최근 인공지능 기술의 발전으로 한강 교량이나 건설 현장 등 수많은 환경에 지능형 CCTV가 설치 및 운용되고 있다. 한편 사고 및 범죄 유발의 가능성, 재해 시 대피 공간으로의 활용도로 인해 건축물 옥상 개폐 여부에 대한 대립이 존재한다. 법률에서는 지정된 건축물 옥상 출입문의 상시 개방을 원칙으로 하고 있지만, 사실상 방범의 이유로 암묵적으로 폐쇄를 허용하고 있으며 마땅한 법적 조치가 부재하다. 본 연구는 이러한 맥락에서, 지능형 CCTV를 활용하여 옥상에서 발생할 수 있는 비상 상황에 대응하기 위한 감지 시스템을 제안한다. YOLOv5 객체 탐지 모델을 기반으로 한 폭행 및 투신 상황을 실시간으로 감지하는 시스템을 구축하였으며, 새로운 메트릭 IoP(Intersection Over Person)를 도입하여 투신 상황을 평가하였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 폭행 및 투신 상황을 신속하게 탐지하며 높은 정확도를 보여주었다. 또한, 옥상 출입문 관리에 관한 법제 분석을 통해 옥상 출입문 개방과 CCTV 설치에 대한 제도적 미비점을 파악하고 개선방안을 제시하였다. 기술적·법적인 개선으로 옥상 환경에서의 범죄 및 사고 발생이 감소할 것으로 기대된다.
본 연구는 지속적인 의류 환경 문제에 대응하기 위해, 지속 가능한 대안인 업사이클링(Upcycling)을 3D 의류 시뮬레이션 프로그램 Z-weave를 사용하여 해결책을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 업사이클링 제품은 한정된 소재와 자원으로 샘플 제작이 어렵고, 폐의류들로 바로 완성품을 제작해야 한다는 한계점이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 3D 의류 시뮬레이션 프로그램을 도입해 폐의류의 한정된 자원을 효과적으로 활용하고자 한다. 본 연구의 목표는 Z-weave를 통해 생성된 가상공간에서의 의류 원단과 현실 원단의 유사도를 확인하고, 이를 통해 실제 패션 산업에서의 활용 가능성을 평가하는 것이다. 연구 방법은 실제 작품과 유사하게 표현하기 위해 Z-weave 프로그램 안에서 물성을 조절해 실제 소재와 비교하고 전공자들을 대상으로 설문 조사와 인터뷰를 시행하였다. 이로써 Z-weave 프로그램의 패션업계에서 활용 가능성과 잠재적 한계점을 알아보고자 한다. 이 연구는 디지털 기술이 패션 산업에 미치는 영향에 관한 내용과 3D 의류 시뮬레이션 프로그램이 지속 가능한 패션 제작에 어떻게 활용될 수 있는지를 알아보고자 한다.
도시화가 가속화되면서 교통 혼잡, 주거 및 환경 문제 등의 사회적 이슈가 도출되고 있다. 이를 해결하기 위해 도심항공교통 (UAM; urban air mobility)과 같은 혁신적인 교통시스템 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 초기 저밀도 운항 환경에서 기존의 항공교통시스템에 부담을 주지 않으면서도 안전하게 비행이 이루어져야 하고, 공역을 효율적으로 관리하고 운영하는 능력이 요구된다. 따라서 UAM은 회랑을 통한 경로의 운영으로 예측 가능성을 높여 초기 운영단계에서는 저밀도 상황에서의 운항에 대한 데이터를 축적해 나가는 것이 중요하다. 이를 위해서는 운영하기 전 각종 시뮬레이션을 활용한 시나리오를 생성하여 UAM 기체 간의 잠재적인 충돌 가능성을 예측하고 항공기 간격 즉 분리에 대한 손실 (LoS; loss of separation), 그리고 근접 공중충돌 (NMAC; near mid air collision) 위험에 대한 검토가 필요하다. 항적 난기류는 항공기 간의 안전한 분리를 보장하는 중요한 요소로, 기존 항공교통에서는 활주로와 항로의 분리에 필수적으로 사용되었다. UAM 비행체는 저고도에서 밀집된 공간에서 운영되기 때문에, 항적 난기류에 관한 추가적인 연구가 필요하며, 이를 위해 다양한 데이터를 활용하여 기체의 성능을 정밀하게 분석하고 있다. 본 논문에서는 국내외 연구 결과를 바탕으로 UAM의 분리 기준 설정에 필요한 요구사항과 고려해야 할 사항들을 확인하는 데 초점을 맞추고자 한다.
