• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.143-155
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• 2011

본 논문에서는 RFID 기반의 전자 팔찌를 이용한 전자 출석부 및 어린이 보호팔찌 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 임베디드시스템 기반의 RFID 기술을 응용한 전자 출석부가 필요하며, 위치 추적과 동시에 범인의 전자 팔찌와 반응할 수 있는 GPS 시스템이 있어야 한다. 또한 이동 통신 모듈을 이용한 RFID 전자 팔찌와 임베디드시스템 기반의 RFID 출입 통제 시스템이 필요하며 상황정보를 전송 받을 수 있는 스마트폰 등의 모바일 시스템이 있어야 한다. 이렇게 동시에 연동될 수 있는 장비와 시스템들을 융합하여 사용한다면 아이들이 안전하게 유치원이나 학교를 다닐 수 있을 것이다. 본 논문의 구성은 RFID 리더기와 임베디드시스템 기반의 전자 출석부(고정용 리더기) 및 출입 통제 시스템, RFID 태그와 리더기, GPS 및 이동 통신 모듈(CELL 방식)를 활용한 추적 시스템을 가진 전자 팔찌로 이루어져 있다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제21권4호
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• pp.273-284
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• 1996

착상전기(着床前期}의 태아(胎兒)는 방사선(放射線)을 비롯한 많은 환경요인(環境要因)에 대하여 감수성(感受性)이 높은 개체(個體)임에도 불구하고 특히 이 시기는 임신부(姙娠婦)가 자각(自覺)적으로 임신을 감지할 수 없는 시기이기에 이러한 여러 환경유해요인으로부터 의도적으로 피할 수가 없다. 그러므로 착상전기의 영향을 충분히 검토한 후에 의료행위를 취할 것이며 이에 대한 방어(防禦)대책도 검토할 필요가 있다. 종래 까지 방사선에 대한 태아영향에 관한 많은 연구결과에 의하면 방사선 및 그 외의 유해요인에 대한 착상전기의 영향은 배사망(胚死亡)(유산(流産))만이 일어나며 기형(奇形)은 유발(誘發)하지 않는다고 하여 발생학(發生學)등 여러 교과서에서 기형은 기관형성기(器官形戚期)만이 국한(局限)해서 일어나는 영향이라고 단정되어 왔었다. 그러나 이 연구결과 착상전기에 있어서도 기형이 유발하여 오히려 기관형성기((器官形成期)보다도 감수성이 높다는 것이다. 또한 착상전기에서도 기형유발의 시기특이성을 가지며 여러 종류의 기형이 발생한다는 것이 본 연구로부터 밝혀졌다. 실험동물은 ICR Mouse를 사용했다. ICR Mouse는 일반적으로 태아사망 및 기형실험에 널리 사용되는 것이다. 사육조건은 Conventional 한 조건하에서 사육했으며 Mating 방법(方法)은 Female 마우스의 발정기(Sexual Excitement period)에 있는 mouse 질(膣)을 육안 적으로 관찰하여 $AM 6:00{\sim}AM 9:00$시까지 3시간만 mate시켰다. AM9:00시에 Vaginal Plug를 관찰하여 임신을 확인했다. Plug가 확인 된 마우스는 AM8:00시에 수정(Conception)된 것으로 가정하고 이 시점을 임신 0일 0시로 수정 난의 태아연령을 산정했다. 방사선조사는 $^{135}Cs\;{\gamma}-$선을 사용하였으며 임신 마우스의 전신조사를 실시하고 조사한 시기는 각 2, 48, 72, 96hpc이며 조사한 방사선 선량 군은 $0.1{\sim}2.5Gy$이다. 태아영향 관찰지표는 태아 연령은 mate일 오전 8:00시를 임신 0일 0시로 환산하여 태아연령 18일에 임신마우스를 Cervical vertebral dislocation에 의해 도살했다. 도살 후 해부하여 각 임신 마우스별로 관찰했다. 착상 율을 관찰하기 위하여 황체수를 세었고, 태아사망과 생존태아를 구별했다. 자궁 내 사망의 분류는 태아사망을 1) preimplantation death 2) Embryonic death 3) Fetal death로 분류했다. 착상전사망은 수정후 $0{\sim}4.5$일(1세포기${\sim}$배반포후기 부화까지)까지의 사망으로써 난소의 황체수(배란 수)와 착상태아(생존태아, 착상흔, 태반유잔, 흡수태아, 침연태아의 합계)로부터 구할 수 있다. Embonic death는 수정 후 $4.5{\sim}13$일까지의 사망으로써 Implantation sites, Placental remnants, Resorption of fetus로 관찰된 것이다. Fetal death는 수정후 $14{\sim}18$일까지의 사망으로써 Maceration of fetus로 관찰되는 것이다. 통계학적 분석은 각 Group의 착상 을과 자궁 내 사망 율을 산출할 때에는 각 임신마우스에 따라 발생빈도가 크게 다르기 때문에 통계처리에는 Non parametric 검정인 Kluskal Wallis 검정을 사용하여 분석하였다. 또한 개체 Level 영향인 착상을, 태아사망, 기형의 threshold dose의 산정에 대해서는 SAS-Logistic 검정에 따라 통계 분석을 하여 $5%(Ld_5,\;ED_5)$ 및 $10%{\times}2/3$점을 threshold dose로 판단했다. 태아체 중에 대해서는 parametric검정인 t-test검정에 의하여 분석했다. 그 결과 착상전기에서도 기형이 유발하며 특히 시기에 따라 일어나는 때와 일어나지 않는 때가 있음을 본 연구로부터 밝혀졌다. 또한 착상전기의 영향으로써 유발되는 기형은 여러 종류의 기형이 발생함이 밝혀졌다. 특히 이시기는 착상전 사망 및 배(胚)사망은 방사선 선량에 따라 크게 일어나나 태아사망(Fetal death) 및 태아체중은 유의차(有意差)가 없었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.

