한국을 방문하는 외국인들은 매년 증가하고 있고 방한 목적 중 식도락관광이 3위에 오를 만큼 세계에서 한국 음식은 위상이 높아지고 있다. 하지만, 한국에서의 알레르기 성분 표시는 법적 의무가 아니기 때문에 대부분의 한식당에서는 이를 표시하지 않고 있고 알레르기가 있는 외국인 관광객들은 한국 음식 섭취에 있어서 상당한 위험과 불편함을 부담하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝을 활용하여 사진 촬영만으로 쉽고 정확하게 알레르기 성분을 제공하고자 사물 이미지 데이터 전처리를 위한 HSV(Hue, Saturation, Value) 데이터 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이미지의 HSV의 평균 및 분산, 표준편차를 통해 불필요한 데이터를 제거한다. 성능평가에서는 비빔밥, 불고기, 제육볶음 등 사진 약 500장의 데이터 셋을 구성하여 HSV의 평균 및 분산을 통해 이미지를 제거하는 방식으로 구축한 데이터 셋을 TensorFlow를 통해 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과, 제안하는 기법으로 구축한 데이터 셋은 최소 15%에서 최대 25% 높은 정확도와 최소 37.96%에서 최대 42.85% 높은 정도 낮은 학습시간을 보여주었다. 향후 HSV를 활용한 데이터 전처리 기법은 더 많은 데이터를 통해 더욱 구체적인 성능 분석이 필요하다. 또한, 실질적인 개발 및 구현을 통해 제안하는 데이터 전처리 기법의 더욱 현실적인 검증이 필요하다.
캠퍼스플랜은 대학의 공간적 가치와 특성, 정체성을 포함한다. 세계적으로 친환경에 대한 인식이 높아지면서 캠퍼스 정책과 플랜에도 그린캠퍼스 논의와 실행, 인증이 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 캐나다 UBC의 지속가능한 캠퍼스플랜을 통해 그린캠퍼스 인증제와 별도로 UBC가 추구하는 지속가능한 대학캠퍼스 장책 및 공간, 실천전략으로서 건축적용 사례를 분석한다. 이를 통해 캠퍼스플랜의 지속가능한 방향과 건축의 실천요소들을 도출하고자 한다. 결과, 첫째, 개별 건축물과 전체적인 목표와 부합성이 중요했다. 대학은 지속가능한 캠퍼스를 만들기 위한 목표설정 및 전략적인 실행체계가 필요하다. 둘째, 초기 단계에서 각 분야의 전문가 또는 이해관계자들의 참여형 디자인샤렛을 통한 가이드라인의 설정과 제도적 계획과정이 필요했다. 셋째, 완공 후 건축물의 실시간 에너지 사용량의 비교, 검증 모니터링과 이것의 피드백을 적용하는 선순환 구조체계가 필요했다. 본 연구는 지속가능한 도시의 리빙랩 개념으로서 캠퍼스정책과 플랜이 필요하다는 의도를 갖는다. 또한, 국내 대학의 상황에 부합하는 지속가능성의 목표와 실행방안 수립 모색에 근거가 될 수 있다는 점에서 의미가 있다.
수 세기에 걸쳐 대학이 성장함에 따라 이는 주변의 커뮤니티와 더욱 밀접한 관련을 지으며 발전하거나 변화하게 된다. 초기의 작은 도시는 19세기를 통해 산업화를 겪고 중심지로 발전하게 되며, 대부분의 도시들은 대학을 중심으로 산업과 연구의 기조를 형성하고 이는 문화적으로 다양한 인구의 밀집지를 이루는데 한 근간이 되어왔다. 대학을 중심으로 구성되어 있는 커뮤니티는 그 자체가 하나의 작은 도시구조의 모습을 띄며, 대학과 인근 지역은 협조, 혹은 마찰을 공유하며 성장하고 변화한다. 많은 미국의 대학들이 대학의 성장과 함께 필요한 건물과 시설을 확장하고 개발하면서, 이로 인해 빚어지는 교통량의 증대와 기존 오픈스페이스의 손실 등 성장관리에 귀추를 두고 기존 지역과의 융화를 꾀하며 발전을 추구하고 있다. 하버드 대학의 북쪽 캠퍼스 개발의 사례를 통해 지역개발의 한 단편으로서 캠퍼스 개발계획은 어떠한 의미가 있는지 살펴보고자 한다.
