• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.421-435
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• 2017

최근 국내 지상 구조물의 포화 및 파이프 라인 시설 과밀화 현상과 난개발로 인해 지상 구조물의 대안으로 지하 구조물에 대한 개발이 지속적으로 요구되고 있다. 도심지 인프라 구축을 위한 NATM 터널 공사에 발생하는 진동 및 소음 문제를 예방하기 위해 기계식 터널 공법인 쉴드 TBM 공법의 기계화 터널 시공이 증가하는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기계화 터널의 직선 시공과 급곡선 시공 시 쉴드 TBM의 구조적 안정성을 위한 쉴드 TBM 추력에 대한 중절잭, 쉴드 잭, 스킨 플레이트의 구조적 안정성 기술에 대해 연구하였다. 시공 사례 및 쉴드 TBM의 작동원리를 이론적 접근 방법으로 검토, 분석한 결과, 쉴드 TBM의 직선 및 급곡선 시공시 주요 인자에 의해 커터헤드의 회전력, 중절잭, 쉴드 잭에 대한 추력 및 커터헤드의 여굴량이 중요한 것으로 나타났다. 또한 굴진 내부 작업자의 안전 및 장비의 원활한 작동을 위해 스킨 플레이트 구조의 안정성 확보는 매우 중요 사안이므로 이번 연구를 통해 장비의 일반적인 구조 및 구성을 검토하여 직선 및 급곡선 시공 시 스킨 플레이트 구조에 미치는 주요 인자 및 구조 안정성을 실험적인 시뮬레이션 수치해석을 통해 검토하였다. 이에 직선 및 급곡선 시공 시 작용 되는 가상의 토질을 선정하여 중절잭의 하중을 비교 검토 하여 스킨 플레이트의 구조 안정성을 평가하고 형상을 최적화 하였다. 현재 국내 시공 중인 쉴드 TBM 타입의 구조 및 작동 방식이 매우 유사하므로, 추후 국산화 기술 개발 및 신규 장비 개발과 쉴드 TBM의 취약부 및 안정성을 검토하는데 기여 할 것으로 기대된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제6권2호
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• pp.1-17
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• 2002

최근 인터넷 비즈니스의 열풍으로 인하여 국내 인터넷 비즈니스 업체의 수와 사업내용은 여느 선진국가에 못지 않게 높은 성장 및 확장을 보여왔다. 하지만 국내에서 사용되고 있는 인터넷 관련 장비의 대부분은 해외에서 생산된 제품이 주를 이루고 있으며, 실제로 1999년 국내 인터넷 관련 장비 시장에서 국내업체가 차지하는 비중은 불과 27%에 지나지 않았다. 이와 같이 선진 해외 제조업체를 필두로 한 해외 업체의 국내 인터넷 시장 잠식이 본격적으로 진행되고 있는 상황에서, 고객의 요구 충족 및 원가 절감을 통한 경쟁우위의 확보는 국내 제조업체가 생존하기 위한 필수적인 사항이 되고 말았다. 본 연구에서는 지난 몇 년 동안 국내 PC서버 시장의 1위 자리를 놓고 해외 업체와 치열한 경쟁을 벌이고 있는 국내 대표적인 PC서버 제조업체를 대상으로 하여, 이 업체의 공급체인상에 존재하는 비효율, 즉 부품발주주기 간격이 다소 긴 점을 발견하고 이를 수정할 경우 공급체인 전반의 보유 재고량과 총비용 측면에서 나타나는 효과를 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 기존에 30일이었던 발주주기를 7일로 단축시켜 시뮬레이션한 결과, 공급체인상의 평균 부품 재고량은 현저히 감소하였으며 판매손실의 감소와 더불어 공급체인 전반에 걸친 총비용의 추정값을 낮추는 결과가 나타났다. 비록 평균 완제품 재고량이 소폭 증가하였고 주문 횟수가 증가함에 따라 총주문비용이 증가하기는 하였지만 발주주기의 단축을 통해 얻어진 평균 부품 재고량의 감소와 판매손실의 감소 이득이 이를 충분히 상쇄하여 최종적으로 총비용 추정값이 감소하는 결과를 보여주었다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제8권4호
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• pp.319-327
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• 2010

