• 국방과기술
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• 10호통권296호
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• pp.26-37
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• 2003

사전조사.분석은 사후분석 및 조치에 비해 매우 효과적이며 불필요한 예산의 낭비를 막을 수 있는 첩경이다. 전력증강에 종사하는 담당자들이 사전조사.분석의 중요성을 제대로 인식하지 못하고 소홀히 해 왔던 것이 사실이며, 이제는 전력투자사업에 대해 사업착수 전에 늦어도 사업추진 초기에 군 내부뿐만 아니라 외부의 전문가들과 종합적이고 전문적인 사전조사.분석을 수행하도록 해야 한다.

• 건축사
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• 2호통권346호
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• pp.57-59
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• 1998

인천시의 자매도시간 교류의 일환으로 일본의 기타규슈와 후쿠오카, 뱃부, 나카사키 일대를 지난 1월 19일부터 5일간의 여정으로 테마여행을 다녀왔다. 탐방단은 인천의 시민단체, 교사, 학생, 전문가, 대학교수, 공무원 등 120명으로 구성되었다. 이번 일본방문은 지방자치시대의 시민모임 활성화와 다양한 직업을 가진 각계 각층 사람들의 눈을 통해 자신과 인천 그리고 국가의 미래를 생각하게 하는 정보 및 인식공유의 계기가 되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.18-27
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• 2016

본 연구는 플랜트 시공 현장의 안전성 확보를 위한 플랜트 시공단계의 주요 위험요인 분류 및 위험요인별 중요도 분석을 목적으로 수행되었다. 플랜트 산업은 지속적인 호황과 증가로 해외 플랜트 수주 실적이 2014년에는 전체 수주금액의 61% 증가한 실적을 보였듯이 플랜트 산업은 시공 단계의 위험요인, 안전관리 대상 인식 및 요인별 중요도 등으로 다양한 사고 예방 및 안전관리 개발과 도입이 필요한 실정이다. 이를 위해 플랜트 시공단계의 재해현황 자료 수집 및 국내 플랜트 시공관련 전문가를 대상으로 1차 조사 분석을 수행하여 플랜트 시공단계의 위험요인을 4M의 4가지 관리요인으로 분류하였다. 이후 AHP 기법을 적용하기 위해 국내 플랜트 시공 및 안전관련 전문가를 대상으로 2차 조사 분석을 수행하였다. 2차 분석결과를 바탕으로 위험요인별 중요도 및 순위를 분석하여 제시하였다. 본 연구는 플랜트 시공단계의 주요 위험요인을 사전에 파악하여 인식하고 이를 예방하기 위한 기초 자료로써 활용하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.398-401
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• 2018

본 연구에서는 심충 합성곱 신경망(Deep CNN)과 Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 사용하여 강제정렬 (force-alignment)이 이루어진 코퍼스 없이도 학습이 가능한 음소 인식 모델을 제안한다. 최근 해외에서는 순환 신경망(RNN)과 CTC 알고리즘을 사용한 딥 러닝 기반의 음소 인식 모델이 활발히 연구되고 있다. 하지만 한국어 음소 인식에는 HMM-GMM 이나 인공 신경망과 HMM 을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔으며, 이 방법 은 최근의 해외 연구 사례들보다 성능 개선의 여지가 적고 전문가가 제작한 강제정렬 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 또한 RNN 은 학습 데이터가 많이 필요하고 학습이 까다롭다는 단점이 있어, 코퍼스가 부족하고 기반 연구가 활발하게 이루어지지 않은 한국어의 경우 사용에 제약이 있다. 이에 본 연구에서는 강제정렬 코퍼스를 필요로 하지 않는 CTC 알고리즘을 도입함과 동시에, RNN 에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 데이터로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하여 한국어 음소 인식을 수행하여 보고자 하였다. 이 모델을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49 가지의 음소를 추출하는 세 종류의 음소 인식기를 제작하였으며, 최종적으로 선정된 음소 인식 모델의 PER(phoneme Error Rate)은 9.44 로 나타났다. 선행 연구 사례와 간접적으로 비교하였을 때, 이 결과는 제안하는 모델이 기존 연구 사례와 대등하거나 조금 더 나은 성능을 보인다고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.289-290
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• 2024

PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

• 치위생과학회지
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• 제11권2호
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• pp.99-105
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• 2011

본 연구는 학생들이 자각한 학습풍토 유형과 각 유형별 수준에 따라 전공분야에 대한 높은 몰입 수준에 미치는 요인들과 영향력을 분석하기 위해 전공분야 몰입수준과 학습풍토를 조사, 분석하여 표집집단의 주관적 인식 수준을 기술하고 이들 사이의 관계여부를 설명할 수 있는지 탐색하고자 경기, 대전, 충청지역에 소재하는 4개의 대학 치위생과에 재학 중인 431명을 대상으로 설문조사를 실시하여 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 대학생들의 전공분야 몰입도는 표집대상의 특성을 보면 높은 몰입 수준 즉, 전공분야에 대한 헌신과 관심 학습 지속성이 높은 속성을 보이는 비율은 31.8%, 낮은 몰입 수준, 즉 전공분야에 대한 관심이 적고 전공에 대한 기대수준이 낮은 비율은 10.2%로 나타났다. 표집대상의 절반을 넘는 58.0%은 중간정도의 몰입수준을 보여준다. 2. 보건계열 학생들이 인식하고 있는 학습 풍토의 수준을 유형별로 살펴본 결과, 상호관계적 유형 88.6%, 목표지향성 63.8%, 체제유지 94.4%, 체제변화 87.2% 등 4가지 요인 모두 보통 수준으로 인식하고 있었다. 학년(p<.001)과 지역(p<.005)은 전공 몰입 수준에 대하여 매우 유의한 차이를 보여 주며, 학습풍토는 상호관계성(p<.001)과 체제변화 유형(p<.005)에서 인식 집단 간의 유의미한 차이를 보여준다. 3. 보건계열 대학생들은 자신들 주변의 학습풍토에 대하여 상호관계적 인식유형과 체제변화적 인식유형의 수준이 높고, 체제유지적 인식유형 수준이 낮을 때 전공에 대한 몰입도가 높을 것이라 예측할 수 있다. 또한 상호관계적 인식유형과 체제유지적 인식유형, 목표지향적 인식유형과 체제변화적 인식유형이 낮은 수준으로 결합되어질 경우에도 전공에 대한 몰입도가 높을 것이라 예측할 수 있다. 결론적으로 이러한 분석결과는 높은 수준의 몰입도는 명확한 직업관과 인생관 진로의식과 전문가로서의 자존감 등을 지속적으로 되어졌을 때 나타날 수 있으며, 상대적으로 목표의식이 명확한 대학생에게도 정서적 학습 환경과 풍토조성의 중요함을 보여준 실증적 연구라 볼 수 있다. 따라서 이번 연구의 결과로 치위생과 학생들이 인식한 학습풍토가 전공분야의 전문가로서 역량을 발휘하기 위해 필요한 몰입 수준에 영향을 미칠 수 있도록 학생, 교 강사, 학교행정, 학생지원 등의 대안마련에 중요한 단서로서 작용하게 하여 미래에 지역사회에서 역할 하는 전문가로서의 자세 배양에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 대한가정학회지
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• 제40권10호
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• pp.1-16
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• 2002

