• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.77-91
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• 2019

2019년 기준 문화체육관광부 보고서에서는 884개의 다양한 지역 축제가 우리나라에서 열리고 있다. 관객 수와 지역경제효과가 큰 성공한 축제가 있는가 반면 지역예산만 낭비하는 축제도 다수가 있다. 이러한 배경 속에 본 연구의 문제는 "VRIO모델을 활용한 성공한 춤 축제의 핵심역량은 무엇인가?"이다. 우리나라 춤 축제가 성공적인 춤 축제로 도약할 수 있는 축제의 핵심역량 및 특성화 방안을 모색하기 위해서 국내외 성공 춤 축제의 발전과정과 성공 요인을 분석하였다. 성공한 춤 축제로 성장시키기 위해 축제의 핵심역량을 파악할 수 있는 VRIO모델을 통하여 지역축제의 경쟁력의 원천이 무엇인지 살펴보고, 축제의 성공요인을 전문가그룹 인터뷰(Focus Group Interview)를 통하여 핵심역량을 도출하여 우리나라 춤 축제의 발전 방안을 적용하는 것이 연구목적이다. 분석결과 축제관련 전문가들은 지역축제의 성공요인을 경험적 지식을 바탕으로 다양한 시각에서 바라보고 있다. 전문가 집단 인터뷰 및 설문을 통해 축제의 핵심역량 우선순위는 1. 주제의 차별성(테마), 2. 축제조직기구와 전문 인력 운영, 3. 주민참여 순으로 결과가 나왔다. 그리고 성공한 국내외 춤 축제에는 그 축제만의 핵심역량이 존재하였다. 다른 축제가 가지지 않은 가치가 있고 모방하기 어려우며 희귀하고 대체하기 어려운 축제 경영자원을 통해 성공한 축제로 성장하는 것이 지역 축제를 세계 축제로 이끄는 가장 큰 핵심이라고 본다.

• 지역과문화
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• 제6권4호
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• pp.23-45
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• 2019

본 연구는 전 세계의 관심을 받는 한반도의 판문점과 주변 DMZ의 가치를 제대로 보여줄 원천 스토리 발굴과 콘텐츠 개발 및 활용방안에 관한 연구이다. 판문점과 주변 DMZ의 고품격 브랜드화를 위한 연구로 세 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째는 조셉 캠벨의 '영웅의 여행'이론을 이용, 여행 사이클을 통한 예비 방문객의 흥미 유발 부분이다. 두 번째는 현대 여행의 트렌드인 주관적 여행과 감성 자극 부분에 롤랑 바르트의 '제3의 의미'를 접목해보았다. 세 번째는 케빈 린치의 이론을 도입해 핵심장소인 판문점이라는 공간에 경로, 경계, 구역, 교차점, 랜드마크의 다섯 가지 요소를 배치해 보았다. 연구를 통해 판문점과 주변 DMZ의 콘텐츠 발굴은 역사적 사건의 정리와 더불어 관련 인물들의 이야기를 듣는 직접인터뷰 방식을 이용해 제3의 의미까지 수집할 필요가 있다. 80세 이상의 대상자를 우선순위로 진행하며 적어도 3번 이상 그리고 3대에 걸쳐 인터뷰가 이루어져야 한다. 이를 아카이브로 구축하고 스토리를 선별한 후 문화 콜라주 작업을 거치며 네트워크화와 브랜드화로 이어지는 과정은 5단계에 걸쳐 이루어진다. 이를 통해 원천 스토리 발굴-스토리텔링을 통한 콘텐츠 가공-콘텐츠 활용-지역 일자리 창출-지역경제 활성화라는 선순환의 구조를 만들어 낼 수 있다. 콘텐츠 개발은 시간성, 역사성, 장소성, 고유성, 진정성을 살리면서도 감성을 건드릴 수 있어야 한다. 관광과 여행, 개발과 훼손의 우려 사이에서 중심을 잡으며 신중하면서도 장기적인 계획과 다량의 원천 스토리 발굴이 이루어져야 하고, 적절한 스토리텔링이 필요함에 대한 공감대 형성이 요구된다.

