본 연구의 목적은 유아교육 관련 사회적기업의 지속경영을 위한 우선순위 요인을 확인하는 것이다. 본 연구목적을 달성하기 위해 사회적기업 관련 선행연구를 고찰하여 지속경영 요인을 추출하고, 유아교육 및 사회적기업 관련자를 대상으로 설문조사를 한 후 AHP 분석 방법으로 요인의 우선순위를 도출하였다. 연구 결과, 사회적기업의 지속경영을 위한 대분류 4개 요인의 우선순위는 전략적, 조직적, 경영역량, 사회환경 순으로 확인되었다. 그리고 소분류 16개 요인의 우선순위는 프로그램의 독창성, 프로그램 내용의 우수성, 대표자의 리더십, 운영 및 교육전문성, 유아교육 시장정보 확보, 직원들의 장기근무, 유아교육 관련 문제해결 능력, 정부 및 지역사회 지원, 관련기관과의 네트워크 강화, 프로그램 가격 경쟁력, 대표자의 유아교육 관련 경험, 유아교육과정 변화 신속대응, 외부평판 및 혁신성, 유연한 의사결정 순으로 확인되었다. 본 연구는 유아교육 관련 사회적기업의 성과와 지속가능성을 위한 기본적인 성공 요인이 무엇인지 발견하고 향후 유아교육 관련 기업의 경영전략을 수립하는데 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
모든 잔존치의 발거를 계획한 환자의 경우 최종 보철 제작 전 무치악으로 지내는 기간을 최소화하기 위해 미리 임시 즉시 의치를 제작하게 된다. CAD/CAM 시스템을 이용하면 전통적 방식에서의 한계점들을 보완하여 진료실과 기공실에서의 제작 과정을 간소화 시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 환자의 악간관계에 관한 정보를 정확하게 기공실의 디지털 네트워크로 전달하는 과정에서 오차가 발생하여 교합관계가 불안정하거나 비심미적인 보철물이 제작될 빈도가 높다는 단점도 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 간단하고 정확한 POP BOW 시스템의 교합평면 디지털 전이법을 이용하여, 상하악 전치부 잔존치 발거 후 심미적이고 기능적인 3D 프린팅 임시 즉시의치를 장착한 환자의 성공적인 증례를 보고하고자 한다.
비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암 중 85%의 높은 비중을 차지하며 사망률(22.7%)이 다른 암에 비해 현저히 높은 암으로 비소세포폐암 환자의 수술 후 예후에 대한 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 종양을 관심영역으로 갖는 비소세포폐암 환자의 수술 전 흉부 CT 영상 패치의 종류를 종양 관련 정보에 따라 총 다섯 가지로 다양화하고, 이를 입력데이터로 갖는 사전 학습 된 ResNet 과 EfficientNet CNN 네트워크를 사용하여 단일 모델과 간접 투표 방식을 이용한 앙상블 모델, 그리고 3 개의 입력 채널을 활용한 앙상블 모델에서의 실험 결과 및 성능을 오분류의 사례와 Grad-CAM 시각화를 통해 비교 분석한다. 실험 결과, 종양 주변부 패치를 학습한 ResNet152 단일 모델과 EfficientNet-b7 단일 모델은 각각 87.93%와 81.03%의 정확도를 보였다. 또한 ResNet152 에서 총 3 개의 입력 채널에 각각 영상 패치, 종양 주변부 패치, 형상 집중 종양 내부 패치를 넣어 앙상블 모델을 구성한 경우에는 정확도 87.93%를, EfficientNet-b7 에서 간접 투표 방식으로 영상 패치와 종양 주변부 패치 학습 모델을 앙상블 한 경우에는 정확도 84.48%를 도출하며 안정적인 성능을 보였다.
