정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.
공주 무령왕릉과 왕릉원은 세계유산으로 등재된 웅진백제시대(AD 475~538) 왕족의 고분군이다. 1971년 무령왕릉 발굴 이후 안전한 보존관리 체계 없이 공개됨에 따라 급격한 환경변화를 겪으며 고분 내부에 다양한 손상이 발생하였다. 이 연구에서는 왕릉원의 미시적 변위분석을 위해 각 고분 내부에 취약부를 선정하여 3차원 정밀스캐닝을 바탕으로 디지털 형상정보를 구축하였다. 5호분에서는 진행성 변위를 검출하였으며, 6호분과 무령왕릉은 향후 모니터링을 위한 기초자료를 획득하였다. 특히 5호분 남측 회벽의 편차분석 결과, 공차범위 ±18 mm와 ±2 mm에서 추가 손상은 나타나지 않았다. 그러나 인방석은 평균 0.32 mm의 처짐이 발생하였고, 벽체 사이의 거리는 평균 0.36 mm가 증가하였다. 5호분 내부는 직접적인 누수가 있어 탈락과 처짐거동 등 손상을 가중시킨 것으로 해석된다. 이 연구에서 획득한 3차원 형상정보는 계속 연구를 위한 자료로 중요한 기준이 되며, 정밀 계측모니터링과 교차검증을 거쳐 왕릉원의 안정적 보존방안을 검토하는 데 활용할 것이다.
소변검사 전 냉/해동 반복과 해동 과정에 따라 대표적인 임상 화학검사 측정값의 변화를 확인함으로써 소변검사의 안정성과 품질 개선방안을 모색하고자 하였다. 조사 대상자는 모두 건강한 남성 10명이었으며 이들의 소변 검체를 이용하여 냉/해동 안정성(freeze and thaw stability) 실험을 진행하였다. Micro-albumin과 Amylase의 경우 시간이 경과 됨에 따라 37℃에서는 통계적 유의성은 없었으나, 42℃와 60℃에서는 시간의 경과에 따른 결과가 통계적으로 유의한 변동이 있었고, BUN, Creatinine, Uric acid와 Glucose에서는 통계적으로 유의한 변동이 있었다. Long term의 안정성 결과, 7일이 지난 후에는 Glucose의 변이는 증가하였고, 60℃에서는 Amylase가 감소하는 양상을 보였다. Glucose와 Amylase의 경우 시간의 경과에 따른 결과가 통계적으로 유의한 변동이 있었다. 신뢰성 있는 검사결과를 얻기 위해서는 소변 시료의 채취, 보관 및 저장 등을 비롯한 요검사의 정확한 표준화가 필요하며 생체 물질별 안정성 확보를 위한 조건들의 체계적 연구가 필요하다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 실제 붕괴가 발생한 토류벽을 대상으로 해석 기법에 따른 시공단계별 거동특성을 분석하기 위하여, 단계별 굴착에 따른 토류벽의 변위, 휨모멘트, 토압분포, 예상 활동 파괴면을 수치해석을 통해 분석하였다. 특히 수치해석에 사용되는 해석기법으로, 벽계와 지반의 상호작용이 고려되는 전단강도 감소기법과 상호작용을 고려하지 않는 탄소성 해석으로 나누어 해석기법에 따른 벽체의 거동 차이를 비교 하였다. 본 연구결과, 벽체의 휨모멘트와 토압은 해석기법에 따른 차이가 크지 않았지만, 지표 근처에서의 벽체 변위는 큰 차이를 나타냈다. 또한 실측 데이터와의 비교결과 탄소성 해석을 통한 해석 결과가 전단강도 감소기법을 통한 해석 결과보다 전체적으로 변위 및 파괴면 예측에서 과소 평가 되는 것으로 나타났다. 따라서, 전단강도 감소기법을 통한 유한요소 해석은 벽체의 시공 안정성 및 붕괴 후 원인 분석 등의 좀 더 세밀한 검토가 필요한 작업에서 유용하게 사용할 수 있으며, 탄소성 해석기법은 1차적인 설계 정도에 사용하여야 할 것으로 판단된다.
