2012년 기준 산촌지역 임가소득은 도시근로자의 54.3%, 농가의 67.6%에 불과하며, 노동집약적인 1차 산업 위주의 임업은 부가가치 창출에 한계를 갖고 있다. 한편 우리사회는 여가시간 증가, 삶의 질을 강조하는 생활 방식이 자리하게 되면서 도시에서 벗어나 산림에서 체험하고 힐링을 하기 위한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 산림수요에 대응하여 기존에 1차 산업 위주의 임업 외에 부가가치를 증대시킬 수 있도록 종합적인 정책마련이 필요하다. 이를 위한 하나의 방안으로 산림치유를 활용한 사업이 전개되고 있다. 이에 본 연구에서는 산림치유를 이용한 산촌지역 경제 활성화 방안을 모색하고자 산촌지역에서 행해지는 산림치유시설의 특징, 프로그램 내용 등을 인터넷 조사와 현지 방문, 전문가 인터뷰를 수행하였다. 이후 인터뷰한 원자료를 Strauss & Corbin(1998)의 근거이론방법을 적용하였으며 NVivo11 프로그램을 활용하여 총 186개의 개념과 8개의 범주와 24개의 하위범주를 도출하였고, 산촌지역 경제 활성화를 위한 산림치유 적용 과정을 제시하였다. 본 연구는 산촌지역에 산림치유 적용방안을 위한 정책 제언을 제시함으로써 향후 정량적 연구의 토대를 마련했다고 할 수 있으며, 산림치유마을 조성·운영정책을 추진할 수 있는 기초자료를 제공했다는 점에서 연구의 의의가 있다.
본 연구는 스크린야구 이용자의 중요도 및 만족도 분석을 통해 이용의 개선점과 증진방안을 알아보기 위한 목적으로 수도권 소재 스크린야구 이용자 267명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 모든 통계적 유의수준은 α=.05로 설정하고 SPSS 21.0을 이용하여 빈도분석, 구성타당도를 검증하기 위해 탐색적 요인분석, 신뢰성 검증을 위해 Cronbachs' α 계수를 산출하였다. IPA(중요도-만족도)의 차이검증을 위해서는 대응표본 t-test를 실시하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 스크린야구에 대한 흥미로운 점으로 생생한 현실감, 실내, 음향효과, 게임방식 등으로 나타났고, 부족한 점으로 3D의 기능 저하, 입체감, 주자와 수비수를 조정할 수 없는 것 등으로 나타났다. 둘째, 스크린야구에 대한 마케팅믹스 4Cs의 중요도-만족도 간의 차이검증을 실시한 결과, 참여자 가치, 편리성에서는 부분적으로 유의한 차가 나타났고, 비용, 커뮤니케이션의 문항 간에는 모두 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 셋째, 스크린야구에 대하여 중요도-만족도에 대한 인식을 IPA분석 기법을 적용하여 마케팅믹스 4Cs의 관점에서 분석한 결과, I사분면은 현상유지 부분으로 건전한 여가선용, 필요시설의 구축, 이용자와 제공자 간의 의사소통 등의 속성, II사분면은 집중노력지향 부분으로 스크린야구 프로그램의 다양화, 1회 이용 및 시간대비 비용의 적절성 등의 속성, III사분면은 열등순위 부분으로 부대시설의 구비, 식음료 비용의 적절성 등의 속성, IV사분면은 과잉노력지양 부분으로 생활만족도 향상, 스크린야구의 규칙 및 절차 등의 속성이 포함되어 있다.
