• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권1호
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• pp.271-287
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• 2022

Purpose This research aims to study the changes in recruitment needed for the growth and survival of companies in the rapidly changing industry. In particular, we built a real company's worklist accounting for the rapidly advancing data-driven digital transformation, and presented the capabilities and conditions required for work. Design/methodology/approach we selected 37 jobs based on NCS to develop the employment search requirements by analyzing the business characteristics and work capabilities of the industry and company. The business specification indicators were converted into a matrix through the TF-IDF process, and the NMF algorithm is used to extract the features of each document. Also, the cosine distance measurement method is utilized to determine the similarity of the job specification conditions. Findings Companies tended to prefer "IT competency," which is a specification related to computer use and certification, and "experience competency," which is a specification for experience and internship. In addition, 'foreign language competency' was additionally preferred depending on the job. This analysis and development of job requirements would not only help companies to find the talents but also be useful for the jobseekers to easily decide the priority of their specification activities.

• 로봇학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.76-85
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• 2022

One of the most fundamental challenges when designing controllers for dynamic systems is the adjustment of controller parameters. Usually the system model is used to get the initial controller, but eventually the controller parameters must be manually adjusted in the real system to achieve the best performance. To avoid this manual tuning step, data-driven methods such as machine learning were used. Recently, reinforcement learning became one alternative of this problem to be considered as an agent learns policies in large state space with trial-and-error Markov Decision Process (MDP) which is widely used in the field of robotics. However, on initial training step, as an agent tries to explore to the new state space with random action and acts directly on the controller parameters in real systems, MDP can lead the system safety-critical system failures. Therefore, the issue of 'safe exploration' became important. In this paper we meet 'safe exploration' condition with Control Barrier Function (CBF) which converts direct constraints on the state space to the implicit constraint of the control inputs. Given an initial low-performance controller, it automatically optimizes the parameters of the control law while ensuring safety by the CBF so that the agent can learn how to predict and control unknown and often stochastic environments. Simulation results on a quadrotor UAV indicate that the proposed method can safely optimize controller parameters quickly and automatically.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.937-944
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• 2022

Electric vehicles (EVs) have been growing to reduce energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in the transportation sector. The increasing number of EVs requires adequate recharging infrastructure, and at the same time, adopts low- or zero-emission electricity production because the GHG emissions are highly dependent on primary sources of electricity production. Although previous research has studied solar photovoltaic (PV) -integrated EV charging stations, it is challenging to optimize spatial areas between where the charging stations are required and where the renewable energy sources (i.e., solar photovoltaic (PV)) are accessible. Therefore, the primary objective of this research is to support decisions of siting EV charging stations using a spatial data clustering method integrated with Geographic Information System (GIS). This research explores spatial relationships of PV power outputs (i.e., supply) and traffic flow (i.e., demand) and tests a community in the state of Indiana, USA for optimal sitting of EV charging stations. Under the assumption that EV charging stations should be placed where the potential electricity production and traffic flow are high to match supply and demand, this research identified three areas for installing EV charging stations powered by rooftop PV in the study area. The proposed strategies will drive the transition of existing energy infrastructure into decentralized power systems. This research will ultimately contribute to enhancing economic efficiency and environmental sustainability by enabling significant reductions in electricity distribution loss and GHG emissions driven by transportation energy.

• 한국의류학회지
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• 제47권6호
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• pp.1137-1156
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• 2023

With the advent of artificial intelligence (AI) during the Fourth Industrial Revolution, the fashion industry has simplified the production process and overcome the technical difficulties of design. This study anticipates likely changes in the digital age and develops a model that will allow consumers to design textile patterns using AI technology. Previous studies and industrial examples of AI technology's use in the textile design industry were investigated, and a textile pattern was developed using an AI algorithm. A new textile design model was then proposed based on its application to both virtual and physical clothing. Inspired by traditional Korean masks and props, AI technology was used to input color data from open application programming interface images. By inserting these into various repeating structures, a textile design was developed and simulated as garments for both virtual and real garments. We expect that this study will establish a new textile design development method for Generation Z, who favor customized designs. This study can inform the use of personalization in generative textile design as well as the systemization of technology-driven methods for customized and participatory textile design.