• 한국패류학회지
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• 제22권2호
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• pp.125-134
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• 2006

2002년 1월부터 12월까지 말백합 (Meretrix petechialis)을 대상으로 조직학적 관찰에 의해 생식주기를 조사하였고, 생화학적 분석방법에 의해 폐각근 조직과 내장낭 조직의 생화학적 성분 변화를 조사하였다. 본 종의 생식주기는 초기활성기 (1-3월), 후기활성기 (2-5월), 완숙기 (4-8월), 부분산란기 (7-8월) 그리고 퇴화 및 비활성기 (9-2월)로 연속적인 5단계로 구분할 수 있었다. 총단백질 함량은 내장낭에서 폐각근보다 약 2 배 정도 높게 나타났다. ANOVA test 결과, 총단백질 함량의 월별 변화는 폐각근에서 유의한 차이가 없었고 (p = 0.071), 내장낭에서는 유의한 차이를 보였다 (p < 0.001). 내장낭 내 단백질 함량은 초기활성기 (1-3월), 후기활성기 (3-5월), 및 완숙기에 높았고, 7월에 가장 낮았다. 글리코겐 함량은 내장낭보다 폐각근에서 더 높았다. 글리코겐 함량의 월변화는 폐각근 (F = 237.2, p < 0.001) 과 내장낭 (F = 64.04, p < 0.001) 모두에서 유의성을 나타내었다. 글리코겐 함량은 폐각근의 경우, 완숙기인 4 월에 최대치에 이른 후, 부분산란기 및 퇴화기인 6-9월까지 서서히 감소하였다. 그리고 내장낭의 경우는 초기활성기까지는 비교적 낮은 값을 보인 후, 후기활성기인 5월에 가장 높았다. RNA 함량은 폐각근보다 내장낭에서 더 높게 나타났다. RNA 함량의 월별 변화는 폐각근 (F = 195.2, p < 0.001) 과 내장낭 (F = 78.85, p < 0.001) 모두에서 유의성을 나타내었다. RNA 함량은 폐각근의 경우, 초기활성기인 1-2월에 높았고, 후기활성기인 3-4월에 극감하였으며, 완숙기인 5월에 약간 증가된 후 6-7월에 다시 감소하였다. 그리고 내장낭의 경우는 완숙기인 5월에 가장 높았고, 부분산란기인 6-7월에 급격히 그 값이 감소하였다. 총단백질 함량의 경우 폐각근과 내장낭 사이에 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 나타났다 (r = 0.715, p = 0.020). 글리코겐의 경우에는 양의 상관관계가 있는 것처럼 나타났으나 (r = 0.216), 통계적으로 유의한 수준은 아니었다 (p = 0.550). RNA의 경우 음의 상관관계가 나타났으나(r = -0.233), 이 또한 통계적으로 유의한 수준은 아니었다 (p = 0.518). 전반적으로 볼 때, 가리비류와 같이 생식소, 소화맹낭, 중장선이 부위별로 구분이 된 이매패류와 달리 백합은 위 3가지 부분이 명확하게 구분되지 않아 내장낭으로 분석하여 특정시기(월)에 국한되어 폐각근과 내장낭의 생화학적 함량변화가 역상관관계를 나타내는 현상을 보였다. 특히, 폐각근과 내장낭내 총 RNA 함량 변화 양상은 총단백질 함량 변화 양상과 유사한 경향을 보여 RNA 함량 증가시 단백질 함량의 증가가 일어나고 있음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.167-194
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• 2019

본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.

