• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권1호
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• pp.228-240
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• 2021

본 연구는 골프참여자의 코치지원과 적응유연성 및 주관적 건강과의 관계분석을 통해 골프가 바람직한 여가활동으로써 자리매김을 함은 물론 나아가 평생체육의 발판을 마련하고자 하는 목적을 두고 진행되었다. 연구대상은 서울, 경기, 세종, 대전지역에 소재한 골프연습장 이용객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 표본은 비확률 표본추출법 중 편의표본추출법을 사용하여 표본을 추출하였고, 자기평가기입법으로 설문지를 작성하도록 하였으며 총 278부의 자료가 실제분석에 사용되었다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 이용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 신뢰도분석과 상관관계분석을 실시하였고 모형을 설정한 뒤 구조방적식모형(SEM)을 통하여 변인간의 인과적 관계를 규명하였다. 이상과 같은 연구방법과 연구모형 검증을 기초로 하여 본 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 골프참여자들의 코치지원은 적응유연성에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 골프참여자들의 적응유연성은 주관적 건강에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 골프참여자의 코치지원은 주관적 건강에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 골프참여자의 코치지원과 주관적 건강의 관계에서 적응유연성은 매개하는 것으로 나타났다. 따라서 골프지도자는 다양한 지도법에 대한 끊임없는 학습을 통해 교육프로그램의 전문화 및 다각화를 이루어야 할 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권2호
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• pp.107-126
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• 2021

4차산업혁명에 따라 새로운 교육 환경이 도래하는 상황 속에서 충청남도 교육청 소속 19개 공공도서관의 활성화를 위한 새로운 방향을 모색하기 위해 현황분석과 사서, 사서교사, 전문가 대상 포커스그룹인터뷰를 실시하였다. 연구방법을 통해 충청남도 교육청 소속 공공도서관의 비전으로 도서관 커뮤니티 스쿨을 통한 지식체험 에듀라이브러리를 설정하였다. 에듀라이브러리로서 공공도서관 서비스의 방향을 교육기능 특화 서비스, 생애주기 맞춤 서비스, 지식체험중심서비스, 4차산업혁명 지능정보사회 서비스로 나누어 살펴보았다. 도서관의 전통적 기능을 바탕으로 미래 공공도서관이 갖추어야 할 공간을 체험학습 공간으로 제시하였다. 본 연구에서 충남교육청 소속 도서관의 교육기능을 강화한 특화된 방향을 제시하였는데 이는 학교 및 학교도서관과 협력 방안 모색에 기여할 수 있을 것이며, 타 지역 교육청 소속 도서관의 방향성 마련에 기반을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.43-57
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• 2022

유사량 계측 기술의 발달로 초음파 도플러 유속계(ADCP)의 산란도가 부유사 농도와 관계가 있다는 특성을 이용해 부유사의 농도를 짧은 시간 간격으로 계측하여 부유사 관측의 비용과 위험 문제를 극복하고자 하는 노력이 지속되고 있다. 국내에는 자동 유량 관측소에 횡방향 ADCP (H-ADCP)가 설치되어 있어 실시간으로 부유사 농도를 계측하는 기술의 적용이 가능하지만 자동 유량 관측소와 부유사 관측소의 위치가 항상 일치하지는 않아 모든 관측소에서의 모형 개발은 불가한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소 9개소에 대해 부유사 농도를 계측하는 H-ADCP-SSC 관계식을 개발하고 그 결과의 적용성에 대해 고찰하였다. 그리고 부유사 관측소별로 나타나는 특징에 대해 알아보기 위해 한국 하천의 부유사 관측소 44개소의 유역면적, 부유사와 하상토의 입도분포, 유량-유사량 관계식 등의 유사특성 자료를 이용해 비지도 기계학습 기법인 가우시안 혼합 모형(GMM)으로 군집분석을 수행하였다. 군집화 결과, 유사량 관측소를 공간적으로 구분해낼 수 있었으며, 특히 하천의 본류와 지류의 유사 특징을 구분해낼 수 있었다. 결과적으로, H-ADCP-SSC 관계식과 부유사 관측소의 군집분석 결과를 종합해 H-ADCP-SSC 관계식이 개발되지 않은 자동 유량 관측소에서 관계식을 적용하는 부유사 농도를 실시간으로 계측할 수 있도록 하는 프로토콜을 제안하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.299-309
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• 2022

최근 한반도 주역 해역의 수온이 꾸준히 증가하고 있다. 수온변화는 어업생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 해양에서의 군사작전과도 밀접히 연관되어 있다. 본 연구는 딥러닝 기술을 기반으로 하는 다양한 예측모델을 통해 단기간 수온예측을 시도함으로써 어떠한 모델이 수온예측분야에 더욱 적합한지를 제시하는 것에 목적을 두었다. 예측을 위해 사용한 데이터는 국립수산과학원에서 해양 관측부이를 통해 관측한 2016년부터 2020년까지 동해 지역(고성, 양양, 강릉, 영덕)의 수온 데이터이다. 또한 예측을 위한 모델로는 시계열 데이터 예측에 우수한 성능을 보이는 Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM 그리고 Gated Recurrent Unit (GRU) 기법을 사용하였다. 기존 연구가 LSTM만을 활용하였던데 반해 이번 연구에서는 LSTM 외에 다양한 기법을 적용함으로써 각 기법의 예측 정확도와 수행시간을 비교하였다. 연구결과, 1시간 예측을 기준으로 모든 관측지점에서 Bidirectional LSTM과 GRU 기법이 실제값과 예측값의 오차가 가장 적은 것으로 확인되었으며, 학습시간에 있어서는 GRU가 가장 빠른 것으로 확인되었다. 이를 통해, 예측 오차를 줄이면서 정확도를 향상하기 위한 수온예측에는 Bidirectional LSTM을 활용하고 대잠작전처럼 정확도 외에 실시간 예측이 필요한 분야에 있어서는 GRU 기법을 활용하는 방안이 더욱 적절할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.543-552
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• 2022

