• 해양환경안전학회지
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• 제20권6호
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• pp.774-780
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• 2014

일반적으로 CFRP 레저선박의 상부구조물은 동급전장 타 선박보다 매우 작은 경향을 보이고 있는데, 이는 풍압면적에 의한 횡요저항력과 밀접한 관련이 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 CFRP 레저선박의 이러한 상부구조물 형상 특성을 풍압면적 변화에 따른 복원안정성 분석을 통해 파악하고자 한다. GFRP 레저선박과 CFRP 레저선박의 선체 및 상부구조물 형상 특성을 상호 비교하고, CFRP 레저선박의 상부구조물 형상변화를 통해 그 변화가 복원안정성에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 이를 위해 GFRP, CFRP 레저선박 총 10척의 형상을 비교, 분석하여 선체와 상부구조물 간의 형상 추세를 파악하였고, ISO 12217에 따른 횡요저항력 추정 및 복원안정성 평가 프로그램 개발을 통해 상부구조물의 형상 변화와 복원안정성 간의 관계를 분석하였다. 연구결과, CFRP 레저선박의 풍압면적 분포경향은 GFRP 레저선박과 비슷하였으나, 상대적으로 상부구조물 형상 비율은 절반정도 크기에 그치는 경향을 보였다. 또한 CFRP 레저선박의 상부구조물 크기를 동급전장의 GFRP 선박 상부구조물 면적 비율 이상(10%) 증가시키는 경우 횡요저항력에 의한 복원성능에 문제가 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.228-239
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• 2022

본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제29권7호
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• pp.458-467
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• 2010

본 논문에서는 두 개의 스피커를 이용한 청취 환경에서 좌, 우 채널의 간섭 신호를 제거하기 위한 새로운 오디오 시스템을 개발하였다. 간섭 제거는 청취자의 위치에 따라 적응적으로 이루어져야 하기 때문에, 청취 위치를 추적하기 위한 기법이 적용되었다. 청취자 위치 추적은 2개의 마이크로폰을 통하여 이루어지며 채널 간 시간 지연을 이용하여 청취자의 방향을 추정하도록 하였다. 또한 잔향 환경에서의 사용을 고려하여 선형 예측 기법을 이용한 잔향 제거 기법이 적용되었다. 좌,우 채널의 간섭제거를 위한 음원-귀 간의 경로는 KEMAR 머리전달함수를 이용하여 나타내었다. 사용된 청취자 방향 측정 시스템의 유용성을 평가하기 위해 추정된 위치에서 채널 간섭의 성능을 평가하였다. 평가 척도로 채널 분리 비를 사용하였으며, 실험적인 결과, 사용자의 실제 위치와 추정된 위치 간에 다소 차이가 있더라도 -10 dB의 채널 분리비가 얻어짐을 확인 할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 부동소수점 디지털 신호처리 프로세서를 이용하여 실시간 구현되었으며 청취자 평균 방향 오차는 5도, 주관적 간섭 제거율은 평균적으로 80 % 얻어짐을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국의류학회지
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• 제31권6호
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• pp.974-984
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• 2007

