• 한국산림과학회지
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• 제86권2호
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• pp.241-250
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• 1997

본 연구(硏究)는 수치(數値) 지형(地形) 해석법(解析法)에 의거 조림추천수종(造林推薦樹種)이 적지적소(適地適所)에 배치(配置)되도록 도면화(圖面化)하는 것을 목표(目標)로 현지(現地) 분포수종(分布樹種) 및 조림수종(造林樹種) 특성조사(特性調査)을 실시(實施)하여 알고리즘값을 설정(設定)하였다. 토양(土壤)은 토양조사(土壤調査)에 의거(依據) 토양도(土壤圖)를 작성(作成) 수치화(數値化)하여 사용(使用)하였고 평균표고(平均標高), 경사(傾斜), 방위(方位), 국소지형(局所地形)은 각각의 격자단위별(格子單位) 표고(標高)값을 가지고 계산식(計算式)을 적용(適用)하여 수치도(數値圖)를 작성(作成)하였다. 얻어진 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 개인별(個人用) 컴퓨터를 이용(利用)한 지형해석(地形解析) 및 수치도(數値圖) 중첩법(重疊法)에 의거 전북(全北) 무주군(茂朱郡) 일부지역(一部地域)(2,500ha)을 대상(對象)으로 토양(土壤) 및 임상조건(林相條件), 지형요인(地形要因)에 따라 분류(分類)할 수 있는 적지적수선정기법(適地適樹選定技法)을 개발(開發)하였다. 2. 연구(硏究) 대상지역(對象地域)에는 주로 갈색산림토양(褐色山林土壤)이 출현(出現)하고 소나무외 29개 수종(樹種)이 분포(分布)하였으며, 입지환경(立地環境) 및 토양조건(土壤條件)에 따라 수종별(樹種別)로 지위차이(地位差異)가 나타났다. 3. 본 연구(硏究)를 수행(遂行)하기 위하여 작성(作成)한 기본프로그램 (DTM, BAS)의 정확성을 알아보기 위하여 지형수치도(地形數値圖)의 평균표고(平均標高) 방위(方位)값과 현지(現地) 실측(實測)한 값사이의 오차율(誤差率)을 검증(檢證)한 결과(結果) 평균표고(平均標高) 및 방위(方位)값에서 모두 허용오차(許容誤差) 범위내(範圍內)인 5%미만(未滿)으로 나타나 개발(開發)된 프로그램의 유효성(有效性)이 입증(立證)되었다. 4. 적지적수도(適地適樹圖) 작성결과(作成結果) 가장 많은 면적(面積)을 차지하는 군(群)은 제 2군(R, $B_1$토양형(土壤型))으로 전체의 46%를 차지했으며, 산림(山林) 이외지역(以外地域)(L)이 23%, 제 6군($B_2$토양형(土壤型))은 13%로 나타났고, 제 5군은 7%, 제 4군은 5%, 기타 6%의 순으로 나타났다. 5. 조림수종군별(造林樹種群別) 관리방안(管理方案)은 제 1군의 비산림지역(非山林地域)을 제외(除外)하고 토양(土壤) 및 지형조건(地形條件)을 기준(基準)으로 하여 4개(個) 유형(類型)으로 분류(分類) 시행(提示)하였다.

• 공학교육연구
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• 제12권1호
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• pp.3-16
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• 2009

