• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.399-405
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• 2022

본 연구는 재활용 의무 대상 제품 포장재의 재활용 분리 체계에 대하여 사용자 관점에서 새로운 디자인 가이드라인을 제시하는 것이다. 국내 사례는 현행법과 재활용 분리배출에 대한 문헌을 사전 연구하였고, 국외 사례는 아시아, 유럽, 북아메리카 대륙에서 재활용 분리배출에 대한 성과를 거둔 도시를 각각 1개씩 선정 조사하였다. 사용자의 긍정적인 참여 결과의 피드백과 올바른 분리배출에 관한 보상이라는 사용자 중심 디자인관점에서 ID(Identification) 사용자 분리배출 체계를 제안한다. 이 체계는 명시된 개인식별 코드가 부착된 분리배출 전용 용기와 개인용 애플리케이션을 이용한다. 사용자는 분리배출 전용 용기에 기재된 분리배출 표시와 분리배출 요령에 따라 해당 분리배출 품목을 전용 용기에 배출하며, 선별처리 결과가 사용자에게 통보되고, 이에 따른 보상이 이루어지는 체계이다. 이 분리배출 체계는 사용자의 적극적인 참여를 유발할 수 있는 분리배출 체계라는 의미를 가진다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.351-355
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• 2023

본 연구는 전통적인 LOSA방법론의 한계를 보완하여 진보된 형태(Advanced LOSA)의 필요성에서 시작된다. 진보된 형태의 LOSA는 기존의 AUDIT 적용의 단점을 해결하고 현재의 항공 안전 요구에 보다 효과적으로 대응하는 것을 말한다. Advanced LOSA 개발 연구를 하는 동기는 최근 발전된 항공운항 체계와 항공데이터의 분석이 과거보다 용이하여 활용가치가 증대되었기 때문이다. 과거의 LOSA는 주로 조종실 공간에서 조종행위를 수행하는 조종사들에게 초점을 맞추고 있다. 그러나 Advanced LOSA는 항공사의 전 분야로 확장하여 통합적으로 관리할 수 있다. 둘째, Advanced LOSA는 데이터 수집 및 분석 기술을 통합하여 미래 예측이 가능하다. 이를 통해 항공사는 예측된 위해 요인을 사전에 제거하여 항공안전을 유지하는 확고한 SMS 체계를 확립할 수 있다. 셋째, Advanced LOSA는 데이터 분석을 기반으로 세부 요인을 선별할 수 있으며 구체적인 해결 방법을 모색할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.53-61
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능 챗봇이 한국 대학생 영어학습자들에게 전치사와 관사 두 목표 문법을 습득하는데 효과적인지 실험하기 위한 것이었다. 필수 영어 과목을 수강한 46명의 1학년 학생들을 대상으로 하였다. 참여자들은 실험군과 통제군. 두 그룹으로 무작위로 선별되었다 (각 그룹 23명). 실험 그룹은 6주 동안 챗봇과 6번의 채팅 세션을 가졌다. 사전·사후 실험을 통해 영어 작문에서 목표 문법의 오류 빈도의 변화를 비교함으로써 효과를 검토했다. 실험결과는 챗봇과의 대화 후에 실험군이 전치사와 관사 모두에서 누락 오류의 평균을 유의하게 줄였다는 것을 보여줬다. 다른 오류 범주에서 큰 효과를 거두기 위해서는 학생들의 단답형 또는 부정확한 답변을 줄이고 챗봇과의 대화에 적극적으로 참여하도록 유도하는 챗봇 피드백이 개선되어야 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.366-368
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• 2022

