본 연구에서는 온실시공 및 유지관리 지침마련을 위한 기초자료로 사용하기 위하여 플라스틱 필름 온실의 구조재를 대상으로 휨 시험을 실시한 후, 하중-변위의 관계를 검토하였다. 그 결과 시편의 형상에 관계없이 시편의 규격이 클수록 항복 및 최대하중이 큰 경향을 보였으며, 변위도 동일한 양상을 보였다. 강관이 각관보다 항복 및 최대하중은 적게 나타났으며, 변위는 크게 나타났으며, 강관의 경우는 항복 및 최대하중 하에서의 변위는 각각 1.42~4.20mm 및 5.80~24.13mm정도의 범위에 있었다. 각관의 경우에 변위는 각각 1.62~3.00mm 및 3.13~8.01mm정도의 범위였다. 그리고 본 시험의 결과와 기존의 연구에서 제시한 기준 값들을 보면, 동일한 부재임에도 불구하고 부재들이 사용되는 온실형태나 사용목적(예, 샛기둥)에 따라 큰 차이가 있음을 알 수 있었다. 또한 유리온실인 와이드 스팬 및 벤로 형을 대상으로 제시하고 있는 경우(h/100, h/80)에도 변형이 각각 28.0mm 및 35.0mm(기둥 길이 280cm 적용)정도로서 네델란드의 유리온실 표준 기준(14.0mm)과 비교해도 큰 차이가 있었다. 스팬이 60cm인 경우, 주서까래나 도리 부재의 본 시험결과는 기존의 연구에서 제시한 값들 보다 각각 55.7% 및 39.3%정도 크게 나타났다. 그리고 기둥의 경우, NEN의 기준 값인 14.0mm와 비교해서 본 시험결과는 43.7%정도 적은 것으로 나타났다. 따라서 변위제한은 온실의 종류나 형태 및 규격 등 다양한 요인에 의해서 다를 수 있기 때문에 이들 요인들을 반영한 연구나 시험들을 진행하여 온실 시공 및 유지관리 등에 반영할 수 있도록 하여야 할 것으로 판단되었다.
국내 대학에서 영화 및 영상 관련학과가 개설된 지는 50년이 되었지만 초창기의 10여개의 대학을 제외하고는 대부분 90년대 이후에 대거 신설되었다. 이들은 그동안 영화가 발전하는 것을 좇아서 학과내의 커리큘럼을 수정해왔지만 영화라는 매체의 특성상 발 빠른 산업계를 학교가 따라가기에는 여러 가지 어려운 점이 있었다. 특히 90년대 이후에는 영화계에 디지털이 도입되면서 하루가 다르게 제작 양상이 변했고 때맞추어 대기업의 자본과 통신과의 결합, 멀티플렉스를 이용한 와이드 릴리즈 개봉 방식 등의 영화 산업계 전반에 닥친 혁명적 변화로 학교에서 양산한 영화 전문 인력은 현장에 그대로 투입되기에는 맞지 않는 부분이 많아지게 되었다. 영화 제작 현장과 대학 간의 괴리감은 시간이 흐를수록 심해지고 있고 현장은 별다른 검증 없이 투입된 신규 인력을 재교육 시켜야만 했다. 대학의 교과과정을 조정하여 현장 적응력을 높이는 방안을 강구해야 한다. 국내 대학 영화 및 영상 관련학과 선도 격인 학교들의 교과과정을 살펴보고 90년대 이후에 신설된 전국의 영화 및 영상 관련학과들이 경쟁력과 차별성을 갖기 위해서는 어떤 노력이 필요한지 알아본다. 전국에 산재한 영상 관련학과는 교과과정에서 만큼은 차별성이 없다. 해외 대학의 경우 영화 연출가나 촬영 감독 등 특정 직업군의 인력을 양산하기보다 다양한 영화 직종의 구체적인 소개와 실습을 통하여 필름메이커로 성장하도록 교과과정의 편성이 이루어져있다. 학생들이 곧바로 영화 전공과목에 접하기 보다는 먼저 인문학과 교양 과목 이수하도록 하여 창작에 필요한 기본기를 다지는 시간을 강조하는 학교들도 있다. 영화이론, 영화 및 영상 제작, 영화 (매체) 연기 등 크게 세부분으로 나누어져 있는 대부분의 국내 대학 영화 및 영상전공 세부 과정은 각급 대학의 특성을 고려하여 확장 가능한 범위내에서 독창적이고 경쟁력 있는 세부 전공 과정을 개발하여야 영상 관련 대학경쟁에서 우위에 설 수 있고 이는 곧바로 대한민국 영화의 경쟁력으로 이어질 것이다. 영화 전공 교과목을 나열하여 특정 분야에 치중해 있는 과정은 통합하여 수를 줄이고 구색 맞추기 정도의 프로덕션 디자인, 사운드, 편집, 특수 영상, 마케팅과 홍보, 컴퓨터 그래픽등의 분야는 입문 과정과 심화 과정을 별도로 운영하여 균형을 이루게 해야 할 것이다. 모든 영화 학교에서 제안한 모든 과정을 개설하기 보다는 특정 분야를 정하여 교육과정을 개발하고 현장 경력 유경험자의 교수진을 운영한다면 지금보다 나아진 다채롭고 창의적인 영화 인력을 길러낼 수 있을 것이다.
