• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.193-211
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• 2021

최근 K팝을 필두로 한 한류열풍과 K뷰티에 관한 관심이 높아지고 있다. 또한, 국내 뷰티 서비스 산업에 대한 인기와 영향력이 커지며 경제적, 문화적 파급효과가 지속해서 확대되고 있다. 해당 파급효과와 더불어 국내 뷰티 서비스 발전에 따른 인력 수요에 대응한 전문인력양성 필요성이 강조되고 있기도 하며 뷰티 아카데미의 실 수요자인 교육생도 점차 증가하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 뷰티 아카데미에서 제공하는 교육서비스에 있어 교육목적을 달성하기 위한 교육서비스 품질요인의 중요성과 관계몰입 간 영향 관계 및 교육서비스 성과를 살펴보는 것이다. 나아가 교육서비스 제공 활동을 비롯하여 행정지원서비스, 교육프로그램 등의 중요성을 도출하는 것이다. 하지만 뷰티 서비스 제공에 따르는 전문인력 양성을 위한 연구는 뷰티 산업의 발전속도에 비하여 부족한 편이다. 따라서 뷰티 서비스 교육이 강조되고 있는 현재 시점에서 본 연구는 국내 프랜차이즈 뷰티 아카데미의 교육생들이 교육서비스 품질을 바탕으로 하는 관계몰입과 교육서비스 성과에 간의 영향 관계를 살펴볼 것이다. 본 연구 수행을 위해 설정한 측정변수는 프로그램, 강사자질, 수강료, 외적 서비스, 서비스 공정성, 관계몰입, 신뢰수준, 교육서비스 성과이다. 해당 변수들은 설문조사를 통한 자료를 분석하여 측정하였으며 실증분석 결과 아래와 같은 내용을 도출하였다. 첫째, 뷰티 아카데미에서 제공하는 교육서비스 품질인 프로그램, 외적 서비스, 서비스 공정성, 관계몰입 그리고 신뢰수준은 관계몰입에 유의한 영향을 미쳤다. 교육프로그램의 체계성과 다양성 등 학원 측에서 제공하는 교육서비스가 수강생에게 일률적인 관계몰입을 가능케 하는 것으로 나타났다. 교육서비스 품질 자체가 수강생 입장에서 뷰티 서비스 제공에 필요한 전문지식을 학습 받고 학원과의 관계에 유기적인 역할을 하는 것이다. 둘째, 교육서비스 품질과 관계몰입에 있어 학원과 수강생 간 신뢰수준의 조절 효과가 유의하게 나타났다. 이는 학원이 제공하는 교육서비스에 대하여 수강생들의 실질적인 신뢰 관계를 통해 더욱 높은 수준의 서비스품질을 느끼게 된다는 것이다. 위와 같은 실증분석 결과를 바탕으로 본 연구가 가지는 시사점은 교육서비스 성과로 대표되는 수강생 실력과 만족도를 향상할 방안을 강구하는 것이다. 뷰티 아카데미라는 학원 입장에서 제공하는 교육서비스 품질이 교육시설이나 수강생들의 진로 선택에도 큰 영향을 미칠 것이기 때문이다. 교육 자체에 관한 일관성과 편의성, 지식 지향성 등의 특성이 종합적으로 고려되어야 할 것이며 학원의 외부환경인 외적 서비스 요인을 통한 이미지 형성으로 강력한 시장 입지를 구축해야 한다. 나아가 경쟁업체와의 차별화된 전략 제시 측면에서도 교육서비스품질요인은 수강생과의 관계몰입에 상당히 중요한 역할을 하는 것으로 알 수 있기에 수강생의 행동에 수반되는 수요를 사전적으로 파악하여 수강생 개인이 경험하는 심리적 안정감에도 관계 마케팅 역할이 중요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제7권4호
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• pp.21-32
