• 한국환경생태학회지
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• 제35권2호
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• pp.193-203
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• 2021

인간의 개발로 점차 멸종위기 생물종이 증가하고 있어, 충분한 보호지역의 선제적 확보가 중요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 인간의 개발영향을 고려했을 때 앞으로 보호지역 선정 시 고려해야 할 보전 우선순위지역을 확인하였다. 보전 우선순위 도출은 보전계획 의사결정 지원 소프트웨어인 MARXAN을 이용하여 기존 보호지역 포함 여부와 개발영향 반영여부를 기준으로 총 네 가지의 시나리오로 분석하였다. 개발영향은 개발면적 비율, 인구밀도, 도로망 체계, 교통량을 이용하여 도출하였으며, 생물종 보전 대상 지역은 제 3차 전국자연환경조사 자료의 조류, 포유류, 양서파충류의 출현자료를 이용하여 도출한 서식적합지역을 이용하였다. 이 두 가지 요인을 입력 자료로 기계학습 기반 최적화방법론을 이용하여 보전 우선순위 지역을 도출하였다. 연구결과, 멸종위기 생물종을 보전하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 지역이 기존 보호지역과 떨어진 지역에서 다수 나타났으며, 개발영향을 고려했을 때는 보전우선순위 지역이 파편화되어 나타남을 알 수 있었다. 개발영향과 기존보호지역을 모두 고려했을 때에도 기존 보호지역 주변으로 이미 도로개발이 많이 이뤄져 기존 보호지역과는 떨어진 지역에서 우선순위가 높게 나타났다. 따라서 개발영향을 고려하여 멸종위기종 보호하기 위해서는 기존 보호지역 주변 이외의 지역도 검토해볼 필요가 있으며, 파편화되어 나타나는 보전 우선순위지역에 대한 대응방안 모색이 필요함을 알 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.209-218
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• 2021

ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.266-279
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• 2021

본 연구는 대학 산림교육 발전을 목적으로 S 대학교 산림과학과 4학년 "도시림관리학 및 실습" 전공과목에 e-PBL (e-Project-based learning) 학습법을 적용한 사례를 소개한다. 특히 2020년 코로나-19 확산으로 비대면 학사 운영 상황에서 학습자들은 온라인 매체를 주로 활용하여 학교숲을 대상으로 프로젝트를 수행하고 결과물을 발표하였다. 학습자 중심의 e-PBL 학습법은 학습자들이 프로젝트 주제를 직접 선정하고 수행함으로써 자기주도학습, 문제해결능력과 의사소통능력 및 책임감 등을 향상시킬 수 있다. 학습자들의 e-PBL 학습성과에 대해 5점 리커트 척도를 이용하여 조사한 결과, 학습자들은 e-PBL 학습법을 통해 동기부여 및 흥미를 유발할 수 있었으며(4.17점), 전공지식에 대한 이해도를 높일 수 있었다(4.17점). 또한, 학습자들은 의사소통능력(4.33점), 문제해결능력(4.25점), 의사결정능력(4.21점)을 향상시킬 수 있었다고 응답하는 등 전반적으로 e-PBL 학습법에 대해 만족하였다. 특히 학습자들은 팀원들과 밀접한 의사소통과 상호협력이 문제 및 전공지식에 대한 이해력 향상에 효과적이었다고 응답하였다. 향후 산림교육에 적합한 e-PBL 학습모델을 개발이 필요하며, 효율적 수업시간의 운영과 e-PBL 학습법 지침 및 제도적 지원이 마련됨으로써 보다 효율적이고 성공적인 산림교육의 발전을 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.568-574
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• 2021

2020년부터 시행된 「지속가능한 기반시설 관리기본법」에 의해 저수지는 체계적인 유지관리와 성능개선 등의 선제적인 관리로 노후화에 따른 생애주기 비용을 최소화하도록 관리해야 한다. 생애주기를 고려한 유지관리를 위해서는 공용기간이 증가함에 따라 지속적인 성능저하에 의해 수명이 종료되는 시점을 생애 주기적인 관점에서 도출하는 것이 필수적이며 이를 위해서 저수지의 성능저하예측 모델 개발이 요구된다. 본 논문에서는 저수지를 주요 복합시설인 제체, 여수로, 취수시설로 구분하고, 생애주기 유지관리를 위한 성능저하예측 모델을 개발하였다. 모델 개발을 위해 농어촌공사의 농업기반시설 시스템(RIMS; Rural Infrastructure Management System)이 관리 중인 유지관리 정보 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터를 통계적으로 분석하여 모델 개발에 활용 가능한 데이터를 선별하고 추세분석을 통해 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 통해 저수지가 현행의 유지관리 체계에서 예상되는 기대수명과 미조치시 예상되는 기대수명을 예측하였으며, 현행 유지관리체계에서의 기대수명은 미조시치 기대수명보다 약 네 배가 증대되는 것으로 나타났다. 본 논문을 통해 제안된 모델을 활용하여 향후 저수지의 생애주기를 고려한 운영관리와 유지보수의 의사결정 지원이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.268-278
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• 2021

