본 연구는 자동차 산업의 기술협력 네트워크의 특성과 변화 요인들에 대해 분석한다. 전 세계 주요 자동차 기업들이 2000년부터 2017년까지 출원한 112,009건의 자율주행 관련 특허를 사회연결망 분석(SNA: Social Network Analysis, 이하 SNA)을 활용하여 기술협력 네트워크의 구조를 분석한다. 네트워크 분석지표 중 구조적 특성 분석을 통해 밀도 등의 네트워크 특성을 분석한다. 연결 정도 중심성, 매개 중심성 및 관계 중심성 등의 지위적 특성 지표 분석을 통해서는 기술협력 네트워크의 구조적 특성을 확인한다. 분석 결과는 토요타, 현대자동차 등 완성차 기업들과 부품 공급 업체인 보쉬, 콘티넨탈 등이 자율주행과 관련한 기술 개발 실적이 높은 것으로 확인되었다. 네트워크의 구조적 특성 분석 결과 자율주행 기술 개발의 협력 네트워크에 참여한 기업들의 수가 증가하고 다양해졌으며 지위적 특성 지표들은 모두 감소하는 결과를 보였다. 이는 기업 간의 수평적이며 보완적인 기술협력 형태가 증가하는 현상으로 해석할 수 있다. 그리고 자동차 자율주행 기술 분야의 참여자가 많아지고 네트워크가 더 복잡해짐을 확인하였다.
의료 케어 분야가 다각도로 발전되어가고 있는 상황에서 의료 홍보 영상분석은 중요한 의미를 지닌다. 경쟁력 향상의 문제로 중요성을 있으며 AI 시스템의 가속화 시대는 의료 케어가 가장 선두에 있는 분야이기도 하다. 이에 따른 홍보와 광고 및 설명에 대한 영상의 중요성은 매우 중요하며 기업의 이미지를 전환 시킬 수 있는 중요한 방향이기도 하다. 본 연구에서는 AI 의료 브랜드들의 전문 영상에 대한 비교분석을 중심으로 해외 메이져 회사 2개, 스트라이커와 힐롬 (Stryker, Hill-rom)의 회사와 국내 선두기업 1개(나인벨)의 영상을 중심으로 영상에서의 디자인 특징과 차이점 등을 비교하였고, 그에 따른 세부 파트 분석과 섹션 분석을 하였다. 영상 편집의 기술적 부분 분석으로, 트렌제이션 방식 및 인포 그래픽들을 고찰하였다. 심층 비교는 AI 의료 영상의 영상 색상 톤과 영상 배색 관계에 대한 차이점과 같은점들을 비교 분석하였다. 영상 이미지 결정 부분에 있어서 구체적인 분석은 각 영상들의 영상 인트로 부분과 제품 설명 영상 부분들의 구체적 장면을 가지고, 홍보 디자인에서 나타나고 있는 차별화된 요소들을 비교 연구하였다.
본 연구의 목적은 메타버스 기반 가상부동산 거래 서비스에 대한 분석과 시사점을 제시하는 것이다. 블록체인 기반 기술과 메타버스를 통해 우리가 살고 있는 세계가 자연스럽게 확대되고 있기 때문에 환경과 시장 참여자들의 인식 변화도 매우 중요한 요소이다. 무형의 자산에 대한 가치와 투자가 이루어지고 이를 통해 수익을 창출할 수 있기 때문에 기존의 자산 가치 변화 및 투자에 대한 개념과 생각도 달라지고 있다. 서비스 사용자 측면은 가상부동산에 대해 사용자들이 많이 참여하게 되면 수요와 공급의 원리가 적용되어 수요자가 증가하고 희소성의 원리에 따라 자연스럽게 현재의 가치 가격보다 상승할 것이라는 개념으로 미래의 가치에 투자 하는 경우이다. 서비스 제공자는 서비스는 가상부동산 구매 사업을 통해 직접 관심이 있다고 고려되는 가상 지역의 일부를 직접 거래할수 있는 기술적인 플랫폼을 제공하고 이에 따른 자금과 거래 수수료뿐만 아니라 참여자가 증가함에 따라 광고 등 다양한 수익모델을 발굴하여 제공할 수 있다. 또한, 새로운 서비스를 통해 일자리와 정보제공의 역할을 수행 한다. 이해관계자로서 정부는 새로운 기술과 제품 등장을 이용하여 인력과 서비스가 창출하고 경제적 이익을 확보할 수 있다. 물론, 새로운 서비스가 위험요소를 완화하면서 시장에 정착할 수 있도록 다양한 제도적 지원이 이루어져야 한다. 본 연구는 국내의 메타버스 기반 환경 구축 및 관련 연구에 기여 및 가상공간 부동산 서비스 연구에 활용되는 것에 의의를 가진다.
