• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.303-308
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• 2023

본 연구의 목적은 중소기업이 실질적으로 적용할 수 있는 BSC 구축을 위한 실무 가이드를 제공하는 것이며, 이를 위해 사례분석으로 텐트 폴대 제조회사인 J사의 현장요구형 균형성과표(BSC)를 통한 성과평가시스템를 구축하고 경영전략체계도를 제공하고자 하였다. 조사방법으로 1단계 BSC관련 제안요구서 비교를 통해 발주기관의 요구사항을 정리하였으며, 2단계 결과보고서 정리를 통해 BSC 구축방법을 정리하고, 3단계 BSC 4가지 관점별 중소기업 요구형 KPI 지표를 도출하고, 4단계 SWOT 분석을 통한 기업비전을 도출하고, 5단계 현장 요구형 KPI, 가중치 설정, BSC를 통한 전략맵 개발, 6단계 최종 전략체계도 작성하였다. 연구결과 BSC 4가지 관점을 부서별로 재구성하였다. 즉 재원(재무)관점은 임원관점, 고객관점은 영업부관점, 내부프로세스 관점은 설계부·생산품질부 관점, 학습·혁신관점은 관리부관점으로 간주할 수 있었다. 또한 J기업의 요구형 CSF는 총11개, KPI는 총49개 도출하였다. 연구의 한계는 해당 기업의 BSC를 통한 최종 전략체계도 까지만 진행되었으며, 향후 회사의 보상제도와 연계할 필요가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2A호
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• pp.169-176
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• 2010

일반적으로 폴리우레아는 부착성능, 신장률, 투수 저항성이 매우 높아서 구조물의 방수 코팅재료로 많이 사용되고 있다. 또한, 스프레이건을 이용하여 쉽고 빠르게 작업이 가능하며, 약 30초 이내에 경화가 되기 때문에 시공성도 매우 뛰어나 우수한 기능성 재료로 각광받고 있다. 그러나, 건설산업에서 폴리우레아는 대부분이 방수코팅재료로 사용되고 있으며, 구조물의 성능을 향상시키는 보강재로 사용하기 위한 연구는 전무하다. 따라서, 본 연구는 폴리우레아를 일반 구조물의 보강재로 사용하기 위한 기초적인 연구로 폴리우레아의 구성성분의 변화에 따른 영향을 파악하고자 한다. 또한, 개발된 폴리우레아의 구조 보강성능을 확인하기 위하여, RC 보와 슬래브를 제작하여 휨 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과, 폴리우레아는 콘크리트 시험체와 일체거동을 보이며, 연성과 강성이 상승하는 것으로 나타났다. 그러나, 섬유시트와 폴리우레아로 2중 보강한 시편은 오히려 섬유시트만으로 보강한 시편보다 낮은 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.451-457
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• 2008

현실적인 버스서비스권역 설정은 시내버스의 합리적인 노선망 및 서비스권역 구축을 위해 필요하다. 본 연구는 중소도시 버스이용자들의 현재도보시간 및 한계도보시간을 추정하고 그 특성을 파악하며 연령 및 소득수준별 한계도보시간 추정을 위해 ANFIS 모형을 구축코자 하였다. 이를 위해 경남의 마산시, 창원시, 진주시가 연구대상 도시로 선정되었다. 경남의 중소도시 버스이용자들의 현재도보시간의 80% 누적분포 값(미국의 최대도보시간에 해당)은 10.2-11.1분으로 미국의 최대도보시간 5분보다 큰 것으로 나타났으며 한계도보시간은 21.1-21.8분으로 매우 큰 것으로 나타났다. 중소도시의 한계도보시간 추정을 위해 세 도시의 데이터를 통합한 ANFIS 모형을 구축하였다. 연령과 한계도보시간과의 관계에서는 연령이 증가함에 따라 한계도보시간이 감소하나 25세에서 35세 사이에는 한계도보시간에 변화가 없는 소강상태를 보이며 수입과 한계도보시간은 반비례하는 선형관계를 보였다. 구축된 ANFIS 모형을 이용한 추론치와 조사치의 비교에서 0.996, MSE 0.163, MAE 0.333으로 예측력이 아주 우수한 것으로 평가된다. 본 연구에서 개발된 모형은 타 중소도시의 한계도보시간 추정에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.217-222
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• 2023

