• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.6234-6241
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• 2014

이 연구의 목적은 의료진의 죽음에 대한 스트레스 정도와 수용 방식을 병원 중심으로 조사하여 의료인 대상 죽음교육프로그램 개발의 기초자료로 활용하는 것이다. 연구기간은 2014년 4월부터 동년 4월30일까지이며, 대전지역 K 대학병원 의료진 353명을 대상으로 조사했다. 분석방법은 빈도분석과 카이스퀘어 검정이며, 연속변수는 독립표본 t-검정을 실시하였다. 분석결과 죽음교육의 내용 중 중요하게 다뤄야 할 것은 시간의 소중함 및 의미 있는 미래 삶 준비였으며(p<0.05), 죽음교육 필요 이유는 죽음에 대한 인식과 태도를 바꿔보기 위해서였다(p<0.05). 죽음교육 방법은 사례연구 문제 기반학습이었으며(p<0.05), 죽음 목격 후 가장 큰 스트레스는 보호자의 의료진에 대한 부정적 반응(p<0.05)으로 나타났다. 이상과 같은 결과를 볼 때 의료진의 죽음에 대한 이해와 죽음교육 필요성 제고는 의료진 자신은 물론 환자에 대한 이해와 감수성 향상에도 기여할 것으로 판단되었다. 죽음에 대한 의료 인문적 시각을 동시에 포함한 본 조사는 병원 공간과 의료진 대상의 특성화된 '죽음교육프로그램 개발'에 기여할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1135-1147
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• 2021

고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권5호
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• pp.480-489
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• 2021

기후변화는 동·식물의 서식지와 개체군을 감소, 소멸시키며, 생물다양성 보존에 위협이 되고 있다. 특히, 도롱뇽과 (Hynobiidae)에 속한 종들은 다른 분류군들에 비해 행동권이 작고, 분산 능력이 극히 제한되기 때문에 기후변화에 매우 취약한 분류군이다. 본 연구에서는 한국꼬리치레도롱뇽(Onychodactylus koreanus)의 관찰지점과 종 분포 모델링 기법을 바탕으로 국내 서식하고 있는 한국꼬리치레도롱뇽의 주요 분포지역과 서식특성을 파악하고 기후변화에 따른 분포변화를 예측하였다. 그 결과 고도가 그들의 분포에 가장 주요한 영향을 끼친 환경변수로 확인되었으며, 강원도와 경상북도와 같은 고도가 높은 산림 지역에 밀집된 분포 형태를 보였다. 이처럼 종 분포 모델에서 예측된 공간적 분포 범위와 서식특성은 선행 조사 결과를 충분히 포함하고 있었다. 기후변화에 따른 분포변화를 확인한 결과, 한국꼬리치레도롱뇽은 현재 분포 범위에 비해 RCP4.5 시나리오에서 62.96% 가 감소할 것으로, RCP8.5 시나리오에서는 98.52% 감소할 것으로 예측되어 기후변화로 인해 서식 적합 공간들이 급격하게 감소하는 것으로 확인되었다. 모델의 AUC값은 현재에서 0.837, RCP4.5에서 0.832, RCP8.5에서 0.807로 높게 측정되었다. 이러한 결과들은 기후변화로 인해 영향을 받는 양서류의 보전 대책 수립에 중요한 기초자료가 될 수 있을 것이다. 추후, 한국꼬리치레도롱뇽의 생활사에 따른 서식지 특성과 미세한 서식 요인들이 반영된 다양한 분석기법을 통한 추가적인 연구가 수행된다면 종 감소에 영향을 끼치는 주요환경 요인들을 밝혀낼수 있을 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.387-393
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• 2021

