• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.177-192
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• 2021

경제협력개발기구 개발원조위원회에서는 국제적으로 통용되는 공적개발원조위원회 5대 평가기준 개편에 대하여 논의하고 1991년 공적개발원조 평가 시 적절성·효율성·효과성·영향력·지속가능성 등 5대 평가 기준의 적용을 권고한 바 있다. 본 연구는 2019년부터 네팔에서 시행 중인 포용적 비즈니스 프로그램의 평가에 있어 경제협력개발기구 개발원조위원회 평가기준을 적용하여 분석하고 개선과제를 도출하는데 있다. 연구 방법은 네팔 현장조사와 포커스 그룹 미팅 방법을 적용하였다. 연구 결과 네팔 포용적 비즈니스 프로그램의 적절성은 장애인, 고아 여성 등 취약계층 대상 지속적인 고용과 일자리 창출에 부합되었고 특히, 한국의 시각적 특수효과에 대한 수요가 증가하는 시점인데다 네팔 취약계층 대상 컴퓨터 그래픽 전문교육을 통한 인력양성이라는 점에서 프로그램이 적정하다고 볼 수 있다. 효율성은 작업지시와 작업컨펌 등의 과정이 전자식 관리 툴로 이루어지고 결과물의 납품이 온라인으로 전송되어 타업종에 비해 시간과 비용이 절감된다는 점에서 효율적이라고 할 수 있다. 효과성은 본 사업이 네팔의 장애인, 고아 여성 등 취약계층 대상 컴퓨터 그래픽 전문교육을 실시하고 수료생을 직원으로 채용하는 등 양질의 일자리를 제공한 점에서 효과성이 있는 프로그램이라고 할 수 있다. 지속가능성은 코이카 포용적 비즈니스 프로그램이 기존 농업, 제조업의 분야에서 종사하는 취약계층들로 하여금 컴퓨터 그래픽 업종에 종사하게 한 점과 영화, 캐릭터, 교육사업의 확장성, 타국가의 롤모델이 될 수 있는 점에서 지속가능성이 있다고 볼 수 있다. 향후 공적개발원조의 규모가 증가할 것을 고려한다면 체계적인 모니터링 시스템과 환류체계의 구축 등 공여국과 수원국 양국간 사업의 지속방안 마련이 요구된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제54권2호
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• pp.110-118
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• 2022

칸디다혈증(candidemia)은 이환율과 사망률을 높이는 주요 원인으로 입원 환자에서 심각한 위험으로 남아 있으며 의료비용을 증가시킨다. 2009년부터 2018년까지 S병원의 혈액배양 검사에서 분리된 칸디다 균주 3,533건을 대상으로 시기별 분리빈도, 연도, 성별, 나이, 병동 등에 따라 분석하였다. 전체 기간 중 혈액 배양 의뢰 건수 717,996 중에 54,739건이 배양 양성으로 7.6%의 양성율을 보였으며 칸디다 분리률은 1,036명의 환자에서 3,533건으로 6.4%였다. 균종의 분포는 C. albicans (33.8%), C. tropicalis (28.6%), C. glabrata (19.8%), C. parapsilosis (7.8%), C. krusei (4.0%) 이다. 전기/후기 분리에서는 C. tropicalis가 3.8% 감소하고 C. glabrata는 3.4% 증가하였다. 50세 이후 연령이 증가할수록 분리 빈도가 높았으며, 1~10대에서는 C. parapsilosis (31.3%), 41~50대에서는 C. tropicalis (30.3%), C. glabrata (27.6%) 순으로, 80대에서는 C. tropicalis (28.6%)가 상대적으로 자주 분리되었다. C. krusei 는 여성(60.9%)에서 상대적으로 높은 비율로 분리되었다. 따라서 Candida 균종의 분포를 지속적으로 감시하고 신속한 동정 결과를 제공하여 적절한 치료 및 항진균제 치료 지침을 위한 체계적이고 지속적인 병원감염관리 시스템이 이루어져야 할 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권3호
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• pp.334-346
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• 2022

