• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.15-32
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• 2023

홍수 유량측정은 직접 하천에 접촉하는 방식의 경우 측정인력의 안전 문제와 다수의 인력이 필요한 점 등 어려운 점이 많다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 현장에서 측정이 간편하고, 수면에 접촉하지 않는 비접촉방식의 전자파표면유속계 활용이 증가하고 있으나 돌발적이고 급변하는 현장 여건의 적용에 있어 어려움이 있다. 따라서, 홍수 상황에서 표면유속을 이용한 유량산정방법은 이론적이고, 경제적인 접근이 필요하다. 본 연구에서는 전자파표면유속계 측정자료와 수위-유량관계곡선식 자료를 수집하여 표면유속을 이용한 지표유속법과 유속분포법을 적용 및 분석하였다. 전반적으로 동수반경 3 m 이상 또는 평균유속 2 ㎧ 이상에서는 모든 방법이 측정유량 및 환산유량과 유사한 결과로 분석되었다. 그리고 대상지점 중 수위-유량관계곡선식 고수위 범위에서 최대유속 발생 위치 구간의 최대 표면유속을 이용하여 지표유속법과 유속분포법으로 유량을 산정하였고, 환산유량과의 평균 상대오차가 모두 10% 이내로 비교적 일치하였다. 홍수시 한 개의 최대 표면유속 측정과 지표유속법 및 유속분포법을 이용한 유량산정방법은 고수위 외삽 개발에 적용할 경우 외삽추정 구간에 대한 신뢰도를 제고할 수 있을 것으로 판단되었다. 따라서, 본 연구결과를 토대로 한 표면유속을 이용한 유량산정방법은 신속하고 효율적인 홍수 유량측정 방안이 될 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제32권8호
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• pp.5-14
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• 2016

싱크홀 발생의 주요 원인인 하수관거 배면의 공동 탐지를 위해 비파괴검사 방법 중 하나인 충격반향법을 적용한 실내 모형 실험을 수행하였다. 콘크리트 하수관의 모의를 위해 얇은 두께의 콘크리트 평판 시험체를 제작하였고 주변지반은 모래로 조성하였으며 공동의 모사를 위해 스티로폼 박스를 모래에 매립하였다. 콘크리트 판 배면이 공동인 경우와 완전히 모래에 밀착된 경우로 나누어 실험이 진행되었으며 일정한 타격 강도의 유지를 위해 새롭게 제작된 타격 장치를 사용하여 획득 자료의 신뢰성을 높였다. 측정된 반사파는 고속 푸리에 변환과 국소 푸리에 변환을 사용하여 주파수 특성 및 시간 특성을 분석하였다. 그 결과, 푸리에 스펙트럼의 형상으로는 공동의 유무를 판별할 수 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 공진 시간이라고 명한 새로운 지표를 제안하였다. 이는 공진 주파수가 일정 강도를 초과하는 지속 시간으로 정의하였다. 공진 시간은 공동의 유무를 효과적으로 예측하는 것으로 나타났다. 나아가 공동유무를 구분할 수 있는 공진 시간을 제시하였다. 실제 현장 조건에서의 검증과 보다 광범위한 적용성의 확보를 위해 다양한 지반 조건에 대한 추가 실험과 실제 하수관에 대한 현장 실험 등을 진행할 예정이다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.287-292
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• 2021

하중·저항계수 설계는 일관된 시스템적 설계해를 제공하는 효율적인 설계 방식이다. 이 연구는 확률론적 프레임워크 내에서 방파제의 지반기초(foundation) 설계에 필요한 하중계수 및 저항계수를 결정하는 것을 목표로 하여 한국형 방파제의 대표적인 4가지 유형인 경사식 방파제, 무공케이슨 혼성식방파제, 유공케이슨 혼성식방파제, 소파블록 피복제를 대상으로 조사하였다. 파랑하중조건에서 방파제 기초의 지지력을 면밀히 조사하였다. 100,000회 샘플에 의한 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여, 목표신뢰도지수(RI) 2.5와 3.0의 두 가지 수준을 선택하여 하중·저항계수의 보정을 수행하였다. 예상대로 더 높은 RI에 대해 정규화된 저항계수는 더 낮은 값을 갖는 것으로 확인되었다. 그 범위는 목표 RI 2.5의 경우 0.668~0.687이며, 목표 RI 3.0의 경우 0.576~0.634이다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.113-129
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• 2015

