Along with the current rapid development of technology, object classification is being researched, developed, and applied to security systems, autonomous driving, and other applications. A common technique is to use vision cameras to collect data of objects in the surrounding environment. Along with many other methods, LiDAR sensors are being used to collect data in space to detect and classify objects. By using the LiDAR sensors, some disadvantages of image sensors with the negative influence on the image quality by weather and light condition will be covered. In this study, a volumetric image descriptor in 3D shape is developed to handle 3D object data in the urban environment obtained from LiDAR sensors, and convert it into image data before using deep learning algorithms in the process of object classification. The study showed the potential possibility of the proposal and its further application.

The use of heat exchangers in various applications such as chemical, air conditioning systems, fuel processing, and power industries is increasing. In order to improve the performance of the heat exchanger, the problem of bonding quality of the copper tube, which is a major member, is emerging. However, since the copper tube is in the form of a pipe, it is difficult to identify internal defects with external factors. In this study, a thermal imaging camera was used to develop and verify an algorithm for detecting defects in the brazing part, and in the process, the brazing performance characteristics were analyzed according to the electrode position, and finally, a learning model was developed and performance evaluation was performed. It was confirmed that the method of supplying heat to the base material and melting the filler metal through the heat transfer effect is more effective than supplying heat input to the filler metal in the bonding process of copper tubes through high-frequency induction heating brazing. Thermal image data was used to develop a defect discrimination model, and 80% of training data and 20% of test data were selected, and a neural network-based single-layer copper tube brazing defect discrimination model was developed through k-Flod cross-validation., the prediction accuracy of 95.2% was confirmed as a result of the error matrix analysis.

이 연구는 전염병의 잠재적 확산 가능성이 높은 지역의 탐색을 목적으로, 코로나19 전후의 버스 네트워크 클러스터의 시공간적 변화를 분석한다. 분석방법으로는 Getis와 Ord의  통계를 공간 네트워크로 확장 및 적용한  통계 값을 사용하였다. 이 과정은 서울시 전체 버스 네트워크의 개별 흐름에 대해 각각 적용되기 때문에 대규모 연산을 위해 병렬컴퓨팅 방식을 적용한 슈퍼컴퓨터를 사용하였다. 연구 결과, 첫째, 코로나19 이후 버스 네트워크가 일부 흐름으로 집중된 경향을 보였다. 둘째, 코로나19이 후의 버스 흐름은 주거지, 농업지로의 이동은 증가하고 상업지역, 교통지역으로의 이동은 감소했음을 확인하였다. 셋째, 중심업무 지구 중 여의도 방면의 클러스터, 구로디지털단지역 방면의 클러스터와 달리, 강남일대는 코로나19 전후의 유의미한 변화가 나타나 지 않았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 코로나19전후의 버스 네트워크 클러스터를 확인하고 변화 특징을 제시한다는 의미가 있다.

예로부터 우리나라는 중국과 정치, 경제, 문화적으로 가장 가까운 관계에 있었으며, 중국어는 늘 중요한 외국어로 인정받고 있었다. 한글 창제 이후 간행된 조선 시대 중국어 역학서는 당시 언어 특징과 생활, 문화상에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 寶庫라 할 수 있다. 이들에 대한 연구성과는 상당히 축적되어 있으나 아직도 연구 방법과 연구 환경에 있어서 매우 초보적인 단계에 머물러있어, 스캔한 원본 이미지 혹은 중국어 원문이나 언해문 등의 불완전한 2차 가공물 정도만 웹사이트 상에서 열 람할 수 있다. 이에, 본 연구는 조선 시대 중국어 역학서인 『老乞大諺解』, 『朴通事諺 解』, 『譯語類解』, 『五倫全備諺解』, 『譯語類解補』, 『朴通事新釋諺解』, 『重刊老乞大諺解 』, 『華音啓蒙諺解』, 『華語類抄』와 중국어 원문만으로 이루어진 『老乞大』, 『朴通事新 釋』의 총 11종 역학서 및 동일한 서명의 다른 판본 총 31개의 서적을 대상으로 규장 각한국학연구원 웹사이트에서 아직 제공하지 않는 원문과 번역문에 대한 데이터를 TSV(Tab Separated Values)와 XML(eXtensible Markup Language) 형식으로 구축하였다. 본 연구는 조선 시대 중국어 역학서에 대한 원문과 번역문을 총망라한 최초 의 연구성과이다. 이를 통해 대중에게 국학 자료에 대한 관심을 제고하고, 연구자들 에게 더 나은 연구 환경을 제공하며, 한국어, 중국어학 및 문화사 등의 교육 및 연구 에 활용할 수 있을 것이다. 그리고 여러 관련 데이터베이스를 연계하여 동아시아 지 역의 교류에 대한 사회사적, 문화사적 연구의 발판이 되어줄 것이다.

