본 연구는 청소년의 공격성에 영향을 미치는 요인을 개인·부모·친구 요인과 SNS 이용 정도를 중심으로 하여 탐색하고자 한다. 자아형성이 불안정한 청소년기의 성장기적 특성을 감안하여, 주요 주변인인 부모와 친구 관계를 중심으로 청소년 공격성 문제 개선을 위한 근거를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국아동·청소년패널조사 초1패널의 7차년도 데이터 중 총 1,437명의 자료를 활용하여, 빈도분석, t-test, 일원배치 분산분석(ANOVA), 다중선형회귀분석을 실시하였다. 그 결과, SNS를 자주 이용하는 학생이 적게 이용하는 학생보다 공격성이 높은 것으로 나타났다. 부모 요인 중 학대가 심할수록, 과잉간섭이 심할수록 공격성이 높은 것으로 나타났으며, 감독은 높을수록 공격성이 낮은 것으로 나타났다. 또한 친구 요인 중 소외를 높게 경험할수록 공격성이 높은 것으로 나타났다. 청소년의 공격성으로 인해 발생하는 문제의 개선을 위하여 단순히 청소년의 SNS 사용을 제한하는 것이 아니라, 가장 영향력이 높은 주변인인 부모와 친구의 관계를 고려한 통합적인 프로그램의 마련이 필요하다.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
무인과속단속시스템은 속도위반 차량을 효과적으로 단속하기 위해 도입되었으나, 기존의 지점 과속단속시스템의 경우 차량 내비게이션, 스마트폰 등을 통해 제공되는 위치정보 서비스로 인해 단속 효과가 현격히 낮아지게 되었다. 구간 과속단속시스템은 지점 과속단속카메라 설치 지점에서 나타나는 카메라 전후에서 급감속 및 재가속을 반복하는 회피 거동으로 인한 여러 가지 부정적인 문제점을 보완하기 위해 도입되어 설치를 확대해 나가고 있다. 이에 본 연구에서는, 국내 고속도로 상에 설치된 구간 과속단속시스템에서 나타나는 교통류 특성에 대해 대조 구간을 설정하여 비교 분석하였다. 이를 위해 구간의 특성 등을 고려하여, 중부내륙선, 대전-통영선, 영동선 내의 구간 과속단속 시행구간에 대해 VDS 검지기 데이터를 수집하였으며, 데이터필터링을 통해 비교분석에 용이한 조건을 설정하고 자유속도 상태에서의 교통류 특성을 분석하였다. 분석결과, 구간 과속단속구간 내에서는 대조 구간에 비해 속도 평균 및 속도 분산이 낮아지는 경향을 보였으며, 통계적 검정 방법을 이용하여 이를 확인하였다.
본 연구는 청각장애 대학생들의 도서관 이용행태와 정보요구를 파악하여, 그들에게 적절한 도서관 서비스 프로그램 등을 개발하기 위한 기초자료를 수립하는데 목적이 있다. 그 목적을 달성하기 위해 청각장애 대학생에게 설문조사와 면접을 실시, 총 155명의 데이터를 수집하였고, 그 데이터를 빈도분석, 교차검증, t-검증, 일원분산분석으로 분석하였다. 연구결과, 청각장애 대학생의 성별, 학년, 장애등급, 출신학교, 학과, 사용 보장구에 따라 도서관 이용형태(정보수집의 어려움, 도서관 이용횟수, 도서관 이용목적, 도서관을 이용하지 않는 이유) 전 영역에서 유의미한 차이를 발견하였다. 그리고 청각장애 대학생의 사용 보장구의 종류, 출신학교, 장애등급에 따른 정보요구의 차이를 분석한 결과, 사용 보장구에 따른 정보요구(최신 자료 확충, 이용자 교육홍보, 수화통역사, 홈페이지 개선, 열람환경개선)는 전 영역에서 유의미한 차이를 보였고, 출신학교에 따른 정보요구(이용자 교육홍보, 수화통역사 배치)와 장애등급에 따른 정보요구(이용자 교육홍보, 열람환경 개선)에서도 일부 유의미한 차이를 보였다.
