• 한국안광학회지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.25-30
• /
• 2008

목적: 본 논문에서는 의료기사 인력수급의 기초 자료로 사용되고 있는 오영호 연구원의 "의료기사인력수급에 관한 보고서"의 문제점을 분석하였으며 안경사 인력수급과 관리제도의 개선방안에 대하여 연구하였다. 방법: 이 보고서에 내재된 의료기사의 인력 수급과 공급 정책, 미래 안경사 수에 대한 잘못된 추계, 제한된 자료(취업률, 은퇴율, 사망률)에 의한 부정확한 예측, 미래 수요와 공급에 대한 추산에 대한 오류를 분석하였다. 결과: 안경광학과의 입학정원 산정시 정원 외 입학자 수를 배제하고 추산하여 18% 정도의 오차를 보였으며, 졸업률을 62.6%(전문대학과 산업대학 각각 78.9%와 85.98%), 취업률을 65.8%(2002년부터 2007년까지 평균 취업률 73.96%), 은퇴율을 사회복지사와 동일하게 2.3%(약사 은퇴율 1.3%)로 적용하여 객관적인 자료와 큰 차이를 보였다. 또 적절한 인구대 안경사의 비 산정에 있어서는 연령층의 의료기관 사용비율을 사용하여 안경착용자 1,280명당 안경사 1인을 제시하였으나 독일(4,706명), 미국(1,789명), 한국(1,825명당 1인)의 적용 기준과 크게 다른 수치를 적용하였다. 그리고 공급추계에서 낮은 취업률을 적용하고 현 상태를 유지하는 것이 좋다고 하면서 미취업자를 활용하자는 주장은 공급추계에 이중적 가중효과를 갖도록 하는 결과를 야기하였다. 결론: 안경사의 인력수급과 관련된 문제를 해결하기 위해서는 인원 추계 시 정확한 자료와 최적의 적용 모델을 탐색해야 하며, 적절한 인구 대 안경사 비의 산정에 독일과 같이 직무영역이 유사한 나라의 사례와 직무만족도에 대한 연구 결과를 연계하여 결정해야 한다. 안경사 공급 및 수요 추계는 통합된 연구결과가 도출된 후에 형평성이 확보된 정책을 실행해야 한다. 따라서 정부와 관련단체는 정확한 조사를 선행하고 장기적이고 체계적인 정책을 수립하고, 인력수급을 담당하는 상설기구를 만들어야 한다.

• 유통과학연구
• /
• 제9권3호
• /
• pp.15-23
• /
• 2011

본 연구는 교육서비스 관련 상품 판매 요인이 교육서비스 만족에 미치는 영향을 파악하고, 이러한 만족이 재등록과 구전효과에 미치는 영향에 관하여 분석하였다. 입시학원에 수강 중인 학생들과 학부모들을 대상으로 실증분석 한 결과 교육서비스 관련 상품판매요인인 교육프로그램과 강사요인에 관한 가설들은 지지되었다. 그러나 물리적환경과 수강료가 교육서비스 만족에 미치는 영향에 대한 가설은 기각되었다. 또한 교육서비스 만족은 재등록과 구전효과에 미치는 영향에 관한 가설은 지지되었다. 이상의 연구결과를 종합해볼 때 교육서비스 만족에 미치는 영향에 있어 교육프로그램과 강사요인이 중요한 역할을 하며 물리적 환경과 수강료는 교육서비스 만족에 있어 중요한 요인이 아니다라는 결론이 도출되었다. 또한 교육서비스 만족은 재등록과 긍정적인 구전형성에 긍정적인 영향을 미친다는 결론이 도출되었다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제15D권2호
• /
• pp.223-234
• /
• 2008