이 연구의 목적은 국가공인 민간자격의 활용도를 높이기 위한 다양한 방안을 마련하는데 있으며 이를 위한 세부 목표는 첫째, 자격의 기능에 대한 다양한 학문 분야의 이론과 선행연구 분석을 통해 국가공인 민간자격의 활용 영역과 범위를 재정립하는데 있다. 둘째, 국가공인 민간자격 활용 강화 방향을 설정하는데 있다. 연구 방법으로는 문헌 및 관련 자료 수집 분석, 설문 조사, 전문가협의회 및 간담회 등을 실시하였다. 이 연구에서는 자격의 기능에 대한 다양한 학문분야에서의 논의를 바탕으로 하여 자격의 활용 범위를 자격취득자 개인의 내적 활용과 사회 경제적인 외적 활용으로 구분하고 이러한 구분을 기초로 국가공인 민간자격의 활용성 강화 방안을 마련하였다. 먼저, 국가공인 민간자격의 내적 활용성을 강화하기 위한 방안으로는 접근성 강화 방안과 향상성 강화 방안을 마련하였다. 접근성 강화 방안에는 응시 요건 설정의 제한, 자격검정방식의 다양화, 부분 자격제도의 활성화, 자격취득 비용의 최소화를 제시하였다. 또한 향상성 강화 방안에서는 직무수준 중심의 등급체계 설정, 직무중심의 단계적 자격종목 개발을 제시하였다. 그리고 국가공인 민간자격의 외적 활용성을 강화하기 위한 방안으로는 탄력성 강화 방안, 투명성 강화 방안, 공신력 강화 방안, 호환성 강화 방안을 마련하였다. 탄력성 강화 방안에는 자격 수요 모니터링 체제 구축, 자격관리에 수요자 직접 참여 확대, 자격 유효기간 설정 및 갱신을 제시하였다 투명성 강화 방안으로는 자격종합정보시스템 구축, 자격추천제 활용을 제시하였으며, 공신력 강화 방안으로는 자격관리규정 관리 강화, 검정업무의 독자성 확보, 내부감사체제 구축, 국가공인 민간자격에 대한 사후관리 강화를 제시하였다. 그리고 마지막으로 호환성 강화 방안으로는 자격간 호환성 비교기준 개발, 자격 수준체계 개발을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.147-161
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• 2010

최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.

• 수면정신생리
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• 제25권2호
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• pp.74-81
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• 2018

목 적 : 한국 사회의 고령화와 동반되어 노인 인구의 불면증은 증가되는 추세이나 이로 인해 초래되는 개인 및 사회경제적 손실에 비해 적절한 치료를 받는 환자의 수는 많지 않다. 불면증 인지행동치료가 부작용을 최소화할 수 있는 일차적인 치료로서 추천되고 있으나, 시간 및 경제적 제약, 인지적인 자원이 필요한 부담으로 인해 치료에 대한 접근성이 제한된 실정이다. 불면증 단기 치료 프로그램은 이러한 부담을 최소화할 수 있는 대안이 될 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 지역사회 거주 노인을 대상으로 불면증 단기 치료 프로그램의 효과를 검증하는 것이다. 방 법 : 2016년 5월부터 2018년 1월까지 서울 소재 3개의 노인 종합복지관을 방문한 65세 이상의 불면증을 호소하는 노인들 47명을 대상으로 3주에 걸쳐 불면증 단기 치료 프로그램을 시행하였다. 프로그램의 전, 후의 수면의 질을 측정하는 피츠버그 수면의 질 지수(Pittsburgh sleep quality index, PSQI), 수면 위생 척도, 정서 관련 평가를 실시하였으며 치료 기간 중 매일 수면 일지를 작성하도록 지시하였다. 임상적 효과는 치료 전후의 총 수면 시간, 수면 잠재기, 수면 후 각성 시간 및 수면 효율로 평가하였다. 치료 전, 후의 변화를 비교하기 위해 비모수검정 방법인 윌콕슨 부호 순위 검증(Wilcoxon's signed-ranks test)을 이용하여 분석을 시행하였다. 결 과 : 불면증 단기 치료 프로그램을 시행한 뒤, 치료 전보다 대상자들의 PSQI 총점이 감소하였으며 PSQI 로 측정한 주관적 수면의 질이 유의하게 호전되었다. 치료 전후에 시행한 수면 일지를 비교한 결과에서도 개운함 및 수면 후 각성 시간에 대해서 유의한 수준의 호전을 보였다. 결 론 : 개발된 불면증 단기 치료 프로그램은 지역 사회 노인의 불면증에 대해 긍정적인 치료 효과를 보이는 것으로 나타났다 기존의 불면증 인지행동치료에 비해 시간적, 인지적 자원 부담이 적음을 고려하였을 때 불면증 단기 치료 프로그램은 지역 사회 내에서 노인 불면증 치료에 대한 접근성을 확대하는 데 사용할 수 있을 것이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.455-486
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• 2015

