• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.12-28
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• 2021

글로벌 스마트도시 추진 동향을 기반으로 2018년 '4차산업혁명위원회'는 국내 스마트도시 정책의 방향과 관련하여 '지속가능성'과 '사람중심'을 핵심 키워드로 선정하였다. 이에 따라 국내 스마트도시사업 추진단계별로 적극적인 시민중심의 혁신 방법론인 리빙랩 프로그램을 적용하고 있다. 스마트도시는 리빙랩을 통해 시민이 중심이 되어 지역문제를 발굴하고, 공공·전문가와 함께 시민의 니즈(Needs)를 반영한 해결방안 도출을 통해 지속가능한 도시문제 해결방안 및 지역발전 방안을 마련하고 있다. 그러나 상대적으로 오랜 시간 운영된 도시재생사업과 비교할 때 스마트도시사업의 시민참여는 그 수준이나 지속가능성에서 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 2018년부터 2019년까지 추진된 스마트도시사업에서 수행한 리빙랩 프로그램 사례를 대상으로 도시재생사업 단계별 시민참여 특성과의 비교 분석과 Arnstein의 '참여의 사다리' 모형을 기준으로 한 시민참여 활동 수준진단을 수행하였다. 진단결과, 스마트도시사업에서 수행된 리빙랩에 나타난 시민참여 활동은 스마트도시서비스의 선정이나 해결책 구성 등에 상대적으로 높은 수준의 권한을 기반으로 지역주민의 수요에 맞는 스마트도시서비스를 선택하고 지역에 맞는 서비스의 기술수준이 결정되는 데 큰 영향을 보이고 있었다. 그러나 스마트도시 구축사업만을 위한 단발성 성격의 시민참여단 모집으로 사업 종료 후 에는 대부분의 시민참여활동이 중단되고 있었다. 이에 반해 도시재생사업의 시민참여 활동은 지역공동체 중심으로 사업 계획 단계부터 사업 종료 후 운영단계까지 지속적인 운영·관리 방안이 도출되고 있었다. 본 연구는 이와 같은 도시재생사업과 스마트도시사업간의 시민참여의 특성 비교와 수준진단을 통해 보다 지속가능한 스마트도시 구현을 위한 시민참여활성화 방안을 제시하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.497-504
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• 2012

유한요소 해석법에서는 CAD 모델을 유한요소 모델로 이산화하기 때문에 CAD와 해석 모델의 차이로 인해 형상 설계민감도 및 최적설계에서 설계영역 매개 변수화에 어려움이 있다. 반면에 아이소-지오메트릭 해석법은 CAD 모델과 동일한 NURBS 기저함수와 조정점을 해석에 이용함으로써 설계의 기하학적 변화를 해석모델에 직접적으로 표현할 수 있기 때문에 전술된 여러 어려움들을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 일반 곡면 좌표계에서 아이소-지오메트릭 해석 모델을 정식화하여 곡면 부재에 대한 구조해석과 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. 아이소-지오메트릭 해석에서는 법선, 접선, 곡률 등과 같은 고차의 기하학적 정보들이 엄밀하게 표현될 수 있기 때문에 주어진 CAD 모델에 적합한 일반 곡면 좌표계를 생성해 낼 수 있다. 기존의 아이소-지오메트릭 구조해석 및 설계민감도 해석 결과와 비교하여 제안된 해석방법론이 더 정확한 해와 더 빠른 수렴성을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.555-567
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• 2023

현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.78-95
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• 2024

