• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.111-118
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• 2022

최근에 우리나라의 도로 하부에 매설된 지하시설물이 노후화되면서, 지하시설물 유지보수 공사 물량이 급증하고 있다. 이러한 도로지하 시설물의 유지관리를 위해서는 도로포장의 절단작업이 선행되어야 한다. 그런데 우리나라에서 사용되는 기존 도로절단기는 친환경적이지 못하며 소음과 절단슬러지(비산먼지)가 많이 발생하는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 절단슬러지 회수장치의 개념을 도출하고, 이 기능을 포함하는 친환경 도로절단기를 설계·제작하였다. 개발된 장비는 1m를 100~150mm 깊이로 절단하는 데에 20~30초 가량 소요되었다. 또 대부분의 구간에서 슬러지 흡입 성능은 양호하였으며, 2m 거리에서 약식 측정한 장비의 소음도는 평균 82.7dB 수준이었다. 다만 개발된 장비가 1차 프로토타입 수준이라는 한계로 인하여 구동안정성이 다소 낮았고, 시동꺼짐, 슬러지 회수성능 저하 등의 이상현상이 발생하는 경우가 있었다. 향후 개발된 프로토타입의 튜닝 및 개선을 통해 절단성능과 슬러지 회수 기능을 보다 안정시킬 예정이다. 그리고 개선된 프로토타입을 실제 현장 상황에 적용하여, 생산성 등을 정량적으로 비교·분석할 계획이다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.409-418
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• 2021

항공사진 촬영량이 증가함에 따라 품질검사 자동화의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기법으로 항공사진 내 구름을 분류 또는 탐지하는 실험을 수행하였고, 또한 위성영상을 학습자료에 포함시켜 분류 및 탐지를 수행하였다. 실험에 사용한 알고리즘으로는 GoogLeNet, VGG16, Faster R-CNN과 YOLOv3을 적용하여 결과를 비교하였다. 또한 구름이 포함된 오류영상 확보의 현실적 제한을 고려하여 항공영상만 존재하는 학습 데이터세트에서 위성영상을 활용한 추가학습이 분류 및 탐지정확도에 영향을 미치는지도 분석하였다. 실험결과, 항공사진의 구름 분류와 탐지에서 각각 GoogLeNet과 YOLOv3 알고리즘이 상대적으로 우월한 정확도를 나타냈고, GoogLeNet은 구름에 대한 생산자정확도 83.8% 그리고 YOLOv3는 구름에 대한 생산자정확도 84.0%를 보여주었다. 또한, 위성영상 학습자료 추가가 항공사진 자료의 부족 시 대안으로 적용가능 함을 보여주었다.

• Composites Research
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• 제36권4호
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• pp.246-252
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• 2023

멤브레인 형 LNG 화물창시스템(Cargo containment system, CCS) 내 유리섬유 강화 복합재료 기반 2차 방벽 설치 시 본딩 자동화 머신(automatic bonding machine, ABM) 활용한 prolonged 구조임과 동시에 양단 접착 고정 사이 비 접착(non-bonding, N-B) 영역의 복합재에서 극저온 열 수축 기인한 상당한 열 응력이 발생하기 때문에 이를 고려한 구조 안전성평가 관점에서 수행된 연구가 있으나 실제로 무한히 긴 길이 고려한 기계적 물성 평가를 수행한 연구는 찾아볼 수가 없었다. 해당 복합재는 파단강도 분산이 큰 세라믹 재료 취성 파괴임을 고려하여 2-파라미터 Weibull 통계분석을 통해 실제 길이 대상 신뢰도 있는 기계적 물성치 값을 표준화 하였으며 LNG 운반 환경을 고려한 극저온 환경까지의 특정 온도별 단축 인장실험을 수행하였다. 실험결과, -70℃에서 기계적 강도가 -20℃에 비해 약 1.5배 급증하고 초기 권축 섬유 신장의 비선형 거동이 억제되었다. 또한, 극저온 환경까지 온도가 낮아질수록 기계적 강도는 계속해서 증가하였으나 반대로 연신은 줄어드는 저온 취성의 현상이 확인되었다. 본 연구에서 제시하는 기계적 물성치 데이터는 멤브레인 형 LNG 화물창 구조 안전성 평가 시 신뢰도 높은 해석 지원 물성치 확보 측면에서 유용하게 적용되어지리라 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.189-198
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• 2023

길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2023

유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.189-200
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• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제2권1호
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• pp.46-60
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• 2011

