When developing a new motor, a high-speed load test is performed using dynamo equipment to calculate the efficiency of the developed motor using the collected dynamo data. When connecting the test motor and the dynamo used as a load, abnormal noise and vibration may occur in the test equipment rotating at high speed due to misalignment of the connecting shaft and looseness of the connection, which may lead to a safety accident. In this study, three vibration sensors are attached to the surface of bearing parts of the test motor to measure the vibration value, and statistics such as kurtosis, skewness, and percentiles are obtained in order to clearly express the pattern of the measurement data. With these statistics, machine learning models are developed. The developed model in this way can be used as a diagnostic system that can detect abnormal conditions of the motor test equipment through monitoring the motor vibration data during the motor test.

사출성형공정은 열가소성 수지를 가열하여 유동상태로 만들어 금형의 공동부에 가압 주입한 후에 금형 내에서 냉각시키는 공정으로, 금형의 공동모양과 동일한 제품을 만드는 방법이다. 대량생산이 가능하고, 복잡한 모양이 가능한 공정으로, 수지온도, 금형온도, 사출속도, 압력 등 다양한 요소들이 제품의 품질에 영향을 미친다. 제조현장에서 수집되는 데이터는 양품과 관련된 데이터는 많은 반면, 불량품과 관련된 데이터는 적어서 데이터불균형이 심각하다. 이러한 데이터불균형을 효율적으로 해결하기 위하여 언더샘플링, 오버샘플링, 복합샘플링 등이 적용되고 있다. 본 연구에서는 랜덤오버샘플링(ROS), 소수 클래스 오버 샘플링(SMOTE), ADASTN 등의 소수클래스의 데이터를 다수클래스만큼 증폭시키는 오버샘플링 기법을 활용하고, 데이터마이닝 기법을 활용하여 품질예측을 하고자 한다.

해상교통분석은 복잡해지는 해양환경에 따라 발생하는 문제해결을 위해 다방면으로 시행되고 있다. 하지만 4차 산업혁명으로 부터 도래된 자율운항선박 개발 등의 해사분야 동향은 해상교통분석에도 변화가 필요함을 암시한다. 이에 해상교통분석의 개선점을 식별 하고자 관련 연구를 분석하였으며, AIS데이터의 활용도가 높은 반면에 해도정보의 활용은 그 중요도에 비해 부족한 것으로 조사되었다. 이에 본 연구는 자율운항선박의 상용화에 대비한 해상교통분석의 개선점으로서 수치해도 데이터와 선박운항데이터인 AIS데이터를 복합 적으로 활용하는 방법을 제시하였다. 연구결과로써 해상교통분석에 수치해도데이터를 활용하였을 때 추출 가능한 해상교통특성을 제시 하였으며 이는 향후 자율운항선박의 도입을 위한 해상교통분석에 활용가능할 것으로 기대된다.

Ball stud parts are manufactured by a cold forging process, and fastening with other parts is secured through a head part cutting process. In order to improve process quality, stabilization of the forging quality of the head is given priority. To this end, in this study, a predictive model was developed for the purpose of improving forging quality. The prediction accuracy of the model based on 450 data sets acquired from the manufacturing site was low. As a result of gradually multiplying the data set based on FE simulation, it was expected that it would be possible to develop a predictive model with an accuracy of about 95%. It is essential to build automated labeling of forging load and dimensional data at manufacturing sites, and to apply a refinement algorithm for filtering data sets. Finally, in order to optimize the ball stud manufacturing process, it is necessary to develop a quality prediction model linked to the forging and cutting processes.

Deforestation and poverty in developing countries are critical ongoing issues. Forests provide a broad spectrum of benefits and services to millions of people, and more than $14 billion has been globally spent on the Forestry Official Development Assistance 2000-2019. The purpose of this study was to empirically analyze the effect of forestry ODA on the economic development and forest conservation policies of 87 major recipient countries, using panel data from the OECD DAC CRS, and the World Bank WBI 2003-2018. Herein, fixed effect and random effect models were applied, to 1,392 observed panel data using the R software. Results are as follow. First, results show that the forestry ODA has a positive and statistically significant effect on forest conservation. The higher the forest-dependent country, the greater the positive effect. On the other hand, the forestry ODA does not have a positive effect on the economic development of the recipient country. As the positive effect of the forestry, ODA has been verified; it is necessary to continuously increase international cooperation projects as well as financial support, in line with these international trends. Additionally, results suggest a joint and integrated project with the agriculture as well as forestry sectors because forest areas and farmlands area have a close negative ( ) relationship. Thus, the results provide substantial evidence for supporting as well as establishing, a solid momentum of international cooperation policies in the forest sector.