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• 2012

현재 한국의 미용업계는 전통적인 영세 이미지를 벗고 대외적의로 외형을 키우고 있는 실정이며 그 변화와 경쟁의 속도는 심화되고 있다. 미용업의 경영 최우선의 특징은 사람을 자원으로 하고 있는 산업이므로, 인사관리는 그 무엇보다도 중요하다고 볼 수 있으며, 인사관리는 타 직종에 비해 매우 비중을 차지하고 있는 것이 현실이기 때문에 본 연구의 문제점은 여기서부터 출발한다. 또한, 미용 서비스업의 관리자 리더십이 미용종사자의 장기근속의도 즉, 조직시민행동과 이직의도에 어떠한 영향을 미치며, 리더십이 어느 정도의 이직률을 낮출 수 있는지 알아 보고자 한다. 미용 산업의 특성상 인적 자원의 의존도가 크기 때문에, 미용실 내에서 경영관리자의 역할과 임무는 매우 중요하다. 급변하는 경제 환경에도 불구하고 미용실의 원장이나 관리자는 아직도 과거의 주먹구구식 경영방식을 크게 벗어나지 못하고 있다. 조직을 운영하는 원장이나 관리자의 리더십에 대한 개념의 부재가 큰 요인으로 작용하고 있다고 해도 과언은 아니다. 고객의 니즈는 하루가 다르게 변화하고 있는데, 유능한 인적 자원의 빈번한 이직으로 고객의 신뢰도가 감소하고 양질의 서비스를 제공하기 어려워지고, 경영적 측면에서는 재교육이라는 비용이 발생함으로 경제적 손실로 이어져 경영악화를 초래하는 악순환이 반복되고 있다. 이에 본 연구에서는, 원장 또는 관리자의 리더십 유형이 미용종사자들의 장기근속의도에 어떠한 영향을 주는 가를 알아보는 것은 중요한 지침이 될 것이다. 비전 제시와 목표설정 그리고 조직시민행동 등과 같은 리더십의 새로운 인식의 변화와 경영목표에 달성을 목표로, 기존의 리더십 틀을 재구성하고, 미용업 종사자들의 이직요인들과 이직의도를 파악함으로써 미용 산업의 발전 방안을 모색해 보고자 한다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 가설1을 검증한 결과에 의하면, 미용서비스종사자의 조직시민행동 향상을 위해서는 변혁적 리더십의 하위요인별 카리스마, 개별적 고려, 지적 자극이 중요한 요인임을 알 수 있다. 가설 2는 미용서비스종사자의 이직의도의 감소를 위해서는 변혁적 리더십의 하위요인별 카리스마, 분발고취가 중요한 요인임을 알 수 있다. 가설 3은 미용서비스종사자의 조직시민행동 향상을 위해서는 거래적 리더십의 하위요인별 조건적 보상, 예외적 관리가 중요한 요인임을 알 수 있다. 가설 4는 미용서비스종사자의 이직의도의 감소를 위해서는 거래적 리더십의 하위요인별 조건적 보상이 중요한 요인임을 알 수 있다. 오늘날, 미용계의 경영환경은 업소간의 경쟁력 심화, 유능한 직원의 채용 어려움으로 인해 유망한 성장산업으로 위치한 미용이 제대로 자리매김을 못하고 있는 실정이다. 따라서 변화하지 않으면 살아남을 수 없고, 업무의 전문성이 요구되는 것만큼 인적자원의 관리는 곧 경제적 이득을 가져올 수 있으므로 이직관리에 대한 경영자의 인식전환이 절실히 요구되어지고 있다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제32권6호
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• pp.550-558
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• 2007

