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최웅규(Woong-Gyu Choi),이영재(Young-Jai Lee) 한국전자거래학회 2013 한국전자거래학회지 Vol.18 No.4
본 논문은 기업의 모바일 보안기술 도입에 영향을 미치는 특성요인에 관한 이론적 설명력을 제고하기 위해 채택연구들의 이론적 기반이 되었던 혁신확산이론, 혁신저항모델, 기술수용 모델, 정보자산보호 활동이 제시하고 있는 주요 구성개념, 실증연구결과들을 검토하였다. 모바일 보안기술 도입을 위한 특성요인들과 이용의사에 미치는 영향을 검증하기 위해 본 연구모형에서 제시한 17개의 연구가설을 구조방정식모델 분석방법을 사용하여 실증적으로 검증하였다. 연구 결과, 첫째, 혁신저항에 가장 큰 영향을 미치는 모바일 보안기술 특성요인 들은 ‘적합성’, ‘복잡성’, ‘상대적 이점’, ‘정보자산보호’ 순으로 나타났다. 둘째, 이용의사에 영향을 미치는 특성 요인은 ‘상대적 이점’, ‘적합성’, ‘혁신저항’, ‘성과기대’인 것으로 나타났다. 이는 향후 모바일 보안기술 채택 연구의 이론적 배경을 제공하는데 의의가 있으며, 검증된 특성요인 들은 확산주체에게 기존 보안기술과 새로운 모바일 보안기술 간의 정보격차를 완화시키는 정책방향이나 모바일 보안기술도입을 위한 전략적 차원의 시사점을 제공한다. This research has reviewed the major composition concepts and the positive research results in the selected studies which were theoretically based on IDT (Innovation Diffusion Theory), IRM (Model of Innovation Resistance), TAM(Technology Acceptance Model), and IAPA(Information Asset Protection Activity) in order to improve the theoretical explanation of major characterized factors influencing on the introduction of MST (Mobile Security Technology). The characterized factors for the adaptation of MST and 17 hypotheses on the MST study models in order to test the effects on the intention to use are empirically verified by utilizing the analysis method of structure equation model. As a result of a study, First, the most influential characterized factors of IRM are shown as compatibility, complexity, relative advantage, information asset protection in order. Second, the characterized factors affecting intention to use are shown as relative advantage, compatibility, innovation resistance, performance expectancy. The results of this study are relevantly significant to establish the theoretical foundation of the study on the adaptation of MST and The verification of the characterized factors provide strategic implication for the introduction of MST and policy direction which alleviates informational gap between new MST and previous Security Technology to diffusion agency.
BIM 모델과 증강현실을 활용한 사회기반시설물 유지관리방안 연구
최웅규 ( Choi Woong-gyu ),빠빠왼아웅 ( Papa Win Aung ),강동욱 ( Kang Donguk ),차기춘 ( Cha Gi-chun ),박승희 ( Park Seung-hee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.1
대한민국은 앞으로 2030년이 되면 공용연수 30년 이상의 교량이 약 21,000개소(71%)로 급격히 증가하게 된다. 이렇듯 다수의 노후화 교량이 많아지면 안전점검을 위해 많은 인력이 요구되지만, 대부분 육안에 의한 안전점검을 진행하기 때문에 점검자의 주관적인 판단이 포함되어있어, 신뢰성이 저하될 수 있다. 교량의 유지관리 방안 결정에 점검자의 주관적 견해가 아닌 객관적인 결과에 따라 교량 안전점검을 수행할 수 있도록, 교량 손상정보 시각화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 Unity 3D Engine을 활용한 BIM 모델을 AR 환경에 구현하고 교량 안전점검을 위한 의사결정 지원 데이터를 시각화하여, 교량 안전점검 및 유지관리 효율성이 향상되기를 기대한다.