오늘날 대학환경은 과거에 비해 급변해 가고 있다. 특히, 대학경영의 어려움을 극복하기 위해서 경쟁력 강화 방안과 이미지 제고와 같은 중장기 발전계획을 수립하고 있다. 이에 많은 대학에서는 유비쿼터스 캠퍼스 (Ubiquitous-Campus) 구축을 통한 대외적인 대학이 미지 제고와 학생에게 보다 편리한 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 그러나 유비쿼터스 캠퍼스에 대한 기대가 커지고 있음에도 불구하고, 현재의 시스템은 학생들의 IT(Information Technology) 실태를 파악하지 못했거나 활용실태 분석을 위 한 기본환경을 제공하지 못하고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 기술 중심적인 유비쿼터스 캠퍼스 구축 되어야만하며, 이에 못지않게 학생의 IT 인프라 활용분석과 새롭게 요구되는 서비스 구축을 통해 실질적으로 활용할 수 있는 유비쿼터스 캠퍼스 모델이 요구되고 있는 실정이지만, 급변해 가고 있는 대학환경에서 최적화된 유비쿼터스 캠퍼스 모델을 구현하는데 한계가 있다. 이에 본 논문은 유비쿼터스 캠퍼스 구축의 핵심요소인 학습자 분석을 위한 통합분석 데이터베이스 기반의 U-학습, U-취업, U-출력, 개인정보 제공이력 서비스를 통해서 학생이 중심이 되는 유비쿼터스 캠퍼스 모델에 대해 연구하였다.
대학캠퍼스는 여러 개의 건물로 구성된 하나의 소도시이자 막대한 에너지를 사용하며 많은 학생들이 향후 친환경에 대한 인식과 실천방향을 제시할 수 있는 마지막 기회이다. 또 교육시설은 교육이 행해지는 물리적인 공간과 사용자가 동시에 접할 수 있는 건물의 형태라는 점에서 특히 그린캠퍼스는 중요점을 가진다. 본 연구의 목적은 한국의 그린캠퍼스의 정책과 평가기준, 미국의 AASHE의 정책과 국제기구인 UNEP, ISCN-GULF의 그린캠퍼스 평가기준과 항목들을 비교분석하여 한국대학의 그린캠퍼스 조성의 활성화와 그린캠퍼스 인증 시행에 대비한 문제점을 도출하고 정책방향을 제시하는데 있다. 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 한국 그린캠퍼스 평가기준에서 개별 건축물의 경우 현재는 G-SEED에 의존한다. 하지만 인증의 시행을 위해 전체 건축물 총 연면적 대비 G-SEED인증 건축물 연면적의 비율로 평가항목을 마련하여 차등점수를 부여하여야 한다. 둘째, 한국의 그린캠퍼스 평가기준은 캠퍼스별 특성을 살릴 수 있도록 전체 평가항목의 수를 늘려서 평가항목과 점수를 신청 캠퍼스의 특성에 부합되게 선택할 수 있도록 개선되어야 한다. 셋째, STARS의 비교에도 나타나듯이 한국은 다른 친환경 건축물 인증과의 차별화를 위해 그린캠퍼스의 교육부문 평가영역에서 대학의 지속가능한 교육과정개발의 피드백이나 결과물의 관리와 이에 대한 명확한 보상을 보장하는 평가항목이 필요하다.
다양한 지형공간과 시설물이 공존하는 대학캠퍼스를 입체적으로 보여주고 그 시설물을 관리하기 위해서는 2차원 평면적 요소와 결합된 3차원 이상의 공간정보의 생성은 매우 중요한 캠퍼스 관리의 선택요소로 등장하고 있다. 이를 위하여 현재 사용가능한 지형도와 시설도 및 영상자료를 정확한 위치정보로 추출 또는 변환하여 지형공간 내에 존재하는 도로, 건물, 기타 시설물을 입체적으로 중첩함으로서 3차원 이상의 입체적 효과는 물론 부분적으로는 이동접근이 가능한 시뮬레이션 작업을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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