급격한 산업화로 인한 핵가족화, 맞벌이 부부의 증가 등으로 우리나라에서는 인간의 성장에 있어 중요한 시기인 유아시기의 부모, 온 집안이나 마을 공동체가 함께 키우던 육아 전통의 바탕이 무너져 버렸다. 일하는 엄마들은 아이를 스스로 양육하지 못하는 것으로 스트레스를 받고 전업 주부들도 육아에 자신감이 없고 아버지들은 육아의 책임을 면제받는 대신 아이들과 가정으로부터 소외된다. 따라서 자녀 양육의 문제를 해결하기 위해 보편적이고 포괄적인 보육 제도를 만들어야 한다. 이러한 문제를 해결하고 바람직한 육아와 교육을 위해서 부모들의 자발적인 참여를 통한 보호와 생활, 교육, 나아가 학교 교육을 보완할 수 있는 공동육아가 대안적으로 마련되어 왔다. 공동육아는 기존 보육 제도와는 달리 조합원들이 출자금을 내어 주민 자치적으로 운영할 뿐 아니라 어린이들이 자연의 생명력을 직접 체험하게 하고자 한다. 따라서 기존의 보육 제도를 위한 환경. 시설의 기준과는 다른 공동 육아에 적합한 환경디자인에 대한 기준 마련이 필요하다. 본 연구에서는 유아 교육의 개념이 시대 변화에 따라 어떻게 변화하고 있는가를 파악하기 위해 이태리와 스웨덴에서 성공적으로 행해지고 있는 유아 교육의 개념 및 공동육아의 개념을 문헌 조사를 통해 정립하였다. 또한 물리적 환경조성을 위한 기본 원칙과 실제적인 환경디자인을 위한 공간 구성과 환경 조건을 문헌조사 하였다. 그리고 공동육아의 개념과 특성 및 물리적 환경 제안을 조사.정리한 후 공동육아 환경디자인의 개념과 기준 및 디자인 요소를 설정하였다. 마지막 결론으로 공동육아를 위한 환경디자인의 디자인지침을 제시하였다.
치밀 또는 셰일가스층과 같은 비전통 저류층에서 물성을 구할 때 기존의 전통 가스정 시험법을 적용하면 올바른 결과값을 얻을 수 없다. 일반적으로 셰일가스 저류층에서는 지층의 저투과성으로 인해 유동 속도가 느려 방사형 유동 구간이 나타나기까지의 시간이 매우 오래 걸리며 수압파쇄 후에는 방사형 유동 구간이 전혀 나타나지 않을 수도 있다. 이로 인해 시험 비용이 많이 들 뿐만 아니라 결과값의 정확도 또한 매우 낮다. 이러한 이유로 셰일가스 저류층 물성 분석법으로 DFIT(diagnostic fracture injection test)이 새롭게 주목받고 있다. 수압파쇄 전에 수행되는 DFIT은 셰일가스의 중요성이 커져감에 따라 저류층의 물성을 얻기 위한 가장 실용적인 방법 중의 하나로 알려져 있다. DFIT 데이터를 분석하는 방법에는 여러 가지가 있으며 한 가지 방법으로는 데이터를 잘못 분석할 수 있기 때문에 다양한 방법을 통해서 종합적으로 물성을 분석하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 다양한 DFIT 분석법들에 대해 설명하고 이를 통해 3개 저류층의 DFIT 데이터에서 여러 가지 분석법들이 어떻게 적용되는지 비교, 분석하여 정확한 저류층 물성을 얻고자 하였다.
