• 광물과 암석
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• 제34권2호
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• pp.121-131
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• 2021

마그네슘(magnesium; Mg)은 탄산염 광물이 침전된 과거의 환경 조건을 유추하기 위한 지화학 지시자로 활용되어오고 있다. Mg를 신뢰도 높은 지화학 지시자로 활용하기 위해서는 Mg의 화학종을 근거로 한 Mg의 광물 함유 기작이 반드시 규명되어야만 하며, 관련 실험 연구들은 주로 고해상도(high resolution)의 방사광가속기(synchrotron) X-선 흡수 분광(X-ray absorption spectroscopy; XAS) 기법을 통해 Mg의 화학종을 유추한다. 그러나, Mg가 미량 함유된 광물의 XAS 스펙트럼 해석의 높은 불확실성 때문에 화학종 유추가 어려운 경우가 많다. 양자역학 밀도범함수이론(density functional theory; DFT)은 결정구조에 대한 흡수 스펙트럼을 예측할 수 있기 때문에, XAS 스펙트럼 해석의 불확실성을 줄일 수 있다. 이번 논문에서는 DFT 기반의 제일원리 내각 준위 분광법(ab initio core-level spectroscopy method)을 통해 Mg 규산염 및 (수)산화광물에 대한 Mg K-edge 흡수 스펙트럼을 계산하여 Mg의 배위 결합 환경을 나타내는 구조 인자와의 상관관계를 분석하였다. 계산 결과, DFT 계산으로 얻은 Mg 규산염 및 (수)산화물의 이론 Mg K-edge 흡수 스펙트럼은 기존 XAS 실험으로 얻어진 스펙트럼의 주요 형태를 상당 부분 재현해낼 수 있었다. 계산으로 얻은 광물의 제일원리 Mg K-edge 흡수 스펙트럼의 흡수-끝(absorption edge)과 평균 Mg-O 결합거리 및 Mg 유효배위수를 비교 분석한 결과, 약한 양의 상관관계를 보여주었다. 이번 연구 결과는 DFT 계산이 다양한 광물 내 Mg의 화학종에 대한 표준 스펙트럼 세트를 제공할 수 있는 강력한 도구임을 보여주며, 추후 탄산염 광물에 함유된 정확한 Mg의 화학종을 동정하는데 DFT 계산이 큰 역할을 할 수 있음을 제시한다.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권4호
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• pp.105-112
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• 2018

본 연구는 조경계획 및 설계 분야에 3D 스캔기술을 적용하기 위한 연구로 전통조경공간 계획설계에 대한 디지털화 방안을 모색하고자 담양 소쇄원과 성락원을 대상으로 3D 스캔을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 3D 스캔을 통한 전통정원의 실측 결과 각 관측지점에서 취득한 점 데이터를 기반으로 좌표값의 병합, 데이터의 후처리 과정을 통해 ${\pm}3-5mm$ 오차의 정밀한 3차원의 모델링을 구축 되는 것을 확인하였다. 둘째, 3D 측량 결과 소쇄원의 경우는 제월당, 광풍각과 주변의 담장과 석축, 애양단 담장 등에 대한 측량 데이터를 얻었으며 성락원은 영벽지 일대의 지형과 바위각자, 송석정 일대의 암반부와 수로 주변에 대한 측량 데이터를 얻었다. 위의 자료들은 정원의 변화모습도 모니터링 할 수 있다는 장점이 있다. 셋째, 3D 스캔을 통해 구축된 공간정보는 정밀실측데이터를 포함하고 있는 3차원상의 도면 작성과 점검 툴을 구축할 수 있으며, 이러한 과정은 조경공간의 실측과 조사 과정에서 시간과 인력에 대한 경제성을 확보할 수 있었다. 또한 3차원상의 1:1 스케일을 지닌 모델링은 설계 규모에 따라 신뢰할만한 공간데이터가 유지된 채 특정 크기로 재가공할 수 있다는 점에서 효율성이 높을 것으로 기대된다. 이외에 장기적 관점에서 3D 스캔 데이터의 구축은 시간의 경과에 따른 전통조경공간의 변화를 예측하고 시뮬레이션 하는데 용이하다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.71-87
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• 2021

