문제: 병원에서는 잘못 사용하는 신체 관련 언어, 문법적으로 틀린 말, 비속어, 지나친 겸양어, 잘못 사용하는 존칭어, 격에 안 맞는 준말 등으로 내부 및 외부 고객과의 의사전달이 정확하지 않은 경우가 흔히 있다. 병원 직원의 부적절한 언어 사용은 외부 고객 유치 및 유지를 방해하며, 병원의 이미지 실추와도 관련이 있다. 목적: 바른 언어 표현법 매뉴얼과 동영상 구축 및 활용으로 내부 및 외부 고객의 만족도를 향상시키고자 한다. 의료기관: 서울시 종로구에 소재한 대학병원 질 향상 활동: 바른 언어 표현법 매뉴얼 구축 후 동영상을 완성하여 병원의 모든 직원들이 학습하여 활용할 수 있도록 하였다. 개선효과: 바른 언어 표현법을 잘 학습하면 바른 언어를 사용하는 습관을 가지게 되어 의사전달이 명확해지고 표현이 풍부해지며 상호간 이해하는 폭이 넓어져 내부 고객 및 외부 고객의 만족도가 향상될 것이다. 또한 병원직원 전체 언어생활의 품격이 높아질 뿐만 아니라 병원의 위상도 높아질 것이다.
금속이나 암석에 음각(陰角)으로 각인된 문자나 그림들은 날씨나 주변 빛 환경에 따라 시각으로 입력되는 정보에 큰 차이를 보인다. 이를 이미지검출장치를 통해 읽어드려 디지털 이미지 신호로 만들고자 할 때는 더욱 그 정도가 심하여 대상체가 위치하는 빛 환경이나 검출기 특성에 각별한 신경을 써야한다. 자연광이나 전구 그리고 기후나 날씨에 의해 조성되는 빛 환경은 조도(照度), 조사각도(照射角度), 그림자 및 대상체 표면 상태 등이 중요한 결정 인자들이다. 빛 환경이 디지털 이미지 질(質)에 끼치는 영향을 최소화하기 위한 실험실 차원의 빛환경조정실을 구축하였다. 외부 유입 광선을 모두 차단하고 지향성이 있는 조명에 의해서만 대상체에 빛이 조사되도록 하고 디지털 카메라로 대상체의 이미지를 담았다. 음각 문자를 새긴 샘플석문(石文)을 제작하고 실험실 안의 정량화된 빛환경 하에서 석문의 이미지를 취득하였다. 전처리 과정을 통해 노이즈를 제거하고 이미지의 질을 향상시켰다. 처리된 이미지를 분석하여 문자영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출한 다음 룩업 테이블, 조도 레벨 슬라이징, 중첩의 원리 및 Morphology 등의 기법을 알고리즘화하여 2진 형태의 음각문자를 판독 및 복원하는데 성공하였다.
본 연구는 부산 관광이미지 평가를 위해 진행하였다. 부산시 관광산업 현황 조사와 해양 도시에 적합한 관광 상품의 조건을 찾아보기 위하여 부산시민과 외국인 그리고 타 지역인을 중심으로 요인분석을 실시하였다. 조사결과, 부산시민과 외부인은 부산의 이미지를 비슷하게 생각하는 것으로 조사되었다. 외부인에게 있어서 부산의 이미지는 해안가 주변과 관련된 관광과 숙박을 부산의 매력으로 생각하였고 부산 시내의 다양한 볼거리, 쇼핑 등을 장점으로 뽑았다. 분석 결과를 종합해보면 부산시민은 진취적, 포근함, 활동성, 친숙함의 이미지로, 외국인은 포근함 쾌적함, 현대적, 풍부함의 이미지로, 타 지역인은 안심감, 번화함, 독특성, 친근함의 이미지로 인식하고 있었다. 위의 분류된 내용을 공통적 의미를 가진 8개의 요인으로 압축하고 부산시의 관광 관련 구성 요소와 항목간 관련성을 조사하였다. 조사결과 부산 관광산업과 관광 상품 개발을 위한 세부 항목으로는 '안심감', '쾌적성', '독특성'을 우선적으로 고려하며 '풍부함', '친근감', '활동성'을 높일 수 있는 방법을 찾는 것이 부산과 가장 잘 어울리는 관광 상품을 개발하는 방법으로 분석되었다.
