본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.
본 연구는 폐석적치장 하부 경사지에서 발생하고 있는 지반변위를 조사하고 산사태에 의한 재해 가능성에 대해 검토하였다. 이를 위하여 먼저 무인 항공기 사진측량을 실시하여 지반변위의 크기와 범위를 조사하였다. 2019년 4월부터 2020년 7월까지 5회의 무인 항공기 측량의 평균 오차율은 0.011 - 0.034 m이었으며, 토층의 이동으로 2.97 m의 표고 변화가 발생하였다. 급경사지 중 일부 구역만 표고 변화를 보이며 이것은 상부의 폐석 하중의 영향보다는 강우 시 발생한 지하수에 의한 땅밀림에 의한 것으로 판단된다. LS-RAPID 시뮬레이션을 위한 민감도 분석을 실시하였으며, 지형자료로서 DEM과 DSM을 각각 10 m, 5 m, 4 m 격자로 적용하여 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 공간 해상도가 높은 자료를 이용하면 DEM에서는 산사태 물질의 퇴적 범위가 지나치게 확대되는 경향을 보인 반면, 지형을 세밀하게 반영한 DSM을 적용한 결과에서는 공간 해상도 변하여도 확산범위는 크게 영향을 받지 않으며 하천형상에 따른 퇴적 거동을 정밀하게 표현할 수 있었다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장상황을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.
본 연구는 감사위험에 대한 감사인의 반응에 대해 분석한 논문이다. 구체적으로 감사위험은 당기 재무제표의 수정금액으로 측정하였고, 감사인의 반응은 차기 감사시간의 증감률로 측정하였다. 회사의 재무제표 작성능력이 부족하거나 이익조정 금액이 클수록 감사인의 수정금액도 커질 것이기 때문에 수정금액을 감사인이 인식한 회사의 감사위험으로 볼 수 있으며, 감사인은 감사계획 시 감사위험을 고려할 것이기 때문에 차기 감사시간의 증감률로 감사인의 반응을 측정하였다. 한편 감사위험에 대한 감사인의 반응은 직급에 따라 다를 것이다. 회계감사는 품질관리검토자, 업무수행이사, 그리고 등록공인회계사 등이 팀을 이뤄 수행하지만 감사계획을 수립하고 감사품질을 관리하는 감사인이 현장에서 감사실무를 수행하는 감사인보다 감사위험에 대해 보다 민감하게 반응할 것으로 예상된다. 분석결과, 당기 재무제표의 수정금액이 일정수준 이상으로 크면 감사인은 이를 유의한 감사위험으로 인식하여 차기의 감사투입시간을 증가시키며, 이는 주로 리더 역할을 담당하는 감사인들에 의해 발생한다는 사실을 발견하였다.
수질 보호를 위한 정기 계획을 세우는 과정에서 다양한 지표를 이용해 수자원의 수질 추이를 평가하는 일이 필요하며 이는 수역 관리에서 널리 사용하는 방법이다. 본 연구에서는 1995년부터 2020년까지 이란 대수층의 수질 매개변수 자료를 수집, 검토하고, 통계적으로 검증하여 연도별 구획도를 만들었다. 이를 위해 지리정보체계(GIS), 거리 반비례 가중법(IDW), 방사 기저함수(RBF), 포괄 선형 보간법(GPI), 단순, 일반, 범용의 세 유형을 포함하는 Kriging과 Co-Kriging기법을 이용하였다. 이어 최소 불확실성과 최소 구획 오차에 ASE와 RMSE를 포함하는 두 값의 근접도를 더한 것을 최적 모델로 선택하였다. 마지막으로 각 매개변수에 대해 선택한 복합 모델을 Schuler와 Wilcox 지수와 조합하여 구획화했다. 