도로분류체계는 도로의 기능 및 설계기준을 정의하기 위한 기초가 된다. 현재 우리나라에서는 도로의 소재지역, 도로의 기능 등 다양한 기준에 따라 도로를 구분하고 있다. 본 연구에서는 다양한 교통지표를 이용하여 일반국도를 분류하고, 도로 유형별 교통 특성을 규명하고자 하였다. 이를 위해 상시교통량 조사지점을 대상으로 다양한 교통지표를 이용하여 혼합모형을 통해 일반국도를 유형별로 분류하고 교통특성을 분석하였다.적용된 변수는 총 8개로 AADT(연평균 일교통량), $K_{30}$(설계시간 계수), 중차량 비율, 주간 교통량 비율, 첨두율, 일요일 계수, 휴가철 계수, 그리고 COV(변동계수)이다. 요인분석 결과 2개의 요인 즉, 교통량 변동 특성 요인(COV, $K_{30}$, 휴가철계수, 주간 교통량 비율, 일요일계수, 첨두율, AADT)과 중차량 및 방향별 특성 요인(중차량 비율, $D_{30}$)이 추출되었다. 306개 상시지점이 3개의 그룹으로 구분되며, 이에 대한 교통특성을 분석한 결과 그룹 I은 도시부도로, 그룹 II는 지방부도로, 그룹 III은 관광부도로로 판단된다. AADT는 도시부도로가 30,000대, 지방부도로가 16,000대, 그리고 관광부도로가 5,000대 수준인 것으로 분석된다. 그룹 III은 일요일과 휴가철의 평균 일교통량이 연평균 일교통량보다 매우 많은 전형적인 관광 위락 도로임을 알 수 있다. 시간대별 교통량 분석결과 평일 교통량 패턴은 그룹 I이 비교적 오전 및 오후 첨두현상이 강하게 나타나며, 그룹 II와 그룹 III은 첨두현상이 거의 나타나지 않는 것으로 분석된다.
민간 및 정부 전 분야에 걸쳐서 정보화사업에 대해 많은 투자가 이루어지고 있으며, 이에 대한 투자대비 성과를 측정하고자 많은 노력들이 수행되고 있다. 정보화사업에 대한 평가는 크게 수준평가와 성과평가로 구분되고 있으며, 수준평가는 정부차원으로 매년 측정하고 성과평가는 자체 평가로 수행되고 있다. 공공부문에 있어서는 범정부 성과참조모델(Performance Reference Model: PRM) ver. 2.0이 개발되어 공통 참조모델로써 정보화 성과평가의 기준을 제시하고 있다. 범정부 PRM은 가장 근간이 되는 평가분류체계와 표준 가시경로 및 성과관리 표준 양식으로 구성되어 있으며, 이를 통해 성과요소들을 분류하고 인과관계를 정의하고 있다. 효율적인 정보화사업을 관리하기 위해서는 성과에 대한 평가를 객관적으로 할 수 있는 정량적인 수치화가 필요하다. 범정부 PRM은 평가분류체계에서 측정범주는 제공하고 있지만, 측정범주별 적용기준에 대한 상대적 중요도는 제시하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 공공부문 정보화사업의 성과평가의 공통기준으로 적용되고 있는 범정부 PRM의 측정범주에 대한 중요도 평가 및 우선순위를 도출하고자 한다. 연구모형은 Fuzzy QFD (Quality Function Deployment)를 이용하였으며, 측정범주의 중요도 도출시 범정부 PRM의 개발목적을 잘 반영할 수 있도록 설계하였다. 전문가의 의견을 수렴함에 있어 불확실성과 모호성을 최소화시키기 위하여 퍼지이론을 접목한 Fuzzy AHP(Analytic Hierarchy Process)와 FPP(Fuzzy Preference Programming) 방법을 적용하였다. 범정부 PRM의 개발목적에서는 성과관리 참조모델로써의 가장 기본적인 요구사항이라 할 수 있는 "정보화 성과관리를 위한 표준모형 제공"이 가장 중요한 요소로 도출되고 있다. 측정범주에 서는 고객영역에서 "서비스 품질"이 가장 높은 우선순위를 보이고 있다. 정보시스템의 서비스에 대한 품질 관리 및 향상방안에 보다 많은 투자와 노력이 필요함을 엿볼 수 있다. 범정부 PRM의 측정범주에 대한 중요도는 정부 및 공공기관에 공통의 평가기준을 제공할 수 있으며, 이를 통해 자체 평가결과를 상호 비교하여 보완/발전시킬 수 있는 기회를 제공한다. 향후 연구시 성과분류체계의 구조모형에 대한 정량적인 인과관계를 규명한다면, 범정부 PRM은 보다 객관적이고 효율적인 참조모델로 발전할 수 있을 것이다.