ICT 기술의 발전으로 분산된 물정보의 활용성 문제를 해결하기 위해 '04년 국토부 주도의 물관리정보유통시스템(WINS)이 구축, 운영 중에 있으나, 수자원 분야에 특화 및 일부 제한된 정보만 제공하는 점과 각 기관의 정보제공 강제성이 없어 적극적인 정보공유가 미흡하다는 단점이 있어 왔다. 본 논문은 이러한 문제들을 해결하기 위한 일환으로 ICT기반의 물정보 통합관리 시스템 개발을 위한 국내 물정보 현황을 조사하고, 국내외 관련 시스템들을 비교, 분석하였다. 콘텐츠를 화면으로 구현하기 위해 최신의 ICT기술과 GIS, 실시간 데이터를 결합하여 시각화를 극대화하고 시공간 통합정보 제공을 통해 통합물관리의 롤 모델을 제시할 수 있도록 화면정의서를 작성하였다. 연구결과 및 향후 기대효과는 다음과 같다. 첫째, 기확보된 정부부처, 물기관의 물정보를 활용하여 전국의 수자원, 수도, 지하수 시설물의 위치와 실시간 운영정보를 한 눈에 볼 수 있도록 함으로써 정보기반의 통합물관리 모델을 제시한다. 둘째, 모든 공공기관의 수문 관측 정보와 생활, 농업, 공업용수수용가 정보를 통합할 경우 이를 홍수, 가뭄 분석에 활용하여 예경보 정확도를 향상시킬 수 있고, 사후 복구 및 지원방향에 대한 의사결정에도 활용할 수 있을 것이다. 셋째, 댐 방류량, 각 수위국 수위 정보, 각 지자체 하천 취수장 및 정수처리시설 운영현황, 용수공급구역 정보 및 화학단지, 공업단지 등 점오염원 배출지역 정보를 통합하면 수원에 오염원 유입시 신속한 대응 및 의사결정이 가능해질 것이다. 이러한 선행연구를 바탕으로 K-water는 ICT기반의 물정보 통합관리 시스템을 개발하였고, 이를 물정보포털인 "MyWater"에 탑재하여 일반 국민들에게 서비스 중에 있다.
우리 나라 국가지정통계자료는 대부분 행정구역을 기초단위로 하는 지리/지역정보로서 계량적 지역분석기법을 통해서 그 가치가 더해진다. 본 연구는 지역분석을 위한 통계정보 및 통계지도 서비스 시스템의 한 선도적 모델을 제시하는데 그 목적을 둔다. 본 연구에서는 서울시를 사례로 하여 인구주택 총조사 및 사업체기초통계 원시자료 등을 재 집계하여 지역통계 데이터베이스를 구축하였다. 통계GIS의 핵심 지역분석모듈은 사회경제 자료분석에서 활용의 빈도가 높은 지역구조 및 격차 분석, 공간 분산분석, 상관분석, 회귀 및 잔차분석, 공간적 자기상관분석 등으로 구성되었다. 시스템 설계는 지역통계 데이터베이스와 지역분석기법 모듈, 그리고 통계지고를 웹 환경에서 통합하기 위해 어플리케이션 서버를 포함한 다양한 정보기반기술을 채택하여 이루어졌다. 지역분석을 위한 입출력 과정에서 대화형 통계지도가 사용된다. 본 연구를 통해 제안된 통계 GIS의 특징은 미리 저장된 데이터와 분석기능이 사용자와의 양방향 웹 인터페이스를 통해 제한 없이 확장될 수 있다는 점이다. 사용자의 요구에 따라 분석변수의 자유로운 변형과 합성이 연산자 구문해석기를 통해 가능하고, 이를 바탕으로 새로운 지역분석 알고리즘의 구현이 실시간으로 가능하다. 또한 데이터 측면에서는 사용자가 업로드한 자료를 잠정적으로 시스템에 통합하여 확장된 가상 데이터베이스를 만들고 이에 대해 여러 분석을 수행할 수 있다. 웹 기반 통계GIS 모델의 초기평가를 통해 각종 지역통해자료로부터 주문형 통계지도의 작성과 유통이 동시에 가능함이 확인되었다.
