• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.19-31
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• 2022

우리나라 도시숲은 「도시숲 등의 조성 및 관리에 관한 법률」에 의거하여 자연공원을 제외한 모든 산림과 수목으로 정의되고 있으나, 일반적인 인식으로서의 도시 내 존재하는 숲의 개념과는 이질성이 있다. 본 연구에서는 도시숲을 "도시 내에 존재하는 산림과 수목"으로 규정하였으며, 도시의 경계를 설정하기 위한 시나리오를 제안하고 그에 따른 도시숲의 면적 변화를 모의하였다. 법률상 도시지역의 정의, WHO에서 제안한 주거지로부터 도시숲에 접근 가능한 거리(300m), 산림유역을 고려한 네 가지 시나리오를 설정하여 각 시나리오에 따라 도시숲의 양적 분포를 분석하였다. 첫 번째로 "용도지역상 도시지역"의 최외곽 경계와 연접하는 산림유역까지를 도시숲 경계로 규정한 경우, 도시숲 면적은 약 183만ha, 1인당 도시숲 면적은 약 386㎡로 분석되었다. 두 번째로 "용도지역상 도시지역"의 최외곽 경계로부터 300m 이내까지 도시로 규정하고 해당 경계와 연접한 산림유역 내에 존재하는 숲을 도시숲으로 규정한 경우, 도시숲 면적은 약 192만ha, 1인당 도시숲 면적은 약 405㎡로 분석되었다. 세 번째로 "행정구역 상 읍·동 지역"내 "용도지역상 도시지역"의 최외곽 경계와 연접하는 산림유역까지를 도시숲 경계로 규정한 경우, 도시숲 면적은 약 108만ha, 1인당 도시숲 면적은 약 230㎡로 분석되었다. 네 번째로 "행정구역 상 읍·동 지역" 내 "용도지역상 도시지역"의 최외곽으로부터 300m 경계와 연접하는 산림유역까지를 도시로 규정한 경우, 도시숲 면적은 약 120만ha, 1인당 도시숲 면적은 약 256㎡로 분석되었다. 이렇듯 도시의 정의에 따라 도시숲의 면적이 다양하게 추정될 수 있기 때문에, 국가통계를 집계하기 위해서는 도시에 대한 정의가 먼저 정립되어야 하고, 그에 따라 현실적·과학적 분석에 근거하여 도시숲의 면적이 산출되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.191-204
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• 2015

국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.51-60
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• 2014

본 연구는 광주 전남지역 ICT 의료시설 기반에서 종사자를 대상으로 소방안전 지식과 대처방법 인식수준의 정도를 파악하고 차이를 조사하여 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처방법 교육 매뉴얼의 기초자료를 제공하기 위하여 수행 되었다. 자료는 SPSS Win 14.0을 사용하여 분석하였다. 연구결과 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 지식은 10점 만점에 7.06점, 소방 대처방법 인식수준은 11점 만점에 6.61점이었다. ICT 의료시설 기반에서 종사자의 일반적 특성과 소방안전 대처방법 인식수준을 분석한 결과 성별(t=4.12, p<.001, 연령(${\chi}^2$=17.24, p<.001), 근무경력(${\chi}^2$=22.76, p<.001), 소방안전교육 경험 유무(t=6.10, p<.001), 소방안전에 대한 본인의 주관적 지식정도(${\chi}^2$=53.83, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 대처를 증진하기 위해서는 강의 중심의 지식 전달 교육을 지양하고, 자기 주도적 학습, 개인별 맞춤학습, 협동 학습을 강조하는 다양한 콘텐츠 개발을 통한 실무 체험 중심의 소방안전 교육, 시뮬레이션을 이용한 환자분류체계별 배치와 광역 화재감지를 위한 적외선 레이저 연기검출, 다중포인트 통신 프로토콜에 의한 디지털 화재 방지 모니터링 시스템, 영상기반 화재검출, 화재감지를 위한 로봇 설계 및 테이터 처리등의 다학문적인 접근을 통한 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처에 관한 교육 매뉴얼의 개발이 필요하다고 사료된다.