최근 웹 서비스 분야는 기업내외의 효율적인 통합 환경을 제공해 주면서 웹 서비스의 도입을 원하는 업체가 증가하고 있다. 또한 웹 서비스가 발전하면서 새로운 비즈니스 모델이 등장하고, 웹 서비스로 인해 국내 기업 환경 및 e-비즈니스 환경이 변화하고 있다. 유사한 기능을 제공하는 웹 서비스가 증가함에 따라 사용자의 요구에 가장 적합한 서비스를 찾는 방법이 더욱 중요시 되고 있다. 많은 유사한 웹 서비스들 가운데 하나를 선택해야 할 때, 서비스 사용자는 일반적으로 웹 서비스의 품질 정보를 필요로 하게 된다. 그러나 웹 서비스의 광고 QoS 정보는 항상 신뢰성이 있지는 않다는 문제점이 있다. 서비스 제공자가 더 많은 사용자들을 끌어들이기 위해 부정확한 QoS 정보를 게시하거나, 게시된 QoS 정보가 오래 되었을 수도 있다. 따라서 현재의 사용자들이 웹 서비스로부터 받는 QoS를 평가하고 이러한 평가를 공유하는 중개자의 존재는 새로운 사용자들에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 서비스 사용자의 입장에서 사용자가 원하는 최적의 품질을 제공하는 서비스를 찾도록 도와주는 에이전트 기반 품질 브로커 아키텍처를 제안한다. 동적으로 웹 서비스를 선정하는 아키텍처를 사용자에 제공함으로서 사용자의 품질 요구 변경 문제를 해결할 수 있다. 즉 사용자는 품질 브로커 서버에 연결된 UDDI 브라우저를 통해 최적의 품질 척도를 제공하는 서비스를 검색할 수 있다. 또한 각 서비스의 품질척도 값 결정에는 사용자 개입이 최대한 배제된다. 기존 선정 아키텍처에서는 사용자의 주관적 서비스 등급 선정으로 객관적 평가가 어려웠으나, 에이전트가 사용자 위치에서 모니터링 한 바인딩 정보를 통한 품질 척도 값 결정으로 객관성을 확보할 수 있다. 즉, 제공자들이 제공하지 못하는 서비스의 QoS 정보를 사용자측 에이전트들의 피드백으로 인한 QoS 정보 공유로 해결하고자 한다.

• 환경영향평가
• /
• 제28권5호
• /
• pp.427-439
• /
• 2019

현재 국내 환경영향평가의 자연환경생태분야는 정량적 평가가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 개발계획에 따른 생태계서비스의 정량적 평가를 위해 부산 에코델타시티 개발사업을 대상으로 사업 전과 후에 대해 평가하였다. 기후변화 적응의 일환인 탄소고정량 변화량 측정과 생물다양성 지표인 서식처질에 대해 InVEST 모델을 활용하여 중첩평가를 하였고, 토지이용계획에 따른 3개의 대안을 비교하였다. 연구결과 2000년의 탄소고정량은 216,674.48 Mg of C, 2015년에는 203,474.25 Mg of C로 약 6.1% 감소된 것으로 도출되었으며, 2030년에는 2015년 대비 약 40%가 감소하여 120,490.84 Mg of C로 예측되었다. 3개의 대안평가에서 대안 3이 6,811.31 Mg of C로 탄소고정량이 가장 보존되는 대안으로 도출되었다. 그리고 서식처 평가결과 또한 시간흐름에 따라 감소되는 경향을 보였다. 연구지역의 2000년의 서식처 질은 0.57, 2015년에는 0.35, 그리고 2030년에는 0.21로 도출되었다. 그리고 대안 3이 0.21의 값으로 대안들 중 서식처 질이 가장 높은 방안으로 판단된다. 결과적으로 본 연구는 토지이용변화에 따른 생태계 정량화 값을 통해 개발계획자들과 지역주민의 의사결정과정에 도움을 줄 수 있는 방법론으로 사료된다. 환경영향평가 항목 중 토지이용계획, 온실가스, 자연환경자산 항목에 활용이 가능하며, 또한, 환경변화에 따른 생태계서비스의 수치화와 예측으로 정책적인 자료로 활용이 가능하다. 추후 보다 세밀한 분석과 기초자료의 접근가능성 부분이 보충된다면, 환경영향평가에서 생태계서비스 평가기법에 적용성이 높아질 것으로 사료된다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제42권6호
• /
• pp.507-517
• /
• 2018

