유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 기존 컴퓨팅 환경에서의 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아니라 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 이에 따라서 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황 인식서비스가 중요한 요소로 자리잡고 있다. 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어로부터 전달된 상황 정보를 해석할 수 있어야 한다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 연구에서는 계층적 상황 온톨로지 관리 모델을 제안하고 이를 이용한 상황 인식 서비스 미들웨어를 설계한다. 제안한 모델은 상황 인식 서비스가 실행 중에 필요로 하는 상황 정보를 동적으로 추가할 수 있도록 함으로써 보다 유연하게 상황 인식 서비스를 운용할 수 있도록 지원한다. 또한 상황 온톨로지의 동적인 변화로 인해서 센서로부터 얻은 데이터를 상황 정보로 추론하는 과정에서 발생할 수 있는 상황 모호성(Context Uncertainty)을 해결하기 위해서 상황 충돌 해결 모델을 정의한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
최근 원격탐사영상을 이용한 서비스들(환경감시, GIS, 기상정보, 자원탐사 등)에 대한 연 구가 활발해짐에 따라, 원격탐사영상을 지정된 수신국에 등록하고, 처리하는 것이 아니라, 네트웍 을 이용해서 실시간정보를 서비스하거나, 다양한 전문지식을 가진 원격탐사영상 사용자 스스로 개별적인 원격탐사영상처리를 수행하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 실시간에 원격탐사 영상처리를 할 수 있는시스템 구조를 제안하고, 기존의 시스템에서 처리하지 못했던 여러가지 문 제점들, 즉, 사용자가 직접 원격탐사영상을 처리할 수 없다는 점과 방대한 크기의 원격탐사영상으 로 인한 네트웍 트래픽의 낭비라는 측면을 고려하여, 현재 보편화된 인터넷을 이용하여 사용자와 수신국간의 대화식 통로를 만들고, Java 언어를 이용하여, 수신국의 영상을 효율적으로 처리할 수 있도록 사용자들이 빈번하게 사용하는 영상처리기법들을 구현하였으며, 수신국의 방대한 원격탐 사 영상을 효율적으로 관리하기 위해 객체관계형 데이타베이스 관리시스템을 이용해서 서비스를 구현하였다. 구현된 시스템은 LAN 환경에서 Netscape 웹브라우저와 IllustraDBMS를 이용하였으 며, 서비스 응답시간 측면에서 만족할 만한 성능을 보였다.
기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가하는 추세에 따라 기저유량 확보 및 수질 개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용·관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 지하수 및 기저유량 확보 및 수질 개선을 위해서는 지표-지하수 통합 관리가 필요하며 이를 기반으로 지하수 및 기저유량 변동에 대한 인과관계 파악 및 구체적인 조사가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지표-지하수에 대한 계절적·시공간적 변동성을 잘 모의할 수 있는 통합 모델을 기반으로 지하수위 변동을 포함한 물수지 분석과 장·단기 유출해석이 정량적으로 분석하고자 하였으며, 평창군 대화면, 만대지구, 신둔천 유역을 대상으로 간벌, BMP, LID를 비롯한 다양한 시나리오에 따른 기저유량 및 수질변화 그리고 오염특성 파악을 수행하였다. 본 연구에서는 지표-지하수 통합 모델링을 위하여 SWAT-MODFLOW 모형을 활용하였으며, 간벌 시나리오의 경우 모형 Source code를 수정하여 간벌의 효과를 모의할 수 있도록 수정하였다. 또한 BMP와 LID의 경우 각 HRU별로 저감시설에 대한 효율 및 매개변수 조정을 통해 효율을 모의하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 지표 모형의 경우 DEM, 토지이용도, 토양도를 활용하였으며, 지하수 모형의 경우 지하수기초조사자료에 수록된 수리전도도, 비산출율, 비보유율 조사결과를 활용하여 입력자료를 구축하였다. 그 결과 간벌시나리오의 경우 건기시 최소 6.7% 이상의 하천유량, 22.56% 이상의 기저유량, 그리고 0.3 m 이상의 지하수위 확보가 가능한 것으로 나타났다. BMP의 경우 유역면적의 약 7%에 BMP가 설치된 것으로 나타났으며, 이에 따른 하천 말단 SS저감효율은 6.7%로 나타났으나 유량에서는 큰 차이를 나타내지 못하였다. 마지막으로 LID시나리오의 경우 적용 소유역의 강우시 평균유량이 약 29% 감소하였으며 건기시 평균 기저유량이 약 44%이상, 평균 BFI는 약 0.13 증가한 것으로 나타났다.