지구온난화에 따른 우리나라 주변 환경의 변화와 최근 중국 불법 어선의 연근해 어업 자원의 고갈 등으로 인해 우리나라 연근해 어족자원을 보호할 필요성이 증대되고 있으며, 지속 가능한 어업을 위해서는 어획물의 종류와 양을 정확히 파악하고 불법 어업에 대한 철저한 감시 및 관리가 필요하다. 이러한 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 및 어장 환경 정보와 선박에 대한 정보를 통해 해양관측과 위성 원격탐사를 동시에 이용함으로써 근해와 원양 생물자원 실태를 관측하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 NOAA-20 위성의 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) DNB (Day & Night Band) 영상을 기반으로 추정한 야간 불빛 자료를 활용하고자 한다. DNB 불빛 영상은 낮은 조도의 불빛을 감지하여 그 정보를 보여 준다. 야간 불빛 자료에 포함된 구름 부분을 마스킹하기 위해 NASA의 신규알고리즘이 적용된JPSS-JRR-CloudMask 기술을 이용하였다. 이번 연구에서는 구름의 영향이 없는 날짜를 선별한 후 AIS 정보에서 어선의 정보를 추출하여 검증 자료로 사용하였다. 실제 선박의 정보를 이용한 위성 불빛 자료의 검증을 통해 위성자료의 신뢰성을 확보하고 향후 불빛과 선단 규모의 상관관계 분석 및 어선의 분포 경향 분석을 통하여 우리나라의 어장환경 분석에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제13권2호
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• pp.97-117
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• 2007

본 연구는 현재 우리나라의 고등학교 교사들이 자살 위험을 보이는 학생들을 사전에 식별하여 적절한 중재활동으로 연결시킬 수 있는지를 알아보고자 하였다. 이를 위해 390명의 남녀 교사들을 대상으로 설문지를 실시하여, 청소년 자살과 관련된 요인들에 대한 교사들의 지식수준과 자살에 대한 오해에 대해 살펴보았다. 또한 자살 위험성이 있는 학생들이 식별되었을 때, 그들이 일반적으로 취하는 중재방법들에 대해서도 알아보았다. 본 연구에서 교사들은 자살위험이 있는 학생들을 식별해 낼 수 있을 만큼 자살관련요인에 대한 충분한 지식을 갖고 있지 않았으며, 대부분이 스스로 그러한 학생들을 선별해 낼 수 있다고 믿지 않았다. 자살에 대한 오해는 우려만큼 많지 않았지만, 몇몇 오해들은 자살의 중재와 관련하여 여전히 문제로 남아 있었다. 한편, 교사들의 중재방법은 주로 교사들 개인에 의한 전략들로 이루어지며, 매우 제한적이었다. 효과적인 청소년 자살예방을 위하여 자살관련요인과 즉각적인 중재전략들에 초점을 둔, 교사들을 위한 자살예방 교육이 시급하다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제3권1호
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• pp.13-28
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• 2006

