• 한국비블리아학회지
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• 제33권4호
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• pp.5-25
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• 2022

본 연구의 목적은 수요자인 학교가 교육과정 운영을 위하여 요구하는 사서교사의 직무와 역량 사례를 분석하고, 사서교사의 전문성 향상 방안을 제안하는 것이다. 이를 위하여 IB 국제학교가 사서교사를 선발하기 위하여 게시한 20건의 구인광고에 포함된 사서교사의 직무와 역량을 IFLA 학교도서관 가이드라인을 기준으로 분석하였다. 그 결과 IB 국제학교의 사서교사 직무 및 역량은 IB 교육과정 지침에 근거를 두고 있으며, 이 지침은 IBO 교육과정이 지향하는 교육이념과 학습자상에 기반을 두고 있는 것으로 나타났다. 아울러 학교가 사서교사에게 가장 많이 기대하는 직무는 도서관 장서관리 및 협동을 통한 교수이며, 이를 위한 주요 역량은 의사소통과 협동능력, 교수-학습·교육과정·교육설계 및 제공 그리고 디지털과 매체활용능력이다. 이러한 분석 결과는 사서교사의 전문성은 교육과정에서 제시하는 교육적 인간상과 학습자 역량에 기반을 두고 있어야 함을 보여준다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 사서교사의 전문성 신장 방안을 다음과 같은 측면에서 제시하였다. 첫째, 국가 수준의 교육과정 편성 운영 지침에 학교도서관의 역할 포함하기 둘째, 학교도서관진흥법시행령 개정을 통한 인적자원의 직무 구분하기 셋째, 사서교사 자격 취득을 위한 기본이수 과목 개편 및 교육실습과 사서교사 임용시험에 협동수업 시연 도입하기 등이다.

• 한국음향학회지
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• 제40권6호
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• pp.593-606
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• 2021

본 연구는 청주시의 음풍경을 파악하기 위하여 도심 지역을 특징에 따라 상업지역, 역사지역, 도심보행지역, 대학캠퍼스지역의 4가지로 구분한 뒤 총 13개 장소에서 발생되는 소리를 사운드워킹을 통하여 조사하였다. 이를 위하여 음향전문가 5인과 일반시민 65명을 대상으로 설문조사를 수행하여 지역별 소리의 크기와 불쾌감에 대해서 주관적으로 평가하도록 하였다. 또한 자연음, 인공음 및 기계음으로 구성된 35개의 신호음 보기 중 3가지를 선택하여 큰 소리, 불쾌한 소리, 듣기 좋은 소리, 대표 소리에 대한 정보를 취득하였다. 현장평가 결과, 소리의 크기와 불쾌감 사이에 매우 큰 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 지역별 신호음을 분석한 결과 상업지역은 기계음, 역사지역은 인공음과 자연음이 그 장소를 대표하는 소리로 나타났으며 도심보행지역과 대학캠퍼스의 대표 소리는 인공음인 것으로 나타났다. 한편 현장평가시 각 측정점의 상황을 녹음 및 녹화한 뒤 이를 이용해 실험실에서 20인을 대상으로 청감평가를 수행하였다. 실험실평가 결과 가장 크게 들리는 소리는 기계음과 인공음, 가장 불쾌하게 들리는 소리는 기계음, 가장 듣기 좋은 소리는 자연음과 인공음으로 나타나 현장평가와 유사한 경향성을 보여주고 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.342-350
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• 2022

본 논문에서는 재난 환경과 같은 환경에서의 음성 처리를 위해 실제 드론 소음 데이터를 수집하여 오염 음성 데이터베이스를 구축하고 음성 향상 기법인 스펙트럼 차감법과 심층 신경망을 이용한 마스크 기반 음성 향상 기법을 적용하여 성능을 평가한다. 기존의 심층 신경망 기반의 음성 향상 모델인 VoiceFilter(VF)의 성능 향상을 위해 Self-Attention 연산을 적용하고 추정한 잡음 정보를 Attention 모델의 입력으로 이용한다. 기존 VF 모델 기법과 비교하여 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)에 대해 각각 3.77 %, 1.66 %, 0.32 % 향상된 결과를 나타낸다. 인터넷에서 수집한 오염 음성 데이터를 75 % 혼합하여 훈련한 경우, 실제 드론 소음만을 사용한 경우에 비해 상대적인 성능 하락률 평균이 SDR, PESQ, STOI에 대해 각각 3.18 %, 2.79 %, 0.96 %를 나타낸다. 이는 실제 데이터를 취득하기 어려운 환경에서 실제 데이터와 유사한 데이터를 수집하여 음성 향상을 위한 모델 훈련에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인해준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.343-350
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• 2022

