이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
We conclude the following with air pollution data measured from city measurement net administered and managed in Gwangju for the last 7 years from January in 2001 to December in 2007. In addition, some major statistics governed by Gwangju city and data administered by Gwangju as national official statistics obtained by estimating the amount of national air pollutant emission from National Institute of Environmental Research were used. The results are as follows ; 1. The distribution by main managements of air emission factory is the following ; Gwangju City Hall(67.8%) > Gwangsan District Office(13.6%) > Buk District Office(9.8%) > Seo District Office(5.5%) > Nam District Office(3.0%) > Dong District Office(0.3%) and the distribution by districts of air emission factory ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(22.4%) > Seo District(21.8%) > Nam District(14.9%) > Dong District(8.1%). That by types(Year 2004~2007 average) is also following ; Type 5(45.2%) > Type 4(40.7%) > Type 3(8.6%) > Type 2(3.2%) > Type 1(2.2%) and the most of them are small size of factory, Type 4 and 5. 2. The distribution by districts of the number of car registrations is the following ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(22.4%) > Seo District(21.8%) > Nam District(14.9%) > Dong District(8.1%) and the distribution by use of car fuel in 2001 ; Gasoline(56.3%) > Diesel(30.3%) > LPG(13.4%) > etc.(0.2%). In 2007, there was no ranking change ; Gasoline(47.8%) > Diesel(35.6%) > LPG(16.2%) >etc.(0.4%). The number of gasoline cars increased slightly, but that of diesel and LPG cars increased remarkably. 3. The distribution by items of the amount of air pollutant emission in Gwangju is the following; CO(36.7%) > NOx(32.7%) > VOC(26.7%) > SOx(2.3%) > PM-10(1.5%). The amount of CO and NOx, which are generally generated from cars, is very large percentage among them. 4. The distribution by mean of air pollutant emission(SOx, NOx, CO, VOC, PM-10) of each county for 5 years(2001~2005) is the following ; Buk District(31.0%) > Gwangsan District(28.2%) > Seo District(20.4%) > Nam District(12.5%) > Dong District(7.9%). The amount of air pollutant emission in Buk District, which has the most population, car registrations, and air pollutant emission businesses, was the highest. On the other hand, that of air pollutant emission in Dong District, which has the least population, car registrations, and air pollutant emission businesses, was the least. 5. The average rates of SOx for 5 years(2001~2005) in Gwangju is the following ; Non industrial combustion(59.5%) > Combustion in manufacturing industry(20.4%) > Road transportation(11.4%) > Non-road transportation(3.8%) > Waste disposal(3.7%) > Production process(1.1%). And the distribution of average amount of SOx emission of each county is shown as Gwangsan District(33.3%) > Buk District(28.0%) > Seo District(19.3%) > Nam District(10.2%) > Dong District(9.1%). 6. The distribution of the amount of NOx emission in Gwangju is shown as Road transportation(59.1%) > Non-road transportation(18.9%) > Non industrial combustion(13.3%) > Combustion in manufacturing industry(6.9%) > Waste disposal(1.6%) > Production process(0.1%). And the distribution of the amount of NOx emission from each county is the following ; Buk District(30.7%) > Gwangsan District(28.8%) > Seo District(20.5%) > Nam District(12.2%) > Dong District(7.8%). 7. The distribution of the amount of carbon monoxide emission in Gwangju is shown as Road transportation(82.0%) > Non industrial combustion(10.6%) > Non-road transportation(5.4%) > Combustion in manufacturing industry(1.7%) > Waste disposal(0.3%). And the distribution of the amount of carbon monoxide emission from each county is the following ; Buk District(33.0%) > Seo District(22.3%) > Gwangsan District(21.3%) > Nam District(14.3%) > Dong District(9.1%). 