본 논문에서는 실제 응급상황센터에 접수된 신고전화의 음성분석을 통하여 발화자의 연령을 분류하고자 한다. 2가지 발화행태적 특징요소인 무성휴지(Silent Pause), 대화반응시간(Turn-taking latency)를 활용하여 성인과 노인을 분류할 수 있는 특징에 대한 분류기준을 선정하고, 이를 기계학습 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 분류정확도를 확인하였다. 먼저, 응급상황센터의 실제 신고전화에 대하여 발화행태적 특징 요소를 기반으로 청취분석을 통하여 발생길이에 대하여 성인과 노인사이에 통계적으로 유의하다는 것을 확인하였다(p<0.05). 또한, 성인과 노인 각 100개, 총 200개의 음성데이터를 5차 교차검증방법을 사용하여 기계학습을 실행한 결과, 2가지의 발화행태를 모두 사용한 복합기준(무성휴지+대화반응시간)일 경우, 70%의 가장 높은 분류정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 음성에 기반한 연령을 분류하는 연구에 있어서, 기존의 음성정보와 더불어, 새로운 발화행태적 특징요소와의 결합을 통하여 연령구분을 가능하게 하는 새로운 방법으로 제안할 수 있을 것이다. 또한, 향후 음성기반 상황판단 시스템 기술 개발에 있어서 기초자료로 적용이 가능하며, 이를 통하여 신속한 연령분류를 판단을 통한 상황대처가 가능하도록 하는 데에 기여할 수 있을 것이다.
기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 trimethylsilyl (TMS) 및 trifluoroacetyl (TFA)유도체화를 이용하여 소변여지에서 대사이상 질환을 신속하게 스크리닝하는 GC/MS 분석법을 개발하였다. 유기산과 아미노산을 동시에 유도체화하기 위해 메틸오렌지를 지시약으로 하여 $60^{\circ}C-70^{\circ}C$에서 15-20 분간 카르복실기는 TMS로 아미노기는 TFA로 유도체한 후 GC/MS-SIM으로 분석하였다. 유기산과 아미노산의 직선성의 범위는 0.001-50 mg이었고, 소변에서의 검출한계는 10-200 ng, 정량한계는 80-900 ng 이었다. 직선성을 보이는 범위에서의 상관계수(R2)는 0.994-0.998이었고, 회수율은 methylcitric acid와 glycine을 제외하고 80-100%를 보였다. 이 방법은 기존의 유기산분석에는 GC/MS를 아미노산 분석에는 아미노산분석기를 사용하는 것과 비교할 때 GC/MS만 사용하여 동시에 유기산과 아미노산을 분석함으로써 전처리가 간단하고 짧은 분석시간과 우수한 감도, 정확도, 정밀도를 보여 주었다. 정상인과 대사이상질환 환자의 검체에 적용해 보았을 때, 본 분석방법은 유기산과 아미노산대사이상의 유전성대사질환 환자의 스크리닝, 진단 및 모니터링에 임상적으로 유용함을 보여주었다.
농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 활용하여 작물 생육을 지속적으로 감시하며 해당 정보를 신속하게 디지털화 하고 있다. 이를 위해 선택적 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 널리 활용되고 있다. 그러나 식생 표면의 분광 산란·반사는 이방성을 보이기 때문에 광원인 태양의 위치와 관측 방향에 따라 반사도가 달라진다. 이는 식생지수 값이 작물의 실제 상태를 정확하게 반영하지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 이방성 반사 특성 보정을 위해 bidirectional reflectance distribution function (BRDF) 앙상블 모델을 고해상도 Sentinel-2 위성 영상에 적용하고, normalized difference vegetation index (NDVI)와 2-band enhanced vegetation index (EVI2)를 산출하였다. BRDF 보정에 따라 산림에서 Red와 near-infrared (NIR) 밴드의 반사도가 대체로 증가하고, 농촌마을 및 농경지에서는 감소했다. 식생지수는 BRDF 보정 후에 산림지역 내에서의 지형 구분이 뚜렷해지고 논은 수확 유무에 따른 공간적 차이가 상승했다. 이는 EVI2보다 NDVI에서 그 차이가 컸다. 이러한 결과는 앞으로의 고해상도 위성 영상에서의 BRDF 모델 개발과 개선에 기여할 것으로 기대된다.
