• 한국건축시공학회지
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• 제9권4호
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• pp.63-73
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• 2009

최근 건설생산현장에서는 경제가 성장함과 동시에 사회적으로 급격하게 증가하는 건축물의 수요를 충족시키기 위해서 표준화, 대량 생산화가 가능한 건식 공법이 각광을 받고 있다. 이러한 현실에 부응하여 에너지 절감효과 및 공사기간 단축, 다양한 형태로 적용이 가능하고 경제성을 가지는 샌드위치 패널이 많이 사용되고 있다. 샌드위치 패널의 형태는 양면 도장 강판 사이에 유기계 및 무기계 단열재를 합성한 복합 자재이다. 유기계 단열재는 PUR(Poly-uretane foam) 및 EPS(Expanded poly-stylene foam) 등이 사용되며, 무기계 단열재는 Glass wool 및 Mineral wool 등이 사용된다. 유기계 단열재는 화재 시 불이 잘 붙어 대피할 수 있는 시간 부족과 유독가스의 발생으로 인명피해가 크게 발생할 수 있지만, 무기계보다 가격이 싸서 유기계 재료를 사용한 샌드위치 패널이 많이 사용되고 있다. 반면, 무기계 단열재 중 경량기포콘크리트는 단열성과 내화성, 경량성 등이 뛰어나기 때문에 샌드위치 패널에 적용하여 유기계의 단점을 해결하기 위한 많은 연구가 수행되어져 왔다. 단열성 및 내화성, 경량성이 뛰어난 경량기포콘크리트는 기포제를 활용하여 시멘트 경화체 내에 다량의 공극을 발생시켜 제조한 것으로서 역학적 특성은 사용되는 기포제와 발포제의 종류에 따라 많은 영향을 받게 된다. 기포제는 계면활성작용에 의해 물리적으로 기포를 도입하는 것으로써 공기량은 최고 85%까지 생성될 수 있으며, 크게 계면활성제계, 가수분해 단백질계로 구분될 수 있다. 계면활성제계 기포제는 수용액 상에서 기포시키면 안정되고, 점성이 높은 기포가 생기지만 시멘트 슬러리와 혼합 시 안정성이 저하되어 서로 연속된 형태의 기포를 형성한다. 가수분해 단백질계 기포제는 계면활성제계 기포제와는 달리 시멘트 슬러리와 혼합 시 안정되고 서로 독립적인 형태의 기포를 형성하게 된다. 발포제는 금속분말이 알칼리 용액과 접촉하여 수소가스를 발생시키는 원리를 이용하는 것으로써 현재 Autoclaved Light-Weight Concrete(ALC)의 제조에 사용되고 있다. 이와 같이 경량기포콘크리트 제조에 사용되는 기포제 및 발포제는 특성이 각기 다르기 때문에 내부 공극이 변화되고 이에 따라 경량기포콘크리트의 물리적, 단열특성이 변화될 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 기포제와 발포제를 사용한 경량기포콘크리트를 샌드위치 패널의 내부 단열재로 활용하는 기초적자료를 제공하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 즉, 경량기포콘크리트를 제조하는데 가장 일반적으로 사용하고 있는 기포제 및 발포제를 대상으로 하여 각각의 첨가량에 따른 경량기포콘크리트의 기포구조 및 열적특성을 검토함으로써 경량기포콘크리트의 높은 단열성능을 확보하기 위한 최적조건을 제시하기 위한 실험 실증적 연구를 수행하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제15권1호
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• pp.37-44
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• 2019

본 연구에서는 국내에서 가장 일반적인 유형의 주택으로서 3인 가구가 거주하는 공급면적 $117.69m^2$의 일반형 아파트를 측정 주택으로 선정하여 실증 측정을 진행하였다. 황사 발생이 포함된 3일 측정기간 동안 미세먼지 변화 특성을 관찰하여 분석하였다. 관측된 미세먼지($PM_{10}$)를 상대적으로 큰 먼지($PM_{10-2.5}$)와 초미세먼지($PM_{2.5}$)로 나누어 대기와 실내의 먼지의 농도변화를 분석하였다. 연구 결과로 재실자의 활동이 없는 외출이나 취침 기간에는 주택의 침기 특성을 확인할 수 있었다. 미세먼지 중 상대적으로 큰 $PM_{10-2.5}$ 크기 입자는 외기의 풍속이 5 m/s까지 증가하여 침기량이 증가해도 대기 농도 대비 실내 농도비가 7% 이하인 반면, $PM_{2.5}$의 경우 외기 속도가 5 m/s까지 증가하면 50% 이상으로 증가하였다. 황사가 심한 대기 상태에도 본 연구의 측정 주택의 경우 실내 $PM_{10-2.5}$는 시평균$15{\mu}g/m^3$로 대기 농도의 5% 수준으로 일상 조건과 비슷했다. 재실자의 활동이 있는 경우에는 미세먼지 중 초미세먼지를 제외한 상대적으로 큰 먼지는 자연환기와 실내 사람의 움직임과 같은 행동 영향이 지배적이었다. 실내 $PM_{10-2.5}$ 농도는 대기 농도가 낮은 경우에는 대기 농도의 약 50%를 차지하는 경우도 있었다. 재실자의 활동 중, 초미세먼지의 발생이 클 것으로 예상되는 굽기나 튀기기가 포함된 조리나 실내 흡연이 없었기 때문에, 재실자가 없는 경우와 마찬가지로 초미세먼지는 실내 농도가 실외 농도의 추이에 따라 함께 변동하는 양상을 보였다. 외부공기가 침기에 의해 창틈, 문틈으로 유입되는 과정에서 초미세먼지는 약 30~40% 정도가 제거되고 실내로 많은 비율이 유입되기 때문에 실외 초미세먼지의 실내에 대한 영향이 컸다. 본 연구의 분석 데이터는 측정이 이루어진 대표 주택에 해당하는 것으로, 새로 지어진 기밀 성능이 높은 신축 아파트나 침기가 상대적으로 클 것으로 예상되는 오래된 단독주택에서는 다른 특성이 나타날 것으로 예상되므로, 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