최근, 의료 데이터 표현 분야에서 딥러닝 방법들이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 내재적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하므로 대규모의 데이터를 확보하기 쉽지 않은 의료 분야에서는 직접적인 적용이 어려운 실정이다. 특히 뇌신호 모달리티의 경우, 변동성이 크기 때문에 여전히 데이터 부족 문제를 가진다. 이에, 최근 연구에서는 뇌신호의 시간-공간-주파수 특징을 적절하게 추출할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 구조를 설계하거나, 혹은 자가-지도 학습 방법을 도입하여 뇌신호의 신경생리학적 특징을 미리 학습하도록 한다. 본 논문에서는, 최근 각광받는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 피험자 상태 예측 등의 관점에서 소규모데이터를 다루기 위해 적용되는 방법론에 대한 분석 및 향후 기술 방향성을 제시한다. 먼저 현재 제안되고 있는 뇌신호 표현을 위한 딥 뉴럴 네트워크 구조에 대해 분석한다. 또한 뇌신호의 특성을 잘 학습하기 위한 자가-지도 학습 방법론을 분석한다. 끝으로, 딥러닝 기반 뇌신호 분석을 위한 중요 시사점 및 방향성에 관하여 논한다.
비수도권 중소도시의 도시서비스 효율성 저하 문제가 심화됨에 따라 지역거점을 통한 압축적 도시 공간을 형성하고자 철도역세권 개발의 필요성이 강조되고 있다. 대도시 주요 역세권은 복합단지 형태로의 개발이 이루어지고 있지만, 중소도시 역세권의 개발 입지적 특성에 대한 분석은 부족한 실정이다. 본 연구는 전국의 고속철도 역세권을 대상으로 개발 사업여건과 잠재수요의 특성을 분석하여 수도권 대도시, 비수도권 대도시, 비수도권 중소도시의 도시유형에 따른 입지적 특성 차이를 파악하고, 이에 적합한 개발방식을 알아보는 것을 목적으로 한다. 분석결과, '수도권 대도시 역세권'은 높은 잠재수요와 열악한 사업여건을 갖고 있는 것으로 분석되었다. 반면에 비수도권의 경우에는, '중소도시 역세권'은 양호한 사업여건과 낮은 잠재수요의 특징, '대도시 역세권'은 중간적 성격을 가지는 것으로 분석되었다. 이는 대도시와 중소도시 역세권 개발에 있어 서로 다른 개발방식의 필요성을 시사한다. 본 연구의 분석결과는 대규모 비용의 투입이 필요한 대도시 역세권은 잠재수요를 극대화하기 위한 민간참여형 사업을, 중소도시 역세권은 양호한 사업여건을 바탕으로 공공주도형 사업을 진행하거나 지역 특성에 기반한 개발을 통해 민간참여를 유도하는 것이 바람직함을 보여주고 있다.
