우리나라는 연안해역을 집약적으로 활용하기 때문에 폐기물로 인한 해양사고 발생률도 높은 편이다. 항해하는 선박의 추진기에 해양부유물, 폐로프, 폐어망 등이 감기는 사고를 부유물감김사고로 정의하고 있다. 이러한 사고를 예방하기 위해 본 연구에서는 국내에 상용화되어 세이버 타입(Shaver type)의 로프절단장치를 유한요소법을 이용하여 구조안전성 검토와 수조시험을 통해 절단 과정 및 성능평가를 진행하였다. 그 결과 로프절단장치를 구성하는 모든 파트는 0.5s 도달하기 전 파손되었으며, 인장강도 대비 발생한 최대응력을 기준으로 각 파트의 안전계수는 최소 2이상으로 나타났다. 수조시험에서는 세이버타입의 절단장치의 절단 과정을 살펴보았고, 실제 해상에서 부유중인 폐로프가 다양한 각도로 진입하는 것을 고려하여 케이스 별로 설치 각도를 설정하였다. 그 결과 모든 케이스에서 절단이 되었으며, 절단 날이 어떠한 각도에 장착되어도 로프를 절단하는데 문제가 없을 것으로 판단된다.
칼슘과 함께 뼈 건강에 필수적이나, 그 섭취량이 부족하여 문제가 되고 있는 비타민 D를 쉽게 보충할 수 있는 새로운 제형으로 천연 고분자 물질인 히알루론산을 기반으로 한 비타민 D 함유 구강용해필름(orally disintegrating film, ODF)을 개발하고 비타민 D 함량에 따른 필름의 특성을 분석하였다. 첨가량은 2020 한국인 영양소섭취기준의 비타민 D 하루 충분섭취량(400IU: 10 ㎍)을 기준으로 4, 7배, 그리고 상한섭취량인 10배로 설정하였다. 제조한 필름의 두께는 기반물질의 농도가 가장 높은 대조군이 가장 두꺼웠고, 비타민 D 첨가량에 따른 유의적 차이는 없었다(p<0.05). 비타민 D 첨가군간 필름의 수분함량의 차이는 없었으며, 첨가량이 많아질수록 투습도는 다소 감소하는 경향을 보여 소수성 물질인 비타민 D가 영향을 미친 것으로 보인다. 비타민 D의 함량이 높아질수록 필름의 명도는 10AI만 유의적으로 높았으며, 적색도는 감소하고 황색도는 증가하였다(p<0.05). 이와 같은 색도특성은 첨가한 비타민 D 시료 자체 색의 영향을 받은 것으로 보인다. 대조군과 비교하였을 때 비타민 D의 증가는 불투명도를 유의적으로 증가시켰으며(p<0.05), 7AI와 10AI에서 가장 높은 불투명도를 보였다. 다른 친수성 고분자 필름과 달리 본 연구에서 제조된 히알루론산 기반 필름은 가소제의 첨가 없이도 타 연구의 필름에 비교하여 높은 인장강도(84.40-106.6 MPa)(p<0.05)와, 비슷한 수준의 연신율(4.71-9.43%)(p>0.05)을 갖는 질감 특성을 보였다. HPLC/MS 분석을 통해 필름 내의 실제 비타민 D 함량을 분석한 결과, 제조 과정 중 비타민 D의 손실이 발견되었으며 이로 인해 목표섭취량(2020 한국인 영양소섭취기준 비타민 D 충분섭취량)을 충족하기 위해서는 제조 기준의 1.5-2배를 섭취하는 것이 적절할 것으로 보인다. 본 연구에서는 생체물질인 히알루론산을 기반으로 비타민 D를 쉽게 섭취할 수 있는 새로운 제형을 개발하였으며, 비타민 D 첨가로 인한 필름의 특성이 향상되는 결과를 이용하여 구강용해용 뿐 아니라 가식성 포장재 등 다양한 활용이 가능할 것으로 제안하는 바이다.
본 연구는 거부민감성과 이성관계 만족의 관계에서 인지적 측면인 인지적 정서조절과 행동적 측면인 갈등해결전략의 매개효과를 검증하여 거부민감성 모델의 적용에 대해 검토하고자 하였다. 이를 위해 서울소재 대학 대학생 668명(남 232명, 여 436명, 평균연령, 21.59세(SD=2.08))을 대상으로 변인 간 관계에 대한 매개모형을 설정하여 관계를 검증하였다. 그 결과, 거부민감성과 이성관계 만족과의 관계에서 인지적 정서조절 전략 중 적응적 정서조절 전략과 갈등해결전략 중 통합과 타협 전략의 이중 매개효과를 확인하였다. 즉, 거부민감성이 이성관계 만족과 직접적인 부적인 상관을 보여 거부민감성이 높을 경우 이성관계 만족은 낮아질 것으로 예상할 수 있다. 다만, 상황을 긍정적으로 해석하고 초점을 확대한 적응적 인지적 정서조절전략과 서로 적극적으로 문제를 해결하고자 하는 통합과 타협의 갈등해결전략을 통해 이성관계 만족에 긍정적인 변화를 가져올 수 있음을 확인한 것이다. 이러한 결과를 바탕으로 상담실제에 대한 함의와 개입방향에 대해 논의하였다.
