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GNSS 기반의 고감도 수신기 아키텍처 설계 및 성능 향상에 관한 연구 (A Study for Design and Performance Improvement of the High-Sensitivity Receiver Architecture based on Global Navigation Satellite System)

  • 박지호;오영환
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제45권4호
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    • pp.9-21
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    • 2008
  • 이 논문은 위성항법시스템의 문제점들을 해결하기 위하여 GNSS 기반의 RF 수신단과 고정밀 측위 아키텍처 그리고 고감도 측위 아키텍처를 제안하였다. GNSS 기반의 RF 수신단 모델은 기존 GPS와 향후 사용되어질 갈릴레오의 항법정보데이터를 동시에 수신할 수 있는 구조를 가져야 한다. 따라서 GPS의 L1대역인 1575.42MHz와 갈릴레오의 El대역인 1575.42MHz, E5A대역인 1207.1MHz 그리고 E5B대역인 1176.45MHz를 동시에 수신할 수 있는 다중 밴드로 구성하였다. 고정밀 측위 아키텍처는 기존 상관기 구조가 가지고 있는 Early코드, Prompt코드, Late코드를 사용하는 1/2칩 이격 구조가 아닌 Early_early코드, Early_late코드, Prompt코드, Late_early코드, Late_late 코드 구조의 상관기를 제안하였다. 이렇듯 1/4칩 이격의 상관기 구조를 제안하여, 위성항법시스템으로부터 송신되는 신호의 부정확성으로 인해 생기는 C/A코드와의 동기 문제를 해결하였다. C/A코드와의 동기 문제는 차량용 항법시스템의 동기 획득 지연 시간 문제가 발생되어, 수신기의 성능 저하를 가져온다. 다음으로 고감도 측위 아키텍처는 20개의 코럴레이터(correlator)를 사용하여 비대칭 구조로 설계하여 수신 증폭률을 최대화하고, 잡음을 최소화하여 수신율을 향상시키도록 하였다. 위성항법시스템은 동일한 C/A코드를 20번 반복하여 전송한다. 따라서 동일한 C/A코드를 모두 사용할 수 있는 구조를 제안하였고, 적응형 구조를 가지고 있어, 주변 환경에 따라 코럴레이터의 수를 제한할 수 있어, 불필요한 시스템의 동작 지연 시간을 줄일 수 있다. 이러한 구조의 사용으로 동기 획득 지연 시간을 줄일 수 있고, 동기 추적의 연속성을 보장할 수 있다. 이는 위성항법시스템의 수신기 성능을 향상시키는 결과를 가져온다.

우리나라 가정과 교육과정과 미국의 실천적 문제 중심 교육과정과의 비교고찰 (A Comparative Study of Korean Home Economic Curriculum and American Practical Problem Focused Family & Consumer Sciences Curricula)

