본 연구의 목적은 미국항만과 동북아시아 항만에 대해 효율성을 비교하여 효율적인 항만이 되기 위한 주요 전략을 제시하는 것으로, 동북아시아 항만을 DEA모형에 적용하였다. DEA모형은 선형계획법에 근거하여 일반적으로 생산 가능집합에 적용되는 몇가지의 공준을 가지고 평가대상의 경험적인 투입요소와 산출물간의 자료를 이용하여 경험적, 효율적 프론티어를 도출한 후 평가대상들이 효율성 프론티어상에서 얼마나 떨어져 있는지의 여부로써 비효율성을 측정한다. 이 방법은 다양한 산출물과 여러 가지 투입요소를 동시에 고려하여 상대적 효율성 값을 도출하여 그 과정에서 각각의 산출물 또는 투입요소에 대해 미리 결정된 가중치를 필요로 하지 않을 뿐 아니라 비효율성이 어느 부문에서 발생하며 그 크기가 얼마 정도인지에 대한 수치적 정보를 제공해줌으로써 경영자가 효율성을 제고하는데 실제적인 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 DEA-CCR모형, DEA-BCC모형 및 규모효율성을 통해 2005년${\sim}$ 2007년도 미국과 동북아시아 35개 항만에 대해 상대적 효율성을 분석하였다. 연구의 결과에 의하면 미국의 경우 휴스톤항이 효율적으로 나타난 반면 대부분의 항이 비효율적인 것으로 식별되었으며, 한국 및 일본의 항만도 비효율적인 것으로 나타났다. 반면 중국의 경우 상해, 홍콩, 선전 항 등 다수의 항만들이 양호한 것으로 나타나 이에 대한 심층적 분석이 필요할 것으로 사료된다.
모든 생애주기에서 건설현장을 3D 데이터로 관리하게 되는 스마트건설에 있어서 드론의 역할은 날로 증대하고 있다. 드론을 통하여 건설현장에 대하여 얻게 되는 수치표면모델과 정사영상이 모두 포인트 클라우드 데이터로 이루어지기 때문이다. 본 연구는 고속도로 건설현장에서 드론 활용을 보다 체계적으로 하기 위하여 드론 활용을 위한 표준공종을 개발하는 것이다. 연구를 위하여 우리나라 고속도로 건설현장 두 곳을 테스트베드로 설정하고 드론 촬영 시범사업을 통하여 드론 적용이 가능한 공종을 도출하고 검증하였다. 연구결과 도로계획, 도로설계 및 유지관리부분에 각각 세 개의 공종을 개발하였고, 도로시공에 있어서는 다섯개의 공종에 21개의 세부공종을 개발할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 '고속도로 건설현장 드론활용 표준공종'을 활용한다면 고속도로 건설현장뿐 아니라 다른 도로 건설현장에서도 드론을 활용하여 보다 체계적으로 건설현장을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
스마트공장은 운영 기술에 최신 정보 기술이 융합된 복합 체계이다. 스마트공장은 복합 기술의 융합으로 기존 공장에 비해 제조 능력 향상, 맞춤형 생산, 자원 절감 등을 목표로 두고 있다. 이처럼 스마트공장은 개방된 환경으로 공장의 효율성을 증가시킬 수 있음에도, 기존 정보 기술의 취약점이 그대로 전이되어 공장의 보안 수준은 낮다. 게다가 스마트공장의 보안 전문가의 부재로 피해 발생 시 업무연속성계획의 대응 및 복구가 미흡한 실정이다. 상기 문제에 대응하기 위해, 우리는 실제와 유사한 디지털트윈 기반의 스마트공장에서 랜섬웨어 공격을 발생 시켜 피해를 분석하는 정보보안 실습 콘텐츠를 제안한다. 우리의 정보보안 콘텐츠에서는 디지털트윈의 실습 환경 구축을 위해 물리적 기기들을 가상 머신 또는 시뮬레이션 모델로 전환하는 기술을 소개한다. 이 콘텐츠는 구현된 디지털트윈에서 정해진 시나리오에 따라 두 가지 유형의 랜섬웨어 공격을 발생한다. 이 발생된 공격이 성공적으로 완료될 경우 23대의 가상 요소 중 최소 8대와 5대에서 각각 피해를 본다. 그리하여 우리의 제안 콘텐츠는 가상세계의 스마트공장에서 두 가지 유형의 랜섬웨어를 발생시켜 이의 피해를 직접 확인한다.
