• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.141-149
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• 2010

3차원 공간정보는 효율적 국토이용 및 관리, 지자체의 도시계획수립, 도시관리 등 도시 활동의 입체적인 표현과 분석을 위한 중요한 정보로써 공공분야뿐만 아니라 공간정보 서비스 산업 활성화로 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. 고품질 3차원 공간정보의 생성을 위해서는 원시영상 및 3차원 지형모델의 품질 뿐만 아니라 LoD 수준, Texturing과 같은 가시화 수준이 중요한 요소가 된다. 하지만 기존 3차원 국토공간정보는 구축 공정이 복잡하고, 기 제작된 수치지도를 이용하여 자료의 최신성이 부족하다. 또한 일반정사영상의 이용으로 영상의 기복변위가 존재하여 가시성이 낮고, LoD 수준이 2～3급 정도로 인공지물의 3차원 모델이 단순화 되어 현실감이 다소 부족하다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 대축척 디지털항공사진카메라와 다방향 촬영 디지털카메라로 촬영된 디지털항공사진영상을 이용하여 수치사진측량기법을 적용한 3차원 모델링 기법으로 제작된 3차원 공간정보의 품질 분석을 수행하였다. 3차원 모델의 가시화 정보의 정확도 분석결과 별도의 가시화 정보의 획득 없이 원영상만으로 84% 이상의 정확도를 확보할 수 있었다. 촬영시기와 동일한 3차원 공간정보 구축이 가능하여 자료의 최신성 확보가 용이 하였고, 작업공정의 실감정사영상의 위치정확도 분석결과 1:1,000 수치지도의 수평위치 허용정확도보다 양호한 결과를 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.305-315
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• 2016

소품종 대량 생산 체제에서 다품종 소량생산 체제로의 변경으로 인해 개별 기업들은 시장 점유율을 지키기 위해서 생산율 극대화, 재공재고의 최소화, 적정 사이클 타임 운영 등 다양한 생산전략을 개발, 이를 적절하게 운영하기 위한 노력을 경주하고 있다. 특히, 복잡한 제조라인의 경우 작업흐름이 특이하고 공정단계가 많으며 매우 복잡한 공정 순서로 인해, 기존의 수리모형이나 대기이론 모형과 같은 분석적 방법을 적용하여 생산전략을 수립하는 데 많은 한계점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문은 재투입과 병목공정이 혼재된 제조라인을 대상으로 병목공정 앞에서의 자재 투입 통제 문제와 작업장의 생산변경시점 결정 및 배치기계의 배치크기 및 가공순서를 결정하는 휴리스틱 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해 제조환경을 테스트할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였으며, 앞서 언급한 세 가지 의사결정 문제에 대해 현재 기업에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 기존 방식과 본 연구에서 제안하는 방법들을 비교하는 실험을 하였으며, 실험을 위한 시나리오는 세 가지 의사결정 문제의 휴리스틱 방법을 단일로 적용하는 경우와 휴리스틱 방법을 동시에 적용하는 경우로 나누어 실험하였고, 실험 결과 세 가지 의사결정 규칙을 함께 적용하는 것이 생산율 향상, 사이클 타임 감소, 평균 재공재고 수준 감소에 효과가 있음을 보여주었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권2호
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• pp.108-118
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• 2014

근사모델을 이용한 최적설계 문제에서는 설계변수의 수가 증가함에 따라 근사모델의 정확도를 확보하기 위한 계산 횟수가 급격히 증가한다. 이를 해결하기 위해 저정확도 모델을 바탕으로 고정확도 모델로 보정하는 Variable-Fidelity Modeling을 이용하였다. 본 논문에서 Variable-Fidelity Model로는 계층적 크리깅 모델을 이용하였으며, 다목적 유전자 알고리즘과 결합하여 최적화 프레임워크를 제안하였다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위하여 천음속 영역에 대한 익형 최적 설계를 하였다. 설계변수로는 PARSEC의 파라메터를 이용하였으며, 서로 다른 격자수를 가지는 경우 그리고 서로 다른 정확도를 가지는 해석자를 이용한 경우에 관하여 해석을 수행하였다. 검증을 위해 단일 정확도 모델에 대한 최적화 결과와 비교하였다. 모든 경우에 관하여 파레토 라인이 유사하게 나오는 것을 확인 할 수 있었으며, 계산시간은 계층적 크리깅 모델을 이용한 Variable-Fidelity Model이 단일 정확도 모델에 비하여 훨씬 줄어들었다. 이를 바탕으로 본 논문의 방법이 단일 정확도를 가지는 모델에 대한 최적화 방법과 유사한 정확도를 가지며 더욱 효율적임을 확인 할 수 있다.