본 연구는 고등학생의 사회적 지지가 자살생각에 어떤 영향을 미치고 있는지 살펴보고, 고등학생 자살의 위험 요인이 사회적 지지와 자살생각의 관계에서 어떤 조절효과가 있는지를 검증하였다. 구체적으로 사회적 지지 세 가지 하위요인을 친구지지, 교사지지, 부모지지로 구분하고 독립변수로 설정하였다. 그리고 자살생각을 종속변수, 성별, 학년, 학교유형을 조절변수로 하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교사지지, 친구지지, 부모지지 모두 자살생각에 유의미한 부적(-) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자살생각은 여학생이 남학생 보다, 인문계 학생이 전문계 학생보다 더 높았다. 셋째, 친구지지와 부모지지가 자살생각을 감소시키는 효과는 여학생보다 남학생이 더 컸다. 넷째, 교사지지와 부모지지가 자살생각을 감소시키는 효과는 2학년보다 1학년이 더 컸다. 분석결과를 토대로 일선 고등학교 교사들과 인터뷰도 수행하였다. 이를 통해 고등학생의 자살과 관련된 사회문제를 완화하기 위한 실천적 방안을 제안하고 정책적 수단마련의 기초 자료를 제공하고자 한다.
본 논문은 실시간 정보를 제공하는 M2M 빅데이터의 품질이 사용자에게 어떤 영향을 미치는지에 관한 것이다. 최근 들어 데이터의 종류(Variety), 양(Volume), 속도(Velocity) 등이 급변함에 따라 데이터의 획득 및 관리에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제는 데이터의 품질 저하로 이어질 뿐만 아니라 데이터를 활용하여 의사결정을 내릴 때 부정적인 영향을 줄 수 있다. 일반적으로 데이터의 품질을 '사용 적합성'으로 정의하는 데 이는 데이터 품질이 사용자 요구의 기대치를 충족해야 함을 의미한다. 이것은 데이터의 품질이 빅데이터의 활용에 중요한 요소임으로 데이터의 획득과정에서부터 데이터 품질 영역(Data Quality Dimensions)에 대한 관리가 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 시스템에 사용되는 실시간 M2M 데이터의 품질 영역과 사용자 만족도의 관계를 분석하였다. M2M 빅데이터 관련 변수 간의 영향을 분석하기 위해 연구 모델과 가설을 설정하였다. 가설을 검증하기 위해 데이터 이용자를 대상으로 설문조사 실시하고 분석을 하여 주요 요인들 간의 인과관계를 파악했다.
본 연구는 인공지능에 관한 개인의 인식과 디지털 정보를 이해하고 활용할 수 있는 디지털 리터러시(Digital Literacy) 수준이 인공지능 기반 공공서비스의 수용에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 실증적 분석을 위해 2017년에 수행된 설문조사 자료를 바탕으로 기술수용모형과 계획된 행동이론에 근거하여 연구모형을 설정하고 구조방정식을 통해 분석하였다. 분석 결과를 요약하면, 첫째, 인공지능 기술에 대한 개인의 긍정적 인식은 인공지능 기술이 도입된 공공민원서비스에 대한 혜택에 대한 태도를 강화하고, 우려는 감소시키는 역할을 한다. 둘째, 디지털 리터러시 수준은 인공지능 기술에 대한 혜택과 우려를 모두 강화하지만, 인공지능 기술에 대한 프라이버시 염려보다는 개인이 인식하는 인공지능 기술의 혜택을 통해 공공민원서비스를 이용할 의도를 강화하는 것으로 나타났다. 셋째, 인공지능 기술에 대한 개인의 지각된 혜택은 공공민원서비스 이용의도를 강화하고, 프라이버시 염려는 이용의도에 부정적 영향이 확인되었다. 특히, 프라이버시 염려보다는 지각된 이용 편의성과 유용성의 영향이 이용의도를 더욱 강화하는 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과는 인공지능 기술을 통해 제공되는 정보의 정확성과 신뢰성에 관한 시민의 긍정적 인식 강화, 인공지능 기술로 인한 오류에 대한 책임 소재에 대한 제도적 보완, 프라이버시 보호와 관련된 기술적 문제 해결의 필요성을 제기한다.