중·소규모 사업장에서 중대산업사고가 발생되고 있는 원인 중 하나는 공정안전관리(PSM) 체계를 이해하고 적용하는데 관련 지식 및 정보 부족이다. 이를 해결하기 위해서는 PSM에 대한 실질적이며 지속적인 이행 수준을 확보하고 추적관리를 통해 인적오류를 제거할 수 있는 프로토콜이 뒷받침되어야 하나 그동안 이에 대한 연구가 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 고용노동부 고시의 규정과 전국 300인 미만 중·소규모 PSM 사업장 200여 개사를 대상으로 행정처분 위반 사례를 조사·분석하였다. 이를 기반으로 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 중·소규모 사업장의 인적오류 제거를 통한 중대산업사고예방에 기여하고자 하였다. 본 연구를 통해 얻어진 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 프로그램 접근 편의성을 위해 스마트 기기에서 QR코드를 통해 웹에 접속하여 설비의 제원 검색 기능, 고장 사유, 사진을 확인함으로써 실시간 점검, 정비요청을 할 수 있게 하였다. 둘째, 변경 대상 파악, 위험성 평가, 작업자 교육, 가동 전 점검을 프로그램과 연계하여 작업 시작 전부터 종료까지 모든 절차를 관리자가 추적관리 가능하도록 하였다. 셋째, 작업 완료 후 개선된 사진과 함께 수리, 시간, 비용 등을 등록하여 축적된 자료를 기반으로 설비의 수명 예측과 신뢰성을 검증하게 하였다. 이러한 연구결과는 중·소규모 PSM 사업장에게 실질적이고 체계적인 운영에 도움이 될 수 있으며 향후 정부 주도로 중·소규모 PSM 사업장을 대상으로 스마트팩토리 구축 시 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 보급하는데 유용하게 활용되리라 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1209-1215
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• 2022

선택적 촉매 환원법(SCR)은 질소산화물(NO_x)을 저감하는 매우 효율적인 방법으로 알려져 있으며 발생된 질소산화물(NO_x)을 질소(N₂)와 수증기(H₂O)로 환원시키는데 촉매 작용을 한다. 질소산화물(NO_x) 저감 성능을 결정하는 요소 중 하나인 촉매는 셀 밀도가 증가하면 촉매효율이 증가하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 실습선 세계로호에 설치되어 있는 발전 기관의 배기가스 조건을 모사한 실험장치를 통하여 100CPSI(60Cell)촉매의 부하에 따른 질소산화물(NO_x) 저감 성능을 확인하고 세계로호에 설치되어 있는 25.8CPSI(30Cell) 촉매의 기존 연구 자료와의 비교를 통해, 셀 밀도가 질소산화물(NO_x)의 저감에 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 실험용 촉매는 셀 밀도만 변화를 주었고 형태는 벌집형(honeycomb), 조성물질은 V₂O₅-WO₃-TiO₂를 동일하게 사용하여 제작하였다. 실험결과 100CPSI(60Cell) 촉매의 질소산화물(NO_x) 농도 저감율은 평균적으로 88.5%이며 IMO specific NOx 배출량은 0.99g/kwh로 IMO Tier III NOx 배출기준을 만족하였다. 25.8CPSI(30Cell) 촉매의 경우, 질소산화물(NO_x) 농도 저감율은 78%, IMO specific NOx 배출량은 2.00g/kwh 이었다 두 촉매의 NOx 농도 저감율과 IMO specific NOx 배출량을 비교하였을 때, 100CPSI(60Cell)촉매가 25.8CPSI(30Cell) 촉매보다, NOx 농도 저감율은 10.5% 높고 IMO specific NOx 배출량은 약 2배 적은 것을 확인하였다. 따라서 촉매의 셀 밀도를 높임으로써 효율적인 탈질효과를 기대할 수 있으며 향후 실선 테스트를 통하여 검증한다면 촉매의 부피 저감을 통한 제작 비용을 줄이고 협소한 선박 기관실을 효율적으로 사용하기 위한 실용적인 자료로서 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.79-105
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• 2023