부산항 '컨'터미널 운영문제점을 요약하면, 부산항 '컨'터미널 운영에 글로벌 선사의 미참여로 인한 환적화물 감소우려가 가장 높고 국적선사의 자가터미널 미확보로 인한 국적선사 경쟁력 약화우려, 금융투자자의 '컨'터미널 운영으로 인한 항만운영과 투자 미비로 인한 운영상 문제점 발생 그리고 다수 '컨'터미널 운영사로 인한 타부두 이송비용(ITT) 추가 발생과 비효율적인 선석활용문제가 높게 인식되고 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위한 부산항 '컨'터미널 재구성방안으로, 환적물동량 증대에는 글로벌 선사의 참여가 가장 영향력있는 방안으로 인식되고 그 다음으로 국적선사 자가 '컨'터미널 확보로 나타나고 있다. 항만효율성 제고효과에는 '컨'터미널 통합이 가장 영향력있는 방안이고 그 다음으로 글로벌 선사 참여방안과 BPA 단일운영체제방안으로 인식하고 있다. 국적선사 서비스 경쟁력 제고효과에는 국적선사 자가 '컨'터미널 확보방안이 가장 영향력있는 방안이고 그 다음으로 역시 글로벌 선사의 터미널 운영에 참여 방안으로 나타나고 있다. 항만공공성 제고효과에는 BPA 단일운영체제방안이 가장 영향력있는 방안이고 그 다음으로 글로벌 선사 참여방안으로 인식하고 있어 부산항 경쟁력 제고와 공공성 확보를 위해서는 글로벌 선사의 항만 참여를 정책적으로 고려할 필요가 있다. 글로벌 선사의 참여방안과 터미널 통합방안 그리고 BPA 단일 운영체제방안은 부산항 강점요인간의 상호작용효과로 환적화물 증대 매우 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타나고 있으며, 항만효율성 제고에는 터미널 통합방안과 강점요인 간에 상호작용효과가 긍정적인 영향을 미치고 있다. 따라서, 부산항의 강점을 최대한도로 활용하여 환적화물을 증대시키기 위해서는 '컨'터미널 운영에 글로벌 선사를 참여시키고 선석활용을 극대화하기 위해서는 터미널을 통합하며 BPA 단일운영체제방안이 터미널 관리에 효율적인 것으로 시사하고 있다.

• 한국초지조사료학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.114-120
• /
• 2019

본 연구는 근적외선분광법을 이용한 조사료품질 검사의 현장 이용성을 확대하기 위하여 기존 사일리지 중심의 근적외선 DB에 저 수분 함량의 근적외선 DB를 추가하여 저 수분 조사료의 품질평가 가능성을 검토하고 통합된 동계사료작물 단일의 근적외선 검량식을 개발하기 위하여 전국에서 동계사료작물 조사료 2454점을 수집하였다. 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 동계사료작물 초종별로 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 초종별 동계사료작물의 수분함량 예측에 대한 검량식 작성 결과는 검량식 작성시 표준오차(SEC)와 상호검증표준오차(SECV)는 이탈리안 라이그라스가 각각 1.16%($R^2=0.99$)와 1.27%($R^2=0.99$)로 가장 우수한 예측능력을 보였으며 통합된 동계사료작물은 1.53%($R^2=0.99$)와 1.59%($R^2=0.99$)로 매우 양호한 예측능력을 나타냈다. ADF와 NDF함량 평가를 위해 개발된 검량식의 초종별 상호검증(SECV) 결과는 청보리가 각각 1.47%($R^2=0.75$)와 2.07%($R^2=0.52$)로 가장 낮게 나타났다. 조단백질 함량은 청보리(SECV=0.64%, $R^2=0.61$)를 제외하고는 모든 초종에서 양호한 예측능력을 보였으며 특히 통합된 동계사료작물(SECV=0.61%, $R^2=0.93$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다. 조회분 함량 평가에 대한 검량식 검증결과는 청보리(SECV=0.75%, $R^2=0.61$)와 호밀(SECV=0.81%, $R^2=0.68$)이 다소 낮은 예측 정확성을 나타냈으며 통합된 동계사료작물(SECV=0.45%, $R^2=0.90$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다.