• 유통과학연구
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• 제17권3호
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• pp.85-95
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• 2019

Purpose - The existing marketing studies using Social Network Analysis have assumed that network structure variables are time-invariant. However, a node's network position can fluctuate considerably over time and the node's network structure can be changed dynamically. Hence, if such a dynamic structural network characteristics are not specified for virtual goods purchase model, estimated parameters can be biased. In this paper, by comparing a time-invariant network structure specification model(base model) and time-varying network specification model(proposed model), the authors intend to prove whether the proposed model is superior to the base model. In addition, the authors also intend to investigate whether coefficients of network structure variables are random over time. Research design, data, and methodology - The data of this study are obtained from a Korean social network provider. The authors construct a monthly panel data by calculating the raw data. To fit the panel data, the authors derive random effects panel tobit model and multi-level mixed effects model. Results - First, the proposed model is better than that of the base model in terms of performance. Second, except for constraint, multi-level mixed effects models with random coefficient of every network structure variable(in-degree, out-degree, in-closeness centrality, out-closeness centrality, clustering coefficient) perform better than not random coefficient specification model. Conclusion - The size and importance of virtual goods market has been dramatically increasing. Notwithstanding such a strategic importance of virtual goods, there is little research on social influential factors which impact the intention of virtual good purchase. Even studies which investigated social influence factors have assumed that social network structure variables are time-invariant. However, the authors show that network structure variables are time-variant and coefficients of network structure variables are random over time. Thus, virtual goods purchase model with dynamic network structure variables performs better than that with static network structure model. Hence, if marketing practitioners intend to use social influences to sell virtual goods in social media, they had better consider time-varying social influences of network members. In addition, this study can be also differentiated from other related researches using survey data in that this study deals with actual field data.

• 한국노년학
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• 제37권3호
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• pp.727-745
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• 2017

본 연구는 중고령층에서 초기노년층의 주관적 건강수준의 변화양상과 그 격차를 결정짓는 요인으로 불안정 고용(precarious employment) 및 고용상태 관련 요인의 영향력을 살펴보고자 하였다. 또한 공적 및 사적 사회적 자본이 중고령기에서 초기노년기에 이르는 주관적 건강상태의 격차를 완화시킬 수 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위하여 한국노동패널조사(KLIPS) 6차~17차년도 자료를 사용하였고, 다수준 성장곡선 모형(Multi-level growth curve modeling)을 고정효과(fixed effects) 모형과 확률효과(random effects)모형으로 STATA 13.0을 사용하여 추정하였다. 또한 두 모형을 기반으로 한 가설검정을 위해 하우스만 검정을 수행하였다. 연구결과는 정규직에 비해 일용직이 시간에 따른 주관적 건강상태의 변화를 악화시키는 요인으로 나타났으며, 임금, 고용상태의 질(근로시간), 사적/관계적 사회적 자본이 중고령기에서 초기노년기에 이르는 건강격차를 설명할 수 있는 주요 요인으로 나타났다. 이러한 결과를 기반으로 '확산 가설'과 '누적되는 이익' 가설을 지지하고 있으며, 중고령기에서 초기노년기에 이르는 건강불평등을 완화시킬 수 있는 고용지원 정책 및 사회적 서비스 개발 방향을 제시하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.122-131
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• 2019

본 연구는 교원의 우울에 대한 직무 관계 스트레스와 반추의 구조적 관계에서 학교급에 의한 조절효과를 분석하고자 수행되었다. 이를 위해 이론적 배경 및 선행연구 검토를 통하여 연구모형을 구성하였으며, 초등, 중등교원 811명을 대상으로 우울, 반추, 직무 관계 스트레스 수준을 측정하였다. 측정된 자료는 학교 급을 집단변수로 산정하여 다집단 구조방정식 모형 분석을 실시하였으며, 두 모형 간의 동질성을 전제하기 위해 측정의 동일성 제약 모형 적합도를 분석하였다. 그 결과 모형 간의 동질성이 검증되어, 집단 간 등가제약을 전제로 하여 두 모형의 경로계수를 비교하여 조절효과를 검증하였다. 그 결과 학교 급에 의해 조절효과는 직무관계스트레스에서 우울로 이어지는 경로에서 나타났다. 이는 우울에 대한 반추의 영향을 직무관계 스트레스가 매개하며, 학교 급에 따라서 직무관계 스트레스에 의한 매개효과가 다르다는 것이 검증되었다. 초등 교원보다 중등 교원의 직무관계 스트레스에 의한 매개효과가 큰 것으로 나타났다.