생물다양성은 환경영향평가 제도의 목표에 중요한 부문으로, 개발대상지 입지 선정, 주변 환경 파악 및 교란으로 인한 생물종 영향 등에서 활용되고 있다. 환경영향평가 분야에서 새로운 기술과 모델을 활용하여 생물다양성을 보다 정확하게 평가하고 예측하는 방안에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 비록 현장, 문헌조사를 통한 데이터를 바탕으로 종 풍부도 지수를 평가하고 있으나, 현장 데이터는 시·공간적으로 미흡하므로 고해상도의 종 풍부도 매핑을 통한 기초자료를 활용함으로서, 모니터링 실효성 문제 해결이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 제4차 전국자연환경조사 데이터와 환경변수를 바탕으로 Random forest 모델을 활용하여 종 분포모형을 개발하였다. 해당 모델은 24종의 포유류 종 분포 매핑 결과를 species richness index를 활용하여 100m 해상도의 종 풍부도 매핑 결과를 도출하였다. 연구 결과, 종 분포모형은 평균 0.82의 AUC값으로 우수한 예측 정확도를 보였다. 또한, 전국자연환경조사 데이터와 비교결과, 고 해상도의 종 풍부도 매핑 결과의 종 풍부도 분포는 정규분포의 형태를 가지고 있어 환경영향평가에서의 기초자료로 사용함에 있어 신뢰성이 높다. 본 연구의 분석결과는 추후 도시개발과 사업을 함에 있어 생물다양성 평가, 서식지 보전 등에 새로운 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
4차 산업혁명 시대에 건설산업은 전통적인 업무 방식에서 디지털 프로세스로 전환하고 있다. 특히, 건설산업의 특성으로 인해 업무 절차의 변경에는 어려움이 따르며, 점진적인 디지털 전환 및 시행착오가 발생하고 있다. 건설현장의 안전관리 분야도 역시 이 흐름을 따라 모든 데이터의 디지털화와 자동화를 목표로 연구 및 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최근의 통계에 따르면, 건설업 안전사고는 계속해서 발생하고 있으며, 안전사고 사망자 수도 줄지 않고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 안전관리 종합정보망의 빅데이터를 대규모 언어모델 인공지능을 통해 분석하였다. 분석된 결과는 실시간으로 업데이트가 가능한 상세설계모델로부터 위치정보와 공간적 특성을 반영하여 안전관리가 필요한 현장모델링에 정보를 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 건설현장 안전관리 데이터의 디지털화를 통한 시설물 및 근로자의 안전을 강화하고, 건설사고 예방 및 효과적인 교육 지시를 위한 빅데이터 기반 안전관리 플랫폼 개발을 목표로 한다.
본 연구에서는 7개윌에 걸친 5회의 과학관 견학활동을 경험한 중학생들의 과학관 현장학습에 대한 선호도 및 인식 변화를 알아보았다. 연구 대상은 서울시 소재 중학교 2, 3 학년 32명을 대상으로 하였으며, 과학관 현장학습 전후 연구 대상 학생들에게 과학관 및 과학관 현장학습에 대한 선호도, 효율성, 영향 등에 대해 묻는 사전 사후검사를 실시 하였다. 연구 결과, 과학관 현장학습을 통해 중학생들은 과학관을 흥미위주의 공간이기보다 자신의 관심 분야와 관련지어 정보를 얻을 수 있는 곳, 즉 정보 제공의 매체로 인식하게 됨을 알 수 있었다. 많은 학생들이 과학관 현장학습을 통해 경험한 내용은 학교에서 배운 과학 내용과 관련짓거나 미래 과학의 발전, 실생활에 과학의 적용, 과학 기술의 역사적 발달 과정, 과학관련 뉴스나 사회문제, 과학이란 무엇인가 등에 대해 생각하는 계기가 되어 과학을 공부하는데 도움이 되었다고 응답하였다. 우리나라의 과학관들은 아직 양적 질적 측면에서 미흡한 수준임에도 불구하고 우리나라의 과학관 및 과학관 현장학습의 영향이 학생들에게 긍정적으로 인식되고 있음을 알 수 있었다. 이는 우리나라의 과학 기술을 발전시키고 과학적 소양을 함양시키는데 기여를 할 수 있는 수준높은 과학관 시설의 확충 및 적극적인 홍보, 정규 비정규 교육에서 과학관의 적극적인 활용이 절실히 필요함을 시사한다.