8. The distribution of the amount of Volatile Organic Compound emission in Gwangju is shown as Solvent utilization(69.5%) > Road transportation(19.8%) > Energy storage & transport(4.4%) > Non-road transportation(2.8%) > Waste disposal(2.4%) > Non industrial combustion(0.5%) > Production process(0.4%) > Combustion in manufacturing industry(0.3%). And the distribution of the amount of Volatile Organic Compound emission from each county is the following ; Gwangsan District(36.8%) > Buk District(28.7%) > Seo District(17.8%) > Nam District(10.4%) > Dong District(6.3%). 9. The distribution of the amount of minute dust emission in Gwangju is shown as Road transportation(76.7%) > Non-road transportation(16.3%) > Non industrial combustion(6.1%) > Combustion in manufacturing industry(0.7%) > Waste disposal(0.2%) > Production process(0.1%). And the distribution of the amount of minute dust emission from each county is the following ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(26.0%) > Seo District(19.5%) > Nam District(13.2%) > Dong District(8.5%). 10. According to the major source of emission of each items, that of oxides of sulfur is Non industrial combustion, heating of residence, business and agriculture and stockbreeding. And that of NOx, carbon monoxide, minute dust is Road transportation, emission of cars and two-wheeled vehicles. Also, that of VOC is Solvent utilization emission facilities due to Solvent utilization. 11. The concentration of sulfurous acid gas has been 0.004ppm since 2001 and there has not been no concentration change year by year. It is considered that the use of sulfurous acid gas is now reaching to the stabilization stage. This is found by the facts that the use of fuel is steadily changing from solid or liquid fuel to low sulfur liquid fuel containing very little amount of sulfur element or gas, so that nearly no change in concentration has been shown regularly. 12. Concerning changes of the concentration of throughout time, the concentration of NO has been shown relatively higher than that of $NO_2$ between 6AM~1PM and the concentration of $NO_2$ higher during the other time. The concentration of NOx(NO, $NO_2$) has been relatively high during weekday evenings. This result shows that there is correlation between the concentration of NOx and car traffics as we can see the Road transportation which accounts for 59.1% among the amount of NOx emission. 13. 49.1~61.2% of PM-10 shows PM-2.5 concerning the relationship between PM-10 and PM-2.5 and PM-2.5 among dust accounts for 45.4%~44.5% of PM-10 during March and April which is the lowest rates. This proves that particles of yellow sand that are bigger than the size $2.5\;{\mu}m$ are sent more than those that are smaller from China. This result shows that particles smaller than $2.5\;{\mu}m$ among dust exist much during July~August and December~January and 76.7% of minute dust is proved to be road transportation in Gwangju.
최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.
절도범죄는 타인의 재물을 절취함으로써 성립되는 범죄로 범죄유형 중 일반인들과 가장 밀접하게 연관되어있다. 또한 재산범죄 중에서 사기와 함께 가장 발생빈도가 높은 범죄유형이며 특히 침입절도는 가장 피해율이 높은 범죄유형 중에 하나이다. 이 연구는 침입 절도 특성에 따른 민간경비 활용방안에 관한 연구로 침입절도의 공식통계상의 실태와 침입절도 수형자를 설문조사하여 그 행위적 특성들을 파악하고, 이를 사전에 차단할 수 있는 방어기제를 제시 하고자 하는 목적에서 진행되었다. 특히 침입절도의 경우 경찰을 비롯한 공경비에서도 중요한 영역이지만 민간경비에서도 그 역할이 점차 커져가고 있으므로 본 연구에서는 민간경비를 중심으로 그 활용방안을 모색하고자 한다. 연구대상자는 전국 교정시설(교도소, 구치소) 10곳에 수용되어있는 침입절도범 208명을 대상으로 조사되었다. 침입절도범의 범죄 상황에 대한 일반적 특성을 간략히 살펴보면 침입절도범의 약 24%만이 합리적 선택을 통해 범죄를 저지른 것으로 나타났고, 범행당시 체포의 두려움은 약 60.7%가 가지고 있었으나, 범행에 대한 자신감도 69.9%로 매우 높게 나타났다. 침입절도의 시간은 밤 시간대에 주로 실행되었고, 휴가철인 여름철에 경비가 소홀한 틈을 타서 범죄가 제일 많이 일어나고 있었으며, 범행대상 지역은 도시의 주거지역, 범행시 침입장소는 개인주거가 가장 높게 나타나고 있었다. 범죄자의 범행대상 선택시 고려하는 요인을 살펴보면, '수익성'이 가장 크게 고려되고 있었고, 다음으로 '감시성', '위험성' 등의 요인이 범죄자로 하여금 범행을 실행하는데 있어 중요하게 고려되는 결정요인인 것으로 나타났다. 동종범죄의 경력은 초범인 경우가 42%로 가장 높게 나타났고, 합리적 선택을 방해하는 요인으로 작용할 수 있는 범행시 음주나 약물사용 여부는 커다란 동기요소로 작용하지 않고 있었다. 범행시의 공범여부는 응답자의 73.9%가 단독으로 범죄를 저지른 것으로 조사되었다.