이란의 지하 수자원에 대한 종합평가 결과는 수자원의 59%는 농업용수로, 39.86%는 음용수에 부적합한 등급으로 분류되어 이란 지하수 수질이 위기에 처해 있음을 보여주었다. 마지막으로 추출 결과를 검증하기 위해 지하 수질 지수(GWQI)로 수질의 공간 변화를 평가한 결과 이란의 대수층이 적은 수위변화에도 매우 민감하며 지하수 양도 매우 부족하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 홍콩의 대학 부설 평생교육기관에서 한국어 수업을 듣는 학습자들을 가르친 경험이 있는 한국어 강사들을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 실시하여 그들을 가르치면서 알게 된 홍콩 학습자의 특성을 파악하는 것이다. 이를 통해 홍콩의 한국어 학습자들에게 적합한 교수 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 최소 5년 이상 한국어를 가르친 경험이 있는 강사 10명을 대상으로 인터뷰를 하였다. 연령별 홍콩 한국어 학습자의 특성으로는 20대가 가장 많았지만, 50대 이상도 상당한 비율을 차지하는 등 연령층이 다양했다는 점이다. 한국어 학습의 동기 부여에 한류, 홍콩 정부의 평생 교육 보조금 지원의 영향이 컸다. 홍콩 학습자들의 특성은 적극적인 학습 욕구와 노력, 지속적인 학습 의도, 말하기에서 소극적인 참여와 절제, 개인 정보 공개에 민감함 등이었다. 이러한 결과를 바탕으로 한국어를 효과적으로 가르치기 위해서는 한 반에서 다양한 연령층을 고려한 교수 학습 방법이 필요하다는 점과 홍콩 한국어 학습자들의 특성이 반영된 말하기 교수 방법이 마련되어야 한다는 점을 제언하였다. 본 연구의 의의는, 홍콩에서 그동안 파악되지 않았던 현지의 홍콩 한국어 일반 학습자들의 특성 분석을 통해, 학습 동기, 학습 태도, 한국어 학습을 할 때 어려워하는 점을 확인한 현장 연구라는 것이다.
최근 식품의 품질을 확인하는 소비자의 관심이 높아짐에 따라 지능형 식품포장 기술이 점차 발전하고 있다. 지능형 포장의 중요한 요소인 indicator는 특정 물질을 감지하거나 식품 품질 변화를 나타내기 위한 색변화를 나타낸다. Gas indicator는 식품 품질이 변할 때 방출되는 휘발성 물질을 감지하기 위해 식품 포장에 내장될 수 있다. 에틸렌 가스는 후숙과일의 호흡을 증가 시키며 후숙과일이 숙성이 진행됨에 따라서 에틸렌가스가 다시 생성된다. 포장된 과일의 경우 headspace의 에틸렌가스 농도는 과일의 숙성도와 밀접한 관련이 있다. 이와 관련하여 에틸렌 가스 흡수제를 제조하여 에틸렌가스를 제거하는 방법도 적용된다. 하지만 이는 소비자가 적숙기의 과일을 섭취하는데 도움이 되지 않는다. 과일 포장에 사용할 수 있는 에틸렌가스 지시계가 있다면 소비자는 최적의 시간에 과일을 섭취할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 금속 물질 환원반응 활용 지시계, fluorescence 활용 지시계, pH 지시약 활용 지시계, 리포솜 활용 지시계 등의 다양한 에틸렌가스 지시계를 비교하여 지금까지 개발된 에틸렌가스 지시계의 특성과 장단점을 분석하였다. 각 지표를 분석한 결과, 금속 물질 환원반응 기반 지표인 몰리브덴(Mo)에 팔라듐(Pd)을 촉매화하여 물리적 장벽의 수단인 SiO2와 30PDDA(polydiallyl dimethyl ammonium chloride)의 다중층에 적용한 지시계가 안정성, 에틸렌가스에 대한 민감도, 시각적 변화를 통한 정보 제공력에서 가장 적합한 지시계로 가능성이 높을 것으로 사료된다.
