본 논문에서는 인간의 시각인지 형태와 유사한 결과를 갖는 Saliency map의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 학습한 다중 특징을 기반으로 개선된 saliency map 방법을 제안한다. 기존의 Saliency map 생성에서 색상 기반의 돌출 영역 추정 시 발생하는 역 선택이나 부분손실 등의 부정확한 결과가 나오는 것을 보완하기 위해 제안하는 방법은 학습 기반의 다중 특징 데이터를 생성하였다. 원 영상에서의 색상 패턴과 특이성을 갖는 영역의 구별과정을 거쳐 영상에서 고려될 특성들을 분석하고, LAB 색 공간 기반의 색상 분석을 이용한 유사 돌출 영역 정의와 특이성 영역의 조합으로 학습 데이터를 구성한다. 구성된 학습 데이터와 주파수, 색상, 초점정보 등의 low level feature로 구한 돌출 정보를 결합한 뒤 최종 saliency map을 구하기 위해 재구성 과정을 거쳐 부정확한 saliency 영역을 최소화하도록 하였다. 실험을 위해 Ground truth 이미지를 각 실험 결과와 비교하여 precision-recall 및 F-Measure 값을 구한 결과 기존 알고리즘에 비해 7%, 29%의 향상된 결과를 나타내었다.
본 연구는 중년여성의 스트레스 대체와 가족응집력이 행복감과의 관계와 미치는 영향에 대하여 분석하고자하였다. 연구대상은 K시와 Y시에 거주하는 40세에서 60세 이하의 중년여성 322명을 대상으로 실시하였다. 분석방법은 SPSS 18.0과 통계프로그램을 이용하여, 빈도분석, 신뢰도분석, 위계적 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 연령은 40세 49세가 59.3%, 기혼이 82.7%(267명), 학력은 고졸 이하가 63.2%(204명), 종교는 77.6%(250명)로 높게 나타났다. 둘째, 스트레스 대처, 가족응집력, 행복감 순으로 나타났다. 셋째, 스트레스 대처, 가족 응집력 및 행복감의 관계는 모두 정(+)의 관계로 나타났다. 넷째, 중년여성의 행복감에 가족응집력은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 반면 스트레스 대처가 가장 큰 영향력을 미치는 것으로 설명량은 28.2% 나타났다. 본 연구의 시사점은 중년여성의 행복한 삶의 질 함양을 위한 사회복지실천에 기초자료가 될 것으로 사료된다.
이 연구는 경제상황 변화와 인구통계학적 구조변화 등으로 인하여 국내 취업시장이 불안하게 인식되고 있는 가운데 항공산업 발전을 배경으로 항공사 취업을 목표로 하는 대학생을 대상으로 항공사 승무원 이미지가 항공사 취업결정에 미치는 관계를 분석하였다. 연구목적을 달성하기 위하여 설문조사를 실시하였고, 342부의 설문지를 바탕으로 SPSS 20.0을 이용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과 항공사 승무원 이미지가 항공사 취업결정에 미치는 영향은 부분채택 되었다. 세부적으로는 항공사 승무원 이미지 중 고객지향성과 패션성이 항공사 취업결정의 호감성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 직업전문성과 외향성은 신뢰성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 항공사 승무원 이미지 중 직업전문성, 패션성, 외향성 등은 장래성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 연구결과를 바탕으로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 유형성은 서비스에서 필수적인 요인이지만 승무원을 준비하는 대학생은 취업결정에 앞서 직업으로서의 승무원에 대한 인식이 필요하다. 둘째, 항공사 취업준비생은 풍부한 상식, 항공관련 정보력, 기내 식음료 정보 등의 지식을 기반으로 한 직업전문성을 고려한 접근이 필요하다. 셋째, 인적서비스가 강조되는 승무원은 밝은 표정, 고객을 배려하는 인성, 친근한 미소, 상냥한 말씨, 승객과의 친화력, 탁월한 기내서비스 능력 등 고객지향성 요인의 중요성인식과 자질 준비가 필요하다. 이 연구는 취업 준비생이 인식하는 항공사 승무원 이미지와 취업결정에 대한 세부적 인과관계 연구한데 의의가 있으며, 준비생은 직업전문성과 아울러 외향성, 패션성 등과 같은 유형적 요인가 취업결정에 영향을 미쳤다.