공학적 안전설비 공기정화계통과 관련된 실험 수행을 위해 원자력등급 ESF 공기정화계통 시뮬레이터를 설계, 제작, 검증하였다. 영광 5,6호기 주제어실 공기정화계통의 공급자 정보, 도면 등을 기준으로 실사를 통해 치수를 확인하여 3D CAD 모델을 작성하였다. 모델과 현장 계통의 실측 유량을 기준으로 CFD 분석을 수행하였다. 공기정화계통으로 유입되는 공기는 $30^{\circ}C$, 유동형태는 균일한 것으로 가정하고, 검사 기록지에 의한 주제어실 ESF 공기정화계통의 유량이 12,986 CFM이고, $610{\times}610mm^2$의 HEPA 필터가 9개 설치되어 있으므로 HEPA 필터 단면를 지나는 유속은 1.83 m/s이다. 주제어실 공기정화계통 모델링시 공기 유동이 흐르지 않는 필터 테두리 지지대를 고려하여 현장과 유사한 유동현상을 모사하였다. 약 8 m/s로 기록된 활성탄 흡착기 하단의 공기유동은 별도의 분석을 통해 7 m/s 이상의 유속이 모사되도록 CFD 분석하였다. 연료건물 비상배기계통 및 비상노심냉각계통 기기실 배기정화계통의 공기정화계통에 대해서도 CFD 분석한 결과, 시뮬레이터의 유속을 조절하면 세가지 ESF 공기정화계통을 모두 모사할 수 있음을 확인하였다. CFD 분석 후 시뮬레이터를 원자력등급으로 제작하였고, 본 실험에 착수하기 전에 공기유동 분포도실험을 통해 시뮬레이터의 신뢰도를 검증하였다. 검증결과 중급 필터를 장착한 상태에서 시뮬레이터의 필터 지지대 부분을 제외한 내부에서 공기유동이 고르게 분포함을 확인하였고, 제작된 시뮬레이터는 Reg. Guide 1.52(Rev.3) 개정 내용 확인을 위한 실험에 사용되었다.

• 자원환경지질
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• 제48권1호
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• pp.25-39
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• 2015

$CO_2$ 지중저장은 국가 온실가스 감축 목표 달성에 가장 큰 역할을 담당할 것으로 평가되고 있으나, 포집분야 일부 기술을 제외하고 저장 및 실증에 대한 국내 연구는 여전히 부족한 실정이다. CCS(Carbon Capture and Storage)의 가장 큰 목표는 지하 퇴적 암반층에 $CO_2$를 안전하게 저장하는 것이며, 이를 위해서는 저장소의 저장용량 및 안정성등과 같은 지중저장 대상지층의 특성을 정확하게 파악하고 그에 맞는 주입 전략을 수립하여야 한다. 이번 연구에서는 한국석유공사가 2012년에 울릉분지에서 취득한 탄성파 탐사자료를 활용하여 $CO_2$ 저장 후보 지층에 대한 탄성파 임피던스 역산을 수행하고, 공극률의 분포와 지층의 속성을 도출하여 $CO_2$ 지중저장 가능성을 검토하였다. 우선, 탄성파 자료 역산의 신뢰도를 높이기 위해 다양한 방법의 잡음제거 기법을 적용하였고, 특히 본 자료의 주파수 및 위상 특성을 그대로 유지한 채 다중반사파를 제거할 수 있는 SWD(Shallow Water Demultiple), SRME(Surface Related Multiple Elimination), Radon Demultiple 기술을 활용하였다. 자료 역산을 위해 3개의 시추공에 대한 물리검층 자료를 분석하였는데, 탄성파 자료와의 상관도가 각각 0.648, 0.574, 0.342로 나타났으며 이는 초기 역산 모델 설정을 위한 저주파수 모델 생성에 활용하였다. 중합 전 역산을 통해 P-임피던스, S-임피던스 및 Vp/Vs 비 값을 도출하였으며, 이와 물리검층 결과의 비교, 분석을 통해 공극률 분포 양상을 확인함으로써 지중저장에 적합한 지층을 파악할 수 있었다. 향후 $CO_2$ 주입 실증을 위해서는 지층에 대한 보다 세밀한 특성 분석과 모사를 통한 주입 이후 $CO_2$ 거동예측이 필요할 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제47권5호
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• pp.66-77
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• 2019