1986년 특허등록으로 시작된 3D프린팅 기술은 당시에는 인식 부족으로 일부 기업 외에는 주목받지 못하는 기술이었다. 그러나 20년이 지나 만료되는 특허들이 나오는 오늘날에는 가격도 개인이 구매가능한 선까지 낮아졌고 컴퓨터 성능향상 및 인터넷 정보교류의 보편화로 3D 콘텐츠에 대한 인식이 보편화 되어 산업계는 물론 일반인들에게도 주목 받고 있다. 수정 및 유통이 편리한 디지털 데이터를 기반으로 하면서 금형제작이 필요없는 3D프린터는 제작 공정에서 획기적인 변화를 가져 올 수 있으며 캐릭터 콘텐츠상품 분야에서도 동일한 효과를 얻을 수 있다. 최근 들어 관심을 받고 있는 키덜트 문화의 가장 선두에 있는 다양한 캐릭터 상품 제작에는 3D프린터를 사용하는 것이 필수적인 공정이 되고 있으며 이 같은 캐릭터 콘텐츠 관련 산업현장 수요를 예측해 볼 때, 그리고 특허 만료 및 기술의 공유로 저렴해진 가격 등을 고려해 볼 때, 앞으로 교육현장에서 3D프린터를 활용할 수 있는 인재를 양성하는 교육과정을 도입하여 보다 창의적인 작업을 할 수 있는 인재를 양성하고 취업의 영역과 기회를 확대하는 것은 꼭 진행되어야 할 것이다. 그러나 학교 교육에서 3D프린터를 도입하고자 할 때 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다. 언론이나 정보매체에서는 3D 프린터에 대한 장밋빛 미래가치나 산업규모 성장과 같은 일반적인 정보만을 거론하고 있으며 학계에서도 연구의 수준의 프린팅 기술 소개나 산업에서의 적용, 산업 규모 데이터 분석 등 개론수준의 내용 정리에 머무르고 있다. 이러한 정보의 부족은 교육현장에서 문제를 발생시킨다. 장점과 단점 비교와 같은 실질적인 정보 비교 없이 일단 도입 하여 시행착오의 과정 이후에서야 사용을 할 수 있게 됨으로서 시간적, 기회비용이 발생할 수밖에 없는 상황이다. 특히 많은 비용을 들여 도입한 장비가 학교 교육의 특성에 맞지 않는다면 그로 인한 비용손실은 클 것이다. 본 연구의 목적은 관련 전문가들이 아닌 기술관련 기반이 없는 일반 사용자들을 대상으로 하였다. 기존의 의 3D프린터 기술소개의 정도가 아닌 대표적 기술에 따른 사용상의 주의 점과 문제점을 분석하고 장단점을 비교하여 학교 교육, 특히 애니메이션 관련 학과에서 캐릭터 상품 개발과 관련한 교육에서 필요한 3D 프린터는 어떤 특성을 가져야 하는지를 설명하고 앞으로 3D프린터 이용한 교육을 시행하고자 할 때 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 본론에서는 지지대 방식, 재료의 종류, 이차원 프린팅 방법, 삼차원 프린팅 방법과 같이 새로운 관점으로 기술을 구분하여 설명하였다. 이렇게 다른 구분 방식을 선택 하게 된 이유는 사용상의 실질적인 문제들을 상호 비교하기 용이하도록 하기 위함이다. 결론적으로 가장 적합한 3D프리터는 출력물의 품질은 다소 부족하지만 비교적 가격대가 저렴하고 재료 및 유지보수비용이 적게 드는 FDM방식의 프린터로 선정하였으며 부가적으로 기술지원이 잘되는 업체를 선정하기를 추천한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.