• 대한감각통합치료학회지
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• 제21권1호
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• pp.47-58
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• 2023

목적 : 본 연구는 국내 아동 작업치료영역에서 기관별 사용하고 있는 평가도구 사용 현황 및 실태에 대하여 조사하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 국내 아동작업치료사 67명을 대상으로 진행하였다. 설문지구성은 Lee, Hong과 Park(2018)와 Kim(2015)의 연구에서 사용된 설문문항을 아동평가도구 내용에 맞추어 수정·보완하여 사용하였다. 데이터 수집은 편의표본추출방법을 사용하여 3주 동안 Google 설문지를 배포하였다. 연구 분석은 일반적 특성, 평가관련정보, 평가도구 사용현황, 지식수준 및 교육 참여 욕구를 검증하기 위해 기술통계와 빈도분석을 사용하였으며, 평가도구 현황은 t-test를 사용하였다. 기관별 평가도구 사용은 Excel을 통해 분석하였다. 결과 : 기관별 사용하는 평가도구 수는 복지관이 11.1개로 가장 많았고 기관별 평가도구 사용 현황의 경우 대학병원이 Jebsen-Taylor hand function test를 재활병원은 Functional Independence Measure for children을 가장 많이 사용하였으며 의원, 센터, 복지관, 어린이집은 순서 간의 차이는 있으나 Sensory Profile과 임상관찰 사용빈도가 많았다. 평가도구에 대한 지식수준과 교육참여 욕구에 대한 문항에서는 응답자의 30명(44.8%)이 교육을 이수하지 않았으며, 42명(62.7%)이 대체로 자신의 지식수준을 낮게 평가하고 있었다. 매뉴얼 기반에 평가도구 사용의 중요성 질문에 66명(98.6%)이 긍정적인 답변에 응하였고, 66명(98.6%)이 평가도구 전문교육이 필요하다고 응답하였다. 결론 : 본 연구를 통하여 국내 아동작업치료영역 기관별 사용되고 있는 평가도구의 사용 현황 및 실태를 파악할 수 있었으며 이를 통해 기관별 다양한 평가도구 도입 및 다양한 평가도구 교육 마련을 위한 기초적인 근거자료가 될 것으로 기대된다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.97-112
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• 2023

연구 배경: 현대 사회에서 공공디자인의 중요성은 도시 기능과 시민의 삶의 질 향상에 기여하는 데 크게 자리 잡고 있다. 공공시설물은 사용자의 접근성을 높이고, 편리함과 안전성을 제공함으로써 사용자 경험을 풍부하게 하며, 도시의 가치를 높이는 중추적 역할을 해왔다. 이 연구는 공공시설물의 중요성을 인식하고, 도시가 직면한 문제들을 해결하고 지속 가능하며 포용적인 도시로 나아가는 데 있어서 스마트 공공시설물의 발전 가능성을 탐구한 것이다. 연구 방법: 문헌 연구는 스마트 공공시설물에 대한 기존 이론과 연구 결과를 종합적으로 검토한다. 사례 연구는 국내외 도시에서 구현된 스마트 공공시설물의 실제 사례를 분석해 효과, 사용자 만족도, 개선점 등을 도출한다. 분석 및 논의를 통해 사례 연구의 결과를 분석하고, 스마트 공공시설물 발전 가능성에 대해 논의한다. 연구 결과: 스마트 공공시설물이 도시 관리, 에너지 효율성, 안전, 정보 접근성 등 여러 면에서 긍정적인 변화를 불러오고 있음을 확인했다. 또한, 도시 관리 측면에서는 최적화되고, 사회적 포용성, 환경 보호, 시민 참여 촉진, 그리고 기술적 혁신을 촉진하는 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 변화는 도시의 물리적 공간과 디지털 기술이 결합한 새로운 도시 형태를 창출하며, 도시의 삶의 질을 향상한다. 결론: 이 연구는 스마트 공공시설물의 서비스 및 디자인 측면의 시사점, 현황과 기능, 그리고 도시환경 및 시민의 삶에 미치는 영향을 탐구했다. 결론적으로, 스마트 공공시설물은 도시 관리의 최적화, 에너지 효율성 향상, 정보 접근성 증진, 사용자 중심의 디자인, 상호작용 증대 및 사회적 포용의 긍정적인 변화를 불러왔다. 기술혁신과 공공시설물의 통합으로 도시를 효율적이고 능동적으로 만들며, 데이터 기반 의사결정과 최적화된 서비스 제공을 가능케 했다. 이러한 발전은 도시의 물리적 공간과 디지털 기술의 결합을 통해 새로운 형태의 도시환경 창출을 가능케 한다. 스마트 공공시설물의 발전은 도시 개발의 방향을 제시하며, 미래의 도시는 더 지능화되고 능동적이며, 사용자 친화적인 공간으로 변화를 꾀할 수 있다. 따라서 공공디자인에서 중추적 역할을 담당할 것이다. 또한, 도시환경과 시민의 삶의 질을 개선하는 데 크게 기여할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제15권3호
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• pp.39-69
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• 2013