현재까지의 건설 안전관리와 리스크에 관한 연구들은 건설현장 내부(근로자)에 한정되어 있어 건설현장 외부(제 3자)에 대한 연구는 미비한 실정이다. 그 결과, 건설현장 주변의 일반인들이 피해를 받고 있으며 산재 다발이라는 부정적인 이미지로 언론이나 일반 대중들에게 투영되고 있다. 일반 대중들에게 부정적인 이미지를 탈피하기 위해서는 건설현장 내부(공종, 건축물)에만 집중되어있는 기존의 안전관리가 아닌 건설 현장 외부(제 3자)에 대해서도 고려된 종합적 안전관리체계를 구축해야 한다. 이에 본 연구에서는 건설 현장 외부(제 3자)의 인명사고 리스크를 정량화하고 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 리스크가 어떻게 변화할 것인지 예측하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 선행연구를 고찰하여 불안전한 상태와 인명사고 발생형태를 정의한다. 둘째, 14년 간 건설현장 외부에서 발생한 제 3자 인명 손해배상액 데이터를 수집한다. 셋째, 수집된 데이터의 사고내용을 분석하여 사고 발생분석 모델을 설정한다. 넷째, 리스크 정량화 모델을 구축하고 불안전한 상태, 인명사고 발생형태별 사고발생확률과 손해배상액 확률분포를 제시한다. 마지막으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 도출된 사고 형태별 분포결과를 분석한다. 본 연구의 결과는 향후 건설현장 내 외부 안전관리 체크리스트 개발 및 인명사고 예측 관리 시스템 개발의 참고 자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 기업들은 인적·물적 손실, 수입감소, 배상책임 등의 위기에 직면하고 있다 실제 경영에서는 가시적으로 나타나고 있지 않으나, SHE(Safety of Health & environment)과 이상기후 및 기상변동에 의한 대형사고, 자연재해가 증가하고 있다. 각종 대형사고, 공해문제, 소비자문제 등은 기업의 내·외에서 발생하고 있는 문제들이 기업의 부도덕한 행위로 인식되면서 기업의 사회적 책임을 묻는 사례는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 결과는 기업에 대한 부정적 국민의식과 함께 사소한 일이라도 쟁의 소송으로 발전하거나 단순한 종업원 개인이 기업외부에서 일으킨 사고까지 기업이미지와 직결되고 있다(중략)
본 연구는 조직구성원들 사이에서 타인의 고통에 의해 유발되는 공감이 긍정적 조직정체성을 통하여 기업의 사회적 책임 활동에 대한 조직구성원들의 자발적 참여와 어떻게 연결되는지에 대한 이론적 고찰을 하고자 한다. 본 연구에서는 공감이 특별한 조직의 구성원이 되는 것과 관련 있는 긍정적 정체성을 유발시키게 되며, 긍정적 정체성이 기업의 사회적 책임에 대한 조직구성원들의 자발적 참여를 향상시켜 결국에는 기업의 명성을 강화시킨다는 것을 주장하고 있다. 또한, 강화된 기업의 이미지는 구축된 외부 이미지를 통하여 조직구성원들이 지각하는 조직 정체성을 향상시키는 결과를 가져온다. 높은 긍정적 조직 정체성을 지니고 있는 조직 구성원들은 조직 내 구성원들과 함께 나눔과 공감적 행위를 더 잘 실천하게 될 것이다. 결론적으로 기업의 사회적 책임활동에 대한 조직구성원들의 자발적 참여와 공감 사이의 긍정적 순환 관계는 그림 2 에서 보여주고 있듯이 조직구성원들 간의 공감적 행위가 긍정적 정체성을 통하여 기업의 사회적 책임에 대한 조직구성원들의 자발적 참여를 불러일으키게 된다는 것이다. 또한 그 뿐만 아니라 기업의 명성을 강화시킨다는 측면에서 어떻게 기업의 사회적 책임에 대한 조직구성원들의 자발적 참여가 조직 내 공감적 행위를 유발시킬 수 있을 것인지 그림 2 가 설명해 주고 있다.
최근 각종 전자기기의 발명 및 발전으로 가정에서의 컴퓨터 및 전자기기 사용이 크게 증가하고 있고, 이런 추세로 인해 흠 네트워크 분야의 관심 증대되고 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 개인 보안을 위한 인증분야의 중요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 홈네트워크 환경을 고려한 적합한 인증 시스템을 비교 평가하여 미래의 유비쿼터스 홈네트워크 환경이 구축될 때 가장 적합한 인증 시스템에 대하여 연구를 하였다. 본 논문에는 홈네트워크 환경에 적합한 인증 시스템의 요건인 인증의 신뢰성(reliability), 이음새 없는 서비스 구현을 위한 연산의 복잡성(complexity), 외부 침입 등 해킹에 대한 강인함(robustness) 3가지를 기준으로 현재 사용되고 있는 인증 방법론을 비교여 각 방범론의 장 단점 분석하고, 홈네트워크 환경에서 좀 더 쉽고 빠르고 안전하게 정보에 접근하기 위하여 이미지 코드를 이용한 인증 시스템을 제안한다.
작금의 현대 사회는 바쁜 일상 속 부모들의 관심이 부족한 자녀들에 대한 심리적 안정과 환경 적응력을 위한 색채심리치료의 필요성이 급증하고 있다. 이에 우리는 아동의 그림 등으로 아동의 감성상태를 파악하여야 한다. 현재 진행 중인 감성의 실증적 연구는 크게 심리학적 관점과 공학적 관점에서 이루어지고 있다. 심리학분야에서 이해하고 있는 감성은 감정에 가깝다고 할 수 있고, 한편 공학적 관점에서 이해되는 감성은 '외부의 물리적 자극에 의한 감각, 지각으로부터 인간의 내부에 야기되는 고도의 심리적 체험'으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 색채 이미지 공간에서의 단색, 배색의 정보를 활용하여 색채조화를 식별하고, 아동의 그림에서의 심리를 추출해내는 시스템을 제공한다. 우선 색채 이미지공간을 기반으로 감성 데이터베이스를 구축한다. 이후에 영상을 K-Means알고리즘을 이용해 클러스터링 하여 방대한 컬러 값들을 그룹화 시킨 후에 데이터베이스와 매칭을 시켜 감성을 추출해 내고, 아동의 그림에서의 컬러 분포도를 이용하여 아동색채심리를 알아본다.
건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.
스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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