• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.225-227
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• 2022

현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.

• 서비스연구
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• 제12권3호
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• pp.134-143
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• 2022

국립묘지는 나라를 위해 목숨을 바친 분들의 뜻을 기리고 충의와 위훈을 영구히 추앙하기 위해 국가적 차원의 보훈을 실현하기 위한 공간이다. 국립묘지 설립의 목적은 국가와 민족을 위해 희생한 호국정신을 본받자는 것이다. 국가는 사적(私的)인 죽음과 국가를 위한 희생으로서의 공적(公的)인 죽음을 구분한다. 나아가 공적인 것으로 분류된 죽음을 세심하게 관리한다. 국립묘지는 바로 그러한 공적인 죽음을 관리하는 제도적 공간이다. 헌신과 훈격에 따른 예우로 안장 및 추모를 위한 기준이 신분 또는 계급 중심에서 벗어나야 한다. 국립묘지는 예우의 정도와 우선순위를 헌신 및 훈격 중심(重心)으로 전환하는 것이 민주 사회에서의 진정한 보훈 시스템이 될 것이다. 무엇보다도 먼저, 전사자와 더불어 국권 회복을 위해 헌신한 독립유공자들을 최고, 최우선 예우로 모실 때가 되었다. 이는 우리 국립묘지가 겪고 있는 갈등을 해소하고 국민의 공감을 얻는 첩경이다. 본 연구는 국립묘지가 국민으로부터 사랑받는 열린 추모 공간 및 역사 공간으로는 부족한 점이 있음을 전제로 출발하고 있으며, 국립묘지가 국민들로부터 사랑받는 열린 공간으로 거듭나도록 서비스 개선 중심으로 종합적인 발전방안을 제시하고자 한다, 또한 국내외 우수 사례와 고품격이면서도 친환경적인 선진국 국립묘지 조성사례를 통해 시사점과 적용 가능성을 검토한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.16-24
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• 2023

교통사고 잦은 곳 개선사업을 통하여 사고가 크게 감소하고 있다. 이러한 결과는 안전 시설물이 큰 역할을 하고 있다. 교통사고는 여러 가지 원인과 다양한 환경적인 요소로 인하여 발생하게 되는데, 한가지 안전시설물 혹은 기준 없는 시설물 설치로는 개선효과를 얻기 어렵다. 따라서 본 연구는 두 가지 안전시설물의 조합으로 사고유형별 개선효과를 분석하였고, 도로종류, 도로형태, 교통량 등으로 환경적인 요소도 포함하여 특정 지점에 맞는 안전시설물 조합을 예측하는 방법을 제시하였다. 예측은 단순 분류가 가능한 예측 모델들을 결합하여 하나의 강한 예측 모델을 만드는 XGBoost 기법으로 선정하여 진행하였다. 이를 통해 최종적으로 현재까지 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통해 긍정적인 효과를 가져다 준 안전시설물과 개선이 필요한 지점에 설치될 안전시설물을 같이 도출하여, 안전시설물 효과분석과 향후 설치지점에 대한 예측방법을 제시하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권3호
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• pp.59-68
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• 2010

대규모 공간을 대상으로 하는 도심지 공사는 복잡, 다양한 위험요소가 존재하여 체계적인 리스크 관리가 필요하다. 일반적인 토공사와는 달리 제한된 도시공간이라는 특수한 환경에서 공사가 진행되므로 지반 공학적 특성 외에도 사회, 문화적 불확실성을 통합적으로 관리할 수 있는 특화된 리스크 관리체계의 구축이 필요하다. 본 연구는 먼저 대표적인 리스크 관리 기법의 현황 파악을 통해 기술 분석을 하였다. 설문조사를 실시하여 리스크 인자 파악 및 중요도틀 평가하고 공법별, 카테고리별 체계적으로 분류된 DB를 구축하였으며 이를 기반으로 리스크 추출 모듈과 매트릭스, 스코어 기능을 개발하였다. 확률 및 영향 분석 데이터를 몬테카를로 분석을 통해 예상되는 총 공사비 및 공사기간 분포를 산출할 수 있으며 대응 전, 후 공사비 및 공사기간 분포의 비율 분석이 가능하여 프로젝트의 전 기간에 걸쳐 리스크 관리가 가능한 분석 체계를 구축하였다. 구축된 리스크 관리 체계는 관리 기술 표준화 및 통합 시스템 구축의 토대가 될 것이며 통합적 리스크 관리기법의 개발 및 실용화를 통해 사업의 예산확보 및 운영상 효율성 증대, 효과적인 공정 및 자원관리가 가능하여 결과적으로 지하공사 사업관리의 체제화 및 효율성 증대를 가져와 전체 공사비, 공사기간 저감의 효과를 기대할 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권10호
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• pp.147-160
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• 2008

