• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.319-320
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• 2023

본 논문은 이러한 국가중요시설에서의 드론테러 위협과 대응실태를 분석하여 문제점을 도출함으로써 안티드론시스템을 실효적으로 활용하기 위한 법·제도적 발전방안을 제시하는 데에 연구의 목적으로 두었다. 연구방법은 질적연구방법으로서 기존 선행연구논문, 정책자료 등에서 다루지 못한 다양한 문제점들을 전문가 심층면담을 통해 분석하였다. 심층면담을 위한 연구참여자는 국내 안티드론 및 테러분야 전문가 16명을 선정하여 반구조화 인터뷰 12개 문항을 토대로 진행하였다. 연구결과 현재 우리나라 국가중요시설 드론테러에 대해 효과적으로 대응하기 위해서 선행되어야 할 4 가지 문제점에 대한 개선사항이 식별되었다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2024.04a
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• pp.35-41
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• 2024

최근 비전통적 성인 학습자가 새로운 입학자원으로 주목받고 있으며, 그중에서도 만학도의 대학 진학률은 급격히 상승하는 추세다. 이에 따라 이들이 대학생활을 무사히 마칠 수 있도록, 즉 학업중단이 발생하지 않도록 대학에서는 다양한 측면에서 방안을 골몰해야 하는 상황이다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여, 비전통적 학습자의 학업중단을 저지할 방안을 창업지원 측면에서 살펴보고자 하였다. 이는 학업능력, 성별, 교우관계 등을 중점적으로 살펴보는 기존 연구에서 더 나아가 창업지원이라는 새로운 요인과의 관계성을 만학도의 입장에서 심층적으로 살펴봄으로써 연구의 차별성을 강조한다. 본 연구는 대학 입학 이후 학교의 창업지원을 받은 경험이 있는 만 30세 이상의 만학도 총 10명을 대상으로 심층인터뷰를 진행하여, 학교의 창업지원이 학업중단을 저지하는 데 영향을 주었는지를 살펴보고자 한다. 또한 그 과정에서 이들이 느낀 감정과 태도, 가치 등을 근거이론을 통해 분석하여 학업중단을 저지할 방안을 모색하고자 한다. 만학도는 전통적 학습자와 달리 졸업 이후 인생2모작을 준비하는 경우가 상당수기에, 이들의 니즈를 명확하게 파악하는 일은 시대적 흐름을 반영한 기초연구로서 학교의 정책적 대안을 마련하기 위한 기반이 될 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.04a
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• pp.21-28
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• 2023

본 논문은 사회적 협동조합과 소셜 프랜차이즈에 대한 정의, 특성, 성공요인 등을 선행연구를 통해 분석하고, 각 모델별 현직자 인터뷰를 통해 모델의 차이를 규명하여, 현재 국내에서의 소셜 프랜차이즈가 활성화 되지 못하고 있는 현상을 분석해보고자 한다. 이를 통해 현 상황에 대한 진단 뿐 아니라 소셜 프랜차이즈의 본질적 목표인 사회적 영향력 확대를 위해서 갖추어야 할 제반사항에 대해 고찰해 보고 나아가 사회적 협동조합과 함께 소셜 프랜차이즈 모델의 성장에 유의미한 제언을 하고자 본 연구를 진행하고자 한다. 연구의 독창성과 연구적 가치를 위해 소셜 프랜차이즈 및 사회적 협동조합 관련자 들에 대해 심층 인터뷰를 진행하고자 하며, 각 사업 모델별 목표, 조직구성, 운영방식, 사업확장 방식 등을 확인하여 두 모델간의 공통점과 차이점을 분석하고 이를 통해 소셜 프랜차이즈의 목표에 대한 정립과 국내 소셜 프랜차이즈의 활성화를 위한 이론적, 실무적 인사이트를 제공하고자 한다.

• Nuclear industry
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• v.23 no.11 s.249
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• pp.9-20
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• 2003

이 연구는 원자력에 대한 국민들의 여론 형성 과정을 분석하고 효과적인 대중 커뮤니케이션 전략을 수립함으로써 궁극적으로 원자력의 사회적 수용성을 높이기 위한 목적으로 수행된 것이다. 주된 연구 내용은 (1) 일반 국민들의 매체 이용과 원자력에 대한 태도 형성 과정 분석 (2) 대중 매체의 원자력 관련 보도에 대한 내용 분석(content analysis) (3) 매체의 의제 설정(agenda-setting) 과정 분석을 위한 심층 인터뷰(FGI) (4) 효과적인 대중 커뮤니케이션 전략의 수립 등이다. 연구의 주요 내용을 3회에 걸쳐 연재한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.12
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• pp.293-299
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• 2018