오늘날 대다수의 선진 국가들은 고령화 사회에 대비하여 자국의 노후소득보장 제도를 대대적으로 개혁해 오고 있다. 우리나라의 경우에서도 지난 2015년 사학연금제도의 개혁이 이러한 취지에 해당될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 고령화 사회의 문제가 단순히 노인부양비용의 증가 그 자체가 아니라, 평균수명의 증가에도 불구하고 늘어나게 된 노후의 삶에 대한 시간적 배분이 근로와 여가에 걸쳐 균형적으로 이루어지지 않고, 사회적 부양을 필요로 하는 노후의 여가만 일방적으로 늘어나고 있다는 점을 문제점으로 지적하였다. 따라서 이러한 차원에서 볼 때 고령화 사회의 문제는 생애근로기간의 연장을 통해서만 효과적으로 극복할 수 있을 것으로 생각된다, 하지만 이와는 반대로 개인별로 건강상태나 가족상황 등의 이유로 생애근로주기의 연장이 불가능한 사람들을 위하여 별도의 제도적 장치가 추가적으로 마련되어야 할 것이다. 종합해 보면, 고령화 사회의 노동시장 문제는 개인별로 다양한 욕구나 능력을 반영하여 각자에게 다양한 선택권을 보장해 줄 수 있는 방향으로 개선되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 고령화 사회에 대비하여 연금수급연령 상향조정의 필요성을 사학연금제도를 중심으로 살펴보고, 대신 그로 인해 발생할 수 있는 소득공백문제와 연금가입경력 공백문제 등 제반의 충격을 흡수할 수 있는 제도적 장치로서 점진적 퇴직제도의 도입방안을 제안하였다. 개략적으로 사학연금제도에 있어서 점진적 퇴직모형은 법정연금수급연령의 인상 일정에 따라 다음과 같이 운영하는 방안을 제안하였다. 먼저 법정연금수급연령이 60세로 유지되는 2022년까지의 단기적 대책으로서 여기서 점진적 퇴직의 자격연령은 모든 가입자에게 60세로 적용하도록 한다. 이 경우 가입자들의 신분구분에 따라 각각 교수 5년, 교원 2년(문제해결에 대한 정책적 의지에 따라 이행구간을 확장할 수도 있음) 그리고 교직원 0년의 조기의 점진적 퇴직이 허용되므로, 현재 교원이나 교수의 임용대란문제에 효과적으로 대응을 할 수 있는 장점이 있다. 다음으로는 2023년 이후 2033년 사이 법정연금수급연령의 인상단계에 해당되는 기간 동안의 대책으로서 여기서는 교수, 교원, 교직원에게 적용되는 정년연령과 매년도 법정연금수급연령 사이의 기간을 조기의 점진적 퇴직 이행구간으로 정하도록 한다. 그리고 이러한 이행구간에 상당하는 기간만큼 후기의 점진적 퇴직 이행구간을 별도로 설정하여 그에 적절한 혜택이 주어질 수 있도록 한다. 마지막으로 2033년 이후부터는 교수, 교사, 교직원의 신분구분 없이 모두에게 적용되는 사항으로서 65세를 기준으로 그 이전의 5년은 사학연금의 적용을 받는 조기의 점진적 퇴직 그리고 그 이후의 5년은 국민연금의 적용을 받는 후기의 점진적 퇴직이 이루어질 수 있도록 한다. 그리고 전체 10년의 점진적 퇴직 이행구간 동안 개인별로 퇴직시점이나 퇴직형태의 선택이 자유롭게 이루어질 수 있도록 하기 위하여 보험수리의 원칙에 입각한 감액률 또는 가산율의 엄격한 적용을 제안하였다. 그리고 고령계층이 자신의 근로시간을 단계적으로 단축할 수 있도록 하고, 그 과정에서 발생하게 되는 소득의 감소부분은 별도의 제도적 방법(가교연금, 시간가치적립계정 등)으로 충당하도록 하는 방안을 제안하였다. 나아가 점진적 퇴직제도의 운영방식은 근로시간의 단축뿐만 아니라 작업부담의 경감 등에 대해서도 인정을 해주도록 해줌으로써 임금피크제도의 기능과 연계가 가능할 수 있도록 할 것을 제안하였다.