목적 : 본 연구는 국내 학술지의 운전재활에 관한 연구동향를 살펴보고 앞으로의 연구 방향을 제시하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 2000년 1월부터 2016년 12월까지 한국연구재단 등재지 및 등재후보지를 대상으로 '운전재활'과 '장애인 운전'을 검색어로 사용하였다. 선정된 문헌은 총 58편이며, 문헌을 포함하는 학술지는 총 16종이었다. 검색된 문헌은 연구형태와 동향, 질적수준, 연구주제, 연구대상, 발간 학술지 및 학회 등으로 분류하여 기술적 통계를 시행하였다. 결과 : 연구기간을 4년 간격으로 분석하였을 때 2012년 이후 출판문헌이 29편(50.0%)으로 가장 비율이 높았고, 시간의 경과할수록 연구의 수가 증가하였다. 연구형태는 집단비교 및 상관관계연구가 22편(37.9%)으로 가장 비율이 높았고 설문조사와 고찰연구가 그 뒤를 이었다. 연구의 질적수준은 level I이 전체에서 7편(12.1%)이었으나 시간이 지날수록 증가하는 경향을 보였고, level III과 IV가 각각 22편(37.9%), 26편(44.8%)으로 높은 비율을 차지하였다. 연구대상자는 뇌병변장애 연구가 49편 중 19편(38.8%), 연구주제로는 임상평가에 대한 연구가 15편(25.9%)으로 가장 많았다. 발간 학술지 및 학회는 대한작업치료학회지가 15편(25.9%)으로 가장 많았고. 학술지에 따른 연구주제는 대한작업치료학회지와 대한재활의학회지에서 임상평가 연구가 각각 5편(8.6%), 6편(10.3%), 한국재활복지공학회와 한국장애인재활협회에서는 차량개조를 위한 제언이 각 5편(8.6%), 3편(5.2%)으로 나타났다. 결론 : 본 연구를 통해 국내 운전재활의 연구형태, 연구의 질적수준, 연구주제, 대상자 진단명, 주로 발간한 학술지의 연구시기, 빈도 등을 분석하였다. 실험 및 결과 연구, 운전중단하기 및 비주행평가에 관한 연구 등 현실적, 제도적 지원 미비로 인해 연구가 어려웠던 부분에 대한 관심이 필요하며, 각 유관학회 및 학회지가 관심을 가지는 주제 및 방향을 파악하여 이를 근거로 현재보다 심도 깊고, 타 분야와의 연계성이 높은 연구를 진행할 필요가 있다.