본 연구는 레진모형 만곡근관에서 여러 가지 엔진구동형 Ni-Ti 파일로 근관성형 후, 같은 경사도를 가진 수종의 거타퍼챠콘을 적용시 근관내 삽입깊이에 대해 비교, 분석해보고자 시행하였다. 레진 모형근관으로 J자의 근관형태가 재현된 ENDO-TRAINING BLOCK 50개를 사용하여 각각 10개씩 1) ProFile .04 taper #25, 2) ProFile .06 taper #25, 3) ProTaper F2, 4) HEROShaper .04 taper #25, 5) HEROShaper .06 taper #25 파일로 최종 근관성형 하였다. 거타퍼챠콘은 META (META Biomed, Korea), Sure-Endo(SUREDENT, Korea) 그리고 DiaDent(DiaDent Group International Inc., Canada)의 .04 및 .06 경사도의 콘을 사용하였으며 선택된 거타퍼챠콘의 직경 및 경사도를 측정하였다. ProFile과 HEROShaper로 성형한 레진블록에는사용된 Ni-Ti 파일의 경사도에 맞는 제조회사별 .04및 .06경사도의 거타퍼챠콘을 10개씩 근관에 적용하였으며, ProTaper로 성형한 레진블록에는 경사도와 무관하게 제조회사별 .04 및 .06 경사도의 거타퍼챠콘을 10개씩 적용하였다. 거타퍼챠콘을 근관내 적용한 상태에서 스캐너를 이용하여 이미지를 얻은 후 이미지 분석 프로그램을 사용하여 근첨에서 거타퍼챠콘 첨부까지의 거리를 측정하였고 다음의 결과를 얻었다. HEROShaper를 이용하여 근관성형 한 경우 ProFile 및 ProTaper보다 거타퍼챠콘의 근관내 적합성이 우수하게 나타났으며, 근관성형시 .04 taper HEROShaper로 근관성형 후에는 META 거타퍼챠콘 및 Sure-Endo 거타퍼챠콘을, .06 taper HEROShaper로 근관성형 후에는 DiaDent 거타퍼챠콘을 마스터콘으로 사용시 근관내 적합성이 우수하게 나타났다. 따라서 근관성형 후 사용한 Ni-Ti 파일과 같은 경사도를 가진 거타퍼챠콘이 근관에 알맞게 위치되는 것은 아니며 근관충전시 적절한 마스터콘의 선택이 필요함을 시사한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권1호
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• pp.5-15
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• 2001

논의 시기별 파장별 분광반사특성을 조사하기 위해, Landsat TM 밴드, RVI, 습윤도의 특성을 분산분석한 결과, 가시광선 영역의 TM 밴드 1, 2, 3의 논지역 평균 자료값은 식물색소에 의한 광흡수와 관련이 많아 군락형성이 최대인 8월 19일과 9월 1일에 가장 낮아졌다가 등숙기인 9월 중 하순에 다시 높아졌다. 중간 적외선 영역인 TM 밴드 5와 7은 수분에 민감하여, 담수상태로 수체의 영향이 컸던 5월 31일과 6월 2일의 자료값이 가장 낮았고, 군락의 최성기에서 성숙기로 접어들면서 식물체의 수분함량이 줄어들어 자료값이 점점 높아졌다. 한편, RVI는 출수ㆍ개화기인 8월 19일과 9월 1일에 가장 높았고, 습윤도는 벼의 생육초기에서 성숙기로 갈수록 계속 낮아졌다. 이앙기인 5월 31일, 출수기인 8월 19일 두시기 자료에서 수분에 민감한 TM 밴드 5, 식생의 특징이 드러나는 RVI, 또한 모든 밴드의 특성이 포함된 습윤도를 벼 재배면적 추정을 위한 정보로 이용하여, 이앙기에 담수상태이고 같은 지역이 출수기에 무성한 식생의 특징을 보이는 곳을 벼 재배지역으로 정하여 벼 재배면적 지도를 작성하였다. 