하천합류부에서 수체혼합양상을 파악하기 위해서는 고해상도의 자료가 필요하다. 특히 하천분석에 있어 수리·수질 특성은 수생태 건강성에 대한 기초자료로 사용되기 때문에 지속적 모니터링을 통해 관측이 필요한시점이다. 또한 현제 기존의 모니터링 체계에서도 1차원적인 고정적인 측정방법을 통해 측정이 진행되기 떄문에 측정지점 주변의 제외한 하천 전체의 수리·수질 특성조사가 이루어지지 않고 있다. 그에 따른 고해상도의 측정자료를 얻기 위해서는 측정자가 부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 하천합류부에서의 고해상도 측정방법을 소개하고 계측결과에 따른 보간법 비교하였다. 이를 이용한 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natural Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 본연구를 통해 공간보간을 통한 하천의 측정의 새로운 방안제시가 될것이라 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.57-66
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• 2022

도로관리청은 고속도로 진·출입 톨게이트 및 본선에 저속 WIM 또는 고속 WIM을 설치하여 과적차량을 단속하고 있으나, 근래 과적 화물차가 가변축을 불법 조작하여 도로관리청의 과적차량 단속시스템을 지능적으로 회피하는 운행이 증가하고 있다. 과적 검문소 진입 시에는 차축을 모두 내려 정상 통과하고 본선 주행 시에는 가변축을 불법으로 들어 축하중 10톤을 초과하여 과적 운행하는 방식이다. 이에 본 연구는 도로변에 차량 옆면 촬영 카메라를 설치하여 도로 주행 중인 화물차의 가변축 상태를 검지하는 기술을 개발하였다. 과적차량 검문소의 계중정보 연계 시 검문소 진출 후 차축을 들어 과적 운행하는 차량을 단속할 수 있는 기반기술이다. 제안기술은 제2서해안고속도로 송산마도IC~마도JC 구간 노변에서 취득된 영상을 학습데이터로 가공하고 Mask RCNN 알고리즘을 활용하여 타이어를 인식하였으며 인식된 타이어들을 배열하고 높이차를 측정하는 방식으로 타이어의 들림 여부를 판단하였다.

• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.37-43
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• 2023

본 연구에서는 신뢰성관리의 측면에서 우리나라에서 시행하고 있는 품질경영기사 시험에서 신뢰성관리 부문의 문제점과 개선방안에 대해 살펴보았다. 우선 용어가 통일되어 있지 않고, 신뢰성분석에 꼭 필요한 일부 기법들이 포함되지 않은 것에 문제가 있는 것으로 보인다. 본 연구에서는 우리나라 사람이 종종 취득하는 외국(특히 미국)의 품질 및 신뢰성과 관련된 자격제도에 대해서도 살펴보았다. 특히 CRE 시험은 우리나라의 품질경영기사 시험 내 신뢰성관리 부문의 내용과 거의 중첩됨을 알 수 있다. 하지만 미국은 오픈북 시험인 반면 우리나라는 그렇지 않으므로 수험자 편에서는 외워야 할 식이 너무 많다는 것이 문제이다. 또한 데이터에 대한 분석을 컴퓨터 소프트웨어를 사용하지 않고 수작업으로 해야 한다. 우리나라 시험도 CRE 시험에서와 같이 오픈북 시험을 본다면 단편적인 지식을 뛰어넘어 신뢰성관리에서 꼭 필요한 요소를 갖췄는지 점검할 수 있는 시험이 될 것이다. 마지막으로 우리나라도 미국에서와 같이 자격시험을 통과한 경우 일정 기간 내 교육, 업무 등을 통해 재인증을 받도록 한다면 정보의 홍수 속에 살고 있는 현대인에 걸맞은 자격증이 될 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.84-93
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• 2023

지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권1호
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• pp.1-14
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• 2022

