최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.
본 연구는 서울 시내 5개 대학병원의 의무기록 관리자들이 생각하는 전자의무기록시스템 구현 시 기록관리 메타데이터 표준 요소의 중요도를 설문조사하였다. SPSS 20.0(ver)을 이용하여 중요도 점수는 5점 척도의 평균으로 도출하여 순위를 정하였고 응답자 특성에 따른 중요도 차이를 분석하였다. 90%의 응답자가 국가기록원에서 기록관리 메타데이터 표준을 고시하고 있음을 모르고 있었다. 가장 중요도가 높은 요소는 '비밀등급 설정' 이었으며 '의무기록 접근행위종류', '내부직원 권한 설정', '의무기록 이용접근자' 요소가 그 다음 순위를 보여 기록정보보호 측면에서의 관리 기능 강화를 필요로 함을 알 수 있다. 개인 프라이버시 보호를 위하여 '외부공개'는 중요도가 낮은 관리요소로 평가되었으나, 전자의무기록 도입 7년 이상인 기관의 관리자들은 7년 미만의 관리자 보다 유의하게 이 세 가지 요소의 중요도를 높게 평가하였다. 이는 정보 축적에 따라 의학연구, 의학교육 등에서의 정보 이용에 대한 관리 기준과 시스템상의 적용이 필요함을 보여준다.
Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.
수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.
본 연구는 사이버대학 성인학습자의 모바일러닝 시스템 활용실태를 분석하고 이들의 모바일러닝 관련 인식이 학업성취도에 미치는 영향을 탐색하였다. 2013학년도 1학기 국내 한 사이버대학에 등록한 재학생중 1,118명을 연구대상으로 선정하여 이들의 인구학적 정보, 모바일러닝 활용실태 및 이에 대한 인식수준(모바일 자기효능감, 용이성, 유용성, 만족도), 학업성취도를 수집하여 분석에 활용하였다. 연구목적에 따라 연구결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 연구대상자들은 선행연구의 결과와 비교할 때 최신 모바일기기를 활용하여 보다 적극적으로 모바일러닝에 참여하는 것으로 나타났다. 또한 학습보조자료의 제공, 동영상강의에 대한 확충 등이 보완사항으로 제시되었다. 둘째, 연령이 높은 연구대상자들의 모바일러닝에 대한 전반적 인식수준이 낮은 집단에 비하여 높은 것으로 나타났다. 셋째, 현 상황에서 모바일러닝 관련 변인이 학업성취도에 기여하는 정도는 제한적이었다. 특히 모바일러닝의 유용성과 학업성취도 간 관계를 고려할 때 모바일러닝의 질적 수준을 높이기 위한 노력이 꾸준히 이루어져야 할 것으로 보인다.
우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2~4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.
이 연구의 목적은 사범대학 및 학과별 수준의 인증 시스템에서 제시한 인증 영역 및 요소에 대한 사범대학 재학생이 인식하는 중요도를 조사하여 개선방안을 제시하는 것이다. 이를 위한 구체적인 목표는 첫째, 인증 영역 및 요소에 대한 학과별 중요도 차이를 확인하며, 둘째, 인증 영역 및 요소에 대한 학년별 중요도 차이를 확인하는 것이다. 본 연구의 대상은 A대학교 사범대학 재학생 전체를 모집단으로 하였으며, 10개 학과 758명이 중요도에 대한 설문 조사 대상이다. 설문 조사지는 총 800부를 배포하였으며, 회수된 설문지는 299부로 회수율은 37.3%로 나타났다. 설문 조사 분석 결과를 바탕으로 주요 결론을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 학과별로 교직 인성 영역에서는 교직 적성 검사, 사회적 지능계발 프로그램 이수에 대한 중요도의 차이가 나타났으며, 교수 전문성 영역에서는 전공별 교과교육 과목 이수, 전공별 교과내용 과목 이수, 수업 실연 경진대회 참가에서 중요도 인식의 차이가 나타났다. 학생지도 전문성 영역에서는 창의 인성 계발 관련 교육 프로그램 이수, '교육실습'과목 이수에 있어서 학과별로 중요도에 차이가 나타났다. 정보 사회 소통력에서는 제2외국어 최소 점수 획득에 대해서 낮은 중요도를 보였다. 둘째, 학년별로는 1학년 재학생이 교직과정 구성의 타당성, 교육과정의 충실성, 교육과정의 우수 교원 양성에의 타당성, 졸업자의 교원 직무 수행 능력 함양, 사범대학 교육과정의 우수 교원 양성 적절성에 대해서 타 학년에 비해 높게 인식하는 것으로 나타났다. 특히 4학년의 경우 우수 교원 양성을 위한 새로운 제도의 필요성을 가장 높게 인식하는 것으로 나타났다.
최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간의 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 이처럼 DNA 마이크로어레이 기술은 복잡한 생물체를 이해하는 새로운 방향을 제시해주게 되었다. 따라서 이러한 기술을 통해 얻어진 대량의 유전자 정보들을 효과적으로 분석하는 방법이 시급하다. 본 논문에서는 실험용 데이터로 하버드대학교의 바이오인포메틱스 코어 그룹의 샘플데이터 이용하여 마이크로어레이 실험에서 다양한 원인에 의해 발생하는 잡음(noise)을 줄이거나 제거하는 과정인 표준화 과정을 거쳐 특징 추출방법인 베이지안 알고리즘 ASA(Adaptive Simulated Annealing) 방법을 이용하여 데이터를 2개의 클래스로 나누고, 정확도를 평가하는 시스템을 설계하고 구현하였다. Lowess 표준화 후 98.23%의 정확도를 보였다.
본 연구는 국내 대학 및 소속을 두고 있는 한국 IS 연구자의 연구실적을 측정하였다. 본 연구자들은 선행연구에 기반해 MIS Quarterly(MISQ), Information Systems Research(ISR), Journal of Management Information Systems(JMlS), Journal of the Association for Information Systems(JAIS), European Journal of Information Systems(EJIS), Information Systems Journal(ISJ), Decision Support Systems(DSS), Communications of the Association for Information Systems(CAIS), Information and Management(I&M), Journal of Strategy Information Systems(JSlS), Journal of Information Technology(JIT) 11 개 선도 저널을 선정하였고, 2007년부터 2009년까지 출판된 한국 IS 연구자의 논문을 싸이언토메트릭 기법을 통해 측정하였다. 본 연구결과는 한국 IS 연구자의 우수한 연구실적에 대한 정보를 제공함으로써 우수 연구자의 파악 및 채용 정보 획득에 도움을 줄 것이고, 더불어 신입생 유치에 있어 학교와 학과의 우수성을 홍보하는데 자료를 제공해 줄 것이다. 본 연구는 한국 IS 연구자의 연구실적 측정에 대한 연구가 드믄 실정에서 연구의 독창성이 존재하며, 한국 IS 연구자의 논문 출판 추세를 이해하는데 도움을 제공할 것이다.
현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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