벼 재배면적은 7291.19ha 추정되었고, 지형도를 이용한 100지점의 정확도 검증 결과 92%로 나타났다. 1991년 5월 31일과 8월 19일 두 시기의 Landsat TM 밴드 3, 4, 5, RVI 및 습윤도를 각각 유효밴드로 선정하여 중첩한 총 10개의 밴드를 가진 화상을 생성하여 기존의 분류법에 이용하였다. 최대우도법에 의한 감독분류 결과 벼 재배면적은 9100.98 ha였다. Error matrix에 의한 분류정확도는 97.2%로 나타났고, 지형도를 이용한 정확도는 95%로 나타났다. 분류항목수를 15개와 20개로 한 ISODATA법에 의한 비교사 분류결과 벼 재배면적이 각각 6663.60ha와 5704.56 ha로 추정되었고, 지형도에 의한 분류정확도는 각각 87%와 82%로 나타났다. 통계연보를 기준자료로 하여 분류방법간 비교를 위하여 당진군 우강면에 대하여 벼 재배면적 비교를 한 바 감독분류에 의해 2522.97ha로 가장 크게 추정되었고, 다음이 규칙기반분류와 분류항목수를 20으로 한 무감독분류법으로 각각 1567.31 ha와 1865.61 ha로 추정되었다. 분류항목수를 15로 한 무감독분류에 의한 벼 재배면적이 1638.72 ha로 가장 작게 추정되었다. 이때, 통계연보 자료상의 우강면의 논면적(2242.69ha)에 가장 가깝게 추정된 결과는 규칙기반분류이었다. 벼 재배지역은 추정방법에 관계없이 이앙기와 출수기, 두 시기의 자료를 이용한 경우 다소 차이는 있으나 정확하게 구분되었다. 위성의 분광반사 특성을 이용한 규칙기반분류는 매우 쉽고, 재현성이 있으며, 넓은 지역에 대한 신속한 작업이 가능하다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권39호
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• pp.261-295
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• 2015

90년대 말에 등장한 사이버가수는 잠시 등장했다가 사라져 버렸고 2000년대 들어 몇 번의 시도는 있었지만 유의미한 성공사례를 보여주지 못하고 있다. 사이버가수는 대중음악계에서 아이돌 육성시스템의 등장과 IT산업의 기술발달에 힘입어 탄생하게 되었고 '아담'에서 시작해 보컬로이드 '시유'까지 개발되게 된다. 만화나 게임에 등장하는 일반적인 디지털캐릭터와 차별화되는 사이버가수는 음악을 매개로 하는 우상화의 대상이 될 수 있고 다수의 팬덤을 형성하는 특징을 가지고 있다. 따라서 실패를 거듭하고, 유행이 흘러간 컨텐츠로 간주될 수 있겠으나 보컬로이드 같은 새로운 매체를 활용해 지속적인 창작 시도를 하고 있어 진정한 사이버가수 탄생에 대한 기대가 존재한다고 볼 수 있다. 초창기 사이버가수는 인간의 외형만 닮아가려는 노력으로 진행되다가 사이아트와 시유에서 인간의 기능들을 닮아가는 것으로 진화되어 왔다. 본 논문은 과거 등장했다가 사라진 사이버가수가 단순히 실패사례로 끝나지 않고 나름의 인공생명체로 진화하려는 과정 속에서 기술을 발전시키고 기계이미지를 바라보는 대중의 인식변화를 조금씩 이끌었다는 점에서 의미 있는 시도였다고 본다. 더불어 그 진화의 방향성은 인간의 기능을 기계적으로 하나씩 획득하면서 인간과 상호 재미와 감정을 교류하면서 자신만의 외형과 기능을 갖춘 인공생명체로 진화하려는 모습을 갖추고 있다. 