• 정보관리학회지
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• 제28권1호
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• pp.23-42
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• 2011

본 연구는 AACR2와 이를 대체하는 새로운 목록규칙인 RDA의 규칙을 비교하여, RDA에 대한 이해를 높이고, 우리나라의 한국목록규칙에서 고려해야 할 사항을 파악하기 위한 것이다. RDA는 모든 유형의 자원을 서지제어할 수 있는 구조로 International Cataloging Principles(2009), FRBR, FRAD를 구현하기 위한 목록규칙이며, 국제적인 환경에 융통성 있게 적용가능하다. RDA는 웹환경에 맞는 시멘틱 웹으로 구현이 가능하도록 집중기능과 다양한 관계에 기반을 두고 있어 미래의 목록에 큰 영향을 줄 것이기 때문에 국내에서도 이를 반영하는 연구가 필요하다. 비교는 JSC for Development of RDA의 2008년 RDA 초안을 기반으로 저작, 표현형, 구현형의 기술규칙을 대상으로 분석하였다. 구현형에서는 표제, 자료유형, 책임사항, 판사항, 발행사항, 형태사항, 총서사항의 기술영역별로, 저작과 표현형에서는 저작 유형에 따른 채택접근점을 중심으로 RDA와 AACR2 규칙 중에서 변경된 사항을 중심으로 살펴보았다. 본 연구는 RDA에서 제시한 목록규칙을 바탕으로 앞으로 목록의 발전 방향을 파악할 수 있으며, 국내의 목록규칙 개정 시에도 많은 도움이 될 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제36권2호
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• pp.175-199
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• 2019

불확실성이란 정보의 합의나 현존하는 지식 부족으로 인해 명제의 지식이 불완전한 상태를 의미한다. 과학적 지식의 불확실성을 연구하는 학술문헌의 양은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 새로운 지식이 발견되고 연구가 발전하고 있다. 이처럼 시간의 흐름은 지식의 불확실성의 패턴을 발견하는데 중요한 요인이 될 수 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역에서 불확실성의 특성을 파악해왔다. 따라서, 본 연구에서는 구축한 불확실성 단어를 생의학 영역의 불확실성 연구에 적용하여 시간의 흐름에 따른 불확실성의 변화와 패턴을 파악하고자 한다. 시간의 흐름에 따른 생의학 지식의 패턴을 분석하기 위해 대표 개체 페어, 동사 유형, 대표 개체의 패턴을 살펴보았으며 선형회귀 분석을 통해 유의성 검증을 수행했다. 개체 페어 분석에서는 17건 중 7건의 개체 페어가 유의하게 감소하는 패턴을 보였다. 10개의 대표적인 동사 유형은 모두 시간이 흐름에 따라 유의하게 감소했다. 대표 개체의 연도별 상대적 중요도 분석에서는 유의하게 상승과 하강 패턴을 보이는 개체들의 불확실성 증감을 분석했다.

• 공학교육연구
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• 제21권3호
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• pp.56-65
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• 2018

With rapid advance of technologies including information and communication technologies, jobs are evolving faster than ever. Architectural engineering is no exception in this regard, and the green architectural engineering is emerging fast as a promising new field. In this study, a Delphi study of expert architectural engineers are conducted to find out (1) near future prospects of the field, (2) near future emerging jobs, (3) competencies needed for these jobs, and (4) educational content necessary to build these competencies with regards to the green architectural engineering. Initial Delphi survey consisting of open-ended questions in the above four areas were conducted and came out with 65 items after duplicate removal and semantic refinements. Further refinements via second and third wave of Delphi results into 40 items that the 13 architectural engineering experts may largely agree upon as future prospects with regards to the green architectural engineering. Findings indicate that it is expected that the demand for green architectural engineering and needs for automatic energy control system increase. Also, collaborations with other fields is becoming more and more important in green architectural engineering. The professional work management skills such as knowledge convergence, problem solving, collaboration skills, and creativity linking components from various related areas seem to also be on the increasing need. Near future ready critical skills are found to be the building environment control techniques (thermal, light, sound, and air), the data processing techniques like data mining, energy monitoring, and the control and utilization of environmental analysis software. Experts also agree on new curriculum for green building architecture to be developed with more of converging subjects across disciplines for future ready professional skills and experiences. Major topics to be covered in the near future includes building environment studies, building energy management, energy reduction systems, indoor air quality, global environment and natural phenomena, and machinery and electrical facility. Architectural engineering community should be concerned with building up the competencies identified in this Delphi preparing for fast advancing future.