바덴-뷔르템베르크주는 독일에서 가장 강력한 지역경제를 보유하고 있으며, 독일과 유럽에서 가장 혁신적인 지역 중 하나로 알려져 있다. 클러스터는 바덴-뷔르템베르크주의 혁신 전략에서 중추적 역할을 해 왔다. 이 논문은 바덴-뷔르템베르크주의 현대 클러스터 정책을 분석하는 것을 목표로 한다. 바덴-뷔르템베르크주의 클러스터 정책은 클러스터의 형성뿐만 아니라, 혁신 네트워크 활동을 체계적으로 지원해 왔다. 클러스터 정책은 특히 다양한 산업 및 기술 간의 협력 장려와 국제화를 위한 조치를 추진하는 데 초점을 맞추었다. 바덴-뷔르템베르크주의 클러스터 정책의 주요 목표는 클러스터 관리를 전문화하고, 클러스터의 품질을 제고하는 것이었다. 바덴-뷔르템베르크주의 클러스터 정책은 상향식 접근방법을 채택하여 대화를 촉진하기 위해 다양한 조치와 수단을 활용해 왔다. 또한 바덴-뷔르템베르크주의 클러스터 정책은 산업 클러스터 육성 전략을 개발하고 다양한 조치를 시행하는데 책임을 맡은 전담 클러스터 관리기관을 설치하여 운영해 오고 있다.
남한내 72개 기상관서에서 관측, 보관중인 일기상자료는 농업적 활용가치가 높은 신뢰성 있는 기후자료이지만 농업분야의 연구 및 기술지도 종사자들이 쉽게 접근하기 어려워 지금까지 그 활용도가 낮았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 현재 그 사용인 보편화된 개인용 컴퓨터를 이용하여 이들 기후자료의 검색과 분석작업을 용이하게 수행할 수 있는 기후자료 관리체계를 개발하고자 본 연구를 수행하였다. 기후자료 베이스로는 1960년부터 1991년까지 축적된 기상청 소속 72개 기상대 및 기상관측소의 매일 평균, 최고, 최저기온, 상대 습도, 평균풍속, 최대풍속, 증발량, 강수량, 일조 시수, 운량 및 풍향자료를 기본으로 하였으며 이들로부터 주간 및 월간 기후자료베이스를 생성하였다. 자료관리체계는 한글대화식으로 운영되며 사용자가 진정한 기간동안의 일간, 주간 및 월간 자료를 조건없이 표출하는 표준검색기능과, 사용자가 지정한 기간내 자료 가운데 사용자가 지정한 기상조건에 부합되는 자료만을 검색할 수 있는 선택 검색기능을 갖고 있다. 또한 일간자료로부터 주요 농업기후지수인 생장도일과 증발산위를 계산하는 기능도 갖고 있다. 모든 검색자료는 모니터 화면, 프린터, 혹은 아스키 데이터 화일로 출력시킬 수 있어 검색자료의 심층분석에 직접 사용할 수 있다. 관리체계의 사용환경은 브이지에이 그래픽 카드가 장착된 아이비엠 개인용 컴퓨터 호환기 종으로서 모든 지점의 자료를 검색하기 위해서는 50메가바이트 이상의 하드디스크 사용영역이 확보되어야 한다. 프린터 출력은 엡슨계열의 도트매트릭스형이면 가능하다. 본 기후자료 관리 체계는 기능별 프로그램 모듈이 독립적으로 작성되어 있으므로 향후 기능의 수정, 보완, 추가작업이 지속적으로 이루어 질 수 있으며 자료베이스 구조 역시 범용 자료관리언어를 사용하여 생성하였으므로 새로운 자료도 용이하게 추가시킬 수 있다.