본고에서는 시의성 있는 입법방향성을 논하기 위해서 ‘데이터 보안’의 개념을 ‘사이버 보안’ 또는 ‘사이버 안보’의 개념과 궤를 같이하는 것으로 보았다. 정보통신기술의 발전은 정보화 사회로의 전환에 기여하였으나, 사 이버 공간에서의 정보 보안, 개인정보 보호, 정보 자유의 보호가 국가의 중요한 역할이 되었다. 그러나 우리나라는 데이터 보안에 관한 총괄 입법체계가 부재하여, 국 가차원에서 사이버 공간에 대한 위기 관리업무를 체계적으로 수행할 수 있는 구체적 방법·절차가 정립되어 있지 않기 때문에, 사이버 안보를 포 괄하는 데이터 보안 기본법 입법 필요성이 제기되고 있다. 이에 본고에서는 데이터 보안의 함의를 분석하여 본 연구의 중요성을 살 피고, 주요 국가의 데이터 보안 법제 분석을 통해 우리나라 법제와의 비교 연구의 기초로 삼음으로써 바람직한 입법·정책 방향에 관하여, 첫째, 주요 국의 입법례를 참고하여 공공·민간부문을 아우르는 통합 데이터 보안 기본 법의 제정, 둘째, 데이터 보안과 개인정보 보호의 균형의 관점에서 기본법 내 개인정보 처리에 관한 특별 규정을 포함하는 방안 검토, 셋째, 실효성 있는 방안 도출을 위한 국제사회와의 협력 강화, 넷째, 사회적 합의와 국민 적 공감을 얻을 수 있도록 입법과정에서의 소통 강화를 제언하였다. 또한 데이터 보안이 「헌법」의 기본적 가치 영역인, ‘국가안전보장’과 ‘국민의 기본권’과 밀접하게 연결되어 있는 만큼 입법과정에서 정쟁(政爭) 의 대상이 되는 것을 지양함과 동시에, 다양한 의견을 수렴하여 「헌법」의 기본가치를 온전히 수호할 수 있도록 해야 할 것임을 강조하였다.

높아진 생활수준과 주 5일 근무의 정착으로 여가시간이 증가했고, 이에 따라 물을 이용한 공간 에 대한 관심도 크게 증가하였다. 하지만 급격한 양적 성장이 이루어짐에 따라 물놀이 공간은 대부분 획일화된 시설물과 배치로 조성되어 있으며, 다양한 행태에 대한 지원 또한 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 실증 데이터를 바탕으로 물놀이 공간 및 시설 물의 이용행태를 분석하고자 하였다. 그 결과, 각 물놀이 시설물이 서로 다른 놀이를 지원하며, 각각 유발되는 놀이의 형태나 이용행태가 상이하다는 결론을 도출하였다. 이에 본 연구는 앞으 로 물놀이 공간 조성 시, 물리적 환경과 이용자 간의 관계를 고려하여 설계할 수 있도록 기본자 료를 제시하고자 하였다.

This study investigated the impact of the latest developments in big data analytics capabilities (BDAC) on firm performance. The BDAC have the power to innovate existing management practices. Nevertheless, their impact on firm performance has not been fully is not yet fully elucidated. The BDAC relates to the flexibility of infrastructure as well as the skills of management and firm's personnel. Most studies have explored the phenomena from a theoretical perspective or based on factors such as organizational characteristics. However, this study extends the flow of previous research by proposing and testing a model which examines whether organizational exploration, exploitation and market agility mediate the relationship between the BDAC and firm performance. The proposed model was tested using survey data collected from the long-term employees over 10 years in 250 companies. The results analyzed through structural equation modeling show that a strong BDAC can help improve firm performance. An organization's ability to analyze big data affects its exploration and exploitation thereby affecting market agility, and, consequently, firm performance. These results also confirm the powerful mediating role of exploration, exploitation, and market agility in improving insights into big data utilization and improving firm performance.