정보기술의 비즈니스 가치는 수십 년 동안 실무자와 학자, 모두에게 최고의 관심사 중 하나가 되어왔다. 정보기술은 일반적으로 기업 민첩성의 원동력 혹은 성공요인으로 고려된다. 이에 대한 보편적인 전제는 IT 투자에 상당한 노력을 하는 기업은 보다 민첩할 수 있다는 사실이다. 더욱이 최근 환경의 불안전성이 상승함에 따라 기업은 시장 기반의 위협과 기회를 파악하고 대응하기 위해 보다 더 민첩하게 하는 방법을 요구한다. 하지만 기업의 전략을 돕는 IT는 때때로 비즈니스에 방해가 되거나 조직의 민첩함을 지체시키기도 하는 일이 심심찮게 발생되곤 한다. 즉 IT가 민첩성에 도움이 되거나 지장을 주는지에 대한 여부는 아직까지도 해결되지 않은 과제로 남아있다. 따라서 본 연구는 IT와 민첩성간의 촉진과 저해의 상반되는 측면이 빈번하게 관찰되고 있다는 점을 지적하고 이들 간의 관계에 대해 이론화를 시도하고자 하였다. 다시 말하면, 기업이 민첩성을 실현하기 위해서는 그들이 성공적으로 IT 자원을 관리하는 기업 전반의 우수한 IT 능력 개발이 필요하다는 근거를 제시하고자 한다. 본 연구는 IT 능력에 대해 기술적 IT 능력과 관리적 IT 능력, 두 가지의 변수로 개념화하였으며, 기업 민첩성의 운영 조정 및 시장 자본화의 두 가지 유형을 정의하였다. 기업을 대상으로 수집된 171부의 데이터를 PLS 접근 방식에 따라 분석한 결과, 기술적 IT 능력은 기업 민첩성에 긍정적인 영향을 미치고 관리적 IT 능력은 기술적 IT 능력과 기업 민첩성 사이에서 강화된 조절효과가 있는 것으로 확인되었다. 또한 주도적인 경영진의 존재가 있다면 민첩성에서 나아가 기업의 성과를 실현하기 까지 그 영향이 증가된다는 것도 볼 수 있었다. 마지막으로 기업 민첩성은 기업 성과에 중요한 원인변수라는 사실이 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 민첩성에 대한 IT의 모순된 효과가 발생되고 있지만 이에 적용 가능한 해결책을 제시하고, IT 능력과 기업 민첩성과의 관계에 있어 보다 정교하고 현실적으로 이해할 수 있는 실증적증거를 제공할 수 있다. 뿐만 아니라 상대적으로 초기단계에 있는 민첩성 관련 연구와 기업 실무자들에게 많은 유용한 시사점을 제안할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.29-42
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• 2016