• 한국산업보건학회지
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• 제33권4호
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• pp.517-527
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• 2023

Objectives: We examine cases of chemical poisoning that occurred in the cleaning of metal parts and the regulations on halogenated solvents in other countries and propose regulations necessary to prevent chemical poisoning from halogenated solvents. Methods: We collected cases of chemical poisoning through the website of the Korea Occupational Safety and Health Agency. A review of the literature was conducted focusing on regulations related to halogenated solvents in the United States and the European Union, particularly for cleaning metal parts. Among the Material Safety Data Sheets submitted to the government, MSDS containing eleven substances were extracted to confirm the composition and product use. We investigated cleaning methods for metal parts used in South Korea. For the hazard classification, the European Chemicals Agency or Japan's NITE's website was used. Results: In the case of poisoning, the cleaning methods involving trichloromethane were dipping and dry, which was not found in the literature. It was confirmed that many halogenated solvents and dimethyl carbonate were used for metal cleaning in South Korea. In vapor degreasing using TCE in the USA, even if the facility is strictly managed, such as by installing cooling coils in open cleaning facilities, the risk of exposure to TCE is considered to be not only carcinogenic but also a concern for acute and chronic effects. In comparison, exposure through Korean work methods such as dipping and drying operations is inevitably much higher. Conclusions: The transition to water-based cleaning with low-hazard chemicals should be a priority in the cleaning process. In the case of metal parts that require precise cleaning, if the use of a halogenated solvent is inevitable, a closed degreasing facility should be used to minimize exposure. The current regulations in the Occupational Safety and Health Act, the Chemical Substances Control Act, and the Air Environment Conservation Act do not require cleaning facilities to minimize emissions. To protect the health of workers using halogenated solvents to clean metal parts, regulations that require a fundamental reduction in exposure will be necessary.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.461-470
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• 2023

딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.

• 벤처창업연구
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• 제17권2호
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• pp.141-151
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• 2022

본 연구에서는 디지털 기업가정신의 구성요인을 도출하기 위해 정보통신기술(ICT) 창업 관련 전문가들을 대상으로 탐색적 연구를 하였다. 선행연구 검토 및 델파이(Delphi) 분석을 통해 디지털 기업가정신의 구성요인 대영역은 '디지털 기업가적 지향성 영역'과 '디지털 기술 역량 영역'으로 도출되었다. 디지털 기업가정신의 구성요인은 혁신성, 진취성, 위험감수성, 성취욕구, 디지털 사업기회 식별능력, 디지털 기술 활용역량, 디지털 운영 프로세스 구축능력, 디지털 기술개발 역량, 디지털 기술 수용성, 정보교환 및 협력 네트워크 구축, 디지털 기반의 고객확보 및 관리 등 11개의 항목을 도출하였다. 주요 속성의 상대적인 중요도를 파악하기 위해 IPA 분석을 하였다. 제 1사분면(우위 유지 영역)에는 진취성, 디지털 사업기회 식별능력, 디지털 운영 프로세스 구축능력 등이 위치하였다. 제 2사분면(중점 개선 영역)에는 혁신성, 디지털 기술개발 역량, 디지털 기술 수용성 등이 위치하였다. 제 3사분면(저우선 순위)에는 위험감수성, 성취욕구, 디지털 기술 활용역량, 디지털 기반의 고객 확보 및 관리 등이 위치하였다. 제 4사분면(현상유지 영역)에는 정보교환 및 협력 네트워크 구축이 위치하였다. 본 연구는 국내에서 적용할 수 있는 디지털 기업가와 예비 디지털 기업가를 위한 디지털 기업가정신의 개념 및 구성요인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.101-108
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• 2024