우리나라에서 가장 큰 화산섬인 제주도에는 약 360여 개의 단성화산체가 분포되어 있다고 알려져 있으나, 본 연구를 통해 기존에 일려진 것보다 100여 개가 더 많은 총 455개의 단성화산체가 분포하고 있음을 확인하였다. 총 455개의 단성화산체를 형태학적으로 분석해 본 결과, 분석구가 373개로 전체의 82.0%를 차지하여 가장 높은 비율로 나타나며, 분석구 외에도 정상부가 뾰족한 형태이면서 용암으로 구성된 것이 9개(2.0%), 순상화산체가 27개(5.9%), 응회환이 17개(3.7%), 응회구가 3개(0.7%), 마르가 1개(0.2%), 용암돔이 25개(5.5%)가 분포하고 있다. 또한 이들 중 알오름의 형태로 나타나는 것이 15개가 있다. 단성화산체의 지역별 분포를 살펴보면 전체적으로 제주도의 서쪽에 비해 동쪽에 더 우세하게 분포하고 있음을 알 수 있다. 또한 강수량과 같은 풍화 요인에 의해 분석구의 형태가 영향을 받는다면, 강수량이 월등히 더 많은 남부 지역에 한 방향으로 터진 말발굽형 화구를 가진 분석구나 초승달형 분석구, 불규칙한 형태의 분석구 등이 더 많이 분포해야 할 것이다. 그러나 실제 제주도에서는 오히려 강수량이 더 적은 북부 지역에 이러한 분석구들이 더 많이 분포하는 것으로 나타나, 제주도의 남북 간의 기후적인 요소의 차이가 분석구의 형태나 분포에 크게 영향을 끼친 것은 아니라고 생각된다. 단성화산체 중 응회환, 응회구와 마르는 주로 제주화산섬의 지하 또는 해안가의 저지대에 위치하며, 분석구는 대부분이 해안에서 떨어진 섬의 내륙부에 위치한다. 이는 제주도 단성화산체를 형성한 화산활동이 물(지하수 또는 얕은 바닷물)과의 접촉 유무에 따라 수성화산활동(수증기마그마분화)을 하거나, 마그마성화산활동(스트롬볼리안분화 혹은 하와이안분화)을 한 것임을 알 수 있다. 또한 이들 단성화산체의 고도별 분포를 살펴보면 고도 300 m 이하의 해안저지대에 253개(55.6%), 고도 300~600 m의 중산간지대에 110개(24.2%), 600 m 이상의 산악지대에 92개(20.2%)가 분포하고 있어 과반수 이상이 해안저지대에 분포하고 있음을 알 수 있다. 제주화산섬에 분포하는 단성화산체들은 응력장 안에서 생긴 단층이나 틈을 따라서 틈새 분출을 통해 선상으로 배열되어 나타나는 것과 이러한 틈새와는 무관하게 독립된 단일 화구를 통한 중심 분출을 통해 생성된 것이 함께 나타남을 알 수 있다.
생활습관 개선을 통한 근육량향상은 대사 증후군의 위험을 줄이는 것으로 보고되었다. 본 연구에서는 갈조류인 고리매(Scytosiphon lomentaria) 에탄올 추출물이 골격근 성장억제조절 단백질인 마이오스타틴 신호전달을 억제하는지와 고 급식으로 유도된 비만 제브라피시의 대사 항상성에 대한 효과를 확인하였다. 고리매 에탄올 추출물(10 ㎍/ml)은 pGL3- (CAGA) 12-루시퍼라제 분석에서 마이오스타틴(1 nM/ml) 신호를 완전히 차단하였다. 또한 웨스턴 블롯 분석에서 마이오스타틴 신호를 차단하여 Smad2 인산화가 억제되는 것을 확인하였다. 제브라피쉬의 치어에 대한 연구는 고 급식 대조군 그룹의 체내 포도당 농도는 정상 급식 대조군 그룹보다 유의하게 높았지만, 12.5 ug의 고리매 에탄올을 처리한 고 급식 그룹과 18.75 ug의 고리매 에탄올로 처리한 고 급식 그룹의 체내 포도당 수준은 정상 급식 대조군 그룹과 유사하였다. 고 급식 그룹의 GLUT2 유전자의 mRNA 발현 수준은 정상 급식 대조군 그룹에 비해 현저히 낮았다. 하지만, 고리매 에탄올 추출물을 처리한 실험군 그룹의 GLUT2 유전자의 발현은 정상 급식 대조군 그룹의 GLUT2 유전자의 발현과 거의 유사하게 나타났다. 그러므로 고리매 에탄올 추출물은 GLUT2유전자의 발현 조절을 통하여 체내 포도당 조절이 가능함을 보여준다. 본 연구의 결과는 고리매 에탄올 추출물이 대사 증후군 치료에 도움을 주는 소재 및 마이오스타틴 억제제로서의 가능성을 시사합니다.
