본 연구는 코로나19 확산에 대응한 최적 방역정책이 국내 거시경제에 미치는 동태적 효과를 분석하였다. 백신, 치료제, 사회적 거리두기의 다양한 조치가 취해지는 상황에서 감염병 예방노력의 도덕적 부주의를 결합한 거시-역학 모형을 제시하였다. Eichenbaum, Rebelo and Trabandt(2020)의 거시-역학 모형에 도덕적 부주의 상황을 추가하였으며, 확산모형을 이용하여 국내의 코로나19 감염율을 추정하였다. 사회적 후생을 극대화하는 램지 문제의 동태적 분석결과는 사람들의 일상 중 생활속 거리두기 준수가 정부의 방역정책과 치료제, 백신 도입이 효과를 발휘하는 데 매우 중요한 역할을 한다는 점을 시사한다. 도덕적 부주의가 있는 경우의 최적 방역정책은 2배 더 강화되어야 하며, 총소비는 7% 하락하고, 회복하는 데 저점부터 12주가 소요된다. 백신과 치료제 개발에 성공하는 데 평균 13주 소요되는 경우에 총소비는 2% 하락하는 것으로 도출되었다.
본 고는 일상생활 속 다양한 정보들을 제공하는 웹 사이트를 데이터베이스와 연계하여 제작하는 프로젝트를 소개한다. 해당 프로젝트는 코로나19 거리두기 완화 조치에 따라 학교에 익숙하지 못한 학생들에게 학교 주변 시설에 대하여 실용적이며 활용성 높은 정보를 제공하기 위한 웹 사이트를 제작한다. 해당 웹 사이트는 웹 사용자의 편의를 위한 콘텐츠 추가, 점진적인 제공 정보 확대가 예정되어 있어 코로나19 일상생활 회복에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 코로나 사태로 인하여 한국에서는 사람 간에 거리를 두는 사회적 거리 두기와 생활 속 거리두기를 시행하고 있다. 또 식당에서의 지출 중 가장 큰 비율을 차지하고 있다. 인건비를 절감하기 위해 본 연구는 2D Lidar 센서를 사용하여 식당에서의 사람과의 접촉이 가장 큰 서빙의 역할을 로봇이 직접 하는 것을 목표로 하였다. Lidar 센서를 이용해서 SLAM을 구현하였고 안드로이드 앱을 사용하여 주문 결제를, Four Bar Linkage를 사용하여 음식 전달 부분을 구현하였다.
최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.
본 연구는 대전광역시에서 나타난 확진자 증가 현상을 분석하여 COVID-19의 확산을 방지할 대책 마련에 도움이 되고자 계획되었다. 확진자 증가의 원인이 시민들의 잦은 이동과 장기간 지속한 사회적 거리두기로 인한 피로와 방심에 있다고 보고, 각 행정동의 주별 확진자 수를 반응변수로, 생활 속 거리두기로 전환된 시점으로부터 흐른 시간, 행정동의 버스 하차 인원을 설명변수로 하여 이들의 관계를 모형화하였다. 행정동별 확진자 수가 주 단위로 반복측정 되었고, 포아송분포로 기대되는 0보다 더 많은 0이 관측될 수 있기 때문에 혼합효과 영과잉 포아송 회귀모형을 적용하였다. 행정동의 성격에 따라 확진자 발생 동향이 다를 수 있어서서 서로 유사한 성격을 갖는 행정동을 군집화하여 이를 범주형 설명변수로 사용하였다. 또한 버스 하차 인원의 효과가 행정동의 성격에 따라 달라질 수 있다는 점을 고려하여 두 변수 간의 교호작용항을 포함하였고 상대적으로 번화한 행정동에서 그 효과가 유의한 것으로 나타났다 (유의수준=0.1). 모형 적합 결과 인구수의 증가와 번화한 행정동이라는 요인, 그리고 버스 하차 인원의 증가가 확진자 수의 증가와 중요한 연관 관계를 가진다는 것을 보였다. 한편, 추정된 모형에 따르면 인구수와 버스 하차량이 고정되었을 때 번화한 집단의 확진자 수가 그렇지 않은 집단에 비해 훨씬 적을 것으로 기대되었는데, 이는 코로나 고위험 지역에 대한 시 차원의 강력한 대응이 효과를 발휘한 것으로 해석할 수 있다.
최근 COVID-19로 인한 생활 속 거리두기의 영향으로 여러 스포츠 이벤트들이 취소 또는 연기되거나 무관중 경기로 진행되고 있다. 이에 스포츠 상품 관련 시장이 침체되어 많은 이들이 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위해 스포츠 시장 관련자들은 온라인 팬 서비스나 온라인 판매 등 여러 방법을 모색하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스포츠 관련 상품의 진품 정보를 관리할 수 있는 방안을 제안하였다. 그에 맞춰 블록 구조, 시스템 흐름, 네트워크 모델을 설계하고 프로토타입을 개발하였다. 이에 도출된 방안을 통하여 전문가를 초빙하여 표적 집단 면접(FGI)을 진행하여 거래과정의 신뢰도와 안정성, 결제의 신뢰도와 안정성, 사고 추적, 시스템의 신뢰도와 안정성을 평가하였다. 본 연구를 통하여 소비자들이 굿즈, 애장품, 싸인볼 등의 스포츠 관련 제품을 거래할 때 신뢰성을 가질 수 있게 할 수 있다.
본 연구는 COVID-19 팬데믹 여파로 생활 속 거리 두기 상황 속에서 해외 미술관들이 고안해낸 여러 비대면 프로그램들에 대한 한국 MZ 세대의 반응과 선호요인을 분석하고자 한다. 대영 박물관을 비롯하여 내셔널갤러리, 폴 게티 미술관, 반 고흐 미술관, 우피치 미술관, 헤이스팅스 컨템포러리, 구겐하임 미술관 등은 창의적이고 시사적인 온라인 프로그램을 통해 폐관기간 동안에도 박물관의 사회적 역할을 이어나가고자 했다. 많은 접속자와 호응으로 주목받은 10개의 프로그램들을 선정하여, 국내에서 뮤지엄 관람이 가장 빈번하고 디지털 활용도가 높은 MZ 세대를 중심으로 설문조사를 실시하여 앞으로 우리나라가 강구해야 할 온라인 프로그램 개발에 방향을 제시하고자 한다. 연구 결과, 기술이 접목된 비대면 관람 방식이 실제 뮤지엄 공간에서 관람하는 느낌을 최대한 구현하는지와, 온라인 전시 콘텐츠에 교육적인 내용이 포함된 것을 선호함을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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