• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.394-407
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• 2023

생태복원은 문제가 있는 생태적 공간을 진단하고, 온전한 자연을 분석하여 얻은 정보를 바탕으로 훼손된 생태계를 치유하여 본래의 모습과 유사한 건강한 모습으로 되돌려놓는 생태기술이다. 성공적인 복원을 이루기 위해서는 일련의 절차를 존중하여 사업이 추진되어야 한다. 그러나 국내에서 진행되는 복원사업은 진단평가에 관계없이 적극적인 복원 위주로 추진하여 비용과 에너지를 낭비하고 효과는 크지 않다. 대조생태정보가 활용되지 않아 훼손된 자연을 되돌리기 위한 생태복원이 자연의 모습과 크게 다른 모습을 연출하며 또 다른 훼손을 유발하고 있다. 복원효과가 평가되지 않아 성공여부를 판단할 수 없어 사업이 계속되어도 발전이 없고 효과도 없다. 그러나 선진사회는 이러한 절차를 존중하여 학문적 진전을 이루어낸 것은 물론 생태복원이 하나의 산업으로 자리 잡아 환경을 개선하는 것은 물론 경제적 측면에서도 큰 효과를 거두고 있다. 따라서 국제사회는 생태복원을 기후변화를 비롯해 지구적 차원의 환경문제를 해결할 수 있는 중요한 수단으로 인식하여 국제기구가 중심이 되어 상처입은 지구를 치료하기 위한 사업을 활발하게 추진해 나가고 있다. 그러나 국내에서 추진된 복원사업은 효과 평가 결과 대부분 수준 이하로 평가되었다. 그럼에도 불구하고 이러한 수준을 향상시키는데 중요한 기여를 할 수 있는 생태복원을 하나의 새로운 산업으로 정립하기 위한 계획을 수준 낮은 사업을 주도해 온 당사자들이 가로막고 있어 문제를 더욱 악화시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사전과 사후로 구분하여 엄정하고 바른 사업 평가 제도를 도입하여 불량사업을 걸러낼 필요가 있다. 나아가 생태복원을 하나의 산업으로 신설하여 그 과정을 시장의 원리에 맡길 필요가 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제13권4호
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• pp.29-52
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• 2007

본 연구는 게임 및 e스포츠 게이머들의 라이프스타일을 유형화하고, 각 유형에 따른 e스포츠 행동 및 심리적 특성을 파악하는 것을 목적으로 했다. 본 연구에서는 5개의 게임라이프스타일 즉, '함께형', '솔로형', '일탈형', '초심자형', '매니아형'이 추출되었으며, 각 유형에 따라 e스포츠 이용행태와 e스포츠에 대해 갖는 의미 그리고 사회심리적 성격(이타성, 사회성, 공격성)에 차이가 있음을 알 수 있었다. 구체적으로, '일탈형'과 '매니아형'의 경우, e스포츠 및 게임에 많은 시간과 비용을 투자하면서, e스포츠와 게임에 대한 경쟁심이 높고, 또래집단으로부터의 인기와 우월감을 느끼는 자기제시의 도구로 삼는다는 점에서는 유사하였다. 그러나 '일탈형'은 사이버상의 일탈적 언행에 대한 기준이 타 군집에 비해 허용적인 편이며, 타 군집 중에서 이타성과 사회성 점수가 낮고, 공격성 점수가 높은 것으로 드러난 반면 '매니아형'은 게임 속에서의 일탈적 언행을 허용하지 않으며, 게임 속이라도 기본적인 윤리는 지켜야 한다고 생각하며, 타 군집에 비해 이타성, 사회성 점수가 높고, 공격성 점수가 낮은 것으로 조사되었다. 다음으로 '초심자형'의 경우, '매니아형'과는 달리 e스포츠 게임을 한 기간이 비교적 짧으며, e스포츠게임에 참여하는 시간과 시청하는 시간이 상대적으로 길지 않은 것으로 조사되었다. 또한 게임 자체에 대한 매력을 적게 느끼며, 게임을 선택할 때도 학습과 조작이 쉬운가(용이성)가 중요하기 때문에 비교적 난이도가 낮은 아케이드 게임에 참여하는 비율이 높다. 또한 e스포츠를 일상생활이나 건강 등을 방해하는 중독의 위험이 있는 여가활동으로 간주하는 등 부정적인 인식이 강한 것으로 나타났다. 이상의 결과는 게임 및 e스포츠 교육에 유용한 기초자료로 활용될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.10-18
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• 2024

차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.100-107
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• 2024