국내에서 관리되고 있는 전체 철도역사는 322개(일반·광역철도 포함)로 상당히 많은 역사에서 노후가 진행되고 있다. 기존의 철도역사의 규모와 출입구의 수 측면에서 적정한 서비스 용량을 확보하지 못했을 뿐만 아니라 도시개발 등 주변 여건 변화를 겪으며 역사개량에 대한 요구가 높아지고 있다. 과거에는 철도역사가 유지 또는 관리 차원에서 연결통로라는 단순한 기능에 초점이 맞춰져 있었으나, 최근 들어 철도역사도 이용자 중심의 쾌적하고 편리하고, 안전한 서비스 제공 공간으로 거듭나야 한다는 분위기로 전환되고 있다. 본 연구에서는 노후역사의 개량 기준에 부합하는 개량방안을 도출하기 위하여 철도 노후역사 개량 관련 사례조사를 시행하고, 서비스 수준 평가 기준을 개발하였다. 개발 모형에는 서비스 수준(LOS) 개념을 도입하여 역사 혼잡도, 역사 이동 편의성, 역사 안전성을 평가지표로 선정하였다. 또한, 본 개발 모형은 각 지표의 다양한 평가요소들을 주요 요소와 세부 요소로 나누어 계층화하고, 계층별 요소들의 상대적 중요도를 도출하기 위해 분석적 계층화 기법을 적용하였다. 시설별 LOS 상 E와 F의 개수 비율을 활용하여 개량 우선순위를 도출하였다. 본 연구를 토대로 객관적이고 형평성 있는 철도역사 개량을 위한 평가 기준으로 활용되는 데 도움이 되기를 기대한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-5
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• 2007

목적: 방사선치료 시 OBI (on board imager) 시스템으로 환자 셋업 오차(set-up error)를 확인, 보정한 결과를 분석하여, 셋업 오차(set-up error)의 경향 및 원인을 살펴보고, 기존 필름과 EPID (electronic portal imaging device)를 사용한 방법에 비해 OBI의 정확성과 유용성에 대하여 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 2006년 3월부터 2006년 5월까지 본원에 내원한 3차원 치료계획 환자 130명을 대상으로 주 1회 이상 OBI를 이용하여 치료전 셋업 영상의 분석을 시행하였다. 직각으로 획득한 2개의 영상을 모의 치료실에서 획득한 기준영상(reference image)과 합성(Fusion) 후 분석을 하였다. 분석 후 Vertical, Lateral, Longitudinal 방향으로 변위(Shift)거리를 측정하여 오차를 분석했다. 또한, 주요 부위별, 방향별로 구분하여 셋업 오차(set-up error) 요인들을 비교, 평가하였다. 결과: OBI를 적용하여 분석한 환자 41.5%에서 변위가 없이 Setup이 정확하였고, 52.3%에서 $1{\sim}5mm$정도의 오차가 존재하였다. 5 mm오차 이상인 환자도 6.1%가 확인되었다. 5 mm이상의 오차를 보인 환자들은 치료실내에서 확인한 결과 환자의 움직임이나 모의치료 자세와의 차이에서 오는 결과임을 알 수 있었다. 또한, 3 mm이상의 오차 경향이 3번 이상 지속될 경우에는 모의 치료실로 이동하여 보정후 치료를 시행하였다. 결론: 치료 전 2인의 근무자가 셋업을 정확히 하고 3면의 레이저와 조사야를 확인하였지만, 직각의 KV 영상으로 분석한 결과 셋업 오차가 발생할 수 있음을 확인하였다. 기존의 EPID에 의한 MV 영상은 낮은 영상의 특성과 환자의 피폭선량 증가라는 단점이 존재하지만, 본 연구에서 분석한 OBI는 모의 치료와 같은 높은 화질의 영상으로 셋업 오차의 정확한 계산과 객관적인 셋업 보정이 가능하여 영상유도 방사선치료의 정확도와 유용성을 입증할 수 있었다.