• 원예과학기술지
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• 제28권4호
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• pp.529-534
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• 2010

수박($Citrullus$ $lanatus$ L.)의 시듦증은 생리장해라고 알려져 있다. 품질 및 수량을 저하시키고 큰 경제적 손실을 가져오는 이 증상은 주로 한국의 수박 주산지인 의령이나 함안 지역에서 기온이 높아지는 3월 중순 이후부터 시작하며 해에 따라 발생 양상이 차이가 있다. 수박 생리장해에 대한 많은 연구가 수행되고 있으나 시듦증의 발생 기작에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 시듦증 발생 기작을 해명하기 위하여 강제환기 처리를 하였으며 경남 의령군 용덕면에서 2009년 1월-5월까지 수행하였다. 관행처리에 비해 강제환기 처리는 시설내 기온, 엽온 및 근권부의 온도를 각각 약 4.5, 5, $3^{\circ}C$정도 낮게 유지시켰고 포차도 낮게 유지시켰다. 전 생육기간 동안 관행 및 강제환기 처리 모두에서 과실 생육속도가 최대를 보이는 시기가 두 차례 관찰되었고 관행에서 그 속도와 시기가 더 빠른 것으로 관찰되었고, 첫 번째 최대기는 착과 후 12일에(350g/일), 그 두 번째는 착과 후 24일에(350g/일) 관찰되었다. 시듦증은 착과 후 22일에 관행처리 에서만 발생하기 시작하였다. 강제환기 처리에서 과실 생육최대기는 관행처리에서 보다 4일 늦게 관찰되었다(350g/일). 동시에 식물체 생육속도도 강제환기가 관행처리 보다 낮은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 강제환기가 전 생육기간 동안 엽온 및 포차를 낮게 유지함으로써 식물체 및 과실의 생육속도를 조절했다는 것을 보여준다. 따라서 강제환기가 건전한 생육을 유도하고 식물체의 증산을 조절함으로써 엽과 과실간 수분경합을 줄여 시듦증을 방지시킨다는 가설을 제시한다. 금후 직접적이고 정밀한 실험을 통해 강제환기효과에 대한 식물체내의 수분균형의 연구가 기대 된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.312-321
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• 2003

본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권3호
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• pp.270-285
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• 2016

2015년 9월 UN 개발정상회의에서 Post 2015 개발의제로 '지속가능개발목표(SDGs)'가 채택됨에 따라 '지속가능성'을 문화유산과 연계한 다양한 의견과 토의가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 굳이 SDGs를 내세우지 않아도 문화유산 보존 자체가 문화유산이 가지는 자국 문화의 독자성, 특성, 다양성 등을 영구히 유지한다는 지속가능성을 바탕으로 하고 있다. 이런 관점에서 정책이나 이론적 접근이 아닌 실제적인 문화유산 ODA 사업을 파악할 필요가 있을 것이다. 본고에서는 아시아 문화유산 ODA와 관련한 국내외 현황을 살펴보고 이를 토대로 문제점과 향후의 방향성, 과제에 대해 언급하였다. 먼저 ODA 사업이 시작된 배경이나 개념을 알아보고, 동남아시아의 대표적인 문화유산 ODA 수행국가인 일본과 중국의 사업 내용을 알아보았다. 한국의 문화유산 ODA는 라오스, 캄보디아 유적 복원을 중심으로 비교적 최근에 시작되어 아직 규모나 내용면에서 미비한 수준이다. 문화유산 ODA의 발전을 위한 과제로 다음 몇 가지 사항을 제안하고자 한다. 첫째로 아시아 문화유산의 지속가능성을 위한 ODA 사업의 장기 마스터플랜 설정이 필요할 것이다. 둘째로 여러 국가를 대상으로 하는 나열식의 단기간 사업 대신 장기적 관점에서의 선택과 집중이 필요할 것이다. 이미 잘 알려진 사업이 아닌 한국만이 할 수 있는 한국형 문화유산 ODA 모델이 필요하다. 다음으로 지속가능성과의 연계인데, 문화유산 보존은 결국 현지 관광 활성화와 같은 경제 활성화의 원동력이 되면서 현지인에게 그 혜택이 주어져야 한다. 이를 위한 가장 좋은 대안으로 현지전문가 양성을 위한 교육과 역량 강화를 제안한다. 자국의 문화유산은 자국 문화의 고유한 독자성과 특성이 반영된 산물로 자국민에 의한 복원이 최상이다. 이런 점에서 국립문화재연구소에서 실시하고 있는 ACPCS 사업은 한국 고유의 특화된 프로그램으로 역할을 담당할 것이다. 마지막으로 문화유산 ODA의 컨트롤 타워 역할을 수행할 수 있는 체계 구축이 필요하다. 정보공유와 협력체계 구축, 중복사업 방지 등을 위한 것으로, 일본의 '문화유산 국제협력 컨소시엄'은 참고할 수 있는 사례가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.