보건의료데이터의 질적 수준을 향상시키기 위해서는 데이터 질 관리 알고리즘을 개발할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 질환의 유병률, 입원율이 높은 고혈압 환자의 당뇨질환 동반에 관련된 데이터 질 관리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 2011년, 2012년 퇴원손상심층조사 자료 중 고혈압 환자 61,199건을 추출하여 분석대상으로 하였다. 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 방법과 Outlier Detection 방법론을 통해 데이터 질 관리 알고리즘 개발한 결과 고혈압 환자가 당뇨병을 동반상병으로 가지는데 영향을 미치는 요인으로는 성별, 연령, 당뇨병성 사구체 장애, 당뇨병성 망막병증, 당병성 다발성 신경병증 등이 있었다. 의사결정나무 결과에 따라 당뇨병을 동반상병으로 가질 확률 값이 80% 이상이거나, 20% 이하인 집단을 Outlier(극단치)로 정의하고, 고혈압 환자의 당뇨 동반에 대한 극단치를 가지는 6개 집단을 발견하였다. 이와 같이 Outlier(극단치) 집단에 포함되는 실제 데이터를 확인하여 데이터의 질적 수준을 향상 시킬 필요가 있다.
사용자 의도 예측 기술은 음성인식기의 탐색 공간을 줄이기 위한 후처리 방법으로 사용될 수 있으며, 시스템 의도 예측 기술은 유연한 응답 생성을 위한 전처리 방법으로 사용될 수 있다. 이러한 실용적인 필요성에 따라 본 논문에서는 화행과 개념열의 쌍으로 일반화된 화자의 의도를 예측하는 통계 모델을 제안한다. 단순한 화행 n-그램 통계만을 이용한 기존의 모델과는 다르게 제안 모델은 현재 발화까지의 대화 이력을 다양한 언어 레벨의 자질 집합(화행과 개념열 쌍의 n-그램, 단서 단어, 영역 프레임의 상태정보)으로 표현한다. 그리고 추출된 자질 집합을 CRFs(Conditional Random Fields)의 입력으로 사용하여 다음 발화의 의도를 예측한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안 모델은 사용자의 화행과 개념열 예측에서 각각 76.25%, 64.21%의 정확률을 보였다. 그리고 시스템의 화행과 개념열 예측에서 각각 88.11%, 87.19%의 정확률을 보였다. 또한 기존 모델과 비교하여 29.32% 높은 평균 정확률을 보였다.
이 연구는 기계설계 분야의 중견엔지니어 한 사람을 중심으로 그가 수행하는 구체적인 과업은 무엇이며 그와 관련하여 이루어지는 학습은 무엇인지, 일터에서 이루어지는 직무관련 학습의 맥락은 무엇인지 내러티브 연구방법에 의해 탐구하였으며, 이것이 공학교육에 주는 시사점을 논의하였다. 연구결과 연구참여자는 취업 후 수입대체를 위한 초창기 반도체 검사장비 개발을 위해 독립적으로 개발할 장비에 관한 기초지식을 습득하고 장비의 개념설계를 하였으며, 볼 타입 반도체 검사장비개발 동료들과 함께 장비의 구체설계를 하였고, 근무하던 회사의 폐업 후 잔류 엔지니어들과 함께 창업, 인터뷰 당시 이 기업의 경영자로 일하였다. 그가 엔지니어로서 수행한 주요 실무는 공학적 문제해결이었으며, 비형식적 학습의 과정이었다. 그는 실무수행 과정에서 프로젝트 관리, 자기주도적 과업수행, 기능분석, 추론과 검증, 긴밀한 협동, 대화와 토론, 시행착오, 암묵적 경험지식의 체계화, 총체적 사고, 환경변화의 지각과 기술수요 예측, 인간관계와 업무의 조화, 리더십 등을 경험하였다. 이를 바탕으로 공학교육이 프로젝트 학습, 자기주도적 학습, 대화와 토론 능력 교육을 위한 협동학습, 성찰학습, 실무적 경험을 이론화하는 학습, 인간관계와 리더십 교육 등을 강화해야 한다는 시사점을 얻었다.
