RDBMS는 전 세계적으로 많이 사용하는 데이터베이스 시스템으로, 행정정보 데이터세트(이하 데이터세트)는 RDBMS를 이용하여 행정정보시스템에서 생산되는 방대한 규모의 데이터를 의미한다. 행정적인 문서 위주로 생산되는 업무시스템과는 달리 행정정보시스템은 기관의 고유한 업무 중심으로 기록들이 생산되고 있다. 이러한 기록들은 기존의 결재문서류와 메타데이터 등이 달라 표준기록관리시스템으로 이관이 쉽지 않다. 2022년 「공공기록물법 시행령」 개정으로 기록물의 관리권한만 이전하는 유형에 데이터세트가 포함되었고, 개정의 핵심 내용은 행정정보시스템에서 기록의 생애주기를 관리해야 하는 것으로 볼 수 있다. 그러나 현재까지는 행정정보시스템에서 데이터세트를 어떻게 관리해야 하는지 모색된 바는 없었다. 이에 본 연구에서는 기록의 생애주기를 관리하기 위해 행정정보시스템에 탑재해야 하는 기록관리 모듈의 DB를 설계하고자 한다. ISO 16175-1:2020의 예시를 수정·보완하여 "인사관리시스템"을 설계하고, 인사관리 데이터세트를 식별 및 평가함으로써 행정정보시스템에서의 기록관리를 위한 구체적인 실행 예시를 보여주고자 한다. 본 연구에서 설계한 프로토타입 시스템이 실제 기관에서 사용하고 있는 시스템에 비해 데이터의 양이 적고, 기록관리 모듈의 DB가 헹정정보시스템에 적용 가능한지 현업에 계신 기록연구사분들과 IT 개발자들에게 검증을 받지 못한 한계점은 있다. 그러나, 예시를 통해서 데이터세트가 무엇인지 실체를 파악할 수 있었고, 행정정보시스템에서 데이터세트를 어떻게 관리해야 하는지 알 수 있었다. 그리고 행정정보시스템에서 기록관리 모듈의 필요성을 확인할 수 있었다. 향후 완전한 기록관리 모듈이 완성되고 국가기록원에서 기록관리 모듈에 대한 표준이 만들어진다면, 관련 기관에서 데이터세트를 관리하는데 필요한 모듈이 될 수 있을 것이라 기대한다.
논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.
큰징거미새우(Macrobrachium rosenbergii)는 양식 시설 내에서 체색 불량 및 갑각 약화와 같은 문제로 경제적 손실을 겪고 있다. 이 종은 동물성 원료 기반의 사료로 양식되지만, 야생에서는 식물체 비중이 높은 detritus를 주로 섭취한다. 새우가 야생에서 섭취한 식물체는 기본 영양소 뿐만 아니라 체색의 재료인 카로티노이드의 공급원이기도 하다. 개나리(Forsythia koreana)는 우리나라에 널리 분포하는 꽃나무로 잎에는 황색 당근에 버금가는 양의 카로티노이드가 함유되어 있다. 본 연구에서는 큰징거미새우에게 개나리 잎을 공급하여 체색 및 건강도에 미치는 효과를 조사하였다. 실험사료는 「배합사료 100%(대조구), CON」, 「배합사료 80%+개나리 잎 분말 20%, FP」, 「배합사료 80%+가공하지 않은 개나리 잎 20%, FL」의 세 가지였으며, 각 조건의 사료를 평균 체중 1.1 ± 0.2 g의 어린 새우들에게 10주간 공급하였다. 실험 결과, 체색의 경우, CON의 새우들은 일관적으로 투명한 상아색을 띠었으나, FP와 FL 새우의 경우 사육일의 경과에 따라 푸른색을 거쳐 암갈색으로 변화하였다. 생존과 성장은 CON과 FP 또는 FL 사이에 유의한 차이가 없었다. 간췌장을 조직학적으로 비교한 결과, hepatopancreatic tubule의 구성 세포 중 B cell의 vacuole 크기가 CON에 비해 FP과 FL에서 훨씬 컸다. B cell의 vacuole은 영양소의 흡수 및 소화의 역할을 하며, 개나리 잎의 공급이 큰징거미새우의 건강에 긍정적으로 작용했을 가능성을 시사한다. 이상의 결과는 큰징거미새우의 양식에 개나리 잎을 활용하면 성장 저해 없이 체색의 개선 및 건강도의 향상을 기대할 수 있음을 보여준다.