• 한국간호교육학회지
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• 제27권2호
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• pp.175-185
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• 2021

Purpose: The aim of this study was to identify core keywords and topic groups in the 'Gestational diabetes mellitus (GDM) and Breastfeeding' field of research for better understanding research trends in the past 20 years. Methods: This was a text-mining and topic modeling study composed of four steps: 1) collecting abstracts, 2) extracting and cleaning semantic morphemes, 3) building a co-occurrence matrix, and 4) analyzing network features and clustering topic groups. Results: A total of 635 papers published between 2001 and 2020 were found in databases (Web of Science, CINAHL, RISS, DBPIA, RISS, KISS). Among them, 3,639 words extracted from 366 articles selected according to the conditions were analyzed by text network analysis and topic modeling. The most important keywords were 'exposure', 'fetus', 'hypoglycemia', 'prevention' and 'program'. Six topic groups were identified through topic modeling. The main topics of the study were 'cardiovascular disease' and 'obesity'. Through the topic modeling analysis, six themes were derived: 'cardiovascular disease', 'obesity', 'complication prevention strategy', 'support of breastfeeding', 'educational program' and 'management of GDM'. Conclusion: This study showed that over the past 20 years many studies have been conducted on complications such as cardiovascular diseases and obesity related to gestational diabetes and breastfeeding. In order to prevent complications of gestational diabetes and promote breastfeeding, various nursing interventions, including gestational diabetes management and educational programs for GDM pregnancies, should be developed in nursing fields.

• 정보보호학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.79-94
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• 1997

분산 객체 시스템에서 보안 기술과 객체지향 기술의 통합은 중요한 요소이기 때문에 OMG(Object Management Group)에서는 객체 시스템에서 보안성을 다루기 위한 표준 보안 서비스 규격으로 CORBA(Common Object Request Broker Architecture) 보안 참조 모델(security reference model)을 제시하였다. CORBA 보안 참조 모델에서 접근 제어 기능은 특정 구현 메카니즘에 종속되지 않는 독립적인 개념으로 정의되고 있으며, 또한 보안 특성의 의미가 완전하게 기술되지 않는다. 이는 구현자와 사용자가 상호 일치되지 않은 개념을 갖을 가능성을 내포한다 따라서 본 논문에서는 CORBA 보안참조 모델에 기술된 접근 제어 기능이 갖는 의미가 정확히 기술될 수 있도록 집합론에 기초하는 정형화 언어인 Z 언어의 스키마 구조를 이용하여 CORBA 접근 제어 모델을 정형화한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.95-105
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• 2021

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-25
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• 2022

본 연구는 기록관리 전문직의 경험 이면에 있는 인식과 그 의미를 해석하여 현재 처한 상황과 핵심 역량을 도출하고, 이를 토대로 전문가단체의 교육 서비스 방향을 모색하는 데 목적이 있다. 해석현상학적 연구방법을 통한 질적 데이터 분석 결과, 본 연구는 기록관리 현장의 요구 상황, 기록관리 전문직 핵심 역량, 교육 서비스 방향의 3개 범주와 10개 상위주제, 30개의 하위주제와 82개의 의미단위를 생성하였다. 이를 기반으로 전문가단체의 교육 서비스 방향으로, '업무 혁신을 위해 외부 동력을 확보할 수 있는 기회 제공', '기관 간 소통 및 공론화를 위한 학습 기회 제공', '새로운 파트너십과 실질적인 학습 기회 제공'을 제시하였다. 본 연구는 현재 기록관리 전문직이 처한 상황 속에서 실질적으로 요구 받고 있는 핵심 역량을 파악함으로써 전문가단체가 집중하여 지원해야 할 주요한 교육 서비스 방향을 도출하였다는 데 그 의의가 있다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.25-33
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• 2022

In this study, a monitoring method using high-resolution images acquired by unmanned aerial vehicles and deep learning algorithms was proposed for the management of the Sinduri coastal sand dunes. Class classification was done using U-net, a semantic division method. The classification target classified 3 types of sand dune vegetation into 4 classes, and the model was trained and tested with a total of 320 training images and 48 test images. Ignored label was applied to improve the performance of the model, and then evaluated by applying two loss functions, CE Loss and BCE Loss. As a result of the evaluation, when CE Loss was applied, the value of mIoU for each class was the highest, but it can be judged that the performance of BCE Loss is better considering the time efficiency consumed in learning. It is meaningful as a pilot application of unmanned aerial vehicles and deep learning as a method to monitor and manage sand dune vegetation. The possibility of using the deep learning image analysis technology to monitor sand dune vegetation has been confirmed, and it is expected that the proposed method can be used not only in sand dune vegetation but also in various fields such as forests and grasslands.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권3호
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• pp.63-73
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• 2022

A more accurate understanding of the irrigation water supply is necessary for efficient agricultural water management. Although we measure water levels in an irrigation canal using ultrasonic water level gauges, some errors occur due to malfunctions or the surrounding environment. This study aims to apply CNN (Convolutional Neural Network) Deep-learning-based image classification and segmentation models to the irrigation canal's CCTV (Closed-Circuit Television) images. The CCTV images were acquired from the irrigation canal of the agricultural reservoir in Cheorwon-gun, Gangwon-do. We used the ResNet-50 model for the image classification model and the U-Net model for the image segmentation model. Using the Natural Breaks algorithm, we divided water level data into 2, 4, and 8 groups for image classification models. The classification models of 2, 4, and 8 groups showed the accuracy of 1.000, 0.987, and 0.634, respectively. The image segmentation model showed a Dice score of 0.998 and predicted water levels showed R² of 0.97 and MAE (Mean Absolute Error) of 0.02 m. The image classification models can be applied to the automatic gate-controller at four divisions of water levels. Also, the image segmentation model results can be applied to the alternative measurement for ultrasonic water gauges. We expect that the results of this study can provide a more scientific and efficient approach for agricultural water management.

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.329-349
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• 2023

정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.