• 지역연구
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• 제39권3호
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• pp.65-83
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• 2023

본 연구에서는 신체의 불편함을 가진 사람들의 사회참여를 제고시키기 위해 '공간적 포용성'여 장애와 공간적 포용성이 사회참여에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 거주하는 지역의 사회·공간적 환경은 신체적 제약으로 인해 활동반경이 좁고 복합적인 장벽에 직면하는 장애인에게 매우 중요하다. 본 연구에서는 지역사회 내에서 장애인들이 비장애인들과 동등하게 관계를 형성하고 안전한 도시공간에서 기본적인 시설과 서비스로의 이용과 접근이 가능한 환경을 갖춘 것으로 장애인 관점의 공간적 포용성을 정의한다. 공간적 포용성은 개인의 관계망, 사회적 환경, 물리적 환경 등 세 가지 차원으로 구성되며, 물리적 환경은 거주 지역의 안전수준/자연환경/생활환경/대중교통 여건/의료서비스 여건 등을 포괄한다. 2019년 지역사회건강조사를 활용하여 장애 여부와 공간적 포용성에 따른 사회참여와의 관계를 2수준 다층회귀모형으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인 수준의 개인적 관계망과 지역 수준의 물리적 환경이 사회참여에 미치는 긍정적 영향을 확인하였다. 둘째, 물리적 환경을 5개 하위요인으로 파악하였을 때 개별요소의 유의한 영향 관계는 확인할 수 없었다. 셋째, 지역 수준에서 신뢰할 수 있고 친근한 사회적 환경은 사회참여에 부적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과는 공간적 포용성이 장애인의 사회참여에 효과를 미치고 있음을 실증하고, 장애인의 사회참여 여건 마련 및 제고를 위한 도시계획 시사점을 제공한다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.83-105
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• 2023

최근 서비스 로봇을 일반 건축물에 도입하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 2022년 로봇 친화형 건축물 인증제도가 구축되었으나, 업무용 건축물로 대상을 한정하여 적용 가능한 건축물이 많지 않았다. 본 연구에서는 기존 로봇 친화형 건축물 인증제도를 아파트 단지로 확장한 로봇 친화형 환경 인증 모델을 개발하였다. 초점집단면접과 분석적 계층화 과정을 통하여 지표를 구축한 결과, 총점 176점으로 구성된 지표의 분야별 중요도는 건축 및 시설 설계, 네트워크 및 시스템, 건축 운영 관리, 로봇 지원 및 기타 서비스 순으로 나타났다. 개별 항목의 점수들은 분야 간 중요도, 분야 내 중요도를 반영하자 1점에서 18점으로 다양하게 산출되었다. 28개의 개별 항목에 대한 점수를 합한 총점에 따라 아파트 단지에 최우수, 우수, 일반 인증 등급을 부여할 수 있다. 본 연구는 인간-로봇의 상호작용을 고려한 아파트 단지의 로봇 친화형 환경 인증 모델을 세계 최초로 개발하였다는 데 의의가 있다.

• 한국노년학
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• 제39권2호
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• pp.325-345
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• 2019

본 연구의 목적은 사회적으로 고립된 남성 독거노인의 생애사적 접근을 통해 사회적으로 고립되기까지의 과정과 삶을 심도 있게 이해하기 위한 탐색적 연구이다. 연구방법으로는 질적연구 생애사 방법의 하나인 'Mandelbaum(1973)의 삶의 영역(Dimensions), 전환점(turnings), 적응(adaptation)'이라는 개념틀로 분석하였다. 본 연구결과에 따르면, 사회적으로 고립된 노인들은 가족 관계 단절, 빈곤, 열악한 일자리, 건강악화 등의 복합적인 어려움을 경험하면서 사회적으로 고립된 것으로 나타났다. 구체적으로 삶의 영역에서 고립 전의 원가족과의 삶에서 부모와의 원만하지 못한 관계나 부재, 가족의 빈곤, 주위 사람들과의 원만하지 못한 관계 등의 경험이 있었다. 노동시장에서 막노동, 배달, 장사, 허드렛일 등의 좋지 않은 일자리를 갖고 있었다. 전환점의 영역에서는 외환위기, 부모의 이혼과 죽음, 배우자 외도, 경제적 어려움 등의 여러 원인으로 원가족과 배우자와의 분리로 인한 가족과의 단절을 경험하게 되었다. 적응의 영역에서 참여자들은 삶의 각 전환점에서 변화된 삶을 받아들이며 자신의 역할을 수행하면서 타협하고 절충하면서 적절히 적응하려는 노력을 해나가고 있었다. 국민기초수급자라는 사회적 안전망 제도에 들어왔고 그 안전망을 지키기 위해 한곳에 머무르는 지금의 삶이 더 안정적인 삶을 살게 만들었으며 개인적인 취미생활과 네트워크를 통한 대리만족으로 적응하고 있음을 밝혔다. 이는 기존연구에서 고립된 노인들이 우울증과 고독사의 위험에 심하게 노출되었다는 연구결과와 다소 다른 결과이다. 하지만 상대적으로 고립감이 낮은 노인을 인터뷰한 본 연구의 특성을 동시에 감안해야 할 것이다. 이 같은 연구 결과를 바탕으로 여러 실천적 정책적 함의를 제시했다.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권4호
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• pp.67-85
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• 2023

