본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.
항만 내 선박과 부두의 사고를 예방하기 위하여 통항 및 접안 안전성 평가를 통하여 안전한 부두가 건설되어 관리하고 있으나, 선박의 접안 및 계류 과정에서 선박이 부두에 충돌하거나 로프로 인한 인명사고의 발생 등 예측할 수 없는 사고들이 종종 발생한다. 자동계류장치는 선박의 신속하고 안전한 계류를 위한 자동화된 시스템으로 로봇 매니퓰레이터와 흡착 패드로 구성된 탈/부착 메커니즘을 가지고 있다. 본 논문은 자동계류장치의 흡착 패드의 위치 및 속도제어에 필요한 선체와의 변위 및 속도 측정 시스템을 다룬다. 자동계류장치에 적합한 측정 시스템을 설계하기 위하여, 본 논문은 우선 센서의 성능 및 실외 환경적 특성 분석을 수행한다. 다음으로 이러한 분석 결과를 토대로 실외 부두환경에서 설치되는 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 구성 및 설계 방법에 대해 기술한다. 또한 센서의 측정상태 감지 및 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 다양한 속도 구간에서의 변위 및 속도 측정 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.
최근 간호인력들의 높은 이직률과 직무스트레스 증가로 인한 문제가 사회적 이슈로 크게 부각되며, 간호 조직 내의 '태움' 문제에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 연구는 간호업무 현장에서의 괴롭힘을 포함한 태움 문제에 대한 해결책 모색이 시급한 상황에서 이 문제에 대한 예방 및 극복방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 S-O-R 프레임워크 및 선행연구를 기반으로 직무스트레스 및 이직의도를 태움의 결과변수로, 커뮤니케이션능력을 선행요인으로 도출하였으며, 이러한 태움의 영향 메커니즘에서 마음챙김과 사회적지지가 문제 극복을 돕는 조절변수 역할을 수행할 것으로 보고 연구모형을 구성하였다. 최근 1년 내 태움을 경험한 간호인력 300명을 대상으로 한 설문조사를 통해 자료를 수집하고, 구조방정식모형을 활용하여 가설을 검증한 결과, 간호인력의 커뮤니케이션능력이 높을수록 태움 피해를 적게 인지하는 것으로 나타났으며, 태움으로 인한 피해는 높은 직무스트레스를 거쳐 이직의도로 이어진다는 사실을 밝혀내었다. 또한, 마음챙김과 사회적지지는 각각 태움이 직무스트레스에, 직무스트레스가 이직의도에 미치는 정(+)의 영향을 유의하게 약화시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 S-O-R 프레임워크에서 사전예방 단계를 추가하여 확장된 P-S-O-R 프레임워크를 제안하였으며, 추가로 마음챙김과 사회적지지 변수의 조절효과를 검증했다는 점에서 연구의 의의가 있다. 본 연구결과를 통해 실무에 적용 가능한 태움 예방 및 극복방안 마련을 위한 구체적인 지침을 제시할 수 있기를 기대한다.
과학적 설명 구성은 과학의 본질적 실행임에도 불구하고 교사들은 과학적 설명의 형식적 구조에 익숙하지 않으며 좋은 과학적 설명을 평가하는 기준 역시 지니고 있지 못한 경우가 많다. 그에 따라 본 연구는 과학적 설명의 개념을 명료히 하고 과학적 설명 구성을 안내할 수 있는 과학적 설명 구성 도구를 제안하고 이 도구가 예비교사들의 응결 현상에 대한 설명 수준 변화에 미치는 영향을 탐색하였다. 연구 결과 총 네 단계의 설명 구성 수준 중 상당수의 예비교사는 사전에 기술(description) 수준에 머물렀으나 이 도구의 활용을 통해 연관적(associative) 수준 이상의 설명을 구성하는 것으로 나타났다. 또한 이 도구는 예비교사들이 현상을 설명하기 위한 개념적 틀을 정립하고 논리적 설명과 미시적 해석을 이끄는 어포던스를 지니는 것으로 분석되었다. 이 연구는 예비교사들이 과학적 설명에 대한 형식과 준거를 이해하고 이를 자신의 설명 구성에 적용할 수 있음을 보여주었다는 점에서 의의를 지닌다. 앞으로 다양한 주제와 분과 영역에서 예비교사들의 과학적 설명 수준 향상을 위한 노력이 수반되어야 할 것이며, 나아가 예비교사들에게 실제적인 환경 속에서 학생들이 과학적 설명을 구성할 수 있도록 장려하는 수업 경험을 제공할 필요가 있다.