본 연구의 목적은 청소년의 임파워먼트 향상을 위한 수업 전략을 활용하여 중학교 가정교과의 자유학년제 지속가능한 식생활교육 프로그램을 개발하고 프로그램의 효과를 검증하고 평가하는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위해 ADDIE 교수설계 모형에 따라 프로그램을 개발하고 평가하였다. 2015 개정 중학교 기술·가정과교육과정과 SDGs에서 식생활 영역과 관련된 내용을 추출하여 이들의 관련성을 분석하여 식생활교육의 내용을 도출하였다. 분석 결과를 바탕으로 하여 개발된 프로그램은 '더불어 함께하는 식생활'이며, 5가지 학습주제 '지구촌에서 함께 살기', '건강한 식생활 유지하기', '함께하는 식생활 문화 창조하기', '자연, 사람과 더불어 살기', '안전한 식생활 유지하기'로 구성되었다. 임파워먼트 향상을 위한 전략으로 가치 판단, 결과에 대한 예측, 책임있는 행동 선택, 의사결정의 4가지 상황을 제시하였다. 개발된 프로그램을 전문가의 검토를 받아 경기도 소재 중학교 3학년 학생을 대상으로 주당 1시간씩 17주에 걸쳐 17차시의 수업에 적용하였다. 수업 후 개인 내적 임파워먼트와 정치·사회 임파워먼트는 사전과 사후에 유의한 차이를 보여 본 프로그램이 임파워먼트 향상에 효과가 있는 것으로 나타났다. 하지만 대인 관계 임파워먼트는 사전과 사후에 유의한 차이가 없었으므로 프로그램을 실행할 때 토의·토론과 협동학습을 원활하게 진행하기 위한 전략을 활용할 필요가 있는 것으로 나타났다. 수업에 참여한 학생들은 프로그램에 대해 전체적으로 긍정적으로 평가하였으며, 식생활문제 해결을 통해 사회를 변화시킬 수 있다는 생각을 갖게 하는데 도움이 된 것으로 평가하였다.
지질과학 분야에서 암석의 생성 시기, 지각과 맨틀 진화연구의 기초자료로 활용되는 Sr 동위원소비는 열이온화 질량분석기(thermal ionization mass spectrometry, TIMS) 혹은 다검출기 유도결합 플라즈마 질량분석기(multi-collector plasma ionization mass spectrometry, MC-ICP-MS)와 같은 질량분석기를 이용하여 측정할 수 있다. 이 기술보고에서는, Sr 동위원소비 측정시, 원소의 불완전한 화학적 분리가 Sr 동위원소비의 참값 (true value)에 어떤 영향을 미치는지를 비교하였다. 실험에는 상업용 레진, NBS987(NIST SRM987) Sr 동위 원소 표준물질 그리고 일본지질조사소의 암석표준시료 JG1a, JB3, JA1를 이용하였다. 비교실험 결과, NBS987 Sr 동위원소 표준시료, 일본지질조사소의 암석표준시료 JG1a, JB3, JA1 모두 불완전한 분리에 의해 Rb이 남아있는 경우 87Sr/86Sr의 측정값이 변하는 것이 명확하게 관찰된다. 이는 질량분석기 특히 MC-ICP-MS로 동위 원소비를 측정하고자 하는 경우, 동종동위원소의 간섭에 대한 보정에도 불구하고 측정값은 참값에서 벗어나므로 완전한 분리가 중요한 인자임을 지시해준다. 그러므로 MC-ICP-MS를 이용한 Sr 동위원소비 측정결과를 보고할 때는, 동종동위원소에 의한 영향을 판단할 수 있도록 Sr의 동위원소 전체의 측정강도와 더불어 85Rb의 측정강도도 함께 보고돼야 할 것이다.
