안전 불감증으로 인해 많은 인재가 발생하고 있는 우리나라 상황에서는 재난이 발생했을 때 대응할 수 있는 재난 안전교육이 매우 중요하다. 최근 가상현실 디바이스 및 제작 기술이 발전하며, 안전교육 분야에서 가상현실 기술을 접목한 훈련시스템 활용의 가능성이 주목받고 있다. 가상훈련시스템은 몰입감이 뛰어나고 시공간의 제약없이 다양한 재난상황을 체험할 수 있어 훈련 및 교육에 매우 효과적이다. 본 연구에서는 우리나라 재난 안전 가상훈련 콘텐츠 사례들을 수집 조사하여 국내 재난안전 가상훈련 콘텐츠의 현황을 파악하고 분석하여 문제점을 도출하고 이에 대한 개선방안을 제안한다.
국내 전체 조종사 배출 인원은 연 평균 1,200여명을 훌쩍 넘긴 가운데, 이 중 항공기사용업체를 통해 배출된 조종사 인원은 최근 5년 사이 2~3.5배 이상의 증가추세를 보이며 약 650여명 이상을 배출함으로써 전체 인원의 반 이상을 차지하고 있다. 그러나 현행 법령은 비행훈련과정을 운영하는 대학을 포함하여 항공기사용사업의 업무영역을 고려한 등록 요건 및 안전 고려가 부족하며, 비행훈련은 미래의 조종사를 양성하는 중요한 영역임에도 불구하고 훈련프로그램에 관한 요건이 규정되지 않아 비행안전은 물론, 양질의 조종사 인력양성을 위한 제도적 장치가 부족한 상황이다. 본 연구는 최근 발생한 항공기 사고/준사고 및 안전장애 유형을 토대로 항공기사용사업체에 대해 분석하고, 시행중인 비행훈련에 대한 법과 제도, 안전관련 개선방안에 대해 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 위성영상의 강독 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA와 퍼지 C-Means 클러스터링 기법을 이용한 베이시안 최대우도 분류방법을 제안하였다. 본 연구에서는 ISODATA 클러스터링 기법을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 분석가가 선정한 훈련 데이터를 분할하여 새로운 훈련 데이터를 선정함으로써 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있도록 하였다. 그리고 새롭게 선정된 훈련 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 클러스터링을 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기법의 사전확률로 이용함으로써 위성영상의 감독 분류에 대한 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 Landset TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.
본 논문에서는 정보시스템 운영시 발생하는 사용자 취약성(Human Vulnerability) 문제의 심각성에 대해 알아보고 이를 개선하기 위한 교육 및 훈련 프로그램을 다루고 있는 기존 관련 연구들을 조사 분석 한다. 아울러 기존 연구에서 보완되어야 할 개선 요구사항 들을 도출하여 향후 효과적인 취약성 개선 프로그램 제공을 위한 가상머신에 기반한 보안 훈련장 시스템 아키텍쳐를 제안한다.
본 논문은 현재 지방자치단체에서 재난안전분야 담당공무원에게 실시하고 있는 재난안전 교육훈련의 현황과 문제점을 조사하기 위한 연구이다. 이를 위해 전국의 광역자치단체와 기초자치단체에서 재난안전 업무를 담당하고 있는 공무원을 대상으로 설문조사를 실시하고 현재 재난안전 분야 교육훈련분야 종사자와 지방자치단체에서 재난안전 업무를 담당하고 있는 담당공무원을 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 설문조사와 인터뷰 결과 주요한 문제점으로는 실무와의 연계성 미흡, 교육훈련 수강 후 평가방법의 문제 등 재난안전관리 교육훈련 자체의 문제와 관리자의 인식부족, 과중한 업무로 인한 교육훈련 기회 미흡 등의 조직 환경적 요인이 도출되었다. 도출된 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 재난안전 분야 담당공무원의 교육훈련 수강 이수 강제조항 및 최소 이수시간 제정, 재난안전 분야 교육훈련의 이력 관리 체계 및 관리자의 인식제고 등의 개선방안과 시사점을 제시하였다.
