• 토지주택연구
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• 제15권2호
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• pp.125-137
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• 2024

설계안전성검토(DfS)는 설계상의 잠재적인 위험요소를 선제적으로 제거하기 위해 도입되었으나, 위험성 평가 및 위험요소 발굴이 2D 설계도를 기반으로 수행되어 피상적이고, 업무 절차가 비효율적이라는 한계가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구는 기존 설계안전성검토의 한계를 극복하고자 Building Information Modeling(BIM)을 활용하여 업무 효율을 향상시키고 실질적인 안전관리 효과를 얻을 수 있는 BIM 기반 설계안전성검토 방법론을 제시한다. 제안된 BIM 기반 설계안전성검토의 업무 절차는 설계 단계에서의 위험성 평가와 시공 단계에서의 안전관리 활동과 같은 사례 연구를 통해 실무 적용성을 보완하고 검증하였다. 특히, 설계안전성검토 업무 절차의 핵심 과정인 위험성 평가 프로세스를 BIM 기반으로 전환하여 제시하였으며, 구조물 설계를 비롯하여 건설장비 운영이나 공법 및 공정 순서에 대한 설계안전성검토에 BIM 기반 위험성 평가 프로세스를 적용한 사례 분석을 통해 설계 실무의 적용성을 검증하였다. 또한, Common Data Environment (CDE) 기반의 일일 안전 브리핑을 비롯하여 가상현실(VR) 기반 안전교육, 증강현실(AR) 기반의 위험요소 저감대책 점검과 같은 현장의 안전 관리 활동에 BIM 기반 설계안전성 검토 기법을 적용하여 현장 적용성과 업무 효율성이 우수함을 확인하였다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제50권
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• pp.34-44
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• 2023

멕시코 유래의 4배체 감자 근연야생종 중 하나인 Solanum hjertingii는 괴경에서 발생하는 흑변현상에 강한 것으로 알려져 감자의 신품종 육성에 유용한 형질로 이용이 가능하다. 이러한 저항성은 생리적 장해인 효소적 갈변과 흑반을 감소시킬 수 있다. 하지만, S. hjertingii와 S. tuberosum은 생리적 장벽에 기인한 교잡종 생산이 제한적인 관계로 직접적인 교배육종보다는 체세포잡종을 육성하는 방법을 활용할 수 있다. 체세포잡종 계통이 육성이 되면 분자표지를 이용한 적절한 잡종 계통을 선발하는 것이 필요하여, 본 연구에서는 S. hjertingii의 전체 엽록체 유전체 정보를 이용하여 S. hjertingii 특이적인 PCR 기반의 분자마커를 개발하였다. S. hjertingii의 전체 엽록체 유전체는 155,545 bp였으며, 다른 Solanum 종들과 구조 및 유전자 구성이 매우 유사하였고, 가지과의 다른 15개의 종들과 계통수 분석에서 근연야생종 S. demissum, S. hougasii, S. stoloniferum과 매우 가까운 유연관계를 나타냈다. 또한, S. hjertingii의 전체 엽록체 유전체와 8개의 다른 Solanum 종의 전체 엽록체 유전체의 다중 정렬 결과로 S. hjertingii 특이적인 1개의 InDel 영역과 7개의 SNP 영역을 확인하였고, 이를 이용하여 1개의 InDel 및 4개의 SNP 기반 PCR마커를 개발하였다. 본 연구의 결과는 S. hjertingii의 진화적 측면에서의 연구와 S. hjertingii를 이용한 감자의 신품종 육성 연구에 기여를 할 수 있을 것이다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.201-223
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• 2024

창업과 관련된 연구는 비교적 활발하게 이루어지고 있는 편이다. 본 연구에서는 비교적 연구가 적은 청년을 대상으로 한 창업과 관련하여 창업의도에 미치는 영향에 대해 실증 분석을 하였다. 특히 창업 멘토링의 역할에 대해 규명하고자 했다. 이를 위해 전국의 청년을 대상으로 설문조사를 하였고 이중 유효한 250부를 구조방정식 검정하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 직무스트레스, 주관적 규범, 지각된 행동통제는 청년 창업의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 기술적 제약은 청년 창업의도에 유의한 부(-)의 영향을 미쳤다. 반면 미래불확실성과 실패부담감은 유의성이 검정되지 않았다. 청년 창업의도에 미치는 영향력의 크기는 지각된 행동통제, 직무스트레스, 기술적 제약, 주관적 규범 순이었다. 창업 멘토링을 받지 않은 집단이 창업 멘토링을 받은 집단보다 직무스트레스, 주관적 규범, 기술적 제약이 창업의도에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 학술적으로는 PPM(Push-Pull-Mooring)과 TPB(Theory of Planned Behavior)를 결합한 모형의 창업분야 연구의 유용성을 검정한 것이며, 실무적으로는 창업 멘토링은 청년 창업의도에 미치는 부정적인 요소의 영향력을 감소시키는 효과가 있는 것을 밝혔다는데 의의가 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제27권2호
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• pp.108-118
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• 2024

