• 국제지역연구
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• 제15권3호
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• pp.471-491
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• 2011

본 연구는 1990-2007년간 중국 서부지역 12개 성 시 자치구에 대한 패널 데이터를 구축하여 시장추구형 가설과 생산효율추구형 가설을 통해 이 지역에 대한 FDI 결정요인을 분석하였다. 서부지역의 각 성별 외국인직접투자(FDI) 총액을 종속변수로, 시장규모, 개방도, 인구 및 노동력, 도시화, 임금, 산업구조, 민영화, 인적자본, 인프라 등을 독립변수로 사용하였으며, 서부대개발계획이 시작된 2000년을 기준으로 전후로 나누어 회귀분석을 시행하였다. 분석결과는 첫째, 1990년대의 실증분석결과 시장규모, 산업구조 및 인적자본은 FDI와 정(+)의 유의한 관계가 있는 것으로 나타난 반면에 임금수준과는 부(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 본 연구에서 설정한 가설과 일치한다. 반면에 나머지 변수들에 대해서는 통계적으로 유의한 결과를 얻지 못했다. 둘째, 2000년대의 실증분석결과, 시장규모, 산업구조가 FDI와 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타난 반면에 개방도 및 임금과는 부(-)의 관계로 나타났다. 셋째, 1990년대와 2000년대의 실증분석 결과를 비교하면, 대체로 유사한 결과를 보이고 있는데, 이는 2000년대 서부대개발이 본격적으로 시행되었다고는 하나 서부지역의 경제구조가 눈에 띄게 변화되지는 않았다는 것을 의미한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.423-430
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• 2019

자동차산업과 ICT 기술의 융합 분야는 크게 상용서비스 분야와 Cooperative-ITS (C-ITS) 서비스 분야로 나뉠 수 있다. C-ITS 서비스 분야는 더 안전한 운송, 더 친환경적이고 효율적인 교통, 및 더 예측가능하고 생산적인 이동성을 제공하는 것을 목표로 하는 분야로서 V2X 통신기술이 사용되고 있다. 최근 이슈가 되고 있는 자율주행자동차와 커넥티드 카의 융합을 위해서는 높은 데이터 전송율과 낮은 전송 지연, 그리고, 낮은 전송 오류율을 요구한다. 이를 위하여 최근의 WAVE와 C-V2X (LTE-V2X, 5G-V2X) 성능 비교에 관심이 증폭되고 있으며, 통신 기술별 응용서비스들이 연구되고 있다. 본 논문에서 하이브리드 V2X 통신시스템의 응용서비스 성능평가 방법에 대해 설계하였고, 패킷에러율(PER) 성능의 감소는 차량속도가 아닌 통신 거리의 증가에 의해 발생하는 것으로 보이는 결과 등을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.234-252
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• 2020

계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권1호
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• pp.115-132
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• 2021

이 연구는 국제 학술지에 출판한 국내 연구자의 코로나19 연구논문 데이터를 WoS로부터 수집하여 주제, 기관, 연구지원처별 분포를 파악하는 등 계량서지학적 분석을 시도하였다. 아울러 학술정보의 생산과 유통 활성화에 있어 중요 변수인 학술지 오픈액세스와 심사소요일 등도 분석하였다. 분석결과 2020년 코로나19 관련하여 국내 연구자는 국제 학술지에 의학 분야 연구논문을 많이 발표하였고, 생물학, 다학제 분야 연구논문의 출판도 활발하였다. 이들 연구자는 해외에서 발행하는 학술지뿐만 아니라 국내 영문 학술지에도 연구논문을 다수 출판하였다. 분석된 연구논문의 94%가 오픈액세스였고, 출판 즉시 이용할 수 있는 골드 오픈액세스도 전체의 약 70%에 달하였다. 또한 국내 연구자의 코로나19 정형외과 연구논문을 PubMed로부터 수집하여 분석한 결과 평균 심사소요일은 약 24일이었다. 오픈액세스와 심사소요일 등의 분석결과를 통해 이 연구는 코로나19 위기로 인한 학술 출판 생태계의 협력 분위기를 감지할 수 있었다. 이 같은 학술 출판 생태계 구성 주체의 협력이 계속 유지된다면 학술지 골드 오픈액세스 출판 향상과 심사의 효율성 증진 등 학술출판계의 장기과제가 해결될 가능성도 높아질 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제38권1호
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• pp.169-190
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• 2021

