• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.23-48
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• 2021

한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1445-1462
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• 2022

2025년도 발사예정인 농림위성은 광역농림상황관측용도로 개발된 5 m급 해상도를 갖는 중해상도 위성이다. 위성영상 활용을 위해서는 위성영상에 대한 정밀센서모델을 수립하여 정확한 기하정보를 수립하는 것이 중요하다. 선행 연구에서 지상기준점 칩과 위성영상을 정합하는 과정을 통해 자동으로 정밀센서모델을 수립할 수 있음을 보고하였다. 따라서 위성영상의 기하정확도를 향상시키기 위해서는 지상기준점 칩 정합 성능을 향상시켜야 한다. 이 논문은 중해상도 위성영상의 센서모델 정확도 향상을 위한 지상기준점 칩 정합 개선방안을 제안한다. 고해상도 지상기준점 칩을 중해상도 위성영상 정밀센서모델링을 위해 사용할 경우의 중요한 기술요소는 상이한 공간해상도 처리방식과 최적 지상기준점 수량결정이다. 본 연구에서는 이러한 기술요소를 해결하기 위해 중해상도 위성영상과 지상기준점 칩 정합 시, 위성영상 업샘플링(upsampling) 배율과 사용한 칩 개수에 따른 칩 정합 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 해상도가 5 m인 RapidEye 영상을 중해상도 위성영상으로 사용하였으며, 해상도가 0.25 m인 항공정사영상과 0.5 m인 위성정사영상을 지상기준점 칩으로 제작하여 사용하였다. 정확도 분석은 수동으로 추출한 기준점을 사용하여 수행되었다. 실험결과, 업샘플링 배율 2 내지 3에서 정확도가 크게 향상되었으며 지상기준점 수량은 대략 100개인 경우 정확도가 유지되었다. 이러한 결과로부터 중해상도 위성의 정밀센서모델 수립에 고해상도 지상기준점 칩 적용 가능성을 확인할 수 있었고, 기존보다 향상된 정확도의 정밀센서모델이 수립됨을 확인하였다. 본 연구결과가 향후 농림위성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.41-59
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• 2022

군수물자의 적기 조달은 군의 작전능력 유지를 위해서 필수적이며, 계약업무는 적기 조달을 위한 첫 단추라고 할 수 있다. 또한 신속한 계약체결은 수요자의 여유로운 납기설정을 가능케 하며, 예산 집행의 가능성을 높여주기 때문에 예산의 조기집행과 이·불용 방지를 위해서도 계약 프로세스 개선이 필수적이다. 최근 빅데이터를 이용한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 빅데이터를 이용한 프로세스 분석 및 개선 기법인 프로세스 마이닝 역시 민간에서 널리 활용되고 있다. 하지만 군 내 계약업무에 대한 분석은 업무 담당자의 경험과 단편적인 정보를 활용한 이·불용 문제사례별 원인 파악 및 대응적 모색과 같은 개별적 분석수준에 그치고 있다. 본 연구는 계약 프로세스 개선을 위해 공군 군수사령부 재정처가 2019년 11월부터 약 1년간 직접 계약한 총 560건의 계약업무에 관한 데이터를 가지고 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분산된 데이터를 종합하여 프로세스 맵을 도출하고, 프로세스의 흐름, 수행시간 분석, 병목 분석 및 추가 세부분석을 실시했다. 분석결과 다수 계약 건에서 의뢰 후 재검토/수정이 반복 발생하고 있음을 발견할 수 있었다. 반복적인 재검토/수정은 원가계산 완료까지의 소요일수 지연에 크게 영향을 미치고 있으며, 이는 병목 지점 시각화를 통해서도 명확하게 드러났다. 재검토/수정은 계약의뢰가 많은 상위 5개 부서에서 60% 이상 발생하고, 의뢰가 집중되는 상반기에 주로 발생하는데 이는 소요부서의 계약의뢰 전 면밀한 사전검토가 필요함을 의미한다. 그리고 재정처의 계약업무는 법령에 따른 절차대로 수행되고 있었으나, 일부 업무의 순서조정이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 군 내 계약업무 분석에 프로세스 마이닝을 이용한 첫 사례이다. 이를 기반으로 프로세스 마이닝을 군대 내 다양한 업무에 적용하기 위한 연구가 더욱 수행된다면, 각종 업무의 효율화를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 자원리싸이클링
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• 제31권5호
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• pp.67-76
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• 2022