자폐아동들은 언어 및 의사소통에 결함을 공통적으로 보이는데 특히 문장을 이해하는 수용언어 면에서보다 일반적 상황에 적절하게 표현해야 하는 언어적 표현을 구사하는 데에 더 어려움을 겪는다. 따라서 본 연구에서는 수용할 수 있는 언어의 능력은 있으나 적절하게 표현하는 언어능력의 부족으로 의사소통에 어려움을 겪는 대상자들을 중심으로 노래 활동을 통해 언어표현 능력을 향상시키는데 그 목적을 두었다. 연구대상자는 중학생 자폐아동을 대상으로 일반학교 통합학급에 다니고 있는 아동들이 선정되었고, 선별 검사로 카프만 지능검사(K-ABC)와 아동기 자폐증 평정척도(CARS)를 이용하여 세 명의 남아를 선별하였다. 연구는 2단계로 나누어 이루어졌는데 첫 번째 단계는 1~12회기로, 사회적 상황을 이용한 노래활동을 배우는 기간으로 24곡의 곡을 가지고 활동하였다. 두 번째 단계는 13~15회기로 1단계에서 배웠던 24곡을 복습하였다. 총 15회기로 구성된 연구는 일주일에 2회씩 30분간 이루어졌다. 회기를 진행하기 일주일 전 후에 취학 전 아동의 수용언어 및 표현언어 검사도구(PRES)와 연구자가 개발한 표현언어 검사지를 통해 사전 사후 검사를 실시하여 언어표현 능력의 향상을 살펴보았고, 사후 검사 일주일 후에 표현언어 검사지를 통해 유지검사를 실시하여 향상된 언어표현 능력이 유지되는지를 살펴보았다. 연구 결과는 노래를 사용한 음악치료 활동이 자폐아동의 요구하기, 사회적 관습 이용하기, 거절 거부하기, 정보 제공하기 기술을 중심으로 언어표현 발생률을 증가시켜 세 아동의 언어 향상에 중요한 영향을 미쳤다. 노래 활동이 카프만 지능검사(K-ABC)에서 나타난 지능지수와, 취학전 아동의 수용언어와 표현언어(PRES)에서 나타난 언어 능력 및 아동기 자폐증 평정척도(CARS)에서 나타난 자폐의 정도에 따라 대상자간 습득도에 많은 차이를 보일 것으로 예상하였으나 검사 결과 비교를 통하여 대상자들이 가지고 있었던 지능지수나 언어 능력, 자폐정도에 별 상관을 보이지 않고 비슷한 정도의 향상을 보이고 있음을 밝혀내었다. 또한 취학 전 아동의 수용언어 및 표현언어 발달척도(PRES) 검사 도구를 이용한 사전 사후 검사 결과의 비교를 통하여 음악치료 활동이 세 아동의 언어표현 능력뿐만 아니라, 수용언어 능력도 향상된 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 노래 활동을 중심으로 한 음악치료 프로그램이 언어표현능력 향상의 치료적 효과를 보여준 것으로 노래가 자폐아동들에게 언어표현능력의 향상을 위해 유용한 치료적 수단으로 활용될 수 있음을 입증한 것이라 할 수 있다. 특히 본 연구에서 활용된 음악적 자료들은 연구자가 아동들의 능력에 따라 자폐 아동들이 일상적으로 많이 노출되는 사회적 상황에 맞춰 작사 작곡하여 사용되었으며 이는 아동의 언어표현능력 향상에 효과적으로 쓰였다. 앞으로도 언어표현 능력의 향상을 위해 대상자의 기능과 능력에 적합한 많은 곡들이 개발되길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.121-142
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• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.50-59
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• 2015

한국 건설 기업들의 해외 진출이 기하급수적으로 늘어나고 있지만 프로젝트를 수행함에 있어 사업의 수익률은 대기업과 경험이 부족한 중소기업을 비교하였을 때 큰 차이가 나타난다(대기업 5건 중 1건 적자, 중소기업 3건 중 1건 적자 공사). 또한 경험이 부족한 중소, 중견 기업들, 특히 하도급 업체에게는 프로젝트 참여시 사업의 적절성을 판단하기란 어려우며 그에 따른 수익률 또한 예측하기 어렵다. 이에 본 연구는 중소/중견 업체, 특히 하도급 업체 관점에서 해외 건설공사 진출 시 수익률에 영향을 미치는 영향인자를 도출하기 위해 1965년부터 시행된 8,637건의 해외건설 준공데이터 및 문헌고찰 기반으로 수익률에 영향을 미치는 10개 인자를 도출 후 다중회귀분석을 통해 영향인자 간 가중치를 도출하였다. 이를 기반으로 사례기반 추론 기법을 이용하여 수익률 예측 모델을 개발하였으며, Type1 &Type2 error 분석을 통해 검증 결과 11%의 오차율을 보였다. 이러한 수익성 예측 모델을 활용하여 국내 건설 하도급업체들은 해외건설공사 진출 시 해당 프로젝트의 수익성 분포를 사전에 확인하여 양질의 프로젝트를 선별하고, 사업 참여의 의사결정에 중요한 참고자료가 될 것을 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1269-1273
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• 2005