원격탐사는 넓은 지역을 직접 접촉하지 않고 정보를 취득할 수 있고 다양한 분야에 적용할 수 있음으로써 급속히 발전하게 되었다. 이에 따라 위성의 제원 또한 원격탐사의 발전과 함께 급속한 발전을 이루게 되었다. 이러한 이유로 여러 분야에서 활용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 활용에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만, 자료처리에 관련된 연구가 부족한 실정이다. 예전보다 인공위성의 제원이 발전하면서 많은 양의 정보 획득이 가능해진 것과 동시에 데이터 크기 또한 매우 커졌다. 이는 과거에 비해 자료의 처리속도가 저하된다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 병렬 처리의 한 가지 기법인 NVIDIA에서 제공하고 있는 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능의 최적화를 목적으로 하고 있다. 본 연구의 순서는 다음과 같다. 다목적실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite, KOMPSAT)의 영상을 크기를 기준으로 5가지 Type으로 나눈다. 이렇게 나누어진 영상을 원격탐사 분야의 한 가지 방법인 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)로 구현한다. 이때 CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치) 기반과 GPU (Graphic Processing Unit, 그래픽처리장치) 기반의 두 가지 방법과 상용 소프트웨어인 ArcMap을 이용하여 NDVI를 구현한다. 그리고 동일한 영상 유무를 판단하기 위해 구현된 결과 영상들을 히스토그램과 시각적으로 비교하고 CPU 버전과 GPU 버전의 처리속도를 비교 분석하였다. 연구결과 CPU 버전과 GPU 버전의 결과 영상은 ArcMap으로 구현한 영상과 시각적 그리고 히스토그램 비교를 통해 같은 결과를 나타내어 NDVI 코드는 올바르게 구현되었으며, 처리속도는 CPU보다 GPU가 약 5배 정도 빠른 것으로 확인하였다. 본 연구에서 병렬 처리의 한 기법인 CUDA 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능을 향상시킬 수 있었으며, 향후 NDVI와 같은 단순한 픽셀 연산 이외에도 다양한 원격탐사 기법의 적용이 필요할 것으로 사료된다.

• 터널과지하공간
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• 제30권4호
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• pp.382-393
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• 2020

고준위방사성폐기물을 처분하기 위한 심층처분시스템의 공학적 방벽은 처분 용기에서 방사성 핵종 누출이 발생하더라도 주변 암반으로의 누출 속도를 늦춰주는 역할을 수행해야하기 때문에 장기적으로 그 성능을 유지하여야 한다. 특히 벤토나이트 완충재와 같이 점토 물질을 다량 함유한 매질에서만 나타나는 기체 흐름 현상인 팽창 흐름은 벤토나이트 완충재의 장기 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이 현상을 명확히 규명하는 것이 매우 중요하다. 이에 따라 DECOVALEX-2019 Task A에서는 팽창 흐름에 대한 수리-역학적 메커니즘을 규명하고, 기체 이동 현상의 정량적 평가를 위한 새로운 수치 해석 기법 개발 및 검증을 수행하고자 진행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 기존의 전통적인 다공성 매질에서의 2상 유동 및 유효응력 개념을 고려한 역학 모델을 기반으로, 손상도 개념을 적용함으로써 매질의 변형에 의한 기체의 팽창 흐름을 모사할 수 있는 수리-역학적 상호작용을 고려한 해석 모델을 개발하였다. 또한 개발된 모델을 이용하여 1차원 및 3차원 기체 주입 시험 결과와의 비교를 통해 모델 검증 및 적용성 검토를 수행하였다. 수치 해석 결과 기체 압력에 의한 팽창 흐름으로 인한 갑작스러운 공극 수압, 응력, 기체 주입량 및 유출량 증가 현상을 확인할 수 있었지만, 개발된 해석 모델에서 수리-역학적 상호작용의 영향이 과소평가 되는 한계를 확인할 수 있었다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 팽창 흐름에 대한 예비 모델을 제공하고 후속 연구의 발전된 모델을 개발하기 위한 기반을 제공한다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구에서 개발된 수리-역학적 상호작용을 고려한 수치 모델은 향후 실험실 및 현장 시험 결과 데이터 분석에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 실제 고준위방사성폐기물 심층처분시스템의 장기 성능평가에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.919-932
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• 2019

