• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.167-182
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• 2024

본 연구는 한국의 대규모 기업집단 형태인 재벌 구조를 중심으로 그룹 내의 기업들 사이에서 운영관리 성과의 전이가 발생하는지를 실증적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 공급사슬 관점에서 재벌 그룹은 수평·수직적으로 통합되어 그룹 내 기업들끼리 긴밀한 협력이 가능한 구조로 고려할 수 있는데, 기존 문헌들에서도 재벌 그룹 내 기업들 간 유형·무형의 자원들이 공유되고 있음을 언급하고 있다. 이러한 관점에 기인하여, 본 연구에서는 자원의 협력적 활용이라는 측면에서 재벌 그룹 내 기업들간의 운영관리 성과가 전이될 수 있음을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 한국의 공정거래위원회에서 정의한 대규모 기업집단, 즉 재벌에 대한 정보를 수집한 뒤 그룹 내 기업들에 대한 자료를 수집하였다. 이후 매출액을 기준으로 그룹 내에서 가장 매출액이 큰 기업을 선도 기업, 그리고 그 외의 기업들을 소속 기업으로 정의한 뒤 선도 기업의 재고 및 설비 관리의 성과와 소속 기업의 재고 및 설비 관리의 성과간에는 유의미한 양의 연관성이 있음을 알 수 있었다. 이를 통해 본 연구는 경영학적으로 재벌 그룹 내에서 운영관리 성과가 전이된다는 것을 실증적으로 확인하였으며, 본 연구의 결과를 바탕으로 기업들에게 그룹 내 기업들간의 협력체계를 강화해야 한다는 것을 실질적으로 제언할 수 있다. 또한, 운영관리 관점에서 재벌 그룹을 규명하고 운영관리 성과의 전이효과를 실증적으로 제시했다는 점에서 학문적인 시사점을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권2호
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• pp.147-156
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• 2024

수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과 mAP_50:95 0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권3호
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• pp.402-414
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• 2024

본 연구는 학교 과학교과 교육과정을 운영하면서 과학부장들의 업무에 초점을 두고 1년 동안 구체적으로 어떠한 일을 하는지 경험을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 초등학교에서 과학부장 업무를 담당하고 있는 5명의 연구 참여자를 선정하였고 연구자와 면담을 통해 과학부장의 업무와 역할을 계획하고 실행하는 것과 관리하고 보충하는 것으로 범주화하였다. 또한 연구 참여자들에게 자신이 기안한 문서, 과학대회 관련 성과물, 과학실 기자재 목록 등을 가져오게 하여 연구를 진행하는 데 참고자료로 활용하였다. 연구 결과 과학부장들이 계획하고 실행하는 부분에서는 '학년 초 과학의 달 교내 행사 운영', '교내 행사 결과에 따른 교육청 대회 출전', '교내 과학동아리 운영', '연말 과학교육 실적 심사 준비'의 영역으로 구분할 수 있었다. 관리하고 보충하는 부분에서는 '수시로 이루어지는 과학실 관리 및 개선', '과학실 상주 교육공무직과의 관계 유지', '과학교육과 관련 있는 기타 사항 관리'로 구분할 수 있었다. 본 연구를 통해 학교에서 과학교육이 원활하게 이루어질 수 있도록 지원하는 과학부장의 업무를 살펴볼 수 있었고 추후 업무의 효율성과 어려움 개선을 위하여 여러 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.3-14
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• 2024

OSC (Off-Site Construction) 생산방식은 기존의 건설 생산 방식과 달리 생산환경 및 기술에 따른 제약사항들이 다수 존재하기 때문에 이와 같은 제약사항을 고려한 설계안을 개발하고, 건축 생산 과정의 전반적인 효율을 고려한 최적의 설계 대안을 선정하는 것이 중요하다. 이에 건설업계에서는 OSC 프로젝트의 최적 설계안을 도출하기 위해 DfMA (Design for Manufacturing & Assembly)에 주목하고 있다. 싱가포르, 영국 등 OSC 선도국에서는 DfMA 적용의 필요성을 인정하여 OSC 산업 특성에 적합한 DfMA 가이드라인 및 적용 전략을 제시하였으며, 여러 연구자들이 건설업에 DfMA를 융합하는 연구를 진행 중에 있다. 하지만, 국내의 경우에는 DfMA의 산업 적용 및 산업 적용에 대한 필요성은 인식하고 있으나, DfMA의 개념을 실제 건설 프로젝트의 설계에 구현하는데 필요한 방법 및 도구가 부재하다. 이에 본 연구에서는 해외 건설분야 DfMA 개발 및 적용 현황을 분석하여 벤치마킹하고, 전문가 의견 수렴과정을 거쳐서 국내 OSC 산업 발전을 위한 DfMA 적용 및 도구 개발을 위한 전략 수립의 기본 방향을 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 국내 OSC 산업에 적합한 DfMA 도구 개발 및 DfMA 관련 정책 수립의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제40권1호
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• pp.1-14
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• 2024

