• 직업교육연구
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• 제37권2호
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• pp.77-99
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• 2018

이 연구의 목적은 이공계 현직자가 인식하는 인문계 대졸자의 이공계 직업으로 취업 가능성을 탐색하고, 이에 대한 직업 특성의 관련성을 파악하는 데 있었다. 이를 위하여 '맞춤형 취업지원을 위한 직업지표 연구(2017)'에서 이공계 현직자 2,600명이 응답한 데이터를 활용하여 기초통계분석, 상관분석, 위계적 다중회귀분석을 실시하였다. 주요연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 인문계 대졸자의 이공계 직업으로 취업 가능성은 정보통신 및 제조 가공 분야의 일부 직업을 제외하고는 낮은 수준이었다. 둘째, 인문계 대졸자의 이공계 직업으로 취업 가능성에 영향을 미치는 직업의 특성은 입직 시 학력의 중요성이 낮고, 전공의 중요성이 낮고, 자격증의 중요성이 낮고, 직업훈련의 중요성은 높으며, 경력단절 이후 복귀가 용이하고, 양성평등 수준이 높으며, 근무 환경이 쾌적하고, 고용 유지도가 높으며, 자영업으로 수행하기에 적합하고, 일자리 수가 증가 등의 모습을 보이는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과를 토대로 인문계 대졸자의 취업을 지원하기 위한 직업적인 측면의 방안으로 세부 직업 분야와 특성을 감안한 정책 설계 접근, 인문계 전공자의 강점을 살릴 수 있는 세부 직업의 발굴과 융합 직업의 개발 등을 제언하였다. 이 때 이 연구에서 밝힌 인문계 대졸자의 이공계 직업으로의 취업 가능성과 직업 특성 요인들의 관련성에 대한 정보가 유용하게 활용 될 수 있을 것이다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권3호
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• pp.1155-1178
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• 2018

미래의 자동차는 친환경 자율주행이 가능한 이동형 생활공간으로 진화하고 있다. 차량내 각종 정보를 전기적으로 처리, 제어하고 명령하는 역할이 필수적으로 작용하며 자율주행, 친환경 자동차와 같은 미래 자동차는 차량용 반도체가 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 차량용 반도체 산업 육성을 위해서는 기술 트렌드를 파악하고 요구사항을 반영한 기술과 품질을 사전에 확보해야, 산업 경쟁력을 갖추고 기술혁신을 이룰 수 있다. 하지만, 현재까지 기술 트렌드의 체계적인 분석이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 특허분석과 토픽모델을 활용하여 차량용 반도체 기술 추세를 분석하였고, 전기차, 운전보조, 디지털 제조와 같은 주요기술을 확인하였다. 기술 트렌드는 정부규제, 시장니즈, 기술융합 등에 따라 요소기술, 기술특성 등이 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 차량용 반도체 산업의 R&D 정책수립과 산업계의 기술전략 수립을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 기술의 세부 요소기술 분류와 트렌드 분석결과를 제공하여 향후 세부적인 연구개발 방향과 특허전략 수립에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.21-29
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• 2018

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제53권6호
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• pp.648-662
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• 2020

