• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.10-20
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• 2019

전 세계적으로 기후변화로 인한 불규칙적인 강우의 영향으로 수계에서는 비점오염에 의한 부영양화, 녹조현상 등이 빈번하게 발생되고 있다. 특히 이러한 수계오염은 원활한 용수공급을 위한 저수지 유속이 느린 하천이 인접해있고, 축사 퇴비 등이 다수 분포해 있어 비점오염의 수계유입이 쉬운 농업지역이 취약하다. 따라서, 본 연구에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 영상과 수계부영양화를 발생시키는 총인 총질소, 녹조발생과 간접적인 연관성이 있는 클로로필-a의 상관분석을 통해 소하천 수질 특성 파악에 UAV의 활용 가능성을 분석하였다. 분석에는 대상지인 양천, 함양위천 소권역에서 수집한 다중분광 영상 및 녹조탐지에 사용되는 식생지수 NDVI(Normalized difference vegetation index), NDRE(Normalized Difference Red edge), CIRE(Chlorophyll Index Red edge)를 활용하였다. 채수지점에 대한 영상값과 수질분석 값의 상관관계를 분석한 결과 총인은 유의수준 0.05 이내에서 CIRE(0.66)와 클로로필-a는 Blue(-0.67), Green(-0.66), NDVI(0.75), NDRE(0.67), CIRE(0.74)와 상관관계를 보였다. 총질소는 유의수준 0.05에서 Red(-0.64), Red edge(-0.64), NIR(-0.72)와 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 통해 UAV 기반 다중분광 영상과 수질오염 발생 인자에 대한 유의미한 상관관계를 확인하였고, 녹조탐지에 사용하는 식생지수의 경우 클로로필-a뿐만 아니라 총인의 파악에도 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이는 농업지역의 비점오염 관리우심 지역 선정 등 관리대책을 마련하는데 유의미한 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 기록학연구
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• 제14호
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• pp.153-190
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• 2006

외부적으로 정책결정과정의 투명성을 위한 업무관리시스템이 도입되고 업무혁신을 위한 범정부 기능분류체계가 수립되어 행정기관의 업무환경이 변화하고 있다. 동시에 자료관시스템이 본격적으로 가동됨에 따라 미비한 기능에 대한 불만이 가중되고, 전자기록의 진본성 유지에 대한 문제가 제기되고 있다. 이러한 배경하에서 기록관리 혁신의 일환으로 '05년 9월부터 5개월간 국가기록원에서는 '기록관리시스템 혁신 정보화전략계획수립(ISP)' 용역사업을 수행하였다. 이 용역사업에서는 기존의 기록관리프로세스를 전자기록관리체계에 걸맞게 재설계하였고, 국제표준에 부합하는 시스템 모델을 제시하였다. 기록물관리법 제정이후, 행정기관의 기록관리는 종이기록을 전자적으로 관리하는 개념에서 추진되었다. 그러나 이번에 수립된 개선모델에서는 종이기록을 대체해 가고 있는 전자기록에 주목하고 전자기록의 속성을 고려한 관리방안을 모색하고 있다. 이것은 행정기관의 업무가 전산시스템을 통하여 수행되는 것이 보편화되어 감에 따라, 기록관리영역에서도 본격적으로 전자기록관리 문제가 이슈화되고 있다는 의미이다. 본 논문에서는 전자기록관리와 관련된 개선모델의 주요내용을 분석하고 그 의미와 한계를 살펴봄으로써, 전자기록관리시스템의 향후 방향을 이해하는데 목적이 있다. 개선모델 분석에 앞서, 변화된 행정환경과 그에 따른 기록관리상의 제문제를 검토하였다. 업무관리시스템과 정부의 기능분류체계는 업무측면에서 범정부의 실적을 온라인으로 관리하고 정부기능에 따라 체계적으로 분류하여 관리할 수 있는 공통기반을 마련했다는 점에서 혁신적이나, 기록관리측면에서는 기록관리대상의 재정의와 획득방법의 부재, 기록물분류기준표와의 이원화, 그리고 자료관시스템의 전자기록관리의 한계 등 많은 문제점을 발생시키고 있음을 확인하였다. 위와 같은 문제의 해결을 위하여, 기록관리시스템 개선모델에서는 확대된 기록관리대상을 포괄할 수 있는 범용적인 전자기록철의 구조를 설계하고, 업무분류에 기반한 기록분류체계를 도입하며, 전자기록관리를 강화하기 위한 기능을 추가해야 한다고 제안하고 있다. 이 모델은 다양한 생산시스템의 기록관리 대상에 대한 근본적인 관리방법을 모색하고 있고, 기록분류체계 및 보존기간 운영방식에 있어 기관별 기록관의 역할을 획기적으로 개선하고 있으며, 전자기록의 진본성 유지를 위한 시스템의 주요 기능이 구체적으로 설계되어 제시되고 있다는 점에서 국제표준과 선진사례의 추세와 부합하는 전자기록관리시스템의 기반을 마련하였다고 분석되었다. 그러나 이러한 혁신성에도 불구하고 본격적인 전자기록 시대의 기록관리시스템으로서는 걸음마 단계이다. 앞으로 행정정보시스템 등 상이한 기록구조의 획득방안, 기록분류체계의 질적수준의 확보, 기 개발된 보존기술의 검증 등이 보다 더 심도 있게 연구되고 실행될 때, 선진적인 전자기록관리시스템으로서의 전망을 가질 수 있을 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.65-73
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• 2019

