• 제목/요약/키워드: 사회적 응용

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지역 기반 산업의 인력 수요 분석을 통한 공업 계열 특성화 고등학교의 교육과정 개편 사례 연구 (Case Study on Revising Curriculum of a Industrial High School through Analysis of Manufacturing Workforce demand focused on Chungnam Province in Korea)

  • 이상봉;최지연
    • 대한공업교육학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.221-238
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    • 2013
  • 이 연구의 목적은 ${\bigcirc}{\bigcirc}$공업고등학교가 위치한 충청남도 금산 지역의 기반 산업인 제조업의 현황 및 인력 수요를 분석하여 이를 기초로 ${\bigcirc}{\bigcirc}$공업고등학교 교육과정을 개편하는데 있다. 이 연구에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$공업고등학교의 현황 및 실태를 파악하기 위해 통계 자료 및 문헌을 조사 분석하였으며, ${\bigcirc}{\bigcirc}$공업고등학교의 교직원, 학생, 학부모, 학교운영위원, 지역사회 인사 등 학교 이해 당사자들의 인식을 조사하기 위해 교육과정 개편 및 교명 변경에 대한 설문 조사 및 면담 등을 실시하였다. 또한 충남지역의 제조업 현황 및 인력 수요를 분석하기 위해 통계 자료 및 문헌을 조사 분석하였다. 그리고 분석한 자료를 토대로 ${\bigcirc}{\bigcirc}$공업고등학교의 교육과정 개편 및 교명 변경 방안을 도출하였다. 충청남도 금산지역은 제조 제어 분야의 중소기업이 밀집되어 있으며, 자동차 부품, 전자 정보기기, 첨단문화, 농축산 바이오, 4개 산업분야를 지역 전략 산업으로 육성하고 있다. 산업별 취업자수는 제조업이 33.6%를 차지하고, 서비스업 광업 및 제조업이 차지하는 비율이 전체의 80 %이상이 되어, 제조업과 서비스 분야에서 많은 인력 수요가 창출될 것으로 예상된다. 따라서, ${\bigcirc}{\bigcirc}$공업고등학교는 현재의 학교 체제와 교육과정을 전면적으로 개편하보다는 '컴퓨터응용기계과'는 '기계제어', '전기제어과'는 '자동화전기설비', '바이오식품공업과'는 '식품공정제어' 중심의 교육과정으로 재구성하고 학과를 개편하여, 금산군의 주력 산업 산업이자 충청남도 지역 전략 산업 분야인 친환경 농업 및 제조 제어 산업의 인력을 양성 공급함으로써 양질의 취업을 늘리고, 공업계열 특성화고등학교로서의 정체성을 살려 나가는 것이 바람직하다.

중금속 처리한 토양에서 참김의털의 생육특성과 중금속 흡수능력 평가 (Evaluation of Growth Characteristics and Heavy Metal Absorption Capacity of Festuca ovina var. coreana in Heavy Metal-Treated Soils)

