• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.561-568
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• 2006

차세대 PC를 위한 WPS(Wearable Personal Station)는 정보 처리 및 네트워크 기능을 포함하며 새로운 정보의 획득에 있어 공간적 한계성을 극복할 수 있는 '유비쿼터스 컴퓨팅'의 핵심 단말기로 정의할 수 있다. 기존의 유선 통신 모듈을 이용한 데스크톱 PC 기반의 제스처 인식기는 영상 또는 장갑 장치로부터 사용자의 의미 있는 동적 제스처 데이터를 획득함에 있어 공간상의 제약성 및 이동상의 한계성, 배경 및 음영조건의 변화에 따른 인식 성능의 변화 등 몇 가지 제약사항을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하고 해결하고자 제스처 입력모듈을 차세대 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다 또한 퍼지 알고리즘과 신경망 이론을 이용하여 독립적인 제스처 인식 시스템을 구현하고 개별 시스템의 성능을 비교, 분석함으로써 차세대 PC를 위한 보다 효율적이며 합리적인 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안된 제스처 인식시스템은 동적인 손의 움직임을 입력데이터로 처리하는 제스처 입력모듈과 입력된 데이터로부터 의미 있는 제스처를 분리하기 위한 관계형 DBMS모듈, 그리고 인식의 확장성과 연속된 동적 제스처 중에서 의미 있는 제스처를 인식하기 위한 퍼지 인식 모듈 및 신경망 인식 모듈로 구성되어 있다. 30인의 피실험자에 대하여 15회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 퍼지 제스처 인식 시스템에서는 98.8%, 신경망 제스처 인식시스템에서는 96.7%의 평균 인식률을 도출하였다.형성에도 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 셋째, 신뢰와는 다르게 서비스품질이 몰입에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 직접적인 영향이외에 서비스품질은 고객만족을 통하여 간접적으로 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 신뢰에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 고객들이 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 증가하는 것을 알 수 있었고 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 신뢰에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 또한 고객만족은 몰입에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다.미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼

• 한국기후변화학회지
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• 제5권1호
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• pp.1-12
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• 2014

우리나라는 지속적인 경제성장으로 인해 도시의 활동시간이 야간으로 연장되면서 시민들의 야간활동이 늘어나고 있다. 따라서, 가로등 사용에 따른 에너지 소비량도 점점 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구는 계통연계형 태양광시스템을 가로등에 적용하여 효율적으로 가로등의 전력소비를 대체하고 이윤을 창출하는 방안 분석을 위해 RETScreen model을 사용하였다. 에너지분석, 비용분석을 통해 계통연계형 태양광 가로등 시스템의 적용효과 및 타당성을 분석하였다. 분석 결과, 계통연계형 태양광 가로등 1주 당 총 전력생산량은 114 kWh, 계통연계형 태양광 가로등 시스템의 순 현재가치는 155,362원, 자기자본회수는 5.2년으로 약 6년 이후로는 수익을 창출할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 본 연구에서 제안한 계통연계형 태양광 발전시스템 적용 시 태양광 설비의 내구 연한으로 설정한 20년 뒤에는 401,935원의 수익을 창출할 수 있는 것으로 나타났다. 추가적으로 계통연계형 가로등 시스템의 경제성 평가 시 영향을 줄 수 있는 요인을 고려하고자 유지관리 비용, SMP 가격의 변동을 고려하여 민감도 분석을 실시하였다. 실시 결과, 유지관리 비용의 비율변화와 SMP 가격의 변동을 고려할 시 자본회수기간이 1~2년 정도 늘어나, 전반적으로 연구결과에는 큰 차이를 보이지 않았다. 경제성 분석에서 신재생에너지 공급인증서의 가격이 가장 큰 요인으로 작용하기 때문에, 신재생에너지공급인증서의 획득 및 안정적인 판매가 중요할 것으로 판단된다. 그러나 신재생에너지공급인증서를 획득할 경우, 서울형 발전차액지원 제도와 관련하여 이미 일부 기관이 서울시와 협정을 맺어 12년간 신재생에너지공급인증서 구매를 확정하도록 하여 안정적인 판매가 가능하다. 그렇기 때문에 이러한 사항들이 잘 반영된다면, 열악한 서울시의 태양환경에도 가로등을 통한 태양광 발전사업을 수행할 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.7-7
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• 2023

현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.