본 연구는 항만이 항만인근지역의 생활여건에 어떻게 영향을 미치고 있는지를 부산항 신항과 인근 강서구 생활여건 간의 구조방정식모형을 통해 명확히 밝힘으로써 우리나라 항만정책에 시사점을 제공하고자 한다. 분석결과, PLS-SEM 측정모형은 신뢰성과 타당성을 충족하고, 구조모형은 설명력(R²), 경로계수의 유의성, 예측의 적합도(Q²) 측면에서의 기준을 모두 만족시키고 있다. 따라서 분석결과는 부산항 신항 확충이 강서구의 고용증가를 통해 강서구의 인구증가에 유의미한 영향을 미침으로써 강서구의 생활여건 개선에 기여하고 있다는 본 연구의 가설을 지지해 주고 있다. 본 연구는 항만이 항만인근지역(구(區)단위)의 생활여건 개선을 유발하는 견인차로서의 역할을 하고 있다는 것을 분명히 밝혔다는 데 그 의의가 있다. 중앙정부, 지방자치단체, 기업은 항만정책의 수용성 제고를 위하여 항만인근지역의 생활여건을 개선하는 데 상호협력을 강화해 나가야 한다. 향후 연구는 항만이 항만인근지역에 미친 영향을 포괄적으로 평가하기 위하여 항만이 항만인근지역 삶의 질에 미친 영향이나 항만인근지역에 미친 사회경제적 영향에 대해 주목할 필요가 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.36-41
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• 2021

인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.

• 산업진흥연구
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• 제8권4호
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• pp.221-227
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• 2023

본 연구는 고전점성학(Classic Astrology)의 네이티비티(Nativity) 출생차트에서 그 차트를 구성하고 있는 행성들의 기능과 구조를 살펴 네이티비티의 직업적성을 분석하는 연구이다. 즉 출생차트에서 나타나는 직업을 개인의 타고난 직업으로 본다면 사인(Sign, 별자리)과 플래닛(Planets, 행성)의 강약, 애스펙트(행성과의 관계) 등을 통하여 분석한다. 고전점성학(Classic Astrology)의 네이티비티(nativity) 출생차트에서는 직업을 판단할 때 크게 세 개의 플래닛인 금성(♀. Venus). 화성(♂. Mars). 수성(☿. Mercury)에 의하여 결정된다고 보았다. 그러나 현대에 와서 고도로 발전된 지식정보화 사회에서 요 구되는 직업의 다양성에 부합하기 위해서는 조금 미흡한 점이 있어 토성(♄. Saturn), 목성(♃. Jupiter), 태양(☉. Sol), 달(☽. Luna)을 더하여 직업의 적성을 적용하였다. 그 결과로 네이티브의 ASC의 직업적성을 플래닛과 그들의 애스펙트 관계를 토대로 더욱 다양하고 폭넓은 적용이 가능하였다. 그 결과 금성(♀. Venus)은 사람들이 아름답다고 생각하는 예술성이 있는 일을 즐기며 그것을 삶의 낙으로 삼을 수 있는 일을 의미하였으며, 화성(♂. Mars)은 노동일과 같이 체력과 힘을 쓰는 일을 의미한 것을 알 수 있었다. 또 수성(☿. Mercury)은 지식과 두뇌를 활용하는 일을 의미하고 있으며, 태양(☉. Sol)은 직업과 재능에 권위를 부여해주는 역할을 하고 있고, 달(☽. Luna)은 네이티브의 직업과 재능에 사람들의 신뢰를 얻도록 해주었으며 목성(♃. Jupiter)은 믿음과 성실함, 공정함, 너그러움 등이 네이티브의 직업과 재능을 살리는데 도움을 주었으며, 토성(♄. Saturn)은 탐욕, 슬픔, 궁핍함 등으로 직업과 재능을 가로막는 장애로 나타날 수 있었고. 결과적으로 플래닛의 강약과 그 플래닛들의 애스펙트 관계에 따라 네이티브의 직업이 다양하게 나타남을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권5호
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• pp.1208-1221
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• 2020

본 연구는 데이터 마이닝 기반 의사결정 나무 분석을 적용해 Z세대 스포츠 소비 스타일을 탐색하여 Z세대가 주도할 스포츠 소비 시장을 예측하기 위한 기초자료를 제공하고자 했다. 따라서 Z세대 중 만 19세 이상 남성 및 여성을 표본으로 선정해 본 조사를 실시했으며, 총 429명의 자료를 최종 분석에 사용했다. 자료처리는 SPSS statistics(ver. 21.0) 프로그램을 이용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 재검사 신뢰도 및 신뢰도 분석, 의사결정 나무 분석을 실시했다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 합리 효율성 지수가 높고, 심미적 소비 지수가 낮을 경우 여성 집단으로 분류될 확률이 96.8%로 나타났다. 반면에 합리 효율성과 가격 지향 지수가 낮을 경우 남성 집단으로 분류될 확률이 100%로 나타났다. 둘째, 브랜드 지향, 가격 지향, 합리 효율성 지수가 높을 경우 수도권 집단으로 분류될 확률이 97.3%로 나타났다. 앞서 제시한 결과와는 상반적으로 브랜드 지향, 기념 의례, 지위 상징 지수가 낮을 경우 이외 지역 집단으로 분류될 확률이 82.1%로 나타났다. 셋째, 지위 상징, 유행 지향 지수가 높으며, 기능성 지수가 낮을 경우 일상생활 및 패션 집단으로 분류될 확률이 77.6%로 나타났다. 이와 반대로 지위 상징 지수가 낮고, 소속감 유지, 소비 향유 지수가 높을 경우 운동 및 경기 집단으로 분류될 확률이 81.0%로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권2호
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• pp.79-87
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• 2009

