본 연구에서는 세종시 개발지역 학교의 학교입지·통학환경·교육여건·적정규모에 대한 실태를 탐색하고, 교육공동체의 요구 분석자료를 바탕으로 향후 효과적인 학교 설립방안을 모색하든데 목적이 있다. 이를 위한 연구문제로 첫째, 세종시 개발지역 학교의 개교부터 현재까지 학생수 변화 추이 및 다른 신도시의 차이점은 무엇인가? 둘째, 과대·과소학교 발생으로 인한 학교입지의 문제점은 무엇인가? 셋째, 안전한 통학환경 조성을 위한 학교입지 상 문제점은 무엇인가? 넷째, 적정 배치를 위해 개선해야 할 점은 무엇인가?로 설정하였다. 연구방법으로 학부모와 교직원을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 첫째, 학교설립 시 적정한 학교입지를 최우선으로 하고, 둘째, 학교를 공동주택 중심에 위치하고 학교용지 옆에 회차로, 학부모드랍존 설치, 셋째, 운동장 및 특별교실·돌봄교실 부족 문제를 해결하기 위해 학교용지를 일정 면적 이상 확보, 넷째, 저출산에 따른 학령인구 감소에 대비하여 통합운영학교나 학교시설복합화 등 다양한 방안으로 모색할 필요가 있다.
뉴질랜드군은 제2차 세계대전을 기점으로 여성인력을 활용하기 시작했다. 우수한 인력 확보를 위해 다양한 노력을 기울인 끝에 여성인력의 비율이 24%까지 올라왔다. 이 수치는 군 여성인력의 역사가 뉴질랜드보다 오래된 영국, 미국, 캐나다, 호주보다 높은 수치이다. 이는 전투 직위를 여성에게 개방하고 장성급, 영관급 장교 등 군 고위직에 여성인력이진출할 수 있도록 한 뉴질랜드군 노력의 결과이다. 또한 여성의 현실적인 고민인 임신과 출산, 육아 및 수직적인 조직 문화 등에 대한 정책적 대안을 제시하였으며 특히, 부적절한 성적 행동, 괴롭힘 등으로 우수한 인재가 이탈하거나 입대하지 않는 문제를 극복하기 위해 "존중"작전을 시행했다. 존중 작전은 리더의 역할을 확립하고 피해자의 지원을 강조하였으며 사고의 데이터를 축적하여 유사 사고를 예방했다. 그리고 "Wāhine Toa(여성 전사)"프로그램을 통해 여성인력의 군 생활주기(지원-채용-근속-발전)를 고려한 맞춤형 지원으로 우수한 여성인력이 군에 유입될 수 있도록 하였다. 우리 군도 병력 부족 현상을 극복하고 선진 과학기술 군으로 도약하기 위한 방법 중 하나로 여성인력의 비율과 역할 확대를 고려하고 있다. 뉴질랜드군의 여성인력 활용 사례를 통해 시사점을 도출하여 우리 군이 나아가야 할 방향을 고찰하였다.
제조업의 경쟁력 제고와 성장을 위한 전략으로 도입된 스마트공장 및 스마트제조는 미래의 국가 경쟁력이며, 국가 산업구조를 혁신하기 위한 제반 활동이라 할 수 있다. 한국 정부는 산업부의 제조업 혁신 3.0 전략부터 지속적으로 스마트제조혁신 정책을 추진하였다. 본 연구는 스마트공장 및 스마트제조산업에 대해 기술표준을 기반으로 정책영역을 발굴하고자 한다. 국제 기술표준에 부합하는 국내표준의 정립과 지원이 요구되는 현시점에 정책적 영역에 대한 분석 및 제조업 분야의 스마트제조 공정영역별 우선순위를 살펴봄으로써 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대해 맹목적인 국제표준화를 추진하기보다는 기술표준 정책영역을 구분하고 정책적 우선순위를 도출하는 것은 스마트제조 고도화를 위한 중요한 정책적 결정을 위한 근거가 될 수 있다. 이를 위해 전문가 인터뷰를 기반한 계층화분석방법과 5대 공정영역에 대한 중요도-성능 분석을 통해 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대한 정책 추진보다는 데이터와 보안 영역 등 신기술에 대한 탐색을 기반으로 선도적인 표준화 참여가 요구되며, 탄소배출과 에너지 비용 등과 관련된 국제환경대응에 따른 글로벌 정세에 따른 수출과 디지털 통상에 대한 정책적 고려가 필요하다.