한국의 치매 환자 수는 80만명 이상으로 추정되고 있으며, 치매의 심각성은 사회적 문제로 되고 있다. 하지만 전 세계적으로 치매를 완치할 수 있는 치료법도 약물도 아직 개발되지 못하고 있으며, 향후 급격한 고령화 추세로 인해 치매 환자 수는 더욱 증가할 전망이다. 현재로서는 치매를 조기에 발견하여 치매 증상의 경과를 늦추는 것이 최적의 대안이라 할 수 있다. 본 연구에서는 망막 내 치매를 가장 명확하게 조기 진단할 수 있는 중요 단백질인 아밀로이드 플라크를 AI 기반의 영상분석을 통해 측정하고 분석하여 치매를 조기에 진단하는 방법론을 제시하였다. 망막 데이터를 CNN을 기반으로 이진분류 학습 및 다중분류 학습을 수행하였으며, 전처리 된 망막 데이터를 기반으로 치매를 조기 진단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하였다. 딥러닝 모델에 대한 정확도와 재현율을 검증하였으며, 검증 결과 재현율과 정확도 모두 충족하는 결과를 도출하였다. 향후에는 실제 치매 환자의 임상데이터를 기반으로 연구를 지속해 나갈 계획이며, 본 연구의 결과는 치매 문제를 해결하는 방안으로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 마이크로웨이브 에너지를 이용하여 항산화성분을 다량 함유하고 있는 레몬그라스로부터 플라보노이드 성분을 추출하였다. 또한 반응표면분석법 중 중심합성계획모델을 이용하여 추출공정을 최적화하였다. 추출공정의 독립변수로는 주정/초순수의 부피비, 마이크로웨이브 조사시간, 마이크로웨이브 조사세기를 설정하였고, 반응치는 추출수율과 플라보노이드 함량을 확인하였다. CCD-RSM 분석 결과 최적조건인 주정/초순수 부피비(56.3 vol.%), 마이크로웨이브 조사시간(6.1 min), 마이크로웨이브 조사세기(574.6 W)에서 추출수율(17.2%)와 플라보노이드 함량(44.7 ㎍ QE/mL dw)의 결과를 얻는 것으로 나타났다. 이때 종합만족도는 D = 0.8562이고, P-value는 추출수율(0.037)과 플라보노이드 함량(0.002)으로 나타났다. 이 조건에서의 실제실험 결과 오차율은 5.0% 이하로 나타나 높은 유의수준의 결과를 얻을 수 있었다.
4차 산업혁명의 핵심기술 발전은 다른 핵심기술의 발전과 연계되며, 이를 통하여 미래에 산업구조를 변화시키고 새로운 스마트 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예측된다. 이에 본 논문에서는 기술 성숙도 분석을 통하여 기술 성숙도 수준을 진단할 수 있는 방안과, 기술 개발에 도움이 될 수 있는 연구를 수행하고자 하였다. 이를 위하여 기술 동향 정보를 이용하여 4차 산업혁명 핵심기술의 시장, 정책 등을 조사하고 종합하여 종합적인 성숙도 수준을 수행하였다. 기술 성숙도 측정값은 기술 개발자에 의해 배점되므로, 사람의 성향에 따라 편견이 작용되어 주관적인 평가가 될 수 도 있다. 또한 개별 기술의 성숙도에 대한 측정이므로, 전체 시스템 통합 관점의 평가에는 적합하지 않다. 하지만 전체 시스템을 구성하는 핵심 요소기술들을 시스템에 연계하기에 앞서 성숙도를 평가하여 전체 시스템의 효과와 구현 가능성을 비교할 수 있는 수단으로 활용할 수 있으며, 기술 개발의 계획에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
도로터널의 방재시설 설계에 화재 위험을 정량적으로 평가하기 위한 정량적 위험도 평가기법이 소방시설물에 대한 성능위주 설계의 일환으로 도입되어 전차종이 통과하는 대단면 터널에 대한 방재시설의 적정성을 평가하는데 활용되고 있다. 그러나 현재 도로 터널에 도입하고 있는 정량적 위험도 평가기법은 대단면 터널에만 적용이 가능하기 때문에 최근 건설이나 계획이 증가하는 소형차 전용 도로터널에 대한 정량적 위험도 평가기법의 개발 필요성이 대두되게 되었다. 이에 본 연구에서는 기존의 터널에 대한 정량적 위험도 평가기법을 기반으로 하여 소형차 전용 도로터널에 적합한 화재발생 시나리오를 제시하고 소형차 전용의 모델터널에 대해서 피난연결통로 간격에 따른 위험도를 분석하고 적용성을 검토하였다. 그 결과로 소형차 전용도로터널의 경우, 현행 사회적 위험도 평가기준을 만족하기 위한 피난연결통로의 적정 간격은 200 m로 평가되었다. 또한 소형차 전용터널에 대한 제배연방식에 따른 위험도를 비교한 결과, 제트팬에 의해서 기류제어가 가능한 대배기구방식이 피난안전확보에 효과적인 것으로 분석되었다.
