대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
수요관리와 정전에 대한 비상전원 기능을 갖춘 하이브리드 전력저장시스템으로 비상발전설비가 필요한 빌딩 및 공장건축 시에 투자비를 최소화하고, 상시 전력비를 절감함으로서 경제성을 확보할 수 있 기술을 개발함으로써 새로운 비즈니스 모델을 제시한다. 평상시에 STS(Static Transfer Switch)를 통해 부하에 계통 전력을 공급하고 PCS는 계통에 병렬로 연계되어 수요관리를 수행한다. EMS는 수요예측을 통한 전력의 효율적 운용을 위해 ESS에 충방전 지령을 PMS(Power Management System)로 하달하고 PMS는 다시 PCS 제어기로 지령을 전달하여 시스템을 운용한다. 정전시에는 STS가 계통으로부터 빠르게 이탈되면서 PCS는 독립 전원이 되어 부하 측에 정전압/정주파수의 전력을 공급할수 있는 구조이다. 따라서 하이브리드 ESS에 대한 실 계통 연계 및 독립 운전 성능 검증을 통한 신뢰성을 확보할수 있고, 저탄소 녹색성장 기술의 효율적 전력망과 연계 운영이 가능하게 함으로써 ESS 연계를 통한 신재생에너지 발전에 의한 불규칙한 전력 품질개선, 피크부하 기여도 제고가 가능하다. 또한 현재 석탄 화력이 담당하고 있는 주파수추종 예비력을 ESS로 대체함에 따라 연료비가 높은 LNG 발전기 가동비용을 절감할 수 있는 기대효과가 있다.
청소년의 과도한 스마트폰 사용은 성장 발달에 부정적인 영향을 미치고, 의존이나 중독의 위험과도 관련되어 있다. 본 연구는 스마트폰 사용목적과 주요상담자를 중심으로 청소년의 스마트폰 사용시간증가의 위험요인을 확인하고자 하며, 이를 통해 청소년의 스마트폰 사용현황과 원인을 이해하고 원인에 따라 올바르게 교육하고 대처하는데 활용하고자 한다. 본 연구를 위하여 제13차(2017년) 청소년건강행태온라인조사 참여자 중 스마트폰 사용자 54,601명의 자료를 복합표본분석을 적용하여 분석하였다. 그 결과, 스마트폰 사용시간은 주당 평균 28.06시간이었고, 유용성, 오락성, 사교성의 사용목적 순서로 평균사용시간 비율이 증가하였다. 사교성 목적의 어플리케이션 유형을 주로 사용하는 경우 사용시간이 평균이상인 비율이 가장 많았고, 유용성 목적보다 사용시간증가의 위험이 2.19배 높았다. 주요상담자가 또래집단인 경우, 부모인 경우에 비해 사용시간증가의 위험은 1.43배 높았다. 이러한 결과들은 청소년의 스마트폰 사용을 조절하기 위하여 단순히 시간을 제한하는 것이 아니라 관련 원인을 파악하여 교육하고 대처할 필요가 있음을 보여준다.
국내 산업성장의 동력이 되는 기업의 기술 및 사업역량 확보를 위해, 2014년 이후 정부기관을 중심으로 『기술거래 시장 활성화』, 『기술금융 기반의 R&D 사업화지원』등 다양한 형태로 사업화 성과창출을 위한 정책 프로그램이 수행되어 왔다. 현재까지 기술가치평가 이론과 평가변수에 관한 다양한 연구가 각계 전문가들에 의해 수행되고 기술사업화 현업에서 이용되어 왔으나, 평가현장에서는 평가목적 상의 기대보다 기술가치평가 금액이 적게 산출되는 등의 한계점이 존재하여, 그 실용성에 의문이 제기되어 왔다. 또한 미래에 대한 정성적 추정에 기반한 현행 기술가치평가 프로세스는 평가결과에 대한 객관성과 신뢰성 확보를 위해 데이터에 근거한 참조 인프라 구축이 필요한 시기에 이르렀다. 본 연구에서는 기관별로 구축된 평가인프라를 살펴보고, 최신의 인공신경망 및 딥러닝 기술을 기술가치평가 시스템에 탑재하기 위해 핵심변수 기반의 가치금액 추정 시뮬레이션과 매출액 및 정성평가점수의 예측을 위한 적용 가능성을 살펴본다.
