• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.268-277
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• 2020

대학이 직면하고 있는 생존환경을 고려할 때, 대학의 생존전략은 생태계적 사고에 기반 하는 공진화 전략구축이 되어야 함을 이 연구는 강조한다. 따라서 대학은 지역혁신생태계의 핵심역할을 수행하기 위한 전략구축이 요청되는 바, 대학혁신생태계를 네 단계로 구분하고, 각 단계별 공진화전략을 구축하는 이론적 틀을 제시하는 것을 연구 목적으로 한다. 따라서 연구방법은 이론적 문헌연구에 초점을 두었으며, 대학혁신생태계 논리구축의 이론적 프레임워크는 Moore의 기업생태계 연구 모형(1996)을 원용 하였다. 대학의 생태계혁신전략은 네 개의 발전단계로 구분하고, 단계별 공진화 전략을 제시한다. 개척단계에서 대학의 공진화전략은 대학주도 혁신생태계의 가치창조를, 확장단계에서는 임계치 확보, 권위단계에서는 권위와 교섭력 지속, 마지막 쇄신단계에서는 성과의 지속적 개선을 제시하였다. 특히 대학의 혁신생태계 구축 및 확산의 가능성은 지역산업과 정부정책과의 연동성과 적실성을 강조하였다. 이러한 대학-지역 혁신생태계 모형은 정부 재정지원사업의 효과성을 제고할 수 있는 이론적 근거를 제시하였다는 측면에서, 그리고 개별 대학에게는 자신의 생태계구축 단계에 적합한 공진화 전략을 위한 틀을 제공한다는 측면에서 연구의 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.246-252
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• 2020

본 연구는 제15차(2019년) 청소년 건강행태 조사의 원시자료를 이용하여, 우리나라 다문화 청소년들의 건강 위험 행동들이 주관적인 구강 증상에 미치는 위험요인을 조사하였다. 다문화 가족 범위는 한국인 여성과 결혼한 이주 남성 가족, 한국인 남성과 결혼한 이주 여성 가족의 자녀로 한정 지었으며, 572명을 연구 대상자로 최종 선정하였다. 연구 도구는 사회경제학적 변수로는 성별, 학년, 경제 수준, 학교 성적이 조사되었으며, 건강위험 행태로는 음주, 흡연, 약물 복용, 스트레스, 수면 만족, 자살 생각, 우울 경험, 취침 전 잇솔질 여부가 조사되었고 구강 증상으로는 치아 통증, 잇몸 통증, 입 냄새 여부가 조사되었다. 연구 결과, 치아 통증은 음주, 취침 전 잇솔질, 스트레스, 수면시간, 자살 생각, 우울 경험 여부와 관련성을 나타냈으며, 잇몸 통증은 약물복용, 수면, 자살 생각, 우울 경험에서 관련성을 나타냈다. 그리고, 구취는 약물복용, 취침 전 잇솔질, 스트레스, 자살 생각, 우울 요인과 관련성을 보였다. 건강위험 요인이 구강 증상에 미치는 요인으로는 치아 통증은 음주, 스트레스, 수면시간이 위험요인으로 나타났다. 잇몸 통증은 흡연, 수면, 자살이 위험요인으로 나타났다. 구취는 취침 전 잇솔질 여부와 스트레스가 위험요인으로 나타났다. 결론적으로 청소년들의 구강 건강 증진을 위해 국가 차원의 방과 후 활동이나, 동아리 활동 등의 시간에 구강보건교육 프로그램을 지원하는 정책 제도 마련이 필요하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.92-111
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• 2021

미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.

• 한국기록관리학회지
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• 제22권1호
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• pp.109-132
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• 2022

