COVID-19로 인해 대면으로 이루어지던 상담 방식이 비대면으로 진행되면서 비대면 상담의 중요성이 높아지고 있다. 비대면 상담은 온라인으로 언제 어디서든 상담할 수 있고, COVID-19에 안전하다는 장점이 있다. 그러나 비언어적 표현의 소통이 어려워 내담자의 마음을 이해하기 어렵다. 이에 비대면 상담 시 내담자의 마음을 잘 알기 위해서는 텍스트와 음성을 정확하게 분석하여 감정을 인식하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 데이터는 자음을 분리한 후 FastText를 사용하여 벡터화하고, 음성 데이터는 Log Mel Spectrogram과 MFCC를 사용하여 각각 특징을 추출하여 벡터화한다. 벡터화된 데이터를 LSTM 모델을 활용하여 5가지 감정을 인식하는 다중 감정인식 모델을 제안한다. 다중 감정인식은 RMSE을 활용하여 계산한다. 실험 결과 텍스트와 음성 데이터를 각각 사용한 모델보다 제안한 모델의 RMSE가 0.2174로 가장 낮은 오차를 확인하였다.
최근 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확산으로 온라인을 통한 소통이 증가하고 있다. 비대면 상황에서는 텍스트나 음성, 이미지 등의 모달리티를 통해 상대방의 의견이나 감정을 인식하고 있다. 현재 다양한 모달리티를 결합한 멀티모달 감정인식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그중 음성 데이터를 활용한 감정인식은 음향 및 언어정보를 통해 감정을 이해하는 수단으로 주목하고 있으나 대부분 단일한 음성 특징값으로 감정을 인식하고 있다. 하지만 대화문에는 다양한 감정이 복합적으로 존재하기 때문에 다중 감정을 인식하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복합적으로 존재하는 내재된 감정인식을 위해 음성 데이터를 전처리한 후 특징 벡터를 추출하고 시간의 흐름을 고려한 다중 감정 회귀 모델을 제안한다.
COVID-19 이후 온라인을 통한 소통이 증가하여 다양한 플랫폼을 기반으로 소통을 위한 대화 텍스트 데이터가 대량으로 축적되고 있다. 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위한 텍스트 요약에 대한 중요성이 더욱 증가함에 따라 딥러닝을 활용한 추상 요약 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 대화 데이터는 뉴스 기사와 같은 정형화된 텍스트에 비해 누락 및 변형이 많아 대화 상황을 다양한 관점에서 고려해야 하는 특이성이 있다. 특히 어휘 생략과 동시에 내용과 관련 없는 표현 요소들이 대화의 내용을 요약하는 데 방해가 된다. 그러므로 본 연구에서는 한국어 대화 데이터의 특성을 고려하여 발화문을 재구조화하고 KoBART 기반의 사전학습된 텍스트 요약 모델을 파인 튜닝후, 요약문에서 중복 요소를 제거하는 정제 작업을 통해 대화 데이터 요약 성능을 향상시키고자 한다. 발화문을 재구조화하는 방법으로는 발화 순서에 따라 재구조화는 방법과 중심 발화자를 기준으로 재구조화하는 방법을 결합하였다. 대화문 재구조화 방법을 적용한 결과, Rouge-1 점수가 4 정도 향상되었다. 본 연구의 대화 특성을 고려한 재구조화 방법이 한국어 대화 요약 성능 향상에 유의미함을 입증하였다.
현대 산업에서 기업 간 협업은 기업의 생존과 경쟁력 강화를 위해 그 중요성이 부각 되고 있고, 정보시스템의 활용이 기업 간 협업에 영향을 마친다는 연구들은 수차례 진행되어 왔지만 중소기업의 모기업과의 협업 관계에서의 세부적이고 객관적인 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 중소기업의 모 기업과의 정보시스템을 이용한 협업관계를 보다 현실적으로 연구하기 위해 조산, 자동차, 조선, 자동차, 전자 업종의 대기업 협력업체들을 대상으로 중소협력업체들의 IT 시스템 활용 수준 및 모기업과의 협업 지원 수준을 분석하고, IT 시스템 활용 수준이 기업들 간의 협업 지원 수준에 영향을 미치는 것이 업무 영역별로 유의한지의 여부를 회귀분석을 이용하여 검토하였다. 그 결과 각 업무 영역별로 IT 시스템 활용 수준 및 모기업과의 협업 지원 수준이 다소 차이가 나며, 중소기업의 IT 활용 수준이 모기업과의 협업 지원 수준에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.
극심해지는 경쟁 환경 속에서 경쟁우위 확보를 위하여 SCM을 도입하는 기업들이 증가하고 있다. 공급망 프로세스의 복잡성과 SCM 도입에 투입되는 막대한 기업 자원을 감안할 때 성공적인 SCM 구축을 위해서는 자사의 공급망 수준에 대한 정확한 진단을 통해 취약점 및 개선점을 파악하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 SCM 성과 측정지표에 관한 선행 연구를 살펴보고 대표적인 ETO 산업인 조선업을 대상으로 업종의 특성에 맞는 공급망 수준진단 프레임워크를 제안한다. 특히 가트너에서 제안한 공급망의 주요 3개 프로세스인 수요, 공급, 제품 관리를 기준으로 조선소의 공급망 프로세스를 세부 프로세스로 분해하고, 분해된 각 프로세스 별로 공급망 수준을 진단할 수 있는 측정지표를 제안한다. 또한 사례 연구를 통하여 제안된 공급망 수준진단 프레임워크를 실제 조선소의 공급망에 적용해 보고, 현실적 의미를 도출해 본다.