석북 신광수는 시창(詩唱) "관서악부(關西樂府)"의 작가로 잘 알려진 조선후기의 시인이다. "관서악부"는 조선시대의 음악인들에게 인기가 있었던 시창이다. 그것을 통해 신광수의 한시에 선율을 붙여 노래 불렀던 전통이 이미 조선시대에 있었음이 확인된다. 이는 조선시대의 한시가 노랫말로 사용되었던 증거의 하나이다. 석북 외에도 조선시대의 문인들은 한시를 짓고 직접 노래했다. 이 경우 노래의 소통 공간은 작자 개인의 사랑방이 된다. 그러나 석북의 작품처럼 그것이 음악인들에 의해 노래로 불려질 때, 이는 많은 사람들과 소통하는 음악으로 공개된다. 이 글은 이미 조선시대에 사람들의 인기를 얻었던 석북 신광수의 한시와 음악을 이 시대의 무대에서도 소통될 수 있는 음악으로 만들기 위한 하나의 새로운 시도이다. 그의 한시를 일정 선율에 얹어 실제 무대를 통해 음악화한 작업의 사례를 소개함으로써 한시의 공연예술화에 대해 생각해 보는 기회를 갖기 위한 것이다. 신광수의 한시는 그 작품 수도 많지만 한시 하나하나에 그의 삶을 조망할 수 있는 내용이 포함되어 있다. 따라서 그의 한시 작품을 통해 그의 삶에서 있었던 주요한 사건을 이야기하는 '스토리텔링'이 가능해진다. 이에 본 연구에서는 신광수의 음악적 삶을 조명하고 그의 한시를 공연예술화하는 방식과 그 내용에 대해 소개해 보고자 한다.
본 연구는 조선시대 성균관을 끼고 도는 물인 반수의 역사적 기원과 문화적 함의에 대한 고찰을 통해 한국 전통조경에서 학교 조경의 특질을 규명하는데 목적이 있다. 반수를 기록한 최초의 문헌인 "시경"에서 반수는 반궁 곁에 흐르는 하천으로 묘사되어 있었다. 그러나 후대에 반수는 제후의 학교인 반궁(泮宮) 조영에 있어 필수적인 조경시설이 되었고, 묘학의 중요한 위상을 점유한 수계로 인식되었다. 조선시대 성균관 반수의 개념은 학교 동서로 물이 흐르고 남쪽에서 합류되는 물길을 말하며, 성균관은 국초에 개성 성균관의 공간구성을 답습하여 이러한 지세가 있는 곳에 입지되었다. 또한 고려시대의 반수제도는 송대의 반수개념에 영향을 받은 것으로 여겨지는데, 이것은 묘학 내부에 반원형의 반지를 조성하는 명 청시대 이후 정형화된 중국의 전범과는 달리, 조선시대 성균관이 묘학 외부의 수계를 반수로 이용하게 된 원인으로 판단된다. 조선시대의 반수 조영관은 몇몇 향교와 서원의 택지에 있어서도 중요한 조건으로 고려되었던 것으로 조사되었으며, 조선시대 창건된 향교와 서원에서 학교 둘레를 흐르는 물길은 반수 조영관에 입각하여 재고되어야 할 것이다.
숭의묘는 유비를 주향으로 하고 관우와 장비를 배향한 것 외에도 제갈량·조운·마초·황충·왕보·주창·조루·관평 이상 8인을 종향한 사당이다. 배향 인물 중 관우가 포함되어 있어 관왕묘의 하나로 인식되고 논의되었다. 이는 기존에 있던 관왕묘인 동묘, 남묘, 북묘에 이어 '서묘(西廟)'라고도 불린 명칭에서도 확인된다. 물론 관우라는 인물을 모셨다는 공통분모 때문에 관왕묘와 숭의묘의 관련성을 배제할 수는 없다. 그렇지만 숭의묘는 관왕묘와 차별되는 면모가 있다. 숭의묘는 배향인물의 측면에서 관왕묘보다 격이 높았고 아악·아악악현·육일무가 수반되어 사용되는 악무(樂舞)의 종류가 현격히 달랐다. 러일전쟁 발발 직후 1904년 4월 27일에 첫 봉안의식이 행해진 후 1908년 7월에 폐지되기까지 숭의묘제례가 행해진 기간은 불과 4년 밖에 안 되었기 때문에 비교적 덜 알려져 있었다. 게다가 숭의묘 터를 조선총독부에서 고아원과 맹아원으로 사용해 버리는 바람에 그 묘역까지 철저히 훼손되어 숭의묘의 기억을 되돌릴 공간마저 잃어버렸다. 그러나 숭의묘제례는 조선의 전통적인 제례용 악무(樂舞)의 형태를 두루 갖추어 중사(中祀)격으로 행례된 중요한 국가제례의 하나였다. 또한 고종이 황제로 즉위한 후 대한제국의 군사력을 강화하려는 강병책의 일환으로 구상된 제례로, 칭제(稱帝) 이후 환구제례와 더불어 새롭게 만들어졌으며, 대한제국 최후의 국가사전이라는 측면에서 큰 의의가 있다.