이 논문에서는 타원판의 자력과 자력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 화성암 관입이나 킴벌라이트 구조 등은 축 대칭성을 가지면서 단면이 타원인 경우가 많다. 타원 단면의 넓이가 변하는 타원 기둥은 타원판의 조합으로 모사할 수 있다. 타원판의 자력 반응은 이전 논문(Rim, 2024)에서 유도한 중력 변화율 텐서에 자화 방향에 대한 정보를 포함시킨 포아송 관계식을 이용하여 유도하였다. 타원판의 자력 변화율 텐서는 벡터 자력을 미분하여 유도하는데 타원판의 인력 퍼텐셜을 각 축방향으로 3회 미분한 총 10개의 삼중 미분 함수를 구하는 것과 동일하다. 미분의 순서는 바꾸는 것이 가능하므로 결과적으로 자력 변화율 텐서는 타원판의 인력 퍼텐셜을 3회 미분한 후, 복소 평면에서 타원판의 경계를 폐곡선으로 하는 경로를 따라 선적분으로 변환하여 유도된다. 이 논문에서 복소 평면에서 선적분으로 유도한 자력 및 자력 변화율 텐서 반응식은 립쉬츠-한켈 적분으로 유도한 원판의 자력 및 자력 변화율 텐서 반응식과 완벽하게 일치함을 보였다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권2호
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• pp.101-123
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• 2024

코로나19로 인한 팬데믹 이후 높아진 여가활동 참여율에 따라 생활스포츠 참여율과 스포츠 시설 창업률이 지속적으로 증가해 왔으나, 최근 폐업률이 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 스포츠 시설운영업체들이 과다 경쟁 상황에서 생존하기 위해서는 경쟁우위의 서비스 개발과 제공으로 차별화된 마케팅방안이 마련되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 스포츠 여가서비스 분야에서의 경쟁우위를 확보하고 지속적인 성장의 방안을 찾고자 서비스 제공자와 고객 간에 라포를 형성하는 행동, 관계품질, 지속이용의도 및 프리미엄가격 지불의향 등의 구조적 관계를 실증적으로 검증하였다. 연구결과, 첫째, 라포형성행동 5가지 중 공통기반 행동을 제외한 세심한 행동, 연결행동, 예의바른 행동, 정보공유행동이 관계 품질등의 하위요소인 고객만족과 고객신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 관계품질 하위요소인 고객만족은 지속이용의도와 프리미엄가격 지불의향에 모두 긍정적이고 유익한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 마지막으로, 관계품질 하위요소인 고객신뢰는 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었으나, 프리미엄가격 지불의향에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 갈수록 경쟁이 심화하는 스포츠 여가서비스 분야 환경에서 지속성장경영을 위해서는 서비스 제공자와 소비자 사이에 라포형성행동이 중요함이 증명되었다.

• 보건의료생명과학 논문지
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• 제11권1호
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• pp.87-96
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• 2023

본 연구는 상급안전재교육을 받은 교육생을 대상으로 상급안전신규교육과 해양원격의료서비스의 중요도와 만족도를 파악하고 교육요구도 우선순위를 파악하는 서술적 조사연구이다. 한국해양수산연수원에서 상급안전재교육을 실시한 교육생 190명의 자료를 연구에 활용하였다. 연구결과 상급안전신규교육 교육요구도는 생명징후 측정법이 최우선 항목으로 선정되었고, 해양원격의료지도 유형별 교육요구도는 신경계, 순환기계, 외과계가 최우선 항목으로 선정되었다. 본 연구결과로부터 바다라는 시·공간적 제약과 선박이라는 한정된 공간에서의 응급상황 발생 시 환자의 전반적인 상태를 파악하여 적절한 응급처치를 결정하기 위해 생명징후 측정법에 대한 교육요구도가 높았던 것으로 생각되며, 장시간 근무 및 단조로운 일상생활이 정신적·육체적 스트레스의 원인으로 작용하여 신경계, 순환계 및 외과계의 환자 발생률이 높고 다른 계통에 비해 환자 발생 시 생명과 관련성이 높아 교육요구도가 높았던 것으로 판단된다.