경제 성장에 따른 산업화와 소득 수준의 증가, 그리고 여성의 경제활동 참여가 증가하면서 우리나라 외식산업이 급속하게 성장하였다. 고용친화적인 외식산업의 성장은 고용창출 효과에 기여할 것으로 기대하여 본 논문은 한국은행에서 발표한 산업연관표를 이용하여 외식산업이 고용부문에 어떤 영향을 미쳤는지 살펴보는 것을 목적으로 한다. 분석 결과에 의하면, 2005년 기준으로 외식업 분야의 10억 원의 생산증가를 위하여 직접적으로 필요한 피용자(임금근로자)는 11.3명이고 피용자뿐만 아니라 자영업자와 무급가족종사자 모두 포함하면 24.6명이 필요한 것으로 나타났다. 외식업의 생산 증가를 위해 필요한 노동자(임금근로자 및 자영업자와 무급가족종사자 포함)의 수가 해를 거듭할수록 지속적으로 감소하는데 이는 외식업의 노동생산성 증가로 여겨진다. 즉, 외식업의 사업체 규모 확장, 시설 자동화로 인한 것으로 여겨진다. 외식산업이 다른 산업의 고용창출에 미친 파급효과를 살펴보면, 2005년 기준으로 10억 원의 생산증가로 인해 유발되는 취업자 수는 40명인 것으로 나타났다. 이때 외식업 분야의 직접적인 취업유발인원은 24.9명, 그리고 15.2명은 타산업에 간접 유발된 취업자로 나타났다. 직접 취업유발인원에 대한 간접 취업유발인원의 비율이 계속 증가하고 있는데 이는 외식업의 수요 증가가 타산업 취업유발에 미치는 영향이 점차 커져가고 있음을 의미한다. 따라서 외식산업을 통해 고용창출 효과를 높이기 위한 정부의 장·단기적 정책 방안 마련이 필요하다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.40-50
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• 2023

건설 품질관리는 건설 프로젝트의 성공적 수행을 위한 필수요소이다. 최근 ICT 기술 적용이 활성화 됨에 따라 현장 검측 업무에 첨단 기술 및 장비를 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 그러나 개별적 검측업무에 대한 첨단기술 적용에 앞서 전체 검측업무를 선제적으로 계획하는 것이 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 건설 검측업무에 첨단 기술 및 장비를 활용하기에 앞서 검측대상과 관련 정보를 명확히 도출하기 위한 데이터베이스와 그 데이터 베이스를 활용하기 위한 알고리즘을 개발하는 것이다. 또한 건축 시공계획에 따라 검측업무에 해당하는 액티비티를 자동 생성하기 위한 프레임워크를 제안하였다. 그 방법으로 국토교통부에서 고시한 책임 상주 감리 체크리스트의 검사 항목을 바탕으로 검측 대상, 검측 시기, 검측 방법, 검측 범위, 검측 제약요소를 분석하고 분류하였다. 본 프레임워크는 철근 콘크리트 공사 사례에 적용되었다. 개발된 건설 검측 업무 액티비티 자동 생성 프레임워크는 건축 시공을 위해 사용하는 공정관리 프로그램, 검측업무 및 검측기술을 연계하는데 적용할 수 있다. 향후 다양한 건설 프로젝트의 검측 업무 시, 액티비티 자동 생성 및 자동화를 위한 기초로 활용될 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1D호
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• pp.129-136
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• 2008

첨단 디지털 기술의 발전과 함께 도시의 가로 공간도 그 변화를 하고 있다. 이동 통신 기기와 인터넷은 우리 인간의 라이프스타일에 큰 변화를 주었고, 유비쿼터스 컴퓨팅은 실내 공간에서 가로 공간으로 그 적용범위를 확대 해 나가고 있다. 가로시설물은 인간의 가로 공간의 삶을 풍요롭게 하여 주는 편의 시설로서 첨단화되어지고 있다. 본 연구는 우선 이러한 현상에 관하여 문헌조사를 통해 일반적인가로 시설물 개체 수 변화의 실태를 분석하였다. 또한 디지털세대와 관련된 대표적인 두 곳, 대학로와 홍대 걷고 싶은 거리의 가로 시설물의 개체 수 및 그 이용실태를 조사 하였다. 다음으로 홍대 앞 가로공간의 사용자와 가로시설물 관리자들과의 표적 집단 면접 조사(FGI :Focus Group Interview)를 실행하여 가로시설물의 이용 및 관리 행태와 인식도를 조사하여 정보공유 및 문화적 교류, 자동화 및 상호 작용성, 기능의 가변성등의 핵심요소를 추출하였다. 이러한 내용을 다시 연구 검토하여 3I 요소 즉 정보화(Information), 지능화(Intellectualization), 그리고 통합화(Integration)라는 디지털 환경에서의 가로시설물의 변화 요소를 정리하였다. 이는 향후 첨단 디지털화 하는 정보 관련 가로시설물의 개발 및 디자인 과정의 방향설정에 적용되질 것으로 사료된다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.47-54
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• 2023

전 세계적으로 한류 콘텐츠가 유행하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 국내 저작물의 저작권 침해 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 불법 저작물 유통 사이트를 탐지하는 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 최근 연구는 국내 불법 저작물 유통 사이트들이 광고 배너를 상당수 포함하고 있는 특징을 활용한 연구가 존재한다. 그러나 해외 불법 저작물 유통 사이트의 경우 광고 배너를 포함하지 않거나 국내 사이트에 비해 적은 양의 광고를 포함하고 있어 국내와 같은 탐지 기술의 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 저작물 불법 공유 사이트가 게시물과 저작물의 이미지를 유사한 계층 구조로 포함하는 특징을 이용하여 링크 트리 및 텍스트 유사도 비교 기반의 탐지 기술을 제안한다. 대량의 링크로 작성된 대규모 트리의 정확한 유사도 비교를 위해 GNN(Graph Neural Network)를 활용한다. 본 연구의 실험에서 일반 사이트와 저작물 불법 유통 사이트를 분류에 95% 이상의 높은 정확도를 보였고 해당 알고리즘을 적용하여 불법 유통 사이트의 자동화된 탐지를 통해 신속한 저작권 침해 대응이 가능할 것으로 기대된다.