사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화되고 있다. 이 기술들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상하고자 하는 요구가 확산되고 있다. 디지털트윈은 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 기술 트렌드로서, 그리고 한국판 뉴딜의 10 대 과제 중 하나로 주목 받고 있다. 본 연구에서 구글 웹 검색기를 사용하여 논문, 매거진, 보고서, 기타 문헌을 탐색하였다. 디지털트윈 응용분야에서 공간정보의 기여 내용(또는 역할)을 조사하기 위해 디지털트윈의 정의·국내외 기업별 기술동향, 제조업·플랜트·스마트시티에서 요구되는 디지털트윈의 구성 요소와 디지털트윈 구동을 위한 핵심기술을 조사하였다. 그리고 공간 관련 키워드인 Geospatial Information, Geospatial data, Location, Map, Geodata와 디지털 트윈 간 연계 문장이나 낱말을 탐색하여 공간정보의 기여내용을 정리하였다. 조사 결과, 공간정보는 단순히 사물-사물-사람-프로세스-데이터-제품을 연결하는 매개체로서의 역할 제공뿐만 아니라 신뢰성 높은 의사결정지원·연계융합·위치정보제공·프레임워크 등의 역할을 수행함으로 디지털트윈의 활용 가치 극대화에 기여할 수 있을 것으로 나타났다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제28권4호
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• pp.317-325
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• 2005

최근의 의료정책과 정보기술의 발달은 병원이 주변 환경에 맞춰 비용을 줄이고 의료의 질을 향상시킬 필요를 가지게 한다. 즉, 정책과 기술의 변화로 병원 업무가 단순한 진료비 계산과 보험청구중심에서 벗어나 경영정보시스템(MIS), 의료영상저장전송시스템(PACS), 처방전달시스템(OCS), 전자의무기록시스템(EMR), 의사결정지원시스템(DSS) 등이 개발되고 있다. 특히 유비쿼터스 네트워크 및 관련기술과의 융합은 의료정보시스템을 의료 IT의 관련 정보시스템들과 통합되는 방향으로 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더할 전망이다. 이러한 변화와 인터넷 환경의 발달은 의료정보 시스템의 근본적인 변화를 요구한다. 모바일 의료정보시스템은 기존에 의료정보 환경에서 구축되었던 병원의 시스템을 PDA 등의 모바일 환경으로 구축하는 것을 말한다. 기존 시스템의 모바일 네트워크 환경을 통해 언제, 어디서든지 의료진의 접근이 가능하게 됨으로써 업무의 효율을 높임은 물론이고 실시간 업무 처리 및 유지보수 비용의 절감을 통한 수익성 증대에도 중대한 역할을 하게 된다. RFID는 자동인식 및 데이터 획득 기술로 사람의 작업이나 판단을 궁극적으로 제외하고 객체가 갖고 있는 정보를 자동적으로 취득, 온라인으로 관련 데이터를 자동처리 시스템 구현의 핵심요소 기술이다. 본 논문에서는 RFID 응용 서비스가 실용화하고 있는 실정에서 통합의료정보시스템을 위한 환자 진료의 서비스 강화를 도모하도록 RFID 기반의 서버 및 모바일 클라이언트 의료정보시스템을 구현하고, 실제 병원내의 여러 디바이스가 연결된 데이터베이스를 통합적으로 관리하는 환자진료 및 실시간 원무 관리의 자동화를 위한 태그 매니저(Manager)와 기존의 EMR, HIS, PACS의 호환을 위한 DB 서버 에이전트를 설계 및 구현하였다. 다양한 의료정보시스템에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 모바일 의료정보시스템의 RFID 응용시스템 은 환자의 진료카드에 태그를 부착하여 기본적인 환자의 접수, 진료, 검사의 대기시간의 단축을 위한 데이터를 처리한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.183-193
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• 2020

