• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2002년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.147-153
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• 2002

연안도시에서 인구증가와 산업활동으로 인해 연안과 강의 폐기물에 대한 효과적인 제어의 필요성이 점차 증가되어 왔다. 이렇듯 수역에서 처리되는 폐기물의 량은 급격히 증가하였고, 수질을 깨끗하게 유지하기 위해서 이를 지속적으로 추적하는 것은 필수적이다. 이 분야에서 수질과 관계된 조사와 연구는 계속 진행되었으나, 해저면에서 폐기물 처리의 조직적인 조사는 무시거나 경시되어왔다. 본 연구에서 양방향 음파탐사기로 얻은 이미지로부터 해안과 강의 바닥에서 페기물 분포의 상태를 조사하였다. 해저에서 양방향음파탐사기에 의해 전해지는 소리의 강도는 해저면에서 폐기물의 일반적인 분포와 특징을 알려주며, 선박의 좌우현 대하여 각각 22m~112m, 폭으로 44m~224m의 넓이를 예인선의 예인케이블에 의해 연결된 tow fish에서 변환기로부터 스캔된 이미지가 제공된다 모든 데이터는 DGPS에 의한 위치 정보와 함께 높은 칼라 해상도(1280 $\times$ 1024 픽셀)로 실시간으로 표시된다. 현장측정과 기록된 이미지의 분석으로 해저에 투기된 폐기물의 위치 및 분포를 나타낼 수 있었으며 나아가 투기폐기물들의 회수와 처리를 제어하는 시스템을 계획하기 위해 기초가 되는 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있었다

• 산업융합연구
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• 제21권3호
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• pp.189-194
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• 2023

최근에 유연 전자소자에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서 유연 전자소자용 금속기반의 투명 전도막으로 Ag 나노와이어로 그 가능성을 평가하였다. 이를 위해 신개념의 브러시 코팅법과 상압플라즈마 기반의 아르곤 플라즈마 증발법으로 Ag 나노 물질을 글라스에 형성시켰다. 먼저 브러시로 Ag 용액을 글라스에 코팅하고, 남아있는 용매는 상압플라즈마로 제거한다. 이 용매 증발 과정에서 상압플라즈마와 용매의 반응에 의해 소리가 발생하기 때문에 용매의 남아있는 정도를 확인할 수 있다. 막의 코팅 횟수에 따른 반사도, 투과도, 흡수도와 같은 광특성 및 전기적인 결과들을 관찰하기 위하여 최대 5번 코팅하여 그 결과들을 분석하였다. 광에 의한 Ag 나노와이어와의 상호작용을 조사할 목적으로 빛의 파장을 200nm부터 800nm까지 변화시키면서 반사도 및 투과도를 측정하였으며, 반사도와 투과도 모두 5번 코팅한 샘플에서 가장 큰 변화를 나타내었다. 특히 흡수도의 경우 반사도나 투과도의 데이터와는 다르게 코팅에 따라 Ag 나노와이어의 빛에 대한 흡수도 증가 추이를 명확하게 확인할 수 있었다. 전기적인 특성은 4번 이상 코팅했을 때부터 큰 변화가 있었으며, 특히 5번 진행시 kΩ/cm2보다 낮아진 저항값을 보였다. 이러한 광 및 전기적인 결과들을 기반으로, 향후 전자소자에 적용하여 투명 전도막으로의 가능성을 검증할 계획이다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.250-258
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• 2007

현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제26권1호
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• pp.93-117
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• 2024

EU는 2022년 2월, 기업 공급망의 환경·인권 리스크 실사 이행 및 정보공시를 의무화하는 EU 기업 지속가능성 실사 지침(EU Corporation Sustainability Due Diligence Directive) 초안을 발표하였다. 추후 해당 지침의 최종안이 확정 및 발효되면 EU 회원국은 2년 내에 이를 자국법으로 제정하여야 한다. 본 연구에서는 EU가 요구하는 공급망 실사 의무 요건에 대한 13개 국내 제약·바이오 기업의 대응 현황을 살펴보고, 환경·인권 영향 관리를 잘하고 있다고 평가받는 13개 글로벌 선진 기업의 대응 현황과 비교 분석하였다. 비교 분석을 위해 R을 활용해 텍스트 마이닝 분석을 수행하였다. 기본적인 단어빈도와 동시출현단어를 분석하였고 Latent Dirichlet Allocation 기법을 적용해 토픽 모델링을 수행하였다. 분석 결과, 선진 기업 대비 국내 제약·바이오 기업은 부정적 이슈의 식별 및 보고 체계와 공급망 실사 이행 프로세스가 미흡하며, 환경·인권 정보공시를 위한 데이터 관리 고도화가 필요한 것으로 나타났다. 또한 국내 제약·바이오 기업은 단순히 자금 지원 등의 수준을 넘어 중소기업 공급망이 가진 리스크를 체계적으로 파악하고, 이를 저감할 수 있는 차별화된 지원방안을 마련하여야 할 것으로 판단된다. 정부 역시 전문가 컨설팅, 재원 지원 등 국내 제약·바이오 기업 공급망 실사 대응 역량 강화를 위한 지원과 함께 우리나라의 독자적인 공급망 환경·인권 관리제도 의무화 시행을 통해 정책적인 뒷받침을 강화할 필요가 있다.