• 한국의류학회지
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• 제48권1호
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• pp.108-119
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• 2024

In this study, we aimed to propose enhancements to the dimensions and design of walking aids tailored for elderly women. Specifically, we focused on wheeled walking assistance devices and aligned each structural component with the appropriate human body dimensions to suggest appropriate product dimensions organized by size clusters, aiming to maximize the practicality of the results. We extracted essential factors required for product design, including human body size elements. The dimension extraction method was clustered to establish connections between key human body parameters-such as height, weight, and age groups-and product dimensions. We conducted a comparative analysis of walking aid product dimensions according to the design elements and sizes of models currently available in the market. The outcomes of this study offer objective, data-driven insights into areas where existing models on the market could benefit from improvement and we anticipate that the findings of this study will provide a solid, quantitative foundation for individuals when selecting the most suitable model for their needs.

• 풍력에너지저널
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• 제14권3호
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• pp.34-42
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• 2023

The reduction of operation and maintenance (O&M) costs is a critical factor in determining the competitiveness of wind energy. Predictive maintenance based on the estimation of remaining useful life (RUL) is a key technology to reduce logistic costs and increase the availability of wind turbines. Although a mechanical component usually has sudden changes during operation, most RUL estimation methods use the trend of a state index over the whole operation period. Therefore, overestimation of RUL causes confusion in O&M plans and reduces the effect of predictive maintenance. In this paper, two RUL estimation methods (load based and data driven) are proposed for the bearings of a wind turbine with the results of trend classification, which differentiates constant and increasing states of the state index. The proposed estimation method is applied to a bearing degradation test, which shows a conservative estimation of RUL.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.548-559
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• 2019

연구목적: 인력에 의한 조사를 대처할 수 있는 V2I 데이터 기반의 고속도로 휴게소 이용행태 분석. 연구방법: 휴게소 구간 개별차량의 통행속도 자료 분포 특성을 활용하여 통행상태 그룹 분할 및 휴게소 이용경계(Boundary) 설정. 연구결과: 검증 결과 점심시간 휴게소 이용률이 급증, 통행속도 자료 분포 상태간 경계가 명확하거나 불명확한 모든 경우 휴게소 이용경계를 정교하게 산정. 결론: 인력에 의한 휴게소 이용실태 조사를 대처할 수 있어 비용절감의 효과가 크며 조사의 시공간적 범위에 제한이 없음. V2I 시스템이 구축된 휴게소/졸음쉼터/간이 휴게소 등 각 시간대별 동적 이용률 산정이 가능. 단시간/중시간/장시간 이용의 구분이 가능. 차종별 이용실태 도출 가능. 도로구간 불법 주정차 여부 파악 가능. 도로구간 내 돌발상황 검지 가능. 실시간 휴게소 이용률 및 혼잡도 정보 제공등 다양한 분석과 운영전략 수립 가능.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.125-134
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• 2004

최근에 프로세서-메모리간 성능격차 문제를 완화하기 위하여 내장캐시의 접근실패율을 낮추고 메모리 대역폭을 확장하는 내장캐시 압축시스템이 제안되었다. 내장캐시 압축시스템은 데이타를 압축해 저장함으로써 내장캐시의 실질적 저장공간을 확장하고, 메모리 버스에서 데이타를 압축해 전송함으로써 실질적 메모리 대역폭을 확장한다. 본 논문에서는 이와 같은 내장캐시 압축시스템을 확장해 기존의 주 메모리 압축시스템과 병합해 설계한 이종 메모리 압축시스템을 제안한다. 주 메모리의 기억공간을 효율적으로 확장하고, 내장캐시의 접근실패율을 낮추고, 메모리 대역폭을 확장하고, 압축캐시의 복원시간을 줄이고, 설계 복잡도를 낮추기 위하여 몇 가지 새로운 기법들을 제시한다. 제안하는 시스템과 비교대상 시스템의 성능은 슈퍼스칼라 구조의 마이크로프로세서 시뮬레이터를 수정하여 실행기반 시뮬레이션을 통해 검증한다. 본 논문에서 사용한 실험방법은 기존의 트레이스기반 시뮬레이션과 비교해 보다 높은 정확도를 갖는다. 실험결과 주 메모리 확장에 따른 이득을 고려하지 않은 경우에 제안하는 시스템은 일반 메모리시스템에 비하여 수행시간을 내장캐시의 크기에 따라 최대 4-23%가량 단축한다. 제안하는 시스템의 데이타 메모리와 코드 메모리의 확장비율은 각각 57-120%와 27-36%이다.