대학기록관은 국가기록원이 시행하는 기록관리 기관평가에서 평가 대상으로 지정된 2016년 이래로 타 기관 유형과 비교하여 평가 결과가 미진하다. 본 연구는 대학기록관의 기록관리 수준의 향상을 위해 위험관리에 관한 개선 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 설문조사와 사후 인터뷰를 통해 대학기록관의 위험관리 현황을 조사하였으며, 조사 결과를 분석하여 대학기록관 위험관리의 문제점과 한계를 진단하고 개선 방안을 도출하였다. 첫째, 「공공기록물 관리에 관한 법률」에서 위험관리에 관한 법적 효력을 강화하고, 관련 사항을 구체적으로 규정한다. 둘째, 국가기록원은 대학기록관 위험관리의 문제점 진단과 문제 해결을 적극적으로 지원한다. 셋째, 독립기구로서의 대학기록관의 정체성을 확보하여 전문적·적극적으로 기록관리 업무를 수행한다. 넷째, 대학기록관의 위험관리 실무를 반영한 표준 및 매뉴얼을 마련한다. 이를 위하여 국가기록원, 대학 간의 협력, 개별 대학 등이 모두 기여해야 한다. 다섯째, 충분한 예산을 확보하여 위험관리를 수행하기 위하여 필요한 제반 요건을 갖추어야 한다. 마지막으로, 기관장과 조직 구성원들의 대학기록관 및 기록관리에 관한 인식을 고취하여, 기록관리 및 위험관리업무 수행에 협조를 구한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.62-73
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• 2022

각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.237-250
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• 2022

본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.47-56
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• 2022

본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제19권1호
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• pp.1-20
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• 2022

본 연구의 목적은 국내 자폐스펙트럼장애 아동(Autism Spectrum Disorder, 이하 ASD)과 일반 아동(Typically developing, 이하 TD)의 음악 단서와 시각 단서 조건에 따른 4가지 기본정서(행복, 슬픔, 분노, 두려움) 인식 정확도를 평가하기 위해 실험연구가 실시되었다. 본 연구의 참여자는 ASD 진단 기준을 충족한 만 7세~13세 아동 9명과 일반 아동 14명으로, 모든 참가자를 대상으로 4가지 기본정서 인식 능력을 평가하는 음악 과제와 시각 과제를 실시하였다. ASD 아동과 TD 아동의 단서 조건, 즉 음악 단서와 시각 단서에 따른 정서를 인식하는 정확도와 정서 유형에 있어 차이가 있는지를 비교 분석한 결과, ASD 아동이 TD 아동에 비해 정서 인식 정확도가 유의하게 낮게 나타났다. 또한, 시각 단서보다 음악 단서에서 정서 인식 정확도가 높은 경향으로 나왔다. 마지막으로 정서 유형에 따른 차이는 ASD 아동과 TD 아동 두 그룹 모두 음악 단서에서 행복이 정서 인식 정확도가 높게 나타났고, 시각 단서에서 ASD 아동은 행복이 TD 아동은 분노가 가장 높게 나타났다. 이 결과를 바탕으로 ASD 아동은 음악 매체가 제공되었을 때 시각 매체보다 정서를 보다 잘 인식할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 국내에서 ASD 아동 대상 정서와 관련된 첫 시도라는 점에 의의가 있으며 본 연구의 결과를 바탕으로 관련한 후속 연구가 지속적으로 시행되기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.35-45
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• 2022

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1423-1431
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• 2022

블랙숄즈모형에서 옵션가격을 결정하는 변수 중 기초자산의 변동성은 현재 시점에서는 알 수 없고, 미래시점에 실현된 변동성을 사후에야 알 수 있다. 하지만 옵션이 거래되는 시장에서 관찰되는 가격이 있기 때문에 가격에 내재된 변동성을 역으로 산출한 내재변동성은 현재 시점에 구할 수 있다. 내재변동성을 구하기 위해서는 옵션가격과, 블랙숄즈 모형의 변동성을 제외한 옵션가격결정변수인 기초자산가격, 무위험이자율, 배당률, 행사가격, 잔존기간이 필요하다. 블랙숄즈모형의 변동성은 고정된 상수이나, 내재변동성 산출시 행사가격에 따라 변동성이 다르게 산출되는 변동성스마일현상을 보이기도 한다. 따라서 내재변동성 산출시 옵션 단일 종목이 아닌 시장전반의 변동성을 감안하는 것이 필요하다고 판단하여 본 연구에서는 V-KOSPI지수도 설명변수로 추가하였다. 머신러닝기법 중 지도학습방법을 사용하였으며, Linear Regression 계열, Tree 계열, SVR과 KNN 알고리즘 및 딥뉴럴네트워크로 학습 및 예측하였다. Training성능은 Decision Tree모형이 99.9%로 가장 높았고 Test성능은 Random Forest 알고리즘이 96.9%로 가장 높았다.