높은 안전성과 견고한 기계적 특성을 가진 고체상 슈퍼커패시터는 차세대 에너지 저장 장치로서 세계적 관심을 끌고 있다. 슈퍼커패시터의 전극으로서 경제적인 탄소 기반 전극이 많이 사용되는데 수계 전해질을 도입하는 경우 소수성 표면을 가진 탄소 기반 전극과의 계면 상호성이 좋지 않아 저항이 증가한다. 이와 관련하여 본 연구에서는 전극 표면에 산소 플라즈마 처리를 하여 친수화된 전극과 수계 전해질 사이의 향상된 계면 성질을 기반으로 더 높은 전기화학적 성능을 얻는 방법을 제시한다. 풍부해진 산소 작용기들로 인한 표면 친수화 효과는 접촉각 측정을 통해 확인하였으며, 전력과 지속시간을 조절함으로써 친수화 정도를 손쉽게 조절할 수 있음을 확인하였다. 수계 전해질로 PVA/H3PO4 고체상 고분자 전해질막을 사용하였으며 프레싱하여 전극에 도입하였다. 15 W의 낮은 전력으로 5초간 산소 플라즈마 처리를 시행하는 것이 최적 조건이었으며 슈퍼커패시터의 에너지 밀도가 약 8% 증가하였다.
기술의 발전은 사람의 삶을 편하게 개선했고, 더 쉽고 안전하고 간단하게 발전해 왔다. 우리는 주로 화장실에서 물의 온도를 맞추기 위해 뜨거운 물로 틀고 온도를 점점 맞춰가며 자신이 원하는 온도를 피부로 찾는다. 이러한 상황에서 '만약 물의 온도를 눈으로 볼 수 있고, 안전한 시스템을 포함하면서 화장실의 인테리어까지 도울 수 있는 장치가 있으면 어떨까'라는 생각을 했고, 안정성을 중요시하는 시스템을 만들고자 했다. LCD와 LED를 넣어 우리가 온도를 촉각적으로 느끼기 전에 시각적으로 먼저 알 수 있게 하여, 보다 나은 안전성을 확보하는 것이 가장 큰 목적이다. 실험 결과 수온 센서에서 감지되는 온도와 LCD에서 표시되는 온도는 실 온도와의 오차가 없었고 초음파 센서를 이용한 거리 측정 실험에서는 27cm까지는 오차가 발생하지 않았다. 28cm 이상부터는 2% 정도의 오차가 발생했지만, 수도꼭지라는 카테고리 안에서 사용하기에는 큰 불편함은 없다.
본 연구에서는 케이블의 손상에 대한 사장교의 실시간 손상평가를 진행하였다. 사장교의 실시간 손상평가를 위한 센서는 가속도 센서를 사용하였으며, KEOT(Kinetic Energy Optimization Techniques)를 이용하여 센서의 위치와 수량에 대한 최적의 조건을 선정했다. KEOT는 구조물이 외력에 의해서 진동할 때, 최대변형에너지의 값을 계측하여 최적 계측 위치와 센서의 수량을 결정한다. 본 연구에서의 손상 조건은 케이블의 파단으로 제한하였으며 사장교를 4개의 구간으로 나누어 구간별 케이블 손상을 주었다. 사장교 케이블의 실시간 손상평가 방법은 FE 구조해석을 통하여 실제 모델과 유사한 가상의 모델을 만들었다. 생성된 가상 모델과 모형 구조물에 랜덤 가진파를 가한 이후 모형 구조물의 케이블 손상을 주었다. 가상 모델에서 출력되는 응답을 무손상 상태의 응답으로 정의하고 실제 모델에서 계측되는 응답을 손상 상태의 데이터로 정의하여 두 데이터를 비교하였다. 무손상 상태의 사장교의 데이터로부터 손상 상태의 사장교의 데이터를 IMD(Improved Mahalanobis Distance) 이론에 적용하여 손상의 정도를 평가하였다. IMD 이론으로 손상을 평가한 결과 구간별 손상을 실시간으로 적절하게 찾아내어 실시간 모니터링에 적용할 수 있는 유용한 손상평가 기술로 확인되었다.
