이 내러티브 연구는 KAIST부설 한국과학영재학교의 체육교사가 실행했던 체육평가의 경험을 기술하고 그 과정에서 탐색되는 교육적 의미들을 해석하는데 목적이 있다. 연구 참여자는 결정적 사례표집법에 의해서 선정된 두 체육교사이다. 자료수집은 연구 참여자의 공식적 인터뷰를 중심으로 연구자의 필드노트, 비공식적 인터뷰, 각 종 회의록, 학생의 강의평가, 연구자와 연구참여자의 이메일 등을 통해 이루어졌다. 자료의 분석은 귀납적인 범주화 과정을 거쳤으며 연구의 진실성을 확보하기 위해 다각화된 자료의 통합, 동료 연구자에 의한 조언과 지적, 연구텍스트에 대한 연구 참여자의 지속적인 확인과정을 거쳤다. 연구참여자들은 KAIST부설 한국과학영재학교의 체육평가를 실행하면서 간소화된 평가에 따른 체육수업의 질적 발전, 평가결과 정리에 따른 잡무로부터의 해방, 체육에 대한 학생들의 인식개선, 과도한 경쟁이 없는 안전한 수업의 실현, Pass/Fail 평가의 전이가능성 확인과 같은 평가의 효과성을 경험함과 동시에 체육평가의 타당도와 신뢰도 확보에 대한 고민, 체육수업을 하찮게 생각하는 학생의 등장, Fail을 부여할 수 없는 현실과 같은 평가의 한계를 경험하였다. 이러한 두 체육교사의 체육평가 경험은 좋은 체육수업과의 조우, 체육수업 비평으로의 초대, 학생이 주도하는 학교체육문화의 시작이라는 3가지 교육적 의미로 해석되었다.
최근 스마트건설 확대 기조에 따라 건설 데이터 활용의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 건설 사업정보와 유지관리 정보는 웹에 분산되어 있고, IFC를 통한 기존의 BIM 정보 교환 및 연계 방식은 BIM 데이터와 웹 자원과의 연결이 불가하다. 본 연구는 항만 유지관리 분야에서 BIM 데이터와 이종데이터의 통합적 활용방안을 모색하기 위해 링크드데이터(Linked Data, 이하 LD) 기술을 활용하여 BIM 기반 항만 시설물의 데이터 통합체계를 구축하였다. 이에 BIM 기반 항만 유지관리 온톨로지를 설계하고 BIM 시범사업인 부산 신항 2-1단계 3부두 시설의 BIM 및 사업·유지관리 정보를 대상으로 LD를 구축하였다. 또한, 발행된 LD를 활용하여 시설물 검색 및 통계, SPARQL Endpoint 기능 등 서비스 프로토타입을 구현하였다. 본 연구에서 제시하는 LD 기반 정보 통합체계는 기존 정보체계를 개방된 체계로 전환하고, BIM과 유지관리 데이터를 표준 형식의 웹 리소스로 구축하여 정보의 재활용성을 향상시킬 것으로 기대된다.
전통적인 오프라인 중심의 상거래 방식은 온라인과 모바일 기술의 발전으로 인해 크게 변화하고 있으며, 이러한 변화는 구매 패턴에 관한 소비자 행동의 변화를 동반했다. 온라인 쇼핑의 성장에도 불구하고 몽골에는 여전히 '가공식품'과 같은 특정 제품군에서는 전통적인 오프라인 매장을 더욱 선호하고 있다. 이러한 온라인과 오프라인 채널의 공존과 기능 변화에 대응하기 위해서는 기존 채널에 대한 성과를 면밀히 분석해야 한다. 특히, 채널의 역할 전환 혹은 통합과 같은 새로운 전략을 수립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 몽골 유통 시장을 중심으로 오프라인 매장에 대한 매출, 이익, 판매량과 같은 성과 지표를 기준으로 군집분석을 실시하였으며, 각 군집의 특징을 주변환경과 비교하여 주요 특징을 발견하였다. 주요 군집에 속한 오프라인 매장의 성과 향상을 위해 온-오프라인 채널 간의 풀필먼트 허브 매장, 고객의 매장 체류 시간을 늘리기 위한 체험 매장, 그리고 매장 특성에 따라 서로 보완하여 트래픽을 증가시킬 수 있는 비관련 채널 간의 합병 등 세 가지 전략을 제안하였다. 이를 통해, 기존 유통 채널의 다변화와 함께 고객 경험 향상 및 수익성 개선을 달성할 수 있을 것이다.