미세먼지는 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것이 일반적이지만, 수문기상 조건에 따라 이동, 심화, 소멸 과정에서 매우 복잡한 메커니즘을 지니고 있으므로 효과적인 미세먼지 대책 마련을 위해서는 수문기상인자와 미세먼지 간의 상관성에 대한 이해가 필수적이다. 현재 우리나라의 미세먼지 농도 관측 및 예보는 지점 측정소에서 농도를 측정하고, 이 자료를 기반으로 측정소가 위치하지 않는 지역의 값을 추정함으로써 이루어지고 있다. 이러한 관측 방식 및 자료는 공간적 대표성을 갖지 못하기 때문에 관측소와의 거리가 먼 지역의 정확한 미세먼지 농도를 파악하는 것이 불가능하며, 미세먼지의 이동, 심화, 소멸 단계를 추적하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)의 다양한 수문기상인자를 사용하여, 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 통해 초미세먼지(PM2.5)와 유의미한 상관성을 갖는 인자를 선별하였다. 선별된 인자는 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료와 함께 계절별 PM2.5 농도 산출 모델을 구축하는데 활용되었으며, 산출 결과를 매핑하여 PM2.5 농도의 공간 분포를 파악하고자 하였다. 지점 기반 자료와의 비교를 통해 구축된 모델을 검증하였을 때, 측정된 PM2.5 농도와 높은 상관성(R ~0.7; IOA ~0.78; RMSE ~7.66 ㎍/㎥)을 나타냈으며, 지역별로 나누어 비교할 경우 데이터의 분포는 유사하나 상관계수의 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다(R: 0.32-0.82). 모델 산출 자료를 활용하여 PM2.5 농도를 매핑한 결과 기존 내삽 방법에 비해 시공간적 변동성을 더욱 잘 표현하는 것을 확인하였다. 추후 연구 지역을 동아시아 지역으로 확장 시킨다면 국내외 미세먼지 발생원의 파악 및 이동 양상에 대한 분석에 용이할 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.69-75
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• 2014

최근 진단 분야에서 PET/CT는 종양학 분야는 물론 심장, 신경 등 여러 가지 분야에서 널리 활용되고 있다. 그 중 심장 분야에서 $^{13}N-NH_3$ 심근 관류 PET/CT는 MBF를 이용한 절대 심근 관류의 측정이 가능하며 심근 관류 SPECT에 비하여 공간 분해능과 대조도가 우수하고 CT를 이용한 보다 정확한 감쇄 보정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 $^{13}N-NH_3$ PET/CT 검사 시 각 재구성 방법에 따른 정량적 심근 관류, 반정량 심근 관류 지표의 변화와 image quality의 변화를 비교하였다. 2013년 1월부터 11월까지 서울대학교병원에서 $^{13}N-NH_3$ PET/CT 검사를 시행받은 14명(평균연령 $60.24{\pm}7.21$세, 평균 몸무게 $71.54{\pm}7.43kg$, 남자 8명, 여자 6명)의 데이터를 분석하였다. 안정기, 부하기 각 10분 listmode scan의 data를 이용 동적, 정적 영상을 FBP, iterative2D, Iterative3D, TrueX의 재구성 방법을 이용하여 재구성하였다. 안정기, 부하기의 각 동적 영상을 이용하여 MBF에서 재구성 방법에 따른 RCA, LAD, LCX의 각 territory 별 심근관류와 global, reserve (stress/rest)값을 비교하였다. 또한 정적 영상을 이용 QPS에서 각 재구성 방법에 따른 extent와 TPD 를 비교하였으며 재구성 방법 별 정적 영상의 snapshoot을 제작하여 영상의 해상력과 노이즈, 판독의 용이성을 기반으로 핵의학과 판독의 5명의 blind test를 시행하였다. 각 재구성 방법에 따라 vendor에서 권고 되는 iterative2D 대비 정량적 심근 관류의 CFR은 최소 -18.68% (P=0.0002)에서 최대 7.91% (P<0.0001)의 변화를 보였으며, 반 정량적 지표들은 안정기에서 extent는 최소 -0.86%p (P=0.1953)에서 최대 5.36%p (P<0.0001), TPD는 최소 -0.57%p (P=0.2053)에서 최대 4.36%p (P<0.0001), 부하기에서 extent는 최소 1.93%p (P=0.4275)에서 최대 5.43%p (P=0.0003), TPD는 최소 1.57%p (P=0.4595)에서 3.93%p (P<0.0001) 증가된 값을 보였다. 영상의 해상력과 노이즈, 판독의 용이성을 기반으로 핵의학과 판독의 5명의 blind test에서는 FBP로 재구성된 영상이 최하위로 평가 되었으며 TrueX, iterative2D, iterative3D 순으로 평가되어 iterative3D로 재구성된 영상이 판독 시 가장 우수한 영상을 평가되었다. 각 병원은 장비에 따른 각 재구성 방법에 의한 정량적 심근 관류의 변화, 반 정략적 지표들의 과대 또는 과소평가되는 정도를 확인하고 병원 장비의 실정에 적합한 동적, 정적 재구성 방법을 확립하여 진단에 보다 유용하고 정확한 심근 관류 값을 제공하여야 할 것이다.