최근 코로나 엔데믹(Endemic)을 배경으로 메타버스의 미래에 대한 회의론이 부상하는 한편, 로블록스(Roblox) 등 주요 메타버스 플랫폼이 생성형 AI를 결합한 서비스를 출시하고 애플(Apple)의 MR(Mixed Reality)하드웨어인 비전프로(Vision Pro)가 발표되면서 메타버스의 새로운 기대감이 형성되고 있다. 이처럼 메타버스의 전망이 엇갈리는 상황에서 메타버스를 생태계적 관점에서 파악하고, 주요 생태계적 특징과 발전 동력 그리고 향후 발전 가능성을 검토하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 정보시스템(IS)분야에서 생태계 연구를 대표하는 Wang(2021)의 IET(Information Ecology Theory)를 사용하여 메타버스 산업 생태계(MIE : Metaverse Industrial Ecosystem)를 도출하였다. 분석 결과 MIE는 네 가지 세부 영역(Tech Landscape, Category Ecosystem, Metaverse Platform, Product/Service Ecosystem)으로 구성되며, 디지털 연결성, 현실과 가상의 연결, 가치 창출, 가치 공유(Web 3.0) 라는 특징을 확인하였다. 또한 MIE의 세부 영역 간 상호작용과 상술한 특징들은 메타버스를 플랫폼을 넘어 생태계 차원에서 발전시키는 동력으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 생태계 차원에서의 MIE의 발전은 크게 세 가지 단계(Narrow Ecosystem, Expanded Ecosystem, Everywhere Ecosystem)로 정의되었으며, 향후 로봇, AI, 6G 등 유관 기술과 산업의 발전은 현(Expanded Ecosystem) 생태계 수준을 넘어 현실과 가상이 연결되는 Everywhere Ecosystem으로의 발전을 촉진시킬 전망이다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 내포한다. 기존 메타버스 연구에서 취약했던 생태계 분야에 있어 핵심 이론과 분석 기반을 제공, 다양한 메타버스 연구 주제를 제시한다. 또한 메타버스 연구의 주요 분야인 메타버스 개념 연구와 영향력 연구를 통합할 수 있는 학술적 기반을 제공한다. 마지막으로 본 연구가 제시하는 메타버스의 발전 단계와 발전 조건 등을 참고하여 기업과 정부는 미래 메타버스 신시장 및 관련 기술을 발굴하고, 다양한 메타버스 사업 전략을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.
위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 거주 외국인의 증가로 다문화국가로 진입을 앞두고 있는 상황에서 다문화 가정의 사회 통합이라는 사회적 과제 해결을 목적으로 사회통합모형의 관점에서 접근한 연구이다. 이를 위해 본 연구는 지역사회자본의 개념화와 척도개발을 통해 지역사회자본의 사회통합에서의 역할을 검정하고자 한다. 또한 사회적 기업의 역할을 중심으로 다문화가정 구성원의 지역사회자본 형성에 미치는 영향과 주관적 삶의 질 및 사회참여의도를 통한 사회통합에 미치는 효과성을 검정하고자 한다. 이러한 연구 목적의 달성을 위해 서울, 경기에 거주하고 있는 다문화 가정의 구성원들을 표본으로 선정하여 설문지를 통해 지역사회자본 및 주관적 삶의 질, 사회참여의도와 사회적정체성에 대한 자료를 수집하였다. 총 363부의 유효응답을 대상으로 공분산구조모형을 통해 변수간 관계에 대한 가설을 검정하였다. 본 연구의 분석결과는 첫째, 다문화가정 구성원의 인적사회자본과 기업사회자본은 주관적 삶의 질에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 다문화가정 구성원의 기업사회자본과 공동체사회자본은 사회참여의도에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 다문화가정 구성원의 주관적 삶의 질은 사회참여의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 끝으로 다문화가정 구성원의 지역사회자본이 사회참여의도에 영향을 미칠 때 사회적 정체성이 부분적으로 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 통해 다문화가정의 사회통합을 위한 정책제안을 위한 기초자료로 의미있는 역할을 할 것으로 기대된다.