하수재이용에서 전처리 막여과 공정은 완벽한 고액분리로 인해 후단 역삼투막 손상을 줄일 수 있는 공정으로 각광을 받고 있다. 일반적으로 막여과 공정은 여과->물리세정->충진->여과 와 같은 제막사에서 제공하는 운전 사이클에 맞춰 적용하고 있으며 유지세정 역시 1회/일 또는 1회/주 단위로 정해진 범위에서 수행되고 있다. 이러한 운전 방식은 시시각각 변화하는 막 유입수질에 적절하게 대응하지 못해 장기적으로 막오염 발생에 따른 생산수량 감소는 물론 막오염 제거를 위한 화학세정 주기가 짧아져 전체적인 생산수량이 감소하는 원인이 되고 있다. Raffine(2012)에 따르면 가역적 막오염의 경우 Flux 증가에 큰 영향이 없으나 비가역적 막오염은 Flux 증가에 따라 급격히 증가한다고 보고하고 있으며 이는 제한된 분리막 면적당 처리수 생산량을 증가시키기 위해 비가역적 막오염의 발생량을 줄이는 것이 필요하며 이를 위해 주기적인 강화역세(Chemical Enhanced Backwashing, CEB)가 도입되고 효율적인 유지세정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 당사에서는 일산에 있는 I 수질복원센터내에 25 m3/일 규모의 막여과 하수재이용 파일롯 플랜트를 설치하고 막여과 하수재이용 공정의 운영 효율을 높이기 위하여 W사에서 개발한 IntelliFluxControl(IFCr) 소프트웨어를 이용하여 하수재이용 막여과 성능을 확인 하였다. IFCr은 실시간으로 변화하는 수질에 따른 막오염 정도에 따라 역세 강도 및 빈도와 CEB 적용 정도를 변화시켜 분리막 운전의 효율을 높일 수 있는 운영 소프트웨어이다. I 수질복원센터의 하수 방류수를 막여과 유입수로 적용하여 40 LMH를 기준으로 IFCr을 적용하지 않은 경우 23.7일 운전 가능하였으나 IFCr을 적용한 경우 50일 연속 운전이 가능하였다. 또한 역세척수를 운전 기간 동안 약 50 m3을 사용한 반면 IFCr을 적용한 경우 이에 절반 수준인 24.1 m3 만 사용하여 회수율이 91%에서 95%로 증가한 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 기존의 제막사에서 제시하는 막 공정 운영방법을 탈피하여 분리막이 갖고 있는 성능을 최대한 끌어 올릴 수 있는 연구 결과라고 판단되며 향후 스케일 업 연구를 통해 실제 플랜트에 적용 가능성이 확인 될 경우 시설의 설치 막모듈 개수와 유지관리비를 동시에 절감할 수 있는 기술이 될 수 있을 것이다
정보 서비스를 제공하기 위한 기술은 계속 발전하고 있으며, 정보 서비스는 IT융합 트렌드를 바탕으로 계속 확대되고 있다. 그러나 많은 기관에서 채택한 경계 기반 보안 모델은 보안 기술의 효율성을 높일 수 있지만, 내부에서 발생하는 보안 위협을 차단하는 것은 매우 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제로 트러스트 모델이 제안되었다. 제로 트러스트 모델은 사용자 및 단말 환경에 대한 인증, 실시간 모니터링 및 통제 기능을 요구한다. 정보 서비스의 운영 환경은 다양하므로, 보안 침해 사고가 다양한 시스템에 동시에 발생하였을 때 이에 효과적으로 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는, 서로 다른 시스템으로 구성된 정보 서비스에 침해 사고가 발생하였을 때, 같은 보안 정책을 효과적으로 많은 시스템에 배포 할 수 있는 객체 참조 방식의 보안 정책 배포 시스템을 제안한다. 제안된 객체 참조형 보안 정책 배포 시스템은, 정보 서비스를 구성하는 시스템의 운영환경을 모두 지원 할 수 있음이 확인되었다. 또, 정책 배포 성능도, PC 보안 관리 시스템과 유사함이 확인되었기 때문에, 충분히 효과가 있다고 검증되었다. 다만, 본 연구는 보안 위협 대상을 사전 정의된 것으로 가정하였기 때문에, 보안 위협 별 침해 대상의 식별 방법에 대해서는 추가 연구가 필요하다.
