• 대한교통학회지
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• 제23권2호
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• pp.161-172
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• 2005

본 연구에서는 버스 노선망 설계 과정에서 다양한 평가지표의 정략적 산출이 가능하고 관련 주체들의 입장과 시각을 반영할 수 있는 버스 노선체계 평가모형(BTRAEM: Bus Transit Route Analysis & Evaluation Model)을 개발하였다. 우리나라 대도시 버스 노선망의 서비스 수준을 평가하고 노선체계를 새롭게 정비하는데 있어 가장 큰 문제점은 평가지표를 정량화 할 수 있는 자료기반의 미흡과 노선망 분석체계 알고리즘의 한계로 계획가의 직관이나 경험에 의존하거나 교통수요분석 프로그램(EMME/2)에 기반하여 평가지표를 산출하여 노선망을 평가하고 있다는 것이다. 이러한 배경 하에서 이 연구에서는 평가모형의 정립을 위해서 국외의 버스 노선망 평가모형의 개발추이를 검토하고, 평가모형에 적용할 번스 노선망 설계 문제의 목적함수와 제약조선을 정의하였다. 또한 평가모형의 구동을 위해서 요구되는 입${\cdot}$출력자료구조와 정량화된 평가지표자료를 구축하였다. 마지막으로 버스 이용자들의 대중교통 노선 선택 및 통행배분모형을 평가모형내에 반영하였다. Visual-C++로 구현된 버스 노선망 평가모형을 Mandl's Transit Network에 적용한 결과, 노선망 구조의 성능을 특징짓는 변수들에 대한 의미있는 결과값이 도출되었다. 향후 이 연구에서 개발된 버스 노선망 평가모형은 다양한 버스 노선망 대안에 대해서 관련 이해당사자들의 입장과 시각을 균형 있게 반영할 수 있고 다양한 목표를 조화시킬 수 있는 평가가 가능하리라 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1217-1227
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• 2018

본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.285-293
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• 2021

조직 내 정치와 갈등은 어떠한 유형의 조직에서도 발견되는 일상적인 현상이며, 다양한 조직성과 및 산출 변수들에 영향을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 간호조직 내 정치와 갈등에 관한 선행연구는 많지 않은 상황이다. 따라서 본 연구는 그 동안 간호조직 관련 연구에서 배제되어온 조직 내 정치와 갈등이 간호사 사이 의사소통의 질에 어떠한 영향을 주고 있는지 분석하고자 하였다. 연구대상은 A대학병원 간호사 310명이며, 수집된 자료는 SPSS21을 활용하여 기술통계, 피어슨상관분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 조직 내 정치와 부정적 유형의 관계갈등은 수직적, 수평적 의사소통의 질에 부(-)의 영향을 주고 있었으며, 긍정적 유형의 업무갈등은 정(+)의 영향을 주고 있었다. 공식적 의사소통의 질에 대해 조직 내 정치와 관계갈등은 부(-)의 영향을 주고 있었으나, 업무갈등은 유의하지 않았다. 조직 내 정치와 갈등은 비공식적 의사소통의 질에는 유의한 영향을 주고 있지 않았다. 줄세우기나 편가르기와 같은 조직 내 정치적 행위와 조직 구성원 간의 감정적인 갈등 현상에 대한 적극적인 관리가 필요함이 강조되며, 나아가 간호조직 내 정치와 갈등에 대한 본격적인 실증연구가 확대되어야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.68-81
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• 2021