굴착 현장에서 신속·정확·안전한 측량을 위해 본 연구에서는 드론을 이용한 지하 시설물 측량의 적용 가능성 및 3D 시각화의 기대효과를 다음과 같이 도출하였다. Phantom4 Pro 20MP의 드론으로 30m의 비행 고도, 중복도 85%의 비행계획으로 0.85mm의 GSD (Ground Sampling Distance)값을 확보하였고, GCP (Groud Control Point)4점과 검사점 2점을 계산하여 기준점에 대하여 7.3mm, 검사점은 11mm의 성과를 취득할 수 있었다. 저가의 드론으로 측량할 경우 GCP의 중요성이 확인되었으며, 지상 기준점이 없는 경우, X값의 오차 범위는 -81.2cm에서 +90.0cm, Y값의 오차 범위는 +6.8cm에서 155.9 cm 값을 도출하였다. Pix4D 프로그램을 이용하여 포인트 클라우드 데이터를 분류하였다. 지하 시설물 데이터와 도로 포장면의 데이터를 분류하고, 중첩과정을 통해 실제 모형의 도로와 지하 시설물의 데이터를 3D 시각화하였다. 중첩된 포인트 클라우드 데이터는 Open Source 프로그램인 CloudCompare를 통해 사용자가 원하는 장소의 위치와 심도 정보를 확인할 수 있게 되었다. 본 연구결과로 지하 시설물 측량의 새로운 패러다임으로 자리매김하게 될 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권4호
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• pp.149-182
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• 2023

본 연구는 국내 의학사서 역량 강화를 위한 KMLA의 지원 프로그램 개선 방안을 제언하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 전문직협회의 역할 조사 후, 공통된 역할 추출 및 이를 5개 영역으로 범주화한 후 MLA와 KMLA의 지원 프로그램을 비교·분석하였다. 결과 KMLA의 지원 프로그램 개선 방안으로 여섯 가지를 제언할 수 있다. 첫째, 의학사서를 공식적·지속적으로 지원하기 위한 정책개발이 필요하다. 둘째, (계속)교육 및 훈련 프로그램 영역에서 의학 분야에서 필요한 전문적인 영역의 교육적 지원이 필요하며 IRB 위원회 역할을 위한 교육도 필요하다. 셋째, 연구 및 출판 지원에 있어서 연구비 및 연수프로그램에 대한 다양한 지원이 요구된다. 넷째, 네트워크 및 협력 지원에 있어서 멘토링, 리더십·펠로우십 프로그램 지원이 필요하며 국내·외 파트너십에 대한 개선과 다양한 수상 지원도 계획도 필요하다. 다섯째, 전문자격증 및 각종 인증서 제도에 있어서 관련 분야의 학위 취득 지원, 다양한 강좌 지원을 통한 인증서 발급 등이 필요하다. 여섯째, 기부금 유치를 위한 KMLA의 적극적인 대내외적 홍보 및 활동이 수행되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.815-822
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• 2023

수질오염 중 유기물 오염은 가장 흔히 발생한다. 물환경보전법에 의해 유기물질을 측정하는 지표에는 BOD, COD, TOC가 있다. 그 중 BOD, COD의 분석은 노동집약적이다. 그리고 생물분해가 불가능하거나 유독물질이 존재하는 유기물질일 경우에는 낮은 정확도를 나타내 환경부에서는 TOC 중심의 관리로 전환되고 있다. 오늘날 센서기술의 발전으로 다양한 항목을 센서를 통해 모니터링 가능하다. 본 연구에서는 분광측정기인 Spectro::lyser V3를 이용한 하천 TOC 디지털 모니터링을 진행했다. 우선 측정 장비에 대한 적용성 평가를 위해 안동하천실험센터에서 실험을 진행했다. 그리고 낙동강 합류부에서 측정한 데이터를 Kriging 기법을 활용하여 하천의 TOC 공간분포를 분석했다. 본 연구에서는 센서를 활용한 하천 TOC 모니터링 및 공간분포에 대한 연구를 제안했다. 실시간으로 하천 TOC 농도 변화를 모니터링 할 수 있으며, 이는 오염원 감시 및 대응에 있어 기초자료로 활용할 수 있다. 이러한 센서 기반 하천 모니터링은 시간적 해상도 및 실시간 데이터 취득에 있어 장점이 있는데, 다양한 공간 정보 해석 방법을 적용한다면 추후 수생태 건강성, 하천 취수원 선정, 성층 분석 등 다양한 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.