본 연구는 무분별한 섬 개발과 섬의 특성을 고려하지 않은 사업 등 섬 경관 특성 파악의 필요성이 증대됨과 동시에 기존 경관 연구의 한계를 보완하는 방법으로서 빅데이터 분석을 활용하고자 하였다. 따라서 본 연구는 섬 경관은 관광 동기의 중요 지표인 고유한 섬의 경관 특성을 파악함으로써 이를 고려한 계획 및 관리방안의 기초자료 제시를 목적으로 하였다. 연구의 범위는 가장 많은 섬을 보유하고 있는 전라남·북도의 섬 중 국내·외에서 인정받은 섬 중 빅데이터 분석을 하기에 용이한 데이터를 보유하고 있는 청산도, 선유도, 보길도, 박지·반월도로 한정하였다. 수집된 데이터는 사진 및 텍스트 데이터로서 이를 각각의 경관 특성을 파악하고 관계를 분석하기 위하여 형식미학적·심리적 경관특성으로 분류하여 결과를 도출하였다. 형식미학적 경관 특성은 사진 데이터를 토대로 경관파악모델 및 색채, 색채 이미지 형용사 분석을 실시하여 각 섬이 보유한 경관구성요소와 특성을 파악하였으며, 심리적 경관특성은 텍스트 데이터를 활용하여 빈도분석, N-gram, 네트워크 분석, 감성분석 등을 실시하여 경관 대상과 행태, 이미지 등을 파악하였다. 위와 같은 결과를 종합하여 섬 경관이 대중에게 어떻게 활용되고 있는지 의미를 파악하였으며 섬 연구에서 수행하는 데 발생되는 시간적·비용적 측면의 한계점뿐만 아니라 계절, 시계열 등 시간적 특성을 파악할 수 있다는 점에서 기존의 연구를 보완할 수 있었다. 또한, 각 섬의 경관 특성을 고려하여 추후 섬 발전 방향을 더욱 구체화시킬 수 있는 장치가 될 수 있다는 시사점을 제시하였다.

Proper use of health and medical data helps develop the medical industry and promote national health. In particular, Korea has a national health insurance system, so a huge amount of information, including health examination records, drug prescription records, and insurance qualifications, is collected from public institutions such as the National Health Insurance Corporation and the Health Insurance Review and Assessment Service. It has favorable conditions for data utilization in that it is possible to systematically collect and manage data. However, there are various evaluations on whether such policies to revitalize the use of health and medical data are actually successful. According to the ‘Ministry of Public Administration and Security’s evaluation of the operation status of public data provision’, the level of public data management system was good, while the level of private use support and information quality were insufficient. Data governance is being emphasized to promote the use of health and medical data along with the legislation. This is because the participation of experts and public-private agreements are important due to the nature of health and medical data, and securing social trust in personal information protection is important. In relation to this, we tried to present specific measures by reviewing the inspection of the current health care big data platform and measures to strengthen and improve it in a comparative manner. The Policy Deliberation Committee within these platforms is stipulated as a directive and is in charge of deliberation on not only policy deliberation but also research purposes and de-identification measures. It was proposed to legalize the basis for the composition of the Policy Deliberation Committee, focus its functions on policy decision-making, and to specialize in de-identification judgment by establishing a separate professional deliberation agency. As an organization dedicated to judging the de-identification of health and medical data, a plan was proposed to establish governance for professional deliberation of health and medical data and to establish a deliberation committee to deliberate on the adequacy of de-identification. The National Health Insurance Service, the National Health Insurance Review and Assessment Service, the Korea Health Industry Promotion Agency, and the National Cancer Center, which are currently combined specialized institutions, can supplement de-identification deliberations. The governance of such health and medical data review can provide policy advice to the Policy Deliberation Committee within the health and medical data platform.

