• 대한토목학회논문집
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• 제30권6D호
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• pp.587-597
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• 2010

교통사고가 발생하면 사고 당사자들은 민 형사적인 문제에서 자유롭지 못하기 때문에, 교통사고 조사자는 사고 상황을 정확하게 재현 또는 분석을 하여야 한다. 또한, 이러한 교통사고 발생과 관련한 요인에 대한 분석을 통해 얻어진 자료를 활용하여 교통사고 다발지역의 개선 및 보완작업을 시행하게 된다. 현재까지 알려진 바로는 수많은 교통사고, 교통시설물, 도로설계 등과 관련하여 가장 많은 영향을 미치는 요인은 차량의 속도와 가속능력, 제동능력 등이다. 이는 자동차의 성능과 노면의 마찰계수가 가장 밀접한 영향을 미치는 부분이다. 특히, 사고 순간의 속도의 추정은 교통사고처리특례법의 11개 주요항목인 과속과 관련하여 매우 중요한 사항이기에 정확성이 요구되는 부분이다. 하지만, 국내에서는 아직 이러한 부분에 대한 심도 있는 연구가 많이 진행되지 못하는 것이 현실이다. 이러한 현실을 반영하여 본 연구에서는 차량의 급제동에서 제동흔적이 발생되기 시작할 때까지의 시간인 제동경과시간을 정밀가속도계(Vericom VC2000PC)로 측정하여 제동경과시간과 노면의 마찰계수를 정확히 추정하였다. 실험결과를 분석하여, 여러 가지 특수 아스팔트 포장 및 미끄럼방지포장 종류에 따른 제동경과시간과 마찰계수를 계산하여 연구의 목적에 맞도록 기초자료를 제공하고자 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.212-215
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• 2022

오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.44-53
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• 2022

본 연구에서는 로봇을 활용한 초등학생용 사회성 기술 훈련 콘텐츠를 기획하고 개발하였다. 훈련 콘텐츠 내에 로봇이 담당할 수 있는 기능을 분석하여 7가지 기능(활동 안내, 강화 제공, 행동지도, 팀 설정, 팀 순서 안내, 타이머 설정, 점수 확인)을 선정한 후, 초등학교 학령기 학생들의 학업성취 및 사회적 상호작용에 요구되는 사회성 기술을 바탕으로 총 8회기의 사회성 기술 훈련 콘텐츠를 개발하였다. 콘텐츠 현장적용을 위한 수업은 사회성 기술 훈련을 위한 증거기반 전략을 활용하여 긍정적 예시 및 부정적 예시 제공, 모델링, 역할극, 수행 피드백, 일반화 단계로 구성하였다. 초등학생을 위한 로봇활용 사회성 기술 훈련 콘텐츠, 즉 '사또(사이좋은 또래)' 콘텐츠를 개발한 후, 수용 양상을 살펴보기 위해 콘텐츠 현장적용 및 참여학생과 현장교사를 대상으로 만족도 조사를 실시한 결과, 참여학생과 현장교사의 만족도가 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 '사또' 콘텐츠 개발의 의미와 기대효과에 대해 논의하고, 향후 로봇활용 사회성 기술 훈련 콘텐츠를 개발할 때 고려해야 할 사항을 제언하였다.

• 보건행정학회지
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• 제33권3호
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• pp.355-362
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• 2023

Background: Financial efficiency in monetary units and operational efficiency in non-monetary units are separately classified and evaluated. This is done to prevent the duplication of monetary units and non-monetary units in inputs and outputs. In addition, analyses are conducted to determine the factors that affect each aspect of efficiency. To prevent duplication of monetary and non-monetary units in inputs and outputs, financial efficiency, consisting of monetary units, and operational efficiency, comprising non-monetary units, are separately classified and evaluated. Furthermore, an analysis is conducted to identify the factors that affect each aspect of efficiency. Methods: This study conducted a panel analysis of 34 regional public hospitals and influencing factors on efficiency for 5 years from 2015 to 2019. Financial efficiency and operational efficiency were calculated through data envelopment analysis. Moreover, multiple regression analysis was conducted to identify the factors that influence both financial efficiency and operational efficiency. Results: The factors that affect financial efficiency include the number of medical institutions within the treatment area and the ratio of patients receiving medical care. Additionally, operational efficiency is influenced by the type of medical institution, the number of medical institutions within the treatment area, and the number of nursing positions per 100 beds. Conclusion: In order for regional public hospitals to faithfully fulfill their functions and roles as regional base public hospitals, several measures are necessary. Firstly, continuous monitoring and reasonable support are required to ensure efficient operation and performance. Secondly, a financial support plan tailored to the characteristics of local medical centers is needed. Additionally, local medical centers should strive to enhance their own efficiency.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.248-256
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• 2023