본 연구에서는 해양플랫폼의 탑사이드 구조에서 주로 채택하고 있는 파이프 연결 구조의 피로 수명 증가를 위한 방안을 찾기 위하여, 유한요소해석을 수행하였다. 상용해석프로그램인 MSC Patran/Nastran을 적용하였으며, 대표적인 중앙부 구조 형상을 해석모델로 선정하였다. 하중에 따른 응력집중 현상을 구현하기 위하여, 8 절점 솔리드 요소를 이용한 모델링을 구현하였다. 주요하중은 횡방향 하중 2가지와 대각선 파이프에 인장 하중을 고려하였다. 주요 위치에서의 Hot spot 응력을 확인하기 위하여, 0.01 mm dummy 쉘 요소를 적용하였으며, 0.5 t와 1.5 t 위치에서의 주응력을 계산한 후 외삽법에 따라 용접부에 발생하는 응력을 추정하였다. 일부 구간에서는 만족해야 하는 피로 수명 이하로 평가되어, 보강이 필요하였다. 보강은 기존 설계된 파이프의 두께나 지름을 변경하지 않고, 피로수명이 부족한 부위에 응력집중계수를 낮출 수 있도록 브래킷을 추가하였다. 인장 하중에 대해서는 bracket toe에서 응력은 23 % 증가하였고, 기존에 문제가 된 파이프의 내측, 외측에서의 응력은 약 8 % 감소하였다. 휨 하중에 대해서는 bracket toe에서 응력은 3 % 증가하였고, 기존에 문제가 된 파이프의 내측, 외측에서의 응력은 약 48 % 감소하였다. 신규 브래킷 보강으로 인하여, bracket toe의 응력증가가 발생하였지만, S-N 커브 자체가 파이프 조인트에 비해 좋으므로 큰 문제가 되지는 않는다. 본 연구에서 적용한 국부 보강을 통한 피로 수명 개선 방법은 기존 설계안의 변경을 최소화하면서 피로 수명 증가를 효율적으로 할 수 있다는 점에서 관련 산업에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권2호
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• pp.27-48
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• 2011

불법 위조품은 아이디어를 내어 제품을 개발하고 투자하는 건전한 기업에 손해를 입히고 신제품 개발에 의지를 꺾는 등 사회적으로 큰 해악을 끼치고 있다. 특히 중국의 경우, 경제 성장과 동반 성장한 위조품의 규모와 내용 때문에 중국 위조품은 세계적인 문제가 되었다. 위조품은 판매자나 구매자나 모두에게 문제가 있다. 그러나 본 연구는 위조품거래 참여자 중 위조품을 구매하는 소비자에 초점을 맞추어 중국의 시장 환경에서 위조품을 구매하는 중국소비자를 대상으로 문화를 포함한 가치체계적인 관점에서 이해하고 분석하였다. 연구결과는 예상했던 것처럼 중국 소비자의 경우, 집단에 의해 영향을 받는 성향이 큰 소비자일수록 제품의 소비를 통해 자신의 가치를 알리는 명품에 대한 인지도가 높았다. 그리고 제품에 대해 인지도가 높을수록 제품에 대한 관여도도 높았으며, 관여도가 높은 소비자일수록 진품을 구매하는 경향이 높았다. 그리고 진품을 선호하는 소비자가 오히려 위조품도 선호한다는 의외의 결과도 보여 주었다. 본 연구에서 집단에 의해 영향받는 정도, 인지도, 관여도는 명품위조품의 구매행동을 설명하는 중요한 변인임을 확인하였다. 이는 중국의 문화가 유교의 영향을 받아 인간의 상호관계 속에서 사회적 지위, 신분을 과시하고자 하는 문화 현상 속에서, 명품을 소비하는 행동으로 이어지고 있으며 이러한 인식 중에 일부 왜곡된(윤리의식 부재로)인식이 위조품의 구매로 이어지고 있다고 말할 수 있을 것이다. 본 연구 결과는 위조품이 소득이 낮은 소비자가 위조품을 소비할 것이라는 인식이 틀렸음을 의미한다. 위조품은 오히려 진품의 가치를 알고 있는 소비자들에 의해 구매가 이루어지고 있으며, 이러한 경우 가격의 높고 낮음은 절대 가격이 아니라 소비자가 제품을 어떻게 인식하고 있느냐에 의해, 즉 소비자가 느끼는 가치에 의해 결정된다는 사실을 확인하였다. 이는 위조제품의 구매는 가격보다 비가격요인이 더 영향을 미친다는 기타 연구결과와도 일치한다. 위조품은 자국 내의 문제에 국한되는 것이 아니라 글로벌 시대에 전 세계 유통질서를 어지럽혀 세계 여러 나라와 통상마찰을 일으키고 국가 신용도에도 악영향을 줄 수 있는 매우 심각한 사안이다. 그런 의미에서 세계 위조품 시장에서 중요한 역할을 하고 있는 중국, 그리고 중국의 위조품 소비자를 대상으로 위조품의 구매과정을 이해한 본 연구의 결과는 위조품과 관련된 중국 소비자의 의사결정과정을 이해하였다는 것 뿐만 아니라 기업의 마케터와 정책입안자에게 도움이 될 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.267-275
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• 2023