본 논문은 제조공정이 단순하고, 공정시간도 매우 짧아 제조원가를 절감할 수 있는 고분자 유기하드마스크를 합성하는데 목적을 두었다. 승화 정제 장치를 통한 잔류금속을 측정한 결과, 9-Naphthalen-1-ylcarbazole(9-NC)은 4th zone에서 101.75ppb, 2-Naphthol(2-NA)은 5th zone에서 306.98ppb, 9-Fluorenone(9-F)는 4th zone에서 5th zone 사이에서 129.05ppb로 측정되었다. 그리고 합성된 유기하드마스크를 필터 시스템을 거친 후 잔류금속을 측정한 결과 9 ~ 7ppb 측정되었다. 또 열분석 변화를 측정한 결과, 2.78%로 감소하였고 분자량은 942로 측정되었고 탄소 함량은 89.74%이고 수율은 72.4%로 나타났다. 에칭 속도는 평균 18.22Å/s로 측정되었고 코팅 두께 편차는 평균 1.19로 측정되었다. 유기하드마스크의 입자크기가 0.2㎛ 이하에서는 입자가 존재하지 않았다. 코팅 속도를 1,000, 1,500, 1,800rpm으로 변화를 주어 코팅 두께를 측정한 결과, 수축률은 17.9에서 20.8%까지 측정되었고 코팅 결과 SiON과 접착력이 우수하고 유기하드마스크가 균일하게 도포되었음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.29-42
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• 2023

본 논문은 서울, 부산, 인천과 같은 대한민국의 주요 도시들을 대상으로 일사량 예측 정확도를 향상하기 위한 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 먼저 GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, TVAE 등 다섯 가지 생성 모델을 이용하여 기존 학습 데이터와 유사한 독립 변수들을 생성한다. 다음으로 모델 학습에서의 데이터 편향성을 개선하고자, 생성한 독립 변수들에서 각각 랜덤 포레스트와 심층 신경망을 통해 종속 변숫값을 도출하여 학습 데이터 셋을 구축하고, 이를 기존 학습데이터 셋과 결합하여 예측 모델을 구성한다. 실험 결과, 증강된 데이터 셋으로 학습한 모델들은 기존 데이터 셋으로 학습한 모델들보다 향상된 성능을 나타내었다. 특히 CTGAN은 복잡한 다변량 데이터 관계를 효과적으로 다루는 메커니즘으로 인해 우수한 결과를 도출하였으며, 생성된 데이터는 일사량의 다양한 변화와 실제 변동성과 효과적으로 반영하였다. 제안한 방법론은 고품질의 생성 데이터로 학습 데이터를 증강함으로써, 데이터 부족 현상 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 지속 가능한 발전을 위한 태양광 발전 시스템 운영에도 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.22-29
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• 2023

재료 및 부재의 내진성능평가 실험 시 재하속도와 수직하중은 성능에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 반복 가력 및 하이브리드 실험 시 재하속도는 입력 변위와 출력 변위 사이의 시간 지연현상으로 인해 고속으로 제어하기 어려우며 횡방향 변위에 의해 수직하중을 일정하게 유지하는 것이 어려워 일정한 수직하중이 유지되는 고속 및 실시간 실험은 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 면진받침의 속도 의존성과 수직하중의 영향을 조사하기 위해 저속 및 고속 반복 가력 실험과 실시간 하이브리드 실험을 수행하였다. 실험에서 수평 변위와 수직 하중의 실시간 제어를 위해 Adaptive Time Series(ATS) 보정 방법과 State estimator가 포함된 FLB System을 구축하였다. 고속 또는 실시간으로 재하되는 수평 변위 제어 속도와 상부구조물에 의한 수직하중은 면진받침의 강도 및 지진 시 거동에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 확인하였으며 내진성능평가를 위한 실험 시 실제와 유사하도록 구현되어야함을 알 수 있었다. 본 연구는 내진성능평가를 위해 구축하고 사용된 시스템의 우수한 성능을 보여주며 정확하고 효율적인 내진성능평가가 가능하도록 하였다.

