• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.87-94
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• 2014

본 논문은 SNS 사용증가에 따라 페이스북 이용자들의 정서적 양가 감정태도가 어떻게 다른지를 정량적으로 조사하고, 페이스북 이용동기와 이용행태가 양가성 태도와 어떤 상관성을 갖는지 탐색하였다. 설문조사 결과, 페이스북 이용시기와 이용시간보다 접속횟수가 양가성에 영향을 미치며, 페이스북 이용동기 중 '인맥넓히기', '관계유지', '연락 주고받기'의 이용동기가 양가성 태도와 상관성이 높은 것으로 나타났다, 또한 페이스북에 대한 영향력인식이 양가성 태도에 통계적으로 유의하게 나타났으며, 성별차이는 없었지만 40대의 페이스북 이용자들이 정서적 양가성을 크게 느끼는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 인맥확장과 관계유지를 위해 페이스북을 자주 접속하는 40대 이상의 이용자들일수록 정서적 양가성 태도를 갖게 되며 그로 인해 페이스북 피로감도 증가할 것임을 시사한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.48-54
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• 2012

외장재의 수직화재에 의한 동시다발적인 화재 발생 시 피난위험성을 확인하기 위하여 시나리오에 의한 피난시뮬레이션을 수행하였다. 피난시뮬레이션 결과, 가연성 외장재가 연소하면서 수직화재로 확대되어 개구부를 통해 유입되는 화재에 의해 층 대부분이 550초에서 650초 사이에 허용피난안전시간에 도달하였고, 특히 1층은 358초에, 6층과 10층은 490초와 473초에 피난한계에 도달하였다. 또한, 1층과 26층, 28층~30층의 총 5개 층에서 피난위험성이 나타나는 것으로 분석되었다. 동시다발적인 화재성상으로 인해 모든 재실자가 전관 피난을 하여 15층 이상의 고층 부분에서 병목현상이 심하게 발생하여 피난계단으로 진입이 어렵다는 것을 확인하였다. 특히, 1층의 경우는 발화지점과 가까워서 358초에 허용안전피난시간에 도달하여 상부층에 있는 699명의 피난이 난해한 것으로 분석되었다. 외장재 화재의 위험성 대책으로 불연성 외장재의 사용과 연소 확대를 방지하기 위한 적극적인 진압방법의 도입이 요구된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권4호
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• pp.88-97
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• 2017

본 연구는 아산 외암마을을 대상으로 시간의 흐름에 따라 변화하는 문화경관상(文化景觀相)을 살펴 마을의 소경관(素景觀)의 형성배경과 시기별 변화양상을 파악하고자 하였으며, 이에 도출된 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, "외암기(巍巖記)"를 비롯한 여러 문헌에서 언급되는 외암마을의 주변 지형과 경관요소의 내용에서 과거 선인들에게 인식되었던 소경관의 내용을 확인하였고, 지형분석을 통해 외암마을이 형성되기 전에 흐르던 자연수계와 마을 내 인공수로가 동일선상에 위치하는 것을 분석하였다. 둘째, 외암마을의 경관변화를 특정 지을 수 있는 (1) 예안 이씨 동족촌의 확장기, (2) 마을 경관에 큰 변화가 없이 주민 간에 유기체적 관계를 형성하며 마을이 유지된 정체기, (3) 국가정책에 의해 마을 경관모자이크가 가장 크게 변하는 변화기, (4) 문화재 지정 이후 보존을 원칙으로 한 관광활용을 도모하는 보존 활용 시기로 구분이 가능하였다. 셋째, 과거 마을의 주요 기능을 담당하였던 지역은 마을의 동쪽에서 서측으로 이동하였음을 확인하였다. 과거에는 마을의 동측지역에서 마을의 생성과 확장의 과정에서, 농업을 중심으로 한 기능이 수행되었다. 그러나 마을이 산업화와 관광화의 외부간섭을 받는 과정에서 마을의 서측에 위치한 진입부로 마을 주요 기능을 담당하는 중심지가 변화하는 양상을 파악하였다. 외암마을의 과거모습의 이해를 위한 문헌발굴과 해석을 통한 진정성 규명 연구가 병행되어야 하며, 마을 내 세부 경관요소의 변화과정과 특성비교 등의 연구는 추후 과제로 남기고자 한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.331-340
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• 2002