• 디자인학연구
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• 제19권2호
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• pp.241-250
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• 2006

한국의 고유 문자인 한글은 학자들의 연구를 바탕으로 제자원리에 따라 창제되었다. 세계 대부분의 문자들이 자연 발생적으로 생겨난 것에 비해 한글은 문자를 만들던 당시 언어에 대한 정밀한 분석을 토대로 하여 만들어져 세계의 문자 중에서 가장 과학적이고 합리적이다. 하지만 한글 글꼴 디자인은 창제이념의 과학성과 합리성을 올바르게 계승하지 못하고 있다. 그 이유는 당시 사용되던 한자의 영향으로 네모 틀 형식을 그대로 사용했기 때문이다. 네모글꼴 한 벌을 디자인하려면 무려 11,172자를 만들어야 한다. 이는 자모 28자의 조합으로 모든 소리를 시각화 할 수 있도록 만들어진 한글의 장점을 제대로 살리지 못하고 있는 것이다. 네모글꼴의 문제점에 대한 인식은 1900년대 서구로부터 도입된 타자기의 등장으로 시작되었다. 타자기는 한글의 모아쓰기 원리를 활용하여 닿자와 홀자를 키보드에 배열하므로 활자를 쉽게 조합해서 쓸 수 있다. 이렇게 인식하게 된 개념이 탈네모글꼴이다. 그중 특히 세벌식 글꼴은 닿자와 홀자 그리고 받침자를 합하여 총 67자를 기본 자수로 제작할 수 있다. 세벌식 글꼴 개념은 기존의 네모글꼴이 지니고 있는 문제점을 보완해 줄 수 있는 대안 일뿐 아니라 한글 창제 이념의 본래적 의미를 계승하는 길이기도 하다. 이에 한글의 기계화로 비롯된 세벌식 글꼴 디자인의 역사를 살펴보므로 미래 한글 글꼴 디자인이 나아가야 할 길을 제시하려고 한다. 탈네모글꼴 디자인은 디지털 기술 발달로 인해 발전을 거듭하므로 정보화 시대가 요구하는 기능적이고 합리적인 특성에 부합되고 있다. 훈민정음이 한자의 영향에서 벗어나 문자적인 독자성을 획득하려고 했던 것처럼 탈네모글꼴 디자인이 우리 글꼴 디자인의 정체성을 회복할 수 있는 길이라는 것을 밝히려 한다. 적용될 수 있는 개념이다.조를 벗어나면서도 활기찬 가로의 이미지를 갖게 되는 것은 가로공간의 구조적요소 이외에 가로공간 활성화인자에 의해 많은 영향을 받고 있다는 것을 알 수 있었다. 즉, 이런 구조를 가진 한국의 상업지역의 가로인 경우 연도건물, 보도, 수경시설 등의 인자 순으로, 일본의 업무지역의 가로인 경우 수경시설, 연도건물, 보도인자 순으로 가로활성화에 영향을 주고 있다는 것을 알 수 있었다.과 대동소이했다. 물리적인 특성값(고유저항, 자기유도, 초투자율, 손실계수, 큐리온도 등)으로 미루어보아 각종 microwave 통신기기 core 및 고 투자율 deflection yoke core 등으로 사용이 가능하다.의 쐐기를 사용할 때 MU값이 크다. 결론: 수집된 광자선 빔 데이터를 분석하여 빔데이터의 정확성과 치료계획용 시스템의 계산 정확성을 대략적으로 점검 할 수 있는 기준 값을 제시하였다.동결이 요구되며 본 연구에서 이용된 OPS 동결 방법이 폭넓게 활용될 것으로 사료된다.며 이 때가 최상의 교배 적기로 사료되며, 혈장 progesterone농도가 4.0 ng/ml 이상으로 증가한 날(Bay 0)을 기준으로 하였을 때부터 CI는 혈장 estradiol-$17{\beta}$ peak 후 1일째인 최고치를 나타내었고, CI peak 후 1일째인 Day 0에 혈장 progesterone 농도가 최초로 4.0 ng/ml 이상으로 증가하여 CI가 90% 이상으로 지속된 시기가 최상의 교배 적기임이 확인되었다. 따라서 혈장 progesterone농도 측정으로 정확한 배란 시기 및 교배 적기를 판정할 수 있으나, 시설비가 저렴하고 검사 방법이 간단한 질 세포 검사가 Shih-tzu 견에서 발정 주기, 교배 적기 및 배란