• 자원환경지질
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• 제55권1호
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• pp.97-109
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• 2022

화력발전소 연소부산물로 형성된 바닥재와 바이오차는 건식 매립 시 강수와 혼합되어 토양 하부로 침투할 가능성이 있다. 이 연구에서는 강수와 혼합된 바닥재 성분이 토양 및 지하수 환경에 미칠 수 있는 물리화학적 영향을 예측하고자 하였다. 아이스 칼럼 및 침투실험을 통해 미립자인 바닥재는 대부분 증류수에 용해되어 토출구로 배수되나, 바이오차(숯가루)는 매질에 여과되는 것을 시각적으로 관찰하였다. 칼럼 실험 용출액의 이온 분석(Al, As, Cu, Cd, Cr, Pb, Fe, Mn, Ca, K, Si, F, NO₃, SO₄) 결과, 숯가루 충진 칼럼은 K가 상당히 높은 농도(0.5 cm 충진 시 19.8 mg·L^-1, 1 cm 충진 시 126 mg·L^-1)로 검출되었으나 시간에 따라 점차 농도가 감소하였다. Al과 Ca는 미량으로 검출되었으나 시간에 따라 농도가 상승하는 것이 관찰되었다. 바닥재 충진 칼럼은 실험 초기부터 Ca와 SO₄가 고농도로 검출되었으며 24시간 동안 각각 30 mg·L^-1, 67 mg·L^-1가 감소하였다. 연구 결과에 근거하여, 투수성이 좋고 포화대가 지표에 가까운 토양의 경우 오랜 시간 강수가 지속된다면, 상당량의 바닥재는 강수와 혼합되어 지하수면 아래로 침투할 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 바이오차는 불포화대에서 걸러지며, 포화대에 도달하여도 지하수에 녹지 않아 직접적인 오염을 일으킬 가능성은 낮다고 여겨진다. 바닥재와 바이오차의 침투에 의한 토양 및 지하수 환경의 교란은 자연적 완충작용에 의해 보완되나, 실제 매립지는 대용량 고농도의 매질과 반응이 이뤄지므로 일반화를 위해서는 더욱 큰 규모의 연구가 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.153-169
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• 2012

전시회는 새로운 상품이나 서비스를 현재 고객들과 미래의 잠재고객들에게 홍보하기 위해 개최하는 효과적인 마케팅 수단으로 중요하다. 기업들은 전시회에 참여를 통해 현재 고객 및 잠재고객들과 대면접촉을 함으로써 기업의 이미지 제고 및 새로운 판로를 확보할 수 있다. 이처럼 전시회의 경제적 중요성이 커짐에 따라, 전시주최자들은 참여기업 및 참관객을 유치하기 위하여 새로운 IT 기술을 전시회에 적용하고 있을 뿐만 아니라 연구자들 또한 참관객의 관람패턴을 분석하기 위하여 다양한 연구를 시도하고 있다. 최근에는 스마트 기술이 발전함으로써 전시 공간 내에서 참관객의 활동을 실시간으로 모니터링 할 수 있어 온라인 전시환경처럼 오프라인 전시회를 방문한 참관객의니즈를 실시간으로 추론하여 참관객의 선호에 적합한 서비스를 제공하기 위한 부스 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 새로운 기술 개발 측면에서 시스템의 성능을 개선하려는 연구는 지속적으로 진행되어 왔으나 향후 시스템의 개발 방향 및 보급 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 부족한 실정이다. 부스 추천시스템은 스마트 전시환경에서 새로 도입되는 기술로 부스 추천시스템에 대한 참관객의 수용 후 재사용 의도는 TAM 관점보다는 부스 추천시스템이 참관객의 선호에 적합한 추천정보를 제공하는가에 초점을 맞출 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통해 전시환경에서의 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족 및 재사용 의도에 영향을 주는 요인을 도출하여 연구모형을 설계하였다. 이를 통해 향후 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템의 개발과 보급 전략에 있어 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 2011년 11월 DMC 컬처 오픈 행사에서 부스 추천시스템을 사용한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하였고 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 참관객의 만족에 영향을 미치는 요인은 부스 추천시스템의 효과성, 편의성, 추천품질, 의외성으로 나타났다. 또한, 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족은 재사용 의도 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구가 가지는 의의는 다음과 같다. 먼저, 본 연구결과를 토대로 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템에 대한 참관객의 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위한 전략을 수립할 때 고려해야 할 주요한 요인을 실증연구를 통해 구체화시켰다는데 의의가 있다. 또한, 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템이 성공적으로 도입 및 활용되기 위해서는 참관객의 수용 전후 차별화된 관리가 필요함을 본 연구결과를 통해 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.127-147
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• 2020

세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.55-78
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• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.