선박의 생산 효율을 높이고 생산 주기를 단축하기 위해서는 건조 주기 동안에 효율적으로 선박 구성 요소의 정확도를 평가하는 것이 중요하다. 블록의 정도 관리는 선박 공정의 단축 및 비용 절감, 선박 품질 향상에 중요한 의미를 갖는다. 대형 조선소를 중심으로 이를 위한 시스템들이 개발되어 활용되고 있지만 일부 조선소에서는 블록 형상이나 크기에 따라 줄자나 추 등의 전통적인 측정도구나 광학 장비인 광파기를 사용하여 측정, 관리하고 있으며, 정도 관리 수행하는데 있어서 이러한 도구나 장비뿐만 아니라 필수적으로 측정 위치를 파악하기 위한 종이 도면과 측정 데이터를 기록하기 위한 장치를 병행하고 있다. 측정된 결과는 수기 입력 혹은 기록 장치를 통해 정도 관리 시스템에서 관리하게 된다. 측정 결과는 작업 환경 및 작업자의 숙련도에 따라 영향이 미치게 되며, 측정 결과 관리 측면에서도 측정 결과 작성 누락, 정도관리 시트 관리의 부재 등에 대한 인적 오류(human error)와 시스템 내 결과 데이터 입력으로 인한 이중 작업 시간 소요로 인한 효율 측면에서의 비용 손실이 발생한다. 본 연구에서는 기존 정도관리 수행에서의 작업 환경을 개선하기 위한 목적으로 블록 정도 및 블록 측정 위치를 종이 도면을 통해서 확인하던 과정을 증강현실 기술을 이용하여 실제 블록 위에 측정 정보를 가시화함으로써 정도관리 수행 시간을 단축하고 측정 장비와의 연동을 통해 정도관리 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 증강현실 기반의 스마트 정도관리 시스템을 제안하고, 제안한 시스템에 대해서 프로토타입 구현을 통하여 정도 관리에서의 적용 가능성을 검토하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제33권6호
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• pp.417-426
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• 2018