불확실한 경영환경 속에서 기업들은 보다 차별화된 전략과 경영 변화를 모색해야만 한다. 본 연구에서는 구성원의 적극적이고 자발적인 행동이 조직성과를 높일 수 있다는 점을 인식함을 전제로 조직 전체의 경쟁력을 좌우하는 개인적인 요소로서 주도적 행동과 직무열의 및 심리적 임파워먼트의 관계에 대해 연구하고자 한다. 연구는 심리적 임파워먼트와 주도적 행동의 성격을 고려하여 일정규모 이상인 근로자 100인 이상 기업의 구성원을 대상으로 설문을 실시하여 300개의 표본을 연구에 활용하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 조직구성원의 심리적 임파워먼트의 의미성과 유능성, 자기결정성이 높을수록 주도적 행동이 높아지는 것으로 나타났다. 심리적 임파워먼트가 주도적 행동에 직접적인 영향을 주는 것을 알 수 있다. 둘째, 조직구성원의 심리적 임파워먼트가 직무열의를 높이는 것으로 나타났다. 이는 심리적 임파워먼트를 통해 조직구성원들의 권한과 책임을 부여 받음으로써 직장 내에서 스스로가 활력과 몰두, 헌신을 하게 된다는 것을 의미한다. 셋째, 조직구성원의 직무열의가 높을수록 주도적 행동을 증진시키는 것으로 나타났다. 넷째, 조직구성원의 직무열의는 심리적 임파워먼트가 주도적 행동에 미치는 영향에 매개작용을 하는 것으로 나타났다. 심리적 임파워먼트와 주도적 행동관계에서 직무열의의 매개작용을 살펴봄으로서 심리적 임파워먼트가 어떠한 과정을 거쳐서 조직구성원의 태도에 영향을 미칠 수 있는지 알 수 있다. 그리고 급변하는 환경에 신속한 대응을 위하여 인적자원의 잠재성을 최대한 활용하는 것이 필요한데, 심리적 임파워먼트는 조직 내에서 구성원의 직무열의를 고취시키고 이를 통하여 주도적 행동을 높이므로, 관리자들은 심리적 임파워먼트를 통하여 유능하고 역량을 갖춘 구성원 스스로 잠재력을 개발하고 인식하여 조직을 쇄신할 수 있도록 하는데 방향을 제시하였다. 또한 구성원의 주도적 행동을 이끌어 내는 과정에서 동인으로 작용하는 심리적 임파워먼트와 직무열의의 효과를 확인할 수 있는 자료가 될 수 있다.
4차 산업혁명 시대의 시작과 함께 다양한 분야의 기술들이 서로 융합하며 새로운 형태의 기술과 제품들이 개발되고 있으며, 이와 더불어 그것들에 대한 시장 지배력을 갖기 위한 지식 재산권의 행사나 특허등록의 중요성이 높아지고 있어 국내는 물론 해외에서의 특허출원이 증가하고 있다. 이에 따라, 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 해마다 많아지고 있어 선행기술조사에 소비되는 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 다수의 해외특허 우선권 주장 시 동일 우선권 주장 특허문서 간 유사도를 계산하여 심사관 및 특허 출원인이 유사문서를 우선 검토 할 수 있도록 함으로써 심사 시간과 비용을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 후 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 특허 문서 간 유사도를 구하고, 이 유사도 점수가 높은 순으로 검토 문서를 우선 추천하는 유사 특허 추천 모델을 제안하였다. 3단계의 모델 생성과정을 통해 만들어진 모델을 사용하여 재현율 95%로 높은 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 심사관은 효율적으로 선행기술에 대한 조사가 가능해지며, 심사 수행 중 유사하다고 판단된 특허문서에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어 업무 부담감을 줄이고 심사풀질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계적 지정학적 위기로 인한 긴장 상황에서 국가 안보의 중요성이 재조명되고 있다. 이에 따라 우리나라는 우수한 기술력과 경쟁력 있는 가격, 신속한 납품능력을 바탕으로 세계 방산시장에서 주목받고 있다. 방산물자에 대한 국제적 수요 증가는 국내 방위산업의 발전 기회를 제공하고, 중장기적 국방전략 및 수출 확대로 이어질 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 특히, 미래 첨단 무기체계 개발과 방산수출 확대는 국제정치 및 경제적 상황에 대한 깊은 이해와 능동적인 국방외교를 통해 가능해질 것으로 보인다. 본 연구에서는 현 세계적으로 발생하는 지정학적 위기 상황이 한국의 방위산업에 미치는 영향을 분석하고 이를 바탕으로 방산수출을 강화할 수 있는 혁신적 획득체계 개선 및 해외 방산협력 파트너 발굴 등 실효성 있는 전략을 제시하였다. 이러한 전략적 접근은 내수와 수출의 균형을 이루고 군사력 강화는 물론, 국제사회에서의 지위 강화를 기대하게 한다. 이에 방위산업의 수출과 지속 가능한 성장을 통해 우리나라는 규모의 경제를 달성하고 세계 방위산업에서 중추적인 역할을 담당할 수 있는 발판을 마련하기 위한 노력이 필요하다.
