• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2029-2035
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• 2014

본 논문은 입상활성탄에 의해서 합성폐수에서의 용존유기탄소의 흡착평형과 회분식 실험을 통해 흡착성질을 파악하고자 하였다. 흡착평형의 새로운 모델식을 제안하였고 이 식을 바탕으로 회분식 실험데이터를 모사하였다. 합성폐수의 유기성분은 Beef extract, Peptone, Humic acid, Tannic acid, Sodium lignin sulfonate, Sodium lauryle sulfate, Arabic gum powder, Arabic acid (polysaccharide), $(NH_4)_2SO_4$, $K_2HPO_4$, $NH_4HCO_3$, $MgSO_4{\cdot}7H_2O$ 등으로 구성되었다. 농도가 낮은 영역 (0~2.5 mg/L)에서는 선형적인 흡착평형을 보여주었고, 농도가 높은 영역 (2.5~6mgl/L)에서는 우호적인 흡착평형을 보여주었다. 사용되어진 생물학적 처리방법에서 나오는 유출수의 합성폐수는 알려진 양으로 준비되어졌다. 흡착평형 모델링은 Freundlich, Langmuir, Sips 및 하이브리드 식을 이용하여 모사하였다. 특히, 선형과 Sips를 이용한 하이브리드 흡착평형식은 낮은 농도와 높은 농도 역에서 매우 좋은 흡착평형식이었다. 용수 및 폐수처리에 활성탄 흡착에 있어서, 선형식과 Sips식을 합친 새로운 하이브리드 식은 새로운 흡착평형식이 될 수 있었다. 하이브리드 흡착평형식 (선형+Sips)을 이용하여 LDFA 운동학적식을 통하여 다양한 흡착제 양에 따른 회분식 반응조에서의 실험데이터를 잘 모사할 수 있었다.

• Composites Research
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• 제33권5호
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• pp.235-240
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• 2020

본 연구에서는 B₄C tile 삽입 B₄C_p/Al7075 하이브리드 복합재의 내충격성을 향상시키기 위하여 B₄C/Al7075 계면의 제어법을 개발하고 제어된 계면의 특성에 관하여 분석하였다. 이를 위해 B₄C 타일 표면에 B₂O₃, Ni, 그리고 Si을 각각 열산화, 무전해도금, 그리고 플라즈마 용사법을 이용하여 코팅하였다. 이후 코팅된 B₄C 타일을 액상 가압법을 이용하여 B₄C/Al7075 복합재 내부에 삽입하여 B₄C tile 삽입 B₄C_p/Al7075 하이브리드 복합재를 제작하였다. 코팅의 효과를 체계적으로 분석하기 위해 계면에너지, 접합 강도, 그리고 내충격성을 측정하였다. 모든 코팅이 계면에너지, 계면강도, 내충격성을 증가시켰으며 특히 B₂O₃ 코팅 시 내충격성이 86.8% 증가하였다. 본 연구는 차세대 경량 장갑, 방탄소재로 주목받고 있는 B₄C/Al 계열 복합재의 성능을 향상시키는 핵심적인 표면처리법을 개발, 분석한 것에 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.531-540
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• 2007

본 논문에서는 주가예측의 정확도를 향상시키기 위하여 공적분 검정(Cointegration Tests)과 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용한 2단계 하이브리드 예측 모델을 제시한다. 기존의 연구에서는 예측을 시도하고자 하는 종목의 일자별 개별 레코드를 인공 신경망과 같은 방법으로 학습함으로써 주식 데이터가 가지는 시계열적 특성을 충분히 반영하지 못하였는데, 새로 제안한 모형에서는 주식자료의 과거시차들의 값들도 인공 신경망의 속성(feature)으로 사용하여 기존 연구의 한계를 보완하였다. 또한, 예측대상종목의 정보들 외에도 장기적으로 높은 시계열 유사성을 보유한 종목들을 선발한 후 속성으로 사용하여 모형의 예측성능을 향상 시켰다. 구체적으로 1단계는 Johansen의 공적분 검정을 통하여 예측대상종목과 장기적 관계(long-term relationship)에 있는 종목을 추출하고, 2단계는 이 선발된 종목들과 예측대상종목의 시계열 정보 특성을 속성으로 구축한 인공 신경망으로 학습하여 관심 종목을 예측한다. 제안된 모델의 성능을 확인하기 위하여 KOSPI 지수의 방향성을 예측하는 시스템을 구현하였으며, 시가총액 상위 종목군을 대상으로 지수와의 공적분 검정을 하였다. 성능을 살펴보기 위하여 본 연구에서는 시계열 정보가 속성으로 반영된 단순 인공 신경망 모델, 공적분 검정을 통과한 종목들의 시계열 속성이 포함된 모델, 그리고 그 모델과 속성의 개수를 동일하게 하기 위하여 임의로 종목을 선택하여 이들의 시계열 속성이 포함된 모델을 구축하였다. 실험 결과 공적분 검정을 통과한 종목군의 속성이 결합된 모델은 단순 인공 신경망만으로 학습된 기존 모델에 비하여 평균적으로는 11.29% (최대 29.98%) 정확도가 향상되었고, 임의로 선택된 종목군의 속성이 결합된 모델에 비해서는 평균적으로는 10.59% (최대 25.78%) 가 향상된 예측 정확도를 보여주었다.

