이 연구의 목적은 대학의 자기 서사 글쓰기 수업의 교재와 관련 논의, 수업 사례를 분석하고, 이를 통해 교육 방안을 모색하는 데 있다. 자신을 인식하고 표현하여 소통하는 학습인 자기 서사 글쓰기 교과는 입시 위주의 교육을 거쳐 대학생이 되었을 때 더욱 그 필요성이 강조된다. 연구 방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기 서사 글쓰기가 포함된 3개 대학의 교재를 비교 분석하였다. 자기 성찰이 온전히 이루어지기 위해서는 교과 과정 내에 포함된 부분적인 수업 진행으로는 한계가 있으므로 이러한 목표에 집중하여 장기간 이루어질 수 있는 교재 구성이 필요하다. 둘째, 자기 서사 글쓰기 수업에 대한 기존의 논의와 실제 사례를 통해 자기 서사 글쓰기의 교육 방안을 분석하였다. 자기 서사 글쓰기가 효과적으로 이루어지기 위해서는 면밀한 자기 성찰과 이를 글쓰기로 연결하기 위한 단계별 접근이 이루어져야 한다. 또한, 글쓰기 과정 동안 다양한 첨삭과 피드백 활동이 거시적이고 단계적으로 진행되어야 하며, 교수자와 학생뿐 아니라 학생과 학생 간의 소통과 피드백이 필요하다. 이 연구를 통해 자기 서사 글쓰기의 보완점과 교육 방향을 모색함으로써 자기 서사 글쓰기의 수업 모델을 정립하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
비디오 개체 분할은 비디오를 구성하는 영상 프레임 각각에 대해 관심 개체 분할을 수행해야 할 뿐만 아니라, 해당 비디오를 구성하는 프레임 시퀀스 전체에 걸쳐 개체들에 대한 정확한 트래킹을 요구하기 때문에 난이도가 높은 기술이다. 특히 드라마 비디오에서 인물 개체 분할은 다양한 장소와 시간대에서 상호 작용하는 복수의 주요 등장인물들에 대한 정확한 트래킹을 요구하는 특징을 가지고 있다. 또한, 드라마 비디오 인물 개체분할은 주연 인물들과 조연 혹은 보조 출연 인물들 간의 등장 빈도에 상당한 차이가 있어 일종의 클래스 불균형 문제도 있다. 본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오들의 시-공간적 맥락을 충분히 고려해서 목표 인물이 삽입되어야 할 배경 클립 내의 위치를 결정함으로써, 보다 더 현실적인 보강 비디오들을 생성한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA는 비디오 개체 분할을 위한 심층 신경망 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MHIS 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 유용성과 효과를 입증한다.
최근 철학의 새로운 분야로 부상하고 있는 철학상담은 1981년 아헨바흐(Achenbach)에 의해 '철학실천'이라는 용어로 창안되었다. 철학상담은 상담가인 철학자로 하여금 학계라는 울타리를 벗어나 애초에 실제 삶의 맥락으로부터 시작되었던 '철학함'을 회복시키고자 노력한다. 또한 철학상담은 삶의 위기에 처한 내담자들로 하여금 자신의 삶을 근본적으로 재검토하고 새롭게 직면할 수 있는 기회를 제공함으로써, 그 스스로의 모습을 되찾고, 자신이 원하는 삶을 실현시키기 위해 다시 용기를 내어 걸어갈 수 있도록 독려한다. 이 논문의 목적은 철학상담과 여성주의상담을 비교검토함으로써 한국 여성들을 위한 철학상담의 새로운 모델을 창출하는 데에 필요한 첫 윤곽을 잡아보려는 데에 있다. 우선적으로 2장에서 철학상담의 역사와 특성을 소개한 뒤에, 3장에서 '여성의전화'의 상담활동을 중심으로 한국에서의 여성주의상담이 지나온 역사와 그 특성을 고찰한다. 나아가 4장에서 양자의 내용적인 공통점들을 찾아내어 비교검토하면서 양자를 더욱 심도있게 이해하고 그 관계성을 더욱 촉진시키고자 시도한다. 그리하여 비록 철학상담과 한국 여성주의상담이 서로 다른 역사적, 사회적, 문화적 맥락과 배경에서 시작되었고, 각기 다른 활동영역에서 전개되어왔지만, 다음의 네 가지 공통적인 신념, 즉 '실천이라는 토대에서의 상담', '상담가와 내담자의 평등한 관계의 확립', '상담가의 경청과 자기개방의 중요성', '깊은 존중과 이해에 기반한 내담자의 자기됨과 자기양육'에 근거하고 있음을 밝혀본다. 이와 같이 볼 때, 두 상담 모두가 진정으로 '인간다운 삶'의 실현을 목표로 하고 있음을 알 수 있으며, 특히 철학상담이 앞으로 한국 여성들의 '잘 삶'을 증진시킬 수 있는 구체적인 대화의 기회를 제공할 수 있으리라 기대한다.