최근 항만산업은 4차 산업혁명 기술을 적극적으로 도입하고 있으며 그 결과 자동화 항만, 스마트 항만 등 항만의 형태가 변화하고 있다. 이러한 변화는 항만의 효율성 증대와 같은 긍정적인 변화를 가져왔으나 그 반면 하역 장비를 통한 정보 유출, 랜섬웨어 공격에 의한 터미널 운영 중단 등 사이버 보안사고 및 위협 가능성 또한 증가를 초래하였다. 항만의 사이버 보안 강화 방안의 우선순위를 제시할 필요가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 자동화가 빠르게 진행되는 컨테이너 항만을 대상으로 사이버 보안 강화 우선순위 도출 분석을 진행했다. 아이젠하워 매트릭스 분석을 진행한 결과 법·제도적인 요인이 1사분면에 주로 포함되어 있었으며 교육 체계 및 인력 양성 요인과 네트워크 구축 및 정책 지원 요인이 3사분면에 주로 포함되었다. 이후 Borich 요구도 분석을 실시한 결과 보안 관리체계 법정 정비가 가장 높은 우선순위를 나타냈으며 사이버 보안 전문 인력 양성이 가장 낮은 우선순위를 나타냈다. 본 연구는 향후 국내 컨테이너 터미널 사이버 보안 강화를 위한 기초연구자료로 사용될 것으로 판단된다. 또한 국내 컨테이너 터미널의 사이버 보안 강화 방안과 향후 국내 컨테이너 항만의 사이버 강화를 위한 선진적인 연구이며 향후 컨테이너 터미널이 나아갈 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.236-244
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• 2024

국내 밤 산업은 박피율을 높이기 위한 목적으로 과도한 칼날박피로 인해 과육 손실이 높아 생산 효율성이 저하되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 밤 박피 공정의 구동 조건 최적화를 위한 기초 연구로 머신러닝 알고리즘 기반 박피공정 단계별 밤의 중량감모율을 예측할 수 있는 모델을 도출하였다. 6개의 제어조건을 바탕으로 51가지 2단 칼날박피기 실험 세팅 조합을 도출하고 이를 3번씩 반복하여 총 153가지의 데이터를 획득하였다. 인공신경망과 랜덤 포레스트 머신러닝 모델을 이용하여 밤 박피 단계별(1단 박피 후, 2단 박피 후, 최종 배출 후) 중량감모율을 예측하는 머신러닝 모델을 도출하였고, R(coefficient of determiantion), nRMSE(normalized root mean square error), MAE(mean absolute error) 값을 통해 모델의 성능을 평가하였다. 모든 박피 단계에서 인공신경망 모델보다 랜덤 포레스트 모델이 높은 R값으로 우수한 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났고, 낮은 nRMSE와 MAE값으로 낮은 예측 오차를 가지는 것으로 나타났다. 최종적으로 랜덤 포래스트 예측 모델이 도출되었으며, 실제로 계측된 중량감모율과 예측한 중량감모율의 오차가 미미함을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 도출된 모델은 밤 과육의 중량감모율을 최소화하는 동시에 최대 박피율을 도출할 수 있는 최적 박피공정의 구동 조건을 설정하는 데 활용함으로써, 이를 바탕으로 국내 밤 산업에 이바지 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.645-661
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• 2024