네트워크 분석 기법을 활용한 연구가 다양한 학문 분야에서 수행되고 있다. 본 연구는 2003년부터 2021년까지 국내 학술지에 게재된 네트워크 분석 논문 총 2,187건을 대상으로 계량서지적 분석과 내용분석을 수행하였다. 분석결과는 살펴보면, 논문 생산에 있어서 교육학, 학제간연구, 컴퓨터학, 문헌정보학, 행정학, 경영학 등의 우위를 확인할 수 있다. 학술지 단위로 보면, 메가 학술지의 강세가 나타난다. 그러나 피인용 기반의 영향력을 살펴보면, 행정학, 문헌정보학, 교육학의 영향력을 뚜렷하게 확인할 수 있다. 저자 단위로 분석한 결과 역시 언론정보학, 행정학, 문헌정보학의 우위를 확인할 수 있다. 파악된 1,537명의 저자 중에서 극소수의 저자가 활발한 연구활동을 하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 연구자 저변 확대의 필요성도 확인할 수 있다. 내용분석의 결과를 살펴보면, 논문을 데이터셋으로 하여 가중/비방향네트워크를 형성하는 것이 가장 일반적인 네트워크 형태로 나타났다. 노드는 단어, 링크는 동시출현으로 표현되는 것이 보편적이며, 분석을 위해서는 KrKwic, UCINET, NetMiner, NetDraw 의 활용이 가장 두드러졌다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.71-82
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• 2022

자동차용 배터리 제조공정 가운데 하나인 Tab Welding 공정에서 생산된 제품의 샘플링 인장검사를 대체하기 위해 현재 비전검사기를 개발하여 사용하고 있다. 그러나, 비전검사는 검사 위치 오차 문제와 이를 개선하기 위해 발생하는 비용 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 최근 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 발생하고 있다. 본 논문도 그런 사례 중 하나로 기존 제품 검사에 딥러닝 기술 중 하나인 Faster R-CNN을 적용하여 그 유용성을 파악하고자 하였다. 기존 비전검사기를 통해 획득한 이미지들을 학습 데이터로 사용하여 Faster R-CNN ResNet101 V1 1024x1024 모델을 사용하여 학습하였다. 검사 기준인 미검률 0%, 과검률 10%의 기준으로 기존 비전검사와 Faster R-CNN 검사결과를 비교 분석하였다. 미검출률은 기존 비전검사에서 34.5%, Faster R-CNN 검사에서 0%였다. 과검출률은 기존 비전검사에서 100%, Faster R-CNN에서 6.9%였다. 결론적으로 자동차용 배터리 리드탭 암흔 오류 검출에 딥러닝 기술이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.339-346
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• 2022

최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.43-51
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• 2023

온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권1B호
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• pp.101-105
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• 2010

해바라기(Sunking4505)와 유채(선망)는 고농도 올레인산을 함유한 유지종으로 바이오디젤 생산 원료로 사용되며, 식물정화공법(phytoremediation)에 사용되는 대표적 식물종이다. 본 연구는 이 식물종을 이용하여 카드뮴이 발아율 및 생육량에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 식물종의 씨앗은 카드뮴용액(0, 1.5, 4, 12, 30, 60, 100, 150, 300, 500 mg/L)에서 7일간 배양 후 발아율, 유근과 지상부, 유묘 길이, 건조중량을 측정하였으며, 이를 이용하여 $IC_{50}$, 식물활성도, 내성지수를 구하였다. 또, 각 데이터는 분산분석(ANOVA)를 사용하여 유의성을 검증하였다. 건조중량을 제외한 발아율과 생육량은 카드뮴 농도가 증가함에 따라 감소하였다. 해바라기와 유채의 $IC_{50}$은 112, 10 mg-Cd/L이고, 해바라기씨는 500 mg-Cd/L에서 1개만 발아하였고, 유채씨는 150 mg-Cd/L 이상의 농도에서는 발아하지 못하였다. 대상 식물의 뿌리는 지상부보다 카드뮴에 대해 높은 민감도를 보였다. 해바라기의 발아율과 생육량, 식물활성도는 유채보다 높은 값을 가졌고, 내성지표는 상대적으로 저농도에서 유채보다 낮은 값을 가졌으나, 높은 농도에서는 유채가 발아하지 못해 높은 값을 보였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권3호
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• pp.181-189
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• 2023

수소는 다양한 신재생에너지 중 환경친화적인 에너지로 각광받고 있지만 농업에 적용된 사례는 드물다. 본 연구는 수소연료전지 삼중 열병합 시스템을 온실에 적용하여 에너지를 절약하고 온실가스를 줄이고자 한다. 이 시스템은 배출된 열을 회수하면서 수소로부터 난방, 냉각 및 전기를 생산할 수 있다. 수소 연료 전지 삼중 열 병합 시스템을 온실에 적용하기 위해서는 온실의 냉난방 부하 분석이 필요하다. 이를 위해서는 온실의 형태, 냉난방 시스템, 작물 등을 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 건물 에너지 시뮬레이션(BES)을 활용하여 냉난방 부하를 추정하고자 한다. 전주지역의 토마토를 재배하는 반밀폐형 온실을 대상으로 2012년부터 2021년까지의 기상데이터를 수집하여 분석했다. 온실 설계도를 참고하여 피복재와 골조를 모델화하여 작물 에너지와 토양 에너지 교환을 실시했다. 건물 에너지 시뮬레이션의 유효성을 검증하기 위해 작물의 유무에 의한 분석, 정적 에너지 및 동적 에너지 분석을 실시했다. 또한 월별 최대 냉난방 부하 분석에 의해 평균 최대 난방 용량 449,578kJ·h^-1, 냉방 용량 431,187kJ·h^-1이 산정되었다.