외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.
본 연구는 온라인 리뷰를 이용하여 고객 만족도를 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. LDA 주제 모델링과 결합된 RFE-SHAP 기능 선택 방법을 활용하여 고객 만족도에 큰 영향을 미치는 주요 기능을 식별하여 예측 분석을 개선했다. 먼저 Random Forest 알고리즘의 경우, 초기 28개 입력변수에서 14개의 변수를 최적 하위 집합으로 추출했다. 제안된 방법에서 Random Forest 모델의 성과는 84%로 확인 되었으며 변수가 많은 모델에서 흔히 발생하는 과적합을 방지하였다. 또한 품질, 착용감, 내구성 등과 같은 리뷰의 특정 요소들이 패션 산업 내에서 소비자 만족도를 증진시키는 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 예측 결과를 설명할 때 선택한 각 기능이 고객 만족도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 자세한 설명을 제공하고 고객이 가장 중요하게 생각하는 측면에 대한 세부적인 보기를 제공한다. 본 연구의 공헌도는 다음과 같다. 첫째, 전자상거래 분석 분야 내에서 예측 모델링을 강화하고 특성 중심적인 접근법을 소개함으로써 방법론을 개선하였다. 이는 고객 만족도 예측의 정확도를 높일 뿐만 아니라 예측 모델에서의 변수 선택에 대한 새로운 접근을 제시한다. 둘째, 특히 의류 부문에서 전자상거래 플랫폼에 구체적인 통찰력을 제공한다. 품질, 사이즈, 내구성 등 고객 리뷰의 어떤 부분이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는지 강조함으로써, 기업들이 제품과 서비스를 맞춤화 할 수 있는 전략적 방향을 제시한다. 이러한 목표 지향적인 개선은 고객의 쇼핑 경험을 개선하고, 만족도를 향상시키면서 충성도를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.
최근 해상풍력산업이 활성화되면서 기존 화력 발전소 규모의 400MW 급 발전단지들이 개발되고 있다. 재생에너지는 에너지원에 따라 간헐성이 큰 특성이 있고, 최신 재생에너지 발전설비들은 제어기능을 갖는 인버터 기술로 구성되는 특징이 있다. 이러한 재생에너지원의 계통연계 확대에 따라 전력계통 접속을 위한 그리드코드도 점점 구체화되고 있고, 이에 따라 관련 검토도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 그리드 코드 준수를 위해 여러 해상풍력 발전단지들을 통합하여 공동접속설비로 접속하는 경우, 최적 무효전력 보상용량 선정 방법에 대해 제안한다. 그리드 코드의 요구조건을 기반으로, 전북 서남해 400MW 풍력발전단지의 무효전력 보상과 과도안정도를 분석한다. 이 분석은 PSS/E를 사용하여 각 터빈 배치안과 케이블 데이터로 발전단지 DB를 구축하고, 내·외부망 케이블의 충전전류에 의한 무효전력과 연계점에서 무효전력 보상용량을 산출한다. 또한 전력계통 DB에 연계해서 정적, 동적 안정도를 고찰한다.
최근 연구는 역삼투압(RO), 나노여과(NF) 및 전기투석(ED)과 같은 막 공정에서 고급 용량성 탈이온화(CDI) 및 막 변형(MCDI)을 포함하는 광범위한 담수화 및 수처리 방법을 탐구합니다. 비교 분석은 저염도 시나리오에서 ED의 비용 효율성을 보여주는 반면 하이브리드 시스템(NF-MCDI, RO-NF-MCDI)은 향상된 염 제거 및 에너지 효율성을 보여줍니다. 새로운 이온 분리 방법(NF-CDI, NF-FCDI)은 향상된 효율성과 에너지 절감을 제공합니다. 이러한 연구는 또한 다양한 산업에 특정한 복잡한 폐수를 처리하는 데 있어 이러한 방법의 효율성을 강조합니다. 환경 영향 평가는 시스템 선택의 지속 가능성의 필요성을 강조합니다. 또한 마이크로 제작된 센서를 멤브레인에 통합하면 실시간 모니터링이 가능하여 기술 개발이 진전됩니다. 이러한 연구는 새로운 담수화 및 수처리 기술의 다양성과 가능성을 강조합니다. 이는 효율성 향상, 에너지 사용 최소화, 산업별 문제 해결 및 기존 방법 한계를 능가하는 혁신을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 다양한 응용 분야에서 효율성 향상, 환경 영향 최소화 및 적응성 보장에 초점을 맞춘 지속적인 발전으로 지속 가능한 수처리의 미래는 밝습니다.
