• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Public Diplomacy
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• 제2권2호
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• pp.1-26
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• 2022

배경: 조셉 나이(Joseph Nye)의 선구적 저서, 연성권력(Soft Power)이 출간된 이후 소프트파워는 공공외교 연구의 중심 개념이 되었다. 그러나 이 개념은 아직 논쟁 중이라 이를 과도하게 강조하는 정치학자들로 인해 현장 실무에 적용할 수 있는 유용한 지식의 생산은 지체되어 왔다. 나이는 연성권력을 성공적인 공공외교의 수단이자 결과로 정의함으로써 체계적인 분석을 어렵게 했다. 목적: 본 연구의 목적은 효과적인 공공외교에 영향을 미치는 요인 분석을 위한 이론적 모형을 제공함으로써 연성권력과 공공외교의 관계를 나이와는 다른 각도에서 접근하고자 한다. 방법: 본 연구에서 제시하는 이론적 모형은 각국에 신공공외교가 언제 어떻게 도입되었는지 비교적 시각에서 분석하고, 연성권력과 경성권력 자원을 검토하였다. 결과: 다섯개의 차원으로 구성된 본 연구의 이론적 모형은 효과적인 공공외교에 영향을 미치는 요인을 밝히는데 사용될 수 있다. 이 모형을 통해 연성권력 그 자체보다는 공공외교 효과성에 영향을 미칠 것으로 예상되는 사상과 가치, 제도, 거버넌스, 리더십, 의사소통 체계와 같은 정치체제 내의 변수와 홍보학에서 사용하는 평가모형을 결합함으로써 현장에서 적용가능한 지식을 창출할 수 있다. 결론: 본 연구를 통해 공공외교에 관한 정성 분석은 물론 정량분석에 필요한 수많은 가설의 도출을 가능하게 함으로써 공공외교의 이론적, 분석적 발전에 기여할 것으로 예상된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.40-48
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• 2023

본 논문에서는 항만 계류시설 중 대표적인 구조형식인 케이슨식 안벽의 장기 거동 특성을 분석하기 위하여, 센서 기반 모니터링 시스템을 구축하고, 약 10개월간의 데이터를 검토하였다. 문헌을 바탕으로 항만시설물의 피해 원인 및 유형을 분류하였으며, 이에 적합한 센서 및 계측 시스템을 선정, 현장에 설치하여 주기적으로 데이터를 확보하였다. 확보한 데이터는 LTE 통신망으로 서버에 전달 및 저장된다. 현장상황을 고려하여 경사계, 이격거리계, 침하계를 설치하였으며, 서로 다른 케이슨간의 비교를 위하여 2개 함을 대상으로 센서를 부착하였다. 계측된 센서 데이터와 기온 및 인근 해역에서 계측된 조위 데이터의 상관성을 비교하였다. 이격거리계와 침하계의 경우 온도에 따른 영향이 지배적으로 나타난 반면, 경사계는 상대적으로 덜 민감한 경향을 보였다. 온도가 약 50도 변화 할 때, 변위는 10mm, 침하는 2mm, 기울기는 0.1도 가량 변화하였다. 한편, 조위 데이터와는 뚜렷한 상관성을 보이지 않았으며, 추후 심도있는 분석이 필요하다고 판단된다. 계측된 데이터의 특성을 바탕으로 중력식 안벽에 이상상태가 발생하였을 때 이를 탐지할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있으며, 이를 위한 데이터베이스를 구축하였다. 중력식 안벽 대상 지속적인 장기 데이터 확보 및 분석을 통하여, 재해 및 재난 발생 시 구조물의 안전성 및 사용성을 객관적으로 평가할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1321-1330
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• 2023

본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.

• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.95-104
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• 2022