  • 김현숙;유태명
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.91-117
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    • 2007
  • 이 연구는 우리나라 가정과 교육과정과 실천적 문제 중심 교육과정을 개발 적용하는데 선구적 역할을 해온 미국의 오레곤 주와 오하이오 주의 가정과 교육과정의 비교를 통하여 교육과정에서 다루는 교육내용과 실천적 문제를 분석하고, 교수 학습 과정과 평가 방법을 살펴보았다. 연구 결과 우리나라의 경우 가정학의 주요 개념을 중심으로, 오레곤 주는 중학교는 가족의 기능을 중심으로, 고등학교는 청소년의 6가지 역할을 중심으로 가정교과 전체를 통합한 실천적 문제를 다루고 있었으며, 오하이오 주의 경우 실천적 문제를 해결하는데 요구되는 능력을 내용영역으로 구분하여 관심분야, 모듈, 지지개념으로 세분하고 교수 학습 활동은 모듈 단위로 지지개념이 포함된 실천적 문제를 다루고 있었다. 우리나라의 교수 학습 과정은 지식과 이론 위주의 주입식 수업이 주를 이루고 있는데 앞으로는 실천적 문제 해결을 위한 수행 활동 중심으로 바뀌어야 한다. 단순한 지식이나 이론의 전달만이 아닌 구체적이고 실천적인 문제를 다루고 문제 해결 과정도 다양한 학생 활동으로 구성하여야 한다. 미국 오레곤 주와 오하이오 주의 실천적 문제 중심 교육과정의 교수 학습 방법은 주로 학생들의 그룹별 협동 학습을 강조하였고 기술적 행동과 해석적 행동 및 해방적 행동으로 교수 학습 과정이 이루어진다. 평가의 경우 오레곤 주나 오하이오 주 모두 실천문제를 다루다 보니 지필 평가 보다 활동 평가가 주를 이루고 있다. 오레곤 주의 경우 학년을 수료할 때 통합교과적인 평가도 시행하고 있다. 우리나라도 수행평가를 반영하도록 권장하고 있으나, 개념 중심 교육과정에서는 지식과 개념의 이해를 묻는 지필평가가 주를 이루고 있으며, 수행평가의 경우 신뢰성과 타당성 문제를 야기하고 있어서 평가의 주는 지필평가에 의존하고 있는 상황이다. 그러나 우리나라의 가정과 교육과정이 실천적 문제 중심으로 전환된다면, 수행평가가 주를 이루어야 할 것이며 이에 따르는 문제점도 연구되어야 할 것이다.inserting a lock field in data file header structure. The lock field intensifies the security of a data file. Finally we proposed a data file search mechanism and free space search mechanism using only data file header. The file system using these mechanisms spends smaller memory than that using a file description table and record of unallocated space. 촉매로 사용하여 아이소옥탄 내에서 라세믹 나프록센 2,2,2-트리플로로에틸 씨오에스터의 효소적 DKR 반응을 수행해 보았다. 그 결과 DIAION WA30을 사용하지 않은 경우에 비해 반응 전환율과 생성물의 광학 순도는 급격히 향상되었다. 전통적 광학분할 반응의 최대 50%라는 전환율의 제한이 본 연구에서 찾은 DIAION WA30을 첨가함으로써 성공적으로 극복되었다. 또한 고체 염기촉매인 DIAION WA30의 사용은 라세미화 촉매의 회수 및 재사용이 가능하게 해준다.해준다.다. TN5 세포주를 0.2 L 규모 (1 L spinner flask)oJl에서 세포간의 응집현상 없이 부유배양에 적응,배양시킨 후 세포성장 시기에 따른 발현을 조사한 결과 1 MOI의 감염조건 하에서는 $0.6\times10^6$cell/mL의 early exponential시기의 세포밀도에서 72시간 배양하였을 대 최대 발현양을 나타내었다. 나타내었다. $\beta$4 integrin의 표현이 침투 능력을 높이는 역할을 하나 이때에는 laminin과 같은 리간드와의 특이 결합에 의존하지는 않는 것으로 사료된다.상경적 결합시험의

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거제시 신현읍 완충녹지의 생태적 특성 및 관리방안 (Ecological Characteristics and Management Program for Buffer Greens at Sinhyeon-Eup, Geoje-Si)