지상 원격탐사 센서를 이용하여 질소 스트레스에 의한 고추의 생체량을 평가하기 위하여 사경재배를 이용한 포트실험을 수행하였다. 고추의 질소 스트레스 처리는 Hoagland 영양액 질소농도를 기준으로 40%에서 140% 까지 20% 간격으로 6개 수준으로 하였다. 고추는 이식후 120일 동안 생육시켰고 지상부의 생체중과 건물중, 잎의 질소흡수량과 엽록소 함량 그리고 수량을 조사하였다. 지상 원격탐사의 센서종류는 SPAD-502(Minolta)와 $Field\;Scout^{TM}$(CM1000, Spectrum) 엽록소 측정기, Spectroradiometer(LI-1800, Licor Inc.), $Crop\;Circle^{TM}$(Holland Scientific), 그리고 $GreenSeeker^{TM}$(Ntech Industries)를 사용하였다. 이식 후 120일째 고추의 지상부 건물중은 48.2 g/plant에서 196.6 g/plant로 큰 차이를 보였으며 변동계수는 27.8%였다. 이식후 40일, 50일 및 80일째 각 생육시기에서 원격탐사 반사율 지수들은 고추의 지상부 생체 중 및 건물중과 유의성 있는 정의 상관을 보였으며, 특히 $Crop\;Circle^{TM}$에 의한 반사율 지수들이 가장 양호한 상관계수를 보였다. 또한 고추 수확기인 이식후 120일째 고추수량, 지상부 건물중, 그리고 잎의 질소 흡수량은 생육중반기 원격탐사 센서의 반사율 지수들과 유의성 있는 정의 상관을 보였고, 특히 이식후 80일째 측정된 $Crop\;Circle^{TM}$의 aNDVI는 가장 양호한 상관계수를 보였다. 이러한 결과로부터 이식후 80일째 aNDVI는 수확기 고추의 생체량 및 질소 시비수준을 신뢰성 있게 예측할 수 있었다. 따라서 비파괴 실시간 지상원격 탐사 반사율 지수는 고추의 생육중반기 질소관리를 위한 효율적 도구로 활용 가능할 것으로 생각되었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.133-144
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• 2004

안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권3호
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• pp.334-346
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• 2022

중·소규모 사업장에서 중대산업사고가 발생되고 있는 원인 중 하나는 공정안전관리(PSM) 체계를 이해하고 적용하는데 관련 지식 및 정보 부족이다. 이를 해결하기 위해서는 PSM에 대한 실질적이며 지속적인 이행 수준을 확보하고 추적관리를 통해 인적오류를 제거할 수 있는 프로토콜이 뒷받침되어야 하나 그동안 이에 대한 연구가 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 고용노동부 고시의 규정과 전국 300인 미만 중·소규모 PSM 사업장 200여 개사를 대상으로 행정처분 위반 사례를 조사·분석하였다. 이를 기반으로 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 중·소규모 사업장의 인적오류 제거를 통한 중대산업사고예방에 기여하고자 하였다. 본 연구를 통해 얻어진 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 프로그램 접근 편의성을 위해 스마트 기기에서 QR코드를 통해 웹에 접속하여 설비의 제원 검색 기능, 고장 사유, 사진을 확인함으로써 실시간 점검, 정비요청을 할 수 있게 하였다. 둘째, 변경 대상 파악, 위험성 평가, 작업자 교육, 가동 전 점검을 프로그램과 연계하여 작업 시작 전부터 종료까지 모든 절차를 관리자가 추적관리 가능하도록 하였다. 셋째, 작업 완료 후 개선된 사진과 함께 수리, 시간, 비용 등을 등록하여 축적된 자료를 기반으로 설비의 수명 예측과 신뢰성을 검증하게 하였다. 이러한 연구결과는 중·소규모 PSM 사업장에게 실질적이고 체계적인 운영에 도움이 될 수 있으며 향후 정부 주도로 중·소규모 PSM 사업장을 대상으로 스마트팩토리 구축 시 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 보급하는데 유용하게 활용되리라 판단된다.