웹의 세계는 하루가 다르게 확장되고 있다. 이에 따라, 지능형 정보추출 기능이 없다면 우리는 넘쳐나는 데이터 앞에서 더욱 무기력해 질 수밖에 없다. 범용 탐색 엔진을 위한 기존의 웹 검색 기법은 특정 영역이나 특정 키워드에만 집중해야하는 특정 검색 엔진에는 너무 느린 경향이 있다. 본 논문에서는 웹 검색 능력을 개선하는 새 모델을 제시하고 실험하였다. 특정 영역과 관련된 초기의 관련 웹 페이지 집합에서 적절한 웹 페이지들을 선택하는 문제는 웹 검색 속도를 향상시키기 위해 매우 중요할 수 있다. 기준 웹 페이지 선택 기법 DOPS는 선택된 웹 페이지들이 가능한 한 직교성을 갖도록 동적으로 웹 페이지를 선택한다. 또한 새로 정의된 메져를 이용하여 적합한 기준 페이지들의 수도 결정해줄 수 있다. 매우 특화된 영역에 대한 실험을 통해서도, 본 방법은 거의 전문가 수준에 가까이 동작하였다. 전문가들이 초대형 초기 페이지 집합에 대해 일할 수 없다는 점과 그들도 기준 페이지 수의 최적치를 결정하기에 어려움을 느낀 다는 점을 고려하면, 본 방법은 매우 유망하다 할 수 있다. 또한 웹 환경에 강화학습도 적용하도록 하였고, DOPS에 기반을 둔 강화학습 실험을 통해 본 방법이 하이퍼링크 수나 시간 면에서 매우 양호한 결과를 보임을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.211-216
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• 2016

최근 전세계적으로 지진, 홍수, 화재 등 재난재해로 인한 인명피해가 늘어나면서 골든타임을 확보하기 위한 기술연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 골든타임 확보를 위해 IoT 기술들을 사용해 재난 재해 발생 시 실제 발생원의 사용자를 최우선으로 찾아 전파하며, 주변지역 사용자로 차츰 범위를 확산시켜 전파하는 모델을 연구하였다. 국가 재난 재해 정보는 기상청 OPEN API를 사용하였으며, 해당지역의 세밀한 정보획득을 실시간 수집하기 위해 Crowd Sensing 기술과 BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon 기술을 통합 연계한 시스템을 구축하였다. 특히 기존까지 기지국 기반 CBS를 사용하였다면 본 논문에서는 Beacon을 이용한 사용자 위치와 국가행정주소체계 네가지를 통합한 DB를 설계하여 맵핑함으로써 지역 사용자를 추정할 수 있게 되었다. 실험은 사용자의 수를 1천명씩 증가하는 방식을 통해 정보 확산 알고리즘의 정확도와 속도를 측정하였으며, 최종 2만명의 인원까지 1초 이내 연산하여 위험 전파 알림이 가능함을 확인하였다.

• 화훼연구
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• 제18권2호
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• pp.136-141
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• 2010

정신적 장애인을 대상으로 체계적인 원예치료 프로그램 마련을 위한 기초자료를 제공하고자 정신적 장애인을 대상으로 실시한 원예치료 프로그램을 분석하였다. 그 결과, 전체 원예치료 프로그램 중 공예활동이 가장 많이 진행되었으며 대상자별로는 지적장애가 가장 많았다. 그리고 시기별로는 전기보다 후기에 많은 프로그램이 진행되었다. 재배활동에서는 일반재배, 대상자별로는 지적장애가 가장 많았고 시기별로도 전기보다는 후기에 프로그램이 증가되었다. 공예활동을 살펴보면 전체적으로 화훼장식품이 가장 많았으며 대상자별로는 지적장애가 많았고 시기별로는 전기보다 후기에 더 많은 프로그램이 진행되었다. 요리활동에서는 차와 관련된 프로그램, 대상자별로는 지적장애가 가장 많았다. 시기별로는 전기보다 후기에 더 많은 프로그램이 진행되었다. 학습활동에서는 오리엔테이션 프로그램이 가장 많았으며, 대상자별로는 정신적장애가 많았고, 시기별로는 전기보다 후기에서 증가했다. 야외활동의 분석결과 전체적으로 소풍이 많았으며, 대상자별로는 지적장애에서 많은 프로그램이 진행되었다. 또한 시기별로는 전기보다 후기에 증가함을 알 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권6호
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• pp.781-789
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• 2019