본 연구는 한국 영양사를 위한 급식경영관리교육의 필요성을 파악하고, 4년제 식품영양학과에 적용 할 수 있는 능력중심교육 원칙(competency-based education)을 응용한 급식경영관리 교육 모형 개발에 목적을 두고 있다. 본 연구는 각 분야의 급식경영전문가 설문조사$\longrightarrow$영양사 설문조사$\longrightarrow$4년제 대학 식품영양학과 교과과정 검토$\longrightarrow$급식경영관리 교육 모형 개발 등의 순으로 진행되었다. 급식경영전문가 설문조사를 통하여 한국영양사에게 필요한 47개 급식경영관리 수행능력을 결정하였으며, 이를 토대로 영양사 설문조사 (응답자수: 484, 회수율: 65%)에서는 위 수행능력의 중요도와 교육정도에 대한 영양사들의 인식을 알아보았다. 그 결과, 급식경영관리 수행능력이 현재와 미래의 영양사 업무수행에 있어 매우 중요하다고 인식하고 있는 반면, 교육은 불충분하다고 대답하였다. 교육 불충분의 이유로는 급식경영관리 분야의 과목 부족, 실무위주 교육의 부족 등을 지적하였다. 교과과정 검토 결과 61개 과목 중 8과목(13%)만이 급식경영관리와 관련된 과목으로 나타났다. 두 가지 설문조사 결과와 교과과정 검토 결과를 토대로 하여 본 연구에서는 능력중심교육 원칙을 응용한 급식경영관리 교육 모형을 개발하였다. 개발된 교육 모형은 급식경영관리 전문 교육가에 의해 실행 전 평가 및 검토를 거쳤으며, 내용구성, 적용성, 형식 분야의 평가 결과 모든 분야에서 5.0 만점의 평균 4.6점을 획득하여 한국 영양사의 효과적인 급식경영관리 교육과정 개발에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권2호
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• pp.124-129
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• 2022

도시하천은 이치수의 기능과 함께 생태적으로 건강한 도시환경을 제공함으로써 시민의 삶에 핵심축이 되어오고 있다. 반면 도시 고밀화에 의한 기반시설 확장 등과 더불어 지역의 하천에 대한 보전과 이용 측면에서 상충이 발생하고 있다. 지속가능한 하천을 위해서는 적절한 합의와 조율이 필요한 실정이다. 본 연구는 주민참여 협치예산을 통한 주민 제안 공론화의 장에서 나타난 다양한 의견을 분석하고자 한다. 은평구의 6개 하천을 대상으로 이용자 인식 조사와 전문가 인터뷰를 실시하였다. 이를 통해 도시생활권 지방하천과 소하천의 안정적이고 지속가능한 보전과 적절하고 균형 있는 이용 방안을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권5호
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• pp.111-118
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• 2018

4차 산업혁명이 미치는 제조업에 대한 영향은 국가별로 자국의 제조 경쟁력을 확보 또는 강화하려는 정책적 노력으로 확산되고 있다. 제조업에 대한 강화 정책은 필연적으로 스마트 제조에 대한 인력을 육성하는 것을 필요로 한다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대를 대비한 스마트 제조 인력 육성을 목적으로 한 지식 영역 중에서 제품개발 전반적인 지식영역을 포괄하고 있는 제품수명주기 지식역량을 키우기 위한 교육커리큘럼에 대한 전문가들의 인식 차이를 살펴보았다. 전문가들은 현재 제품수명주기 지식의 교육커리큘럼에 대한 보완 필요성을 인지하였고, 디지털개발 및 생산, 신제품개발 영역에 대해서 향후 변화가 예상되고 중요하다고 인지하고 있었다. 본 연구에서는 전문가 조사를 통해서 얻어진 제품수명주기 지식역량에 대한 인식 차이에서 향후 교육커리큘럼 개발을 위한 시사점을 도출하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.209-225
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• 2021

제품수명주기관리(Product Lifecycle Management)는 8개의 지식영역으로 구성된 잘 정의된 관리방법이다. 4차 산업혁명이 스마트 팩토리와 밀접한 관련이 있기 때문에 궁극적으로 제품의 아이디어 생성에서 폐기까지의 전 과정을 효과적으로 관리하는 제품수명주기관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구는 제품수명주기관리 분야의 전문가를 대상으로 제품수명주기관리의 지식영역의 현재와 향후 적용정도를 4차 산업혁명의 관점에서 분석하였다. 제품수명주기관리의 지식영역이 현장에서 어느 정도 적용되고 있는지를 현재의 관점과 가까운 미래의 관점에서 전문가 인식을 분석하였다. 제품수명주기관리의 지식영역의 현재 및 미래의 적용정도를 분석하고, 적용정도의 관점에서 지식영역 간의 차이가 있는지를 분석하였다. 분석된 결과를 중심으로 그 의미와 향후 흐름을 제시하였다.