Purpose - This study seeks to investigate the determinants of global sourcing intention in clothing sewing industry, in particular with its focus on women's knit wear production. Design/methodology/approach - This study collected a unique set of qualitative data through 31 in-depth interviews with fashion brands, promotion agencies, and sewing factories between July 2023 and October 2023. In addition, it analyzed the dataset using the MAXQDA to complement the research findings. Findings - We have two findings. First, the interviewees commonly mentioned the following factors as reasons for considering global sourcing: the human factors(aging of skilled technicians and labor shortages), the financial factors(gap in production unit prices at home and abroad), the relational factors(lack of novelty), and the physical factors(loss of production infrastructure and network), while the human factors(skilled workforce), the production factors(delivery date and product quality), and the relational factors(timely communication and mutual trust) as reasons for continuing domestic sourcing. Additional code analysis of interview also supports this finding. On the other hand, there was also a subtle difference between buyers(brands) and suppliers(promotion agencies and processing plants), and buyers consider the exact delivery date critical so that they could see trend-sensitive women's knit wear on time, and suppliers took production costs, labor costs, and labor shortages, which are financial factors, more seriously. Research implications or Originality - This study provides a richer and more balanced view of existing literature, which has generally tended to introduce global sourcing across the clothing industry despite the existence of various diversity within the industry. In addition, through qualitative research, we introduce that the sewing industry is carried out according to complex factors, and by revealing and categorizing the determinants of global sourcing, we supplement the existing research on the clothing sewing industry centered on survey. On a practical note, this study introduces that there is a difference in view of domestic sourcing and global sourcing between buyers(brands) and suppliers(promotion agencies and sewing factories), suggesting practical implications for revitalizing networks and deriving win-win cooperation network models among members in the future.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1757-1766
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• 2021

녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

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.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.387-394
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• 2012

이 연구는 채석장 개발 후 부지에 대한 타용도 활용에 관한 의식 분석을 통하여 타용도로 전환하는 모델을 개발함으로써 효율적으로 산림자원을 이용 개발할 수 있도록 하기 위하여 수행하였다. 설문조사 결과, 채석장 개발에 따른 경제적 발전 등 긍정적 측면보다 먼지, 소음, 산림훼손 등 부정적 시각이 약 5% 더 크게 나타나는 것으로 분석되었다. 응답자 중 42%는 채석장 개발 후 타용도 전환하여 활용하는 것이 좋다고 응답하였고, 타용도 전환은 문 화예술공간으로(25%), 타용도 활용은 인근 주민의 요구도가 큰 지역(32%), 타용도 전환시 적정한 규모는 5~10 ha의 규모(43%)가 선호도가 높았다. 폐채석지에 대하여 타용도 전환시 SWOT분석 결과, 강점요인은 국토의 효율적 활용, 근대산업유산+문화예술 융합형 콘텐츠의 개발, 인근 도시 및 휴양객의 볼거리 제공, 주변의 수려한 경관과 청정한 환경과의 조화, 주 5일 근무 증가 등에 따른 국내외 관광객의 지속적 증가이었다. 기회요인으로는 새로 개설되는 고속철도 지방도 등을 통한 획기적 교통망(접근성) 개선, 예술창작벨트 조성으로 신성장동력 창출, 관광과 교육의 접목을 통한 차별화된 문화예술공간 제공, 석재 가공품 개발을 통한 지역소득 창출, 에코시티 개발 등 지역개발 활성화이다. 약점요인으로는 심리적 원거리감과 낙후성, 체류형 관광기반의 취약이라고 분석되었다. 위협요인으로는 인근 채석장과 연계하여 개발시 지속적인 재원의 지원이 불가피하고, 폐채석지의 타용도 전환요청에 따른 법적 제도적 정비가 시급하다고 분석되었다. 폐채석지의 타용도 활용을 위한 개발형 복구모델은 조각공원, 폭포공원 및 호수공원, 암벽등산장 등의 유형, 체육공원+산림공원, 자생식물공원 유형, 문화예술공원 유형, 복합공원 유형, 저류지, 산불진화 저류지 유형, 노인병원, 농업시설지, 학교부지 등 기타 시설 유형으로 분석되었다. 토석채취 이용 후 부지에 대한 타 용도 활용은 이용자의 선호도를 고려하여 활용형태에 따른 시설 모형을 설정하는 것이 필요할 것으로 사료된다.