백두산 성층화산체와 천지 칼데라 외륜산 정상부에 분포하는 홀로세에 분화한 규장질 화산암 시료와 플라이스 토세 개마용암대지와 장백산순상화산체의 고철질 화산암 시료의 암석화학적 특징 분석을 통해 지체구조적 위치를 알아 보았다. 백두산 화산지대에서 초기 고철질 분출물들은 개마용암대지와 장백산순상화산체를 형성하였으며, 대부분 알칼 리계열의 현무암에서 조면현무암 또는 서브-알칼리(쏠레이아이트) 현무암에서 현무암질안산암의 성분이며, 백두산 성층 화산체와 천지 칼데라 정상부 부근의 홀로세 분출물은 대부분 규장질의 조면암에서 유문암 성분이다. 고철질 화산암류 와 규장질 화산암류 사이의 SiO2 54-62 wt.%가 결핍된 쌍모식 조성을 나타낸다. 이는 마그마작용이 지각내 신장형 지 체구조적 위치에서 발생하였음을 지시하는 단서가 될 수 있다. 지구조판별도에서 고철질 화산암류들은 판내부 또는 판 내부 알칼리암과 쏠레이아이트암의 영역에 구분되어 도시되는데 이는 TAS성분도의 결과와 잘 일치한다. 규장질 화산암 류들은 규장질 화강암류에 적용하는 판별도에서 판내부화강암(WPG)의 지체구조적 위치에 도시된다. 지구조 판별도에서 판의 섭입과 관련한 도호 또는 대륙연변호의 영역에는 도시되지 않으며, 모두 판내부 영역에 도시된다. 미량원소 함량 을 원시맨틀값으로 표준화한 거미도에서 섭입대 화산암류에서 특징적으로 나타나는 Nb, Ti 의 부(−) 이상을 나타내지 않으며, OIB와 유사한 패턴을 나타낸다. 미량원소 함량 조성은 섭입대에서 유래된 마그마 작용에 연관된 의미있는 증 거를 나타내지 않는다. 이는 백두산화산지대의 마그마작용이 판내부 환경에서 있었음을 지시한다. 이들 화산암류의 판 내부 지체구조 위치는 이 지역에서 발생하는 천발지진의 진원 깊이와도 조화적이다. 백두산화산지대의 화산암석들은 신 생대 동안 맨틀 물질의 용승에 의한 판내부 화산활동의 결과로 해석된다.

In order to implement a dialogue system for Korean language tutoring, this paper aimed to describe a method of constructing a large amount of Korean task-oriented dialogue data using the Wizard-of-OZ method and a pedagogical feedback and evaluation method for Korean language errors made by foreign learners. The procedure for constructing a large amount of Korean task-oriented dialogue data consisted of three steps. The first step was the preparation step for the learner’s prior learning. The second step was related to a large Korean dialogue map constructed by Korean native speakers using the Wizard-of-OZ method. The third step was implementation of a Korean dialogue system based on the dialogue map. In educational feedback and evaluation, functions such as paraphrases, recommendation expressions, educational success rate, and error content evaluation by learner level were proposed. By means of the Wizard-of-OZ method, 3,253 Korean task-oriented dialogue data were established in four domains: restaurant, hotel, tourist attraction, and taxi. The dialogue system for Korean language tutoring is currently being implemented based on Korean taskoriented dialogue data. Ultimately, the task-oriented dialogue system for Korean language tutoring aims at an “augmentation of education” that collaborates with human teachers, not “teacher-less education” that replaces human teachers.

본 연구에는 가뭄의 유발 요인으로 강수량, 기온, 상대습도 등의 기상현상을 활용하고 가뭄 피해로 인한 대응 요소로서 대체수원, 제한급수, 운반급수 등의 비상급수를 적용하여 AI기반 가뭄 대응 정보 구축 방안을 구성하였다. AI 머신 러닝 기법 중 널리 사용되는 의사결정나무 모형을 통하여 예측 기법을 수립하였다. 연구 대상 지역은 비상급수 활용 빈도가 높고 종관기상관측소가 존재하는 충주시, 안동시, 의성군을 선정하였다. 자료 기간은 2014년부터 2019년까지의 자료를 이용하였으며, 가뭄 유발 기상요인으로 ASOS의 강수량 및 기온, 습도를 이용하고 가뭄 피해 요소로 국가 가뭄정보 포털의 비상급수 현황 자료를 활용하였다. 모형 학습 결과 정확도가 약 0.97, F1-Score가 약 0.5로 나왔으며, 이는 비상급수가 필요한 상황과 그렇지 않은 상황을 97%의 확률로 예측할 수 있음을 의미하며, 비상급수가 필요했던 표본만을 대상으로 했을 경우 약 50%의 확률로 예측이 가능한 것을 의미한다. 따라서 의사결정나무 모형을 적용하여 예측 정확도를 분석한 결과 가뭄 대응 비상급수 준비지역 예측을 위한 적용성이 높은 것으로 평가되었다. 그러나 본 연구에서는 기상 조건만을 가뭄 유발 요인으로 반영하였기 때문에, 공급수량 부족 등의 요인을 추가적으로 검토할 필요가 있으므로 가뭄과 연관된 요소인 저수지 용량 등을 추가하고 비상급수 이외의 피해 요소 역시 확장하여 연구를 개선하고자 한다.