이런 논리를 뒷받침하기 위해 브루스 매즐리시의 인간과 기계의 공진화에 대한 연구를 참고했고 90년대 후반부터 등장했던 8개의 사이버가수들의 기획 및 디자인적인 캐릭터성과 가수로써 중요하게 평가되는 목소리(보컬)에 대한 발달과정을 브루스가 연구한 관점에서 사이버가수의 진화과정으로 분석했다. 기계는 인간과 함께 공진화하면서 진화해오고 있다. 사이버가수도 인간의 이데아적 욕망과 죽음에 대한 공포의 양가적 대상으로 인식되고 있지만 새로운 인공생명체가 되려는 개발노력은 지속되고 있다. 따라서 새로운 사이버생명체라면 시유 같은 스타일이 될 가능성이 높다. 왜냐하면 만화적 형태나 기계음 목소리가 인간이 실재 욕망하는 기표의 형태는 아닐 수 있으나 현시대의 대중이 원하는 욕망과 기술적 발달이 교차되는 지점에서 탄생할 수 있는 기표의 형태이기 때문이다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.109-123
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• 2012

기존 학습 시스템에서는 선수 지식이 없는 학생에게 너무 어려운 내용을 제공해서 실제로 학생에게 도움이 되지 않는 경우도 있고, 이미 해당 내용을 알고 있는 학생에게 같은 내용의 콘텐츠를 반복 제공해서 학생에게 도움이 되지 않는 경우도 있다. 이러한 현상을 해결하는 방법으로 논문에서는 학생들에게 가장 적절한 난이도의 강의 콘텐츠를 전달하는 방법이 제안되었다. 난이도는 상대적인 개념이라서 어떠한 학생 집단에게는 A라는 콘텐츠가 B라는 콘텐츠보다 쉬울 수 있고, 어떠한 학생 집단에게는 B라는 콘텐츠가 A라는 콘텐츠보다 쉬울 수 있으므로 정확하게 측정하는 것은 쉽지 않지만 논문에서는 이러한 부분을 고려해서 학생들에게 적절한 강의 콘텐츠를 전달하는 방법이 제안되었다. 논문 제안 시스템에서 전체 강의 콘텐츠는 여러 개의 강의 모듈로 나눠진다. 학생은 강의를 수강하기 전 패턴인식 문항이라고 하는 선수 테스트 문항을 풀고, 시스템은 채점 결과에 따라서 여러 개의 강의 모듈들 중 해당 학생에게 가장 적절한 강의 콘텐츠를 선택해서 제공한다. 시스템이 학생에게 전달할 강의 모듈을 선택하는데 있어서 학생의 패턴인식 문항 답안과 강의 모듈들의 난이도가 반영된다. 강의 모듈들의 난이도는 패턴인식 문항을 풀었던 모든 학생들의 답안 채점 결과가 반영되므로 학생의 답안 채점이 진행될 때마다 따라 계속 변경된다. 논문 제안 시스템은 이렇게 학생들의 답안을 이용해서 해당 학생 집단의 상대적인 지식을 파악하고 각 강의 모듈들의 난이도를 지정한다. 논문에서 제안된 방법은 전체적인 강의 콘텐츠의 순서가 강의 진행에 상관이 없는 경우에만 개선 효과가 적용된다. 1단원의 내용을 알아야 2단원의 내용을 배울 수 있는 형식의 강의 콘텐츠에서는 논문의 제안 방법이 적용되지 않는다. 논문에서는 강의 순서가 중요하지 않은 과목들 중에서 영어 문법 강의를 바탕으로 제안 방법이 설명되었다. 제안된 내용이 학습 환경에 적절하게 적용 된다면 기초 지식이 충분하지 않은 학생은 기초 지식을 충분하게 배워서 보다 어려운 내용의 콘텐츠를 배울 기반을 마련하게 될 것이고, 해당 단원의 내용을 이미 알고 있는 학생은 알고 있는 내용을 다시 배우지 않는 방법으로 시간을 절약해서 보다 다양한 콘텐츠를 학습하게 되는 등 많은 개선 효과가 제공될 것이다.

• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.76-82
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• 2017

전신 뼈 스캔은 핵의학에서 가장 많은 비중을 차지하는 검사 중 하나이다. 기본적으로 전면상과 후면상을 동시에 획득하는데, 때때로 전면상과 후면상만으로는 병소를 분간하기 어려울 때가 있다. 이러한 경우 SPECT/CT나 추가 정적 영상을 통한 병소의 정확한 위치 확인이 중요하며, 추가 촬영 여부에 대한 최초 판단은 주로 방사선사에 의해 이루어진다. 이에 본원에서는 방사선사의 업무 능력 함양을 위한 다양한 개선활동이 이루어져 왔고, 본 연구에서는 방사선사의 교육 및 표준화된 업무 프로세스 적용이 전신 뼈 스캔 오류 감소에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 새로운 프로세스 적용을 위해 몇 가지 시스템이 순차적으로 도입되었다. 첫 번째는 의국 교육 및 테스트의 시행, 두 번째는 추가 촬영이 예상되는 환자를 분류하여 촬영 전에 방사선사가 미리 확인할 수 있는 사전 여과 시스템 도입, 마지막으로 판독의가 방사선사에게 직접 촬영 영상에 대해 피드백 할 수 있는 NMQA라는 커뮤니케이션 시스템을 적용하였다. 결과 확인을 위해 2014년 1월부터 2016년 12월까지 서울아산병원 핵의학과를 내원한 전신 뼈 스캔 환자를 대상으로 조사하였다. 조사 기간 동안 전체 전신 뼈 스캔 대비 NMQA가 전송된 검사 건수를 백분율로 산출하였다. 연간 발생량은 2014년 141건, 2015년 88건, 2016년 86건으로 집계되었고 NMQA 발생률은 2014년 0.88%, 2015년 0.53%, 2016년 0.45%로 감소하였다. 새로운 프로세스가 적용된 2014년 이후 NMQA 발생률이 감소하는 경향을 보였다. 다만 통계적으로 유용성을 확인하기까지는 데이터가 부족하여 향후에도 지속적인 데이터 축적이 필요할 것으로 생각한다. 본 연구를 통해 전신 뼈 스캔 영상 질 향상을 위해 표준화된 업무와 교육의 필요성을 확인하였고 향후에도 지속적인 연구와 관심으로 업데이트가 필요하다고 사료된다.

• 동양고전연구
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• 제49호
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• pp.161-185
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• 2012

본고는 조선 중기 사대부 여성 윤씨부인의 일생을 서포(西浦) 김만중(金萬重)의 "선비정경부인행장(先?貞敬夫人行狀)"을 주 자료로 하여 재구하여, 아들에 의해 형상화된 사대부 여성의 여사(女師)적 이미지를 고찰하였다. 윤씨 부인의 삶은 한 마디로 여사적(女師的) 삶이라고 규정할 수 있다. 그녀는 당대 최고 명문가인 해평 윤문의 외동 딸로 태어나 할머니인 정혜옹주에게 엄격한 훈육을 받고 강한 의지력과 절제력을 지닌 사려 깊은 여성으로 성장하였다. 이후 조선 최고의 예학 집안인 광산 김문으로 출가하지만 병자호란이라는 미증유의 국난에 남편 김익겸이 순절하여, 윤씨부인은 남편, 아버지의 자리를 대신하여 가문의 여사가 되었다. 집안의 정신적 지도자, 여사로 윤씨부인은 손녀 딸 인경왕후를 덕망을 갖춘 왕가의 여인으로 훈육하였다. 그녀는 손자, 조카들의 교육에도 열과 성을 다하였는데, 그 결과 두 아들과 손자가 대제학에 오르는 가문의 번성을 이루게 된다. 만년에 연이은 정변으로 가문에 위기가 닥쳤을 때도 윤씨부인은 집안의 여사로서 중심을 잡고 법도를 준수하여 가문의 앞날을 기약하였다. 손자와 종손들에게 학업에 힘쓸 것을 당부하였고, 며느리, 손부들에게는 근검한 집안의 법도를 지킬 것을 유언으로 남겼다. 보통 사람으로는 감당하기 어려웠던 고난과 좌절을 강인한 의지로 극복해 낸 윤씨부인의 삶은 가부장 제도에 순종한 여성의 수동적 선택으로 평가하는 것은 온당하지 않다. 그녀는 아름다운 자질을 지니고 태어난 현명한 여성으로 자신에게 주어진 운명의 길을 능동적으로 걸어간 것이다. 윤씨부인은 고난과 궁핍을 두려워하지 않고 극복하며 다른 사람의 본보기가 되는 삶에 진정한 가치를 둔 진정한 스승, 여사(女師)였던 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1463-1478
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• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.