본 연구는 언택트시대의 배움공동체에 대한 사회적 담론이 어떠한지 살펴보고, 팬데믹이라는 사회적 상황 속에서 아동을 위한 배움공동체가 나아가야할 방향에 대해 논의해 보고자한다. 이를 위해 2020년 1월 20일부터 2021년 1월 20일까지 1년 동안의 빅데이터를 '언택트+배움공동체'라는 키워드로 인터넷 포털사이트(구글, 다음, 네이버 등의 뉴스)에서 데이터를 수집 및 분석하였다. 분석결과, 단어빈도 및 네트워크분석에서 '마을교육공동체', '운영', '활동', '코로나19', '지원', '온라인' 등의 단어가 언택트시대의 배움공동체와 관련이 높은 것으로 도출되었다. 이는 배움공동체 내에서 마을의 교육공동체가 주축이 되어 코로나19라는 상황 속에서도 마을 활동가와 주민협의회 등이 뜻을 모아 코로나19로 멈춰진 아동의 일상을 회복하고 관계 회복을 위한 노력을 온라인 매체를 활용하여 지원 해줄 수 있다는 것을 보여준다. 결론적으로 단어빈도 분석을 통해 배움공동체와 관련된 핵심키워드를 파악하고 배움공동체에 대한 사회적 경향을 살펴보았다는데 의의가 있으며, 코로나19의 장기화로 아동의 공적 돌봄·교육의 틈새와 한계에 대한 대안으로 배움공동체의 도입 및 활성화를 위한 기초자료로써 시사점을 가진다
본 연구는 주거정책 분야에서 여론을 수렴하기 위해 블로그의 활용 가능성을 고찰하고자 한다. 이를 위해 '행복주택'을 키워드로 관련 게시글을 수집하고 주요 키워드를 추출하여 키워드 분석과 단어 군집 분석을 통해 대중들의 인식을 파악하였다. 행복주택에 대한 사회적 논의가 확산된 2013년 5월부터 2021년 8월까지 블로그 게시글 137,002개를 분석 자료로 활용하였으며, 주요 정책과 자료 수집량을 고려하여 수집 기간을 3단계로 나누어 도출된 단어를 분석한 결과는 다음과 같다. 키워드 분석에서 전반적으로 행복주택의 위치, 세대수, 단지 및 주택 규모, 입주 가능 조건 등과 관련된 단어의 중요도가 높았다. 1단계에서는 정부 정책 시행, 2단계에서는 행복주택 신청 절차, 3단계에서는 모집공고, 입주 자격, 임대조건에 중요도가 각각 높은 것으로 나타났다. 군집 분석에서는 모든 단계에서 사업 진행, 신청 절차, 사업지역이 주요 주제로 도출되었다. 특히, 1단계에서는 정책 시행 및 추진방안, 2단계는 입주 자격 및 금융 지원, 3단계에서는 정책 시행 및 입주 자격이 주요한 주제로 도출되었다. 이러한 결과는 블로그를 통해 정책 관련 정보 공유 및 사회적 이슈 반영, 정책 전달 여부 평가, 대중의 정책 참여도 유추가 가능하며, 블로그를 여론 수렴 방법으로 활용할 가능성을 제시한 데에 의의가 있다.
본 연구는 기계학습의 키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR(CONvergence of iteration CORrealtion) 기법을 통한 ICT 교육에 대한 흐름을 탐색한다. 2018년부터 현재까지의 등재지 이상의 논문을 'ICT 교육'의 키워드로 구글 스칼라에서 304개 검색하였고, 체계적 문헌 리뷰 절차에 따라 ICT 교육과 관련이 높은 60편의 논문을 선정하면서, 논문의 제목과 요약을 중심으로 키워드를 추출하였다. 단어 빈도 및 지표 데이터는 자연어 처리의 TF-IDF를 통한 빈도 분석, 동시 출현 빈도의 단어를 분석하여 출현 빈도가 높은 49개의 중심어를 추출하였다. 관계의 정도는 단어 간의 연결 구조와 연결 정도 중심성을 분석하여 검증하였고, CONCOR 분석을 통해 유사성을 가진 단어들로 구성된 군집을 도출하였다. 분석 결과 첫째, '교육', '연구', '결과', '활용', '분석'이 주요 키워드로 분석되었다. 둘째, 교육을 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 진행한 결과 '교육과정', '활용'이 가장 높은 단어의 관계로 나타났다. 셋째, 교육을 키워드로 군집분석을 한 결과, '교육과정', '프로그래밍', '학생', '향상', '정보'의 5개 군이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 ICT 교육 동향의 분석 및 트렌드 파악을 토대로 ICT 교육에 필요한 실질적인 연구를 수행할 수 있을 것이다.
고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.
높은 에너지 밀도와 고순도 수소 생산의 측면에서 고분자 전해질 연료전지와 수전해가 주목받고 있다. 고분자 전해질 연료전지 및 수전해를 위한 촉매층은 귀금속 계열의 전기 촉매와 이오노머 바인더로 구성되어 있는 다공성 전극이다. 이 중 이오노머 바인더는 촉매층 내 이온 전도를 위한 3차원 네트워크 형성과 전극 반응에 필요한 또는 생성되는 물질들의 이동을 위한 기공 형성에 중요한 역할을 수행한다. 상용 과불소계 이오노머의 활용 측면에서 이오노머의 함량, 이오노머의 물성, 그리고 이를 분산시킬 분산 매체에 촉매층의 성능 및 내구성이 크게 달라진다. 현재까지 고분자 전해질 연료전지용 촉매층을 위한 이오노머의 활용 방법은 많은 연구가 진행되어왔으나 고분자 전해질 수전해 적용 방면에서는 촉매층 연구가 다소 미비한 실정이다. 본 총설에서는 현재까지 보고된 연료전지 측면에서의 이오노머 바인더 활용 연구결과를 요약하였으며, 수소 경제 시대의 가속화를 위해서 고분자 전해질 수전해 핵심요소 중 하나인 촉매층용 이오노머 바인더에 관한 연구에 유용한 정보를 제공하고자 한다.