온라인 커뮤니티는 우리 일상생활에서 큰 비중을 차지하고 있다. 수없이 많은 온라인 커뮤니티가 존재하지만, 그 가운데 소수의 커뮤니티만이 다수의 사용자를 끌어들이는 데 성공하고 압도적인 대다수의 커뮤니티는 생존하기 위해 분투하는 롱테일 현상(long tail phenomenon)이 나타나고 있다. 다양한 온라인 커뮤니티가 공존할 수 있고, 실제로 공존하게 하기 위해서는 사용자를 지속적으로 끌어들이고 커뮤니티를 성공시키는 데 중요한 역할을 하는 요인이 무엇인지 이해할 필요가 있다. 공존 문제는 조직생태학 관련 문헌에서 심도 있게 다뤄져 왔다. 그러나 온라인 커뮤니티와 전통적인 조직 사이에 유사점과 함께 차이점도 있다는 점을 감안해 조직 이론을 온라인 세계에 직접 적용할때 유의해야 한다. 본 연구는 Davids et al.(2007)이 제시한 로드맵에 따라 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션을 실시하여, 선행 연구를 토대로 새로운 이론을 개발하고자 한다. 서로 공존하는 커뮤니티 두 곳을 설정하여 연구를 실시한 결과, 커뮤니티의 규모와 참여 비용이 커뮤니티 발전에 상당한 영향을 미친다는 사실을 알 수 있었다. 커뮤니티가 클수록 자주 접속하는 적극적인 사용자가 더 많이 유입될 수 있다. 한편 참여 비용이 낮을수록 가입자들이 게시물을 읽고 게재하는 활동이 활성화된다. 이와 함께 관심사 분포가 커뮤니티의 주제 트렌드에 중요한 영향을 미친다는 사실도 발견했다. 단일 주제에 집중하는 집단의 경우, 주제가 초기에 광범위했는지 협소했는지 여부와 무관하게 커뮤니티는 신속하게 해당 주제 쪽으로 모여들 수 있다. 이 같은 시뮬레이션 모델은 연구문헌에 이론적인 시사점을 제시하는 동시에, 온라인 커뮤니티 운영자들에게도 실질적인 지침을 제공해 준다.
선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.
전 세계적으로 에너지 위기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지의 53% 이상 사용하며, 온실 가스 배출량 또한 대한민국 전체의 45% 이상을 차지하고 있는 산업 단지 관련 에너지 효율화 연구에 높은 관심을 가지고 있다. 그 연구 중 하나로 가상 에너지 네트워크 플랜트라는 산업 단지 내 동일 유틸리를 사용하는 공장 들 간의 공유 설비와 에너지 생산 공장과 수요 공장 간의 거래로 에너지를 절감하는 연구를 제시한다. 이러한 에너지 절감 연구에서는 분석, 예측 등 데이터의 활용처가 다양하기 때문에 데이터의 수집이 굉장히 중요하다. 하지만, 시계열 데이터를 안정적으로 수집하는데는 기존의 시스템들은 여러 부족함이 있었다. 본 연구에서는 그를 개선하기위해 지능형 IIoT 플랫폼을 제안한다. 지능형 IIoT 플랫폼은 비정상 데이터를 식별하고 적시에 처리하기 위한 전처리 시스템을 포함하며, 이상과 결측 데이터를 분류하고 안정적인 시계열 데이터를 유지하기 위한 보간 기법을 제시한다. 또한 데이터베이스 최적화를 통해 시계열 데이터 수집을 효율화한다. 본 논문은 안정적 데이터 수집과 신속한 문제대응을 통해 산업 환경에서의 데이터 활용성을 높이는데 기여하며, 다양한 챗봇 알림 시스템을 도입하여 데이터 수집부담을 줄이고 모니터링 부하를 최적화하는데 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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