WTO체계 이후 급속히 변화하는 의류시장의 환경 속에서 진 제품 시장 역시 소비자의 다양한 취향에 따라 세분화 되고 있다. 이에 국내 진 브랜드들이 수입 진 브랜드들과의 경쟁에서 살아남기 위하여 소비자들이 추구하는 혜택은 무엇이며 그 혜택에 따른 제품을 평가하는 기준과 선호하는 이미지에 대한 연구의 필요성 이 대두되고 있다. 본 연구에서는 진 제품 구매자의 추구혜택을 알아보고 추구혜택 집단에 따라 제품평가기준과 선호 이미지에 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 본 연구의 대상은 청바지 시장에서 주요 표적고객으로 선정되고 있는 20대 남, 녀 대학생으로 선정되었다. 표본추출법으로 할당표본추출법이 실시되었다. 자료수집은 설문지 응답방식으로 이루어 졌으며, 추구혜택, 제품평가기준 및 선호 의복이미지를 측정하기 위하여 선행연구에서 사용된 척도들을 본 연구에 맞도록 수정, 보완하여 사용하였다. 총 492부의 설문지가 자료의 분석을 위하여 사용되었으며, SPSS 11.5를 사용하여 cluster analysis, factor analysis, Cronbach's ${\alpha}$, ANOVA 및 Duncan test를 실시하였다. 진 제품 구매자의 추구혜택에 따라 소비자를 유형화시킨 결과, 4개의 집단으로 분류되었다. 집단 1은 성적매력, 유행, 개성, 실용성과 같은 의복의 표현적, 도구적인 혜택을 모두 추구하는 집단으로써 다혜택 추구 집단이라 명명하였으며, 집단 2는 유행을 가장 추구하는 집단으로써 유행추구 집단이라 명명하였으며, 집단 3은 경제성을 가장 추구하는 집단으로써 경제성 추구 집단이라 명명하였으며, 집단 4는 유명상표를 가장 추구하는 유명상표 추구 집단이라 명명하였다. 추구혜택 집단에 따른 평가기준의 차이를 알아본 결과 심미적 기준, 외재적 기준, 품질성능적 기준에서 유의미한 차이를 나타내었다. 즉 다혜택 추구 집단은 제품을 평가하는 단서로 심미적 기준과 품질 성능적 기준을 다른 집단보다 더 중요시 여기고 있었으며, 유명상표 추구 집단은 제품의 외재적 기준을 더 중요시 여기고 있었다. 반면 경제성 추구 집단은 진 제품에 있어서 심미적 기준이나 외재적 기준은 별로 중요하게 여기고 있지 않았다. 추구혜택 집단에 따라 선호 의복이미지에 차이가 있는지를 알아 본 결과 개성적 이미지, 활동적 이미지, 섹시한 이미지, 세련된 이미지, 심플한 이미지에서 유미한 차이가 나타났다. 즉 성적 매력, 유행, 개성, 실용성을 모두 추구하는 다혜택 추구 집단의 소비자들은 진 제품에서 개성적 이미지, 활동적 이미지, 섹시한 이미지, 세련된 이미지, 심플한 이미지 모두를 다른 집단에 비해 더 선호하고 있었으며, 유행을 추구하는 소비자들은 개성적 이미지를 더 선호하고 있었다. 또 유명상표를 추구하는 소비자들은 청바지를 착용함으로써 개성적 인 이미지와 세련된 이미지를 표현하는 것을 더 선호한다는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제32권4호
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• pp.363-371
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• 1996

현행 국제해상충돌예방규칙에서는 침로와 속력을 유지할 의무가 있는 피추월선인 유지선, 어로에 종사중인 유지선, 횡단상태의 유지선 등의 유지선이 피항선과 아주 가까이 접근하여 피항선의 피항동작만으로 충돌을 피할 수 없을 때는 급박한 위험을 피하기 위한 조치로서 유지선의 충돌을 피하기 위한 최선의 협력동작에 관하여 규정하고 있으나, 이 규칙에서는 두 선박이 어느 정도의 거리로 접근하였을 때 유지선이 협력동작을 취하여야 하는지 안전한계의 피항개시거리에 대해서는 전혀 언급되지 않고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 유지선의 최선의 협력동작을 취할 시점의 기준이 되는 최소피항개시거리를 선체운동학적인 관점에서 해석.연구하고, 실선시험에서 구한 11척의 소형, 중형, 대형 및 초대형 선박의 조종성능수를 이용하여 최소피항개시거리를 산출하고, 이를 검토.고찰하였다. 이 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 소형선, 중형선, 대형선 및 초대형선을 막론하고 어느 선박에서나 유지선이 취하여야 할 최소피항개시거리가 가장 큰 경우는 양 선박이 조우하는 침로교각이 $90^{\circ}$이며, $90^{\circ}$와 $90^{\circ}$부근의 각도(70~$90^{\circ}$)에서 충돌의 위험이 가장 높다. 2. 침로교각이 $90^{\circ}$인 경우에 유지선이 취하여야 할 최소피항개시거리는 소형선(160~650톤급 선박)에서는 그 선박 길이의 약 6.8배 이상, 중형선(2,300~3,500톤급 선박)에서는 약 9.0배 이상, 대형선(22,000~62,000톤급 선박)에서는 약 5.4배 이상, 초대형선(91,000~139,000톤급 선박)에서는 약 6.8배 이상이 되어야 한다. 3. 소형선, 중형선, 대형선 및 조대형선을 막론하고 어느 선박에서나 침로교각이 $90^{\circ}$부근의 각도(70~$90^{\circ}$)에서 유지선이 취하여야 할 안전피항개시거리는 그 선박 길이의 9배 이상이 되어야 한다. 4. 소형선, 중형선, 대형선, 및 초대형선을 막론하고, 어느 선박에서나 침로교각이 크게 둔각인 경우에는 적은 예각인 경우보다 충돌의 위험이 더 크므로 더 큰 거리를 두고 피항동작에 들어가야 한다. 5. 유지선과 피항선간에 유지선이 급박한 위험을 피하기 위하여 침로만으로 최선의 협력동작을 취하는 경우 본 논문에서 계산한 각 침로교각에 대한 최소피항개시거리와 안전피항개시거리을 미리 염두해 두고 피항조선을 하게 되면, 감각에 의한 조선방법으로 야기되는 충돌해난사고를 지양 할 수 있으리라 사료된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.151-162
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• 2005