  • 양금철
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제9권4호
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    • pp.259-268
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    • 2022
  • 본 연구는 장기간 중금속 오염에 노출된 폐 석탄매립지에 생육하고 있는 참김의털 (Festuca ovina var. coreana) 종자를 채집하고 발아한 유식물을 가지고 온실 재배 실험을 통해 생육특성과 중금속축적능을 평가하고 식물정화법 (phytoremediation) 적용 가능성을 위해 수행하였다. 참김의털을 온실에서 인공적으로 오염된 토양에서 12 주 동안 재배하였다. 비소처리 인공토양의 농도구배는 각각 25, 62.5, 125, 250 mg/kg, 납 농도는 200, 500, 1000, 2000 mg/kg 및 카드뮴의 농도는 각각 15, 30, 60, 100 mg/kg로 처리하여 실험하였다. 비소, 납 및 카드뮴 처리구에서 참김의털의 엽수는 납 처리구 (200, 500, 1000 mg/kg)를 제외하고 대조구보다 모두 감소하였고, 지상부의 길이 성장은 비소 처리구 모두에서 대조구보다 증가하였으나 지하부는 모두 감소하였고, 1000 및 2000 mg/kg 납 처리구에서는 대조구보다 증가하였으나 나머지 처리구에서는 대조구보다 모두 감소하였고, 카드뮴 처리구의 경우, 지상부는 대조구보다 모두 증가하였고, 지하부는 모두 감소하였다. 비소 처리구의 경우, 생체량은 모든 부위와 모든 농도에서 대조구보다 감소하였고, 200, 500, 1000 mg/kg 납 처리구는 지상부와 지하부 모두에서 대조구보다 생체량이 증가하였고, 카드뮴 처리구에서는 지상부와 지하부의 생체량이 대조군보다 모두 감소하였다. 중금속의 처리구 농도가 높아질수록 엽수와 식물부위별 생체량은 모두 감소하는 경향을 보였고, 중금속의 처리구 농도가 높아질수록 지상부의 길이 성장은 소폭 증가하는 경향이 있으나 지하부는 다소 감소하는 경향이 있었다. 62.5 mg/kg 비소 처리구의 지상부, 지하부의 비소축적농도는 9.4 mg/kg와 253.3 mg/kg로 지하부가 26.9배로 축적율이 높았으며 250 mg/kg 비소 처리구의 지상부는 고사한 반면 지하부의 비소축적농도는 859.1 mg/kg로 분석되었고, 2,000 mg/kg 납 처리구에서 지상부와 지하부는 10,308.1 및 11,012.0 mg/kg로 지상부가 지하부의 1.1배 높게 축적되었고, 100 mg/kg 카드뮴 처리구에서 지상부와 지하부는 176.0 및 287.2 mg/kg로 지하부가 지상부의 1.6배 높게 축적되었다. 참김의털의 내성평가 결과, 비소, 납, 카드뮴의 모든 처리구에서 고사하지 않고 생장을 유지하여 3종의 중금속에 다재내성이 확인되었다. 참김의털의 납 오염토양에 대한 식물추출 (phytoextraction)은 납 오염농도 2,000 mg/kg까지 적용할 수 있는 식물종으로 검증되었다.

광주시(光州市) 의료시설(醫療施設)의 입지(立地)와 주민(住民)의 효율적(效率的) 이용(利用) (The Location of Medical Facilities and Its Inhabitants' Efficient Utilization in Kwangju City)

  • 전경숙
    • 한국지역지리학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.163-193
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    • 1997
  • 복지사회를 지향하는 오늘날, 건강 중진에 직접 관계되는 의료시설의 접근성 문제는 주요 과제이다. 특히 삶의 질이라는 측면에서 질병의 치료 외에 건강진단, 예방과 회복, 요양 및 응급서비스의 비중이 커지고, 인구의 노령화 현상이 진전되면서 의료시설의 효율적인 입지가 주 관심사로 대두되고 있다. 의료시설은 주민의 생존과 직접 관계되는 기본적이고도 필수적인 중심시설로, 지역 주민은 균등한 혜택을 받을 수 있어야 한다. 이를 실현시키기 위해서는 기본적으로는 효율성과 평등성을 기반으로 1차 진료기관이 균등 분포해야 한다. 이에 본 연구에서는, 광주시를 사례지역으로 선정하여 의료시설의 입지와 그에 대한 주민의 효율적 이용에 관하여 분석하였다. 분석에 있어서는 통계자료와 기존의 연구 성과 외에 설문 및 현지조사 자료를 기반으로 시설 측면과 이용자 측면을 동시에 고찰하였다. 우선 의료 환경의 변화 및 의료시설의 변화 과정을 고찰하고, 이어서 의료시설의 유형별 입지 특성과 주민의 분포 특성을 고려한 지역별 의료수준을 분석하였다. 그리고 유형별 의료시설의 이용행태와 그 요인을 구명한 후, 마지막으로 장래 이용 유형의 예측과 문제지역의 추출, 나아가서는 시설의 합리적인 입지와 경영 방향을 제시하였다. 본 연구 결과는, 앞으로 신설될 의료시설의 적정 입지에 관한 기본 자료로서는 물론 지역 주민의 불평등성 해소라는 응용적 측면에서 의의를 지닌다.

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텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 (A Study on the Development Trend of Artificial Intelligence Using Text Mining Technique: Focused on Open Source Software Projects on Github)

  • 정지선;김동성;이홍주;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.1-19
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    • 2019
  • 제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

감정예측모형의 성과개선을 위한 Support Vector Regression 응용 (Application of Support Vector Regression for Improving the Performance of the Emotion Prediction Model)

  • 김성진;유은정;정민규;김재경;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.185-202
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    • 2012
  • 오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.