본 연구는 오프쇼어링과 리쇼어링의 원인을 해석하고 이를 촉진시키는 요인과 발생 분야에 대해 검증하고자 한다. 자기조직화 현상과 프로스펙트 이론 관점 하, 미국 리쇼어링 협회의 실측 데이터를 활용하여 미국의 리쇼어링과 오프쇼어링의 실질적인 효과를 계량분석 방법으로 실증 분석 하였다. 연구결과 미국으로의 오프쇼어링은 미국 내 시장력과 투자국가의 혁신성에 양의 상관관계를 보이고, 미국기업의 미국 본국으로의 리쇼어링은 미국 내 시장력에 양의 상관관계이지만, 혁신성과는 상관관계가 미미하였다. 미국기업의 리쇼어링은 해외기업의 오프쇼어링을 이끌며 강한 상관관계를 보이고 있고, 아시아 등 경제 신흥국은 추격 사이클이 짧은 IT분야에 오프쇼어링을 집중하는 경향이 나타났다. 본 연구는 국가의 기업 투자지원 정책 방향성 수립과 경영자의 생산기반 투자 의사 결정에 기여할 것으로 본다. 향후 연구는 리쇼어링과 오프쇼어링의 영향 인자를 보강하여 경제적 후생 평가 모형을 완성하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.12-23
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• 2021

수출 비중이 높은 한국은 다른 국가들에 비해 글로벌 가치사슬(GVC)에 대한 의존도가 높기 때문에 GVC변화에 민감한 구조를 지니고 있다. 이는 과거부터 한국의 수출이 특정국가와 품목에 편중되어 있으며, 수출제품을 만들기 위해 필요한 소재·부품·장비들을 대부분 수입에 의존하는 경향이 있기 때문이다. 현재 우리나라는 일본과의 무역분쟁을 겪고 있으며 소재·부품·장비의 수입 의존도가 높은 일본과의 무역분쟁은 GVC 공급 불균형을 야기해 우리나라 산업 전반에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 일본의 수출규제로 인한 경제피해를 최소화하기 위해서는 대일의존 수입품들의 수입다변화 및 국산화를 통한 대일의존도를 낮추는 형태로의 GVC 체질 개선이 필요하다. 이러한 체질 개선을 이루기 위해서는 우선적으로 대일의존 수입품들을 도출하고 수입다변화와 국산화가 필요한 수입품들을 선별하여 수입다변화와 국산화를 진행해야 할 것이다. 또한 대일의존 제품의 국산화 목표달성을 위한 R&D 투자전략 수립이 반드시 필요할 것이다. 이러한 R&D 투자전략 수립은 기존에는 전문가 중심의 정성적 방식이 많이 이용되어 왔지만, 본 논문은 이와는 차별화된 데이터 기반의 정량적 분석결과를 토대로 한 R&D 투자전략에 대해 논의하고자 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권2호
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• pp.122-133
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• 2021

작물 모형의 품종모수를 추정하기 위한 기상자료는 일반적으로 생육 관측 자료가 수집된 시험지의 인근에 위치한 종관기상 관측자료가 사용되어왔으나, 지형적인 원인이나 시험지와 기상관측소 사이의 거리로 인해 실제 시험지의 기상과 차이가 발생할 수 있다. 반면, 비교적 높은 밀도로 분포하는 방재기상 관측자료를 활용할 경우 이러한 문제점을 보완할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종관기상 관측자료와 방재기상 관측자료를 각각 사용하여 출수기에 영향을 미치는 DSSAT 모형의 모수들을 추정하고, 추정된 모수들의 신뢰도를 비교하고자 하였다. 모수 추정을 위해 사용한 재배관리 및 생육 관측값은 지역장려품종 선발시험과 작황시험으로부터 수집하였다. 모수 추정은 Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) 방법을 사용하였으며, 불확실성을 고려하여 100번의 반복 추정을 통해 100개의 모수 집합을 생성하였다. 모수 추정에 소요되는 시간을 단축하기 위해 도커 컨테이너를 기반으로 병렬적으로 GLUE를 구동하였다. 추정된 모수들을 사용하여 모의된 출수기의 평균은, 방재기상자료를 사용하였을 때 최대 4일로, 종관기상자료를 사용하였을 때 최대 오차가 7일이었던 것에 비하여 크게 개선되었다. 그러나, 방재기상자료의 원활한 활용을 위해서는 해당 자료에 대한 접근성이 향상되어야 할 것으로 예상되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.99-108
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• 2021

차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량 환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 가림에 강하기 때문에 안경이나 선글라스를 착용하는 상황에서도 높은 성능 향상이 가능하다. 즉 가려지지 않은 남은 랜드마크의 점수를 사용하여 운전자를 인식할 수 있다. 또한 등록 운전자와 미등록 운전자 간의 관계를 고려한 새로운 인식 거부 방법과 새로운 평가 방법을 논문에서 제안한다. 자체 취득한 데이터 셋, 공인된 PolyU 및 ORL 데이터 셋으로 실험한 결과 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.