농업 생태계는 주요 온실가스의 배출원 중 하나로, 농경지에서의 온실가스 배출량을 최소화하면서 최적의 수량을 얻기 위한 기후변화 적응옵션을 도출하기 위해서는, 상세한 공간적 규모에서 여러 모형들을 연계하여 구동하는 것이 유리하다. 본 연구에서는 DSSAT 모형과 DNDC 모형을 연계하여 상세한 공간 규모에서 기후변화 영향평가를 수행할 수 있도록 지원하기 위한 도구를 개발하고자 하였다. 객체 지향 언어인 R과 C++을 사용하여 DNDC 모형의 격자형 입력자료를 생성하기 위한 DRIFT (DNDC Regional Input File Tool)을 구현하였다. 기후변화 조건에서 격자별 작물 생육모의를 위해 생성된 DSSAT 모형의 입력자료 및 출력자료를 사용하여 DNDC 모형의 입력자료를 생성하였다. 생성된 입력자료를 사용하여 미래 기후변화 조건에서의 온실가스 배출량을 모의하였다. 입력자료를 생성하는 시간은 격자 지점의 수에 비례하여 증가하였다. 그 중, DSSAT 모형의 담수 깊이 자료를 DNDC 모형의 담수 기간으로 변환하는 과정에서 시간이 비교적 오래 걸렸으나, 그 외의 입력자료를 생성하는 데에는 짧은 시간만이 소요되었다. 본 연구에서는 비교적 적은 지점을 대상으로 하였으나, 대량의 자료를 처리하고자 할 경우 일부 계산과정을 병렬화함으로써 구동시간을 줄일 필요가 있을 것이다. 이후 다른 모형들에 대한 확장을 통해 모형 간 연계를 위한 입력자료 생성에 소요되는 시간을 줄일 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.610-620
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• 2022

음향 벡터센서는 한 위치에서 음향압력 뿐만 아니라 입자속도 및 가속도와 같은 벡터량을 동시에 수신할 수 있기 때문에 수중음향 통신 시스템의 단일입력다중출력 수신기로써 사용가능하다. 한편, 단일 벡터센서로 수신되는 벡터 신호는 송·수신기 간 방위각과 다중경로 각 요소의 전파각도에 따라 서로 다른 채널 특성을 갖기 때문에 다른 통신성능을 야기한다. 본 논문에서는 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템의 성능 향상을 위한 채널 파라미터 기반 가중 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해 Korea Reverberation Experiment(KOREX-17) 중에 수행된 통신실험 데이터를 사용하였다. 음향 송신기는 수신기로부터 멀어지면서 통신신호를 전송했으며 단일 벡터 수신기는 음향압력 신호와 x, y, 및 z 가속도 신호를 측정했다. 수신된 가속도 신호는 압력등가 입자속도 신호로 변환되어 음향압력 신호와 함께 다중채널 통신 시스템의 입력값으로 사용되었다. 통신 복조를 위해 시변 채널에 강인한 블록기반 시역전 기법이 활용되었으며, 통신 결과로부터 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템에 대한 채널 파라미터 기반 가중 방법의 유효성이 입증되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.536-543
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• 2023

다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.867-874
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• 2023

최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에 많은 문제가 발생하고 있다. 꿀벌의 개체 수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하기 때문에, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 따라서 IoT 기술을 접목한 스마트양봉에 대한 관심이 집중되고 있다. 특히, 양봉에서 가장 중요한 부분 중에 하나인 분봉과 관련하여, 여왕벌의 사운드로 분봉시기를 알 수 있다는 것을 경험적으로 알고는 있지만, 이를 체계적으로 데이터로 분석하는 방법은 전무한 현실이다. 단순하게 여왕벌의 사운드를 녹음해서 분석하면 될 수 있을 것 이라고 생각할 수 있지만, 벌통 주변의 다양한 소음 문제, 지속적으로 녹음이 불가능하다는 문제 등 여러가지 문제점을 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 여왕벌사운드를 실시간 클라우드 시스템에 기록하여 사운드 패턴을 분석할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구이다. 실시간으로 입력되는 벌통의 아날로그 사운드를 다채널로 입력받아 디지털로 변환한 후 여왕벌 사운드 주파수 대역에서 지속적으로 출력되는 사운드 패턴을 발견하게 되었다. 클라우드 시스템 접속하면 벌통 주변의 사운드와 벌통 내부의 온/습도, 무게, 내부 이동량 데이터 등을 모니터링 할 수 있도록 했다. 본 논문에서 개발된 시스템으로 여왕벌의 사운드패턴을 분석하고 벌통 내부의 상황을 알 수 있게 되었다, 이를 통해 꿀벌의 분봉 시기를 예측하거나 분봉 시기를 조절할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권3호
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• pp.19-24
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• 2024