자연 친화적 하천관리는 현 치수위주의 하천정비 관행으로 인한 하천의 환경 기능의 훼손을 막고, 제도적으로 자연 친화적으로 하천 사업을 추진하기 위해서 수변조사, 계획, 설계, 시공, 모니터링, 그리고 유지관리 등 일련의 체계적인 절차에 따라 하천 사업을 시행하는 것이다. 특히 이러한 표준 절차 가운데 수변조사는 하천의 특성을 결정짓는 여러 가지 자연적, 인공적 형성과정들과 그 과정들을 지배하는 생태학적 원리들을 파악하여 하천사업의 정비주제와 방향을 설정하는데 도움을 준다. 모니터링은 계획과 설계, 시공을 통해 실시된 하천사업의 효과를 평가하고, 공법적용에 따른 하천의 변화과정을 파악하여 유지관리 및 적응관리를 위한 근거를 제시하는 과정이다. 수변조사 및 모니터링 매뉴얼은 건설교통부가 수행한 '자연친화적 하천정비기법 개발' 의 연구성과로서, 경기도의 탄천, 충청북도의 달천 그리고 경기도 오산천을 대상으로 각 관련분야의 전문가가 참여하여 직접 적용$\cdot$검증한 결과를 바탕으로 제작한 것이다. 이는 하천의 관리 및 하천관련 사업을 자연 친화적으로 수행하기 위하여 필요한 '수변조사'와 '모니터링'에 대한 일반적인 절차와 방법을 체계화 한 것이다. 특히 수변조사 매뉴얼의 경우는 $\ulcorner$하천설계기준$\lrcorner$의 '제12장 하천환경조사'를 보완하는 관계에 있다. 하천설계기준에서 제시한 하천환경조사는 본 수변조사 매뉴얼상과 동일한 절차와 양식을 따르고 있다. 하천설계기준에서 자세하게 기술하지 못한 조사방법, 정리, 분석, 평가에 대한 내용을 구체적으로 적용하여 이를 보완하고 있다.은 안양천 웹페이지(http://anyang.river.or.kr)에서 구현되고 있으며, 앞서 설명한 바와 같이 1단계 프론티어 사업으로 설치된 4개의 하천수위, 2개의 지하수위 관측시설과 함께, 2단계에 (주)웹솔루스에서 자체적으로 설치 운영하고 있는 2개소의 하수관거 모니터링 관측시설, 그리고 안양시에서 운영하고 있는 5개소의 강우관측소와 7개소의 수위관측소를 모두 통합하여 실시간 자료를 제공하고 있다. 수위자료는 10분단위의 텍스트정보와 그래프형태로 지원되며, 검색기간 설정을 통해 원하는 기간내의 자료를 선별, 검색할 수 있다.. 또한 이와 같은 기초적인 정보를 바탕으로 하류하천의 탁수 피해를 최소화할 수 있는 선택취수탑의 운영방안을 수립할 수 있다 본 연구에서는 이를 위해 선택취수탑 주위의 성층흐름을 기존의 실험자료와 수치해석을 통하여 분석하였고, 온도성층구조나 취수구의 위치변화에 따른 방류수 수질특성을 조사하였다.쇄파대(artifical reef)와 같은 완충지대를 갖는 호안을 축조함으로써 월파량을 감소시키는 대안으로 제시하고자 한다. 본 연구 수행을 통해 태풍 내습시 발생 가능한 자연재해에 대한 사전 방지를 목적으로 태풍피해의 원인을 제시하고 이를 해결하여 현재의 방재대책이 항구적인 방재대책으로 전환될 수 있는 방안 마련의 기초 자료로 활용되기를 기대한다., L-arabinose, 및 D-galactose; 제3차(第三次) 가수분해물(加水分解物)(C)에서 L-rhamnose, D-xylose, L-arabinose 및 D-galactose, 비가수분해물(非加水分解物)(C')에서 D-xylose와 D-galactose를 검출(檢出)하였다. (4) 구성당(構

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.511-522
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• 2014

소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.