이미지 전처리를 활용한 CCTV 침수 영상분석 모델 성능 향상에 관한 연구
최웅규 ( Choi¸ Woong-gyu ),손성우 ( Son¸ Sung-woo ),강동욱 ( Kang¸ Dong-uk ),박민수 ( Park¸ Min-soo ),박승희 ( Park¸ Seung-hee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.2
최근 집중 폭우로 인해 침수 피해가 빈번하게 발생하고 있으며, 특히 하천에 인접한 도시의 경우 침수 피해가 크다. 이러한 피해를 예방하기 위한 방법의 일환으로 CCTV를 통해 실시간 모니터링을 진행하고 있지만, 완벽한 침수 피해를 방지하는 데에는 어려움이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 일부에선 영상분석 기술을 활용한 지능형 CCTV를 적용하여 침수 피해를 예방하기 위한 R&D가 다수 진행되고 있다. 하지만 CCTV를 이용한 영상분석 기술은 침수의 주요 원인인 물을 이용해야 하는데, 물의 특성인 색광으로 인해 감지가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제 해결을 위해 이미지 전처리를 통한 침수 감지 AI 모델의 감지 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다.
IMU센서를 활용한 건설현장 작업자 위치 및 이상행동 판단 기술개발
손성우 ( Son¸ Seongwoo ),최웅규 ( Choi¸ Woong-gyu ),이승수 ( Lee¸ Seungsoo ),박민수 ( Park¸ Minsoo ),박승희 ( Park¸ Seunghee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.2
고용노동부에서 발표한 2022년 중대산업재해 발생 현황에서 업종별 사고발생비율 발표에 따르면,건설업이 타 업종들과 비교해 가장 높은 비율을 보여주고 있다. 건설업계는 작업자 안전 모니터링에 영상과 센서를 활용하여 다 각도로 사고 예방 연구를 활발하게 진행하여 많은 위험변수에 대비를 하고 있다. 본 연구에서는 건설현장에서 발생하는 작업자 중심 사고예방을 위해 관성측정장치(IMU, Inertial Measurement Unit)센서를 사용하여 작업자의 현장 내 정확한 위치 탐지와 센서로부터 가속도, 지자기 데이터를 얻은 정보들을 종합, 딥러닝 학습을 통한 시계열데이터를 이미지로 표현하는 Granúan Angular Field(GAF)인 각도 필드를 이용하여 작업자의 미끄러짐, 점프,넘어짐과 같은 이상 작업행동들을 찾아내 건설현장 작업환경 에서 사고를 예방하는 기술을 제안하고자 한다.
증강현실 기반 교량 안전점검을 위한 BIM 합성 데이터 생성 및 기계학습
빠빠왼아웅 ( Pa Pa Win Aung ),최웅규 ( Choi Woong-gyu ),차기춘 ( Cha Gi-chun ),박승희 ( Park Seung-hee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.1
In Augmented Reality (AR) application for bridge inspection, the need of data and images are enormous and it is extremely hard and time consuming to collect in order to train the highly accurate machine learning model. AR technology is becoming increasingly popular for bridge inspection, as it enables engineers and inspectors to visualize and interact with the bridge structure in real-time. However, the accuracy of the AH system largely depends on the quality of the underlying data and images used to train the machine learning algorithms. In order to achieve a high level of accuracy, large amounts of data and images are required, which can be difficult and time-consuming to collect manually. This paper examines the challenges associated with collecting and processing data and images for AR applications in bridge inspection, and proposes potential solutions to improve the efficiency and accuracy of the process by developing accurate machine learning models using synthetic data generation.
건설프로젝트 문서 공기 지연 도출을 위한 머신러닝 기반 기초자료 생성 자동화 알고리즘 개발
강동욱 ( Kang¸ Dong-uk ),차기춘 ( Cha¸ Gl-chun ),조민건 ( Cho¸ Min Geon ),최웅규 ( Choi¸ Woong Gyu ),박승희 ( Park¸ Seung Hee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.2
최근 기후변화, 근로시간 단축 등으로 인한 리스크 요인으로 건설 현장에 공기 지연이 증가하고 있다. 이로 인해 공기를 맞추기 위한 무리한 공기단축은 안전사고,부실시공,설계변경 등의 문제를 초래하며, 경제적 손실이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현장 데이터와 통계학적 방법을 활용하여 리스크 요인의 영향을 정량화하고,건설프로젝트 문서를 대상으로 머신러닝 기반의 정규표현식 도출 알고리즘을 개발하여 기초자료를 생성하였다. 향후 연구 결과를 통해 구축된 데이터베이 스는 공정계획의 시뮬레이션 등의 기초자료로써 활용하는데 기여할 수 있다.