전통적인 오프라인 중심의 상거래 방식은 온라인과 모바일 기술의 발전으로 인해 크게 변화하고 있으며, 이러한 변화는 구매 패턴에 관한 소비자 행동의 변화를 동반했다. 온라인 쇼핑의 성장에도 불구하고 몽골에는 여전히 '가공식품'과 같은 특정 제품군에서는 전통적인 오프라인 매장을 더욱 선호하고 있다. 이러한 온라인과 오프라인 채널의 공존과 기능 변화에 대응하기 위해서는 기존 채널에 대한 성과를 면밀히 분석해야 한다. 특히, 채널의 역할 전환 혹은 통합과 같은 새로운 전략을 수립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 몽골 유통 시장을 중심으로 오프라인 매장에 대한 매출, 이익, 판매량과 같은 성과 지표를 기준으로 군집분석을 실시하였으며, 각 군집의 특징을 주변환경과 비교하여 주요 특징을 발견하였다. 주요 군집에 속한 오프라인 매장의 성과 향상을 위해 온-오프라인 채널 간의 풀필먼트 허브 매장, 고객의 매장 체류 시간을 늘리기 위한 체험 매장, 그리고 매장 특성에 따라 서로 보완하여 트래픽을 증가시킬 수 있는 비관련 채널 간의 합병 등 세 가지 전략을 제안하였다. 이를 통해, 기존 유통 채널의 다변화와 함께 고객 경험 향상 및 수익성 개선을 달성할 수 있을 것이다.
지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R2, MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.
BIM 및 AR 기술은 실제 구조물에 3D 모델 및 정보를 투영하여 현장 내 필요 데이터에 손쉽게 접근할 수 있게 한다는 점에서 건설 산업의 생산성을 증진시킬 수 있을 것으로 평가되어왔다. 그러나 건설 품질관리 업무 내 AR 기술을 적용하기 위한 선행 연구는 대부분 건설 프로젝트 전반을 대상으로 수행되어 총괄적 현장관리 방안에 불과하며, 철근과 같은 부재 단위의 품질관리 내 AR을 적용한 일부 연구 사례 또한 단순 투영에만 집중되어 구체적인 품질점검이 불가한 것으로 확인되었다. 이에 본 연구에서는 철근 부재에 특화된 실무 적용 가능 수준의 BIM 기반 AR 품질관리 시스템 개발을 최종 목적으로 하였다. 본 시스템 개발을 위해 철도 건설 현장에서 활용하는 품질점검 리스트의 철근 점검 항목을 분석하고, 이들을 효과적으로 대응할 수 있는 AR 요소기술 4가지를 개발 및 탑재하였다. 실제 철도 교량 구조물을 대상으로 개발된 시스템을 검증하였으며, 그 결과 투영 안정성 저하 문제가 도출되었다. 이는 모델 경량화(simplification) 및 AR 기기 하드웨어 성능 향상을 통해 해결하였으며, 최종적으로 시스템이 정상적으로 구동되는 것을 확인하였다. 이후 현장 품질 전문가를 대상으로 개발된 철근 품질점검 시스템의 실무 적용성 평가를 실시하였으며, 현행 철근 점검 방식 대비 AR 시스템 활용 시 점검 효율성이 증가할 것으로 평가되었다.
해양수산부는 2016년부터 2020년까지 국제사회의 이내비게이션 도입에 선제적으로 대응하고 어선 등 소형선박의 해사안전 증진을 위해 "초고속 해상무선통신망(LTE-M)" 구축을 포함한 한국형 이내비게이션 구축사업을 추진하였으나, 초고속 해상무선통신망의 활용 관점에서 특정 목적에 한정하는 등의 한계점이 식별되었다. 이에 따라 통신망의 활용성 증대를 위해 사용자를 대상으로 설문 조사 및 인터뷰를 수행한 결과, 망 활용의 범위 확대, 망 활용 대상 확장, 망 활용 방식 다각화, 그리고 규제 완화 측면에서의 법·제도적 개선 사항을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출한 사용자 요구사항을 기반으로 하여 향후 관련 법제 정비방안에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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