• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.577-587
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• 2023

크라우드소싱(crowdsourcing) 공간 데이터 활용 연구가 활발히 진행되고 있으나 데이터 품질의 불확실성으로 인한 문제점이 제기되고 있다. 특히 드론 영상 데이터셋에 품질이 낮은 데이터가 포함될 경우, 출력되는 공간 정보의 품질이 저하될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크라우드소싱된 영상의 기하학적 품질을 자동으로 검증하는 방법론을 제안하였다. 주요 품질 요소로는 영상의 공간해상도, 해상도 변화량, 매칭점 재투영 오차, 번들 조정 결과 등을 입력변수로 활용하였다. 공간 정보 생성에 적합한 영상을 분류하기 위해 학습 및 검증 데이터를 구축하고, radial basis function (RBF) 기반의 support vector machine (SVM) 모델로 학습을 진행하였다. 학습된 SVM 모델의 분류 정확도는 99.1%를 기록하였다. 품질 검증 모델 효과를 확인하기 위해 학습 및 검증에 사용하지 않은 드론 영상에 대하여 해당 모델을 적용하기 전후의 영상 데이터셋으로 각각 정사영상을 생성하고 비교하였다. 그 결과 모델 적용을 통하여 정사영상에 포함될 수 있는 다양한 왜곡을 줄이고 객체 식별력을 증대시키는 것을 확인하였다. 제안된 품질 검증 방법론은 다양한 품질의 크라우드소싱 데이터를 입력으로 받아 양질의 정보만을 자동 선별하게 함으로써 공간정보 생성에서의 활용 가능성을 증대시킬 것으로 기대한다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권4호
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• pp.44-49
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• 2023

탄소중립을 위한 세계적인 노력 속에서 전기자동차의 사용이 급속하게 증가함에 따라 배터리에 대한 수요도 증가하고 있다. 따라서, 전기자동차의 높은 효율을 달성하기 위해 차체 무게 감소와 배터리에 대한 고려가 중요한 요소로 부각되고 있다. 경량 소재로 알려진 구리와 알루미늄은 레이저 용접을 통해 효과적으로 접합될 수 있다. 그러나 두 소재의 물리적 특성이 서로 다르기 때문에 이를 접합하는 것은 여전히 기술적인 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 구리와 알루미늄을 레이저 용접으로 접합하기 위한 최적의 레이저 파라미터를 찾기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 결과를 시각적으로 제시하기 위해서 Python 언어를 활용하여 GUI(Graphic User Interface) 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 기계 학습 이미지 데이터를 활용하여 접합 성공을 예측하며, 안전하고 효율적인 레이저 용접 가이드로 활용될 것으로 예상되어, 전기차 배터리 조립 공정의 안전성과 효율성에 기여할 것으로 기대된다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권1호
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• pp.115-137
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• 2023

본 연구에서는 디지털 전환시대에 선도적인 관점에서 신기술을 흡수하고 혁신적 변화가 요구되고 있는 IT-BPO 기업을 대상으로 조직 핵심역량과 흡수역량이 시장지향성 및 기술지향성에 미치는 관계를 분석하고, 나아가 경영성과에 미치는 관계를 분석하고자 하였다. 이를 위한 연구방법으로 국내 IT-BPO 비즈니스를 수행하고 있는 업체를 대상으로 온라인 전문리서치 업체 및 오프라인 설문조사를 병행하여 291부를 회수하였으며, 분석방법으로는 기술통계와 신뢰도 분석에는 SPSS 23, 타당성, 매개효과를 포함한 연구가설 검증은 AMOS23을 이용하여 분석하였다. 주요 분석결과, 첫째, 혁신역량과 흡수역량 요인이 시장지향성에 미치는 관계에서는 학습역량과 지식네트워크 역량이 시장지향성에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신역량과 흡수역량 요인이 기술지향성에 미치는 관계에서는 R&D역량, 잠재적 흡수역량 및 실현적 흡수역량이 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 혁신역량과 흡수역량 요인이 경영성과에 미치는 영향 관계에서는 R&D역량만이 통계적으로 유의한 정(+)의 영향 관계를 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 시장지향성과 기술지향성이 경영성과에 미치는 관계에서는 시장지향성과 기술지향성 모두 경영성과에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 IT-BPO 기업이 성장과 가치창출을 높이기 위해 추구하는 시장지향성이나 기술지향성 유형에 따라 효과적인 역량요인을 제시함으로써 전략 목적에 따른 차별적 역량 강화방안에 하나에 시사점을 제시할 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.755-770
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• 2023