• 자원환경지질
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• 제48권6호
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• pp.509-523
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• 2015

제주도 수문지질 종합 해석시스템 구축 연구의 일환으로 수행된 제주도 공공 관정 지질주상도 데이터베이스 구축결과를 소개한다. 1970년대부터 개발된 제주도 전역의1,200여 개 공공 관정의 지질주상도를 수문지질 조사소(炤)${\Pi}$맙$^{\circ}$ 범용할 수 있도록 6개의 속성 테이블로 구분하여 세부 정보를 데이터베이스화하여 분석을 수행한 결과, 기존 공공 관정지질주상도 이용에 다음과 같은 문제점이 있는 것으로 나타났다. 즉, (1) 지질주상도 암석명의 통일성 결여, (2) 화산쇄설층 및 사력층 개념 정립 필요, (3) 대수층 정보 불포함, (4) 상당수 관정에 대한 스크린설치 구간 심도 미기재, (5) 지질주상도 작성자별 기재 사항 및 내용상의 상이성 등이다. 연구팀은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위해 지질주상도상의 화산암 및 퇴적암 명칭을 재정립함과 아울러, 상용화된 데이터베이스 형식의 지질주상도 프로그램을 이용해 표준화된 입력과 출력형식 생성이 가능한 제주도 공공 관정 지질주상도 데이터베이스를 구축하였다. 새롭게 설계된 입력 테이블을 이용한 지질주상도 프로그램은 데이터베이스 입력 형식 기반을 가지고 있어, 사용자가 지정한 표준화된 입력 구조를 통해 지질, 관정 시추 및 시험 데이터들을 저장하여 데이터베이스화 함과 동시에 지질주상도와 단면도 출력에도 이용할 수 있다. 또한 지하수 관측 및 양수시험 결과 등의 새로운 자료도 데이터베이스 구조의 변경없이 쉽게 추가될 수 있다. 본 연구를 통해 구축된 지질주상도 데이터베이스는 향후 개발되는 관정들의 표준 데이터베이스 기준으로 활용됨으로써, 일관성 있는 지질주상도 작성과 수문지질 종합연구에 크게 도움이 될 전망이다. 또한, 현재 추진 중인 제주도 수문지질 해석시스템 개발과 기후변화에 대응한 통합수자원관리계획 기반기술을 뒷받침해 주는 초석이 될 것으로 기대된다.