  • 사공영보;이수동
    • 한국환경생태학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.243-256
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    • 2007
  • 본 연구는 거제시 신현읍의 산림을 연결하는 녹지축의 식재현황을 파악하고 생태적 구조개선방안을 수립하고자 실시하였다. 연구대상지는 소음완화를 목적으로 하는 완충녹지로 육교산(50m)과 중매산(131m)을 잇는 중간지점에 위치하고 있다. 비오톱 유형은 시가화지역, 도로 등 도시화지역 2개, 산림비오톱, 하천비오톱, 조경수목식재지 비오톱 등 녹지 및 오픈스페이스 지역 15개로 총 17개로 분류되었다. 비오톱 유형분석자료를 바탕으로 자연생태계가 양호하여 생물서식이 가능한 육교산과 중매산을 거점녹지로, 기조성된 완충녹지를 연결녹지로 활용하는 것이 생물을 도심내로 유입하는 유일한 방법으로 판단되었다. 거점녹지, 준거점녹지, 연결녹지의 녹피율은 각각 160.29%, 128.37%, 44.37%. 녹지용적계수는 $4.04m^3/m^2,\;3.95m^3/m^2,\;0.65m^3/m^2$로 거점녹지는 층위구조가 형성되어 생물서식처 및 종공급처 역할을 수행하고 있으나 준거점녹지는 하층식생이 훼손되었고, 연결녹지는 관목층의 식재량 부족 및 훼손으로 불량하였다. 결국, 도심내로의 야생조류유입 및 생물서식을 위한 통로 역할과 시민들의 이용공간으로 활용하기 위해서는 거점녹지의 연결을 통한 생물종다양성 증진 및 시민의 이용을 위한 자연관찰로를 조성하고자 도심내 야생조류 유입을 위한 생태적 조성 가로녹지 조성을 통한 녹지 연결, 도시민의 이용 및 휴양을 위한 경관개선에 대한 세부실천계획을 제안하고자 하였다.

경기침체기의 다각화전략과 성과에 대한 최고경영자 나르시시즘의 영향과 기업지배구조의 조절효과에 대한 연구 (The Effects of CEO's Narcissism on Diversification Strategy and Performance in an Economic Downturn: The Moderating Role of Corporate Governance System)

  • 유재욱
    • 경영과정보연구
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    • 제35권4호
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    • pp.1-19
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    • 2016
  • 경영전략 분야의 연구자들은 그동안 전략선택과 성과에 대한 최고경영자의 인구통계학적 특성과 경험의 영향에 대한 다수의 연구를 진행해 왔다. 반면 리더쉽 유형의 심리적이고 다면적 요소들이 기업의 전략과 성과에 미칠 수 있는 영향에 대한 실증분석 연구는 정보수집과 변수측정의 어려움으로 인해 충분히 이뤄지지 못해 왔는데, 특별히 한국을 포함하는 신흥국 기업 최고경영자의 리더쉽 유형에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이와 같은 선행연구들의 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 경기침체기 동안 기업 활동과 성과에 중대한 영향을 미칠 것으로 예상되는 대표적인 최고경영자의 리더쉽 유형으로서 나르시시즘을 소개하고, 이와 같은 최고경영자의 리더쉽 유형이 장기적인 경기침체가 본격화된 글로벌 금융위기 이후 국내 상장사들의 다각화전략과 성과에 미친 영향과, 이들 간의 관계에 대한 기업지배구조시스템의 조절효과를 실증적으로 분석하여 제시하는 것에 주된 목적을 두고 실행되었다. 국내 유가증권시장에 상장되어 있는 대기업들을 대상으로 다년간의 자료를 수집하여 분석한 결과에 따르면 국내기업 최고경영자들의 나르시시즘과 고위험 고수익(high-risk and high-return) 전략인 다각화전략 간에는 유의한 정(+)의 관계가 있고, 이들 간의 관계는 기관투자자들의 감시기능에 의해 약화되는 것으로 나타났다. 이는 국내기업들이 최고경영자의 나르시시트적 리더쉽을 활용하여 경기침체기 동안 보다 과감한 다각화 전략을 실행할 수 있지만, 최고경영자의 기회주의적이고 이기적인 목적으로 인한 과도한 수준의 다각화를 방지하기 위해선 기관투자자들의 감시와 통제 역할을 효과적으로 활용할 수 있어야 함을 보여주는 결과이다. 본 논문의 결론에서는 실증분석 결과에 기초하여 장기화되고 있는 경기침체기에 직면한 우리 기업들에게 이론적 실무적 차원의 중요한 시사점들을 제시하였다.

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전시 공간에서 다중 인터랙션을 위한 개인식별 위치 측위 기술 연구 (The Individual Discrimination Location Tracking Technology for Multimodal Interaction at the Exhibition)

  • 정현철;김남진;최이권
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.19-28
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    • 2012
  • 전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.

