국가연구개발사업과 관련하여 공동 활용 가능한 정보를 정의한 범부처 국가R&D정보가 도출되었다. 이 중 21%가 코드를 사용하며, 이들 코드 항목은 정보를 분류하고 과학기술통계를 산출하는데 있어 중요한 기준을 제공할 수 있다. 따라서 각 연구관리전문기관별로 상이하게 정의 및 관리되고 있는 코드정보를 표준화할 필요가 있다. 이를 위해 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)에서는 NTIS 표준코드를 정의하여 범부처 국가R&D정보를 위한 명확한 코드 기준을 제공하고자 한다. 본 연구에서는 NTIS 표준코드와 국가연구개발사업 조사 분석에 활용되고 있는 국가과학기술표준분류체계를 일원화된 방식으로 관리할 수 있도록 하기 위한 분류지원 서비스에 대해 기술한다.
본 연구는 사용자의 감성을 효율적으로 유도하는 실시간 감성 이미지 콘텐츠 플레이어를 제안한다. 감성 이미지 콘텐츠 플레이어는 실시간으로 이미지 콘텐츠의 명도, 채도에 변화를 줌으로써 사용자의 감성에 따라 효율적으로 감성 유도가 가능하도록 설계하였다. 감성인식 부분은 자율신경계 기반의 맥파, 피부온도, 피부저항의 생체신호를 활용하였다. 사용된 감성 콘텐츠 이미지는 국제적 정서체계(IAPS)에서 분류된 9가지 감성영역의 이미지를 적용하였다. 실험결과로 감성 이미지 콘텐츠 플레이어를 통해 이미지의 감성 상태에 맞는 사용자의 감성이 10% 더 정확하게 유도되었다. 감성 콘텐츠 플레이어는 실시간으로 감성 반영을 통해 사용자와 콘텐츠간의 감성적 교감을 증대시킬 것으로 기대된다.
본 연구에서는 표준통계분류체계 기반으로 동일 산업 내에서의 특정제품에 대한 시장점유구조와 기업 간 경쟁현황을 조사 분석하여 시스템화하는 것을 목적으로 하고 있다. 본 연구결과물은 수요자 중심형 산업 시장인텔리전스 시스템인 KMAPS에 하나의 모듈로서 적용하였다. 이 시스템을 통해 기업들은 새로운 제품개발 후 시장진입 시 필요한 의사 결정하는데 활용될 수 있다는데 본 연구의 의의가 있다.
본 연구에서는 국내 게임 산업의 최근 동향과 함께 게임 산업의 인력 수급 현황을 살펴보고, 게임 교육기관 여섯 곳의 교육 시스템과 방향을 비교 분석하여 게임 교육기관의 변화와 현황 및 문제점을 찾아내고자 하였다. 이는 문헌연구와 인터넷을 통해 해당 학교별 특징과 장단점을 정리하고, 공통적으로 부족한 부분을 도출하여 개선방향을 제시하고자 하였다. 또한 게임개발사 직원들을 대상 게임 산업 전문가를 두 그룹으로 분류하고 심층면접을 실시하여 게임 전공자에 대한 만족도와 우수 업무능력, 부족한 업무능력, 교육기관에 요구하는 교육내용 및 소양 등에 대한 의견을 분석하여 문제점을 도출 시켰다. 이에 대한 결과로 특정계열 및 세부전공으로 편향된 교육과정을 운영하는 교육 기관이 많은 점과, 게임 세부 직무별 전문성과 응용력 향상에 적합한 교육과정이 체계적으로 구성되어 있지 않은 점, 창의력 향상을 위한 교육과정이 매우 부족한 점이 문제점으로 도출되었다. 이에 대한 해결 방안으로 게임 콘텐츠산업과 교육기관 각자의 역할에 대한 정체성과 교육기관의 교육방향성을 통한 미래 발전방안을 제안하였다.
경찰공무원은 공직의 체계상 특정직으로 분류된다. 대부분의 특정직은 별도의 인사법규에 근거하여 개별적 인사행정이 이루어지고 있다. 조직과 임무가 특수한 만큼 일반직에 대한 인사행정을 적용햐는데 한계가 있기 때문이다. 경찰 근무성적평정도 이러한 논리로 타 공직과는 상이한 형태로 실시되고 있다. 본 연구에서는 경찰 근무성적평정 제도의 보다 바람직한 운영을 도모하기 위해서 평정결과에 대한 검증절차를 도입할 것을 제안하였다. 다만, 제도시행 초기에는 검증대상을 최종 평정권자의 결과만으로 한정하는 것이 바람직할 것이다.
최근 멀티미디어 콘텐츠를 초고속 인터넷, 케이블 TV 망 그리고 위성 망 등을 통해 실시간으로 전송되는 IPTV 서비스가 각광을 받고 있다. 그러나 다양한 매체를 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 IPTV 서비스는 사용자 인증을 완벽하게 지원할 수 없는 문제가 있다. 본 논문은 IPTV 환경에서 청소년이 IPTV 콘텐츠를 제공받기 위해서 불법적으로 성인 인증정보를 IPTV 콘텐츠 서버에 전송하여 IPTV 서비스의 접근 허가를 부여받는 것을 예방하는 인증 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존 IPTV 환경에서 수행하고 있는 단순 성인 인증 시스템의 단점을 극복하기 위해서 IPTV 콘텐츠 서버에 사용자의 등급 분류 체계를 갖추고 IPTV 콘텐츠 서버와 인증 서버의 데이터베이스에 저장된 사용자 인증 정보를 동기화하여 성인 인증 과정을 수행한다. 또한, 제안 모델은 이중 해쉬 체인 기법을 적용하여 IPTV 콘텐츠 관리자의 승인키를 청소년이 불법적으로 획득하더라도 관리자의 동의없이 콘텐츠를 불법적으로 다운로드 하지 못하도록 하고 있다.