장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-9
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• 2013

본 연구는 DAP(Draw A Person)를 적용한 청소년 자존감 측정 시스템을 개발하고, 디지털화 프로그램의 방향성을 제시하려는 데에 목적을 둔다. 자존감 측정에 있어서 대량 측정 방식에서는 놓치기 쉬운 개인의 내면적 상황 등을 반영하는 DAP 측정방식을 활용하여 효율성을 높이려는 의도이다. 또한 DAP 테스트가 가진 주관적 평가기준의 한계성을 극복하기 위해 Handler의 불안지수(anxiety index)에 의해 수치화된 인물화의 배점을 기준으로 디지털화를 시도하고자 한다. 이를 위해 2009년 6월 30일부터 10월 31일까지 4개월 동안 중학교 2학년 학생 73명(남: 28명, 여: 45명)을 대상으로 기존의 청소년 자존감 진단프로그램을 통해 얻었던 효과를 극대화하고, 더불어 정량적 데이터를 얻기 위해 DAP(Draw A Person)검사의 디지털화 측정시스템을 개발하고자 총 4단계를 걸쳐 실시하였다. 첫 번째 단계에서는 피실험자 73명 전원에게 자아가치관검사를 실시한 후, 자존감이 높은 그룹 36명과 낮은 그룹 37명을 선별하였다. 두 번째 단계에서는 위 두 그룹에게 MMPI검사를 통한 D(우울성), Pd(반사회성), Sc(분열성)항목의 검사결과를 기준으로 다시 자존감이 높은 그룹 7명과 자존감이 낮은 그룹 13명을 선별하였고, 세 번째 단계에는 최종 그룹 20명에게 DAP검사를 개별적으로 실시하였다. 이 검사들은 청소년의 특성을 최대한 반영하기 위해 실시한 것으로, 세 검사에서 서로 유사한 성격을 갖는 평가척도를 기준으로 자존감과의 관계를 비교 분석하여 디지털화 측정 프로그램 개발의 필요성과 방향성의 타당 정도를 검증하고자 하였다. 연구에서는 자존감이 높은 학생 2명과 낮은 학생 2명의 DAP검사를 샘플로 하여 추출된 결과를 비교분석하여, 기존 진단 프로그램이 가진 한계점을 개선할 수 있는지를 진단검사의 상호신뢰성 비교를 통해 확인하였다. 이를 바탕으로, 네 번째 단계에서는 정량적 방식의 접근성을 높이고 향상시킬 수 있는 디지털화 방법으로 전문가 시스템(Expert System)을 활용하였고, 그 결과 자존감 심리측정 검사결과에서 광범위하게 표현되었던 평가척도보다 구체적이고 개별적인 평가척도를 얻을 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 DAP검사의 디지털화 측정프로그램은 앞 단계의 검사와 진단을 바탕으로 진행시켜 신뢰성을 높였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.171-191
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• 2020