국내 나트륨 평균 섭취량은 2017년 3,477 mg으로 2010년 4,876 mg 대비 71.3% 수준으로 감소하였다. 나트륨 섭취량 감소 추이에서 생산 및 조리 주체별 구분에 따른 기여도에서는 산업체에서 생산된 식품과 가정에서 조리한 식품으로부터의 나트륨 섭취량 감소 비율이 단체급식과 외식업체에서 조리하여 제공하는 식품으로부터의 나트륨 섭취량 감소 비율보다 컸다. 식품군과 음식군으로부터 나트륨에 가장 많이 기여하는 요인은 생산 및 조리 주체별로 다르게 나타났는데, 산업체 생산에서는 김치류에서, 가정과 단체급식에서는 조리한 국/탕/찌개/전골류에서, 외식업체에서는 조리한 면/만두류였고, 나트륨 기여도가 가장 높았던 이들 식품 및 음식들은 연도에 따른 나트륨 섭취량 감소 폭도 가장 큰 것으로 나타났다. 특히 가정에서 조리한 국/탕/찌개/전골류와 면/만두류의 나트륨 함량 감소 폭은 외식업체 및 단체급식에서 조리한 음식보다 더 큰 것으로 나타났다. 나트륨 섭취량에 주로 기여하는 주요 식품군과 음식군의 종류는 연도가 증가함에 따라 나트륨 급원 식품이 특정 식품 위주에서 다양한 식품으로 확대되는 경향을 보여, 향후 나트륨 저감 대상 품목에 대한 다양한 접근이 요구됨을 시시하였다. 국내 나트륨 섭취에 기여하는 식품은 가공식품을 완제품 형태로 섭취하는 것 외에도 조리 단계에서 식재료로 다양하게 사용하는 비율이 높으므로 본 연구에서 제안한 생산 및 조리 주체별로 식품군 또는 음식군을 분류하여 나트륨 섭취 주요 급원 및 감소 요인을 파악한 결과는 저염 식품의 개발 및 생산, 저염 섭취와 관련된 식생활 교육 등과 같은 분야의 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다. 향후 식문화를 고려한 다양한 식품 분류체계 방법을 마련하여 나트륨 섭취량 분석 및 저감 전략 수립에 활용하는 것이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제36권3호
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• pp.257-263
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• 2021

식품별 알레르기 유발물질 표시사항을 모니터링하기 위해 돼지고기, 우유 등 14개의 종 특이 프라이머를 이용한 유전자 검출법(PCR)을 실시하였다. 초등학교 근처 문구점과 수입과자판매점을 대상으로 알레르기 유발물질에 대한 표시사항이 없는 과자, 캔디류, 초콜릿류 등 60건에 대한 검사를 진행하였으며 그 중 30건에서 우유, 밀, 달걀, 토마토, 아몬드, 땅콩이 검출되었다. 특히 수입제품에서는 알레르기 유발물질을 표시하지 않았거나 한글 표시가 없는 경우도 확인되었으며, 표시 항목 이외의 물질이 검출되는 등 표시 사항이 미흡한 제품들이 다수 확인되었다. 소비자들이 안심하고 제품을 구매할 수 있도록 알레르기 유발물질 표시 사항에 대해 국내 제조가공업체와 수입관련 업체의 계도 및 감시 등 관련 기관 간의 긴밀한 협조 체계가 유지되어야 할 것이다.

• 박물관보존과학
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• 제24권
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• pp.17-36
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• 2020

본 연구는 2018년 고창 무장현 관아와 읍성에서 발굴된 비격진천뢰 11점의 보존처리 과정과, 컴퓨터단층촬영(CT)과 감마선(γ-ray)투과조사·금속 조직 분석을 통한 제작기법을 수록하였다. 보존처리는 2019년 국립진주박물관에서 진행한 특별전 '비격진천뢰'(07.16.~08.25.) 전시를 위한 1차 보존처리 과정인 이물질제거와 강화처리를 진행 하였고, 이 과정에서 비격진천뢰 뚜껑(개철, 蓋鐵)을 최초로 확인 할 수 있었다. 제작기법의 경우 11점의 CT와 γ-ray촬영 결과 본체 내부에 많은 기공과 측면에 형틀받침쇠(chaplet, 型持)가 사용되었음을 확인하였으며, 기벽의 두께는 위아래에 비해 측면이 비교적 얇게 설계되었다. 또한 아래 부분 중앙에 쇳물주입구 흔적이 관찰되어 본체를 뒤집은 상태에서 쇳물이 주입되었음을 확인하였다. 금속 조직 분석은 본체 2점과 뚜껑 1점의 분석을 실시하였다. 분석 결과 본체는 시멘타이트(cementite)조직과 펄라이트(pearlite)조직이 관찰되어 주조로 만들어졌고, 뚜껑은 페라이트(ferrite) 조직에 일부 펄라이트가 끼어있으며 비금속 개재물이 일직선으로 관찰되어 단조로 만들었다는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.141-148
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• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.165-176
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• 2020