본 연구에서는 매실에 가장 큰 피해를 주는 복숭아 씨살이좀벌의 방제 적기 안내를 위해 3D 영상을 활용한 매실 인식 및 크기 추정 프로그램을 통해 매실 크기를 예측하였다. 3차원 영상 측정이 가능한 Kinect 2.0 Camera 및 RealSense Depth Camera D415를 사용하여 야간 영상 촬영을 진행하였다. 획득한 영상을 토대로 MATLAB R2018a를 이용하여 영상 전처리, 크기 추정이 가능한 매실 추출, RGB 및 Depth 영상 정합 및 매실 크기 추정의 4단계로 구성된 매실 인식 및 추정 프로그램을 구현해 매실 성장 단계를 고려하여 2018년의 5개 영상 및 2019년의 5개의 영상을 분석하였다. 10개 영상에 대해 프로그램을 구동하여 얻은 결과를 통해 매실 인식률의 평균 61.9%, 매실 인식 오류율 평균 0.5% 및 크기 측정 오차율 평균 3.6%를 도출하였다. 이러한 매실 인식 및 크기 추정 프로그램의 지속적인 개발은 향후 정확한 열매 크기 모니터링 및 복숭아 씨살이좀벌의 적기 방제 시스템 개발을 가능하게 할 것으로 예상한다.
미얀마는 아시아 국가 중 개발 가치가 높은 미개발 국가이다. 이에 미국을 비롯한 다양한 국가에서 시장 진출을 고려하고 있는 상황이다. 이러한 측면에서 부동산 개발 프로젝트의 수요는 외국인들의 유입 증가와 미얀마 경제성장에 따라 증가할 것으로 예측된다. 하지만 미얀마는 국가적 리스크를 포함해 해외 진출기업의 측면에서 위험도가 높은 국가이다. 이에 본 연구에서는 미얀마에 관한 자료분석을 실시해 리스크 유발요인을 추출한 후 전문가(법률, 금융, 기술, 현지 전문가) 심층인터뷰를 실시하였다. 이를 통해 106가지 리스크 요인을 추출하였으며, 친화도법을 활용해 3차에 걸친 그룹핑 작업을 실시하여 최종 리스크 분류 체계를 구축하였다. 그리고 AHP 기법을 활용해 각 요인별 상대적 중요도를 분석하여 제시하였다. 그 결과 해당 국가 관련 리스크, 자금 관련 리스크, 분양 관련 리스크의 중요도가 높게 나타났다. 본 연구결과는 미얀마 부동산 개발형사업의 진출기업에게 리스크관리 기준을 제공할 것으로 기대된다.
우리나라는 1960년대 이후, 공산품의 수출 증가로 인하여 경제성장을 거듭하며, 도시화 및 산업화가 급격하게 진행됨에 따라 교량 등과 같은 교통 기반시설이 급격하게 증가하였다. 교통기반시설 중 교량의 규모가 대형화되면서 교량의 상부 구조물에 대한 안정성 검토가 활발하게 이루어지고 있으나 교량 하부 구조물을 대상으로 한 세굴 안정성 검토는 충분히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교량의 하부 구조물인 교각에서 발생하는 세굴 현상에 따른 대규모 재해를 예방하기 위한 기초 연구로서 17개의 교각 세굴심 산정식을 바탕으로 계산된 교각 세굴심 깊이와 수리 모형실험을 바탕으로 측정된 세굴심에 대하여 단순선형회귀모형을 활용하여 분석하였다. 그 결과, 교각 세굴심 산정공식 중 가장 우수한 방법은 Coleman(1971)방법이 선정되었으며, 교각 세굴심 산정에 가장 유효한 방법은 Froehlich(1987) 방법으로 확인되었다. 또한, 단순회귀모형을 활용하여 검토한 결과 CSU(1993), Coleman(1971) 및 Froehlich(1987) 교각세굴심 산정식이 국내 하천특성을 반영하여 가장 유사한 세굴심을 예측 할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 하천설계에 있어 우리나라 환경에 적합한 세굴심을 산정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
친환경 에너지원 개발에 관한 관심이 증가하면서, 해상풍력발전기 시장은 매년 높은 증가율을 보이면서 성장하고 있다. 이와 맞물려 대용량 해상풍력발전기를 설치할 수 있는 설치선의 수요 또한 급증하고 있다. 풍력발전기 설치 선박(Wind Turbine Installation Vessel)은 설치 및 해체를 위하여 레그(Leg)와 스퍼드캔(Spudcan)을 해저면에 관입시켜서 고정하며, 이때 스퍼드캔 구조 강도 안전성에 대한 검토는 전체 시스템과 연관된 중요한 문제이다. 본 연구에서는 현재 선급에서 제시하고 있는 절차서를 분석하고, 실제 발생할 수 있는 하중 시나리오를 반영한 새로운 절차서를 제안하였으며, 유한요소해석을 통한 검증을 하였다. 기존 방식은 해저면의 기울기와 레그에 발생하는 휨모멘트 그리고 형상에 따른 영향을 검토하지 않기 때문에, 허용응력보다 작은 최대 응력 값을 보이지만, 신규 절차에 따른 결과는 대부분 구조보강이 발생하였다. 이러한 현상은 해상풍력발전기의 크기가 커지면 커질수록 차이가 크게 나타나며, 실제 관입(Pre-load) 조건을 고려하면 상당수의 부재에서 구조적 문제가 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 더욱 실제적인 작업조건을 고려한 절차서를 제안하였고, 적용 시 문제점들에 대해서 구조해석을 통한 검증을 수행하였다.
