• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.225-232
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• 2021

소셜 네트워크 서비스 상에서 의견지도자는 다양한 이슈에 대한 여론 형성을 주도하고 있다. 그러나 어떠한 개인적 특성을 통해 이용자들이 의견지도자와 상호작용하며, 행위 의도를 보이는지 파악하는 연구는 부족하였다. 이에 본 연구는 페이스북 이용자들의 자아정체성 성향에 따른 페이스북 내 의견 지도자와의 준사회적 상호작용과 정보공유 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 소셜 네트워크 서비스 이용자들은 이슈 유형에 따라 인식과 행동을 달리 하기 때문에 이슈 유형을 생활문화 영역과 정치 영역으로 구분하여 온라인 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 생활문화 영역과 정치 영역에서 개인 정체성은 준사회적 상호작용에 유의미한 긍정적 영향을 미쳤고, 집단 정체성은 준사회적 상호작용에 부정적 영향을 미쳤다. 또한 정보공유 의도와 관련하여 생활문화 영역에서만 자아정체성(사회 정체성·집단 정체성)의 유의미한 효과를 확인하였다. 준사회적 상호작용은 모든 이슈 영역에서 유의미한 긍정적 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 페이스북 이용자들의 자아정체성 유형에 의한 의견지도자 마케팅 전략에 차이를 고려할 필요가 있음을 나타낸다. 더불어 기업적 차원에서 이슈 유형의 구분 없이 준사회적 상호작용 수준을 높이는 것이 효과적인 결과에 도출할 수 있음을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.561-566
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• 2021

학교는 감염병 발생 시 광범위하게 확산될 우려가 높은 집단이며, 학생들의 건강과 학습권을 저해할 수 있으므로 체계적인 관리와 신속한 대응이 필요하다. 본 연구는 초·중·고 학생들에게 흔히 발생하는 감염병의 현황을 파악하여 감염병의 위협으로부터 학생과 교직원을 보호하고 정상적인 학교 기능을 유지하기 위한 기초자료를 제공하기 위해 실시하였으며, 조사 대상으로는 세종시를 선정하였다. 3대 감염병은 인플루엔자, 수두, 수족구병으로서, 3대 감염병 모두 급성 바이러스성 감염병으로 분류되며 전파속도가 빠르고 전파력이 강한 특징이 있어 집단 생활을 하는 학생들에게는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 연구자료는 교육부 교육행정정보망인 나이스(NEIS)의 2019년도 감염병 보고자료를 활용하였고, 전국 초·중·고등학교에서 매주 보고된 현황 자료를 활용하여 분석하였으며, 연구방법으로는 전국과 세종시 감염병 발생 현황 비교, 각 학교급별 발생 현황 비교, 감염병 항목별 발생 현황 비교, 시기별 감염병 현황 분석을 실시하였다. 3대 감염병 발생 현황 조사 결과는 세종시 뿐만 아니라 전국 학교감염병의 감염병을 관리하는데 기초자료로 사용되어, 향후 학교감염병 관리 대책 수립에 활용할 수 있도록 기대한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.47-63
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• 2021

최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.

• 기술혁신연구
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• 제29권1호
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• pp.1-38
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• 2021

본 논문에서는 에너지 섹터의 혁신성 제고를 위한 리빙랩(Living Labs) 활용 전략 수립에 관한 탐색적 분석 연구를 수행하였다. 기존 연구문헌을 통해 이론적 배경이 되는 리빙랩의 개념, 필수 구성요소, 혁신성 특성과 에너지 섹터의 혁신 이슈 유형을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 리빙랩 필수 구성요소의 맞춤형 전략 수립과 혁신성 제고와의 연관성, 에너지 섹터에서의 혁신 이슈에 대한 접근으로 리빙랩 활용 가능성에 대해 에너지 리빙랩 사례 연구(해외 8건, 국내 1건)을 통해 분석되었다. 연구 결과, 리빙랩 필수 구성요소의 맞춤형 전략 수립이 혁신성 제고에 동인으로 작용 될 수 있으며, 리빙랩이 에너지 섹터의 혁신 이슈(수요관리, 공급기술, 기술사업화 촉진 및 수용성, 기술정책)에 대한 접근 방법론으로 효과적으로 활용 될 수 있음을 확인되었다. 사례연구 결과 기반으로 혁신성 기여 관점에서 리빙랩 사례별 동인을 도출하고 에너지 혁신이슈별 리빙랩 활용 전략을 수립하였다. 본 연구는 에너지 섹터에서의 혁신이슈에 대한 접근으로 리빙랩 모델의 활용 전략과 그 가치에 대한 탐색적, 기술적 분석 연구로서 종래에 시도되지 않았던 리빙랩 활용 전략 프레임워크를 제공할 수 있고, 에너지 리빙랩 활성화와 네트워크 형성에도 기여될 수 있다는 점에서 학술적·실용적·정책적 함의가 있다고 볼 수 있다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권6호
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• pp.1-13
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• 2021