• 한국환경생태학회지
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• 제33권6호
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• pp.664-676
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• 2019

본 연구는 국내 고산지대인 태백산국립공원에 서식하는 매미류의 생물음향 및 서식환경 분석에 목적이 있다. 매미 번식울음 녹음 데이터는 2018년 7월부터 9월까지 약 3개월간 태백산국립공원 내 대덕산계곡과 백천계곡에 녹음장치를 설치하여 24시간 매일 녹음하였다. 매미 서식분포 데이터는 2018년 8월에 태백산국립공원 탐방로에 위치한 111개소에서 소리를 녹음하였다. 기상 데이터는 기상청 태백시 기상 자료를 활용하였다. 연구 결과, 태백산국립공원에 출현한 매미류는 소요산매미, 참깽깽매미, 호좀매미, 참매미, 애매미 5종이었다. 매미별 출현 시기는 소요산매미는 7월 초순부터 7월 중순까지 울었으며, 참깽깽매미, 호좀매미, 참매미, 애매미는 7월 중순부터 9월 초순까지 울었다. 매미별 일주기 패턴은 참깽깽매미, 호좀매미, 참매미가 06~07시에 번식울음을 시작하였고, 울음 종료 시각은 3종 모두 19시 전후로 나타났다. 울음 피크 시간대는 참깽깽매미 11시, 참매미 12시, 호좀매미 13~14시경으로 나타났다. 태백산국립공원에 서식하는 매미 번식울음에 영향을 미치는 환경요인을 로지스틱 회귀분석으로 분석하였다. 분석 결과, 참깽깽매미, 호좀매미는 평균기온이 1도 높아질수록 울 가능성이 1.192배, 1.279배 높아졌다. 참깽깽매미, 참매미는 일조량이 1시간 길어질수록 울 가능성이 4.366배, 2.624배 높아졌다. 종간영향은 참깽깽매미는 참매미가 1번 울면 울 가능성이 14.620배 증가하며, 호좀매미는 참매미가 1번 울면 울 가능성이 2.784배 증가하였다. 참매미는 참깽깽매미가 울면 울 가능성이 11.301배 증가하며 호좀매미가 울면 울 가능성이 2.474배 증가하였다. 참깽깽매미와 호좀매미는 서로 영향을 주고받지 않았다. 종별 서식환경 분석 결과, 각 매미가 서식하는 지점의 평균 해발고도(Altitude)는 참깽깽매미 1,046m(780~1,315m), 호좀매미 1,072m(762~1,361m), 참매미 976m(686~1,245m)으로 나타났다. 호좀매미와 참깽깽매미는 낮은 고도에서 발견되는 참매미와 달리 700m 이하 해발고도에서 확인되지 않았다. 각 매미가 서식하는 평균 방향(Aspect)는 참깽깽매미가 166°(125~207°) 방향에서 발견되었고, 호좀매미가 100°(72~128°) 방향에서 발견되었으며, 참매미가 173°(118~228°) 방향에서 발견되었다. 매미별 분포도를 확인하였을 때, 태백산 문수봉을 기준으로 동남향 능선 밑 경사지에서 매미가 주로 분포하고 있었다. 결과를 종합하면, 태백산국립공원에 서식하는 참깽깽매미와 호좀매미는 한반도 전역에서 서식하는 참매미보다 높은 해발고도에서 서식하였다. 또한 매미가 주로 서식하는 방향은 일조량 확보가 용이한 동남쪽(100~173°) 지형으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.