오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.
개발 과정에서 발생하는 생태공간의 단절과 파편화는 생물다양성의 위협 요소이다. 특히 개발 압력이 높은 도심은 생태공간이 부족하여 연결성이 매우 낮을 것이다. 이러한 문제는 대도시에서 더욱 두드러지게 나타나는 경향이 있다. 이를 해결하기 위해 개별 사업이나 도시관리 수준에서 생태적 연결성 현황을 파악하고 개선하는 지속적인 노력이 필요하다. 그러나 대도시의 생태적 연결성 현황 파악과 개선에 대한 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 우리나라 대도시 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산의 도심이 가진 생태적 연결성을 평가하였다. 평가 결과 도심은 외곽이나 도시 전체와 비교해 연결성이 낮았다. 그리고 종분포모델 등 지역 특성을 반영하여 대전을 대상으로 수행한 생태적 연결망을 분석하여 1ha 이상 산림을 이어주는 최적 경로 510개를 도출하였다. 본 연구는 도시의 생태적 연결성 개선 목표 제시에 필요한 정량적 수치와 생물다양성을 포함한 지역 특성에 따른 연결망을 도출한 사례로서 의미가 있다. 환경영향평가나 도시관리에서 생태적 연결성을 개선하는 방향을 제시하고 평가 체계를 구축하는 데 결과를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 개인, 기업, 국가 등 사회 전반에 랜섬웨어에 의한 피해가 급증하고 있으며 그 규모도 점차 커지고 있다. 랜섬웨어는 사용자 컴퓨터 시스템에 침입하여 사용자의 중요 파일들을 암호화하여 사용자가 해당 파일들을 사용하지 못하게 하고 그 댓가로 금품을 요구하는 악의적인 소프트웨어이다. 랜섬웨어는 기타 다른 악의적인 코드들에 비해 공격기법이 다양하고 정교하여 탐지가 어렵고 피해 규모가 크기 때문에 정확한 탐지와 해결 방법이 필요하다. 정확한 랜섬웨어를 탐지하기 위해서는 랜섬웨어의 특성들로 학습한 탐지 시스템의 추론엔진이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 정확한 탐지를 위해 랜섬웨어가 가지는 특성을 추출하여 분류하는 모델을 제안하고 추출된 특성들의 유사성을 계산하여 특성의 차원을 축소한 다음 축소된 특성들을 그룹화하여 랜섬웨어의 특성으로 공격 도구, 유입경로, 설치파일, command and control, 실행파일, 획득권한, 우회기법, 수집정보, 유출기법, 목표 시스템의 상태 변경으로 분류하였다. 분류된 특성을 기존 랜섬웨어에 적용하여 분류의 타당성을 증명하였고, 차후에 이 분류기법을 이용해 학습한 추론엔진을 탐지시스템에 장착하면 새롭게 등장하는 신종과 변종 랜섬웨어도 대부분 탐지할 수 있다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 기반 데이터를 사용하여 도시 열 쾌적성을 신속하게 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 수행하였다. 연구 대상지는 경상남도 창원시에 위치한 창원대학교 공과대학 부지 및 용지공원을 대상으로 수행하였으며, 기초자료 구축에는 현장측정 및 UAV를 활용하였다. 세부적으로 현장측정 기반 열 쾌적성 지수 PET, UTCI를 산출하였으며, UAV를 활용하여 식생지수(NDVI), 하늘시계지수(SVF) 및 지표면 온도(LST) 영상을 제작 후 분석에 활용하였다. 연구결과, UAV 기반 예측된 PET와 UTCI는 각 유의수준 1% 이내에서 0.662, 0.721의 높은 상관관계를 보이는 것을 확인하였다. 예측 모델의 설명력은 PET 43.8%, UTCI 52.6%로 도출되었으며, RMSE는 PET 6.32℃, UTCI 3.16℃로 나타나 UAV 기반 열 쾌적성 평가 시 UTCI 지수를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 도출되었다. 본 연구에서 개발된 방법은 기존 접근 방식에 비해 상당한 시간 절약 이점을 제공하여 실시간 도시 열 쾌적성 평가 및 완화 계획에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