• Spatial Information Research
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• 제9권1호
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• pp.73-89
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• 2001

최근 급변하는 기술환경에서 향상된 정보서비스를 제공하기 위하여 지자체 또는 중앙 정부차원에서 막대한 예산을 투입하여 GIS를 활용한 행정업무의 전산화를 추진하고 있거나 추진할 예정이다. 이러한 시점에서 예산의 중복투자 방지, 기 투자재원의 재활용을 극대화한다는 측면에서 지자체의 GIS 시스템 개발은 매우 신중해야 한다. 본 연구의 목적은 모든 지방자치단체의 다양한 전산환경에서 자료를 공유하고 서비스하기 위한 토지관련정보체계의 개발방안을 모색하는데 있다. 이를 위해서는 토지관리정보체계가 관련응용시스템간의 상호운용성(Interoperability)을 갖는 개방형시스템(Open System)으로 구축되어야 하며, 이에 따른 개방형 토지관리정보체계의 틀을 제시하는데 초점을 두어 설명하고자 한다. 그리고 최근의 기술 동향에 맞추어 토지관리정보체계의 전국 확산을 앞두고, 유지관리의 편의를 제공하기 위해 개방형 시스템으로서 개발을 시행하게 되었다. 본 연구에서는 건교부 주관사업인 「토지관리정보체계 구축사업」에서 시스템 개발부문으로 그 개발방법으로는 RUP(Rational Unified Process), 시스템 설계는 UML(Unified Modeling Language), GIS시스템의 개발은 OpenGIS의 CORBA기반으로 만들어지며, 토지관리업무는 크게 시·군·구의 토지행정업무와 시·도의 공간계획지원업무 그리고 건교부의 토지정책수립업무로 세 가지로 나누어 개발하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권8호
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• pp.521-535
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• 2017

음향 도플러 유속계(Acoustic Doppler Current Profiler, ADCPs)는 하천의 유량측정에 널리 사용되고 있으나, 유량 측정성과의 불확도를 평가하는 방법에 대하여 진행된 연구는 부족한 현실이며, 이는 실제 하천에서 유속 및 유량 등의 수리량을 조절하는 것이 현실적으로 불가능하여 ADCP의 불확도 요인별 실험 및 분석이 어렵기 때문이다. 유량 및 수리량의 측정 불확도를 평가하기 위하여 과학 및 공학 분야에서는 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 그 중 국제적으로 공인받고 있는 방법 중 하나가 GUM (Guide to the Expression of Uncertainty Measurement)이다. 본 연구에서는 GUM 표준안을 기반으로 ADCP의 유량 측정 불확도를 평가하기 위한 연구를 수행하였다. ADCP의 유량 측정 불확도 요인별 분석을 수행하기 위하여 유량 공급의 조절이 가능한 실 규모 수로를 보유하고 있는 하천실험센터에서 실험을 진행하였으며, ADCP의 측정 정확도에 영향을 미치는 수심, 측정 지점에서 하안까지의 거리, ADCP의 잠김 깊이, 유속 오차, 측정 시간, 반복 횟수, 하상 조건 등에 대한 측정 정확도 평가 실험을 수행하였다. ADCP로 유량을 측정하는 방법은 지점측정방식을 기반으로 유속-면적법을 통해 산정하는 방법과 일반적으로 사용되는 이동측정방식이 있으며, 본 연구에서는 ADCP의 지점측정방식을 통해 유량을 산정하는 Section-by-Section 방법으로 산정된 유량의 불확도를 평가하였다. 모든 측정 결과는 요인별 불확도 평가를 수행하기 위하여 유속은 ADV, 수심은 광파기로 측정된 결과와 비교하였다.