코로나기간 동안 대면 영업을 위주로 운영하는 소상공인과 자영업자들은 경제적으로 큰 손실을 경험했다. 특히, 전통시장에 입점한 업체들의 경우, 온라인판매시스템으로의 전환이 비교적 쉽지 않은 경우가 많아 상대적으로 피해가 더욱 심한 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 서울시를 대상으로 전통시장 상권매출 자료를 활용해 코로나의 영향을 실증적으로 분석하고자 하였다. 코로나의 영향을 보다 정확하게 추정하기 위해 패널고정효과 모형을 활용하였으며, 전통시장의 규모, 전통시장에 입점한 업체들의 유형에 따라 영향 정도를 세밀하게 분석하였다. 연구의 결과, 예상과는 다르게 코로나 이전과 비교해서 코로나기간 동안 전통시장의 상권매출 변동은 나타나지 않은 것으로 분석되었다. 하지만, 코로나의 영향력은 전통시장 안에서 업종별로 차이를 보였는데, 코로나로 인해 가장 큰 피해를 입은 업종은 서비스업인 것으로 나타났고, 그다음으로 소매업, 음식점 순으로 나타났다. 또한, 전통시장 규모에 따라서도 코로나로 인한 영향이 다르게 나타났다. 전통시장의 경우, 대형마트에 비해 외부변화나 시대흐름에 민감하지 못하기 때문에 사람들의 소비패턴이나 행동패턴이 변하면 큰 피해가 따를 수 있다. 전통시장 활성화 전략을 세울 때, 전통시장이라는 공간에 대해서 동일한 인센티브나 전략적인 방안을 마련하기보다는 전통시장 안에서 업종별, 유형별로 세밀한 방안을 세울 필요가 있다.
이전 연구를 통하여 터널 굴진에 따른 터널 막장의 붕괴 위험에 대한 잠재 수준을 정량적으로 평가하기 위한 툴인 KTH-index(KICT Tunnel Collapse Hazard index) 지수화된 위험도 수준 표현 툴을 개발한바 있으며, 이는 다수의 시공현장에 성공적으로 적용되어 왔다. 본 연구에서는 제안된 터널 위험도 지수를 기반으로 수행된 터널 설계안의 전 종단구간에 대해 정량적인 위험도 수준을 시뮬레이션 하는 새로운 설계안 적정성 평가 방법을 제안하였다. 본 KTH-index 기반 시뮬레이션에서 가장 중요한 것은 시뮬레이션을 위한 입력항목의 결정이며, 대부분의 설계안 관련 항목과 시공관련 항목은 직접적으로 설계안으로부터 결정될 수 있으나, 불명확한 지반조건은 설계 당시 때 수행된 시추조사와 전기비저항 탐사를 기초로 준비된다. 이때, 낙관적 시나리오와 비관적 시나리오에 기반한 터널 종단 지반조건 시나리오가 설정되었다. 이러한 위험도 시뮬레이션을 통해서, 시뮬레이션 대상 설계안에 대한 위험도 수준을 사전에 파악할 수 있었으며, 사전에 파악된 요 주의구간은 시공단계와 연결시켜 시공 중 계측이나 막장관찰 시에 요긴하게 활용될 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
군 부대 및 기관에서 근무하는 장병은 국가안보와 관련된 민감정보 및 기밀을 다루는 업무의 특성상 엄격한 보안정책 및 기술을 적용받고 있어 보안 스트레스를 겪게 될 가능성이 크다. 본 연구의 목적은 이러한 군 장병의 보안 스트레스를 관리할 필요성을 인식하고, 관리방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 우선 보안 스트레스를 다룬 한국학술지인용색인(KCI) 등재 및 등재후보지 12편을 대상으로 문헌 연구를 실시하였다. 보안 스트레스를 다룬 연구는 2016년 이후부터 주로 설문조사를 활용한 통계적 분석기법을 적용하여 이루어졌으며, 크게 보안 스트레스에 영향을 미치는 요인, 보안 스트레스와 보안준수 의도의 관계, 보안 스트레스를 완화하는 요인을 다룬 연구로 구분되었다. 특히 조직공정성, 조직 차원의 기술 지원, 보안 피드백 등의 요인이 보안 스트레스를 완화할 수 있다는 점이 확인되었다. 다음으로 이와 같은 문헌 연구 결과를 국방보안환경에 적용함으로써 군 장병의 보안 스트레스 관리방안으로 보안 관련 공정성 인식 향상, 기술 지원 및 보안 피드백의 측면에서 제시하였다. 본 연구를 통해 우리는 군 장병 보안 스트레스의 관리 필요성을 인식하고, 이와 관련된 실무적인 방안을 검토하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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