• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.78-80
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• 2021

본 연구는 제4차 산업혁명 기술이 선박에도 적용됨에 따라 자율운항 선박이 출현하는 해운산업 환경 변화에 대응한 선원의 직무와 역량 변화를 문헌 연구 및 전문가 대상의 인식도 조사와 AHP 설문조사를 통해 분석하였다. 인식도 조사와 AHP 분석결과 도출된 중요 요인들을 종합하면 비상대응, 주의 및 위험항해, 일반항해, 화물취급, 감항성 유지, 비상상황대처, 선박정비·관리 등의 직무는 기존 해기사 교육체계로 교육이 가능하지만, 원격제어, 모니터링 진단, 기기운용능력, 빅데이터 분석 등의 직무는 해기사의 역할보다는 무인화 및 육상 제어를 위한 직무가 강조된 것으로 이를 위한 새로운 해기교육시스템 도입이 필요한 것으로 분석되었다. 자율운항선박의 해기사 직무변화 요인의 중요도를 평가함으로써 해기인력 양성에 대한 관련 선원양성 및 교육기관들의 대응전략과 자원배분의 우선순위 결정 등에 대한 정보를 제공하고 있으며, 해기사 직무 요인과 역량 요인에 대한 인식도와 해기사 직무 요인의 중요도를 비교 평가하여 자율운항선박 도입에 따른 해기사 직무변화 및 해기인력 양성 방안을 제시하였다. 본 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 실상을 진단해 보았다는 데 연구의 의의가 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.529-538
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• 2023

보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.63-65
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• 2023

BIM 및 AR 기술은 실제 구조물에 3D 모델 및 정보를 투영하여 현장 내 필요 데이터에 손쉽게 접근할 수 있게 한다는 점에서 건설 산업의 생산성을 증진시킬 수 있을 것으로 평가되어왔다. 그러나 건설 품질관리 업무 내 AR 기술을 적용하기 위한 선행 연구는 대부분 건설 프로젝트 전반을 대상으로 수행되어 총괄적 현장관리 방안에 불과하며, 철근과 같은 부재 단위의 품질관리 내 AR을 적용한 일부 연구 사례 또한 단순 투영에만 집중되어 구체적인 품질점검이 불가한 것으로 확인되었다. 이에 본 연구에서는 철근 부재에 특화된 실무 적용 가능 수준의 BIM 기반 AR 품질관리 시스템 개발을 최종 목적으로 하였다. 본 시스템 개발을 위해 철도 건설 현장에서 활용하는 품질점검 리스트의 철근 점검 항목을 분석하고, 이들을 효과적으로 대응할 수 있는 AR 요소기술 4가지를 개발 및 탑재하였다. 실제 철도 교량 구조물을 대상으로 개발된 시스템을 검증하였으며, 그 결과 투영 안정성 저하 문제가 도출되었다. 이는 모델 경량화(simplification) 및 AR 기기 하드웨어 성능 향상을 통해 해결하였으며, 최종적으로 시스템이 정상적으로 구동되는 것을 확인하였다. 이후 현장 품질 전문가를 대상으로 개발된 철근 품질점검 시스템의 실무 적용성 평가를 실시하였으며, 현행 철근 점검 방식 대비 AR 시스템 활용 시 점검 효율성이 증가할 것으로 평가되었다.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.35-53
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• 2024

Under the leadership of the National Institute of Meteorological Sciences (NIMS), the first domestic autonomous flight-type weather modification experimental drone for fog and lower-level cloud seeding was developed in 2021. This drone is designed based on a multi-copter configuration with a maximum takeoff weight of approximately 25 kg, enabling the installation of up to four burning flares for seeding materials and facilitating weather observations (temperature, pressure, humidity, and wind) as well as aerosol (PM₁₀, PM_2.5, and PM_1.0) particle measurements. This research aims to introduce the construction of the drone and its recent applications over the past two years, providing insights into the experimental procedures, effectiveness verification, and improvement directions of the weather modification drone-based rain enhancement. In particular, partial confirmation of the experimental effects was obtained through the fog dissipation experiment on December 10, 2021, and the lower-level cloud seeding case study on October 5, 2022. To enhance the scope and rainfall amount of weather modification experiments using drones, various technological approaches, including adjustments to experimental altitude, seeding lines, seeding amount, and verification methods are necessary. Through this research, we aim to propose the development direction for weather modification drone technology, which will serve as foundational technology for practical application of domestic rain enhancement technology.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권5호
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• pp.787-799
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• 2023

가정에서 IoT 장비가 많이 활용되면서, IoT 장비를 통합하여 사용자의 편의에 맞게 사용하는 IoT automation system을 향한 관심도 많아졌다. IoT automation system에서는 사전 정의된 자동화규칙에 따라 IoT 장비의 정보를 수집하고, IoT 장비가 작동한다. 하지만 공격자는 패킷을 지연시켜 실제 상태와 시스템에서 인식한 상태의 불일치가 되는 시간을 만든다. 이 시간 동안 시스템은 사전 정의한 자동화 규칙대로 동작하지 않는다. 제안된 지연공격 탐지방법이 일부 있지만, 트래픽량이나 배터리에 민감한 IoT system에 적용하기에 제한사항이 있다. 본 논문에서는 IoT 시스템에 적용할 수 있는 실용적인 패킷 지연 공격 탐지 방법을 제시한다. 제안 방법은 메시지를 전송할 때, 메세지의 전송을 알리는 패킷을 브로드캐스트로 발송함으로써 서버가 이벤트의 발생을 인지할 수 있도록 한다. 평가를 위하여 Raberry pi로 구현된 IoT system을 구성하고, 패킷 지연 공격에 대하여 평균2.2초이내로탐지할 수 있음을 보였다. 실험 결과 소모 전류 Overhead는 초당 평균 2.5 mA, 트래픽 Overhead는 15% 발생하였고, 기존 제안된 탐지방법보다 효율적으로 Delay attack을 탐지할 수 있음을 밝혔다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.407-418
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• 2023