본 연구는 빠른 속도로 디지털화 및 모바일화되는 리테일 산업에서 전통적인 오프라인 리테일러인 백화점을 대상으로 고객 가치 이론을 기반으로 백화점의 모바일 앱 지속 이용 의도에 영향을 미치는 고객 가치 요인을 조사한다. 본 연구에서는 다차원적인 고객 가치를 기능적 가치, 편의적 가치, 그리고 사회적 가치의 세 가지 차원으로 분류하였다. 기능적 가치는 옴니채널 리테일 환경에서의 채널 간 통합과 일관된 고객 경험 제공을 의미하며, 편의적 가치는 고객이 모바일 앱 이용 시 절약할 수 있는 시간과 노력의 절약인 편의성이다. 사회적 가치는 백화점의 모바일 앱 내 친환경 마케팅과 관련하여 제품 또는 서비스 사용으로 인해 발생하는 사회적 승인 또는 사회적 자아 개념의 향상을 뜻한다. 이렇게 세 가지 차원의 고객 가치를 선행변수로 하여 종속변수인 모바일 앱 지속 이용 의도에 미치는 각 영향력을 분석하였다. 국내 신세계 백화점의 모바일 앱 사용 이력이 있는 고객을 대상으로 데이터 수집 후 Smart PLS 4.0을 사용하여 실증 분석하였다. 분석 결과 고객 가치의 세 가지 차원인 기능적 가치, 편의적 가치, 사회적 가치가 모두 고객의 모바일 앱 지속 이용 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 기능적 가치의 영향력이 가장 큰 영향을 미친다. 기술의 발전으로인한 옴니채널 리테일 트렌드에서 기능적 가치가 가장 중요한 영향 요인으로 나타남에 따라 오프라인 리테일러인 백화점의 통합된 채널 제공이 중요하다는 점을 시사한다. 백화점 모바일 앱 활성화를 위한 고객 중심 전략 수립 방향에 대한 통찰력을 제공하며, 백화점이 기존 오프라인 채널이 아닌 신규 모바일 채널을 통해 변화하는 고객의 기대 및 요구를 효과적으로 충족할 수 있는 맞춤화된 서비스와 마케팅 활동을 위한 기초적인 분석자료를 시사한다.
대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
본 연구는 전역(예정)장병을 대상으로 하는 육군 창업지원 프로그램이 군 복무만족도에 미치는 영향 분석에 관하여 연구하고자 한다. 또한 육군이 지원하고 추진하는 프로그램인 창업경진대회, 창업동아리 멘토링, 찾아가는 창업캠프, 창업사관학교 등 장병들이 프로그램 참여로 기대되는 군 복무만족도 대해 연구하고자 하였다. 본 프로그램의 취지는 전역(예정)장병들이 육군 창업지원 프로그램 참여를 통해 개인의 군 복무기간을 경력단절이 아닌 '꿈과 희망을 열어주는 기회의 시간'으로 활용 할 수 있도록 하였으며, 군 복무만족도 향상이 될 수 있도록 추진되었다. 이를 통해 전역(예정)장병 대상 정부기관 및 지자체의 창업지원 프로그램 확산과 청년들의 개인역량 강화를 확대하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 연구를 위해 독립변수로는 육군 창업지원 프로그램인 창업경진대회, 창업동아리 멘토링(찾아가는 창업캠프), 창업사관학교로 하였고, 통제변수로는 참여자의 신분, 전역 후 진로 등 인구통계학적 요소를 설정하였다. 실증분석 결과 창업지원 프로그램이 군 복무만족도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 위계적 회귀분석의 통계적 결과가 유의미하게 나타났다. 하지만 통제변수인 참여자의 신분, 전역 후 진로에 따라 창업지원 프로그램의 군 복무만족은 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 육군이 국가·사회와의 인재육성 연결자로서 장병들에게 군 복무기간 동안 개인역량을 강화할 수 있는 기회로 실질적으로 도움이 되는 프로그램임을 입증한다고 볼 수 있다. 또한 정부 및 지자체의 전역(예정)장병 대상 창업지원 사업의 확대 필요성에 대해 실증적 결과를 제시함으로써 청년 고용률 및 지원사업 개선에 도움을 주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.