최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.
오늘날 미국, 일본과 같은 선진국에서는 전통적인 방법의 중력지오이드에 GPS/Leveling데이터에 의한 기하학적 지오이드를 합성한 합성지오이드를 개발하여 지오이드모델의 정확도를 높이고 있다. 따라서 하이브리드지오이드라 불리우는 합성지오이드모델을 개발하는 것이 세계적으로 지오이드모델 개발의 최신 방법이 되고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 하이브리드지오이드 모델을 개발하기 위한 기초연구로 Remove and restore 방법에 의하여 중력지오이드를 결정하고 498점의 GPS/Leveling 데이터에 의한 기하학적 지오이드를 합성하여 우리나라의 합성지오이드모델을 개발하였다. 지구중력장모델은 EIGEN-CG03C 모델을 사용하였고 중력자료와 우리나라의 DEM을 이용하여 중력지오이드 모델을 개발하였다. 지형효과 계산을 위하여 3가지의 중력학적 환산방법(Helmert 응축 방법, RTM 방법, Airy-isostatic 방법)을 이용하여 지형효과를 산출하였고, 산출된 지형효과를 적용하여 개발되는 중력지오이드의 정확도를 분석하여 가장 적합한 중력학적 환산방법을 결정하였다. 아울러 산출된 중력지오이드에 총 498개의 GPS/Leveling 자료를 이용한 LSC 적합을 수행하여 우리나라의 수직기준에 적합한 합성지오이드를 결정하고 정확도 분석을 수행하였으며, 그 결과 RTM 환산방법을 적용하여 결정된 합성지오이드의 정확도가 $0.001{\pm}0.053m$로서 가장 높게 나타났음을 알 수 있었다.
이 논문은 오늘날과 같은 다매체시대에서 중요한 화두가 되고 있는 생태학을 바탕으로 한국문학, 특히 시조와 현대소설에서의 자연친화적이고 자연동화적이 상징물이 어떠한 의미로 나타나고 있으며, 어떻게 생태학적 상상력으로 형상화되고 있는가를 고찰하면서 시대와 장르간의 통시적 통합적 사고를 도출하려는 데 그 목적이 있다. 한국문학, 특히 우리의 시조에서는 자연을 주거공간으로 생각하고, 인간과 자연의 불가분리의 관계에서 자연친화적이며 자연동화적인 삶을 노래하고 있다. 그리고 현대소설에서도 시조에서 나타난 것과 마찬가지로 은유나 상징의 자연공간이 생태적 상상력으로 형상화되어진다. 따라서 이 두 장르는 통시적 통합적 관계에서 소통이 가능하다고 본다. 문학생태학과 장르 간 소통을 위한 올바른 방향 몇 가지를 요약하면 다음과 같다. 먼저 문학이 현실에 바탕을 두고 있다는 생각에서 과감히 벗어나 문학생태학적 상상력을 탐색해야 할 것이다. 오늘날 인류가 겪고 있는 환경 위기나 생태계위기도 따지고 보면 진보와 발전이라는 목표를 세워놓고 거기에만 매달려 초래된 결과라고 할 수 있다. 따라서 앞으로의 문학은 녹색의 문학생태학에도 많은 관심을 갖고서 문학생태학적 상상력을 찾아 부단히 움직이는 모습을 보여야 할 것이다. 그리고 우리 문학작품에 두루 나타나고 있는 공통의 자연관과 문학생태학적 상상력을 이제 수용과 창작의 통합의 원리에서 접근해야 할 것이다. 