본 연구의 목적은 현행 개발제한구역 단속 및 관리체계의 문제점을 진단하고 데이터 기반 모니터링 체계로 전환할 수 있도록 구축방안을 마련하는 것이다. 개발제한구역은 타 용도지역지구와 달리 최소한의 유지 외 모든 개발행위를 금지하고 지자체에서 엄격히 단속 및 관리해야 하는 구역이다. 그러나 현재의 개발제한구역 관리체계는 지자체별 여건에 따라 분산 운영되고, 설문 결과와 같이 전체 개발제한구역의 변화를 모니터링하기보다 민원(신고)에 의존하거나 단속업무 수행에 어려움을 겪는 등 데이터 기반의 모니터링체계를 필요로 하고 있다. 특히 본 연구에서는 AI 기반 모니터링체계를 도입하여 국토교통부에서 매년 정기적 시점(월별·분기별)을 두고 동일한 단속 기준으로 전국 권역별 변화를 탐지한 결과를 지자체에 송부하고 지자체에서는 단속 결과를 입력하면서 신뢰할 수 있는 개발제한구역 관리현황 통계정보가 생산될 수 있는 체계로의 전환 방법을 구체적으로 제안하였다. 이러한 방법론 제안을 위해 첫째, 지자체와 관련 전문가를 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과 현장 단속과 인허가 관련 행정업무에 어려움을 겪고 있으며, AI 기반 모니터링체계 도입에 대해서는 긍정적 답변이 우세하였다. 둘째, AI 영상분석을 통한 객체 검출 방법론을 실증 지자체에 적용한 사례를 분석하여 모니터링체계 도입에 따른 단속업무 효율화 방안을 제안하였다. 셋째, (현(現))개발제한구역관리정보시스템의 고도화를 기반으로 한 개발제한구역 모니터링체계 구축방안을 마련하였다. 지자체업무 수요에 기반해 드론 촬영 및 분석, 모바일 단속지원체계 등 필요한 서비스들이 지원될 수 있도록 프레임워크를 구성하였다. 이러한 모니터링체계는 향후 주기적 단속과 관리가 필요한 토지를 대상으로 확대 적용이 가능하며 본 연구에서는 이를 실현하기 위한 방법론과 정책을 제안하고자 하였다.
본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.
최근에 가속화된 무선 통신 기술의 발달은 교통 분야에도 새로운 가능성을 제시하고 있다. 무선 통신 기술의 하나인 애드혹 네트워크(ad hoc network)는 서비스를 제공하는 시설(Infrastructure) 없이도 노드간 통신을 통하여 데이터를 교환 할 수 있는 기술이다. 특히, 차량에 의한 애드혹 네트워크를 가리키는 Vehicular ad hoc networks (VANETs)는 주행중 차량간 통신을 가능하게 하여, 차량들 스스로 자기가 경험한 교통정보를 공유하는 분산형 교통 정보 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 VANET을 기반으로 하는 교통 정보 시스템에서 차량간 통신에 의하여 전달되는 교통정보의 전달범위를 측정하였다. 정보의 전달 범위를 측정하기 위하여 미시적 모형의 교통 시뮬레이터인 Paramics와 네트워크 시뮬레이터인 QualNet을 통합한 컴퓨터 모의실험 환경을 구축하여, 실제 도로망과 교통수요를 바탕으로 실험을 실시하였다. 결과에 의하면, 제한속도가 97km/hr(60mile/hr)인 고속도로에서 시장점유율이 10%인 경우, 5km 전방의 교통 정보를 얻는데 비혼잡시(10veh/ln.km) 약 3분, 혼잡시(40veh/ln.km) 43초 소요되었다. 즉, 비혼잡시 대부분의 교통 정보는 반대 방향으로 진행중인 차량에 의하여 전달되고, 혼잡시에는 같은 방향으로 진행하는 차량에 의한 전달 기회가 많아진다는 사실을 보여준다. 특히, 비혼잡시 낮은 시장점유율(3%)에서도 교통 정보는 효율적으로 전달되고 있었다. 본 연구에서 소개된 VANETs은 발전 가능성이 높은 기술로, 정보를 신속하게 전달할 수 있는 장점과 함께 차량과 인프라간의 통신을 위한 시설의 설치시 밀도를 결정하는데 중요한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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