가구 산업은 부가가치 창출의 가능성이 높고 중소기업이 주축이 되어 있는 산업 특성상 일자리 창출 여력이 크다. 그러나, 최근 사용 후 가구의 처리 동향을 살펴보면 재사용 가치가 충분한 사용 후 가구마저도 파쇄되어 고형연료(SRF)로 활용되고 있는 사례가 많으며, 폐기물 처리업체는 지속적으로 감소하면서 폐목재 적체 현상으로 이어지고 있다. 이 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로, 순환이용효율성이 높은 사용 후 가구 재제조 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 재제조는 자원 및 에너지 절감 효과가 크고, 고용창출 효과가 높다는 점에서 사용 후 가구에 적용 시 산업경제적 파급효과가 클 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 해외의 사용 후 가구 재제조 과정을 분석하여 그 특성을 파악하고 이를 바탕으로 경제성 및 환경성 분석을 수행하였다. 경제성 분석 결과, 1인 사업장 기준으로 사용 후 가구 재제조를 통한 연간 예상수익은 약 104백만원, B/C 분석결과는 30으로 높은 사업성을 확보하는 것으로 나타났다. 이는 우리나라 1인 근로자 가구 연평균 소득의 3.11배(연평균 소득은 33백만원)에 달하는 수준이며, 같은 중량의 SRF로 재자원화할 경우의 수익 325천원보다 320배 높은 수준이다. 또한, 환경성 분석결과, 기존의 목재펠릿으로 가공하는 재자원화보다 재제조함으로써 얻을 수 있는 연간 온실가스 저감효과는 연간 2.2 tCO₂-eq.이며, 이는 소나무 937그루 또는 신갈나무 622그루가 연간 흡수하는 온실가스의 양과 유사한 수치이다. 이러한 연구결과는 폐기단계에서 경제적 환경적 효과를 고려한 재자원화 방법을 우선 적용하는 것이 중요함을 시사해준다.

• 한국습지학회지
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• 제24권3호
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• pp.204-212
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• 2022

국내의 경우 LID 기술은 2009년 이후에 적용하기 시작하여 환경부, 국토부, LH공사 등의 사업지구와 공공기관, 상업용지, 주택, 공원, 학교 등에서 빗물 관리를 위해 LID 시설을 설치하고 운영 중이다. 그러나 국내의 사례를 살펴보면 국외에 비해 적용사례나 운영 기간 등이 충분하지 못하여 적절한 설계기준과 운영 및 유지관리에 대한 방안 제시가 미흡한 실정이다. 특히, LID 기술을 활용하여 시공되는 LID 시설은 고유의 물순환 기능으로 발현하는 물질순환과 에너지 흐름으로 수문학적 및 환경적 효과가 발현되기에 LID 시설 내부의 지속적인 환경 유지가 필요하다. LID 시설은 물순환 목표량에 계획된 처리용량으로 설계가 되며 적절한 유지관리와 식생 및 토양의 상태를 주기적으로 파악하여 최초에 설치된 상태를 최대한 유지해야 그 효율을 얻을 수 있다. 즉, LID 시설은 물순환 구축을 통한 물의 저류와 침투능을 증대시키면서 수질오염저감, 홍수저감, 수자원확보, 온도저감 등의 효과를 기대하는 시설이기에 LID 시설에 조성되는 토양은 매우 중요한 설계 요소이다. 정확한 LID 시설의 기능 유지와 관리를 위해서는 토양오염, 제설제 영향, 식생 기준 등의 다양한 정량적 데이터를 통해 시설의 현재 상태와 교체 및 유지관리의 주기를 정확하게 알아야 한다. 본 연구에서는 2009년부터-2020년까지 국내에 설치된 LID 시설의 현황을 조사하고, 그 중 식생형 시설인 빗물화단, 식생수로, 식생체류지 등을 대상으로 하여 토양층에서 토양시료를 채취한 후 지난 10년 간 적용된 LID 시설의 지속성과 현재 상태를 통해 토양의 변화를 분석하고자 수행되었다. 토성, 유기물, 경도, 함수량, pH, 전기전도도, 염분 등의 분석을 통해서 시공후 5년~7년 이상된 일부 식생형 LID 시설에서 조경설계기준 하급치에 해당하는 결과를 나타냈다. 하급치 이하의 시설은 토양의 투수율 저하와 식생 생육에 문제가 될 수 있는 상태로 유지관리가 필요한 시점으로 인식할 수 있다. 이에 따른 토양치환과 교체를 통해 LID 시설을 관리해야 함을 알 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1209-1215
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• 2022

