공간적 상관성을 고려한 민수용 도시가스 수요결정 요인 분석

박은비 ( Eunbi Park ),원두환 ( Doohwan Won ) 한국환경경제학회·한국자원경제학회 2024 자원·환경경제연구 Vol.33 No.1

최근 도시가스 수요에 관한 연구는 광역별, 지역별로 각 지역 특성을 반영하여 미시적 관점에서 접근하는 경향이 확대되는 추세이다. 이때 인접지역이 가지는 사회구조의 유사성과 공급 인프라의 밀집성은 지역 간 미시적인 관계를 가지는 군집성과 공간적 상관성을 유도한다. 이에 민수용 도시가스 수요에 대해 34개 도시가스사의 관할지역을 기준으로 총 54개의 지역으로 구분한 후 공간 상관성을 분석한 결과 전역적, 국지적 관점에서 양의 공간적 상관성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2022년 12월까지 54개 지역에 대한 민수용 도시가스 수요를 패널데이터로 구성하여 공간패널회귀분석과 일반 패널회귀분석을 비교하였으며, 오차에 공간적 효과가 존재하는 공간오차모형(SEM)이 가장 적합한 모형임을 도출할 수 있었다. 이는 한 지역의 민수용 도시가스 수요가 인접지역과 유의한 관계가 있음을 확인함으로써 정책적, 실무적 시사점을 제시한다. Recently, research on city gas demand is increasing by reflecting the characteristics of each region. The similarity of the social structure of the adjacent region and the density of the supply infrastructure induce spatial correlation with the clustering that has a microscopic relationship between regions. Accordingly, as a result of analyzing the spatial correlation after dividing the demand for city gas for civilian use into a total of 54 regions based on the jurisdiction of 34 city gas companies, it was confirmed that there was a positive spatial correlation from a global and local perspective. In this study, the demand for city gas for civilian use for 54 regions from January 2014 to December 2022 was composed of panel data, and the spatial panel regression analysis and the general panel regression analysis were compared, and it was found that the spatial error model (SEM) was the most suitable model. This presents policy and practical implications by confirming that the demand for city gas for civilian use in one region has a significant relationship with the adjacent region.

AI 음악생성기(Music Generator)의 음악작품 분석 및 음악교육적 시사점 고찰

박은비(Eunbi Park) 한국음악교육학회 2024 음악교육연구 Vol.53 No.1

이 연구의 목적은 AI 음악생성기가 만든 음악 작품을 분석하고, 음악 교육적 시사점을 고찰하는 것이다. 연구 대상으로는 AI 전문가들이 추천한 대중적 음악생성기 중에서 자동으로 음악을 생성하고, 다양한 성부를 가지며, 입력값의 내용이 음악 요소를 포함하고 있다는 3가지 조건을 동시에 만족하는 4개의 음악생성기를 선정하고, 각각 3개씩 음악 작품을 만들어 이를 분석하였다. 작품 분석은 서양 음악 분석에서 전통적으로 활용해 온 요소 분석에 근거하였으며, 하위 분석 요소는 음악과 교육과정에 제시된 내용을 바탕으로 리듬, 가락, 화성, 형식의 4가지로 한정하였다. 이 연구의 결론을 정리하자면, 첫째, AI 음악생성기를 활용해 만든 음악 작품들은 다양한 리듬과 가락 요소를 활용하고 있지만, 화성과 형식적 측면에서 부분적으로 부조화가 나타나고 있다. 둘째, AI 음악생성기는 기계가 원하는 음악을 만들고 있으며, 사용자가 원하는 음악을 얻기 위해서는 사용자 자신의 음악적 역량이 요구된다. 셋째, AI 음악생성기를 활용하여 사용자가 원하는 음악을 얻기 위해서는 음악을 구성하는 요소나 개념에 대해 정확히 이해하고, 그것을 매체에서 구현할 수 있는 AI 음악 리터러시도 요구된다. The purpose of this study is to analyze music works created by an AI music generator, and to contemplate the educational implications of music. The four music generators that satisfy following three conditions were chosen as the subject of study: create music automatically, have the variety of voices, and input contents contain musical elements. Then three music works were created by each chosen generator and analyzed. The analysis of music was based on the elemental analysis that have been using traditionally in Western Music. The sub-analysis elements were selected based on the contents presented in the music curriculum, and those are rhythm, melody, harmony, and form. As a conclusion of the study, musical works created by an AI music generator utilize various rhythms and melodic elements, but there is partial mismatch in harmony and form. Another conclusion is that the AI music generator creates the music the machine wants, and the user's own musical capabilities are required to obtain the music the user wants. Lastly, an AI music generator demands the AI music literacy that accurately understand the elements and concepts to make music that can be implemented in a media.