이 연구의 목적은 커피점문점의 공간적 경쟁구도 및 입지우위를 미시적인 공간 해상도에서 탐색하 는 것이다. 분석지역은 인천광역시이며, 분석연도는 2018년이다. 분석방법으로는 공간 빅데이터 기반 의 i2SFCA(Inverted Two-Step Floating Catchment Area)와 Contour Tree 기법을 활용하였다. 분 석결과, 개별 커피전문점의 입지 효율성은 큰 편차를 드러냈으며, 연수3동, 선학동, 도원동 등의 순으 로 우수하였다. 또한, 공시지가가 높은 곳에 입지한 커피전문점 간의 출혈경쟁을 확인할 수 있었다. 마지막으로 역세권이 아닌 지역에서도 커피전문점의 입지 효율성이 높은 지역, 이른바 틈새 지역 (niche region)을 확인할 수 있었다. 커피전문점의 소비행태에 관한 빅데이터의 활용 제약은 본 연구 의 한계와 직결되므로, 소비행태 빅데이터 기반으로 커피전문점의 입지 문제 정교하게 다루는 후속연 구가 필요하다.

PURPOSES : The purpose of this study was to develop techniques for forecasting black ice using historical pavement temperature data collected by patrol cars and concurrent atmospheric data provided by the Korea Meteorological Administration. METHODS : To generate baseline data, the physical principle that ice forms when the pavement temperature is negative and lower than the dew-point temperature was exploited. To forecast frost-induced black ice, deep-learning algorithms were created using air, pavement, and dew point temperatures, as well as humidity, wind speed, and the z-value of the historical pavement temperature of the target segment. RESULTS : The suggested forecasting models were evaluated against baseline data generated by the above-mentioned physical principle using pavement temperature and atmospheric data gathered on a national highway in the vicinity of Young-dong in the Chungcheongbukdo province. The accuracies of the forecasting models for the bridge and roadway segments were 94% and 90%, respectively, indicating satisfactory results. CONCLUSIONS : Preventive anti-icing maintenance activities, such as applying anti-icing chemicals or activating road heating systems before roadways are covered with ice (frost), could be possible with the suggested methodologies. As a result, traffic safety on winter roads, especially at night, could be enhanced.

오늘날 디지털 경제로의 전환 속에서 데이터는 사업자의 경쟁력을 결정하는 핵심적인 투입요소 로 평가되고 있다. 데이터 기반 사업모델은 구글, 애플, 페이스북, 아마존 등 거대 온라인 플랫폼의 성공을 배경으로 디지털 경제에서 큰 비중을 차 지하고 있다. ‘데이터 경제’ 혹은 ‘데이터 주도 경 제’라는 표현은 이러한 디지털 경제의 특징을 잘 나타낸다. 그러나데이터 활용의긍정적인 측면의 이면에서는 데이터를 이용한 진입장벽의 구축과 같은 부정적인 효과도 함께 논의되고 있다. 과거 에는 플랫폼 사업자가 이용자의 데이터를 대량으 로 수집하여 상업적으로 활용하는 것이 경쟁법의 문제가 아닌 개인정보 보호법의 문제로 다루어졌 으나, 근래에는 데이터 집중에 관한 논의가 개인 정보 보호 정책상 의제에 그치지 않고 각국 경쟁 당국의 관심을 끌고 있다. 대표적으로 독일 연방 카르텔청은 2019. 2. 6. 페이스북이 이용자의 개 인정보를 포함한 데이터를 방대하게 수집하여 맞 춤형 광고에 이용한 행위가 시장지배적 지위 남 용행위에 해당한다고 결정하였고, 독일 연방최고 법원도 2020. 6. 23. 페이스북의 데이터 수집⋅ 이용행위가 착취 남용에 해당한다고 판단하였다. 우리나라 공정거래위원회도 데이터 주도 경제의 특수성을 법집행에 반영하기 위하여 심사기준을 제⋅개정하는 등 노력해왔고, 2020. 12. 28. 배 달의 민족과 요기요 간 기업결합 사건에서는 데 이터 집중으로 인한 경쟁제한 우려를 해소하기 위해 요기요 지분의 매각을 명하면서 매각이 완 료될 때까지 요기요의 데이터를 공유하지 못하도 록 조치하기도 하였다. 이처럼 디지털 경제가 가 속화되면서 과거에는 경쟁법 적용 대상으로 여겨 지지 않았던 데이터 집중 내지 독점 현상이 경쟁 법적 관점에서 문제가 되고 있는바, 시장의 변화 를 예의주시하고 해외 경쟁당국들의 데이터 독점 에 대한 반독점 규제 동향을 참고하여 데이터 관 련 경쟁제한 우려에 대응해 나갈 필요가 있다.