도로전광표지(VMS, Variable Message Sign)는 $\lceil$도로의 구조 시설에 관한 규칙$\rfloor$제 38조에 의하여 설치하는 교통관리 시설로서 도로교통의 원활한 소통과 안전을 도모하고 교통사고를 방지하기 위한 사전정보 제공을 위한 부속시설이다. 현재 ITS 산업이 활성화 되여 VMS의 기술적 요소가 발달을 거듭하면서, 보다 질적인 정보제공을 위하여 표출방식을 달리 하여 제공하고자 하는 노력이 여기저기서 시도되고는 있다. 그러나 표출방식별 효과에 대한 검증없이 사용되고 있거나 아직까지는 고정식(Stationary)위주의 표출방식만이 제한적으로 사용되고 있어 그 효과를 백분 활용하지 못하고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 정보를 인지하고 판단하는 운전자 관점에서 보다 실용적이고 효과적인 정보 전달을 위한 방안의 기초연구로서 인지반응 특성요소를 효과척도로 활용하여 표출방식간 유의성 검증을 실시하였다. 이를 위하여 3D-시뮬레이션을 개발하여 보다 객관적인 비교실험을 수행하였다. 표출방식 간 비교변수로는 VMS의 요구조건이자 운전자 인지특성을 대변할 수 있는 현저성, 판독성, 이해성으로 선정하여, 한 표출방식에 대한 각각에 특성실험을 동시에 수행하였다. 뿐만 아니라 기존의 인지 특성변수로 채택된 판독시간의 실험에 대한 피실험자의 측정오차를 줄이기 위하여 초점기록계(Eye Marker Recorder)를 이용하여 실험함으로서 보다 정량적이면서도 객관적인 판독시간을 측정할 수 있었다. 각각의 측정 변수들에 대한 표출방식간 유의성을 검증하기 위하여 각 변수의 데이터 범주에 맞도록 현저성은 교차분석으로, 판독성과 이해성은 분산분석으로 검토하였다. 그 결과 현저성은 플래쉬>고정식${\neq}>$스크롤 방식 순으로 유의미한 차이를 나타냈으며, 판독성은 고정식과 플래쉬 방식의 차이는 없었고 스크롤 방식의 경우만이 유의미한 차이로 판독시간이 증가함을 알 수 있었다. 또 이해성에 있어서 플래쉬>고정식>스크롤 방식 순으로 나타나 전체의 결과를 종합하여 볼 때 플래쉬 방식의 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.107-116
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• 2013