본 연구에서는 농촌진흥청에서 홍콩과학기술대학교와 국제공동연구를 통해 개발중인 1개월 농업기상 예측 시스템을 이용하여 2012-2022년 기간 동안 1개월 과거기후 예측 정보를 생산하고, 유효적산온도 기법을 적용하여 벼 수확일 전망 가능성을 살펴보았다. 상세한 기후정보를 얻기 위해, 지역기후모델(WRF)을 이용하여 전지구 기후예측 정보(CFSv2)를 남한지역에 대해 5 km 해상도로 규모축소하였다. 벼 수확일은 역학적 규모축소된 최고기온과 최저기온 과거예측 자료를 유효적산온도에 적용하여 추정하였다. 모형의 최고기온(최저기온)는 벼 생육기간(5월~10월)에 대해 관측과 비교하여 약 1.2 ℃ (0.1 ℃) 정도 과소모의하였다. 벼 수확일 추정 자료는 정성적으로 관측의 전반적인 공간 패턴을 모의하면서 지형효과에 의한 상세한 지역적 편차를 모의하였다. 그러나 음의 기온 오차가 유효적산온도에 투영되어, 예측자료에서 추정한 벼 수확일이 관측에서 추정한 벼 수확일과 비교하여 정량적으로 약 9일 늦게 모의하였다. 본 연구를 통해 1개월 기상예측 정보와 유효적산온도를 이용하여 남한 전역에 대해 공간적으로 연속적인 상세한(5 km) 벼 수확일 정보를 사전에 얻을 수 있는 가능성을 보았다. 예측정보의 신뢰성을 확보하고, 유효적산온도 뿐만 아니라 농업모형과 연계한다면 다양한 작목에 대한 농업정보들을 사전에 생산할 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.99-123
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• 2019

지식 정보화 시대에 대표적인 고부가가치 산업으로서 소프트웨어 산업에 대한 중요성이 증대되고 있으며, 그 중에서도 오픈소스 소프트웨어는 소스코드 공개, 자유로운 수정과 배포, 공급업체에 대한 의존성 탈피, 비용 절감과 같은 이점을 바탕으로 빠르게 활동 영역을 확장해가고 있다. 특히, 오픈소스 소프트웨어는 클라우드, 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 등과 같은 새로운 정보기술과 접목하여 활용도가 높을 것으로 예상되고 소프트웨어의 신기술 발전을 주도할 수 있다는 점에서 다양한 긍정적인 효과를 얻을 수 있을 것으로 전망되고 있다. 글로벌 IT 기업들은 이러한 오픈소스 소프트웨어를 비즈니스 혁신을 위해 적극적으로 활용하고 있으며 국내에서도 오픈소스 소프트웨어를 활성화하기 위한 관련정책과 기업들의 노력이 이어지고 있다. 오픈소스 소프트웨어가 주목 받음에 따라 이와 관련된 연구도 활발하게 진행되고 있으나 조직들이 어떠한 이유로 기존의 비공개 소프트웨어에서 오픈소스 소프트웨어로 전환하게 되는가에 하는 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 인간의 이주행동을 설명하는데 유용한 이론적 틀로 알려진 Push-Pull-Mooring 프레임워크를 기반으로 오픈소스 소프트웨어로의 전환에 영향을 미치는 요인들을 제안하고 그 관계를 실증분석을 통해 확인하고자 하였다. 이를 위해 관련 기업에서 수집된 총 268부를 바탕으로 본 연구에서 제안한 연구모형의 가설을 검증하였다. 연구결과, push 요소인 지속적 유지비용, 벤더 의존성, 기능적 무차별성, SW 자원의 비효율성, 그리고 pull 요소인 네트워크 기반지원, 시험 가능성, 전략적 유연성이 오픈소스 소프트웨어 전환에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 지식수준향상은 유의 하지 않은 것으로 판명 되었다. 또한, Mooring 효과로 관리자의 SW 경쟁력 확보의지는 push와 pull요소 중 지식수준향상과 OSS 전환 관계를 제외한 모든 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 오픈소스 소프트웨어에 대한 연구를 확장할 수 있는 기반을 제공하고 관련 기업들에게 OSS로의 전환에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.19-45
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• 2008

본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.