• 트랜스-
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• 제16권
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• pp.1-31
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• 2024

디지털 매체의 발전은 청소년들이 마약류 구매 환경에 쉽게 접근하며 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 메신저 서비스를 통한 마약류 구매 및 복용 사례가 증가하고 있다. 이러한 환경에 노출된 청소년들은 마약류 중독으로 인한 신경학적 및 정신 건강 문제를 겪을 위험이 있으며, 이는 범죄에 노출될 위험을 증가시킨다. 따라서, 국가 차원에서의 관리와 지원이 절실히 필요하다. 마약에 노출된 청소년들을 위한 지속 가능한 치료 방안을 모색하는 것은 중대한 과제로 부상하고 있다. 재발 위험이 높은 마약류 중독 치료를 위해선 비용이 효율적이며 사용자 친화적인 치료 프로그램이 필요하다. 본 연구는 디지털 플랫폼을 활용하여 청소년들이 자발적으로 참여할 수 있는 치료 환경을 조성하고, 예술을 활용한 치료적 콘텐츠 개발을 목표로 하는 문헌 연구를 수행한다. 청소년 약물 중독에 대한 사회적 인식과 치료 현황을 검토하고, 마약류 중독이 청소년의 뇌 활동 및 인지 기능 저하에 미치는 영향을 분석하여, 중독된 뇌 기능의 재활을 촉진할 수 있는 디지털 치료제 개발에 관한 방안을 선행 연구 사례 분석을 통해 모색한다. 또한, 디지털 치료적 접근법과 예술치료의 통합이 치료 과정에 어떠한 이점을 제공할 수 있는지를 탐구하며, 연극 치료, 음악 치료, 미술치료 등 다양한 치료 프로그램이 청소년에게 미치는 치료적 효과의 증대 가능성을 제안한다. 예술 치료 요법의 적용은 도구의 확장, 표현의 다양화, 데이터의 확보, 동기 부여 측면에서 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 이러한 접근을 통해 청소년 마약류 중독 치료의 효과성이 증대될 것으로 예상된다. 종합적으로 볼 때, 본 연구는 청소년 마약류 중독에 대한 사회적 상황을 고려한 경제적이며 지속 가능한 치료 방안을 제공하는 디지털 치료제 및 관련 애플리케이션 개발을 위한 기초 연구를 수행하고자 한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.48-63
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• 2024

본 연구에서는 맥락을 중요시하는 수업 절차를 제안하고, 과학 수업을 진행하여 어떠한 효과가 있는지 살펴보고자 하였다. 과학지식과 관련이 있는 다양한 맥락 중에서 발견의 맥락과 실생활 맥락을 중심으로 수업을 설계하기 위한 수업 절차를 개발하였다. 맥락중심설계와 이를 적용한 프로그램에 대하여 전문가의 내용 타당도 검증 후 수업을 진행하였고, 학생들의 반응을 확인하였다. 수정·보완을 거쳐 완성된 수업 설계의 최종안은 다음과 같다. 맥락중심설계를 4단계 PEAS(1단계 - 맥락 제시하기(Presentation), 2단계 - 맥락 탐색하기(Explore), 3단계 - 맥락 적용하기(Adapt), 4단계 - 정리하기(Share & Synthesize)) 절차로 제시하였다. 과학지식이 어떠한 사회적·역사적 맥락에서 생성되었는가(발견의 맥락)부터 실생활에서 어떻게 활용되고 있는가(실생활 맥락)까지 폭넓게 다룸으로써 단편적인 지식 습득에만 치우치지 않고, 과학지식의 전반적인 흐름을 경험할 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있다. 새롭게 제안한 수업 절차에 대한 이해를 돕고, 그 효과를 확인해보고자 5학년 2학기 '재미있는 나의 탐구', 2. 생물과 환경 단원을 선정하여 프로그램을 개발하였다. 연구 결과, 맥락중심설계를 적용한 초등과학 프로그램은 학생들의 자기주도적 학습능력 향상에 효과적이었고, 특히 내재적 동기 영역에서 효과가 두드러졌다. 학생들은 과학지식과 관련된 발견의 맥락과 실생활 맥락을 경험하면서, 과학 학습에 능동적으로 참여하고자 하는 욕구가 생겼고, 이것이 적극적인 학습 효과를 이끌어내는 데 필수적인 조건이 되면서 의미 있는 학습이 일어날 수 있는 선순환 고리가 만들어졌을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 도출된 시사점을 바탕으로 다양한 영역 및 내용을 대상으로 맥락중심설계를 적용한 프로그램을 개발할 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제40권5호
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• pp.100-108
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• 2012