지구온난화와 기후변화 등의 유례없는 기상이변으로 전 세계 곳곳이 극심한 몸살을 앓고 있으며, 경제적 손실 또한 눈덩이처럼 불어나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 '파리기후변화협정(The Paris Agreement)'이 체결되어 지구의 평균온도 상승을 1.5℃ 아래로 유지하기 위한 정부간 협의체가 결성되었으며, 우리나라도 2050년 탄소중립을 선언함으로써 기후재앙을 막기 위한 노력을 진행하고 있다. 특히, 온실가스 배출로 인한 기온상승은 수출 의존도가 높은 우리나라 경제는 물론 환경과 사회 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 교통수단의 다변화가 가속화되면서 수단선택의 변화도 크게 증가하고 있는 가운데 저성장 시대의 개발 패러다임이 도시재생으로 변화함에 따라, 노선의 수요 감소, 선형 개량, 도심 철도의 외곽 이설 등에 영향을 받아 증가하고 있는 철도 유휴부지 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 철도 유휴부지를 활용한 태양광발전은 '재생에너지 3020'의 태양광발전 목표를 일부 달성하면서도, 입지를 둘러싼 환경훼손과 주민 수용성 문제에서 자유로워질 수 있는 장점에도 불구하고, 설비실태나 설비계획에 있어 미진한 상황이다. 이에, 본 연구에서는 국가철도공단과 재생에너지클라우드플랫폼에서 제공하는 데이터를 활용하여 태양광발전 설비 설치가 가능한 적합 유휴지를 발굴 및 분석하는 알고리즘을 개발하고, 사용자가 원하는 조건을 고려한 잠재적인 적합 지역을 탐색 및 도출함으로써, 개발 초기 설비나 확충 등에 소요되는 막대한 비용을 절약할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 다양한 군집분석을 활용하여 철도 유휴부지에 태양광발전 설치입지를 도출할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하고, 면적, 설치용량, 발전량, 예상수익 등이 모두 높은 '태양광발전 설치 적극권장 지역' 202곳을 도출하였다. 이를 바탕으로 경제와 환경을 동시에 고려한 관점에서 의사결정자의 합리적인 판단을 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3A호
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• pp.201-209
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• 2010

일반적으로 PSC 거더 교량은 철근 콘크리트 부재와 달리 전단면을 사용하여 외부하중을 저항한다. 또한 설계와 시공의 용이성, 구조적 안전성, 경제성, 유지관리의 편리성 등의 장점 때문에 30 m 이하의 중/소 경간 교량에 많이 적용되고 있다. 그러나, 최근 전세계적으로 환경, 미관 등에 관심이 높아짐에 따라, 교량의 경간은 점점 길어지는 추세이다. 이러한 추세는 케이블 교량뿐만 아니라 PSC 교량에서도 나타난다. 본 연구는 시대적 흐름에 맞춰 PSC 거더를 50 m 이상의 장경간에 적용하기 위한 연구의 일환으로 상부에 H형 강재가 도입된 중공 박스 합성거더를 개발하였다. 개발된 거더는 타설 전 상부에 H형 강재에 미리 비부착 압축 프리스트레스를 주어 거더의 성능저하 시 프리스트레스력을 제거하여 성능을 회복시키는 방법이다. 개발된 거더는 실제 교량에 사용하기위한 필수적인 정적실험을 3점 재하로 4단계로 구분하여 수행하였다. 1차 하중은 균열발생시점까지로 하였으며, 하중 제거 후 미리 상부강재에 도입된 프리스트레스력을 제거하여 거더의 성능회복력을 확인하였다. 그 후, 거더가 파괴될 때까지 하중을 재하하였다. 실험 결과, 18.7 mm의 잔류변형이 발생하였으나, 상부 강재의 PS 제거에 의해 7.7 mm로 회복되었다. 즉, 상부 H형 강재에 도입된 비부착 압축프리스트레스의 제거에 의한 거더 하연의 추가 압축응력으로 하중 증가에 따른 잔류변형을 약 60%가량 회복시키는 성능향상을 보였다. 상부에 H형 강재를 시공함으로써 추후 보수보강을 용이하게 할 수 있고, 비용도 절감할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.