사용자의 유희적 경험을 중시한 모바일 치매 예방 게임

박서윤(SeoYoon Park),고은비(Eunbi Ko),박시원(Siwon Park),이승아(SeungAh Lee),최종인(JongIn Choi),박수이(SuE Park) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.1

음성 인식 기반 쇼핑 어플리케이션 개발을 위한 데이터 전처리 알고리즘

구연우 ( Yeonwoo Gu ),박은비 ( Eunbi Park ),추서연 ( Seoyeon Choo ),김유정 ( Yujeong Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2

시각장애인이 이미지로 구성된 온라인 쇼핑몰에서 정보를 얻기 어려운 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미지 텍스트 변환 알고리즘 연구를 진행하였다. 해당 연구를 기반으로 개발한 어플리케이션 <들리네>는 쇼핑몰 홈페이지로부터 정보를 수집하고, 이미지 속 텍스트를 추출하여 전처리 및 음성 변환 과정을 거쳐 사용자에게 제공한다. <들리네>는 사용자가 이미지 정보로 이루어진 온라인 쇼핑몰에서 명확한 정보를 편리하게 얻는 것을 목표로 한다.

이미지 감성분류를 위한 CNN과 K-means RGB Cluster 이-단계 학습 방안

김정태(Jeongtae Kim),박은비(Eunbi Park),한기웅(Kiwoong Han),이정현(Junghyun Lee),이홍주(Hong Joo Lee) 한국지능정보시스템학회 2021 지능정보연구 Vol.27 No.3

The biggest reason for using a deep learning model in image classification is that it is possible to consider the relationship between each region by extracting each regions features from the overall information of the image. However, the CNN model may not be suitable for emotional image data without the images regional features. To solve the difficulty of classifying emotion images, many researchers each year propose a CNN-based architecture suitable for emotion images. Studies on the relationship between color and human emotion were also conducted, and results were derived that different emotions are induced according to color. In studies using deep learning, there have been studies that apply color information to image subtraction classification. The case where the images color information is additionally used than the case where the classification model is trained with only the image improves the accuracy of classifying image emotions. This study proposes two ways to increase the accuracy by incorporating the result value after the model classifies an images emotion. Both methods improve accuracy by modifying the result value based on statistics using the color of the picture. When performing the test by finding the two-color combinations most distributed for all training data, the two-color combinations most distributed for each test data image were found. The result values were corrected according to the color combination distribution. This method weights the result value obtained after the model classifies an images emotion by creating an expression based on the log function and the exponential function. Emotion6, classified into six emotions, and Artphoto classified into eight categories were used for the image data. Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, and Vgg19 architectures were used for the CNN model, and the performance evaluation was compared before and after applying the two-stage learning to the CNN model. Inspired by color psychology, which deals with the relationship between colors and emotions, when creating a model that classifies an images sentiment, we studied how to improve accuracy by modifying the result values based on color. Sixteen colors were used: red, orange, yellow, green, blue, indigo, purple, turquoise, pink, magenta, brown, gray, silver, gold, white, and black. It has meaning. Using Scikit-learns Clustering, the seven colors that are primarily distributed in the image are checked. Then, the RGB coordinate values of the colors from the image are compared with the RGB coordinate values of the 16 colors presented in the above data. That is, it was converted to the closest color. Suppose three or more color combinations are selected. In that case, too many color combinations occur, resulting in a problem in which the distribution is scattered, so a situation fewer influences the result value. Therefore, to solve this problem, two-color combinations were found and weighted to the model. Before training, the most distributed color combinations were found for all training data images. The distribution of color combinations for each class was stored in a Python dictionary format to be used during testing. During the test, the two-color combinations that are most distributed for each test data image are found. After that, we checked how the color combinations were distributed in the training data and corrected the result. We devised several equations to weight the result value from the model based on the extracted color as described above. The data set was randomly divided by 80:20, and the model was verified using 20% of the data as a test set. After splitting the remaining 80% of the data into five divisions to perform 5-fold cross-validation, the model was trained five times using different verification datasets. Finally, the performance was checked using the test dataset that was previously separated. Adam was used as the activation function, and the learning rate

올바른 분리수거 습관 형성 및 다회용기 사용 유도를 위한 게임 애플리케이션 개발

구연우(Yeonwoo Gu),박은비(Eunbi Park),김유정(Yujeong Kim),유다영(Dayeong Yoo),이재호(Jaeho Lee) 한국통신학회 2024 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2024 No.1

간호대학생의 임상실습만족도, 진로탐색효능감, 전공만족도가 진로준비행동에 미치는 영향

이은정(Lee, EunJung),김효진(Kim, HyoJin),박은비(Park, EunBi),박주화(Park, JuHwa),정민주(Jeong, MinJu),정정희(Jeong, JeongHee) 학습자중심교과교육학회 2018 학습자중심교과교육연구 Vol.18 No.1

