린 의사결정에서 합리성의 유의미한 차이가 있는지 분석한다. 그 결과, 불완전한 정보는 투자자들이 비합리적인 기준만을 고려하도록 야기했다. 이 결과로부터, 본 연구는 개인들의 합리적인 투자와 블록체인 생태계의 발전이 함께 추구되기 위해 정보 비대칭이 완화되어야 할 필요가 있음을 시사한다. 또한, 산업이 개인 투자자들의 의사결정에 대하여 더 나은 이해를 가능하게 함으로써, 추후 ICO에서 성공적인 자금 조달이 가능하도록 전략적 인사이트를 포착할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.237-248
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• 2018

본 연구에서 영동지역 강수 전(2016년 12월 13일) 운저 고도인근 수상체 분포를 스캐닝 라이다와 레윈존데 자료 및 구름분해모델(Cloud Resolving Storm Simulator; CReSS)의 모의 결과를 통해 분석하였다. 강수 전운저 인근에서 관측된 라이다의 연직 후방산란 신호와 평광비 프로파일은 유사한 특징을 보였다. 이를 모델의 재현 결과와 비교하였을 때, 찬 구름 내부(< $0^{\circ}C$)에 존재하는 운빙(ice), 눈(snow)과 운저 인근에 형성된 과냉각 수 적층, 운저 아래에서 낙하하는 부착(rimed)형 눈의 존재를 관측한 결과라 판단된다. 또한, 고도에 따른 광학속성 프로파일의 변화 형태에 따라 연직으로 구간을 세분화하여 연직 수상체의 형상과 밀도에 대해 분석한 결과를 제시하였다.