• 청정기술
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• 제29권4호
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• pp.244-248
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• 2023

최근 많은 정보를 신속하게 전달하기위한 방법으로 디스플레이의 역할은 아주 중요하며 다양한 색을 자연색에 가깝게 재현하기 위한 연구가 진행 중이다. 특히 정확하고 풍부한 색을 표현하기 위한 방법으로 발광 구조에 대한 연구가 진행되고 있다. 기술의 고도화, 디바이스의 소형화로 인해 작지만 높은 시인성과 에너지 소모에서 높은 효율을 가진 디스플레이의 필요성이 지속적으로 증가되고 있는 실정이다. OLED의 효율을 향상시키기 위해서는 운반자 주입의 향상, 전자와 정공이 수적인 균형을 이루며 효율적으로 재결합 할 수 있는 소자의 구조, 발광 효율이 큰 물질의 개발 등 OLED의 효율을 향상시키고자 하는 노력은 다방면에서 진행되고 있다. 본 연구에서는 7층 적층구조 배면발광 청색 OLED 소자의 전기적 특성 및 광학적 특성을 분석하였다. 소자는 제작이 용이하며, 고효율 및 고휘도화가 가능한 Blue 발광물질인 4,4'-Bis(carbazol-9-yl)biphenyl : Ir(difppy)2(pic)를 사용하였다. OLED 소자 제작은 SUNICEL PLUS 200 시스템을 이용하여 5×10-8 Torr 이하의 고진공 상태에서 In-Situ 방식으로 증착하였다. Electron or Hole Injection Layer(EIL or HIL) Electron or Hole Transport Layer(ETL or HTL) 등이 추가된 5층 구조에 Electron or Hole Blocking Layer(EBL or HBL)을 추가한 7층 구조로 실험을 진행하였다. 제작한 소자의 전기적, 광학적 특성을 분석한 결과 EBL 층과 HBL층을 삽입하여 색의 확산을 방지한 소자는 색 순도가 우수하게 나타났다. 본 연구결과를 이용하여 청색 OLED 디스플레이 소자의 연구 개발 기초 및 실용화에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.536-542
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• 2023

인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R²)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R²과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.19-26
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• 2023

전국 대학생의 중도 탈락 비율의 증가는 학생 개인 뿐만 아니라 대학과 사회에 심각한 부정적 영향을 끼친다. 본 연구에서는 중도 탈락이 예상되는 학생을 사전에 식별하기 위하여, 각 대학의 학사관리 시스템에서 손쉽게 얻을 수 있는 학적 데이터를 기반으로 머신러닝 분야의 결정트리, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 및 딥러닝 기반의 중도 탈락 예측 모델을 구축하고, 그 성능을 비교·분석하였다. 분석 결과 로지스틱 회귀 기반 예측 모델의 재현율이 가장 높았으나 f-1 및 auc 값이 낮은 한계를 보였고, 랜덤 포레스트 기반의 예측 모델의 경우 재현율을 제외한 다른 모든 지표에서 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 예측 기간에 따른 예측 모델의 성능을 확인하기 위하여 예측 기간을 단기(1개 학기 이내), 중기(2개 학기 이내) 및 장기(3개 학기 이내)로 나누어 분석해 본 결과, 장기 예측 시 가장 높은 예측력을 보였다. 본 연구를 통해 각 대학은 중도 탈락이 예상되는 학생들을 조기에 식별하고, 이들에 대한 집중 관리를 통해 중도 탈락 비율을 줄이며 나아가 대학 재정 안정화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.