최근 심각한 기후변화, 기상이상 현상 등으로 인해 자연재난의 발생빈도 및 규모가 증가하고 있다. 대형화 재난 발생 시 시간·경제적 제약으로 인해 인공위성, 드론 등 원격탐사 기반의 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 재난 발생 시 활용가능한 국내·외 위성들과 최근 우주산업 활성화에 따라 운용 중 및 개발 중인 차세대중형위성, 초소형위성의 현황과 대량의 위성영상들의 활용 기술 동향에 대해 정리하였다. 분석 기술로는 딥러닝의 근간인 인공지능 기술을 접목한 연구들이 있으며, 사용자 중심의 분석 준비 데이터(analysis ready data)를 활용할 수 있는 주요 플랫폼을 소개하였다. 또한 최근 발생된 대형재난인 홍수, 산사태, 가뭄, 산불을 중심으로 위성영상을 활용하여 피해분석을 함으로써 재난관리에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 확인하였다. 마지막으로 개발될 위성을 고려하여 재난 관리 단계별 활용방안에 대해 제시하였다. 본 연구를 통해 위성개발 및 운영현황, 최신 위성영상 분석기술 동향과 다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안에 대해 제시되었다. 재난 진행단계에서는 예방과 대비 보다는 대응과 복구에 대한 위성영상의 활용도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 향후 다종의 영상이 수급되었을 때 효과적인 재난관리를 위해 인공지능, 딥러닝 등 최신기술 융합 방안과 적용 가능성에 대한 연구를 수행할 예정이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.841-849
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• 2023

건설프로젝트는 공기 지연, 건설 재해 등 다양한 요인으로 인한 리스크가 존재한다. 이러한 건설 리스크를 기반으로 건설프로젝트의 공사 기간의 산정 방법은 주로 감독자 경험에 의존한 주관적 판단으로 이루어지고 있다. 또한, 공기 지연과 건설 재해로 지연된 건설프로젝트 일정을 맞추기 위한 무리한 단축 시공은 부실시공 등의 부정적인 결과를 초래하며, 지연된 일정으로 인한 사회 기반 시설물 부재로 경제적 손실이 발생한다. 이러한 건설프로젝트의 리스크 해결을 위한 데이터 기반의 과학적 접근과 통계적 분석이 필요한 실정이다. 실제 건설프로젝트에서 수집되는 데이터는 비정형 텍스트 형태로 저장되어 있어 데이터를 기반으로 한 리스크를 적용하기 위해서는 데이터 전처리에 많은 인력과 비용을 수반하기 때문에 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분류 모델을 통한 기초자료를 요구한다. 따라서, 본 연구에서는 건설프로젝트 문서를 수집하여 텍스트 마이닝을 활용하여 SVM(Support Vector Machine) 기반의 데이터 분류 모델을 통해 리스크 관리를 위한 문서 기초자료 생성 분류 모델을 개발하였다. 향후 연구 결과를 통해 정량적인 분석을 통해서 건설프로젝트 공정관리 등에 있어 효율적이고 객관적인 기초자료로 활용되어 리스크 관리가 가능해질 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.309-323
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• 2023

온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권1호
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• pp.58-67
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• 2006

과학의 본성에 대한 학생들의 이해는 과학적 소양을 길러 일상생활의 문제해결에 도움을 주기 위해 필요할 뿐 아니라 학생 개인의 과학학습에 미치는 영향에 의해서도 그 중요성을 간과할 수 없다. 이런 맥락에서 살필 때 현재 7차 교육과정에서 과학 교육을 받고 있는 학생들의 과학의 본성에 대한 관점이 어떤가를 살펴보고 이것이 기존의 연구에서 나타난 7차 교육과정 이전의 학생들의 과학의 본성에 대한 관점과 비교할 때 차이가 있는지를 살펴보는 것은 그 차이에 기여하는 요인이 무엇인지를 살펴보기위한 첫걸음이 될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 7차 교육과정의 인문계 고등학교에서 교육을 받은 1학년과 2학년 학생들의 과학의 본성에 대한 관점을 조사하여 관점의 분포를 알아보고 그 결과를 기존 연구에 나타난 7차 교육과정이전에 과학의 본성에 대한 1학년과 3학년 고등학생들의 관점과 비교하였다. 7차 교육과정에서 교육을 받은 고등학생들은 과학의 본성에 대한 하위차원에 있어서 전반적으로 상대주의, 연역주의 관점이 유의미하게 증가하고, 비상황주의에서 상황주의 관점으로 변화된 것으로 나타나 과학 철학적으로 일관되게 과학의 본성을 인식하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 7차 교육과정 이전의 학생들에 비해서 유의미하지 않지만 좀 더 도구주의적인 관점을 갖고 있었다. 과학교육에서 과학지식보다는 과학적 방법과 과정을 중요하다고 보는 생각은 7차 교육과정 이전의 과학 교육을 받은 학생들과 같지만 인식의 정도에서는 유의미한 감소가 있었다. 이러한 차이의 원인으로 여러 가지를 생각할 수 있겠으나 선행연구를 통하여 교과서에서 과학사의 도입과 탐구활동의 변화가 영향을 줄 수 있음을 논의 하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권6호
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• pp.712-729
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• 2009