환경(Environmental), 사회(Social) 및 지배구조(Governance)의 약자인 ESG는 기업을 판단하는 지표가 되는 바 기업을 경영하는 핵심 키워드가 되고 있다. 지금까지 경제발전을 위해 환경이 큰 피해를 입어왔기 때문에 그 치유를 위해 우리는 막대한 비용을 투자하여야 한다. 따라서 이제는 환경을 희생하면서 당장의 재정적 이익을 챙기는 것보다는 미래의 막대한 환경비용을 관리기준에 미리 반영할 필요가 있다. 기업의 사회적 책무 (CSR, Corporate Social Responsibility)가 거론되던 시절과 비교하면 ESG 경영은 선언적 수준을 넘어 실천을 요구하고 있어 크게 개선되었지만 환경 분야에 대한 배려 수준은 여전히 높지 않다. 여러가지 배경이 있겠지만 다른 분야에 대한 이해가 부족한 것이 가장 큰 문제일 수 있다. 이에 본 연구는 우선 환경 분야에서 검토된 ESG와 환경 분야에서 필요로 하는 ESG 경영을 설명하여 환경분야에 대한 기업의 투자 필요성을 알리는데 목적을 두고 있다. 나아가 이를 통해 기업이 얻을 수 있는 혜택을 설명하여 ESG경영이 투자를 받는 환경분야는 물론 기업의 측면에서도 의미있는 효과를 거둘 수 있는 상생의 전략임을 알리는데 또 다른 목적을 두고 있다. 이러한 목표에 도달하기 위해 본 연구에서는 기업의 투자를 바탕으로 훼손된 생태계의 복원을 이루어 내고, 탄소흡수능을 중심으로 그 효과를 평가하여 기업의 ESG 경영실적은 물론 탄소중립 실천의 수단으로 삼는 방법을 제시하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.199-208
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• 2023

Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation(max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.

• 정보화정책
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• 제30권4호
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• pp.40-61
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• 2023

제조업의 경쟁력 제고와 성장을 위한 전략으로 도입된 스마트공장 및 스마트제조는 미래의 국가 경쟁력이며, 국가 산업구조를 혁신하기 위한 제반 활동이라 할 수 있다. 한국 정부는 산업부의 제조업 혁신 3.0 전략부터 지속적으로 스마트제조혁신 정책을 추진하였다. 본 연구는 스마트공장 및 스마트제조산업에 대해 기술표준을 기반으로 정책영역을 발굴하고자 한다. 국제 기술표준에 부합하는 국내표준의 정립과 지원이 요구되는 현시점에 정책적 영역에 대한 분석 및 제조업 분야의 스마트제조 공정영역별 우선순위를 살펴봄으로써 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대해 맹목적인 국제표준화를 추진하기보다는 기술표준 정책영역을 구분하고 정책적 우선순위를 도출하는 것은 스마트제조 고도화를 위한 중요한 정책적 결정을 위한 근거가 될 수 있다. 이를 위해 전문가 인터뷰를 기반한 계층화분석방법과 5대 공정영역에 대한 중요도-성능 분석을 통해 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대한 정책 추진보다는 데이터와 보안 영역 등 신기술에 대한 탐색을 기반으로 선도적인 표준화 참여가 요구되며, 탄소배출과 에너지 비용 등과 관련된 국제환경대응에 따른 글로벌 정세에 따른 수출과 디지털 통상에 대한 정책적 고려가 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.301-307
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• 2023

딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.263-272
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• 2023

산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.31-49
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• 2023

레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.