본 연구는 VR 체험 콘텐츠 기술 동향에 대해 알아보기 위해 현재까지 출원 및 등록된 기술특허를 도출하고, 그 중에서 핵심특허 기술을 중심으로 분석하였다. 2020년 6월까지 공개된 한국, 미국, 일본, 유럽 및 PCT의 특허를 대상으로 하였고, WISDOMAIN 검색 DB를 주요하게 사용하여 특허검색을 실시하였다. 특허검색을 위한 키워드는 가상현실(VR)을 이용한 체험 기술 관련이였으며, 도출한 키워드를 조합하여 검색식을 작성한 후 총 1,013건의 데이터를 얻게 되었다. 그 중에서 유효특허 선별 결과 총 65건의 데이터를 추출하였고, 이를 대상으로 정략분석을 진행하였다. 전체 출원 동향을 살펴보면 한국의 특허 출원이 대부분을 차지하였고, 노이즈 특허는 가상현실(VR) 기술을 구현하기 위한 시스템 관련 장치이다. 미국과 유럽은 증강현실(AR) 기술개발에 집중하고 있는 것으로 나타났다. 가상현실(VR) 체험 기술은 2017년부터 특허 출원이 급격히 증가하였고, 기술 성장단계는 태동기에서 성장기로 넘어가는 시기인 것으로 파악되었다. VR 체험 관련 유효특허를 살펴본 결과 농촌투어, 전시, 교육, 공연 등 다양한 분야에서 기술이 검색되었으며, 콘텐츠 저작과 일반 가상체험 관련 기술에 대한 특허도 검색되었다. 향후 VR 산업의 발전 가능성을 예측해 본다면 더욱 더 다양한 분야에 대한 기술개발과 특허 출원을 진행하여 지식재산권 선점에 대한 대응이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 저성장 고령화 시대에 노후대비 수단으로 관심 받고 있는 부동산 임대소득에 주목하여 연구를 진행하였다. 소득의 단절과 평균수명의 연장으로 힘든 노후 생활을 하여야 하는 시기에 임대소득은 사회의 안전망으로서 기능을 수행한다고 보여진다. 이에 본 연구는 전국에 임대부동산을 소유한 1,025가구를 대상으로 다음과 같은 연구를 하였다. 첫째, 임대부동산 소유자 가구특성과 부동산임대소득에 어떠한 관련성이 있는지를 분석하고 둘째, 임대소득 외에 다른 소득 활동을 하는 집단과 소득 활동 없이 임대소득만 있는 집단 간의 임대소득에 차이가 있는지를 살펴보았다. 분석 결과, 인구 사회학적 특성 중에는 성별과 배우자 유무가 임대소득에 유의미한 변수로 파악되었고. 경제적 특성 중에는 소득과 총부채액 등이 유의미한 변수로 나타났다. 소득 활동을 하는 경우 임대소득은 낮고, 총 부채액이 많은 경우 임대소득은 높았다. 그러나 금리가 올라가고 예측 불가능한 원인으로 경제 불황이 장기화될 경우 투자자는 2중고에 고통 받을 수도 있다. 이에 대비한 부동산보유 기간 완화 등 부동산 정책적 대안 검토가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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