본 연구는 조선시대 궁궐 내에서 일어났던 친잠문화의 배경과 공간적 특징에 대한 탐구하는 것이 목적이다. 조선은 유교적 중농주의 국가로서 국초부터 농업 못지않게 양잠업 장려에 열의를 보여 양잠 생산성을 극대화하기 위한 다양한 노력을 진행해 왔다. 그러한 노력의 일면으로 조선 왕실은 궁궐 내에서 친잠활동을 하게 되었다. 조선은 초기 태조 연간부터 궁원 곳곳에 뽕나무를 심었으며, 세조는 동궁(東宮) 근처에 잠실(蠶室)을 설치하여 세자를 비롯한 궁중 사람들에게 양잠의 중요성을 수시로 알게 했다. 성종 연간에는 조선 최초로 창경궁 후원에 채상단을 만들어 친잠례를 거행하였고, 이후 채상단은 위치를 달리하며 광해군 때까지 유지되었다. 그 후 영조 연간에는 경복궁에 채상단과 정해친잠비(丁亥親蠶碑)를 건립하였는데, 이는 경복궁 유지에 대한 영조의 애착과 양잠의 권면에 대한 적극적 의지의 산물이었다. 경복궁 유지에서 터가 고르고 뽕나무를 심기 적합한 동편이 선택되어 채상단을 축조했으리라 가늠해 볼 수 있는데, 이 장소는 세종 연간 잠실이 있던 장소이기도 하다.
본 연구는 조선 왕릉의 명확한 공간 및 시각구조특성을 활용하여 그 주변 경관관리를 위해 요청되는 시각구조분석의 최적화 모델개발을 모색한 것으로, 이를 최근의 분석 장비와 기법으로 뒷받침하고자 하였다. 연구 결과 삼차원적 정보모델링인 '스케치업'의 간략화한 자료구축을 통해 이 자료상에서 주요지점과 통경축, 그리고 주변의 저해요소 등을 복합적으로 고려한 연속적 시뮬레이션 기반구축의 선행 실시를 상정하였다. 이후 이들의 경로와 시선방향을 연장하는 좌표 값을 도출하고 이 구간을 헬리캠이 운행하면서 촬영한 실사이미지와 시뮬레이션을 상호 비교함으로서 경관분석과 관리의 효율성이 배가될 수 있음을 제안하였다. 이러한 내용은 그간 소수의 국한된 장소에서 촬영된 이미지를 통해 분석되어온 고정적 지각구조 분석방식의 한계성을 극복할 수 있으며, 시선차단요소들과의 관계성 고찰이 용이한 장점을 보유한다. 아울러 제안된 방식은 주요 시선경로 상의 경관적 변화양상을 포착할 수 있으며, 헬리캠을 이용한 실사 이미지와 스케치업의 가상 이미지 간 호환을 통해 최적화된 장비운영을 가능케 함으로서 분석이후 시간적 변화에 따른 정비계획의 시뮬레이션 자료로서도 용이하게 전환될 수 있다. 상기의 제안은 그간의 조망점, 통경축, 경관관리권역이라는 점, 선, 면, 입체적 환경을 중층적, 연속적, 효율적으로 연계하는 자료로서 기능할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 조선왕릉과 주변 경관구조 분석방법론 수립에 치중한 까닭에 실천적 점검이 결여된 상태이나 향후 현장에서의 실천과 점검을 통해 기타 문화재의 경관관리에도 응용될 것을 기대한다.
조선업 및 화학공장 등 산업현장의 화재사고 중 용접$\cdot$용단작업시 불티에 의해 주위의 가연성물질을 착화시켜 화재, 폭발 사고를 일으키는 원인이 되고 있다. 이들 불꽃은 수평방향 및 틈새, 배관구멍 또는 마루나 댁의 작은 개구부 등을 통하여 비산되고 상당시간 훈소화재 형태를 유지하다 발화되어 화재의 원인이 되고 있다. 특히, 용단작업시 비산되는 불티는 $1,600^{\circ}C$ 이상의 고온체로서 산소 압력에 따라 다르나 약 11 m(산소압력, 7 kg/$cm^2$)까지 비산되어 이 반경내에 있는 가연물에 착화될 수 있으므로 이에 대한 예방대책이 필요한 작업공정이다. (중략)
Subcontracting business than the contracting business in shipbuilding industry is a lot of hazardous job and highly accident because of highly work intensity. In order to prevent the accidents, there is a need to analyze characteristic. of shipbuilding, to apply measures of risk assessment. In this paper, I suggested an improvement of the risk assessment through the actual condition research in shipbuilding industry. In the research method, I analysed accidents occurred until 2011-2013. Carried out the actual site survey while two weeks in May 2014. As a result, 1) The main pattern were caught-in or between, fall on the high level according to analyzed accidents. 2) To apply the weight show clear of magnitude for risk assessment. 3) Risk estimation of risk assessment is desirable to be quantization by accidents analysis, and to be greater than or equal to 4 steps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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