창업에 대한 정부의 지원과 관심은 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 연구는 창업의지에 미치는 다양한 요인 중 심리적인 측면에서 창업의지에 미치는 요인을 도출하여 실증적인 분석을 실시하였다. 기존 선행연구들이 대부분 긍정적인 심리 변수들과 개인의 환경특성이 창업의지에 미치는 영향을 연구한 반면, 본 연구에서는 창업의지에 부정적으로 작용할 수 있는 심리변수로 불확실성에 대한 인내력 부족이 창업의지에 미치는 영향을 살펴보았다. 경로분석결과, 기업가정신과 성별 통제 하에 불확실성에 대한 인내력 부족은 창업의지에 부(-)의 영향을 미치고, 창업지원제도지각도는 창업의지에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그리고 불확실성에 대한 인내력 부족이 창업의 지에 미치는 영향에 대해 창업지원제도지각도가 부분매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 연구결과 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있는데 첫째 기존의 창업의지에 관한 선행연구에서 한 번도 다뤄지지 않았던 불확실성에 대한 인내력 부족이 창업의지에 부정적인 영향을 끼치는 심리변수임을 확인하였고, 둘째 예비창업자들이 창업지원제도지각도를 매개로 창업실패에 대한 두려움을 긍정적인 창업의지로 바꿀 수 있으며, 셋째는 이러한 결과를 토대로 정부는 다양한 창업 지원 정책을 많은 예비창업자들이 참여할 수 있도록 효율적인 홍보방법을 강구하여 창업지원제도지각도를 더욱더 높여야 한다는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.121-130
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• 2024

본 논문에서는 NCS 기반의 장애인 직무 매칭 시스템을 제안하고 설계한다. 이 시스템은 장애인이 시스템에 접속하여 기본정보(인적정보, 장애 관련 정보)를 입력하고, 직무수행과 관련된 간단한 테스트를 통하여 자신의 장애 유형과 정도에 적합한 NCS 직무 관련 정보를 제공한다. NCS 기반의 다양한 직무와 연계하기 위해서는 각 장애 유형에 따른 장애 정도를 함께 고려되어야 한다. 하지만 대다수 평가도구는 특정 장애 유형을 대상으로 하거나 대상 장애인의 직업능력을 인지 수준이나 일부 신체기능만을 제한적으로 파악하고 있기 때문에 NCS 기반의 장애인직무 매칭 시스템에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 개별 직무의 수행에 필요한 인지 수준이나 신체기능의 활용 정도는 ICF coresets for VR을 활용하고, 개별 직무의 수행에 필요한 직업기초능력 수준은 NCS의 직업 기초능력 평가도구를 활용함으로써 장애 유형별 장애 정도에 따른 NCS 기반의 직무를 매칭하도록 한다. 본 논문에서 제안하는 NCS 기반의 장애인직무 매칭 시스템의 경우, 장애인 당사자의 시스템 활용을 기반으로 하기 때문에 시각 정보에 취약한 시각장애인이나 문해력이 낮은 지적·자폐성 장애인에게는 시스템 활용에 다소 어려움이 존재할 수 있다. 이러한 시스템 접근성을 보완한다면 장애인들에게 자신의 직무 능력에 적합한 NCS 기반의 직무를 추천할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.289-300
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• 2024

본 연구의 목적은 물리적 분포형 유출 모형인 GRM (Grid based rainfall-Runoff Model)을 이용하여 댐 유입량을 모의함으로써 연속형 모의에 대한 GRM 모형의 적용성을 평가하는 것이다. GRM 모형은 기존에 강우-유출 사상의 모의를 위해서 개발되었으나, 최근에 연속형 모의가 가능하도록 개선되었다. 대상 유역은 충주댐 유역, 안동댐 유역, 용담댐 유역, 섬진강댐 유역이며, 500 m × 500 m의 공간 해상도로 유출 모형을 구축하였다. 모의 기간은 21년(2001년~2021년)이다. 모의결과의 평가는 17년 기간(2005년~2021년)에 대해서 수행하였으며, 17년 전체 자료(total duration), 풍수기(6월~9월, wet season), 갈수기(10월~5월, dry season)의 3개 자료 기간으로 구분하고, 각 댐의 관측된 일유입량과 비교하였다. 모의결과의 적합도 평가는 Nash-Sutcliffe efficiency 계수(NSE), Kling-Gupta efficiency 계수(KGE), 상관계수(CC), 총용적 오차(VE)를 사용하였다. 모의된 댐 유입량의 평가결과 total duration과 wet season에서 관측자료를 잘 재현할 수 있었으며, dry season에서도 저유량 자료의 불확실성을 고려할 때 양호한 모의결과를 나타내었다. 연구결과 GRM 모형의 연속형 모의기법은 적절히 구현된 것으로 판단되었으며, 본 연구의 댐 유입량 모의에 충분히 적용성이 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.237-248
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• 2024

