• 실천공학교육논문지
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• 제11권1호
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• pp.61-73
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• 2019

국내 평생직업능력개발 체계는 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)을 중심으로 변화를 추진 중이다. NCS 중심의 직업훈련 체계가 성공적으로 정착하고 제 기능을 발휘하기 위해서는 고등교육의 중심인 4년제 대학에도 잘 적용되어야 한다. 그러나 4년제 대학의 경우 교과과정의 현장성 부재 문제가 지속적으로 제기되어 있고, 새롭게 출범한 대학연계형 일학습병행제 계약학과는 NCS기반의 자격을 교육과정의 중심에 두고 운영하도록 되어 있으나, 한국 기업의 현실을 고려한 표준모델의 부재로 인해 대학들이 신규 가입을 주저하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 현재 운영 중인 코리아텍 일학습병행대학을 연구대상으로 하여 NCS기반 자격과 연계된 한국형 일학습병행대학의 표준모델을 개발하고, 이를 코리아텍 일학습병행대학 내 "기계설계공학과"에 실제 적용한 사례를 보인다. 또한 NCS기반 일학습병행대학 표준모델의 성공적 확산에 요구되는 다양한 시행방안을 관련 법 제도의 틀 안에서 도출하여 제시한다. 이러한 결과는 한국형 일학습병행대학의 확산을 촉진하고, 대학 및 기업의 참여동기를 제고하며, 궁극적으로는 NCS기반 일학습병행대학들이 평생직업능력개발의 한 축을 담당하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 경영과정보연구
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• 제37권4호
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• pp.109-123
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• 2018

민간 기업에서 뿐만이 아니라 공공기관의 대민업무를 수행하는 공무원들에게도 중요한 개념으로 강조되고 있는 감정노동은 그 중요성에도 불구하고 상대적으로 이론적 연구는 부족한 상황이다. 본 논문은 민원업무를 수행하는 공무원들을 대상으로 감정노동 중 표면행위의 부정적 영향을 파악하고 이를 줄이기 위한 사회적 지원의 조절영향을 검증하는 것으로 연구목적으로 하였다. 사회적 지원으로는 조직지원인식(POS)와 상사지원을 구분하여 그 완화효과를 파악하였으며, 더 나아가 어떠한 지원이 보다 효과가 큰가를 파악하였다. 본 연구모델과 가설을 검증하기 위하여 공공기관에서 민원을 처리하는 업무를 수행하는 종업원 250명을 대상으로 진행하였다. 본 연구 결과들을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 표면행위는 감정소모에 매우 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 내면의 감정과 표현된 감정 간의 부조화로 인한 감정소모의 증가는 기존의 민간 기업들을 대상으로 한 연구결과와 동일하게 나타났다. 둘째, POS와 상사 지원 모두 표면행위와 감정소모 간의 관계를 유의하게 줄이는 것으로 나타났다. 셋째, POS와 상사지원의 조절효과는 상사지원의 조절효과가 보다 강하게 나타남으로써 표면행위가 감정소모의 영향을 보다 강하게 줄여주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 민원업무를 수행하는 공무원들 대상의 감정노동 교육 실시의 중요성과 민원담당 공무원들의 감정소진과 스트레스를 해소할 수 있는 다양한 프로그램들이 제공되어야 함을 시사하고 있다. 더불어, 높은 수준의 POS와 상사지원을 위한 보다 적극적인 조직 지원제도 및 리더십훈련 설계의 필요성을 제안하고 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.49-64
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• 2021

화학·생물(화생) 위험을 초기 단계에 효과적으로 대응하기 위해서는 화생 대응 계획을 체계적으로 발전시켜야 하며, 모델링 및 시뮬레이션은 이를 위한 과학적 수단으로 활용될 수 있다. 그러나 오염 확산 모델링 분야는 많은 발전을 이루고 있으나, 화생 대응 계획을 모의하고 적절성을 분석하는 시뮬레이션 분야는 여전히 초기 단계에 머무르고 있다. 이에 본 논문에서는 화생 오염 탐지, 보호, 제독 등 대응 계획을 과학적으로 모의하기 위한 모델을 제안한다. 먼저 기상 및 지형 조건을 고려하여 예측된 오염 확산 결과를 교전 모델에 반영하는 방법을 제시한다. 이어서 공개된 사상자 예측 기법을 기반으로 전투 모의 개체의 화생 피해를 모의하는 화생 전투 피해 모의 기법을 설계한다. 그리고 화생 위험 탐지·정찰, 제독, 보호 등 화생 위험 대응 계획을 체계적으로 모의하는 과업을 모델링한다. 끝으로 화생 감시소 운용에 의한 오염 탐지의 신속성을 분석하는 한편, 화생 제독소 운용 시 오염 부대 규모와 제독 부대 규모에 따른 제독 소요 시간을 분석함으로써 화생 전투 모의 실험의 가능성을 확인한다. 제안된 모델을 이용하면 향후 군의 화생 방호 체계 및 운용개념에 대한 효과 분석은 물론 재난 방재 및 모의 훈련 분야에서도 일부 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.27-32
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• 2021