연구실 실험, 파일럿 플랜트 및 반응기 운전 중 화학물질에 의한 안전사고가 발생하고 있다. 합성 실험을 시작하기전 사고예방을 위해 관련 정보들을 찾아볼 필요가 있으며, 공정설계 단계에서도 반응 폭주 예방을 위한 반응정보의 확보는 필수적이다. 합성반응 관련 정보는 인터넷을 포함해 다양한 source가 존재하지만, 검색에 오랜 시간이 걸리고, 합성법마다 사용되는 물질도 달라 적정경로 선택의 어려움이 있다. 연구자들의 합성경로 검색시간단축과 합성 시 존재할 수 있는 위험성 및 중간생성물질들의 확인에 도움을 주고자 본 연구는 스마트 합성경로 탐색시스템을 제안하였다. 제안한 탐색시스템은 Python 패키지인 Selenium을 사용한 Web scraping 및 Web crawling을 통해 인터넷에 존재하는 정보를 수집하여 DB를 자동으로 갱신한다. 경로 탐색 알고리즘은 depth-first search에 기반하여 목표 물질을 기준으로 탐색을 진행하고, 유해화학물질 등급, 수율 등을 구분하여, 제한된 경로 단계 수치내에 있는 모든 합성 경로를 제안한다. 또한 각자의 연구 목적에 맞게 연구원들이 가진 비공개 데이터를 형식을 맞춰 DB에 등록하여 확장할 수 있다. 시스템은 차후에 무료 사용이 가능하도록 open source로 공개할 예정이다. 개발 시스템은 연구자들이 제안된 경로를 참고하여 더 안전한 반응 방법을 찾고, 사고의 예방에도 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제32권4호
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• pp.303-311
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• 2019

과피와 과육의 다양한 색은 복숭아 분류에 가장 널리 사용되는 상업적 기준 중 하나이다. 새로운 적색 과육 품종을 육성하기 위해서는 많은 교배 조합과 세대가 진전되어야 한다. 따라서 육종 효율을 높이기 위해서는 목적 형질을 가진 개체에 적용할 조기 선발 분자표지를 개발할 필요가 있다. 과육색이 다르게 발현되는 복숭아 품종의 유전자 발현을 비교하기 위해 2개의 cDNA library를 제작하였다. 적색 과육 품종인 '조생혈도'와 백색 과육 품종인 '미백도'의 유전자 발현 차이를 보기 위해 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술을 사용하였고, 두 품종으로부터 얻은 EST의 염기서열을 결정하고 기존에 보고된 유전자와의 상동성을 분석하였다. '조생혈도'와 '미백도'의 EST database로부터 72쌍의 SNP 분자표지를 선발하였고, 적색 과육 품종 8개와 백색 과육 품종 24개를 구분할 수 있는 SNP 분자표지를 HRM 방법으로 분석하였다. 본 연구에서는 복숭아 EST database를 기반으로 HRM 분석 방법을 이용하여 복숭아 품종의 적육계와 백육계를 구분할 수 있는 효율적인 SNP 분자표지를 개발하였다. 이러한 SNP 분자표지는 복숭아 육종에 유용하게 사용할 수 있으며, 복숭아 품종의 다양한 색 변화에 관한 분자 기작 연구에 좋은 참고자료가 될 수 있을 것이다.

• 보건행정학회지
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• 제29권3호
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• pp.303-311
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• 2019

Background: Cerebrovascular disease is included in four major diseases and is a disease that has high rates of prevalence and mortality around the world. Moreover, it is a disease that requires a high cost for long-term hospitalization and treatment. This study aims to figure out the correlation between grip strength, which was presented as a simple, cost-effective, and relevant predictor of cerebrovascular disease, and cerebrovascular disease based on the results of a prior study. And furthermore, our study compared model suitability of the model to measuring grip strength and relative grip strength as a predictor of cerebrovascular disease to improve the quality of cerebrovascular disease's predictor. Methods: This study conducted an analysis based on the generalized linear mixed model using the data from the Korea Longitudinal Study of Ageing from 2006 to 2016. The research subjects consisted of 9,132 middle old age people aged 45 years or older at baseline with no missing information of education level, gender, marital status, residential region, type of national health insurance, self-related health, smoking status, alcohol use, and economic activity. The grip strength was calculated the average which measured 4 times (both hands twice), and the relative grip force was divided by the body mass index as a variable considering the anthropometric figure that affects the cerebrovascular disease and the grip strength. Cerebrovascular diseases, a dependent variable, were investigated based on experiences diagnosed by doctors. Results: An analysis of the association between grip strength and found that about 0.972 (odds ratio [OR], 0.972; 95% confidence interval [CI], 0.963-0.981) was the incidence of cerebral vascular disease as grip strength increased by one unit increase and the association between relative grip strength and cerebrovascular disease found that about 0.418 (OR, 0.418; 95% CI, 0.342-0.511) was the incidence of cerebral vascular disease as relative grip strength increased by unit. In addition, the model suitability of the model for each grip strength and relative grip strength was 11,193 and 11,156, which means relative grip strength is the better application to the predictor of cerebrovascular diseases, irrespective of other variables. Conclusion: The results of this study need to be carefully examined and validated in applying relative grip strength to improve the quality of predictors of cerebrovascular diseases affecting high mortality and prevalence.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.871-884
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• 2021

본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.