수문 순환의 중요한 구성 요소인 유역 유출량은 기후변동과 인간 활동의 영향으로 전 세계 많은 유역에서 크게 변화되고 있다. 기후변동과 인간 활동으로 변화되고 있는 유역 유출량에 대한 분석은 수자원 관리에 있어서 중요하다. 본 연구에서는 우리나라 5개 권역의 109개 중권역의 유출량 자료를 대상으로 기후변동과 인간 활동이 유역 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 유역 유출량 자료에 대하여 Pettitt 검정을 수행하여 분석 기간을 나누었으며, Budyko 기반 기후 탄력성 방법을 이용하여 기후변동과 인간 활동이 유역 유출량의 변화에 미치는 영향을 구분하였다. 본 연구 결과, 중권역마다 유역 유출량 변화에 기후변동과 인간 활동이 미치는 상대적인 기여도가 다양하게 나타났으며, 중권역별로 유역 유출량의 변화에 지배적인 영향을 주는 요인이 무엇인지 파악하였다. 본 연구의 결과는 기후변동과 유역 개발 계획에 따른 유역 유출량 변화를 예측할 수 있도록 하며, 이는 가뭄이나 홍수 등 수문 재해의 위험을 줄이기 위한 수자원 관리 계획을 수립하는데 중요한 정보가 될 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.49-56
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• 2024

구조물의 동적 해석 자동화는 구조 통합 시스템에서 중요한 역할을 한다. 해석 결과에 따른 신속한 대피 또는 경고 조치가 신속하게 이루어지도록 해석 모듈은 짧은 실시간에 해석 결과를 출력해야 한다. 구조 해석법으로 세계적으로 가장 많이 사용되는 방법은 유한요소법이다. 유한요소법이 널리 사용되는 이유 중 하나는 사용의 편리다. 그러나 사용자가 유한요소망을 입력해야 하는데 요소망의 요소 수는 계상량과 정비례하고 요소망의 적절성은 에러와 연관된다. 본 연구는 시간 영역 동적 해석에서 전 단계 해석 결과를 사용하여 계산된 대표 변형률 값으로 오차를 평가하고, 요소 세분화는 절점 이동인 r-법과 요소 분할인 h-법의 조합으로 효율적으로 계산하는 적응적 요소망 형성 전략을 제시한다. 적용한 캔틸레버보와 간단한 프레임 예제를 통하여 적절한 요소망 형성, 정확성, 그리고 연산 효율성을 검증하였다. 이 방법의 간단함이 지진 하중, 풍하중, 비선형 해석 등에 의한 복잡한 구조 동적 해석에도 효율적으로 사용될 수 있는 것을 보여 준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.57-67
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• 2024

본 연구는 금융 분야에서 중요한 증감 정보를 효과적으로 이해하고 감성을 정확하게 분류하기 위한 언어 모델의 학습 방법론을 탐구한다. 연구의 핵심 목표는 언어 모델이 금융과 관련된 증감 표현을 잘 이해할 수 있게 하기 위한 적절한 데이터 세트를 찾는 것이다. 이를 위해, Wall Street Journal에서 수집한 금융 뉴스 문장 중 증감 관련 단어를 포함하는 문장을 선별했고, 이와 함께 적절한 프롬프트를 사용해 GPT-3.5-turbo-1106으로 생성한 문장을 각각 post-training에 사용했다. Post-training에 사용한 데이터 세트가 언어 모델의 학습에 어떠한 영향을 미치는지 금융 감성 분석 벤치마크 데이터 세트인 Financial PhraseBank를 통해 성능을 비교하며 분석했으며, 그 결과 금융 분야에 특화된 언어 모델인 FinBERT를 추가 학습한 결과가 일반적인 도메인에서 사전 학습된 모델인 BERT를 추가 학습한 것보다 더 높은 성능을 보였다. 또 금융 뉴스로 post-training을 진행한 것이 생성한 문장을 post-training을 진행한 것에 비해 전반적으로 성능이 높음을 보였으나, 일반화가 더욱 요구되는 환경에서는 생성된 문장으로 추가 학습한 모델이 더 높은 성능을 보였다. 이러한 결과는 개선하고자 하는 부분의 도메인이 사용하고자 하는 언어 모델과의 도메인과 일치해야 한다는 것과 적절한 데이터 세트의 선택이 언어 모델의 이해도 및 예측 성능 향상에 중요함을 시사한다. 연구 결과는 특히 금융 분야에서 감성 분석과 관련된 과제를 수행할 때 언어 모델의 성능을 최적화하기 위한 방법론을 제시하며, 향후 금융 분야에서의 더욱 정교한 언어 이해 및 감성분석을 위한 연구 방향을 제시한다. 이러한 연구는 금융 분야 뿐만 아니라 다른 도메인에서의 언어 모델 학습에도 의미 있는 통찰을 제공할 수 있다.