본 연구의 목적은 전기근육자극을 적용한 무릎 폄 저항운동 시 넙다리곧은근의 두께 변화에 미치는 즉각적 효과를 알아보고자 하였다. 20명의 건강한 성인을 대상으로 유사실험 단일집단 검사전-검사후 설계로 진행하였다. 대상자의 양쪽 넙다리 폄의 1RM을 탄력밴드를 이용해 간접적으로 측정하고, 탄력밴드를 이용한 무릎 폄 저항운동은 오른쪽 다리에 고강도(1RM의 80%)로, 왼쪽 다리에는 저강도(1RM의 50%로 전기근육자극을 같이 적용)로 5세트를 적용하였다. 근육 두께 측정은 초음파로 운동 전후에 넙다리곧은근(1/2 부위, 1/4 부위)에 측정하였다. 사전 테스트와 사후 테스트 사이에 전기근육자극을 적용한 탄력밴드 저강도 운동에 넙다리곧은근 두께가 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<.05). 본 연구의 결과는 전기근육자극을 결합한 탄력밴드 저강도 저항운동이 넙다리곧은근 두께를 증가시키는 데 즉각적인 효과가 있었다. 이 결과를 바탕으로 앞으로 고강도 저항운동을 할 수 없는 노령층에 전기근육자극을 적용한 저강도 저항운동을 접목하는 중재 방법의 효과에 대한 검증과 다양한 신체 부위별 운동프로그램 개발도 필요하다 여겨진다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.701-715
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.187-194
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• 2021

다양한 형태로 표면 웹에 급증하고 있는 공개정보(OSINT)는 프로파일링 기법을 사용하여 범죄 수사에도 활용할 수 있다. 이러한 기술은 미국 등 외국의 수사기관에서는 상당히 보편화되었으며 일부는 고도화 작업도 진행하고 있다. 반면에 국내의 경우 많이 사용하지 못할 뿐 아니라 수사 인력의 개인적 경험과 지식수준에 따라 획득하는 정보의 양과 질에 있어서 큰 편차를 보이고 있다. 본 논문에서는 가장 잘 알려진 Bazzell의 모델과 달리 한국적 웹 환경을 고려하고 시간 정보까지 제공해주는 한국형 공개정보 기반 프로파일링 기법을 개선된 워크플로우를 중심으로 제시한다. 아울러 프로파일링의 효율성 향상을 목적으로 설계한 검색 데이터베이스의 스키마도 제시한다. 이곳에서 제시한 기법을 사용하면 범죄 수사에서 있어서 일정 수준의 양과 질을 보장하는 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라, 관련 수사 인력에 대한 표준 훈련 과정으로도 사용할 수 있다. 아울러 이 기법을 활용한 범죄 수사의 실효성과 효율성을 높이려면 법률적 기반강화 및 동화된 기술 도입이 더 필요하다.

• 현장농수산연구지
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• 제23권2호
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• pp.99-111
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• 2021

농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.431-442
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• 2020

본 연구는 테라테인먼트 스위스 볼 운동이 겨드랑 신경 손상 환자의 상지기능, 통증, 일상생활활동에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 연구기간 및 대상은 2019년 11월 5일부터 2020년 2월 25일까지 G광역시에 거주하는 23세 여성 1명으로, 개별사례실험 연구 중 A-B-A' 설계를 사용하였다. 본 연구는 겨드랑신경 손상 환자에게 다양한 방향과 점진적 무게의 운동 형태로 반복 훈련을 제공하였다. 이는 어깨의 구조의 안정성, 가동성을 높이고, 사용가능한 어깨 기능을 강화시켜 통증을 완화에 효과적이었고 다양한 환경 안에서 활동에 따른 자세 변화의 적응력과 대응능력을 발휘하게 하여, 최대한의 독립적 생활의 수행이 가능하도록 하였다. 따라서 본 연구의 테라테인먼트 스위스 볼 운동은 겨드랑신경 손상 환자의 상지기능, 통증 및 장애, 일상생활활동에 긍정적 영향을 미쳤기에 중재방법으로의 가능성을 확인할 수 있었다. 이는 다양한 환자치료에 전문성을 요구하는 작업치료사의 치료적 접근법으로 발휘할 수 있도록 지속적인 조사와 반복연구를 통해 효과를 검증하고 발전 방안을 모색할 필요가 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.421-427
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• 2020

본 연구의 목적은 병원 전 외상환자 시뮬레이션에서 동영상을 이용한 사전브리핑이 전통적 사전브리핑을 적용한 그룹에 비해 시뮬레이션 몰입감, 시뮬레이션 자신감, 시뮬레이션 만족도에 차이가 있는지 비교하기 위해 대조군 실험설계 연구이다. 실험군과 대조군 모두 시뮬레이션 환경에서 오리엔테이션을 수행했다. 이후 실험 그룹은 훈련의 목표와 결과가 제시된 시나리오 상황과 유사한 약 8분 분량의 비디오를 시청했으며. 반면 통제 그룹은 같은 시간 동안 시나리오와 관련된 고전적인 오리엔테이션 방식을 수행했다. 또한, 실험 집단과 통제 집단은 같은 상황에서 12분 동안 시뮬레이션 실습을 하였으며, 같은 연구자가 40분 동안 디브리핑을 수행하였다. 그 후 참가자들의 시뮬레이션 몰입감, 자신감, 만족도를 측정했다. 데이터는 SPSS 22.0 프로그램을 사용하여 t-test를 사용하여 분석하였다. 결과적으로 영상을 활용한 사전브리핑을 실시한 실험군이 대조군보다 몰입감과 자신감이 더 높은 것으로 나타났다. 반면 만족도는 두 그룹 간에 유의한 차이가 없었다. 즉 구조화 된 비디오를 사용한 사전브리핑이 시뮬레이션 몰입감과 시뮬레이션 자신감을 높이는 효과적인 교육 방법이라는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.233-247
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• 2023

최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.