• 기술혁신연구
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• 제28권4호
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• pp.1-26
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• 2020

전 세계적인 코로나19의 확산으로 인해, 진단시약 등과 같은 감염병 의료 및 의료기기 신제품이 비약적으로 개발·출시되고 있으며, 이의 빠른 수급을 위해 각 국가들은 수입규제를 완화하거나 신속한 인·허가를 위한 정책을 펼치고 있다(NIDS, 2020). 반면, 신종 감염병과 관련 없는 신개발 의료기기의 경우 오히려 시험검사 등 지연 및 취소되는 사례가 발생하고 있는 등 여전히 엄격한 인·허가규제를 통해 시장에 진출하고 있다. 이에 본 연구는 의료기기신제품이 시장에 진출하면서 마주하게 되는 정부소관법률에 특화하여 규제강도 영향요인을 도출하고 규제강도를 분석하여 규제대응 프레임워크를 제안하였다. 연구방법은 문헌연구, Failure Mode and Effects Analysis(FMEA)기법 적용, 전문가인터뷰(1차):아이디어수집, 전문가인터뷰(2차) : 타당성검증의 방법으로 진행하였으며, FMEA기법의 적용프로세스를 통해 우선 규제단계별 영향요인의 발생영향도와 규제사무 유형별 부담영향도를 곱하여 규제요인의 중요도를 구하고, 규제영향 심각도를 곱하는 방식으로 규제강도 정량화방법을 제시하였다. 시사점은 최근 해외 주요 국가들 및 우리나라 정부가 코로나19에 따른 신개발의료기기의 신속한 인·허가를 위한 특별규제정책 및 완화정책을 펼치며 적극적으로 대응하고 있는 시점에 본 연구에서 제안된 프레임워크를 통해 향후 기존 의료기기 신제품의 인·허가 정책 규제프로세스에도 보다 적극적이며 선제적인 대응이 될 수 있도록 규제의 개선방향과 규제대응 방안이 이루어지길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제52권1호
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• pp.59-70
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• 2024

도시화가 진행되면서 공원녹지에 대한 수요는 증가하고 있다. 공원녹지는 도시 내에서 사람들이 자유롭게 옥외활동을 할 수 있는 공간으로 인식되고 있어 중요한 공간이다. 공원서비스 권역은 거리를 기반으로 어느 범위까지 서비스를 제공하고 있는지를 보여주는 척도이다. 이 과정에서 접근성이라는 개념은 중요하게 작용하며 특히 보행은 사람의 가장 기본적인 이동수단으로서 공원 이용에 많은 영향을 미치고 있다. 하지만 현재 공원서비스 권역 분석은 소외지역을 발견하는 것에 중점을 두고 있어 수혜지역에 대한 세부적인 평가는 미비한 상황이다. 본 연구에서는 보행네트워크의 보행접근성을 바탕으로 공원서비스 권역을 평가하고자 한다. 공원서비스는 이용자가 직접 공원을 방문함으로써 발생하는 서비스로서 접근성이 이용 가능성으로 나타날 것으로 판단된다. 보행네트워크의 정량화를 위하여 본 연구에서는 공간구문론을 활용하여 통합도 값을 바탕으로 보행접근성 분석을 진행하였다. 통합도 값은 보행네트워크의 접근성 정도를 수치화하여 보여주는 지표로서 본 연구에서는 통합도 값이 높을수록 공원 이용 가능성이 높다고 해석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 분당구의 공원서비스 권역은 43%를 차지하고 있으며, 보행접근성이 높은 구간이 대부분 포함되어 있지만 일부 보행접근성이 좋은 구간은 제외되어 있다. 이는 도시계획 과정에서 주거지역과 상업 및 업무 지역이 우선적으로 지정되고 그 후에 공원녹지 지역이 선정되는 과정에서 나타나는 현상으로 볼 수 있다. 둘째, 분당구를 기준으로 공원서비스 권역 및 공원서비스 권역 내 보행접근성을 법정동별로 분류하였다. 개별 법정동 별로 차이가 나타나며, 이에 따른 공원에 대한 이용 가능성이 다르게 나타날 것으로 예상된다. 또한, 같은 도시계획 과정에서 만들어진 지역이라도 보행접근성에 따른 공원서비스 권역의 평가는 차이가 나타났다. 이를 활용하여 생활권 계획에 반영될 수 있는 개별 동 단위의 평가가 가능하며 추후 이를 반영한 공원녹지 정책에서 유용한 지표로 활용될 수 있다.