재활환자는 수술 치료 후 신속한 사회복귀를 목적으로 신체적 기능 회복을 위하여 통원치료 및 일상에서 재활운동을 수행한다. 병원에서 전문 치료사의 도움으로 운동을 수행하는 것과 달리 일상에서 환자 스스로 재활운동을 수행하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 일상에서 환자 스스로 효율적이고 올바른 자세로 재활운동을 수행할 수 있도록 CNN-LSTM 기반의 상지 재활운동 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 EMG, IMU가 탑재된 어깨 착용형 하드웨어를 통해 생체신호를 계측하고 학습을 위한 전처리 과정과 정규화를 진행하여 학습 데이터세트로 사용하였다. 구현된 모델은 특징 검출을 위한 3개 합성곱 레이어 3개의 폴링 레이어, 분류를 위한 2개의 LSTM 레이어로 구성되어 있으며 검증 데이터에 대한 학습 결과 97.44%를 확인할 수 있었다. 이후 Teachable machine과의 비교평가를 진행하였으며 비교평가 결과 구현된 모델은 93.6%, Teachable machine은 94.4%로 두 모델이 유사한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
본 논문은 한국행정체제의 변동과 국가기록관리체제의 개편에 관한 연구로 정부수립부터 1960년대 초반 새롭게 국가기록 관리체제가 구축될 때까지를 그 범위로 다루었다. 여기서 1960년대 초반이란 당시 국가기록관리체제를 규정한 "정부공문서규정(1961.9.13)", "정부공문서분류표(1963.1.1)", "공문서보관 보존규정(1963.12.16)", "공문서보존기간종별책정기준에관한건(1964.4.22)" 등이 제정되기까지를 일컫는다. 또한 본 연구의 범위는 한국행정체제의 변동을 중심으로 하여 정부수립 초, 한국전쟁 이후, 군사정부가 등장하는 1960년대 초반 등의 시기로 나누었고, 각 시기별로 행정체제와의 상호관련 속에서 기록관리체제를 고찰하였다. 이를 통해서 1960년대 초반에 구축된 국가기록관리체제의 근원과 그 의미를 파악하고자 하였다. 정부수립 당시 한국정부의 행정체제는 조선총독부 행정체제의 틀로부터 벗어나지 못하였다. 그 이유는 무엇보다도 한국정부가 행정체제를 쇄신할 역량을 갖고 있지 못했기 때문이었다. 이러한 점은 당시 기록관리체제도 마찬가지였다. 즉 공문서의 서식 및 작성방법, 공문서관리프로세스, 분류 평가체계는 조선총독부의 기록관리체제를 그대로 원용하였다. 1960년대 초반 한국행정체제의 변동과 기록관리체제의 개편을 초래했던 주요 요인들은 1950년대 중반을 기점으로 한국사회에서 형성되고 있었다. 이는 한국육군, 공무원, 행정학도들이 각각 미국의 행정기법과 지식을 경험하면서 한국사회의 내재적 엘리트로 성장한 결과였다. 특히 한국전쟁 이후 한국육군에서 나타난 미 육군 사무관리제도와 십진파일링시스템의 도입은 한국기록관리제도사의 역사적 전개과정에 비추어 보았을 때 의미있는 변화였다. 이는 1960년대 초반 한국정부의 기록관리체제 개편에 지대한 영향을 미쳤다. 1950년대 중반을 기점으로 성장한 한국육군, 공무원, 행정학도들이 1960년대 초반 행정주체 및 행정개혁의 추진주체로 등장하면서 한국정부의 행정체제는 전면 재편되었고, 그 과정에서 추진된 문서행정의 현대화작업은 기록관리체제의 개편으로까지 이어졌다. 이때 개편방향은 과학적 관리법을 기반으로 한 기록물의 '효율적 능률적 통제'였으며, 이는 미국 사무관리제도와 십진파일링시스템을 한국 실정에 맞추는 작업을 통해 진행되었다. 그리하여 각종 공문서 서식과 규격 및 처리요령을 개선하고 표준화하였으며, 또한 업무기능에 기반을 둔 평가 분류체계를 전 정부차원에서 일원화하였다.