본 연구는 학부모를 대상으로 식품첨가물 및 보존료에 대한 인식 수준과 정보요구도를 파악하고 이를 바탕으로 학부모의 식품첨가물 및 보존료에 대한 올바른 이해와 안전한 식생활을 위한 교육자료를 개발하고자 하였다. 2014년 서울 경기지역 초등학생을 둔 학부모 381명을 대상으로 식품첨가물 및 보존료에 대한 인식 및 정보요구도에 대한 설문조사를 수행한 결과 응답자 중 가공식품 구입 시 안전성을 가장 중요한 요소라고 응답하였으며, 41.5%가 식품 첨가물을 가장 식품안전을 위협하는 것이라고 응답하였으며, 식품 첨가물 중에서는 보존료가 가장 위험하다고 응답하였다. 그러나 응답자의 90.6%가 식품첨가물 및 보존료에 대한 교육 경험이 없다고 응답하였다. 설문결과와 학부모들의 정보요구도에 따라 교육홍보책자인 '보존료 바르게 알기'를 개발하였다. '보존료 바르게 알기'는 '보존료란 어떤 물질인가요?', '보존료는 어떤 종류가 있나요?', '보존료는 안전한가요?', '가공식품, 어떻게 섭취해야 하나요?', '식품첨가물은 식약처가 철저히 관리하고 있어요' 등의 5장으로 구성하여 소비자인 학부모들이 알고 싶어하는 내용들을 알기 쉽고 재미있게 전달할 수 있도록 구성하였다. 개발된 교육홍보책자를 초등학교 학부모에게 시범 적용한 결과, 사전 18.9%만이 보존료가 무엇인지 알고 있다고 응답한 수준에서 사후 90.9%가 그 역할을 이해하고 72.7%가 안전하다고 응답하여 개발된 책자가 보존료에 대한 이해도를 크게 높이고 보존료에 대한 오해를 바로잡을 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발된 교육홍보책자는 학부모를 비롯한 일반소비자들에게 보존료에 대한 이해를 높일 수 있는 효과적인 정보전달매체로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.51-66
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• 2018

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권4호
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• pp.136-149
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• 2020

그동안 우리나라 문화재 수리에 필요한 국내산 육송 특대재는 국내에서 수급하기 어려워 부득이하게 북미산 더글라스 퍼를 사용할 수밖에 없다는 인식이 많았다. 이러한 인식으로 인해 문화재 수리 현장에서는 구하기 어려운 국산 육송 특대재보다 구하기 용이한 북미산 더글라스 퍼로 대체하여 수리하는 경우가 있는데, 이러한 경우에는 문화재 원형 보존의 원칙 훼손뿐만 아니라 재료의 진정성 측면에서 좋지 않은 결과를 발생시킬 수 있다. 따라서 국산 육송 특대재의 수급 현황을 기존 연구와 목재 관련 종사자들의 인터뷰를 통해 점검해보고, 실제 국산 육송 특대재가 부족한지와 부족하지 않다면 어떠한 원인으로 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에서 사용되기 어려운지를 파악하여 그 해결책을 제시할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라 문화재 수리 현장에서 사용되는 국산 육송 특대재의 취득 경로를 살펴보고, 산림청 산하 공공 기관들과 문화재청의 연구 자료, 제재소의 견적가를 수집하여 원목 가격의 변동 폭을 조사하였다. 또한 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에서 사용되기 어려운 원인을 기존 문헌 연구와 문화재 수리업계 종사자의 인터뷰를 통해 살펴보았다. 기존 문헌과 인터뷰 조사 결과 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에 적극적으로 사용되지 못하는 주된 원인으로써 첫 번째로는, 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에서 필요한 수량보다 부족하여 문화재 수리 현장에서 쓰이기 어렵다는 현장의 의견이 있었다. 두 번째로는, 국산 육송 특대재의 비축량은 충분하나 국산 육송 특대재의 가격이 입찰제도와 견적의 문제로 구매하기 어렵다는 의견이 있었다. 두 가지 의견에 대한 검토 결과, 첫 번째 원인보다는 두 번째의 원인이 국산 육송 특대재의 문화재 수리 현장 적용에 어려움을 초래하는 원인으로 파악되었다. 따라서 앞선 문제점들에 대한 해결 방안으로써 전통건축수리기술진흥재단의 국산 육송 특대재의 공급과 실거래가 조사 등을 제시하였다. 이러한 해결 방안을 통해 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에서 보다 적극적으로 사용됨으로써, 목조문화재에서 재료의 진정성을 보다 적극적으로 지킬 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.