1945년 8월 광복을 맞았을 당시 국내 정치지리학은 사실상 그 존재를 말할 형편이 못 되었다. 미군정 기간중인 1947년 초에야 비지리학자 표문화가$\ulcorner$조선 지정학 개관 : 조선 의 과거 현재와 장래$\lrcorner$를 출간했을 정도였다. 국내 지리학자로서 최초의 정치지리학 체계서 를 써낸 사람은 최복현이었다. 그의 정치지리학(1959)은 당시 미국 영향을 크게 받은 것이 다. 형기주는 국내서 지리학을 공부한 사람으로서는 최초의 정치지리학 논문(국토 통일 가 능성)을 쓴 사람이다. 1960년대 종반에 들어서서 국내 정치지리학은 꿈틀거리기 시작했다. 김대경, 차윤, 임덕순 등에 의해서였다. 1970년대에 들어서서도 연구 활기는 지속되었는데 특히 동년대 초반에 해방후 국내 지리학 수업자에 의한 최초의 정치지리학 체계서(임덕순) 가 나온 점은 특기할 만하다. 1980년대 중반에는 양적으로 보아 정치지리학이 크게 발전한 시기이다. 박사학위 논문도 최초로 나왔고 석사학위 논문도 이후 다수 나왔다. 전기간에 걸 쳐 볼 때 정치지리 연구는 \circled1 수도, \circled2 행정구역, \circled3 지정적 구조 (특히 한반도), \circled4 분단- 통일, \circled5 각급 행정수도, \circled6 성곽, \circled7 선거, \circled8 도시정치 순의 8대 범주에 걸쳐서 크게 이루 어졌다. 한국의 정치지리학은 국내 문제와 관련, \circled1 국토통일, \circled2 3면 임해의 활동, \circled2 영호 남 불통합의 3대 과제에 연구를 더 기울여야 한다. 학문 자체와 관련해서는 \circled1 신 지정학적 연구, \circled2 전략-군사지리 연구 등에 크게 힘을 기울일 필요가 있다. 인문지리학 일반 연구는 $\ulcorner$인문지리학$\lrcorner$을 써낸 김경성으로부터 논의하는 것이 타당하다. 이후 약 20년이 지나고나 서 오홍석의 비포괄적이나마 $\ulcorner$인문지리학 원리$\lrcorner$가 나왔다. 1970년대 중반이후 인문지리의 실증-계량적 분석에 대한 비판이 일어나기 시작했고, 그런 중에 1980년대 초반에 인문지리 학 방법론상 중요한 2개의 대립적 논문 (김인의 공간지리학 옹호와 최기엽의 장소이해 옹 호)이 나왔다. 그후 방법론상의 논의가 5-6편 나와 오늘에 이르렀다. $\ulcorner$인문지리조사법$\lrcorner$ 교 재가 역시 비포괄적이나마 국내 최초로 출간된 것은 1988년 (조동규)의 일이다. 포괄성이 훌 륭한 인문지리학 체계서의 출간이 절실히 요망된다. 방법론에 있어서는 공간-계량적 입장과 지역-종합-해석적 입장간의 조화와 상호보완이 있어야 할 것이다.
시퀀스 데이타베이스로부터 원하는 질의 패턴과 일치하는 모든 서브 시퀀스를 검색하는 것은 데이타 마이닝이나 바이오 인포매틱스 등 응용 분야에서 필수적인 연산이다. 예를 들어, 특정한 이벤트가 발생할 때마다 이벤트의 유형과 발생 시각을 기록하는 네트웍 이벤트 관리 시스템에서 네트웍 이벤트들의 연관 관계를 발견하기 위한 전형적인 질의 형태는 다음과 같다: 'CiscoDCDLinkUp이 발생한 후 MLMStatusUP과 TCPConnectionClose가 각각 20초 이내와 40초 이내에 순차적으로 발생하는 모든 경우를 검색하라.' 본 논문에서는 대규모 이벤트 시퀀스 데이타베이스를 대상으로 하여 위와 같은 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱싱 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 비효율적인 순차적 검색이나 페이지화 하기 어려운 인덱스 구조에 의존하는데 반하여, 제안하는 방법은 저장 및 검색 효율이 입증된 다차원 공간 인덱스를 사용하여 질의를 만족하는 모든 서브 시퀀스를 착오 기각(false dismissal) 없이 신속하게 검색한다. 다차원 공간 인덱스의 입력은 이벤트 시퀀스 데이타베이스 상의 슬라이딩 윈도우 내에서 각 이벤트 유형이 최초로 발생한 시각을 기록한 n 차원 벡터가 된다. 여기서 n은 발생 가능한 이벤트 유형의 수이다. n이 큰 경우는 차원 저주(dimensionality curse) 문제가 발생할 수 있으므로 차원 선택이나 이벤트유형 그루핑을 이용하여 차원을 축소한다. 실험 결과에 의하면 제안된 방법은 순차적 검색이나 ISO-Depth 인덱스 기법에 비하여 몇 배에서 몇 십 배의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다. 것으로 나타났다.예측치가 비교적 유사한 것으로 나타났으며, 평균 절도오차도 10% 수준이었다.HNP 처리구에서 가장 많았던 것으로 나타났다. 지상부 식생에 대한 총 양분함량은(N+P+K+Ca+Mg) 리기다소 나무가 703kg/ha 그리고 낙엽송이 869kg/ha였다.여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며,
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[게시일 2004년 10월 1일]
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