시간 및 주파수 영역에서 각각 학습한 모델 간에 성능 차이가 발생할 경우, 앙상블을 수행하더라도 개별 모델 간의 성능 불균형으로 인하여 앙상블의 성능이 오히려 저하되는 현상을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 논문은 시간 영역과 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 이들을 융합한 단계적 학습 방법을 통해 파이프라인 누출 감지의 정확성을 높이기 위한 누출판별 기법을 제안한다. 이 방법은 두 단계의 학습 과정으로 이루어지며, 먼저, 단계 1에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 독립적으로 모델 학습을 수행하여 도메인별로 주어진 데이터로부터 중요한 특징들을 효과적으로 추출하도록 하였다. 단계 2에서는 사전학습 완료된 각 모델로부터 해당 분류기를 제거한 후, 두 도메인의 특징들을 서로 융합하고 새로운 분류기를 추가하여 재학습을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 전이학습 기반 특징융합 기법은 시간 및 주파수 영역에서 추출된 특징들을 융합하여 모델 학습을 수행함으로써, 두 영역의 특징이 상호 보완적으로 작용하여 모델이 다양한 정보를 활용함으로 인해 99.88%의 높은 정확도를 달성하여 파이프 누수 감지에 있어 우수한 성능을 입증하였다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
계층화분석과정(analytic hierarchy process, AHP)는 쌍대비교를 이용하여, 사람들의 판단기준을 객관적인 수치로 변환해준다. 그런데 너무 많은 쌍대비교를 필요로 한다는 점이 문제이다. 본 연구의 목적은 표준 AHP보다 간편하면서도, 결과물은 유사하게 나오는 새로운 방식의 의사결정지원시스템을 만드는 것이다. 기존 연구들은 복잡한 쌍대비교 과정을 감소시키기 위하여 과정 분리(process separation) 방식을 가장 많이 사용하였다. 본 연구가 채택한 과정 분리 방법은 "분리와 혼합 방식"이다. 즉, 1)판단기준을 평가할 때는 정규 AHP 과정을 사용하고, 2)대안을 비교평가 할 때는 다속성효용모형(multi-attributive utility technique, MAUT)을 적용한다. 이 Hybrid 모형의 과정 감축효과를 이론적으로 도출하기 위하여 정보입력 횟수를 계산하는 산식을 만들었다. 그런 다음, 이 AHP-MAUT Hybrid 모형을 실제 분석 사례인 경기도 주민들이 분당-강남역 간 통근할 때 어떤 교통수단들을 선택하는지 분석하는 사례에 적용하였다. 그 결과 Hybrid 모형을 적용할 때 계산과정이 AHP 모형을 사용했을 때와 비교하여 42.03% 감소하였다. 그리고 Hybrid model을 적용한 주민들의 선택 결과와 표준 AHP를 이용한 주민들의 선택 결과를 서로 비교하였다. 혼동모형에서 도출한 두 모형 간의 선택 일치도(CA)는 82.1%로서, 상당한 정도로 일관성이 있다 할 수 있을 정도였다. 결론적으로 본 연구가 목적하는 바는 AHP보다 간단하고, 편리하면서도 동등하게 효과적인 의사결정지원시스템을 개발하는 것인데, AHP-MAUT Hybrid 모형이 그 목적에 부합하였다. 이런 결과에 힘입어 Hybrid 모형의 적용사례가 증가한다면, 그것이 표준 AHP의 대안 중 하나로 고려될 수 있다는 점이 본 연구의 기여이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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