기후변화와 도시 문제를 고려해 다양한 영역에 걸친 환경계획의 수립과 비교를 위해서는 일관된 기준으로 분류된 지역 규모 수준의 공간자료 구축이 중요하다. 본 연구는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT)에서 제시한 절차를 사용하여 기후 및 환경 연구가 활발히 이루어지고 있는 창원시의 Local Climate Zone(LCZ)를 분류하였다. 또한, 동질적인 기후 특성을 가진 지역일지라도 일부 격자가 다른 기후 특성으로 분류되는 파편화 문제를 개선하기 위해 필터링 기법을 적용하고 필터링 반경에 따른 LCZ 분류 특성을 비교하였다. 위성영상과 지상참조자료, 감독분류 머신러닝 기법인 Random Forest를 활용하여 필터링하지 않은 분류지도와 필터링 반경이 1, 2, 3인 분류지도를 제작하여 정확도를 비교하였다. 또한, 도시지역의 건물 유형에 따른 LCZ 분류특성을 비교하기 위해 GIS를 활용한 분류방법론에서 사용되는 도시형태지수를 제작하여 선행 연구에서 제시한 범위와 비교하였다. 그 결과, 전체 정확도는 필터링 반경이 1일 때 가장 높은 값을 보였다. 도시형태지수를 비교하였을 때 LCZ 유형별 차이는 적었고 대부분 선행연구의 범위를 만족하는 것을 확인하였다. 그러나 연구 결과를 통해 건물의 높이 정보를 반영하지 못하는 한계를 확인하였고, 이를 보완할 수 있는 데이터를 추가하여 분류한다면 더 높은 정확도의 결과물을 획득할 수 있을 것이라 판단된다. 연구 결과는 국내 도시기후 관련 환경 연구분야의 기초 공간자료 제작하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한환경공학회지
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• 제22권7호
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• pp.1331-1343
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• 2000

GIS와 USLE를 접목해서 토양유실량을 산정하는 방법론을 개발하여 동해안의 소규모 하천인 강릉 사천천에 적용하였다. GIS를 이용해서 유역의 수계도를 작성하고, 유로추적, 유역면적의 결정 등의 공간분석을 효과적으로 수행할 수 있었다. 토양도와 토지이용도를 이용해서 유역내 토양과 토지이용정보를 일정한 크기의 그리드별로 입력하였고, 공간분석 결과도 그리드별로 저장하였다. 이들 정보에 기초하여 USLE의 각종 인자에 대한 주제도를 생성하였고, 각각의 주제도를 중첩하여 토양유실량을 산출하였다. 이와 같이 GIS를 활용함으로서 지역별로 토지이용 형태별로 토양유실량의 정도를 효과적으로 평가할 수 있었다. 사천천 유역 전체의 평균 토양유실량은 약 1.36ton/ha/yr로 나타났으며, 임야지에서는 0.15ton/ha/yr, 밭에서는 27.04ton/ha/yr, 논에서는 0.78ton/ha/yr로 산출되었다. 밭은 전체유역면적의 약 4.4%인 $2.4km^2$를 차지하는데 밭에서의 총토양유실량은 약 6561ton/yr로 전체 유실량의 84.9%를 차지하고 있어서 면적에 비해 토양유실량이 많다. 산림지역의 토양침식량은 적은 편에 속하나, 밭에서는 경작지에 대한 토양유실 허용치 11.2ton/ha/yr와 비교하면 밭에서의 토양침식에 대한 대비가 필요함을 알 수 있다. 사천천 하류부에서 98년 7월 24일~28일, 98년 9월 29일~10월 1일 2회의 집중호우시에 유출량과 수질을 실측 조사한 결과, 유출량이 증가함에 따라 SS, TN, TP의 오염물질 농도가 높아지고, 유출오염부하량도 증가하는 경향을 보였다. 따라서 토양유실이 많은 홍수기에 인과 질소의 영양물질의 유출량이 큰 것으로 나타났다. 사천천 유역에서 년간 발생되는 오염부하량 중에서 SS는 21%, TN은 39%, TP는 약 19%가 본 연구에서 조사한 2회의 강우동안에 유출되었다. 따라서 우리 나라의 하천에서는 여름의 홍수기에 단기간에 많은 양의 오염물질이 집중적으로 유출되는 것을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.509-520
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• 2015