본 연구는 간호대학생의 임상실습만족도, 진로탐색효능감, 전공만족도가 진로준 비행동에 미치는 영향을 알아보고자 시도되었다. 부산 소재 D대학교 간호학과 졸업 학년 학생 115명을 대상으로 2017년 7월 30일부터 8월 3일까지 구조화된 설문지를 이용하여 자료를 수집하였다. 자료분석방법은 기술통계, t-test, ANOVA, Scheffe test, Pearson s 상관관계 분석, 위계적 다중회귀분석을 이용하였다. 연구결과 임상실 습만족도, 진로탐색효능감, 전공만족도, 진로준비행동 간에 유의한 양의 상관관계가 나타났다. 임상실습만족도는 진로준비행동을 19.0% 설명하였으며, 진로탐색효능감은 진로준비행동을 3.0% 설명하였다. 전공만족도는 진로준비행동에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 진로준비행동의 향상을 위해 임상실습 만족도와 진로탐색효능감을 높이기 위한 다양한 프로그램을 교육과정 내 개설하고 운영하는 것이 필요하다. The aim of this study is to determine impact of clinical practice satisfaction, career search efficacy, and major satisfaction on career preparation behavior in nursing students. Data were collected from structured questionnaires from July 30 to August 3, 2017 for 115 graduate students in the Department of Nursing at D University in Busan. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Scheffe test, Pearson s correlation analysis, and hierarchical multiple regression, conducted using IBM SPSS Statistics 24. According to the results of the study, clinical practice satisfaction, career search efficacy, major satisfaction, and career preparation behavior showed a significant positive correlation. Clinical practice satisfaction independently accounted for 19.0% of career preparation behavior, and career search efficacy independently accounted for 3.0% of career preparation behavior. Major satisfaction didn’t affect career preparation behavior. Therefore, it is necessary to establish and operate programs in the curriculum to improve the clinical practice satisfaction and career search efficacy in order to improve career preparation behavior of nursing students.

선박조종 시뮬레이터를 이용한 연안 해역 디지털 트윈 구축에 연구

이은규(Eunkyu Lee),한재석(Jae-Seok Han),고광현(Kwang-Hyun Ko),박은비(Eunbi Park),박경훈(Kyunghun Park),안성필(Seong-Phil Ann) 한국항해항만학회 2023 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.1

디지털 트윈 기술은 현실 세계의 문제점을 해결하고 비용을 최소화하기 위한 가상세계를 만드는 방법으로 다양한 분야에 사용되고있으며, 대규모 시스템인 선박이나 해양플랜트 등 해사 분야에도 적극적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터를 이용하여연안 해역의 디지털 트윈을 구축하고자 하였으며, 이렇게 개발된 연안 해역의 디지털 트윈은 실제 해역의 해상교통 환경을 제공하여 해상교통이 복잡한 우리나라 연안 해역을 안전하게 관리하는 데 사용될 수 있다. 또한, 충돌위험 상황 및 사고 상황 등 가혹한 환경에 대한 가상의 해상교통 환경을 제공하여 연안 해역에서 자율운항선박과 관련된 기술과 지능형 해상교통정보 서비스를 개발하고 고도화하는 데 유용하게 사용될수 있다. 더불어 실제 해상교통상황의 모니터링이 필요하지만 물리적으로 모니터링이 어려운 구역에 대한 3D 기반 모니터링 장비로 사용될 수 있으며, 항만/관제 구역의 항공뷰, 운항 중인 선박의 선교뷰/맹목구간뷰 등의 해상교통상황을 안전하게 관리하기 위한 기능을 제공할 수 있다. Digital twin technology is used in various fields as a method of creating a virtual world to minimize the cost of solving problems in the real world, and is also actively used in the maritime field, such as large-scale systems such as ships and offshore plants. In this paper, we tried to build a digital twin of coastal waters using a ship-handling simulator. The digital twin of the coastal waters developed in this way can be used to safely manage Korea's coastal waters, where maritime traffic is complicated, by providing a actual maritime traffic data. It can be usefully used to develop and advance technologies related to maritime autonomous surface ships and intelligent maritime traffic information services in coastal waters. In addition, it can be used as a 3D-based monitoring equipment for areas where physical monitoring is difficult but real-time maritime traffic monitoring is necessary, and can provide functions to safely manage maritime traffic situations such as aerial views of ports/control areas, bridge views/blind sector views of ships in operation.

실제 해상교통상황 기반 선박조종 시뮬레이션 시스템 개발에 관한 연구

이은규(Eunkyu Lee),한재석(Jae-Seok Han),고광현(Kwang-Hyun Ko),박은비(Eunbi Park),안성필(Seong-Phil Ann) 한국항해항만학회 2022 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.춘계