본 연구는 무역과 노동기준의 연계에 있어 미국과 EU의 FTA에 나타난 노동장(chapter)을 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 비교적 단기간에 효과가 나타나는 관세철폐와 달리, 노동기준의 조율은 장기간에 걸친 제도변화 및 규제의 수렴현상을 일으킬 수 있으며, 경제뿐만 아니라, 사회적 변화까지 수반하기 마련이다. 미국은 북미자유무역협정 이후 양자 FTA를 추진함에 있어 위반 시 제소와 벌금부과까지 가능한 구속력 있는 노동조항을 포함시켜왔고, 이에 반해 EU가 체결한 FTA의 노동장은 대화 또는 협력에 기반을 둔 권고적 조항을 중심으로 형성되어 왔다. 이와 같은 차이는 양측이 갖고 있는 FTA 추진의 목적, 국내법 및 운영체계와 같은 국내적 상황이 복합적으로 작용한 결과이다. 한국은 양측과 동시에 FTA를 발효시켰고, 한국기업의 해외노무관리가 점차 중요해짐에 따라 향후 국제적인 무역-노동기준 연계 논의에 더 많은 영향을 받게 될 것이다. 한·미 FTA의 이행을 살펴보면, 한국이 ILO 협약 등 국제기준을 대부분 준수하고 있다는 점에서 양측 간에 큰 문제가 불거질 것으로 예상되지는 않으나, 한국의 노사관계법과 노사관계 관행이 미국식과 맞지 않을 경우 문제가 발생할 수 있다. 한·EU FTA는 이행과정에서 양측이 정부는 물론, NGO를 포함하는 시민사회 간의 대화를 실시할 것을 규정하고 있어서, 비록 구속력은 없으나, 지속적인 외압으로 작용할 수 있다. 이러한 점을 감안할 때 한국은 FTA를 통해 미국과 EU의 노동규제로부터 끊임없이 직간접적인 영향을 받을 것으로 예상된다.
최근 의료 현장은 전자의무기록, 전자건강기록 등의 의료 기록을 전산화하여 저장하고 관리하는 시스템이 의무적으로 적용되거나 전체 의료 현장에 보급되어 환자 개개인의 과거 의료 기록을 추가적인 의료 행위에 활용하고 있다. 그러나 일반적인 의료 문진 및 상담 간 발생하는 의료진과 환자 간의 대화는 별도로 기록되거나 저장되지 않고 있어 추가적인 환자의 주요 정보는 효율적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 따라, 의료 문진 현장에서 발생하는 의료진과 환자와의 대화를 저장하고 이를 텍스트 데이터로 변환하여 주요한 문진 내용만 자동으로 추출, 요약하여 정보화하는 음성인식과 자연어 처리 딥러닝을 통한 의료상담 요약문을 자동으로 생성하는 전자의무기록 시스템을 제안한다. 본 시스템은 의료 종사자와 환자의 의료 상담 내용의 인식과정을 거쳐서 텍스트 정보를 획득한다. 이렇게 획득된 텍스트를 복수의 문장으로 구분하고, 생성된 문장에 포함된 복수 키워드의 중요도를 산출한다. 산출된 중요도를 기반으로 복수의 문장에 순위를 매기고, 순위를 기반으로 문장들을 요약하여 최종 전자의무기록 데이터를 생성한다. 제안하는 시스템 성능은 정량적 분석을 통하여 우수함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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