본 연구는 인천해안지역의 난온대성 상록활엽수 겨울철 생장에 영향을 미치는 미기후 요인을 시뮬레이션 기법을 통해 도출하였다. 인천 해안지역 서구 오류동~남동구 고잔동의 온량지수는 $98.9^{\circ}C{\cdot}month{\sim}109.0^{\circ}C{\cdot}month$이었고, 1월 평균기온 $-2.9^{\circ}C{\sim}-1.6^{\circ}C$, 최한월 최저기온 $-13.9^{\circ}C{\sim}-3.6^{\circ}C$ 수준으로, 상록활엽수 분포기준인 온량지수 $101.0^{\circ}C{\cdot}month{\sim}117.0^{\circ}C{\cdot}month$, 최한월 최저기온 $-9.2^{\circ}C$이하로 상록활엽수가 생장하기 부적합한 지역으로 나타났다. 상록활엽수가 생장하는 공간에 도달하는 풍속의 저감정도와 가온효과에 대한 시뮬레이션을 실시한 결과, 상록활엽수 생장공간에서는 겨울 북서풍이 건축물 등에 의해 해안풍속이 8.6m/sec에서 도달풍속은 5~7m/sec로 완화되었고, 건축물 1m 이내에서는 건축물 복사에너지의 영향으로 $1.1^{\circ}C{\sim}3.4^{\circ}C$ 가량의 가온효과가 나타났다. 시뮬레이션 결과, 상록활엽수의 겨울철 생장피해에 영향을 미치는 기후요소는 풍속으로, 차폐에 의한 풍속저감과 함께 건축물에 의한 국부적 가온효과가 상록활엽수의 겨울생장이 가능한 것으로 추정되었다. 또한 인천 해안지역에 생장하고 있는 상록활엽수는 중부지방의 겨울철 저온에 점진적으로 식물이 적응하는 순화의 과정으로 판단할 수 있었고, 기온이 $-18.0^{\circ}C$ 이하의 겨울한파에 견디는 내동능력과 바람에 의한 증발산을 견딜 수 있는 동건해(凍乾害)에 내성이 상록활엽수 겨울 생장을 좌우하는 것으로 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제51권5호
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• pp.13-29
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• 2023