서리는 표면 근처의 공기의 이슬점 온도가 빙점 이하일 때 수증기가 승화, 응축되어 땅이나 물체에 얼게 되는 작은 얼음 결정체이다. 서리가 내리면 농작물이 직접 피해를 입는다. 농작물이 낮은 온도에 접촉하면 조직이 얼어서 세포막이나 엽록체가 딱딱해지고 파괴되거나 건조한 세포가 죽습니다. 2020년 7월, 세계 최대 커피 생산국인 브라질 미나스제라이스 주에 갑작스러운 영하의 날씨와 서리가 내려 지역 커피 나무의 약 30%가 피해를 입었다. 이로 인해 피해로 커피값이 크게 올랐고, 피해가 심각한 농가는 농작물이 회복되기까지 3년이 걸리기 때문에 2024년에야 커피를 생산할 수 있다. 본 논문에서는 심한 서리가 내리는 것을 방지하기 위해 기상청이 제공하는 서리 발생 데이터와 기상관측 데이터를 이용해 서리를 예측하려고 했다. 관측 지점의 고도 및 풍속, 온도, 습도, 강수량, 흐림 등의 기상 요인을 반영하여 모델을 구축하였다. XGB, SVM, Random Forest, MLP 모델을 사용하여 다양한 하이퍼 파라미터를 학습 데이터로 적용하여 각 모델에 가장 적합한 모델을 선택하였다. 마지막으로, 결과는 테스트 데이터에서 정확도(acc)와 중요 성공 지수(CSI)로 평가되었다. XGB는 90.4%의 acc와 64.4%의 CSI로 다른 모델에 비해 최고의 모델이었고, SVM은 89.7%의 acc와 61.2%의 CSI로 그 뒤를 이었다. 랜덤 포레스트와 MLP는 약 89%의 acc와 약 60%의 CSI로 비슷한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.274-282
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• 2022

보행자의 보행권 확보를 위해 기존 보행자 교통사고의 원인, 진단, 감소 방안을 모색하는데 있어 기존 조사방식, 분석방법, 진단 등의 한계성을 극복하기 위한 대체방안으로 중고스마트폰을 활용한 모바일 CCTV 활용방안을 제시하였다. 중고스마트폰을 업사이클링하여 모바일CCTV를 제작하였고 보행사망사고가 다수 발생하는 지역에 설치하여 24시간 이상의 영상데이터를 확보하였다. 영상시각화 기술과 클라우딩 리포팅(Crowding Reporting) 기술을 적용하여 분석하였으며, 인공지능 학습기반의 모델링과 GIS 기반의 진단지도를 통해 더욱 정밀하고 정확한 결과를 도출하였다. 그 결과 보행안전 위험요인과 횟수를 분석할 수 있었으며, 기존 방식으로는 알 수 없었던 요인까지 도출할 수 있었다. 또한 중고스마트폰 업사이클링 모바일 CCTV가 보행위험요인을 찾는데 객관적 도구가 될 것인지 검증하기 위해 데이터를 1년으로 환산하여 교통사고 위험지수를 도출하였다. 연구를 통해 새롭게 적용된 중고스마트폰의 업사이클링 모바일 CCTV는 보행자의 보행위험요인을 찾는데 새로운 도구로 활용이 가능하며, 이를 발전시켜 보행자외 교통약자의 안전을 지키는 서비스로 활용이 가능할 것이다.

• 트랜스-
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• 제12권
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• pp.223-244
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• 2022

급속한 문화예술환경의 변화는 종전의 닫힌 공간의 문화예술교육에서 벗어나 새로운 문화예술교육과 문화예술 교육 시설의 변화로 나타나고 있다. 극장을 벗어난 연극, 미술관을 벗어난 전시, 산책하는 그림 등의 현상들은 문화예술 교육 시설이 더는 기존의 패러다임에 머무를 수 없으며 문화예술계의 변화와 함께 변모해가고 있음을 나타낸다. 이에 본 연구자는 문화예술 교육 시설의 변화라는 시대적 현상에 맞추어서 극장이나 스튜디오 중심이 아닌 특정한 장소를 중심으로 한 장소 특정적 연극 교육프로그램 개발을 위해 브레히트의 라디오 연극 실험과 동시대의 수행성 공연 실험 사례를 살핀다. 나아가 사례에서 확인된 문화예술교육의 지역과 공동체적 가치를 장소 특정적 연극 프로그램의 연구 동기로 삼으며 극장과 스튜디오를 벗어난 연극 프로그램을 실험하여 실행과 적용의 과정을 연구한다. 선행연구로서는 장소 특정적 공연에 대한 연구는 비교적 활발하게 이뤄지고 있으나 리그나그룹의 (Ligna group)공연 사례만을 다룬 선행연구는 부족한 실정이다. 다만 장소 특정적 공연 사례에 대한 제반 선행연구를 인식론적 배경으로 삼아 연구를 진행하고자 한다. 연구결과로서 총 10명의 학습자를 통한 장소 특정적 연극 프로그램은 전통적인 문학 텍스트에 의존하지 않은 특정한 장소를 기반으로 한 텍스트가 창작되었고 이를 통해 장소 특정적 연극 교육 프로그램의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.953-966
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• 2022

에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.