현재 우리나라에서는 시설물의 급격한 고령화 및 노후화로 인해 '시설안전법' 또는 '기반시설관리법'에 근거하여 관할시설에 대한 최저유지관리수준 및 성능수준 결정이 요구된다. 시설물 유지관리 시 '유지관리 상태'나 '최소 성능 상태'로 시설물을 유지하는 것에는 어려움이 있다. 인프라 자산은 수명이 길고, 시간이 지남에 따라 악화되는 방식이 복잡하기 때문에 기술적인 측면 뿐 아니라 비용이나 자산 가치 등 회계적 측면에서의 '자산 관리'도 필요하다. 그러나 '자산관리'에 대한 이해관계자들의 인식 부족으로 인해 실제로는 기술 중심의 관리만 이뤄지고 있는 실정이다. 인프라 자산을 효과적으로 관리하기 위해서는 예산, 서비스, 안전성, 내구성 등 다양한 자산 가치 요소에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 본 논문에서는 위에서 언급한 인프라 중 도로망의 효율적인 자산관리를 위해 도로망 가치를 평가하고 정량화하는 이론을 제시하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해 제시된 이론을 노후 도로시설물 관리에 적용하는 방법론을 제안하였고, 실무 관점에서의 활용 방안을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.129-143
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• 2023

빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한 이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의 성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한 CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는 입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서 의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와 디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드 방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이 기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용 측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한 분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 가진다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.111-121
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• 2024

최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권4호
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• pp.763-780
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• 2024

대내외 환경이 급격하게 변화함에 따라, 기업이 직면하는 보안 위협에 대한 보호대책 구현의 중요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 상황에서 설계 초기 단계부터 보안을 접목하는 SbD(Security by Design, 보안내재화) 접근법의 필요성이 부각되고 있으며, 위협 모델링은 SbD의 핵심적인 도구로 인식되고 있다. 특히, 비용과 시간을 절약하기 위해 보안 문제를 조기에 발견하고 해결하는 Shift Left 전략의 적용을 위해서는 소프트웨어 개발자와 같은 보안 전문성이 부족한 직원의 위협 모델링 수행이 요구된다. 다양한 자동화된 위협 모델링 도구들이 출시되고 있으나, 보안 전문성이 부족한 직원이 사용하기엔 사용성이 부족하여 위협 모델링 수행에 제약이 따른다. 이를 해소하기 위해 위협 모델링 도구 관련 연구들을 분석하여 GQM접근법 기반의 사용성 평가기준을 도출하였다. 도출한 기준에 대한 전문가 설문을 진행하여 타당성과 객관성을 확보하였다. 위협 모델링 도구 3종(MS TMT, SPARTA, PyTM)의 사용성 평가를 수행하였으며, 평가 결과 MS TMT의 사용성 수준이 타 도구 대비 우세함을 확인하였다. 본 연구는 사용성 평가기준을 제시하여 보안 전문성이 부족한 직원도 효과적으로 위협 모델링을 수행할 수 있는 환경을 조성하는데 기여하는 것을 목표로 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.1-19
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• 2017

최근 공유가치창출(CSV: Creating Shared Value)이 초미의 관심을 끌고 있다. 이는 기존의 기업의 사회적 책임(CSR: Corporate Social Responsibility) 성과에 사회적 경제적 가치창출이라는 사회적 문제해결의 대안이 될 수 있다는 시각이 작용하기 때문이다. CSR과 CSV의 성과를 구분하여 확인하기는 어려움이 있다. 따라서 CSV 성과에 대한 실증분석 기법의 개발과 소비자의 CSV에 대한 인식 및 태도가 검증될 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 기업은 가치사슬의 혁신을 통한 사회문제의 해결과 더불어 경쟁우위를 점할 수 있어야 한다. 진일보한 CSV 논의가 필요한 시점으로 파악하는 까닭은 아직 CSV가 초기 연구 단계에 머물러 있는 실정이기 때문이다. 이에 본 연구는 우선적으로 CSV 의의와 필요한 배경, 기업의 사회적 책임(CSR)과 공유가치창출(CSV)의 상호비교 분석을 하였다. 더 나아가 CSV의 기존 연구의 범위가 매우 협소했던 한계점을 넘어 가치사슬에서 CSV의 필요성을 피력하고자 한다. 오늘날 다수의 기업들은 기업의 사회적 책임을 수행하기 위한 노력을 기울여 왔다. 그러나 기업의 지속성장성 측면에서 단순히 CSR의 충족만으로는 수익창출을 위한 비즈니스모델로써는 한계가 있음이 지적되었다. 하나의 대안으로 최근 공유가치창출 도입의 필요성이 제기되고 있는 것이다. 선행연구를 통해 가치사슬관점의 CSV를 경제적 사회적 문화적 가치가 기업이미지 및 기업신뢰도를 매개로 구매의도로 이어지는 인과관계를 실증분석을 통해 밝혀 보았으며 구체적인 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적 가치와 문화적 가치는 기업이미지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 CSV 활동을 통하여 소비자들이 해당 기업에 좋은 인상을 가질 수 있도록 하는 단초가 됨을 시사한다. 둘째, 사회적가치는 기업신뢰도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 따라서 CSV가 기업의 비용으로만 인식되는 것이 아닌 미래의 발전과 더불어 상생의 대안이 될 수 있다는 관점으로 접근해 나가야 할 것이다. 셋째, 기업이미지와 기업신뢰도 모두 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. CSV 활동을 통해 기업에 대한 호의적인 평가를 유도할 수 있다는 관점에서 기업의 최종 목표인 지속적 이익창출과 연계된다는 것을 감안하여 중장기적 전략으로 접근할 필요성이 있다고 판단된다.