최근 기후변화와 도시화로 인한 수재해 문제가 증가하고 있으며, 이에 대응방안인 저영향개발(Low-Impact Development, LID) 기법에 관한 연구가 확대되고 있다. LID 기법은 도시 내의 우수유출수를 저감시켜 다양한 수재해 문제를 친환경적으로 제어하고, 도시 개발 이전의 물순환 체계로 회복시키는 기술이다. 하지만 LID 기법에 관한 정량적 데이터가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 저류형 LID 기술인 식생화분(Planter Box)의 Curve Number (CN)값을 산정하여, 물순환(침투, 유출, 월류수) 분석을 실시하였다. Planter Box의 물순환 분석에 관한 강우강도 시나리오(60.4 mm/hr, 83.1 mm/hr, 97.4 mm/hr, 108.2 mm/hr)는 부산시 확률강우강도표(2010)를 이용하여 선정하였다. 실험 결과는 건물화분3(BPB-3)과 거리화분3(SPB-3)에서 우수저류율이 각각 43.5%~52.9%, 33.4%~39.0%로 나타났다. 또한 BPB-3에서 CN값은 평균 83이 산출되었고, Horton 침투능 곡선식 적용에 따른 우수유출효과는 17%~96%로 나타났다.
4차 산업 혁명 시대에 인공지능은 IT 기업을 중심으로 기업들의 핵심 사업 전략이 되고 있다. 그리고 국내외 주요 포탈 기업들 또한, 인공지능 기반의 검색 서비스를 출시하고 있다. 인공지능 검색 서비스는 이미지 음성과 같은 비정형 데이터를 활용하며 검색 패러다임을 확장시켰다. 하지만 기존의 텍스트 기반의 검색 서비스와 다른 인터페이스를 제공한다. 익숙하지 않은 인터페이스는 서비스의 사용성을 저해할 수 있는 요소로, 인공지능 검색 서비스를 이용에 따른 사용성에 변화를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 네이버앱 8.9.3 베타버전을 사례로 인공지능 검색 서비스를 실험한다. 실험은 네이버앱 사용 경험이 있는 20대와 30대 30명을 대상으로, 네이버앱의 인공지능 검색 서비스인 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드, AiRS 추천 콘텐츠의 사용성을 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 평가한다. 실험분석 결과, 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 통계적으로 유의미한 사용성 변화가 있는 것으로 나타났다. 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드는 양(+)의 상관관계가, AiRS 추천 콘텐츠는 음(-)의 상관관계가 있었다. 본 연구는 인공지능 검색 서비스를 적용에 따른 사용성 변화를 평가하고 분석한 것으로, 추후 인공지능을 활용한 서비스의 사용성 평가 연구에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명의 온라인 학습 로그 데이터로부터 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기조절학습 유형은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)', '중수준 자기조절학습형(군집 2)', 그리고 '저수준 자기조절학습형(군집 3)'으로 나타났다. 온라인 자기조절학습 유형에 따른 학업성취도 수준은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)'이 가장 높고, '저수준 자기조절학습형(군집 3)'이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 소프트웨어 교육 운영을 위한 시사점을 제시하였다.
인터넷을 비롯한 광대역 멀티미디어 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 스마트폰, IPTV, VoIP, VOD, 클라우드 등의 새로운 서비스의 등장으로 유발된 데이터 통신량의 폭주로 가입자망의 고도화가 통신 산업에서 가장 큰 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 파장분할다중방식(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 수동형 광가입자망(Passive Optical Network, PON)의 국사 광역화와 광코어 절감을 위한 1기가급 Reach Extender(RE) 기술에 대한 개발을 시도하였다. 특히, 시장 경쟁력을 강화하기 위하여 광부품의 저가화와 소형화, 집적화, 소비 전력 폭주를 대처하기 위한 저전력화 등을 고려하였다. 또한, 기존 PON망에 RE 기술을 이용하여 전송 거리 확장 기술 개발 및 광선로의 용량 증가 기술 개발을 통한 신뢰성 기술, 원격관리 기술을 통합하여 일괄 시스템 개발을 완료하였다. 개발 시스템을 이용하여 기존 상용 1G PON 장비들과의 시스템 연동을 기반으로 개발 시스템을 이용한 국사 광역화와 광코어 절감을 이룬 것에 그 가치를 둘 수 있다. 본 연구를 기반으로 10G PON 기술 개발에 대한 연구를 진행 중이다.
위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.