P300 문자입력기에 사용되는 대표적인 자극제시방법은 행-열 패러다임(RCP)이다. 그러나 RCP는 근접-혼동 오류와 이중-깜박임 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 RCP가 가지고 있는 두 가지 오류의 원천을 효과적으로 통제하는 하위블록 패러다임(SBP)을 제안하고 검증하였다. 15명의 실험참가자에게 RCP와 SBP를 모두 사용하여 문자를 입력하도록 하였다. 뇌파는 Fz와 Cz, Pz, P3, P4, PO7, PO8에서 측정하였다. 각 패러다임은 분류기를 학습시키기 위한 훈련단계와 문자입력기의 성능을 평가하기 위한 검사단계로 구성되어 있다. 훈련단계에서 18개의 문자를 입력하였으며, 검사단계에서 5명은 50개의 단어를 입력하였고 나머지 10명은 25개의 단어를 입력하였다. 정확도를 산출한 결과, SBP의 정확도는 83.73%로 RCP의 정확도 66.40%보다 통계적으로 유의하게 더 높았다. Pz에서 측정한 ERP를 분석하였을 때, 목표자극에 대한 정적 정점의 진폭이 RCP보다 SBP에서 더 크게 나타나 실험참가자들이 SBP에서 특정 문자에 더 많은 주의를 집중한 것으로 보인다. P300 문자입력기에 대한 사용용이성을 7점 척도로 측정하였을 때, SBP가 RCP보다 더 사용하기 쉬운 것으로 나타났다. 특히 RCP의 사용용이성은 대부분의 실험참가자들이 '힘들었다'는 범주에 응답한 반면, SBP의 사용용이성은 모든 피험자들이 '보통'과 '쉬웠다'의 범주에 응답하였다. 전반적으로 SBP가 RCP보다 우월한 것으로 평가되었으며, 논의에 SBP의 한계점에 대해서 기술하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권6호
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• pp.1309-1323
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• 2023

목적 크론병 환자의 자기공명영상 장운동기록(MR enterography; 이하 MRE)에서 단발 고속 스핀 에코기법(single-shot fast spin-echo; 이하 SSFSE)을 이용한 단일호흡영상(singlebreath-hold; 이하 SBH)과 다호흡영상(multiple-breath-hold; 이하 MBH)을 딥러닝 기반 재구성(deep-learning based reconstruction; 이하 DLR)의 유무에 따라 네 개의 영상에서 품질을 비교했다. 대상과 방법 이 연구는 후향적 연구로서, 크론병으로 MRE를 시행한 61명의 환자가 포함되었다. SBH와 MBH SSFSE 영상에서 각각 DLR과 고식적 재구성(conventional reconstruction; 이하 CR)을 시행한 영상을 획득했다. 두 명의 영상의학과 전문의가 네 가지 영상을 분석하여 전반적인 영상의 품질, 인공물, 선명도와 움직임 관련 신호 손실에 대하여 각각 5점 척도를 이용해 점수를 부여했다. 회장과 말단 회장, 결장에서 염증을 시사하는 세 가지 소견을 평가했다. 각 영상에 대해서 공간적 불일치 여부를 확인했고, 네 가지 영상에서 각각 다른 두 위치에서 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; 이하 SNR)를 계산했다. 결과 SBH SSFSE 영상에서 DLR을 적용한 경우 CR보다 영상의 품질, 인공물, 선명도가 통계학적으로 유의하게 개선되었다. 네 가지 영상 중 SBH-DLR 영상에서 SNR이 가장 높게 나타났다(p < 0.001). 염증 소견에 대한 판독자 간 일치율은 좋음에서 매우 좋음으로 나타났고(κ = 0.76-0.95) 시퀀스 간 일치율은 매우 좋음으로 측정되었다(κ = 0.92-0.94). 공간적 불일치는 SBH 영상보다 MBH 영상에서 통계학적으로 유의하게 빈도가 높았다(p < 0.001). 결론 SBH-DLR 영상은 MBH-CR 영상과 비교했을 때 동등한 영상 품질과 성능을 보여주었다. 또한, MBH 영상에 비해 절반 이하의 시간과 단일 호흡만으로 영상을 획득할 수 있으며 공간 불일치를 줄일 수 있는 대체제로 사용할 수 있다.