• 한국조경학회지
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• 제41권6호
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• pp.52-61
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• 2013

본 연구는 여름철 낮 그늘시렁의 차양이 온열쾌적 지표에 미치는 영향을 파악하고자 수행하였다. 이를 위해 여름철 차양 및 겨울철 방풍을 고려하여 갈대발로 천개면 등을 차폐한 3가지 유형의 그늘시렁(가로 4m${\times}$세로 4m${\times}$높이 2.7m) I(천개면 차폐) II(천개면, 서향면 차폐) III(천개면, 서향면, 북향면 차폐)을 4층 옥상에 구축하였다. 그리고 1차 실험은 2013년 8월 14일부터 16일까지 대조구, 그늘시렁 I, III을 대상으로, 2차 실험은 2013년 8월 26일부터 28일까지 대조구, 그늘시렁 I, II를 대상으로 기상변수(기온, 습도, 복사, 풍속)를 측정하였다. 그늘시렁의 차양이 인체가 흡수하는 복사환경과 $T_{mrt}$ 및 $SET^*$에 미치는 영향은 다음과 같다. 그늘시렁의 차양으로 인해 인체가 흡수한 복사량의 저감은 단파복사가 장파복사에 비해 훨씬 크게 나타났다. 대조구 대비 인체가 흡수한 단파복사량 차이의 최댓값 ${\Delta}K_{abs,max}$는 그늘시렁 I과 III에서는 $-119W/m^2$와 $-158W/m^2$였으며, 그늘시렁 I과 II에서는 $-145W/m^2$와 $-159W/m^2$였다. 대조구 대비 인체가 흡수한 장파복사량의 차이의 최댓값 ${\Delta}L_{abs,max}$는 그늘시렁 I과 III에서는 $-15W/m^2$와 $-17W/m^2$였으며, 그늘시렁 I과 II에서는 $-8W/m^2$와 $-7W/m^2$였다. 그늘시렁의 차양에 의해 인체가 흡수한 $T_{mrt}$와 $SET^*$ 값도 낮아졌다. $T_{mrt}$는 1차 실험에서는 그늘시렁 I과 III에서 각각 최대 $16.0^{\circ}C$와 $21.4^{\circ}C$, 그리고 2차 실험에서는 그늘시렁 I과 II에서 각각 최대 $18.8^{\circ}C$와 $20.8^{\circ}C$ 저감되었다. $SET^*$는 1차 실험에서는 그늘시렁 I과 III에서 각각 최대 $2.9^{\circ}C$와 $2.6^{\circ}C$ 그리고 2차 실험에서는 그늘시렁 I과 II에서 각각 최대 $3.5^{\circ}C$와 $2.6^{\circ}C$ 저감되었다. 대조구 $SET^*$ 대비 그늘시렁 II, III의 $SET^*$ 저감효율은 그늘시렁 I에 비해 낮게 나타났는데, 이는 풍속의 차이 때문이었다. 따라서 그늘시렁 수직면의 차폐시에는 차양 못지않게 통풍을 고려하는 것이 필수적이라 생각된다. 대조구의 3일간 평균 최고기온이 $37.5^{\circ}C$였던 1차 실험기간 결과에서는 $SET^*$ 값이 하루 중 대부분 시간대에서 온열 쾌적대 및 수용대의 상한 값인 $28.7^{\circ}C$와 $30.4^{\circ}C$를 초과하였다. 반면에 대조구의 3일간 평균 최고기온이 $34.4^{\circ}C$였던 2차 실험결과, $SET^*$ 값이 그늘시렁 I에서는 18~12시와 오후 14~18시, 그늘시렁 II는 15~18시에만 온열 쾌적대에 드는 것으로 나타났다. 반면에 그늘시렁 I, II에서 $SET^*$ 값은 하루 중 대부분 시간대에서 온열 수용대에 드는 것으로 나타났다. 따라서 혹서기에 그늘시렁의 온열쾌적성을 확보하기 위해서는 갈대발 등에 의한 차양뿐만 아니라, 덩굴식물이나 녹음수에 의한 차양을 도입하는 방안을 강구하여야 할 것이다. 그리고 그늘시렁의 차양효과를 평가하는 지표로서 $T_{mrt}$와 $SET^*$는 실효성이 있었다고 판단되며, 향후 옥외 조경공간의 온열환경 평가 지표로서 활용이 기대된다.