터널 및 에너지/폐기물 저장과 관련하여 지하공간의 활용이 증가하는 추세이다. 지하공간의 안정성 확보를 위해서는 암반균열 및 절리를 보강하는 것이 중요하다. 절리와 같은 불연속면은 암반의 강도를 저하시키고, 지하공간 내부로 지하수 유입을 발생시킬 수 있다. 불연속면 주변의 암반 강도의 증대와 차수를 위해 암반 그라우팅을 활용할 수 있다. 그러나 암반 그라우팅 시 주입재료가 암반 절리 내 원활하게 주입되고 있는지 직접적인 확인에 한계가 있다. 그라우팅 주입재가 사전에 목표한 설계안과 같이 주입되지 않을 시 강도, 내구성 증대 및 차수성 향상 효과를 볼 수 없다. 따라서 실험적으로 평가가 어려운 그라우팅 주입재가 설계대로 주입되고 있는지 수치해석을 활용하여 사전에 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 개별요소 수치해석 프로그램인 UDEC (Universal Distinct Element Code)을 활용한 그라우팅 주입재의 물/시멘트 배합비, 주입압력, 주입유량과 같은 주입변수에 따른 주입성능을 평가하였다. 또한 실내실험을 통해 수치해석 결과와 비교하여 수치해석 모델의 신뢰도를 검증하였다. 본 연구결과는 향후 현장에서 그라우팅 설계 시 주입재의 물성, 주입시간, 펌프 압력과 같은 변수들을 최적화할 수 있는데 도움이 될 것으로 기대된다.
우수한 핀테크 기업은 고객의 니즈를 창출하거나 고객의 문제를 정확히 파악하고 이를 차별화된 IT 및 조직의 혁신성을 통해 솔루션을 제공함으로써 가치를 창출한다. 따라서 고객 문제의 해결과 결부되는 혁신성과는 핀테크 기업의 생존과 성장을 위한 필수 조건이 된다. 본 연구는 핀테크 기업의 혁신성과와 관련한 서비스적, 기술적, 문화적 측면의 역량을 종합적으로 살펴보기 위해, 서비스 지향성과 혁신성과의 관계에서 IT 연관성과 기업가적 문화의 매개역할을 중심으로 역동적 조직역량의 관점에서 구조모형을 설계하고 이를 실증하였다. 분석 결과는 서비스 지향성과 혁신성과의 관계에서 IT 연관성과 기업가적 문화가 매개역할을 하는 것으로 나타났다. IT 연관성과 기업가적 문화는 개별적으로 부분매개를 하였지만 둘을 통합한 모델에서는 서비스 지향성이 혁신성과에 미치는 직접적인 영향력이 줄어들면서 두 요소를 반드시 경유하여 혁신성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 결과에 따르면, 핀테크 기업은 고객 문제를 정확히 이해하고 그에 적합한 서비스 목표를 수립하며 이를 달성하기 위한 제반 전략을 정렬하여야 한다. 또한 이러한 전략적 방향 하에서 IT 자원과 역량이 조직의 모든 기능에서 적극적으로 활용될 수 있도록 하고 기업가적 문화를 제도적으로 정착시킴으로써 보다 높은 혁신성과를 달성할 수 있다.
한국형 헬기 개발사업의 성공적인 결과로 인하여 노후화된 UH-1및 500MD 헬기를 대체하는 수리온(Surion)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 높은 기동성을 보유한 수리온은 미래 전장에서의 병력수송 및 특수작전 등 다양한 임무를 수행할 것으로 예상되며 이를 지원하기 위한 저고도 전술기동 능력이 요구되고 있다. 그러나 수리온 운용시, 대공 위협 요소를 고려한 최적 저고도 전술기동에 대한 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 본 연구는 강화학습 기반의 알고리즘 중에 하나인 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘과 적 대공위협을 고려하여 수리온이 작전 목표지역까지 도달하도록 하는 저고도 상에서의 최적화된 기동 경로를 산출하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, Unity 환경과 ML-Agents 라이브러리 상에서 실사화된 수리온 모델을 기초로 약 2×107 회의 강화학습을 진행하였고, 제안하는 방법을 적용하여 수리온의 최단시간 및 최소피해를 달성하는 최적 저고도 전술기동 경로를 산출하는 정책을 도출하였다. 그 결과, '최단 시간' 및 '최소 피해'라는 두 가지 기준을 충족하는 최적 경로가 도출되었다. 본 연구의 결과는 수리온 및 수리온 무인체계를 운용하는 다양한 작전에 활용되어 기동계획을 수립할 시 기동성, 작전성공율, 그리고 생존율을 예측하는데 보탬이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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