본 연구에서는 심층처분 부지선정에 필요한 인자를 선정하기 위해서 IAEA에서 제안한 심층처분을 위한 부지선정 과정 중 부지특성화 단계를 대상으로 해외사례를 검토하였다. 심층처분 방식을 결정한 스웨덴, 핀란드, 미국, 캐나다의 조사인자를 대상으로 분석을 실시하였으며, 조사인자에 대한 조사기법을 분석 정리하였다. 스웨덴과 핀란드의 부지 조사 현황분석 결과 지질, 수리지질, 수리지화학 분야의 조사인자는 공통적으로 포함되어 있으며, 스웨덴과 핀란드의 주요 현장조사 기법의 경우 각 나라에서 수행한 조사 기법이 유사하게 나타났다. 미국의 경우 폐쇄 전/후 지짐에 따른 조사그룹과 조사인자를 제시하고 있으며, 불포화대 조사와 포화대 조사에 대한 조사그룹과 인자를 각각 제시하고 있다. 조사기법에 대해서는 부지특성화 단계의 지구물리 조사기법, 수문 및 수리지질 조사기법, 수리지화학 조사기법, 역학적/물리적 및 열적 특성조사기법을 제시하고 있다. 캐나다의 경우 예비 적합성 평가와 상세부지 평가에 대한 조사인자를 제시하고 있으며, 조사 기법에 대해서는 지질조사, 물리탐사, 시추조사, 수문조사, 실내시험, 화학분석 등에 대해서 상세하기 제시하고 있다. 본 연구 결과는 추후 국내에 적용가능한 부지선정에 필요한 조사인자 및 각 조사인자에 대한 조사기법을 결정하는데 기여할 것으로 기대한다.
실리카 에어로겔은 매우 낮은 밀도, 고비표면적을 갖는 다공성 물질로 구조적 특성으로 인한 취약한 기계적 특성 때문에 응용이 제한되어 이를 해결하기 위한 폴리머와의 다양한 복합화 기술이 제안되어 왔다. 본 연구에서는 에어로겔의 기계적 강도를 향상시키고자 폴리이미드가 가교된 실리카 에어로겔을 합성하였다. 실리카 에어로겔을 만들기 위한 전구체로 tetraethyl orthosilicate(TEOS)가 사용되었고, 3-Aminopropyltriethoxysilane(APTES)은 폴리이미드와 가교 결합을 하기 위한 coupling agent로 사용되었다. 폴리이미드는 pyromellitic dianhydride, 3, 5-diaminobenzoic acid를 사용해 합성되었고 ${\frac{n_1}{n_2}}={\frac{n}{n+1}}$의 반응식을 사용해 폴리이미드 체인의 반복 단위 수가 10인 폴리이미드를 가교 결합하여 기계적 물성이 향상된 실리카 에어로겔을 구현하였다. 겔화 전에 다양한 중량비를 갖는 폴리이미드를 첨가하여 최대 압축 강도가 실리카 에어로겔 대비 19배 이상 증가가 관찰되어 폴리머 가교결합을 통한 실리카 에어로겔의 기계적 강도가 크게 개선될 수 있음을 확인하였다.
정보통신기술의 발달로 정보보호의 중요성이 커졌지만, 기업은 제한된 예산 내에서 적절한 대책을 선택하는 데 어려움을 겪고 있다. Sönmez and Kılıç(2021)는 정보 보안 침해를 완화하기 위한 최적의 투자 조합을 결정하기 위해 AHP 및 혼합 정수 계획을 사용하는 모델을 제안했다. 그러나 1) 보안 위협에 대한 보안 대책의 효과를 객관적으로 측정하지 못하고, 2) 투자로 인한 위험 감소가 투자 이전에 측정한 위험 수준을 초과하는 비현실적인 현상이 발생하고, 3) 여러 위협에 대해 단일 대응책을 사용할 때 중복된 투자가 이루어진다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 베타 확률 분포를 사용하여 대책의 효과를 객관적으로 정량화하고, 위험 감소 수준이 투자 이전에 측정된 위험 수준을 초과하지 않고 보안 대책이 중복 투자되지 않도록 최적화 모델을 개선했다. 개선된 모델을 국내 중소기업을 대상으로 실증분석한 결과, Sönmez and Kılıç(2021)의 최적화 모델보다 더 나은 결과를 도출했다. 개선된 최적화 모델을 사용하면 정보보호 비용, 수량, 대책 효율성을 고려하여 고정된 예산 내에서 최적의 대책별 투자 포트폴리오를 도출할 수 있고, 정보 보안 예산을 확보하고 정보 보안 위협을 효과적으로 해결하는데 도움이 될 것이다.