• 기록학연구
• /
• 제50호
• /
• pp.273-309
• /
• 2016

서울시는 다른 기관과 달리 기능분류시스템 구축과 업무관리시스템 도입 사이에 3년의 시간차가 발생하여 기능분류체계의 현행관리가 되지 못했고, 이것은 기록관리기준표를 수립하지 못하는 문제로 이어졌다. 2012년 9월 서울시는 기록관리와 정보공개를 전담하는 정보공개정책과의 신설을 통해 기능분류시스템과 기록관리기준표의 운영부서를 통합하였다. 이를 계기로 2013~2014년 2년에 걸쳐 'BRM 및 기록관리기준표 정비사업(이하 BRM 정비사업)'을 추진하게 되었다. 본 연구는 서울시 사례를 중심으로 BRM 정비를 통한 기록관리기준표 개선사례를 소개하고자 한다. 서울시 BRM 정비사업은 업무담당자의 부담과 업무관리시스템의 운영공백을 최소화하기 위한 정비방법론을 수립하였다. 업무관리시스템 도입 후 분류체계를 정비하는 선례가 없는 상황에서 관련부서와의 긴밀한 협의를 통해 독자적인 절차를 개발하고 정비결과를 시스템에 탑재하였다. 또한 BRM 정비사업을 성공적으로 수행하고 향후 안정적인 운영을 위해 BRM 부서관리자를 대상으로 정비 전 후 2차례에 걸쳐 교육을 진행하였고, 정비사업 기간 동안 뉴스레터를 배포하여 전 직원들의 적극적인 참여를 유도하고 기록관리 인식을 높이기 위해 노력하였다. 뿐만 아니라 정비성과를 유지하고 향후 BRM의 체계적인 관리를 위해 기록관리시스템에 단위과제 현황기능 개발, 업무관리시스템에 과제관리 기능 보완, BRM 목적별 분류체계를 서울시 정보소통광장의 서비스에 적용하는 등 여러 개선사항을 마련하였다. 본 연구가 새롭게 BRM을 도입하려는 기관 또는 분류체계 정비사업을 준비하는 기관에서 시행착오를 줄이는데 참고사례가 될 수 있기를 바란다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제55권1호
• /
• pp.21-35
• /
• 2022

본 연구 결과, 식품군별 대표식품과 1인 1회 분량이 설정되었으며 생애주기별, 성별 1일 에너지필요추정량에 따른 식품군별 섭취횟수를 계산하여 제시한 권장식사패턴 및 이를 활용한 권장식사구성안 12종이 제시되었다. 지속적으로 증가하고 있는 유지·당류 섭취량의 감소를 위한 인지를 높이기 위해 1인 1회분량과 식품구성자전거에 유지·당류 식품군을 포함하였다. 자료 분석과 일반인 및 전문가 대상 설문조사를 실시하여 2020 KDRIs 기반 생애주기별 영양문제 범주화 및 대국민 메시지에 기반한 사용자 맞춤형 웹기반 영양 콘텐츠 개발 및 홍보를 위한 근거를 마련하였다. 이를 근거로 일반국민과 청소년 대상 카드뉴스 2종, 새로운 2020 식품구성자전거와 권장식사패턴을 홍보하기 위한 카드뉴스 2종과 5개 언어 (한국어, 영어, 일본어, 베트남어, 중국어) 포스터가 제작되었다. 또한 영양교육주제의 우선순위 선정 후 단계별 교육프로그램 설계 후 교육목표에 따른 교수학습안과 교수자료, 평가도구 등이 개발되었다. 이와 같은 자료는 모두 보건복지부와 한국영양학회 누리집을 통해 배포되었으니 다양한 분야에서 다각적인 측면에서 활용되기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1505-1514
• /
• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권9호
• /
• pp.191-203
• /
• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.