본 연구는 말 산업의 대중인식 제고를 위하여 향후 플랫폼을 설계함에 있어 어떠한 요인이 대중에게 중요한 요인으로 작용할 것인지 알아보고, 이를 통해 최적의 플랫폼 설계에 대한 혜안을 제시하기 위해 말 산업의 플랫폼 설계요인에 대한 실증연구를 수행하였다. 본 연구수행을 위하여 말 산업에 대한 관심이 있는 국내 성인 300명을 대상으로 구조화된 설문지를 배포하여 자료를 수집하고, 통계처리프로그램 SPSS 22.0 Ver를 활용하여 설정한 연구문제들을 검증하였다. 연구 결과, 소비자 태도에 대하여는 중심경로 중 정보의 유용성이, 주변 경로 중 정보원천의 유희성이 가장 강한 영향을 미치는 요인인 것으로 나타났으며, 소비자의 행동의도에 대해서는 중심경로 중 정보의 최신성이, 주변경로 중 정보원천의 매력성이 가장 강한 영향을 미치는 요인인 것으로 나타났다. 또한, 소비자의 말 산업 플랫폼에 대한 긍정적인 태도는 향후 말 산업에 대한 구매의도와 긍정적 구전의도에 대해 정(+)적인 영향을 미치는 요인인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통하여 본 연구자는 말 산업에 대한 대중의 인식 제고를 위하여 말 산업과 관련한 유용한 정보를 재미있게 풀어낼 수 있는 콘텐츠 설계가 필요하며, 실질적인 수요를 이끌어 내기 위해서 말 산업과 관련한 최신동향을 상시 제공할 수 있어야 하며, 플랫폼이 보다 매력적으로 느껴질 수 있는 디자인 구성이 필요하다는 점을 시사하였다.
이 연구는 2015 개정 교육과정에서 신설 과목으로 설계된 <인공지능 수학> 교과서를 분석하여 차기 교육과정 설계의 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. <인공지능 수학> 시안을 담은 수학과 교육과정 문서에서는 '학습 요소' 대신에 '관련 학습 요소'를 제시하고 있다. '관련 학습 요소'는 인공지능의 맥락에서 활용될 수 있는 수학적 개념이나 원리로 정의하고 있는데 '관련 학습 요소'를 다루는 범위와 방법에 대해서는 구체적인 제한은 없다. 이에 '관련 학습 요소'가 <인공지능 수학> 교과서에서 반영된 양상을 형식, 범위와 방법, 공학적 도구 활용 방식을 중심으로 분석하였다. 교과서별로 '관련 학습 요소'를 교과서에 기술하는 형식상의 차이와 수학 개념을 취급하는 양과 범위에 차이가 있었다. 또한, '관련 학습 요소'를 하나의 수학 개념과 동일하게 정의하여 사용한 경우와 정의보다는 인공지능의 맥락에서 설명 위주로 서술하였다. '관련 학습 요소'를 인공지능의 맥락에서 활용할 수 있도록 교과서별로 유사한 공학적 도구를 다루었지만, 계산과 결과를 해석하는 활동 중심이었다. 고등학교 수학 과목으로서 <인공지능 수학>의 지향을 교과서에 충분히 반영하기 위해서 '관련 학습 요소'에 관한 체계적인 논의가 필요하다. 또한, 학생들이 인공지능 맥락의 활용 사례를 경험하기 위해서는 공학적 도구를 활용하여 문제를 설정하고 해결할 수 있는 내실화된 활동이 교과서에 구현되어야 할 것이다.
본 연구는 2019년 청소년건강행태조사 자료를 이용하여 비수도권과 수도권 청소년들의 정신건강이 평생 음주, 평생 흡연경험에 미치는 영향을 파악해 보고자 하였다. 연구대상은 중학교 400개교, 고등학교 400개교 총 800개교의 60,100명의 대상자 가운데 조사에 참여한 전체 청소년 57,303명을 대상으로 하였으며, 이 중 중학생이 29,384명, 고등학생이 27,919명으로 선정하였다. 연구결과 비수도권의 경우, 평생 음주, 평생 흡연 경험에 유의한 영향을 미치는 정신 건강은 주관적 건강인지, 스트레스인지, 피로회복정도, 슬픔과 절망감 경험, 자살생각, 자살계획, 자살시도가 유의한 것으로 나타났다. 수도권의 경우, 평생 음주, 평생 흡연 경험에 유의한 영향을 미치는 정신 건강은 스트레스인지, 피로회복정도, 슬픔과 절망감 경험, 자살생각, 자살시도는 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 청소년들의 음주문제가 정신건강 특성에 영향을 미치는 것으로 보아 수도권과 비수도권 청소년들의 지역별 정신 건강요인을 고려한 방향설정과 교육프로그램의 재평가를 통해 보다 효과적인 청소년들의 음주예방을 위한 중재 및 교육프로그램 개발을 위한 노력이 필요하다.
오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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