최근 건설 프로젝트가 대형화, 복잡화, 전문화되면서 다양한 참여자들 사이에서 발생하는 방대한 양의 정보 활용이 중요해 지고 있다. 발생되는 다양한 정보 중 일정정보는 건설프로젝트의 중심적인 정보이다. 건설현장 관련 참여자간 일정정보교환 미흡은 공기지연, 품질하자와 같은 건설생산성 저해 요인을 유발한다. 현재, 건설 산업에서는 건축물의 전 생애 주기 동안 필요한 데이터를 생산하고 관리하는 BIM(Building Information Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 BIM을 기반으로 건설공사의 일정정보를 체계적으로 관리 할 수 있는 일정관리 정보 체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 BIM적용 일정관리 업무 프로세스를 구축하였으며, 일정정보를 구축하기 위한 작업분류체계를 도출 하였다. 또한 일정정보 구축에 필요한 속성 중 BIM모델에서 추출 할 수 있는 정보를 도출하고, 일정관리에 필요한 속성정보와 연계하여 일정을 생성 하고 공사 진행 시점별 일정관리를 위한 필요 정보를 제시한다.
본 연구는 정신 건강에 어려움을 가진 국내 초등학생의 학교기반 중재를 체계적으로 고찰하여 추후 더욱 효과적인 정신건강 관련 학교 기반 중재를 모색하고자 하였다. PRISMA 체크리스트와 흐름도를 통해 체계적 고찰을 시행하였고, 데이터베이스는 한국교육학술정보원, 국가과학기술센터, 국회도서관을 이용하였다. 대상 연구의 중재 특성, 대상자 특징, 평가도구로 분석하였다. 최종적으로 25개의 연구를 선정하였으며, 학교 기반 중재 특징에 따라 심리교육 중재(자기관리기술, 사회기술, 사회정서학습), 행동 중재(긍정적 행동지원, 모델링), 심리치료 중재(미술치료, 상담치료 및 부모교육), 레크리에이션 중재(로봇 중재, 원예치료)로 분류하였다. 연구의 대상자로는 지적장애가 가장 많았고, 주의력 결핍 과잉행동장애가 그 다음으로 많았다. 평가 영역은 주로 정서의 변화, 주의력의 변화를 알아보는 도구가 사용 되었다. 본 연구를 통해 학교기반 중재의 연구 분야, 대상자, 평가도구의 근거를 마련하였다. 이는 추후 더욱 효과적인 정신건강 관련 학교기반 중재를 마련하는데 있어 중요한 기본 자료로 활용 할 수 있을 것이다.
고지도는 인문학적 자료이면서 과학성을 가진 정보기록의 문화유산이다. 그러나 고지도 정보를 제공하기 위한 웹기반 정보 시스템에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 고지도를 소장하고 있는 주요기관의 웹사이트에서 제공하는 고지도 자료의 정보현황을 비교 분석하고 이를 효율적이고 체계적으로 통일화된 지도정보를 제공하기 위한 웹기반 정보시스템 구축방안을 모색하였다. 고지도에 대한 정보체계의 구축은 자료의 다양성과 복잡성으로 인하여 분류항목과 정보검색체계의 표준화가 쉽지 않아서 공학적 정보관리의 중요성이 증대하고 있다. 이에 고지도 자료의 인문학적 정보를 전산화하고 체계화하려는 시도와 융합적 통찰은 매우 중요하고 필요하다. 이 연구는 고지도 자료에 대한 인문학적 정보를 전산화 기술과의 융합으로 인문학과 공학이 복합적인 학문으로 발전하는 계기를 제공하는데 연구 의의가 있다.
대사증후군은 심혈관질환과 밀접한 연관성을 가지며, 최근 대사증후군의 예측을 통한 예방에 관심이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 최근 한국인을 대상으로 한 대사증후군의 발병을 예측하는 논문을 수집, 분석, 종합하여 체계적 문헌고찰을 위한 것이다. 체계적 문헌고찰을 위해 자료검색은 Pubmed, WOS의 해외DB와 DBPia, KISS의 국내DB에서 검색하였으며, 'Metabolic Syndrome', 'predict', 'Korea' 세개의 키워드를 AND 조건으로 2011~2020년에 게재된 논문을 대상으로 검색하였다. 총 560편의 논문이 검색되었고 자료선정기준에 따라 최종 22편의 논문이 선별되었다. 대사증후군 예측에 가장 활용도가 높은 변수는 WHtR(AUC=0.897)이고, 가장 많이 사용된 분석방법은 로지스틱 회귀분석(63.6%), 가장 높은 정확도를 보이는 분석방법은 XGBOOST(AUC=0.879)였다. 또한 한의학적 체질 분류를 적용하는 경우 예측 정확도가 약간 향상되었다. 본 연구 결과를 토대로 한국인의 최적의 대사증후군 예측과 관리를 위한 대규모의 지속적 연구가 수반되어야 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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