최근 개인의 생체 데이터를 수집·활용하여 적시에 효과적인 예방과 치료를 제공하는 맞춤형 의료 및 서비스가 가능하며, 사용자의 헬스케어에 활용되고 있다. 실시간 건강관리 서비스로 개발하여 스마트폰, PC 태블릿 등을 활용하여 각 개인에게 정보를 제공·수집된 데이터를 통해 경보하고 관리자에게 분석 데이터 및 결과를 알려서 양방향 커뮤니케이션을 지원하며, 이에 따른 건강관리를 구성할 수 있는 시점에 직면하고 있다. 본 연구에서는 생체신호를 통한 헬스케어 디바이스와 실시간 건강관리 시스템을 포함하는 스마트 웨어러블 헬스케어 기술 동향을 분석하여 현재 시점에서의 기술개발 특허 출원에 대비하고자 한다. 스마트 웨어러블 헬스케어 기술 관련 특허는 연구개발 집중도가 비교적 높은 것으로 조사되었다. 분석 구간 전반에 걸쳐 한국은 실시간 헬스케어 시스템에 대한 특허 활동에 집중하고 있으며, 미국 및 유럽은 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스에 대한 특허 활동을, 일본은 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스 및 시스템 전반에 걸쳐 특허 활동을 활발하게 하는 것으로 나타났다. 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스와 실시간 건강관리 시스템에 대한 특허는 최근 한국에서 시장을 주도하고 있으며, 해당 기술에 대한 특허 및 시장을 확보하고 있는 것으로 나타남에 따라 스마트 웨어러블 헬스케어 기술은 시장진입 장벽이 높은 분야로 판단된다. 향후 기술을 상업화시킬 계획이 있다면 제품의 형상, 제조방법 및 기타 관련 기술 시스템에 대한 특허권을 획득하여 특허 포트폴리오를 구축하는 것이 중요하다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.43-51
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• 2023

온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.

• 박물관보존과학
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• 제29권
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• pp.153-162
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• 2023

소조상은 흙을 이용해 형상을 새기거나 빚어서 만든 것으로 특히 백제의 소조상은 주로 사찰과 관련된 유적에서 확인되고 있어, 백제의 불교미술을 연구하는 데 중요한 정보를 제공한다. 백제 소조상과 관련한 연구는 출토 위치에 따른 백제 사찰의 성격과 소조상의 역할, 지역별·형태적 특징 비교를 통한 제작 기법 연구 등이 주를 이루고 있다. 특히 소조상의 제작 기법에 관한 연구는 육안 관찰에 의한 경우가 대부분으로 보다 상세한 제작 기법과 사용 재료 등을 파악하기 위해서는 정밀한 과학적 분석이 필요하다. 본 연구에서는 부여 능산리사지에서 출토된 소조보살상을 대상으로 컴퓨터 단층촬영을 진행하고, 소조상의 제작 기법과 재료적 특징을 살펴보았다. 그 결과, 소조보살상은 얇은 나뭇가지 또는 갈대류 여러 개를 지푸라기 등으로 묶어 원통형으로 만든 심을 사용하여 제작하였음을 알 수 있었다. 또한 수비 과정을 거친 매우 고운 태토를 사용하였고, 태토의 내부에는 태토 간의 접착성을 높이고 수축 과정에서의 균열과 갈라짐을 방지하는 초본류가 존재했었던 흔적을 확인할 수 있었다. 한편, 입자가 고운 태토는 소조상의 내부와 외부의 밀도가 다르게 관찰되었는데, 이를 통해 소조보살상은 원통형의 심을 중심으로 태토를 접합하여 형태를 만들고 그 위에 다시 태토를 덧바른 다음, 세부 형태와 문양을 제작하였음을 알 수 있었다.