본 연구에서는 고등학생들의 식물의 광합성과 호흡에 관련된 오개념을 조사하고, 이를 교정할 수 있는 방안으로 Driver 개념변화 학습 모형을 적용한 수업 프로그램을 개발 적용하여 그 효과를 알아보는데 목적이 있다. 연구 대상은 부산광역시 소재의 남자고등학교 재량교과 시간에 생물학습을 선택한 1학년 66명을 연구 대상으로 하였으며, 학생들의 광합성과 식물의 호흡에 관한 개념 정도는 그림그리기와 서술형 검사로 서로 상호적인 방법으로 조사되었다. 광합성과 식물 호흡에 관한 학생의 오개념을 단계별 수준으로 구분 짓는 방법으로 그림그리기 방법을 적용한 결과, 많은 학생들이 과학교과서나 과학자에 의해 이해되지 않은 오개념이 포함된 그림을 그렸으며, Driver 개념 변화 학습 모형 적용 후에는 식물의 광합성과 호흡의 필수 요소인 빛, 이산화탄소, 물, 포도당, 산소, 나뭇잎, 엽록체, 미토콘드리아, 기공, 에너지 등을 포함한 과학적 인 그림을 그렸다. 식물의 광합성과 호흡의 여러 측면에 대한 개념을 조사하기 위해 실시한 서술형 검사 결과에도 사전검사에서는 식물의 광합성과 호흡이 일어나는 시점과 장소, 식물의 영양소, 광합성에서의 잎의 역할, 식물의 광합성과 호흡의 관계에 대해서 많은 학생들이 오개념을 보였으나, Driver 개념변화 학습 모형을 적용한 수업 후에는 식물의 광합성과 호흡에 대한 오개념이 많이 교정된 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.1-10
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• 2024

본 연구는 혼합현실과 가상현실을 포함하는 몰입형 가상환경에서 OpenAI의 ChatGPT를 활용한 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 응용 방법은 사용자의 질의에 응답하는 정보 에이전트와 사용자의 요구에 맞춰 가상 객체, 환경 등을 제어하는 제어 에이전트로 구성된다. 이를 위해, Unity 3D 엔진, OpenAI, 그리고 가상현실과 혼합현실 사용자 참여를 위한 패키지 및 개발 도구를 통합하는 개발환경을 설정한다. 그리고 음성 입력으로부터 질문 쿼리에서 답변 쿼리, 또는 제어 요구 쿼리에서 제어 스크립트로 생성으로 연결되는 작업 흐름을 설정한다. 이를 기반으로 혼합현실, 가상현실 체험 환경을 직접 제작하고 에이전트의 성능 확인을 위한 실험을 정보 에이전트의 반응 시간, 제어 에이전트의 정확도로 나누어 진행하였다. 결과적으로 제안하는 인터페이스 응용을 통해 사용자 친화적이고 단순하고 반복적인 작업에서의 효율을 높이는데 유용할 수 있음을 확인하였다. 우리는 새롭게 제안하는 인터페이스를 통해 몰입형 가상환경에서 인터페이스로의 응용에 관한 새로운 방향성을 제시하고 발견된 문제점과 현재까지의 한계점을 분명히 밝힌다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.15-28
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• 2024

본 연구에서는 터널 구조물 내부 이미지 데이터를 취득하는 방법과 이미지 데이터의 구조화를 위한 방법을 제안하였다. 터널 구조물 내부 이미지 데이터 취득 조건을 개선함으로써 AREA TYPE의 터널 스캐닝에서 고화질의 이미지 데이터를 얻을 수 있다. 데이터 취득 조건을 개선하기 위해 터널 상부에 터널의 길이 방향 레일을 설치하고 설치된 레일을 이동하며 터널 구조물 전체의 이미지 데이터를 취득할 수 있도록 설계하였다. 본 연구는 거리 20m, 해상도 3840×2160 및 해상도 720×480의 조건에서 0.5mm 균열 모사선을 식별하였다. 또한 취득된 이미지 데이터를 이미지 타일 단위로 관리하기 위한 이미지 데이터 구조화 방법을 제안하였다. 터널의 이미지 데이터 구조화를 위해 적용인자 (취득 이미지의 해상도와 터널의 크기)를 관계식에 대입하여 터널의 이미지 데이터를 구조화할 수 있다. 실험을 통해 터널 길이 1,000m, 폭 20m 터널의 이미지 데이터는 해상도와 정밀도에 따라 최소중첩률 0.02%에서 8.36% 구해지며 로컬좌표계의 크기는 (14×15)에서 (36×34)로 나타났다.