• 식물조직배양학회지
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• 제28권3호
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• pp.135-140
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• 2001

본 연구는 오리엔탈 나리 'Casa Blanca' 의 기내인편에서 저반부가 비대된 자구를 형성하고, 형성된 자구절편을 배양하여 저반부가 비대된 자구의 증식 및 자구를 비대시키는, 5 L의 생물반응기를 이용한 일련의 대량생산 체계를 확립하기 위하여 실시하였다. 5 L airlift 생물반응기를 이용한 액체배양에서는 저반부가 비대된 자구의 형성 및 증식은 전혀 이루어 지지 않았으며, 인편엽만 무성하게 자랐다. 재료가 배지에 일시적으로 침지되는 ebb & flood형의 생물반응기에서 저반부가 비대된 자구 절편체를 배양한 결과, 저반부가 비대된 자구들이 증식하였다. 광은 자구의 증식에 영향을 미치지 않았으나, 명배양에서는 인편엽의 발생률이 높았으며, 저반부가 비대된 자구 증식은 MS 배지에 BA 2.0 mg/L와 IAA 0.3 mg/L가 첨가된 배지에서 양호하였다. 5L airlift 생물반응기에서 저반부가 비대된 자구 절편체로부터 자구비대는 MS 배지에 sucrose 70 g/L가 첨가된 배지에서 액체배양하는 것이 양호하였으며, 16주 배양기간 동안 배양 8주 후에 배지를 교체하는 것이 자구비대에 효과적이었다. 또한 5 L의 생물반응기에 3 L 액체배지에는 절편체를 15 g을 주입하는 것이 자구비대에 적절하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.589-597
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• 2009

고인성 섬유보강 시멘트 복합체는 시멘트 매트릭스 내 보강된 섬유의 계면부착응력에 의해 다수의 미세균 열분산 및 손상저항성능을 갖게 되나, 이를 구조물에 적용하기 위해서는, 고인성 섬유보강 시멘트 복합체의 파괴거동을 규명함과 동시에 보강섬유에 따른 시멘트 매트릭스의 마이크로 파괴메커니즘에 대한 이해가 요구된다. 이 연구에서는 단조 및 반복가력시 고인성 섬유보강 시멘트 복합체의 파괴특성 및 음향방출신호특성을 규명하기 위하여 총 4 시리즈의 시험체가 사용되었으며, 주요 실험변수는 섬유의 종류(PE, PVA, SC), 혼입률, 하이브리드 타입, 가력방법(단조, 반복)이다. 실험결과, 고인성 섬유보강 시멘트 복합체의 압축거동에 따른 손상진전은 섬유의 혼입률 및 하이브리드에 따라 상이하게 나타났다. 또한 음향방출신호로부터, 각 하중단계의 2, 3번째 사이클에서의 진폭 감소 특성이 나타났으며, 이는 각 사이클별 변형률 증가와의 관련성을 보여 이를 이용한 강도 예측이 가능할 것으로 판단된다. 또한 최대강도의 80%까지 펠리시티 효과 및 카이저 효과가 나타났으며, 하이브리드 섬유 혼입시 매크로 균열 제어로 인해 손상의 복원 및 분산능력이 뛰어난 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5438-5442
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• 2011