• 과학교육연구지
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• 제48권2호
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• pp.75-90
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• 2024

현대 사회의 위험은 점점 다양해지고, 그 영향력이 점점 확장되고 있다. 현대의 위험에 대응하기 위해서 과학 교육의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 상세 서지분석을 이용하여 기존에 이뤄진 과학과 관련된 위험 교육 연구 동향을 분석하여 그 특징을 파악하고, 과학 교육에서 이뤄지는 위험 교육의 시사점을 도출하고자 했다. 이를 위해 Web of Science에서 'Scientific Risk'를 주제어로 하고 연구 영역은 교육학 분야로 한정하여, 국제 학술지(SSCI) 83편의 서지 정보를 수집한 뒤, R-Studio의 bibliometrix 패키지를 이용하여 서지 분석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 위험 교육 연구는 위험 소양, 과학 교육에서 다루는 위험의 구조, 위험 사례를 교육에 적용하는 방안과 그 효과성 등을 주제로 이뤄지고 있다. 둘째, 위험을 주제로 한 과학 교육 연구 중 많은 수가 SSI 교육을 배경으로 진행되었다. 셋째, 과학과 관련된 위험 교육 연구는 지식 전달 교육에 치중되어 있었음을 확인할 수 있었고, 이때 많은 연구가 교육과정과 학교 학습 상황과 같은 형식 교육을 분석하였다. 이러한 결과는 다음과 같은 점을 시사한다. 첫째, 현대 사회의 위험에 대응하기 위한 위험 교육의 주제를 핵 에너지, 기후 변화에서 더 나아가 환경오염, AI, 각종 생활 인재 등으로 확장해야 한다. 둘째, SSI 교육 연구에서 진행된 주제들을 위험 교육의 맥락에서 다시 분석하고 연구할 필요가 있다. 셋째, 위험 인식뿐만 아니라 위험 평가, 위험 관리 측면에서도 연구가 필요하다. 넷째, 과학관이나 미디어 등과 같은 비형식 교육의 장에서도 위험 교육을 실천하기 위한 연구가 필요하다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제39권4호
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• pp.312-321
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• 2024

최근 전세계적으로 기능성 성분이 강화된 유전자교정 작물의 생산 및 소비가 증가하고 있다. 하지만 유전자교정작물의 유전독성에 관한 소비자의 우려도 증가하고 있어 과학적인 자료 확보 및 정보 공유에 대한 인프라가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 CRISPR/Cas9 시스템을 활용한 유전자교정 토마토 동결건조물(LTT)이 DNA나 염색체에 직접적인 손상을 일으키고 형태적 또는 기능적 이상을 유발하는지 여부를 확인하기 위해 유전독성 평가를 수행하였다. 이를 위하여 미생물 복귀돌연변이시험, 염색체이상시험, 골수세포를 이용한 체내 소핵시험을 국제적으로 표준화된 OECD Guidelines에 따라 시험을 진행하였다. 복귀돌연변이 시험에서 LTT는 S9의 존재 여부와 관계없이 Salmonella typhimurium 균주 TA98, TA100, TA1535 및 TA1537, 그리고 Escherichia coli WP2 uvrA에서 복귀돌연변이를 유발하지 않았다. LTT는 CHL 세포의 수적이상 중기상과 구조적이상 중기상 등의 염색체 이상을 유발하지 않았다. 또한, LTT는 다염성 적혈구에서 소핵화된 다염성 적혈구의 빈도를 증가시키지 않았다. 이러한 연구를 통해 CRISPR/Cas9 시스템을 활용한 유전자교정 토마토의 안전성을 검증하고, 향후 CRISPR/Cas9 시스템을 활용한 유전자교정 작물의 유전독성을 평가하는 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 말소리와 음성과학
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• 제16권3호
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• pp.79-86
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• 2024

트랜스포머 모델은 텍스트, 영상 등 순차적 입력 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 뛰어난 성과를 보여주었으며, 음성인식 분야에서도 종단형 모델로서 주목받고 있다. 본 연구에서는 트랜스포머 음성인식 모델과 이를 개선한 컨포머, E-브랜치포머 모델을 한국어 음성인식에 적용하여 성능을 비교하였다. AIHub에 공개된 한국어 음성 데이터를 활용하여 약 7,500시간의 훈련셋을 마련하고, ESPnet 툴킷을 활용하여 트랜스포머, 컨포머, E-브랜치포머 모델을 훈련하고 성능을 평가하였다. 또한, 인식 단위로 음절과 서브워드를 사용하는 경우를 비교하고, Byte Pair Encoding의 토큰 수 변화에 따른 성능 차이를 분석하였다. 실험 결과, E-브랜치포머가 한국어 음성인식에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 컨포머는 트랜스포머보다 우수하였으나 긴 발화에 대해서는 성능 저하가 확인되었다. 이러한 성능 저하의 원인으로 인코더-디코더의 크로스 어텐션 정렬 과정에 오차가 발생함을 확인하였다. 또한, 서브워드 인식 단위를 사용하면서 토큰 수를 조정할 때의 성능 변화에 대한 분석을 통해 최적의 설정을 찾고자 하였다. 본 연구는 모델의 정확도와 처리 속도를 종합적으로 평가하였으며, 이를 통해 한국어 음성인식의 효율성을 극대화할 수 있는 방법을 모색하였다. 대규모 한국어 음성인식 모델의 학습과 컨포머의 인식 오류 개선 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 향후 연구 방향으로는 다양한 한국어 음성 데이터셋을 활용한 추가 실험과 더불어, 컨포머의 구조적 개선을 통한 인식 성능 향상을 목표로 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.