경제발전과 국민소득 증가로 자동차 수는 계속 증가하고 있으며 이는 한정된 도로 여건과 주차 시설 부족으로 불법주정차 문제가 심각한 상황이다. 불법주정차는 사람들에게 많은 불편과 불쾌감을 주며, 또한 사고로 인한 인명 피해로까지 이어지게 한다. 수도권을 중심으로 늘어나는 차량과 불법주정차로 인해 관련 사고 및 그 피해의 심각성은 날로 커지고 있다. 이는 사회문제 발생의 원인이 되면서 불법주정차를 줄이기 위한 대책 마련에 힘쓰고 있다. 특히, 국내에서는 수도권에 거주하는 사람들의 민원 절반이 불법주정차 문제이고, 이로 인한 물리적 피해와 인명 피해가 가장 많은 곳은 경기도이다. 그리하여, 본 연구에서는 경기도 수원시의 불법주정차 관련 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 효과적인 불법주정차 단속 방안을 제안한다. 더불어, 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 실무적·사회적·정책 및 법률적 방안을 제시한다. 본 연구는 사회문제 중 하나로 언급되고 있는 도시의 교통체증을 증가시키는 불법주정차 문제에 머신러닝 알고리즘인 K-prototype을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류한 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 방안을 제시함으로써 실무적 및 사회적 측면에 기여한다.
절대복사검보정은 위성 센서에서 얻은 전자기 신호의 물리량 변환을 위해 절대복사보정 계수를 결정하는 작업으로 위성 데이터의 정확도 개선 및 다른 위성 데이터와의 비교 및 통합을 위해 수행되어야 한다. 또한, 위성 센서는 시간에 따른 센서 노후화나 환경 조건의 영향을 받아 초기 설정된 보정 계수가 변화할 수 있으므로 주기적으로 이러한 변화를 모니터링 하는 것이 필수적이다. 이 연구에서는 차세대중형위성 1호(CAS500-1)의 다중 분광 채널에 대한 vicarious calibration을 수행하기 위해 필드 캠페인을 수행하였다. 구름이 없는 맑은 날의 조건 하에 총 두 차례의 유효한 현장 관측 자료를 얻었으며, MODTRAN 6 복사전달모델을 활용하여 대기 상단(top-of-atmosphere, TOA) radiance를 모의하였다. 모의된 TOA radiance와 CAS500-1의 digital number (DN)는 선형성은 보였지만, CAS500-1 영상의 넓은 시야각과 saturation 발생으로 향후 변환 계수의 보완이 필요한 것으로 보인다. 하지만, 본 연구는 CAS500-1의 절대복사보정에 대한 첫 시도를 하였으며, 향후 높은 신뢰성을 가진 계수 결정을 목표로 하는 연구들에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 COVID-19 대유행 이전부터 병원을 이용한 환자들의 관점에서 병원 회피와 연관 요인을 조사했다는 점에서 의미가 있다. 감염병 위기 기간 동안 병원 회피에 대응하기 위해서는 병원내 감염 관리 대책의 준비와 환자들과의 적극적인 소통이 필요하다. 이 연구는 향후 전염병 위기 기간 동안의 병원 회피에 대한 의료 정책을 포함한 대응책의 준비에 기여할 수 있을 것이다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
본 연구는 3년간 버섯파리 발생소장 조사를 통해 발생 양상을 파악하였고 버섯파리 발생 최성기 이전에 물리적 방제기술을 적용하여 방제효과를 알아보았다. 버섯파리 사전방제를 위한 물리적 방제방법으로 재배사 출입구에 에어커튼을 설치하고, 출입구 주변으로 포충기와 끈끈이 트랩을 설치하여 버섯파리의 외부유입 차단과 내부 밀도 감소가 되게 하였고, 유기농업자재인 달마시안제충국 추출물을 주 1회 연무하여 화학적 방제기술을 병행처리 하였다. 또한 버섯파리 방제효과 조사를 위해 양송이 재배사 균상에 황색 끈끈이트랩(15×25 cm)을 3개 지점에 설치하여 사전방제기술 처리구와 무처리구의 버섯파리 발생 양상을 비교하였다. 관행대비 버섯파리 사전방제기술 적용 결과 버섯파리 발생 수준이 5월에는 15에서 6으로 약 60% 감소하였고, 6월에는 10에서 6으로 약 40% 감소함을 확인할 수 있었다. 종합적으로 버섯파리 급증시기에 사전방제기술 적용시 50% 이상의 방제효과를 얻을 수 있었지만, 외부 유입원 차단(재배사 문틈), 재배사 주변 청결관리(폐배지 재배사 옆 보관) 등 위의 결과를 보완하여 버섯파리 사전방제기술의 적용효과를 분석하고 응애 및 병원균과의 상관관계 분석 등 안전성 연구를 수행하여 양송이 안전생산 및 안정생산 기술이 농가에 보급될 수 있도록 추후 면밀한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
하드웨어의 성능 및 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 기후환경 변화를 대비하기 위해 기후예측 모델 또한 발전하고 있다. 한국 기상청은 GloSea6를 도입하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 기상 예측을 하고있으며, 각 대학 및 연구 기관에서는 중소규모 서버에서 사용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 사용하여 기상 연구에 활용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 원활한 연구를 위해 Low-GloSea6의 Intel VTune Profiler를 사용한 분석을 진행하였으며 1125.987초의 CPU Time을 수행하는 대기모델의 tri_sor_dp_dp 함수를 Hotspot으로 검출하였다. 수치적 연산을 진행하는 기존 함수에 머신러닝 기법의 하나인 비선형 회귀모델을 적용 및 비교하여 머신러닝 적용 가능성을 확인하였다. 기존 tri_sor_dp_dp 함수의 실제 연산되는 값인 1e-3 ~ 1e-20의 범위를 가지는 Output Data인 변수 "Px"를 기준으로 평가하였을때 K-최근접 이웃 회귀 모델은 MAE가 1.3637e-08, SMAPE가 123.2707%로 가장 우수하게 나타났으며 RMSE의 경우 Light Gradient Boosting Machine 회귀 모델이 2.8453e-08로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 측정되었다. 따라서 Low-GloSea6 수행 과정 중 tri_sor_dp_dp 함수의 데이터를 추출 후 비선형 회귀 모델을 적용한 결과로 기존의 tri_sor_dp_dp 함수의 수치적 연산 값과 K-최근접 이웃 회귀 모델을 비교하였을 때 SMAPE가 123.2707%의 오차가 발생하는 것으로 측정되어 기존 모듈의 대체 가능성이 있다는 것을 확인하였다.