지역축제는 문화를 형성하는 소통의 장으로 국내 관광 사업의 수요를 증가시키고, 지역의 이미지 창출, 전통 문화의 보존, 관광객 유입, 일자리 창출, 지역문화의 콘텐츠 개발, 지역특산품 판매 촉진 등 지역경제에 많은 파급효과와 지역경제 활성화에 중요한 가치를 지니고 있다. 무선통신 기술인 사물인터넷(IoT, Internet of Thing) 요소기술은 점차적으로 발전하고 있고, 특히 사물인터넷 서비스 중 하나인 비콘은 국내·외에서 다양한 서비스 형태로 활용되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 서비스, 디지털 및 모바일 기술의 확산에도 불구하고, 수 없이 많은 지역축제에 대한 정보를 개인이 하나하나 찾기란 쉽지 않고, 기존에 개발된 축제 관련 애플리케이션은 단순 정보전달 수준에 국한되어 있거나 일회성인 축제 정보제공, 축제장 내의 정보제공 방식, 개발 축제마다 별도의 애플리케이션 형태제공, 단발성 사용 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 비콘을 활용한 위치기반 지역축제 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템 개발하여 축제 방문객에게 맞춤형 정보를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 기술개발을 통해 '축제장 혼잡도 알고리즘', '방문객 통계분석 알고리즘', '맞춤형 정보 알고리즘'의 총 3개의 알고리즘 및 데이터분석 시스템을 개발했고, 개발된 애플리케이션과 데이터 분석 시스템을 통해 실제 축제장에서 베타테스트를 실시했다. 그 결과, 방문객 행태 DB 구축, 지역축제 방문객에게 Hot place 기능, 대기시간 기능, 맞춤형 정보제공의 서비스와 기능을 제공할 수 있었다. 또한, 출시 3개월 간 1만 3천 건 이상의 다운로드 실적 달성, 구글플레이스토어에 '축제' 관련 애플리케이션 중 노출 1위를 달성하는 등 지역 관광 축제 플랫폼으로서의 시장성과 우수성을 인정받았다. 본 연구는 다음과 같은 순서로 기술한다. 2장에서는 본 연구의 기술개발과 관련된 지역축제, 사물인터넷, 비콘 서비스, 축제 관련 애플리케이션의 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 지역축제 모바일 애플리케이션 설계와 데이터 분석 시스템의 구현환경을 상세히 기술한다. 4장에서는 본 연구에서 개발한 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템이 제대로 적용되지는 실험하기 위해 베타테스를 실시하여 제품의 성능평가를 기술하고, 마지막으로 5장에서는 결론과 향후 연구과제에 대해 기술한다.
본 연구에서는 차첨두 상수(Secondary Peak Constant, SPC)라는 개념을 새롭게 정의하고, 서울특별시 24개의 강우 관측소 내 분 단위와 차첨두 상수에 따른 독립 호우사상의 시간분포 특성을 파악했다. 먼저, 강우량은 2000년부터 2022년까지의 지상 관측값을 활용하여, 분 단위에 따라 독립 호우사상을 분리했다. 독립 호우사상의 시간분포 특성은 분 단위에 따라 도출하고, SPC를 통해 독립 호우사상의 첨두 강우에 대한 시간분포 특성을 파악했다. 마지막으로, 독립 호우사상 내 강우의 시간분포 특성은 분 단위와 SPC에 따라 다르게 나타나는 결과를 분석하고, 그 수준을 평가했다. 그 결과, 서울특별시 내 24개 강우 관측소의 분 단위가 작은 독립 호우사상은 총 강우량, 강우 지속기간, 강우강도의 크기가 크게 나타났다. 첨두 강우의 시간분포 특성은 독립 호우사상 내 가장 큰 첨두 강우(1st Peak)가 전반적으로 Q4>Q2>Q3>Q1 순으로 나타나는 특성을 지녔다. 또한, 두 번째로 큰 첨두 강우는 독립 호우사상 내 1st Peak가 발생한 위치를 중심으로 주로 발생하는 모습을 나타냈다. 마지막으로, 다중첨두를 가진 호우사상의 비율은 SPC에 따라 다르게 나타나지만, SPC가 0.7 이하인 조건에서는 대부분 50.0% 이상을 차지했다. 독립 호우사상 내 첨두 강우의 평균 개수는 전반적으로 1.5개에서 크게는 3.4개까지 계산되었다. 본 연구에서는 분 단위에 따라 변화하는 시간분포 특성을 파악하고, SPC를 활용하여 첨두 강우의 시간분포 특성을 정량화하였다. 이를 통해, 특정 지역에 대한 독립 호우사상의 시간분포 특성은 분 단위와 SPC에 따라 정량화하여 분석할 수 있을 것으로 나타난다.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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