카메룬 유일의 직업훈련교사 자격 훈련기관인 '카메룬 국립직업훈련교육원(NIVTPD)'의 설립을 위해 본 연구진은 NIVTPD의 마스터 교사들을 대상으로 교과과정 개발법, 교재 개발 방법 및 개발, 강의전략 수립법 및 강의지도서 작성, 강의계획 및 계획서 작성, 강의안 작성법 등의 역량 강화 훈련을 하였다. 또한 시범연수를 통해 실 강의까지 해봄으로써 실제 NIVTPD의 운영에 대비하였다. 이 논문은 NIVTPD에서의 훈련을 통해 얻은 내용이 강의실 수업 성과에 미치는 영향을 평가하기 위해 두 가지 다른 설문 조사(기초선 및 종료 선 조사)와 두 가지 다른 시험(진입 레벨 테스트(Pretest) 및 성취 수준 시험(Posttest))를 실시한 결과와 그에 따른 분석 결과를 포함한다. 설문 조사 결과는 직업훈련 인터페이스의 현재 상황을 파악하고 커리큘럼을 통합, 수정 및 개선하여 NIVTPD의 교육 프로그램을 개선하는 데 활용될 수 있을 것이다. 또한 시험 결과는 직업훈련교사의 교육학적 지식 수준을 파악하고 향후 자격을 수여하기 위한 지표로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 최근 행정환경 및 행정수요의 변화에 대처하고자 공무원 교육훈련 패러다임의 전환 요구와 함께 사이버교육이 급격하게 요구받고 있는 실정에서, 충청남도 공무원의 인식을 중심으로 지방공무원 사이버 교육훈련의 학습효과에 영향을 미치는 요인을 분석해 보고, 아울러 지방공무원 사이버 교육훈련의 개선방향을 제시해 보고자 하였다. 분석결과, 사이버 교육 학습효과에 대해서는 전반적으로 보통이라고 인식하는 응답자가 많았다(평균 3.0726). 사이버 교육효과에 대해 연령과 직급에서 유의미한 차이를 보이고 있었다. 즉, 연령이 높아질수록 사이버 교육훈련의 학습효과가 높다고 인식하고 있었고, 급수가 높아질수록 마찬가지로 사이버 교육훈련의 효과가 높다고 인식하고 있었다. 다음으로, 교수와 학습자간 커뮤니티가 사이버 교육훈련의 학습효과에 가장 큰 영향을 미치고 있었고, 다음으로 교육 구성 컨텐츠가 영향을 미치고 있었다. 향후 사이버 교육 학습효과를 개선하기 위해서는 무엇보다도 교육내용 제시가 다양화 되어야 하고, 아울러 사이버교육 접근성의 확대와 사이버교육 전담인력 확보가 시급하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a의 규격에 따라 OFDM 우선 LAN 모뎀과 프레임 포맷을 구성하여 시뮬레이션에 의해 BER 성능을 분석하고 수정된 채널 예측 알고리즘을 적용하여 채널예측성능이 개선됨을 보인다. 채널 예측에 이용되는 실내 무선채널로서는 AWGN과 TDL 모델을 적용한 지연확산채널을 고려한다. 우선 AWGN 환경에서 규격에 제시된 전송속도 및 부호율에 따른 OFDM 무선 LAN 시스템의 성능을 분석한다. 다음으로 실내 우선 채널 환경에서 채널추정이 불완전한 경우에 대해, 기존의 채널추정방식으로서 프리앰블 내의 2개의 Long 훈련심볼을 이용하여 채널을 추정하는 경우에 대한 성능을 분석하고, 수정된 채널추정기법으로는 IEEE 802.11a의 프리앰블 구조를 변경하지 않으면서 Long 훈련심볼뿐만 아니라 전체 10개의 Short 훈련심볼 중 8개의 훈련 심볼들을 채널추정에 부가적으로 사용하는 방식을 채용한 경우의 성능을 분석하여 기존의 방식과 비교한다. 시뮬레이션 결과의 분석으로부터 수정된 채널추정방식을 적용하는 경우, 규격에 정의된 프리앰블 구조의 변경 없이도 잡음을 억제하는 효과를 향상시킴으로써 채널추정오차가 감소되어 채널추정성능이 개선됨을 확인하였다.
미국 경찰 역사상 3세기 동안 경찰 교육도 상당히 개선되었음을 보여주고 있다. 경찰학교 탄생과 더불어 일반 국민이 경찰에 거는 기대도 커졌으며 경찰이 보여주는 능력도 성장했다. 1960년대 이후 현장 훈련 과정, 기관 내 훈련 등을 개발 운영해오고 있다. 최근 몇 년 동안 여러 지역의 경찰학교 훈련에서 대학식 접근법을 택하고 있는데 특히 COP식 경찰 업무 수행과 전문화를 이루도록 하는데 목표를 두고 있다. 우리나라는 관련법규의 미정비, 비체계적인 교육과정, 학교교육과 실습교육의 Switch System의 한계, 열악한 교육여건 및 환경 등이 문제점으로 대두되고 있어 개선을 위한 방안은 첫째, 교육훈련 법규를 통합, 정비 둘째, 교과과정을 체계적으로 개편 셋째, 교육훈련효과의 극대화를 위하여 Switch System을 정착 넷째, 교육여건 및 교육환경을 개선시켜야 한다.
본 논문에서는 MCT(Modified Census Transform) 특징과 개선된 아다부스트 분류기를 이용한 번호판 검출 알고리즘을 제안한다. MCT 특징은 영상의 국소 지역 패턴을 정수화하여 표현하는 특징으로서 조명 변화에 강인하고 메모리 효율이 높은 장점이 있다. 그러나 패턴을 표현하는 정수형의 MCT 특징값들이 이산적인 특징을 가지기 때문에 아다부스트 훈련 방법을 적용하기 위해서는 룩업테이블 (Lookup Table)을 이용하여 분류기를 설계해야 한다. 그동안의 아다부스트 훈련 방법에 대한 최적화 연구는 지수 기준(exponential criterion)을 최소화 하는 방법에 대한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 MCT 특징을 이용하고 지수 기준의 뉴턴 최적화를 통해 아다부스트 훈련 방법을 개선하여 번호판 검출성능을향상 시키는 방법을 제안한다. 번호판샘플 영상과 필드 테스트 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 고찰하고, 기존의 일반 아다부스트 훈련을 이용한 검출 방법과의 비교 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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