디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 기술도입을 통해 현실 세계를 네트워크와 가상세계와의 연결이 통합되어진 가상 현실 세계의 입문 도약이다. 현실에서 가상현실의 사이의 디지털 전환(digital transformation)에는 디지털 기술과 솔루션을 비즈니스의 모든 영역에 통합하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 데이터를 활용하여 가치를 창출하고 고객경험과 비즈니스 영역을 극대화하는 방식을 제공한다. 최적의 데이터를 제공하기 위한 플랫폼과 가상 현실세계 구현을 위한 디지털 트윈의 상호연계 관한 기본 개념은 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보고와 같은 데이터 비즈니스이다. 현장 데이터는 디지털 양식을 통해 수집, 기록, 저장된다. 현장 IoT 기반 데이터(사진 및 비디오 매체 등)는 지속적으로 수집되고 종종 다른 데이터베이스에 저장되지만 지리 공간적 위치에 연결되지 않는다. 모든 디지털 발전을 조화시키고 지하수 데이터에서 더 빠른 이해를 도출하기 위해서는 디지털 트윈이 시작되어야 한다. 단일 지하수플랫폼에서 현장 조건을 시각화하고 실시간 데이터를 스트리밍하며, 과거 3D 데이터와 상호작용하여지질 또는 지화학 데이터를 선택적 사용을 위해 지하수 플랫폼과 디지털 트윈이 연계되어야 한다. 데이터를 디지털 정보모델과 연결하면 디지털 트윈에 생명을 불어넣을 수 있지만 디지털 트윈의 가치를 극대화하려면 여전히 데이터 플랫폼 서비스와 전달 방식을 선택해야 한다. 지하수 플랫폼동시성을 갖는 디지털 트윈은 정적 및 동적 데이터를 저장하는 데이터베이스 또는 크라우드 서비스에서 데이터를 가져오는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터레이스), 디지털 트윈을 위한 호스팅 공간, 디지털 대상을 구축하는 소프트웨어, 구성 요소 간 읽기/쓰기를 위한 스크립트, chatGPT 및 API를 활용할 수 있다. 이를 통해 수집된 데이터의 실시간 양방향 통신기술인 지하수 플랫폼 기술을 활용하여 디지털 트윈을 적용하고 완성할 수 있고, 이를 지하수 분야에도 그대로 적용할 수 있다. 지하수 분야의 디지털 트윈 기술의 근간은 지하수 모니터링을 위한 관측장치와 이를 활용한 지하수 플랫폼의 구축 및 양방향 자료전송을 통한 분석 및 예측기술이다. 특히 낙동강과 같이 유역면적이 넓고 유역 내 지자체가 많아 이해관계가 다양하며, 가뭄과 홍수/태풍 등 기후위기에 따른 극한 기상이변가 자주 발생하고, 또한 보 및 하굿둑 개방 등 정부정책 이행에 따른 민원이 다수 발생하는 지역의 경우 하천과 유역에 대한 지하수 플랫폼과 디지털 트윈의 동시성 기술적용 시 지하수 데이터에 대한 고려가 반드시 수반되어야 한다.
현대는 산업사회에서 정보화 사회로 변화되고 있다. 이에 따라 전쟁 양상도 정보전, 네트워크 중심전, 장거리 정밀전, 로봇전으로 발전되어 고도의 첨단 과학군으로 변화를 시도하고 있다. 이러한 전투발전을 위한 전력창출을 위해 중요시 되고 있는 것이 전투실험이다. 전투실험은 LVC를 통한 입체적인 평가체계를 사용하는 것이 바람직하나, 비용 시간 장소 자원의 제한으로 M&S(Modeling & Simulation)를 통한 모의분석을 주로 활용한다. 하지만 모델 개발을 위한 평가절차에 대한 연구는 많이 이루어지고 있지만, 전투실험에 대한 모델운용상의 모의분석절차의 정립이 미흡하다. 본 연구에서는 전투실험간 모델운용의 타당성 평가체계(VV&A : Verification Validation & Accreditation)가 보완된 모의분석 방법과 절차를 정립하였고, "미래향토사단 군수부대편성의 적절성 평가"를 위해 지상무기효과분석모델(AWAM : Army Weapon Analysis Model)을 통한 후방 지역작전 모의분석 사례를 제시하였다. 본 연구는 신뢰성있는 평가체계를 바탕을 둔 효과적인 모의분석방법을 제시하여 전투실험을 위해 크게 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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