기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향 을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데 이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교 를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법 에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.

본 연구는 COVID-19 이후 큰 타격을 입은 관광산업 중 하나인 워터파크를 대상지로 선정하여 COVID-19가 워터파크 이용에 있어 어떠한 인식의 변화를 야기했으며 또한 행태변화에 어떠한 영향을 미쳤는지를 살펴보고자 빅데이터 분석 연구를 실시하였다. 이를 위해 텍스톰(TEXTOM)을 활용하여 COVID-19 이전(2015-2019)과 이후(2020-2021)시기를 나누어 데이터를 수집하였고 빈도분석과 TF-IDF, N-GRAM, 그리고 감성분석을 진행하였다. 분석 결과 주목할 만한 점은 우선, COVID-19 이후 워터파크 이용에 제한이 있었음에도 불구하고 이전 시기보다 데이터 양이 늘어났다는 점이다. 이를 통해 사람들의 워터파크에 대한 관심은 이전에 비해 줄어들지 않았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 분석 결과 COVID-19 이전에는 전국 각지의 워터파크에 대한 정보에 관심이 많았지만 이에 반해 COVID-19 이후에는 확실히 마스크, 방역 등 COVID-19의 영향이 짙은 정보에 대한 관심이 늘어났음을 확인하였다. 또한 행태의 변화로 인하여 사람들은 COVID-19의 영향으로 가격이 비싸더라도 타인과 거리두기가 가능한 프라이빗한 공간이나, 외부공간 그리고 자연 속 공간을 선호한다는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 워터파크는 변화된 사람들의 기대에 맞춘 설계의 새로운 방향을 고민해볼 필요가 있고 또한 전염병 예방을 위한 워터파크의 새로운 동선 설계를 고민하는 것도 앞으로의 워터파크 관광에 있어 중요한 요소이다. 마찬가지로 기존의 워터파크에서는 무엇보다 전염병 예방에 대한 안전수칙을 강화할 필요가 있고 또한 운영 관리의 측면에서도 이용객 수의 제한 등 내부 공간의 밀도를 낮춰 워터파크가 안전하다는 인식을 심어줄 필요가 있다. 이러한 분석 결과를 통해 앞으로 워터파크의 운영 방안이나 설계의 기준을 뒷받침할 수 있는 기초자료가 될 수 있을 것이라 기대한다.

VR은 사용자가 가상 공간에 완전히 몰입하고 상호 작용할 수 있는 가상 세계이다. 본 연구는 스톱모션 애니 메이션을 VR 애니메이션으로 제작할 시 효과적인 객체 표현 방법에 대한 내용을 제시하고자 한다. 실험 결 과 데이터는 VR 스톱모션 애니메이션 및 일반 스톱모션 애니메이션, VR게임 등 다양한 콘텐츠에 적용이 가 능하다. 3D 오프젝트의 변화되는 형태를 앵글별로 3D 스캔한 후 게임엔진에서 다양하게 활용할 수 있도록 데이터화 한 뒤 콘텐츠에 적용하여 구현한다. 기존 스톱모션 애니메이션에서 느낄 수 있는 수작업 느낌을 살리되 디지털적인 이펙트를 추가적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 기존의 스톱 모션 애니메이터들이 접 근하기 힘든 영역을 작업하는데 필요한 세가지 모듈을 구현하여 실험하였다. VR 콘텐츠 제작에서 오브젝트 의 표현과 관련된 분야의 발전에 기여하게 될 것이며 새로운 방향을 제시할 것이다. 향후 연구에서는 각 캐 릭터 관절의 움직임에 따른 3D 스캔 데이터 관련 연구를 수행할 예정이다.