본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 사회적 수요가 증가하는 특성화고등학교 간호과 교육의 운영 현황과 교육과정 편성 운영, 교육환경 등에 대한 현황을 분석하고 간호과 교육의 개선 방향을 탐색하는데 목적이 있다. 이 연구의 방법은 관련 선행연구를 분석하고 학교알리미, 교육통계연보 등 간호관련 학과 개설 및 운영 현황 자료, 학교 교육과정, 각 기관 및 협회의 홈페이지에 소개된 공시 자료 등을 수집 분석하였다. 이 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 2016년 1학기 현재 특성화고등학교 중에 간호과를 개설 운영하는 학교는 총 38개교로 전체 특성화고 마이스터고의 약 6.4% 정도이다. 이들 학교는 주로 보건간호과, 치의보건간호과, 간호과, 의료간호관광과. 간호회계 및 간호경영과 등의 명칭으로 개설하였다. 간호과 졸업생은 2012년 이후 취업률과 진학률간의 격차가 좁혀지고 있으며 2015년에는 특성화고등학교 전체 평균 취업률인 46% 수준이었다. 둘째, 특성화고등학교 간호과는 인력양성 목표를 간호조무사 양성에 두고 관련 취득 자격으로 간호조무사, 요양보호사 등을 주로 제시하고 있었다. 간호과 교육과정은 자격 취득 요건, 현장 직무 수행에서 필요한 역량과 관련한 과목들을 편성하고 있었으나 간호과 교육과정의 충분성, 자격과 교육과정 편성과의 정합성 등을 검토해야 한다. 법적 요건인 780시간의 현장실습은 주로 1학년부터 2학년까지 3번의 방학을 통해 병의원 현장에서 별도의 교육과정으로 운영되고 있었다. 셋째, 간호과 교육의 물적 환경은 전공별로 2개 정도의 실습실과 학생 규모를 고려한 시도교육청의 시설설비 기준을 적용하여 비교적 기본 환경을 구축 활용하고 있었다. 인적 환경인 교사 확보는 간호 표시과목이 없음에 따라 표시과목의 개설, 지역별 배치 기준의 검토, 전문성 함양을 위한 연수 및 연구, 장학의 지원을 위한 개선이 시급한 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 미얀마의 섬유 및 패션산업에 대한 교수 및 대학생들의 인식을 살펴보고 패션 관련 고등교육 프로그램의 현황과 수요를 파악하는 것이다. 이를 위해 미얀마 대학생들과 양곤공과대학교 섬유공학과 교수들을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 한 명의 한국인 교수를 제외하고 교수들은 이메일을 통해 폐쇄형 및 개방형 질문이 포함된 설문지에 응답하였다. 학생 데이터는 온라인 그룹 인터뷰 또는 이메일을 통해 수집되었다. 응답은 키워드 추출 및 분류를 통해 분석되었으며, 미얀마의 고등교육에 대한 일반적인 의견에 대한 폐쇄형 질문에 대해 기술통계분석이 실시되었다. 일반적으로 교수들은 고등교육이 매우 중요하며, 미얀마의 고등교육이 개선될 필요가 있다고 하였으며, 예체능 교육이 매우 중요하고, 예술과 패션을 포함한 문화산업은 미얀마의 사회경제적 발전에 중요하며, 패션산업이 미얀마 경제에 기여하는 바를 고려할 때 패션교육은 중요하다고 답하였다. 미얀마의 패션 산업에 대한 관심은 특히 학생들 사이에서 매우 높았지만 섬유공학 분야 학위 취득에 대한 관심은 제한적이었다. 의류업계의 낮은 임금, 관심이 아닌 학점으로 전공이 결정되는 것, 미얀마의 고등교육 및 패션스쿨 패션학과의 부재 등을 이유로 들었다. 일부에서는 미얀마 대학생들의 교육적 요구에 맞는 패션 학위가 제공되면 이러한 인식이 개선될 것이라고 믿었다. 패션상품개발, 패션디자인, 패턴 메이킹, 패션마케팅, 패션 브랜딩, 패션매니지먼트, 복식사사, 문화연구 분야에서 교육 프로그램에 대한 수요가 높았다. 섬유공학과 학생들은 졸업 후 섬유 및 의류공장을 주요 취업 기회로 인식하였다. 많은 학생들이 더 높은 급여를 받고 더 높은 수준의 지식과 기술을 습득할 수 있기를 기대했기 때문에 글로벌 패션 브랜드에 취직하기를 원했다. 미얀마 패션교육프로그램 개발은 패션 및 패션교육 분야에 대한 관심 증가, 교육을 받을 여력이 없는 학생들에게 학습 기회 제공, 미얀마의 국가 브랜드 개발, 미얀마 패션산업 및 전통 브랜드의 브랜드화 개선 등 다양한 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.