교사와 학생에게 자연과 환경. 생태계의 문제는 현실적이고도 공동적인 주제가 될 수 있다 따라서 자연친화적이고 생태학적 문학작품의 수용과 창작 활동이 문학적 감수성과 상상력을 함양하는 실천적 교육모형이 될 수 있도록 해야 한다. 또한 통시적이며 통합적인 맥락에서 한국문학의 각 장르에 대한 활발한 연구와 모색이 전제되어야 할 것이다 특히 한국문학의 전통적 자연의식을 전승하고 있는 시조의 활성화가 필요하다고 본다 열린 사고를 갖고 시조가 지니고 있는 고유한 특성을 고수하면서 새로운 시대에 적응하는 방법 모색은 더욱 치열하게 전개되어야 할 것이다. 따라서 소설의 장르가 디지털시대의 새로운 문학 환경에서 새로운 정체성을 확보하기 위하여 나름대로의 대응방법을 모색하는 데서 그 하나의 단초를 마련할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 위치종속조사가법에 의해 소나무임분에서 조사된 자료로부터 임목의 크기 및 경쟁목과의 거리를 함께 고려한 개체목차원의 거리종속경쟁지수와 전통적인 임분차원의 밀도척도를 추정하고 이들을 흉고직경생장과 비교하여 경쟁상태에 대한 설명력을 검토하였으며, 경쟁지수가 영향변수로 고려된 개체목 흉고직경생장식을 유도하였다. 경쟁목선정방법에 있어 경쟁치단각도를 30도로 설정했을 때의 경쟁지수가 흉고직경생장과 기장 높은 상관관계를 보인 반면, 경쟁구역거리는 흉고직경생장추정에 대한 경쟁지수의 설명력에 미미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개체목별 거리종속경쟁지수에 근거한 대부분의 임분경쟁지수들은 임분의 경쟁상태를 비슷하게 나타내는 것으로 평가되었다. 임령과 지위지수의 영향을 배제한 상태에서의 편상관분석결과 Alemdag의 평균경쟁지수 및 상대공간지수가 흉고직경과 가장 높은 연관성을 나타냈는데, 이중 개체목의 위치를 파악하지 않고도 비교적 손쉽게 파악될 수 있는 상대공간지수가 임분의 평균흉고직경을 추정하는데는 좀더 적합한 것으로 판단되었다. 개체목차원의 거리종속 경쟁지수중에서, 지위 및 흉고직경의 영향을 배제시킨다면 Hegyi의 경쟁지수가 흉고직경생장과 가장 밀접한 영향관계에 있는 것으로 밝혀졌다. 이로부터 Hegyi경쟁지수 및 임령, 우세목수고, 개체목의 흉고직경을 영향인자로 하는 다음과 같은 흉고직경생장식을 유도하였다. $$dbh^{\prime}=3.975362676{\cdot}age^{-1.099274613}{\cdot}ho^{0.199893990}{\cdot}dbh^{0.269430865}{\cdot}HgCI^{-0.353643587}$$ 위의 식은 다른 조건이 같다면 지위지수는 흉고직경생장에 유리한 영향을 미치는 반면 임령 및 경쟁지수의 증가에 의해서는 흉고직경생장이 둔화된다는 일반생장법칙에 부합되어 흉고직경생장식으로 적합하다고 판단되며, 단목생장모델을 위한 함수식으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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