This study was performed to investigate the ecosystem service patterns in relation to climate change acceleration utilizing big data analysis. This study aimed to use big data analysis as one of the network of views to identify convergent thinking in two fields: climate change and ecosystem service. The keywords were analysed to ascertain if there were any differences in the perceiving problems, policy direction, climate change implications, and regional differences. In addition, we examined the research keywords of each continent, the centre of ecosystem service research, and the topics to be referred to in domestic research. The results of the analysis are as follows: First, the keyword centrality of climate change is similar to the detailed indicators of The Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) regulations, content, and non-material ecosystem services. Second, the cross-analysis of terms in two journals showed a difference in value-oriented point; the Ecosystem Service Journal identified green infrastructure as having economic value, whereas the Climate Change Journal perceives water, forest, carbon, and biodiversity as management topics. The Climate Change Journal, but not the former, focuses on future predictions. Third, the analysis of the research topics according to continents showed that water and soil are closely related to the economy, and thus, play an important role in policy formulation. This disparity is due to differences in each continent's environmental characteristics, as well as economic and policy issues. This fact can be used to refer to the direction of research on ecosystem services in Korea. Consistent with the recent trend of expanding research regarding the impacts of climate change, it is necessary to study strategies to scientifically predict and respond to the negative effects of climate change.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 한국환경보건학회지
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• 제48권2호
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• pp.66-74
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• 2022

Background: The health effects of particulate matter (PM_2.5) bonded with various harmful chemicals differ based on their composition, so investigating and managing their concentrations and composition is vital for long-term management. As industrial complexes emit considerable quantities of pollutants, higher PM_2.5 concentrations and chemical component effects are expected than in other places. Objectives: We investigated the concentration distribution ratios of PM_2.5 chemical components to provide basic data to inform future major emissions control and PM_2.5 reduction measures in industrial complexes. Methods: We monitored five sites near the Ansan and Siheung industrial complexes from August 2020 to July 2021. Samples were collected and analyzed twice per week in spring/winter and once per week in summer/autumn according to the National Institute of Environmental Research in the Ministry of Environments' Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines. We investigated and compared composition ratios of 29 ions, carbon, and elemental components in PM_2.5. Results: The analysis of PM_2.5 components at the five sites revealed that ion components accounted for the greatest total mass at approximately 50% while carbon components and elemental components contributed 23~28% and 8~10%, respectively. Among the ionic components, NO₃^- occupies the greatest proportion. OC occupies the greatest proportion of the carbon components and sulphur occupies the greatest proportion of elemental components. Conclusions: This study investigated the concentration distribution ratios of PM_2.5 chemical components in industrial complexes. We believe these results provide basic chemical component concentration ratio data for establishing future air management policies and plans for the Ansan and Siheung industrial complexes.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.185-197
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• 2022

최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.359-367
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• 2021

본 연구는 문화관광산업 분야에 대한 창업의도에 영향을 미치는 요인에 대해 살펴보고자 하였다. 이를 통해 문화관광 산업 분야 내의 예비창업자에게 창업 방안에 대한 전략적 시사점을 제시하고자 하였다. 연구결과 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 문화관광산업 분야 내의 예비창업자들은 창업하고자 하는 창업 아이템에 대한 분석과 이를 바탕으로 창업 계획서를 시장 조사를 바탕으로 체계적인 설계가 필요하다. 또한 다양한 창업 사례들을 분석함으로써 실패와 성공에 대한 다각적인 사전 경험을 확보해야 할 것이다. 둘째, 문화관광산업 분야 내의 예비창업자들은 지금보다 더 다양한 기관 및 학교에서 진행하는 다양한 창업교육을 이수하면서 창업에 대한 관심도를 더 높여야 할 것이고, 교육에서 나타날 수 있는 성취감과 의지성을 높여야 할 것이다. 또한 다양한 창업교육을 통해 인간관계 형성을 창출할 수 있도록 노력함으로써 창업시 인적네트워크 및 정보 공유의 활용도가 나타날 수 있도록 노력해야 할 것이다. 마지막으로 문화관광산업 분야 내의 예비창업자들은 다양한 정보획득을 위해 창업관련 기관 방문 및 전문가들의 교육, 자문들을 받아야 할 것이다. 또한 국가에서 실시하는 창업 정보를 얻음으로써 좀 더 다양한 창업도움(창업지원금 지원, 창업컨설팅 및 자문 등)이 이루어질 수 있도록 노력해야 할 것이다.