대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제12권1호
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• pp.165-188
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• 2010

2009년 초 정부전산센터 사업 등 정부에서발주한 일부 대형 SI사업에 응찰기업이 없어 유찰되는 현상이 발생하고 있다. 사업의 수익성은 고사하고 발주사업의 예정가 대비 제안 원가를 맞추기도 어렵기 때문에 입찰에 참가하지 않고 예정가가 늘어나든지 아니면 사업범위가 축소되기를 바라며 기다리는 것이다. 또한 공공/금융분야의 외부 SI사업에서 수익이 나지 않아 원가절감을 위하여 잦은 야근과 휴일근무가 반복되어 SI산업에 종사하는 임직원의 근무환경과 동기부여가 열악하게 됨에 따라 SI산업을 4D(difficult, dangerous, dirty, dreamless) 산업이라고 부르기도 하며, 첨단 기술 산업이라기 보다는 노동집약적 산업이라고 비아냥거리기도 한다. 그러한 소문 때문인지 대학에서 전공을 선택할 때에 일부 우수한 두뇌들이 컴퓨터 공학과를 기피하는 안타까운 현상도 발생하고 있다. SI산업에서 정책/제도변화, 사업구조개선, 사업수행역량 향상 등을 통해 적정수익이 창출되고 과감한 R&D 투자가 지속되어야 SI산업에 고급 두뇌들이 자발적으로 몰려들어 첨단 SW가 개발되고 해외SW수출이 확대되어 국가 SW경쟁력을 높일 수 있다고 본다. 이러한 상황에 대하여 SI사업의 정책개선과 SI업체의 경쟁력을 강화하자는 여러 가지 의견이 개진되고 있으며, 이러한 다양한 의견은 척박한 국내 SI산업을 발전시킬 수 있는 좋은 기회라고 생각한다. 본 연구는 SI업체의 외부 환경개선과 내부 역량확보 측면을 동시에 고려하고 있으며, 연구방법은 국내 대형 SI업체인 A사에서 공공/금융사업의 총괄임원으로 재직한 연구자의 지식과 경험을 바탕으로, 실행연구 방법론(action research method)을 채택하여, 수익성 향상 분야를 설정하고 이에 대한 제안 및 시사점을 바탕으로 수익성 혁신을 제안하는 연구 흐름을 갖는다. 수익성 향상 방안은 (1) 정책/제도 개선, (2) 사업구조 혁신, (3) 영업 역량 강화, (4) 사업수행 역량 강화, (5) 비용관리의 혁신 측면 등 5개의 분야에 11개의 제안, 7개의 정책건의와 21개의 세부 실행방안들을 포함하는 연구 프레임워크를 갖는다. 공공/금융분야 SI사업의 수익성을 향상시키기 위하여 제시한 프레임워크의 제안과 세부 실행방안을 성공적으로 추진하는 데는 3년 정도 소요되며, 이러한 변화가 성공적으로 완료되면 수익율이 종전보다 추가로 10%가 개선될 것이라고 전망한다. 여기에 제시한 프레임워크, 제안 및 수익성 향상 방안들은 SI사업의 수익성이나 경쟁력을 강화하고자 하는 다양한 SI업체들에게도 실질적인 도움이 될 것으로 기대하며, SI사업의 경쟁력 강화를 위한 연구기관과 학계의 가설 및 검증 수립에도 도움이 될 것으로 생각한다. 후속 연구에서는 본 연구에 포함된 제안들에 대하여 정량적인 가설과 검증을 통해 보다 확정된 결과가 있기를 기대하며, 본 연구를 확장하여 국내 기업과 글로벌 기업간 SI사업의 경쟁력과 수익성은 어떠한 차이가 있는지에 대한 연구는 SI 학계와 산업계에 큰 관심이 될 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권6호
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• pp.686-697
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• 2018

오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신(SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교 분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.