오늘날 4차 산업 혁명에 따른 새로운 기술의 발전은 비대면 협업과 같은 업무수행 방식이 요구되고 있다. 이에 부응하여 다양한 VR 협업 툴이 등장하고 있으나 협업이나 디자인 개발 업무에서 활용되고 있는 VR 협업 툴이 제한적이. 따라서 비대면 협업을 위한 VR의 장점과 가능성에도 불구하고 실무 활용에 있어 한계가 있다. 이에 따라 디지털화되고 있는 업무 환경에서 효과적인 협업을 위한 VR 협업 툴 개발이 필요하며 이를 위한 UI 디자인 개발에 관한연구가 요구된다. 본 연구의 목적은 사용자 조사를 통하여 협업 시 첫 단계인 브레인스토밍 단계에서 나타나는 사용자 행동 요소를 적용한 인터랙션 및 UI 디자인을 개발함으로써 VR 협업 툴 프로토타입을 제안하는 데 있다. 본 연구는 질적 연구로 연구 방법은 관찰과 심층 인터뷰를 통한 사용자 조사를 수행하고 이로부터 얻은 데이터를 분석한 결과로 5가지 사용자의 손짓 행동 요소를 도출하였다. 행동 요소로서의 손짓을 반영한 인터랙션 UI를 디자인하고 Unity와 Oculus Integration SDK Kit를 사용하여 컨트롤러 없이 사용할 수 있는 VR 협업 툴 프로토타입을 제작하였다. 본 연구에서 제작한 프로토타입에 대한 사용성 평가를 실시한 결과 사용자가 손짓을 정확히 행하여야 한다는 어려움이 나타나 UI 디자인의 보완점을 찾아볼 수 있었다. 또한 VR 협업 공간에서 개인 작업과 공유를 위한 공간의 구분을 조절할 수 있는 UI 디자인의 필요성도 알 수 있었다. 본 연구가 업무의 효율성을 높여줄 수 있는 VR 협업툴을 위한 인터랙션 및 UI 디자인 개발에 도움이 되기를 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.73-82
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• 2023

현재 수산업 종사자의 78%를 차지하고 있는 인력 고령화에 따른 노동력 부족 문제를 해결하기 위해 객체 검출 및 추적 알고리즘을 주요 내용으로 하는 스마트 양식 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술들은 어류의 크기 분석, 행동 패턴 예측 등의 작업이 가능하여 실시간 모니터링 및 자동화 시스템의 구축이 용이할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 양식 시설 외부에 설치된 카메라로부터 수집된 영상 데이터를 기반으로 어류 검출 및 추적 알고리즘을 활용하였다. 수중 조건, 암모니아, pH 농도에 따른 카메라 부식 문제로 인한 높은 유지보수 비용 문제를 극복하는 것을 목표로 하였다. 어류 객체 검출을 위해 YOLOv7 모델을 활용한 실시간 모니터링 시스템의 성능을 분석하였고, 어류의 움직임을 추적하기 위해 SORT 알고리즘을 활용하였다. YOLOv7 훈련 결과 PR Curve 기반의 Recall과 Precision 값의 상충 관계를 밝혀내 조명에 의한 물줄기와 그림자의 오검출을 최소화하였음을 알 수 있다. 어류 추적을 위해 우리는 재식별화를 통해 효과적인 추적을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 스마트 양식 산업의 운영 효율성을 높이고 양식 시설의 어류 관리 개선을 용이하게 할 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제52권4호
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• pp.45-55
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• 2024

본 연구는 보행 활동을 일상보행(utilitarian walking)과 여가보행(leisure walking)으로 구분하고, 보행 유형과 보행 환경 간의 상관관계를 분석하고자 한다. 연구 대상지는 서울특별시 용산구로, 보행환경 측정을 위해 구글 스트리트뷰(Google Street View: GSV)와 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 기법을 활용하여 보행자가 실제로 체감하는 도시 보행환경 요소들을 정량적으로 산출하였다. 일상보행과 여가보행, 인지적 보행환경 만족도를 측정하기 위해 설문조사를 실시하여 192명의 유효 응답을 수집하였고, 설문 응답 데이터를 바탕으로 일상보행, 여가보행, 보행환경 만족도를 시각화하고, 보행친화도 값 간의 상관관계를 분석하였다. 연구 결과, 여가보행과 보행친화도는 유의미한 양의 상관관계를 보였으나(Pearson's r= 0.121, p-value= 0.012), 일상보행과 보행친화도 간에는 유의미한 상관관계가 없었다(Pearson's r= 0.093, p-value= 0.055). 이는 사람들이 일상보행에서는 보행환경보다 이동 효율성을 더 중요하게 고려하지만, 여가보행에서는 보행환경의 질을 고려하여 보행 빈도가 결정된다는 결과를 보여준다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 여가보행을 증진시키기 위해 주거지 주변의 보행환경을 개선하는 방안으로, 좁은 보행로에 수직 정원이나 다양한 형태의 입체적 정원을 조성하고, 보도 디자인을 개선하는 등의 구체적인 전략이 필요함을 제시한다. 본 연구 결과는 보행 친화적인 환경 조성을 통해 여가보행을 활성화하고, 궁극적으로 서울시의 지속 가능성과 주민들의 삶의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.