최근 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등 대용량 데이터 처리 기술의 발전에 따라 데이터센터와 엔터프라이즈 환경에서 고성능 저장장치에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히 저장장치의 빠른 데이터 응답 속도는 전체 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 이에 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 인터페이스 기반 SSD(Solid State Drive)가 주목받고 있으나, 다수 호스트의 대량 데이터 입출력 요청을 동시에 처리하는 과정에서 새로운 병목 현상이 발생하고 있다. SSD는 일반적으로 호스트 요청을 내부 큐에 순차적으로 쌓아 처리하는 방식을 취한다. 이때 긴 전송 길이 요청이 먼저 처리되면 짧은 요청들이 장기간 대기하여 평균 응답 시간이 증가한다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 전송 시간제한과 데이터 분할 전송 방법이 제안되었으나 근본적인 해결책이 되지 못했다. 본 논문에서는 저장장치 내부 데이터 처리 스케줄링 전략인 DQBS(Dual Queue Based Scheduling Scheme)를 제안한다. 이 방식은 이중 큐 기반의 스케줄링 전략으로 하나의 큐에서는 요청 순서를, 다른 큐에서는 전송 길이를 기준으로 데이터 전송 순서를 관리한다. 그리고 요청 시간과 전송 길이를 종합적으로 고려하여 효율적인 데이터 전송 순서를 결정한다. 이를 통해 대기 시간이 긴 요청과 짧은 요청을 균형있게 처리할 수 있어 전체 평균 응답 시간을 단축시킬 수 있다. 실제 시뮬레이션 결과, 제안 기법은 기존 순차 처리 방식 대비 월등히 향상된 성능을 보였다. 본 연구는 고성능 SSD 환경에서 데이터 전송 효율을 극대화하는 스케줄링 기법을 제시하여, 차세대 고성능 저장 시스템의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제19권4호
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• pp.87-101
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• 2024

본 연구는 국내 대학의 창업지원 효율성을 분석함으로써 자원의 효율적인 활용을 위한 시사점 제공을 목적으로 연구되었다. 대학 창업지원의 1차 목표라고 할 수 있는 창업자 수에 미치는 요인을 파악하기 위해 다중회귀분석을 진행하여 5개의 유효한 독립변수를 식별하였다(창업강좌 수, 창업경진대회 개최횟수, 창업캠프 개최횟수, 창업전담 교직원 수, 창업지원 운영비). 이렇게 식별된 5개의 독립변수를 투입변수로, 창업자 수를 산출변수로 하여 DEA 분석기법을 통해, 2023년 기준(2024년 6월 공시) 각 대학별 창업지원의 효율성을 분석하였다. 국내 4년제 150개교 대상으로 분석한 결과, CCR과 BCC에서 모두 완전한 효율성을 보인 학교는 9개교였고, 비효율을 나타낸 나머지 141개교 중에서 비효율의 원인이 규모인 곳은 5개교, 기술인 곳은 2개교, 규모와 기술 모두가 원인인 곳은 134개교 분석되었다. 규모의 수익 효과로는 CRS가 9개교, IRS가 79개교, DRS가 62개교로 분석되었다. 또한 비효율을 보인 대학의 효율화를 위해 참고점이 될 수 있는 준거집단(λ)을 확인하였고, 각 변수별 효율성을 지니기 위한 목표 값(Projection, 투영점)도 함께 제시하였다. DEA 모델 자체의 한계점에도 불구하고, 본 연구를 통해 각 대학은 창업지원에 대한 비효율의 원인을 파악하고 구체적인 개선점을 도출하여 효율성 제고를 꾀할 수 있다. 이로써 본 연구는 보다 효율적인 자원관리를 가능케 하고, 대학 창업지원의 궁극적인 목적인 지역경제 고도화와 고용창출에도 긍정적인 영향을 끼칠 수 있다는 점에서 시사점을 가진다.