통풍과 차양이 하절기 옥외공간에서 인간이 느끼는 온열쾌적성에 어떤 영향을 미치는지를 객관적으로 검증하기 위하여 통풍과 차양을 달리한 실험구를 조성하고 흑구온도와 기온 및 풍속을 측정하여 평균복사온도를 환산하여 비교 분석하였다. 미기후 측정을 위하여 개방된 잔디밭에 철제 각관을 이용하여 가로${\times}$세로${\times}$높이가 각각 $3m{\times}3m{\times}1.5m$인 프레임을 구성하고, 투명 폴리에틸렌 필름과 농업용 차광막을 이용하여 통풍과 차양의 조건을 달리한 네 가지의 실험구를 조성하였다. 각 실험구 내 중심부 지면으로부터 1.2m 높이에서 베인형 풍속계와 흑구, 측온저항체(PT-100)를 이용하여 2011년 5월 1일부터 동년 9월 30일까지 풍속과 기온, 흑구온도를 매 분 단위로 계측하였다. 기상조건과 계측자료의 유효성 등을 고려하여 총 44일 동안의 13,262건의 자료를 바탕으로 실험구별 일중 시계열적 변화를 분석하였으며, 낮 시간에 해당되는 오전 7시부터 오후 8시까지의 7,172건의 자료를 바탕으로 실험구에 따른 통계적 차이를 해석하였다. 아울러 햇볕이 가장 강렬한 시간대인 오전 11시부터 오후 4시까지의 자료를 바탕으로 평균복사온도와 풍속 및 일사량과의 관계를 분석하였다. 평균복사온도를 기준으로 해석했을 때, 통풍이 차단된 노지에서의 측정기간 중 최고값이 $58.84^{\circ}C$까지 상승한 반면, 차양이 적용되고 통풍이 원할한 실험구의 최고값은 $42.94^{\circ}C$였다. 시험결과를 종합하면, 하절기 옥외공간에서 낮 동안의 평균복사온도에 있어서 차양에 의해서는 최대 $13^{\circ}C$, 평균 $9^{\circ}C$의 냉각효과가 발생한 반면, 방풍에 의해서는 반대로 평균 약 $3^{\circ}C$의 가열효과가 있는 것으로 정리되어, 통풍이 되지 않는 태양직사광 지역은 바람이 원활하게 통하는 그림자 지역 보다 최대 $16^{\circ}C$까지 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구를 통해서 하절기 옥외공간의 열쾌적성을 개선하는데 차양이 가장 중요하며, 그 다음이 통풍이라는 사실을 파악할 수 있었다. 따라서 옥외공간에 더 많은 녹음수와 숲을 조성하여 그림자 지역을 증가시킴으로써 인간의 하절기 옥외활동에 많은 제약을 주고 있는 불필요한 열에너지를 현격하게 저감시켜 쾌적한 미기후를 효과적으로 조성할 수 있으며, 나아가 정교하게 조성된 바람길이나 통풍 시스템을 적용한다면 도시 전체의 열환경도 효과적으로 개선할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.