The purpose of this study is to develop a system, which estimates watershed pollutant loading rate through the combination of GIS and computational mode. Also, the applicability of this study was estimated by the application of the above system for Chuncheon City. The detailed results of these studies are as follows; The pollutant loading estimation system was developed for more convenient estimation of pollutant loading rate in watershed, and the system load was minimized by the separation of estimation module for point and non-point source. This system on the basis of GIS is very economical and efficient because it can be applied to other watershed with the watershed map. System modification is not needed. The pollutant loading estimation system for point source was developed to estimate the pollutant loading rate in watershed through the extraction of the proper data from all districts and yearly data and the execution of spatial analysis which is main function of GIS. From the verification result of spatial analysis, real watershed area and the administrative districtarea extracted by spatial analysis were $1,114,893,340.15m^2$ and $1,114,878,683.68m^2$, respectively. It shows that the spatial analysis results were very exact with only 0.001% error. The pollutant loading estimation system for non-point source was developed to calculate the pollutant loading rate through the overlaying of land-use and watershed map after the construction of new land-use map using the land register database with most exact land use classification. Application result for Chuncheon City shows that the proposed system results in one percent land use error while the statistical method results in five percent. More exact nonpoint source pollutant loading was estimated from this system.
최근 부각되고 있는 도시지역의 환경문제 해결을 위해서는 다각적인 접근방법이 요구되는데, 도시지역에 산재해 있는 도시숲의 효율적 조성 및 관리는 그 방법 중 하나가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 도시숲의 경관생태학적 관리를 위한 평가지표를 설정하고, 대전광역시와 울산광역시 시가지에 분포하는 도시녹지를 대상으로 생물서식공간으로서의 비오톱 유형을 구분하였으며, 그 기능적 특성에 기초한 등급과 식생경관의 구성적 특성을 평가하였다. 평가지표 및 방법은 국내의 연구사례가 드물어 유럽에서 사용되고 있는 지표를 국내 실정에 맞게 수정 보완하였으며, 최종 결과는 합산평가 매트릭스법을 사용하여 분석하였다. 분석결과, 비오톱 유형은 기존 문헌의 조사결과와는 달리 면적이 다양성에 미치는 영향은 적은 것으로 분석되었으며, 중점 비오톱 등급은 공원의 면적 차이와 성립위치 및 인위적 간섭정도의 차이로 인해 남선공원과 함월산은 3등급, 보문산과 염포산은 4등급으로 나타났다. 생물서식공간으로서의 비오톱 기능평가 등급을 분석한 결과, 지역에 관계없이 3~5등급 즉 보통 이하로 나타나, 서식공간의 제공이라는 기능적 역할은 상대적으로 낮게 나타난 것으로 분석되었다.
사고 원인에 대한 철저한 분석은 사고 재발 방지를 위한 필수적인 과정이다. 해체공사 사고의 원인을 살펴보면 작업자의 불안전한 행동, 불안전한 상태, 심리적·신체적 상태, 현장관리 원인 등 매우 다양하다. 현재 해체공사 사고통계는 지속적으로 조사·보고되고 있으나 사고 유형에 따른 보다 근본적인 원인 분류 정보가 필요하다. 본 연구에서는 하인리히의 도미노 이론을 바탕으로 해체공사 사고의 유형에 따라 사고원인(불안전한 행동, 불안전한 조건)과 휴먼에러(인적요인)를 분류하였다. 본 연구에서는 해체공사시 사고유형에 따라 사고원인을 체계적으로 분류하기 위해 QFD-FMEA(Quality Function Deployment - Failure Mode Effect Analysis) 3단계 모델을 사용하였다. 사고원인 분류 결과는 사고예방을 위한 안전지식 및 체크리스트로 활용할 수 있다.
본 연구의 목적은 정부3.0에 추진에 따라 기록관리와 정보공개 체계를 수립해야 하는 상황에 놓인 정부산하공공기관들이 설명책임 강화 요구에 신속히 대응하면서 동시에 업무효율성을 높이기 위해 '업무관리시스템'을 도입할 것을 제안하고 기능과 개발방향성을 제시하는데 있다. 최근 기록관리와 정보공개 체계를 도입하는 정부산하공공기관들 중에 전자결재 기능 위주의 전자문서시스템을 도입하고 이에 맞춰 기록물분류기준표를 개발하는 경우가 발생하고 있다. 다종다양한 업무시스템을 운영하고 있는 정부산하공공기관들이 기록관리와 정보공개에 잘 대응하기 위해서는 문서 결재 외에도 과제관리 및 통제, 의사결정 과정을 지원하는 '업무관리시스템'이 필요하다고 본다. 본 연구에서는 최근 자체 기록관리시스템을 개발하고 전사적 기능분류체계를 구축한 후 기관 맞춤형 '업무관리시스템'을 도입하고자 정보화전략계획을 수립한 A기관의 사례를 살펴보면서 정부산하공공기관의 전자기록생산시스템의 도입 방향성을 제시하고자 하였다.
영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.
대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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