본 논문에서는 현재 공공직업교육훈련기관으로서 한국폴리텍대학 국내 기존의 설립된 캠퍼스 및 신설 캠퍼스와의 지역별, 산업별, 수요분석을 통한 규모 영향 요인에 대한 연구하였다. 37개 캠퍼스 중 3년간 입학, 양성, 취업에 대한 데이터를 분석하여 한국폴리텍대학 유형별 5개 캠퍼스를 샘플링, 문헌분석을 통해 도출된 내용과 심층분석 결과를 융합하여 지역별 캠퍼스가 허브 역할을 주도적으로 할 수 있도록 시사점을 도출하여 발전 방향을 모색하였다. 유형별 5개 캠퍼스 선정은 향후 37개 캠퍼스를 분석하기 위한 선행연구임을 밝혀둔다. 연구결과 본 논문에서도 확인한 바와 같이 고등학교 졸업생 수, 취업자 수, 인근 산업단지 입지 여부, 그리고 정책적 변수 등 객관적인 지표를 통한 수요분석은 매우 중요하며 현실을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 신설캠퍼스와 관련된 의사결정에 있어 객관적인 지표를 통한 수요분석은 사전분석단계에서 반드시 필요하다고 판단된다. 이와 함께 본 논문에서 제안한 일반적인 자료, 즉 모든 지역에 공통적으로 적용할 수 있는 변수 이외에도, 특정 입지를 고려할 때에는 지역의 수요 특성을 반영할 수 있는 자로도 함께 고려해야 한다는 중요성을 시사한다.
본 연구는 목적 지향 대화 시스템 내에서 단일 한국어 텍스트 형식의 질문으로부터 질의자의 의도를 파악하는 것을 목적으로 한다. 목적 지향 대화 시스템은 텍스트 또는 음성을 통한 사용자의 특수한 요구를 만족시켜주는 대화 시스템을 의미한다. 의도 분석 과정은 답변 생성에 앞서 사용자의 질의 의도를 파악하는 단계로, 목적 지향 대화 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 준다. 생활화학제품이라는 특정 분야에 제안 모델을 사용하였고, 해당 분야와 관련된 한국어 텍스트 데이터를 이용하였다. 특정 분야에 독립적이며 범용적인 의도를 의미하는 화행과, 특정 분야에 종속적인 의도를 의미하는 개념열로 나누어 분석한다. 화행과 개념열을 분석하기 위하여 단어 임베딩 모델, 합성곱 신경망을 이용한 분류 방법을 제안한다. 단어 임베딩 모델을 통하여 단어의 의미정보를 추상화하고, 추상화된 단어의 의미정보를 기반으로 합성곱 신경망을 통하여 개념열 및 화행 분류를 수행한다.
기포군이 파열하면서 발생하는 초음파를 관찰하기 위하여 수동 공동 영상법을 이용한다. 수동 공동 영상은 낮은 해상도와 큰 부엽이 문제이다. 수동 공동에서 발생하는 초음파 신호는 펄스 형태를 가지므로, 수신 어레이에 수신된 신호는 입사 방향에 따라서 트랜스듀서 배열 소자에 나타나는 신호의 크기 분포가 달라진다. 영상점에서 수신된 채널 데이터 신호의 크기 분포로부터 주엽과 부엽 신호의 유무를 판단하고 부엽을 줄이기 위하여 무게중심과 평탄도를 계산하여 영상점에서 가중값을 정의하였다. 무게중심은 수신 채널에서 신호의 분포가 집중된 위치를 수치화하며 평탄도는 채널 신호의 분산을 측정한다. 지연 후 더해주는 집속 방식과 최소 분산 빔포밍을 사용하여 구현된 수동 공동 영상에서 무게중심과 평탄도를 이용한 가중값을 적용하여 영상의 화질 개선에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험에서 지연 후 더해주는 방법과 최소 분산 빔포밍 방법에 가중값을 적용하여 영상에서 부엽이 줄어듦을 확인하였다. 고출력 초음파를 이용한 수조 실험에서도 부엽이 나타나는 영역이 줄어들어 수동 공동의 변별력이 증가함을 확인하였다.
지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.
최근 다양한 사회경제적 이슈 및 갈등을 야기하고 있는 비정규직은 대체로 고용에 대한 불안감으로 인해 조직에 대한 충성도나 직무만족도가 낮을 수밖에 없는데, 이를 개선하기 위한 방안으로 본 연구는 비정규직의 조직커뮤니케이션 만족도가 직무만족과 조직몰입에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 제 7차 인적자본기업 패널조사 자료 중 비정규직 설문데이터를 구조방정식 모형분석 등을 활용하여 분석하는 방식으로 연구를 진행하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 비정규직이 인식한 조직커뮤니케이션은 직무만족과 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 비정규직의 직무만족은 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 비정규직의 커뮤니케이션 만족과 조직몰입의 관계에 있어서 직무만족이 매개작용을 하고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기존의 서비스업 위주의 연구에서 연구대상을 비정규직으로 확대하였으며, 보다 다양한 업종을 아울렀다는데 의의가 있다. 본 연구의 결과는 비정규직의 조직유효성 향상을 위해 미션 및 비젼 공유, 커뮤니케이션 활성화 제도가 필요함을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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