사회복지기관은 일반기업 또는 공기업 등과는 다른 목적으로 사업을 영위하는 관계로 ESG 실천항목 도출과 모형구축은 다양하고 종합적인 사회복지학적 측면의 연구를 통해 이루어져야 한다. 지금까지 국내 복지기관에서 활용할 수 있는 연구가 아직은 많지 않고 마땅한 ESG 경영활용 지표가 없는 관계로 천안시복지재단의 전략도출과 경영전략 체계수립으로 성과를 최대로 발휘하도록 하여 그 모형을 다른 복지기관에 전파하고 교육 및 훈련을 통해 선도적인 재단으로 거듭나는 것을 목적으로 추진되었다. 재단과 일선 복지기관들이 ESG 경영에 대한 이해와 기관 이미지 및 사업성과에 긍정적 영향을 미치는 실천모형 구축방안에 초점을 두고 재단의 실증분석, 중대성 이슈 분석을 통해 이슈식별과 핵심이슈를 선정하였다. 이를 바탕으로 사회복지기관의 적합한 전략도출과 전략체계수립 후 성과관리 방안을 구축하여 추진체계를 살펴보았다. 환경적·사회적 책임, 투명경영 측면, 안전관리체계 구축, 응급상황 및 예방분야, 이용자(고객)만족체계 구축, 반부패 예방과 청렴 윤리 모니터링 및 평가, 책임감 있는 공급망, 지역사회 참여 및 발전을 위해 지역사회 공헌 프로그램 실행 등 현재 우수하게 추진하는 분야와 앞으로 추진해야 할 항목을 세심하게 도출하였다. 본 연구는 천안시복지재단의 고찰을 통해 ESG경영 정착을 위해 경주하고 있는 노력을 구체적으로 제시하고자 하였다. 따라서 ESG 측정지표를 개발하기 위한 천안시복재재단의 체계적인 개발과정을 유사한 노력을 기울이는 타 기관 및 관련 연구자들이 참고하여 ESG경영을 발전시켜 나가는데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
최근 인구구조의 급격한 변화로, 다양한 세대의 구성원들이 같은 조직에서 함께 일해야 하는 상황이 많아져 세대 간 화합에 관한 연구의 필요성이 대두되었다. 하지만, 조직 안에서 다양한 세대의 구성원들이 서로 화합하는 조직문화를 측정할 수 있는 마땅한 척도가 없어 연구에 어려움이 있었다. 본 연구는 세대친화적 조직문화척도(WICS)를 한국어로 번안한 후, 정규직 직장인 1,052명을 대상으로 타당화 하였다. 첫 번째로, 탐색적 요인분석을 실시하였고(N = 460) 본 척도는 5요인인 것으로 확인되었다. 두 번째로, 확인적 요인분석 결과(N = 592) 상관 5요인 모형이 좋은 모형 적합도를 보였다. 세 번째로, K-WICS는 기존의 네 가지 연령주의 척도와는 부적 상관관계를 보이고, 신뢰·조직 몰입·업무 열의·심리적 안전감·조직에 남고자 하는 의도·직무 만족·의사소통 만족과는 정적 상관관계를 보여 변별/수렴 타당도가 확인되었다. 또한, K-WICS는 기존 연령주의 척도를 통제하고도 긍정적 결과변인 설명 시, 유의한 증분 설명량을 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 나이가 많은(40살 이상) 그룹과 나이가 적은(40살 미만) 그룹 간의 엄격한 동일성을 확인하였다. 이러한 결과들은 K-WICS 척도가 갖는 신뢰도 및 타당도를 지지한다. 본 척도는 세대친화적 조직문화 측정 및 HR 운영방안 수립에 널리 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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