도시공원은 시민들의 건강, 삶의 질, 그리고 커뮤니티 형성을 지원하는 사회적 기반시설이다. 조성된 후 20년 이상이 지난 도시공원 비중이 커지고 있는 가운데, 노후 도시공원의 물리적 공간환경 개선과 기능 제고를 위한 정비사업 추진 필요성이 높아지고 있다. 관 주도의 노후 도시공원 정비는 재원 확보와 공원 매력 증진 측면에서 한계가 있기 때문에 민·관 협력을 통한 추진이 필요하다. 우리나라에 앞서 노후 도시공원 문제를 겪은 일본은 2017년 「도시공원법」 개정을 통해 공모설치관리제도(Park-PFI)를 도입하여 다수의 공원 정비사업을 성공적으로 추진 중이다. 이에 본 연구는 민·관 협력을 통해 국내 노후 도시공원 서비스의 질을 개선하고, 지속적으로 관리·운영하기 위한 대안으로서 일본 공모설치관리제도(Park-PFI)의 특성을 다각적으로 검토·분석하고, 이를 국내 노후 도시공원에 시범 적용한 후, Park-PFI 적용을 통한 노후 도시공원 재정비사업의 타당성을 분석하고자 하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 일본의 공모설치관리제도(Park-PFI)는 노후 도시공원의 서비스 질 향상과 기능 다양화를 위한 민·관 협력 수단으로 국내 여건에 맞춰 도입하는 것에 대한 논의를 시작할 필요가 있겠다. Park-PFI의 국내 도입을 위해서는 민간 자본 및 수익시설 설치에 따른 도시공원의 공공성 저하와 장소성 훼손, 공원녹지법 및 공유재산법 등 관련 규제 개선 등에 관한 사회적 논의와 후속 연구가 필요하겠다. 둘째, 노후 도시공원의 정비 필요도가 높고, 사업을 추진하기에 적합한 입지라는 전제하에 Park-PFI 사업은 시민, 지자체, 민간 사업자 모두의 편익을 증진시킬 수 있는 정책 대안이라고 판단된다. 인천광역시 부평구에 위치한 노후 도시공원인 세영공원에 Park-PFI 사업을 시범 적용한 결과, 수익성지수(PI), 순현재가치(FNPV), 내부수익률(FIRR) 등의 측면에서 수익성이 있는 것으로 분석되어 민간 부문의 사업 참여가 가능할 것으로 판단된다. 지자체 차원에서도 민간 자본을 활용하여 노후 도시공원의 물리적 공간환경을 정비하는 것은 물론 민간 사업자의 시설 사용료와 수익의 일부(연매출의 0.5%)를 환원받음으로써 발생하는 재원을 활용하여 해당 도시공원의 유지관리 예산을 확보할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.53-62
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• 2023

본 논문은 국내 조선산업의 요양 재해 현황에 나타난 미숙련 기술인력들의 높은 재해 발생률을 낮추기 위한 방안으로 XR(Extended reality) 기술을 활용한 훈련 콘텐츠 도입의 필요성을 윈치를 활용한 케이블 포설을 중심으로 제시하였다. 국내 조선산업의 요양재해율은 타 제조업에 비해 평균 97.4%(2017~2020)나 높았으며, 특히 조선산업요양 재해의 31.8% 이상이 근속 기간 6개월 미만의 근로자들에게 발생하여 이는 신규입사자들이 업무에 대한 정보 부족과 미숙련도 및 작업환경에 익숙하지 못한 것이 그 원인으로 보인다. 최근 조선산업은 경기 회복으로 많은 신규인력이 유입되고 있으며, 이로 인해 재해 발생률이 높아질 가능성이 있다. 이런 점은 단기간에 신규인력들을 작업환경에 익숙해지는 데 도움이 되는 훈련방법을 도입할 필요가 있음을 말해준다. 국내 조선소의 교육훈련은 용접, 도장, 기계설치, 전기설치 등 특정 기술의 숙련에 치우쳐 있으며 작업환경에 익숙해질 수 있는 훈련은 작업용 2D 도면을 이용하여 선박 건조방법 등을 설명하는 단편적인 교육에 머무르고 있다. 이러한 이유로 현장에서는 다시 OJT(On-the-Job Traning)를 반복 실시하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 XR 기술을 활용한 훈련의 도입을 제안하고 구체적인 예로 Unity로 선박에서 윈치를 활용한 케이블 포설(Pulling) 작업 과정을 XR 기반 훈련 콘텐츠로 구현하였다. 개발된 콘텐츠를 활용하면 신규작업자들이 가상공간에서 시뮬레이션을 통해 실제 작업 과정을 미리 경험하고, 이를 통해 신규인력이 작업환경에 익숙해지는 데 도움을 줄 수 있는 보다 효과적인 훈련 콘텐츠가 될 수 있음을 예증하였다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.