세계 각국이 항공테러에 대한 심각성과 우려를 공동으로 인식하고 차단에 적극 노력을 기울이고 있지만, 세계적으로 항공테러는 점점 증가하는 추세에 있다. 공항보안의 핵심은 승객과 휴대 및 위탁수하물, 화물이 검색장비를 통과하는 지점에서 이루어지는 결과에 따라 승패가 달려 있다. 공항에서 인적 및 물적 검색이 효과적으로 이루어지기 위해서는 현대화된 검색장비와 전문화된 보안요원의 확보, 그리고 이를 감독하는 공항보안감독관이 필수적이다. 본 연구에서는 공항보안감독관의 개인태도가 검색장비 운영요인에 미치는 영향을 규명 하기위한 설문조사를 하였다. 연구결과 첫째, 공항보안감독관의 직무관이 검색장비 운영요인의 전문성, 만족도, 신뢰성 및 교육훈련에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 국가관은 검색장비 운영요소에 모두 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 근무환경은 교육훈련에 유의미한 영향을 미치고 이직의도에는 부의 인과관계가 있어 근무환경이 좋으면 이직이 낮아지는 것으로 나타났다. 셋째, 직무스트레스는 이직의도에 높은 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나, 현재 공항보안감독관이 열악한 환경에서 근무하고 있음을 알 수 있다. 따라서 공항보안감독관은 공항을 각종 테러 등 위해로부터 방호하기 위해서는 항공보안 각종 규정과 절차서 및 운영기준 등을 준수하고, 국가와 국민의 생명을 지킨다는 긍지와 자부심과 함께 인식전환이 필요하며, 올바른 처우개선을 위한 종합대책이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 보안엑스포 참관객의 인지된 서비스 품질과 참관 후 행동의 관계를 규명하여 보안엑스포의 발전과 경호 보안 산업의 발전에 기초적인 자료를 제공함과 동시에 매년 개최되는 보안엑스포 기획자 및 참여하는 기업에게 참관 행동을 파악하여 보안엑스포의 활성화에 실증적 자료를 제공하는데 연구의 목적이 있다. 연구의 대상의 표집은 일산킨텍스에서 2014년 3월 12일~14일 3일간 개최한 '세계보안엑스포2014'의 참관객을 모집단으로 선정하였으며, 표본추출은 편의표집(convenience sampling)을 이용하여 320부의 설문지를 연구대상을 분석에 이용하였다. 조사도구는 서비스 품질과 참관 후 행동을 국내 외 선행연구를 재구성하여 사용하였으며, 자료 처리는 SPSS 18.0을 이용하여 유의 수준은 (.05)에서 신뢰도 분석, 요인분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 실시하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 보안엑스포 참관객의 서비스 품질과 참관 후 행동 하위 요인 간의 관계가 모두 정(+)의 상관을 보이고 있어 각 요인간 관계의 방향이 일치하였다. 둘째, 보안엑스포 참관객의 서비스 품질과 참관 후 행동 간의 관계를 분석한 결과 지각된 환경, 제품, 인적서비스는 구전활동에 영향을 미친다. 셋째, 보안엑스포 참관객의 서비스 품질과 참관 후 행동 간의 관계를 분석한 결과 지각된 환경, 제품, 비용은 재 참관에 영향을 미친다.
사물통신(M2M)은 사람의 개입이나 간섭 없이도 2개 이상의 단말 간에 통신을 가능하게 하는 기술이다. M2M 통신은 환경 모니터링, 헬스 케어 등과 같은 다양한 유즈케이스에 적용될 수 있다. 대부분의 유즈케이스에서 M2M은 관심 있는 환경으로부터 데이터를 수집하기 위해서 센서 노드를 활용하며 데이터는 다른 기기(즉, 게이트웨이, 싱크 노드)를 거쳐 M2M 응용으로 전송된다. 어떤 유즈케이스에서는 M2M 단말들이 서비스의 신뢰성을 향상시키기 위해서 센서 데이터를 저장하고 처리할 수 있도록 설계되어진다. 게이트웨이와 싱크노드 또한 센서 노드들로부터 수집된 데이터를 저장 및 처리할 수 있다. 이러한 형태의 접근방법은 학계 및 산업계 모두에 매우 도전적으로 받아들여지고 있다. 이러한 접근방법의 성능을 개선하기 위해 본 논문에서는 M2M 단말과 게이트웨이를 위한 공통 서비스 보안 플랫폼(CSSP)를 제안한다. CSSP 플랫폼은 단말과 게이트웨이를 보다 정확하고 효율적으로 만들기 위한 솔루션을 제공한다. 게다가, 통신 프로토콜간의 비교 및 선정된 메트릭스에 따른 프로토콜들의 성능 분석을 제시한다.