자동차용 경량소결부품으로 사용하기 위하여 2712 Al 합금 및 2712에 세라믹스를 각각 10, 20, 33% 첨가한 소결체의 기계적 특성에 대하여 조사하였다. 그 결과, (1)모든 소결체에서 4~7%의 기공이 잔류하는 것을 발견하였다. (2)시효처리한 2712 소결체 및 10, 20, 33% 세라믹스 함유 소결체의 인장강도 값은, 12분 소결에서는 각각 165, 260, 256, 166 N/$mm^2$, 30분 소결에서는 각각 186, 229, 219, 202 N/$mm^2$로 나타나, 세라믹스를 10% 첨가하여 12분 소결한 경우가 가장 우수한 인장강도 값을 나타내었다. 또한, 소결체의 최대 연신율값 3.6%는 세라믹스를 10% 첨가하여 30분 소결 후 시효처리한 소결체에서 나타났다. (3)시효처리 후의 소결체 표면의 최대 겉보기 경도값 ($H_RF$) 97은 세라믹스를 10% 첨가하고 30분 소결한 경우에 나타났다. (4)가장 낮은 내마모량 값 $174{\times}10^{-3}mm^3$은 10% 세라믹스를 첨가하여 시효처리한 소결체에서 나타났다. 이러한 결과들로부터 세라믹스를 10% 첨가한 2712 소결체가 Al 엔진부품 제조에 가장 적합한 것으로 판단되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.74-79
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• 2019

군용차량은 별도의 발전기 장착공간을 마련하지 않고 엔진과 연결되어 발전하는 엔진일체형 직렬 하이브리드 발전기를 통해 전력을 생산한다. 그러나 발전기와 엔진 간 연결 방식이 가지는 기계적 특성에 따라 내부 방청 및 윤활용 그리스가 비산하여 산화철이 발생했다. 산화철이 시동기에 고착되어 시동성능이 저하되고 기어마모에 따른 레틀 소음이 증대되는 문제가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 엔진의 연결 스플라인 재질 및 표면처리를 개선하고 형상을 그리스 밀봉형으로 변경하여 내부의 산화철 발생을 방지하였다. 축계를 구성하는 발전기 연결기의 형상이 변경됨에 따라 비틀림 내구 시험을 통해 구조의 건전성을 확인하였다. 또한 실차 부하시험을 통하여 내부 부식 없이 목표한 내구수명 동안 부식이 발생하지 않음을 검증하였다. 그리스 비산 방지구조가 실제로 산화철의 발생을 억제함으로써 발전기에서 발생하는 소음을 감소시키는지 확인할 수 있었다. 본 논문은 엔진과 변속기 사이에 장착하는 직렬 하이브리드 발전기에서 발생하는 배부 부식을 방지하여 시동기의 성능저하 현상과 소음 발생 현상에 대한 근본적인 해결방안을 제시하였다고 할 수 있다.

• 생명과학회지
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• 제29권7호
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• pp.755-761
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• 2019

코직산(Kojic acid)은 생리활성물질로서 많이 알려져 있으며 antibacterial, antifungal과 같은 효능을 나타낸다. 또한 티로시나아제(tyrosinase) 억제제로서 작용하여 멜라닌 생성을 저해시키기 때문에 화장품 산업에 있어서도 미백효과를 가지는 중요한 소재로서 각광받고 있다. 본 연구에서는 독립적으로 항산화 효과를 나타내는 유도체와 코직산(Kojic acid)을 연결하여 새로운 기능성을 가지는 신규 화합물을 발굴하고자 하였으며, 클릭 반응(Click reaction)을 통해 트리아졸(triazle)로 연결하여 신규 코직산 컨쥬게이트(conjugated) 화합물을 합성하였다. 먼저 신규 코직산 컨쥬게이트(conjugated) 화합물의 티로시나아제(tyrosinase) 억제 효과에 대해서 연구한 결과 대부분의 화합물이 코직산(Kojic acid)보다 우수한 티로시나아제(tyrosinase) 억제 효과를 나타냈다. 이와 같은 결과로 미루어 보아 신규 코직산 컨쥬게이트(conjugated) 화합물은 항산화용 건강보조식품 조성물 및 항산화 소재, 노화방지 및 미백 기능을 가진 피부외용제 조성물의 유효성분으로 개발될 가능성이 매우 높다고 사료된다.