웹툰 콘텐츠 추천을 위한 소비자 감성 패턴 맵 개발 (Development of Customer Sentiment Pattern Map for Webtoon Content Recommendation)

  • 이준식;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.67-88
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    • 2019
  • 웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

일본의 기록관리 제도 연구 법령과 전자공문서 관리를 중심으로 (A Study on the Records and Archives Management System in Japan : Focusing on the Electronic Public Documents Management)

  • 이경용
    • 기록학연구
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    • 제45호
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    • pp.219-253
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    • 2015
  • 2009년 7월 "공문서관리에 관한 법률"의 제정 공포와 2011년 4월부터의 시행을 계기로 일본의 기록 관리는 종전과는 달리 기록의 생애주기 전체를 포괄해서 일원적으로 관리하는 체제로 변화하였다. 이 논문은 지금까지 제대로 조명되지 못한 일본 기록관리 제도의 핵심 내용과 특징을 법령의 운영 구조와 전자공문서 관리를 중심으로 고찰하였다. 첫째, 일본 내각부와 기록관리 분야 전문가 그룹이 2003년부터 일본의 기록관리 제도를 개혁하기 위해 활동하였고, 그 결과가 2009년 7월 공문서관리법의 제정 공포로 이어진 사실을 확인하였다. 그런 점에서 공문서관리법은 국민에 대한 정부기관의 '설명책임성' 실현을 염원하던 일본 기록관리 공동체의 지난했던 꾸준한 활동의 결과로 평가할 수 있다. 둘째, 일본의 공문서관리법령은 그 운용 체제가 '법 ${\Rightarrow}$ 시행령 ${\Rightarrow}$ 가이드라인 ${\Rightarrow}$ 기관별 문서관리규칙'으로 이어지는 다층의 일관된 구조를 갖추고 있는 점이 특징적이다. 이는 법령의 내용들이 각 행정기관의 실무 단위에 제대로 적용될 수 있도록 가이드라인을 중심 축으로 상세한 기준을 제시하고, 이를 토대로 각 행정기관의 고유 사무와 관련된 세부 적용 기준과 구체 사례를 작성하도록 하는 체제이다. 또한 종전과는 달리 '레코드 스케쥴'을 도입하여, 각 기관에서 문서를 작성 취득 후 '가능한 이른 시일 안에' 역사공문서를 선별하도록 해서 국립공문서관으로 이관 관리되어야 할 '특정역사공문서'를 안정적으로 확보하고 있다. 국가기관에 기록관리 전문인력을 배치하는 한국과는 달리, 문서담당자에 의한 선별 평가 방식을 택하고 있는 일본의 경우는 가이드라인에서 중요 역사공문서의 적정한 선별과 보존을 위한 세밀한 선별 기준과 관리 방안을 제시함으로써 현용단계에서의 '적절한 기록관리'가 담보되도록 한 것이다. 셋째, 일본은 이미 2011년도부터 전자공문서의 이관과 관련한 시스템을 운용하고 있으며, 이에 대비하여 각 행정기관에서의 문서관리시스템에 의한 전자공문서의 등록 관리가 이루어지도록 준비하였다. 20010년의 내각부가 공표한 표준적 포맷과 매체에 대한 '방침'도 국립공문서관의 전자공문서등시스템으로의 전자공문서 이관에 대비하여 마련된 것이다.

미술관 이미지저작권 아카이브 모델 연구 (A Study on Image Copyright Archive Model for Museums)

  • 남현우;정성인
    • 한국과학예술포럼
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    • 제23권
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    • pp.111-122
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    • 2016
  • 본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

딥러닝 시계열 알고리즘 적용한 기업부도예측모형 유용성 검증 (Corporate Default Prediction Model Using Deep Learning Time Series Algorithm, RNN and LSTM)

  • 차성재;강정석
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.1-32
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    • 2018
  • 본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.