산업의 혁명적 변화에 직면한 지금 사회 대변혁의 시기에 노동과 소득의 관계도 재개념화가 필요하다. 노동의 부재에 의한 절대적인 노동량의 감소는 자동화, 스마트화, AI, 로봇노동 등으로 야기되며 이는 우리가 원하든 원하지 않든 수용해야 한다. 그러나 사회총생산량과 국가나 사회의 자본은 늘어나지만 개인의 소득은 줄어들 가능성이 크다. 이러한 변혁기에 국가나 정치는 개인의 소득감소에 따른 문제들에 관해 준비해야 한다. 지금까지 사회복지나 사회보장에 대해서 복지나 부조의 관점에서 다양한 수준의 논의가 있었다. 실험수준의 시도나 연구는 많은 국가나 지방정부의 차원에서 이루어졌고 긍정적 그리고 부정적 효과를 발견했다. 광범위하게 국가차원에서 지속적으로 실시되는 기본소득제도는 아직 없고 미래지향적 관점에서 다양한 논의가 이루어지는 수준이다. 이에 필자는 지금까지의 시각을 기초로 새로운 관점에서 바라보자는 제안을 해본다. 노동시간, 노동의 질, 소득, 삶의 질, 여유시간 가치, 워라밸 등의 관점에서 기본소득의 중요성과 필요성을 살펴보는 것이 포지티브 접근의 일환이라는 점을 탐색해 보았다. 산업의 패러다임 변화에 따는 절대적인 노동시간의 부족, 기계노동의 대체, 양극화 등을 적극적으로 수용하고 긍정적 시각에서 도래하는 문제를 바라보자는 것이다. 어차피 받아들일 것이면 이러한 문제를 근시안으로 보지 말고 선제적으로 준비하고 장기적이고 전체적인 관점에서 원시안적 계획을 수립하자는 것이다. 스마트 폰이 지난 10여년 사이에 세상의 변화를 가져와 잃어버린 것도 있지만 새로 발견한 것이 오히려 많지 않을까요? 기술의 변화를 통해 삶의 질을 고양시키는 절호의 기회라고 생각해야하지 않을까요?
오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.
본 연구는 2015~2021년 중국 환 발해만지역의 5개 성 및 도시의 관광 투입 및 생산 데이터를 기반으로 DEA-BCC와 DEA-Malmquist 지수를 사용하여 지역의 관광 효율성을 분석하고 지역경제 효율성에 기여하고 종합적인 효율성에 영향을 미치는 요인을 찾는다. 연구 결과에 따르면 이 지역의 종합 관광 효율성은 최고 수준인 88.9%에 도달했지만 여전히 일정한 발전 여지가 있으며 일반적으로 상하파동 모멘텀을 나타낸다. 관광의 전요소생산성은 전체적으로 'u'자 변동형 증가 상태이며 성장은 주로 기술 진보 변화의 기여에 기인하며 코로나19의 영향으로 2019~2020년 중국 환 발해만 지역의 전요소생산성은 거의 50% 감소하여 그러나 2021년 중국 정부의 각종 부양책 발표로 관광 효율성이 코로나19 이전 80%로 빠르게 회복되었다. 중국 환 발해만 관광업이 지역 경제에 미치는 영향의 결과로 볼 때 하북성은 특히 북경-천진-하북성 공동 개발 전략의 결과인 지역 경제에 상당한 기여를 했다. 위의 연구 결과를 바탕으로 지역 관광의 효율성을 높이고 지역 조화로운 발전을 촉진하기 위해 공급 구조를 최적화하고 혁신에 대한 투자를 늘리며 내부 협력을 강화하는 세가지 측면에서 제안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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