본 연구는 현대 사회에서 가장 가치 있는 문화자산이자 한류의 흐름에서 특히 중요한 위치를 차지하는 디지털 음악에 초점을 두었다. 디지털 음악에 대하여 공신력 있는 음원 차트인 '가온 차트'에 진입한 음원들의 73주간 순위 변화를 수집하였으며 유사한 특징을 가지는 패턴들로 분류하였다. 이후 각 순위 변화 패턴으로부터 주목할 만한 특징에 대한 설명적 분석을 수행하였다. 구체적으로 음원에 대한 신뢰도 이슈가 발생하기 이전 기간의 국내 발매된 디지털 음원들로 한정하여 시점을 일치시킨 후 시계열 군집분석을 통해 패턴을 도출하고자 하였다. 데이터 수집과 전처리를 통하여 742건의 중복되지 않는 음원들을 확보하였고, 시계열 순위 변화에 대한 시계열 군집분석 결과 16개의 패턴들이 도출되었다. 이후 도출된 패턴들을 기반으로 '스테디셀러'와 '원 히트 원더'의 두 가지 유형의 대표적인 패턴을 확인하였다. 나아가 두 패턴에 대하여 차트 내에서 음원의 생존 기간과 음원 순위에 관점에서 다섯 가지의 세분화된 패턴으로 분류하였다. 각 패턴들이 가지는 중요한 특징들은 다음과 같다. 원 히트 원더형 패턴에서 아티스트의 슈퍼스타 효과와 편승효과가 강하게 나타났으며, 소비자들의 디지털 음원 선택에 강한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 스테디셀러형 패턴을 통해서 매우 오랜시간 소비자들의 선택을 받는 음원들을 확인하였고, 소비자의 니즈를 관통하며 가장 많은 선택을 받는 음원들이 오히려 원 히트 원더형 패턴이 아니라 스테디셀러: 중기 패턴에 포진하고 있음을 확인하였다. 특히 주목할 만한 점은 스테디셀러형 패턴을 통해 기존의 패턴과는 상반되는 '차트 역주행' 현상을 확인했다는 것이다. 본 연구는 디지털 음원을 중심으로 상대적으로 소외되었던 분야인 시간의 흐름에 따른 음원의 순위 변화에 초점을 두었고, 음원의 흥행과 순위를 예측하는 것이 아니라 순위 변화의 패턴을 세분화함으로써 음원 연구에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제16권3호
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• pp.34-49
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• 2018

목적 : 본 연구는 아동용 작업의지 측정도구(Pediatric Volitional Questionnaire; PVQ)을 국내에서 사용하기 위해 4단계 번역과정을 실시하고, 이에 따른 타당도 및 신뢰도검증, 질적 해석을 통한 국내 적용가능성 및 방향성의 사전연구를 실시하는 것이다. 연구방법 : 연구대상자는 대전에 거주하고 있는 만 2세~5세의 일반아동 10명과 신경발달장애 아동 10명으로 총 20명이 대상이며, 편의 표본 추출법이 사용되었다. 번역과정은 번역, 역번역 검증, 이해도 검증 및 번역검증위원회 과정을 거쳤다. 타당도 및 신뢰도 검증을 위해 내용타당도, 판별타당도, 수렴타당도, 내적일치도, 질적 해석을 진행하였다. 결과 : 내용타당도를 알아보기 위한 문항 적합도에서 .78이상의 결과가 나타났으며, 판별타당도에서 일반아동그룹의 총점이 통계적으로 높았다(p<.05). 수렴타당도는 한국판 아동용 작업의지 측정도구(Pediatric Volitional Questionnaire-Korean version; PVQ-K)의 성취영역과 한국 영유아 발달선별검사(Korean Developmental Screening Test for Infants & Children; K-DST)(하위 범주 간 상관관계 .652 ~ .799, 총점 .706)사이에 통계적으로 유의한 결과가 나타났다. 모든 항목에 대한 내적일치도(Cronbach's ${\alpha}$)는 .944로 나타났다. 질적 해석을 통해 아동이 환경에서 어떻게 행동하고 반응하는지 관찰하고 무엇에 의해 작업의지가 강화되거나 약화되는지를 알아보았다. 결론 : 본 연구는 한국판 아동용 작업의지 측정도구가 작업-초점 측정에 유용하게 사용될 수 있다는 초기 근거를 제공하며, 추후 문항반응 이론(item-response theory) 및 더 큰 표본을 통한 한국판 아동용 작업의지 측정도구의 추가 개발이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.