본 연구는 한국의 주요 개발사업에서의 지형변화지표를 분석하고, 지형 변화 지표 사이의 상관관계를 분석하여 각 입지유형과 경사유형에 따른 기반 지형변화지표를 도출하였다. 이를 통해 미래 개발사업에 있어서 토지 이용 및 조성의 효율성을 높이며 환경에 대한 영향을 최소화하는 지속 가능한 개발 방향으로 기여하고자 한다. 또한, 연구 결과를 실제 현장에 적용하기 위해 국내 지형 관련 규정을 조사하고 해당 규정과 연구 분석 결과 간의 부합성과 활용 가능성에 대해 논의하였다. 이를 토대로, 향후 연구에 있어서 보다 정확하고 유용한 지형변화 지표의 활용을 위한 방안을 탐구하고자 한다. 결과적으로, 관광단지개발사업에서는 평지, 구릉지, 산지 순으로 지형변화가 주로 이루어지며, 구릉지와 산지에서의 지형변화도 평지에 비해 높은 것으로 분석되었다. 또한, 산업단지 조성사업에서는 급경사지(20°-30°)와 험준지(30°-40°), 도시개발 사업에서는 경사지(15°-20°), 체육시설 조성사업에서는 경사지와 급경사지, 관광단지 조성사업에서는 경사지(15°-20°)와 급경사지(20°-30°)에서의 지형변화지표 평균이 다른 경사도에 비해 높은 것으로 확인되었다. 연구 결과는 앞으로 국내 개발 사업에서 지형 훼손을 최소화하는 전략을 개발하는 데 기여할 수 있으며, 환경 영향 평가를 수행할 때 필요한 참고 자료로 활용될 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.89-112
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• 2023

2020년 3월, 코로나바이러스 팬데믹으로 선포되면서, 다양한 방역 조치가 취해져 왔다. 이에 따라, 관광 및 환대 산업 내의 많은 변화들이 야기되었다. 특히 레스토랑 산업에서는 비대면 서비스 및 좌석 간 거리두기 등 방역 지침이 시행되었다. 전통적으로 레스토랑 선택속성에 대한 연구는 분위기, 서비스 품질, 음식의 품질을 포함한 3가지 속성의 중요성이 강조해 온 데 반해, 코로나19 이후 레스토랑 이용자를 대상으로 레스토랑 선택속성을 탐색한 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 연구에서는 코로나19라는 환대 산업 내의 환경적 변화에 대한 이해에 기반하여, 국내 온라인 리뷰 데이터 상에서 새로운 레스토랑 경험적 속성을 확인하기 위한 탐색적인 접근을 시도하였다. 본 연구는 서울 을지로 지역에 위치한 일반음식점 및 휴게음식점 475개로 네이버 플레이스에 등록된 총 31,115개의 온라인 리뷰를 분석 단위로 고려하였다. 분석 방법은 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱으로 산출된 TF-IDF와 잠재적 토픽들을 추출하는 확률적 모델 알고리즘인 LDA 토픽모델링 기법을 통해 온라인 리뷰 내에서 단어들의 군집화를 통해 레스토랑 선택속성을 재분류하고자 하였다. 분석 결과, 분위기, 서비스 품질, 음식 품질과 함께 코로나19 이후 레스토랑의 새로운 속성으로 "감염병 예방"요인이 도출되었다. 본 연구는 기존 레스토랑 선택속성에서 제시하는 세 가지 속성들을 범주화하고, 나아가 새로운 속성을 제시하였다는 점에서 기존 레스토랑 선택속성 문헌을 확장하여 학술적 의의가 있다. 나아가, 분석 결과에 기반하여 레스토랑 운영의 측면 및 정책적 관점에서의 실무적 제언을 시도하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1451-1466
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• 2023

해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 공업화학
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• 제34권6호
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• pp.670-673
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• 2023

수산화인회석은 생체 적합성이 뛰어나 다양한 분야에 활용이 가능하다. 그 중 약물/유전자 전달과 같은 실용적인 생물학적 응용을 수행하기 위해 인산완충식염수(PBS) 용액 속 수산화인회석의 콜로이드 안정성은 특히 중요하다. 본 연구에서는 글리세롤 용액 하에 수산화인회석을 200 ℃로 열처리하여 글리세롤이 흡착된 수산화인회석(Gly-HAP)을 합성하였다. 이를 상온에서 합성한 수산화인회석(RT-HAP) 및 증류수에서 200 ℃로 열처리된 수산화인회석(H₂O-HAP)과 물성 및 콜로이드 안정성을 비교하였다. 증류수와 글리세롤 용액 모두에서 열처리는 수산화인회석의 결정성을 향상시켰다. 하지만 글리세롤에 대한 수산화인회석의 낮은 용해도와 수산화인회석 표면에 글리세롤 분자들의 흡착으로 인해 열처리 과정에서 Gly-HAP의 결정 성장이 제한되었다. 반면에 H₂O-HAP는 초기 결정 크기에 비해 약 4배 성장하였다. RT-HAP 및 H₂O-HAP과 비교하면, Gly-HAP는 PBS 용액에서 콜로이드 안정성이 향상되었으며, 이는 글리세롤이 수산화인회석 표면에 흡착되어 HAP 결정들의 응집을 억제한 것에 기인한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.