• 한국노년학
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• 제38권4호
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• pp.963-979
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• 2018

본 연구는 생애에 걸쳐 축적된 노인의 이질성을 기반으로 노년기 허약유형을 발견하고 허약 유형별 영향요인을 밝히는데 목적이 있다. 연구대상은 지역사회에 거주하고 있는 70세 이상 노인으로 한정하였으며, 전국 70세 이상 노인의 성별과 연령, 그리고 지역(시 도)을 기준으로 비례할당을 통해 표본을 추출하여 최종적으로 403명의 자료가 분석에 사용되었다. 노년기 허약수준과 유형 파악은 15개 문항으로 구성된 Tilberg의 허약지표(Tilberg frailty indicators)를 활용하였다. 잠재계층분석(latent class analysis)을 통해 노인의 허약유형을 도출하였으며, 허약유형의 결정요인을 밝히기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 우리나라 노인의 허약유형은 다차원허약형(27.0%), 심리적 허약형(26.8%), 일상도움필요형(46.2%) 등의 세 가지 유형으로 나타났다. 세 유형 모두 일상생활문제를 처리하는데 어려움이 있으나 도움을 충분히 받고 있지 못한다는 공통점이 발견되었다. 그 밖에 다차원허약형은 다른 유형에 비해 신체 및 심리적 허약 위험이 높고, 부분적으로 사회적 허약수준이 높았다. 심리적 허약형은 우울이나 슬픔, 불안과 초조 등과 같은 심리적 허약 가능성이 높은 유형이며, 일상도움필요형은 신체적 및 심리적으로 건강한 편이나 일상생활 문제처리의 어려움이 있으나 주변으로부터의 도움이 부족한 것으로 나타났다. 일상도움필요형을 기준집단으로 허약유형별 차이를 가져오는 요인을 분석한 결과, 다차원허약형은 일상도움필요형에 비해 교육수준이 낮고, 경제활동을 하지 않으며, 영양관리상태가 상당히 열악한 것으로 나타났다. 일상도움필요형에 비해 심리적 허약형은 남성 노인일 가능성이 높고, 교육수준이 낮으며, 중소도시보다는 대도시에 거주할 가능성이 높으며, 흡연율은 낮은 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 기반으로 우리나라 노인의 허약유형과 궤적에 대한 논의와 허약으로의 진행을 예방할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.23-31
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• 2023

소프트웨어 개발에는 시스템 엔지니어링 프로세스와 유사한 요구 사항 분석, 설계, 구현, 단위 테스트 및 통합 테스트를 포함한 일련의 단계가 포함된다. 본 연구는 다기능 레이다 소프트웨어를 개발하기 위해 MathWorks사의 모델 기반 설계 플랫폼을 활용하고 타당성과 효율성을 평가하였다. 기존 레이다 소프트웨어의 개발은 통합적인 형태보다는 단일 알고리즘 단위로 이루어졌기 때문에, 요구 분석이나 통합 테스트가 별도로 이루어졌고, 이들에 대한 통합 관리를 위해 추가적인 도구나 노력을 요구하였다. 본 논문에서 적용한 모델 기반 플랫폼은 요구사항 분석 및 할당, 시뮬레이션을 통한 알고리즘 개발, 배포를 위한 자동 코드 생성, 통합 요구사항 테스트 및 결과 관리를 위한 통합 개발 환경을 제공한다. 이 플랫폼을 통해 다기능 레이다 소프트웨어의 다단계 모델을 개발하고, 테스트 하네스를 사용하여 검증하며, 요구 사항을 관리하고, 자동 코드 생성툴을 사용하여 하드웨어 배포 가능한 언어로 변환하는 전과정을 수행하였다. 이러한 모델 기반 통합 개발을 통해 잘못된 의사소통이나 기타 인적 요인으로 인한 오류를 줄이고 개발 일정과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1739-1756
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• 2021

대기 중 이산화질소(NO₂)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO₂ 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO₂ 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO₂ 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO₂ 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.