본 연구는 에너지 환경 분야 연구자의 셀프리더십이 자기효능감, 직무만족 및 직무성과 간의 관계를 규명하기 위하여 연구가설들을 수립하고 실증분석을 추진하였다. 실증분석을 위한 자료는 약 3주 동안 회수된 200건의 설문지 중 에너지, 환경 분야 연구자 165명의 설문결과를 추출하여 사용하였다. SPSS 22.0 통계 프로그램을 통해 신뢰도, 빈도, 기술통계, 상관분석, 다중회귀분석, Sobel-test 등을 실시하였다. 연구자의 셀프리더십은 자기효능감과 직무만족, 직무성과에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치며, 연구자의 자기효능감은 직무만족과 직무성과에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 자기효능감과 직무만족은 셀프리더십, 자기효능감과 직무성과간의 관계를 매개하는 것으로 확인되었다. 그러므로 연구자의 직무성과 제고를 위해서는 우선적으로 셀프리더십과 자기효능감 제고를 위한 소속 기관의 인적자원관리 제도 마련과 교육 활성화가 필요하다. 또한 연구자가 직무에 대한 즐거움, 만족감, 신뢰 등을 충족시킬 수 있도록 적절한 보상체계 마련이 필요하다. 특히 자기효능감은 직무성과에 대해 매우 중요한 영향 인자이므로 연구자의 자기효능감 강화를 위한 기관 차원의 전략마련이 요구된다.
무기체계 획득이후 안정된 운영유지의 책임이 있는 전략적 수준의 군수사의 관점에서 무기체계의 획득과 운영유지 분리에 따른 RISK를 제한적으로 해소하기 위한 방안을 연구하였다. 체계개발 단계에서 검증되지 않는 창정비개발계획안은 체계개발 종료 후 비용분석 등의 별도 검증을 위한 추가적인 인력 및 비용이 수반되고 더 나아가 군의 신뢰가 저하될 RISK를 가지고 있다. 이에 체계개발 단계에서 창정비개발계획안을 연구개발기관이 작성하여 입증 및 확증시험을 통해 검증되어져야 한다. 둘째, 체계개발 단계에서 창정비개발계획안이 작성될 수 있도록 연구개발주관기관의 투입되는 자원이 반영 및 정산될 수 있는 제도적 보완이 필요하다. 셋째, 선행연구 단계에서 창정비 방안에 대한 사업분석과 비용분석을 수행할 수 있어야 한다. 넷째, 소요 및 소요결정 문서에 창정비 개념과 창정비요소를 개발할 수 있는 근거를 반영하여야 한다. 다섯째, 소량의 전력지수가 높은 무기체계는 방위사업법 시행령 제28조 3항과 4항을 실현하기 위해 무기체계 획득단계별 구체화 될 있도록 사업관리를 수행하여야 하겠다.
딥러닝은 인간의 학습 및 인지능력을 닮은 인공지능을 실현하기 위해 여러 분야에서 활용하고 있으며, 높은 사양의 컴퓨팅 파워가 요구되고 연산 시간이 많이 소요되는 복잡한 구조의 인공신경망에 의한 딥러닝은 컴퓨터 사양이 향상됨에 따라 성능이 개선된 다양한 딥러닝 모델이 개발되고 있다. 본 논문의 주요 목적은 영상의 딥러닝을 위한 합성곱 신경망 중에서 최근에 FAIR (Facebook AI Research)에서 개발한 Mask R-CNN을 이용하여 항공영상에서 건물을 탐지하고 성능을 평가하는 것이다. Mask R-CNN은 영역기반의 합성곱 신경망으로서 픽셀 정확도까지 객체를 의미적으로 분할하기 위한 딥러닝 모델로서 성능이 가장 우수한 것으로 평가받고 있다. 딥러닝 모델의 성능은 신경망 구조뿐 아니라 학습 능력에 의해 결정된다. 이를 위해 본 논문에서는 모델의 학습에 이용한 영상에 다양한 변화를 주어 학습 능력을 분석하였으며, 딥러닝의 궁극적 목표인 범용화의 가능성을 평가하였다. 향후 연구방안으로는 영상에만 의존하지 않고 다양한 공간정보 데이터를 복합적으로 딥러닝 모델의 학습에 이용하여 딥러닝의 신뢰성과 범용화가 향상될 것으로 판단된다.
자율주행자동차의 안전에 대한 중요성이 강조되면서 안전성 및 신뢰성 향상을 위한 개발 검증 지침인 ISO-26262의 적용과 자율주행자동차의 안전성 검증에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 미국자동차공학회 기준 Level 3 이상의 자율주행자동차는 운전자 대신 주변 환경을 감지하고 판단한다. 따라서 자율주행 기능에 이상이 생기거나 오작동 발생 시 안전에 심각한 영향을 미칠 수 있으므로 자율주행자동차는 고장 및 오작동에 대비하여 안전개념을 적용하고 이를 검증해야 한다. 본 연구에서는 ISO-26262 Part3 프로세스와 시스템 이론적 프로세스 분석 방법론인 STPA를 활용하여 자율주행자동차의 안전성 평가 및 검증을 위한 오류 주입 시나리오를 연구하고 시뮬레이션 기반의 오류 주입 테스트를 통해 안전개념 설계를 위한 안전조치 시간을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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