본 논문에서는 국내 몇몇 시험현장에서 수행한 총 54회 단일앵커시험과 4회 실규모 앵커기초에 대한 결과를 제시하였다. 시험결과, 암반앵커의 인발에 대한 파괴메커니즘은 암종 및 암질, 근입깊이, 불연속면의 특성, 텐던의 강도 등에 영향을 받는 것으로 나타났다. 불량한 암반내 얕은 앵커의 경우(정착심도 1.0m 이하) 대부분 그라우트-암반 부착파괴로 나타났으나 이러한 경우에도 깊이를 증가시키면 암반파괴를 유도할 수 있다. 반면에, 얕은 앵커기초라 하더라도 암반상태가 좋으면 부착파괴가 아닌 암반파괴의 형태를 보인다. 한편 실내부착강도 시험결과는 표면부터 진행성파괴가 나타나며 점차 아래로 전파된다. 이때 측정된 텐던-그라우트 부착강도는 그라우트 일축압축강도의 약 $18{\sim}25%$로 나타났으며, 방식 쉬이스로 인한 부착강도의 감소는 보이지 않았다. 연구결과로부터 암반앵커시스템의 인발지지력을 지배하는 주요 파라메터를 결정하고 적용 암반의 분류기준을 제시하였으며, 최종적으로 인발에 대한 암반앵커기초의 지지력을 평가할 수 있는 간편화된 절차를 제안하였다.

• 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.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.29-39
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• 2017

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.347-368
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• 2016

최근 소비자 구전정보에 대한 연구들은 소비자가 제품 구매 과정에서 다른 소비자의 구전에 의한 정보를 활용한다는 연구 결과를 시사하고 있다. 본 연구는 제품에 대한 소비자의 의견을 파악하고 활용할 수 있도록 오피니언 마이닝과 시각화를 통해 도움을 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 최근 들어 관람할 영화를 선택할 때 인터넷 상의 영화리뷰를 참고 하는 상황이 증가함을 고려하여 "영화" 도메인의 온톨로지를 구축하고 오피니언 마이닝을 수행하여 시각화 한 후 그 결과에 대해 논하고자 한다. 온톨로지를 구축하는 과정에서 평가요소에 대한 속성 분류뿐만 아니라 평가요소에 대한 서술어 사전을 구성하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있으며 분석 결과를 통해 이러한 방법이 오피니언 마이닝에 유효함을 증명하고자 한다. 연구를 통해 도출한 결과는 크게 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 기존에 구축된 온톨로지를 활용하지 않고 키워드 추출과 토픽모델링을 활용하여 영화 도메인에 대한 온톨로지를 구축하는 방법에 대해 서술하였다. 둘째, 개별 영화에 대한 시각화 분석을 시행하여 영화에 대한 관객의 종합적인 의견을 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 셋째, 제품에 대한 평가 결과에 따라 유사한 평가를 받은 제품끼리 군집화 되는 것을 발견하였으며 본 연구의 분석에 사용된 130개의 영화는 크게 3개의 집단으로 군집화 됨을 보였다.

• 생명과학회지
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• 제33권6호
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• pp.523-529
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• 2023

유비퀴틴-프로테아좀 시스템은 E1-E2-E3 효소의 작용으로 단백질 안정성을 조절하며 이를 통해 진핵 세포 내 광범위한 과정을 조절한다. 특히 DNA 수리, 세포 주기, 전이, 혈관형성 및 사멸과 같은 종양의 생장 과정에서 주요한 역할을 하는데 이 과정에서 유비퀴틴 접합 효소인 UBE2는 활성화된 유비퀴틴을 타깃 단백질에 이동시켜주는 중간 매개체 역할을 한다. UBE2는 인간에게서 40개가 존재하며 이는 촉매 도메인의 확장 유무에 따라 4개의 그룹으로 분류된다. 최근 UBE2의 타깃 단백질의 특정 위치를 인식하는 기질 특이성에 대한 연구가 증가하는 추세이다. 특히 암에서 발현이 높은 UBE2는 암 환자의 나쁜 예후와 상관관계가 있어 종양 형성에서 UBE2의 중요성이 강조되고 있다. 본 총설에서는 암에서 UBE2의 역할에 대한 최신 연구 결과 및 동향에 대해 기술하였다. 또한 UBE2에 관한 기초 지식 및 분자적 메커니즘을 제공함으로써 궁극적으로는 UBE2가 종양 치료의 새로운 타깃이 될 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.