Growing complexity in ecosystem structure and functions, under impacts of climate and land-use changes, requires interdisciplinary understandings of processes and the whole-system, and accurate estimates of the changing functions. In the last three decades, observation networks for biodiversity, ecosystems, and ecosystem functions under climate change, have been developed by interested scientists, research institutions and universities. In this paper we will review (1) the development and on-going activities of those observation networks, (2) some outcomes from forest carbon cycle studies at our super-site "Takayama site" in Japan, and (3) a few ideas how we connect in-situ and satellite observations as well as fill observation gaps in the Asia-Oceania region. There have been many intensive research and networking efforts to promote investigations for ecosystem change and functions (e.g., Long-Term Ecological Research Network), measurements of greenhouse gas, heat, and water fluxes (flux network), and biodiversity from genetic to ecosystem level (Biodiversity Observation Network). Combining those in-situ field research data with modeling analysis and satellite remote sensing allows the research communities to up-scale spatially from local to global, and temporally from the past to future. These observation networks oftern use different methodologies and target different scientific disciplines. However growing needs for comprehensive observations to understand the response of biodiversity and ecosystem functions to climate and societal changes at local, national, regional, and global scales are providing opportunities and expectations to network these networks. Among the challenges to produce and share integrated knowledge on climate, ecosystem functions and biodiversity, filling scale-gaps in space and time among the phenomena is crucial. To showcase such efforts, interdisciplinary research at 'Takayama super-site' was reviewed by focusing on studies on forest carbon cycle and phenology. A key approach to respond to multidisciplinary questions is to integrate in-situ field research, ecosystem modeling, and satellite remote sensing by developing cross-scale methodologies at long-term observation field sites called "super-sites". The research approach at 'Takayama site' in Japan showcases this response to the needs of multidisciplinary questions and further development of terrestrial ecosystem research to address environmental change issues from local to national, regional and global scales.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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