선택적 촉매 환원법(SCR)은 질소산화물(NO_x)을 저감하는 매우 효율적인 방법으로 알려져 있으며 발생된 질소산화물(NO_x)을 질소(N₂)와 수증기(H₂O)로 환원시키는데 촉매 작용을 한다. 질소산화물(NO_x) 저감 성능을 결정하는 요소 중 하나인 촉매는 셀 밀도가 증가하면 촉매효율이 증가하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 실습선 세계로호에 설치되어 있는 발전 기관의 배기가스 조건을 모사한 실험장치를 통하여 100CPSI(60Cell)촉매의 부하에 따른 질소산화물(NO_x) 저감 성능을 확인하고 세계로호에 설치되어 있는 25.8CPSI(30Cell) 촉매의 기존 연구 자료와의 비교를 통해, 셀 밀도가 질소산화물(NO_x)의 저감에 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 실험용 촉매는 셀 밀도만 변화를 주었고 형태는 벌집형(honeycomb), 조성물질은 V₂O₅-WO₃-TiO₂를 동일하게 사용하여 제작하였다. 실험결과 100CPSI(60Cell) 촉매의 질소산화물(NO_x) 농도 저감율은 평균적으로 88.5%이며 IMO specific NOx 배출량은 0.99g/kwh로 IMO Tier III NOx 배출기준을 만족하였다. 25.8CPSI(30Cell) 촉매의 경우, 질소산화물(NO_x) 농도 저감율은 78%, IMO specific NOx 배출량은 2.00g/kwh 이었다 두 촉매의 NOx 농도 저감율과 IMO specific NOx 배출량을 비교하였을 때, 100CPSI(60Cell)촉매가 25.8CPSI(30Cell) 촉매보다, NOx 농도 저감율은 10.5% 높고 IMO specific NOx 배출량은 약 2배 적은 것을 확인하였다. 따라서 촉매의 셀 밀도를 높임으로써 효율적인 탈질효과를 기대할 수 있으며 향후 실선 테스트를 통하여 검증한다면 촉매의 부피 저감을 통한 제작 비용을 줄이고 협소한 선박 기관실을 효율적으로 사용하기 위한 실용적인 자료로서 기대된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 현장농수산연구지
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• 제11권1호
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• pp.103-111
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• 2009

본 연구는 개발된 곡립기주 밀리타리스 동충하초 균사체들 착유우사료에 수준별로 배합하여 60일간 급여하였을 때, 착유우의 사료 섭취량, 유성분 및 우유와 혈액내 cordycepin 함량과 혈중 항산화능력을 조사하여 실제 젖소사양에서 기능성 cordycepin 강화 우유생산을 위한 곡립 밀리타리스 동충하초 균사체의 적정사용량을 결정하고자 실시하였다. 본 연구는 비유중기 착유우 20두를 공시하여 대조구와 세 수준의 첨가구(3%, 6%, 9%)에 각각 5두씩 배치하고, 60일간 사양하였다. 동충하초 급여는 사료섭취량에 유의한 영향을 미치지 않았고 모든 처리군에서 전반적으로 양호한 섭취량을 나타내었다. 또한 산유량, 유성분 및 체세포수(SCC)는 처리구간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 우유중 요소태질소농도는 곡럽 밀리타리스 동충하초 균사체의 급여비율을 증가시킴에 따라 유의하게 증가하였다(P<0.05). 대조구에 비하여 곡립 밀리타리스 동충하초 균사제 급여군들의 우유 및 혈액내 cordycepin 함량은 유의적 (P<0.05)으로 증가하였지만, 균사제 첨가수준간에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 첨가 수준이 높아질수록 cordycepin의 섭취량이 증가하는 반면, 우유로 이행되는 양은 처리구간 큰 차이가 없기 때문에 첨가수준이 증가할 수록 우유내 전이율은 유의성은 없지만 낮아지는 것으로 나타났다. 하지만 조사된 항목들에서 개체별로 큰 차이가 조사되었는데, 우유내 cordycepin 함량의 경우 범위가 0~0.4 ㎍/mL로, 검출되지 않는 개체들도 나타났다. 경제적인 측면을 고려하면 본 실험에 사용된 3% 수준의 cordycepin 공급량을 선택하는 것이 바람직하겠지만, 3% 수준에서 검출되지 않은 개체수(2두)가 다른 수준들에 비하여(6%, 9% 각각 1두) 상대적으로 많았기 때문에 보다 균일한 결과를 얻기 위해서는 6% 수준을 선택하는 것이 바람직하다고 사료된다.