본 연구는 우리나라 해안에서 널리 서식 중인 해양 자원 중 하나인 전복(Haliotis discus hannai) 의 차세대염기서열분석 데이터 기반으로 선별한 신규 펩타이드의 항암 활성을 평가한 연구이 다. 펩타이드의 항암 활성은 교모세포종 세포주인 SNU-489에서 농도 의존적으로 처리 시간에 비례하여 증가하였으며, 200 μM로 48시간 처리하였을 때 암 세포 사멸율이 67%로 가장 높게 나타났다. 반면 정상 세포인 HaCaT에서 가장 높은 세포 사멸율은 18%로 농도 의존적이었으나 처리 시간과는 무관하였다. 또한 신규 펩타이드의 항암 메커니즘 과정을 밝히기 위해 세포자 멸괴사(Necroptosis) 관련 유전자의 발현 변화를 qRT-PCR 방법을 통해 검증하였다. RIPK3는 신 규 펩타이드 처리군에서 200 μM 처리 시 9배 이상 발현 증가, MLKL는 100 μM 처리군에서 대조군 대비 2배 이상 유의미하게 발현이 증가되었다. 이러한 결과로 미루어 볼 때, 전복 유래 신규 펩타이드는 암 세포 특이적으로 세포 독성을 가지며, 세포자멸괴사 메커니즘을 통해 암 세포 사멸을 일으키는 것으로 추측되므로 신규 펩타이드가 추후 교모세포종 치료제의 후보 물질로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Recently, not only traditional statistical techniques but also machine learning algorithms have been used to make more accurate bankruptcy predictions. But the insolvency rate of companies dealing with financial institutions is very low, resulting in a data imbalance problem. In particular, since data imbalance negatively affects the performance of artificial intelligence models, it is necessary to first perform the data imbalance process. In additional, as artificial intelligence algorithms are advanced for precise decision-making, regulatory pressure related to securing transparency of Artificial Intelligence models is gradually increasing, such as mandating the installation of explanation functions for Artificial Intelligence models. Therefore, this study aims to present guidelines for eXplainable Artificial Intelligence-based corporate bankruptcy prediction methodology applying SMOTE techniques and LIME algorithms to solve a data imbalance problem and model transparency problem in predicting corporate bankruptcy. The implications of this study are as follows. First, it was confirmed that SMOTE can effectively solve the data imbalance issue, a problem that can be easily overlooked in predicting corporate bankruptcy. Second, through the LIME algorithm, the basis for predicting bankruptcy of the machine learning model was visualized, and derive improvement priorities of financial variables that increase the possibility of bankruptcy of companies. Third, the scope of application of the algorithm in future research was expanded by confirming the possibility of using SMOTE and LIME through case application.

1970년대 이후 게임시장 규모의 폭발적 성장과 함께 하드웨어의 발전을 바탕으로 온라인 게임의 성장을 비 롯하여 게임 규모는 지속적으로 확장하고 있다. 대규모 자본과 인력이 투입된 이른바 AAA게임은 게임의 시장규모를 증가시킨 순기능 이외에 게임플레이의 획일화를 가져온 역기능으로도 작용하게 되었다. 이러한 시장의 반대측면에서 소규모 또는 1인 개발자들에 의해 개발되는 인디게임이 차츰 주목받고 성장하고 있 는 추세에 있다. 특히 ‘마인크래프트’의 성공 이후에 인디게임 업계로 진입하는 소규모 게임 개발자와 1인 게임 개발자들의 양도 동반 증가하였으며, 이들은 AAA게임이 가지지 못한 독특한 아이디어와 디자인 요소 를 활용하고, 크라우드 펀딩 등의 방법을 통해 자금을 조달하는 제작 형태를 띄고 있다. 인디게임은 2022년 현재 게임 플랫폼 ‘스팀’에 등록된 게임수가 40043개에 이를 정도로 지속적인 시장 확대를 이루고 있으나 최근, 스폰서와 대규모 투자를 바탕으로 한 인디게임 개발의 추세에 힘입어 소규모 또는 1인 인디게임 개 발자들의 경쟁력은 낮아지고 있다. 본 연구에서는 2020년부터 2022년까지 ‘인디게임‘ 키워드를 바탕으로 빅 데이터 분석방법을 통하여 인디게임 산업의 이슈를 추출하고 이슈와 관련한 게임의 현황과 향후 인디게임 방향성을 밝혀보고자 하였다. 연구의 결과로 2020년의 인디게임 플랫폼의 보급과 함께 시장이 확장되는 것 을 알 수 있으며, 2021년은 인디게임 보급을 뒷받침 할 수 있는 지원정책이 확산되는 현상을 파악할 수 있 었다. 2022년은 다양한 해외 플랫폼을 바탕으로 지원정책에 힘입어 지속적으로 제작되고 있으며 해외진출 을 시도함과 동시에 인디게임 산업의 활성화를 위한 육성정책이 이루어지고 있음을 알 수 있다.