본 연구는 임상병리사 인력의 인력의 수급전망을 추계하여 인력계획 수립에 필요한 정책자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 공급은 기초추계(baseline projection) 모형에 근거한 인구학적 방법(demographic method)을 이용하여 추계하였으며, 수요추계는 임상병리사가 검사하는 임상병리검사 건수를 이용하는 의료수요에 의한 방법을 적용하였다. 전반적인 임상병리사 인력수급 추계결과는 생산성의 시나리오에 따라 공급이 과잉되기도 하고 부족하기도 할 것으로 전망되었다. 이렇게 임상병리사의 수급 비교 결과는 임상병리사의 생산성 가정에 따라 달라지지만, 어느 시나리오를 선택할 것인가는 궁극적으로 정부의 정책방향에 따라 달라진다. 즉 임상병리사의 생산성을 현재보다 높게 채택하는지 혹은 낮게 책정하는지는 보험재정 여건 등을 고려해야 하는 정부 정책에 달려있는 것이다. 이에 본 연구에서 정부의 정책방향이 고려되지 않은 2012년 현재의 생산성을 기준으로 한 '생산성 시나리오 3'을 살펴보면, ARIMA모델을 적용한 수요시나리오를 중심으로 보면 근무일수에 따라 2030년에는 2821명에서 4,530명의 임상병리사 공급이 과잉될 것으로 전망된다. 이러한 공급과잉은 전체에서 차지하는 비중이 10%미만이기 때문에 크게 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 그러나 임상병리사사 취업률이 60%대인 점을 감안하면 미취업자를 활용하는 정책도 함께 고려해야한다. 이러한 대책으로는 미취업인력에 대한 취업기회를 확대하는 방향으로 나아가야 할 것이고, 이를 위해서는 보건소 검사실의 기능강화 및 임상병리사 정원증원 및 신분보장, 통원치료 환자를 위한 상설 검사체제 확립, 산업재해 분야 및 의원급 검사기능 강화, 무면허 검사요원의 통제, 해외인력수출 확대 등이 필요할 것으로 사료된다.
오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 유 무인체계가 혼합 편성된 미래 기갑수색부대가 수색정찰 임무계획 수립 시 대두되는 수색경로 대안을 효과적으로 분석할 수 있도록 전술행위를 규칙기반(rule-based)으로 표현하고, 유 무인 수색정찰 에이전트를 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저, 기갑수색부대의 무인차량, 소형전술차량, 전투원 등 전투개체를 에이전트 개념으로 모델링하고, 각각의 기동, 탐색, 전투원 하차지점 선정, 경로선정 등을 행동규칙화 하여 NetLogo를 이용해 구현한다. 제안한 모델은 작전지역 내 기동로 여건, 적 위협 요소, 정찰자산 등을 고려하여 적정 경로를 선정하고, 경로상의 정찰면적, 정찰소요시간, 작전효과(기여도) 등의 산출이 가능하여, 향후 지상무인체계 효과 분석 시 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 다양한 배경을 가진 대학 신입생들이 단기간에 미적분학의 주요 개념을 이해할 수 있도록 돕고, 현실에서 접하는 복잡한 문제들에 대한 문제해결력도 기르면서, 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있는 미적분학 교수 학습에 대하여 논한다. 구체적인 방안으로, 본 연구진은 '파이썬(Python) 기반의 코딩(coding)교육을 적용한 대학 미적분학의 교수 학습' 콘텐츠를 개발하고 실제 수업 현장에 적용하여 유의미한 성과를 거둔 사례를 보고한다. 즉, 파이썬 언어 기반의 코딩교육을 적용한 미적분학 I, II의 구체적인 교수 학습 설계, 실천 계획안 그리고 평가라는 전 과정이 실제로 진행된 사례와 그에 활용된 자료들을 정리하여 공유한다. 개발된 교안과 코드 및 사이버 실습실은 언제 어디서나 무료로 활용할 수 있으며, 교수자와 학생은 공유된 콘텐츠와 학생활동 기록을 참고하며, 자유롭게 미적분학을 교수 학습하고, 주어진 코드를 활용하여 실습하면서 미적분학의 직관적인 이해를 높임과 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있도록 하였다. 또한 교수자는 학생들의 질의 응답 참여, 보고서 발표, 팀워크 등이 포함된 플립드러닝(flipped learning)과 과정중심의 모든 데이터를 기반하여 평가함으로써 학생들의 미적분학 지식에 대한 상향평준화를 돕게 된다. 본 연구에서 제시한 대학 미적분학의 교수 학습 사례는 학생들이 미적분학 개념과 컴퓨팅 사고력을 동시에 신장시켜 사회가 필요로 하는 인재로 성장할 수 있도록 도울 수 있는 가능성을 보여주는 대학 수학 교육의 교수 학습 모델이 될 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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