The weather has a lot of influence on the cultivation of crops. Weather information on agricultural crop cultivation areas is indispensable for efficient cultivation and management of agricultural crops. Despite the high demand for agricultural weather, research on this is in short supply. In this research, we deal with the production method of agricultural weather in Jeollanam-do, which is the main production area of onions through GloSea5 and deep learning. A deep neural network model using the sliding window method was used and utilized to train daily weather prediction for predicting the agricultural weather. RMSE and MAE are used for evaluating the accuracy of the model. The accuracy improves as the learning period increases, so we compare the prediction performance according to the learning period and the prediction period. As a result of the analysis, although the learning period and the prediction period are similar, there was a limit to reflect the trend according to the seasonal change. a modified deep layer neural network model was presented, that applying the difference between the predicted value and the observed value to the next day predicted value.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.18 no.1
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• pp.54-60
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• 2015

The purposes of the study are to investigate the effects on academic of the self-directed learning and in-depth interviewing program in engineering underachieved students. 17 students participated in program and the grade points average(GPA) of participants are less than 2.5. First, we focus on the change of academic achievement after the self-directed learning and in-depth interviewing program. According to results, it is very effective not only in improving academic achievement of the participation subject but also in increasing GPA. Second, the pre-survey and the post-survey were conducted to the participants. We found some facts from the difference between the pre and post surveys. The expectation and satisfaction about learning have improved after self-directed learning, and the participants' recognition showed the meaningful change in important factors about learning.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.47-49
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• 2016

국제해사기구가 선박배출가스규제지역 내 질산화물 규제를 적용하고 2020년부터는 항해 중인 모든 선박에 황산화물 규제를 적용하기로 하는 등 선박해양오염 규제가 강화되어, 친환경 연료로 운항하는 LNG Fuel Ship에 대한 수요가 높아지고 있다. 이로 인해 LNG 연료공급 시장규모의 성장이 전망되며 관련시설로 해상 부유상태의 FLBT(Floating LNG Bunkering Terminal)의 기술개발과 연구가 진행 중에 있다. 본 연구목적은 FLBT 시설의 설치에 적합한 후보지를 선정하는 것이다. 영해 내에 위치하고 설계수심과 수요항만과 접근성이 우수한 후보지의 제시를 위해 LNG Fuel Ship의 입출항 예상항만과 해상시설에 대한 국내외 사례조사 및 사전연구에서 제시된 후보수역에 대한 해상교통조사를 수행하고 심층분석 하였다. 조사 및 분석결과를 바탕으로 수요지 접근성과 항행안전을 고려한 FLBT 최종 후보지를 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.34 no.1
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• pp.1-16
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• 1999

본 연구는 도시화에 수반되는 지하수의 수문황경 변화를 조사하기 위해, 일본 하다노 분지를 대상으로 수문지질을 밝히고, 인위적인 요인에 의한 수문환경 변화와 수문특성을 종합적으로 분석하였다. 그 결과, 분지의 대수층은 퇴적환경에 의해 TP층을 경계로 신기 loam층과 고기 loam층으로 나눌 수 있으며, 전자를 천층지하수의 대수층, 후자를 심층지하수의 대수층으로 구분할 수 있다. 그리고 대수층의 기저기복은 지하수 수위의 공간적 차이를 유발하고, 지하수 유동계에 큰 영향을 미치고 있다. 분지의 심층지하수의 주요 공급원은 탄자와 산지의 지표수이고, 천층지하수는 분지 내에 내리는 빗물에 기인한 것으로 간주된다. 지하수의 과잉양수는 지하수 수지의 불균형을 유발함으로서 심층지하수가 매년 0.12~0.14m씩 저하되고 있다. 대체로 Cl-, NO3-농도는 심층지하수보다 천층지하수에서 높으며, 선정부에서 선단부로 갈수록 높아지는 것으로 보아 분지의 지하수 수질형성에 인위적인 요인이 크게 작용하고 있는 것으로 사료된다. 지하수의 화학적 조성은 대체로 Ca(HCO3-)2형에 속한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.2
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• pp.88-106
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• 2022

This study examined the social discourse on consumer boycott and explored consumer experience using text mining of mass media and social media data and the in-depth interview. The result showed that the topics of online news related to the boycott included the causes of the boycott, the responses of each actor in the process of the boycott, and the effects of the boycott. In the result of the in-depth interviews, it was found that the boycott has been decentralized and the participants had the experience of exploring and verifying information on their own. In the boycott process, there were mixed experiences due to the absence of substitutes and the marketing influence, and positive experiences of expressing one's thoughts and strengthening beliefs through the boycott.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.99-106
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• 2023

Recently, many studies on crop yield prediction using deep learning technology have been conducted. These algorithms have difficulty constructing a linear map between input data sets and crop prediction results. Furthermore, implementation of these algorithms positively depends on the rate of acquired attributes. Deep reinforcement learning can overcome these limitations. This paper analyzes the performance of DQN, Double DQN and Dueling DQN to improve crop yield prediction. The DQN algorithm retains the overestimation problem. Whereas, Double DQN declines the over-estimations and leads to getting better results. The proposed models achieves these by reducing the falsehood and increasing the prediction exactness.