기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.
과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
대학에서의 학업성취도란 대학교육을 통한 결과로서 학생들이 구현한 질적 변화와 발달의 수준이라는 포괄적 의미로 인식되고 있다. 따라서 대학생의 학업성취도는 창의성, 리더십, 글로벌 역량 등 다양한 인재상에 대한 시대적, 사회적 요구와 연계되어 그 의미를 부여하게 되지만 실질적으로 대학교육의 성과지표로서 중요하게 인식되고 있는 것은 학점으로 귀결 되고 있다. 이러한 학점을 통한 학업성취도의 측정은 많은 문제를 가지고 있는데, 특히, 평가 방식과 내용 그리고 대학의 서열화 효과 등에 의해 학점을 통한 학업성취도의 표준화는 매우 어려운 문제로 인식되고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생을 대상으로 학업성취도의 우수 여부를 예측하는 시스템을 제시한다. 사용된 변수는 일부 개인정보와 졸업연도, 학번, 학과명, 계열명 등의 학사 정보 등 최대 96개를 활용하여 분석하였으나 개인정보나 학과정보 등은 이미 결정되어 노력에 의해 변경될 수 없는 데이터이므로 분석 대상이 될 항목은 이미 결정된 데이터를 제외한 학과별/학생별 역량으로 한정하였다. 본 연구에서는 경기권 소재 전문대학인 D대학의 미션, 비전, 교육목표 및 인재상 등이 반영된 핵심역량의 분석을 통해 학업 성취도 예측시스템을 구현해 보고, 해당 시스템의 도입이 학업성취도에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 예측하기위해 진행되었다. 향후 연구결과를 학과에서 진행되는 교육과정 수립 및 학생 지도 등에 적용하여 학업성취도를 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 활용할 예정이다.
디지털 기술의 발전에 따라 해상환경은 빠르게 변화할 것으로 예상된다. 자율운항선박의 경우 국내 · 외 많은 국가에서 기술개발 중이며, 국제사회는 이를 운용하기 위한 논의도 시작되었다. 선박의 변화는 해상교통 환경의 변화를 야기하며, 육상지원시설에 대한 변화도 촉구한다. 본 연구는 항행지원시설의 사이버 보안 체계 개선을 위해 해상교통관제 인원의 사이버 보안 관리 인식을 분석하고자 한다. 이를 위해 해상교통관제 중심으로 사이버 보안 관리 현황을 살펴보고, 해상통관제 인원을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 분석은 IPA 방법론을 활용했으며, 분석결과 보안담당 경험이 있는 인원과 경험 없는 인원의 사이버 보안에 대한 인식차이가 뚜렷하게 나타났다. 더불어 사이버 공격 탐지 및 차단 관련 기술적인 조치가 가장 우선적으로 시행되어야할 사항으로 나타났다. 본 연구 결과는 항행지원시설에 대한 사이버 보안 관리 체계 개선을 위한 기초자료로 사용될 수 있다.
'19년 인천시 수돗물 적수 사고 발생에 따라 환경부에서는 수도운영관리 고도화, 체계적인 기술지원 및 사고대응을 위해 「수돗물 안전관리 종합대책」을 수립하여 수돗물 공급 전 과정의 스마트 상수도 관리체계를 구축 중이다. 수도사고 위기대응 고도화를 위해서는 유량, 압력, 수위 등 실시간 수도운영 데이터의 신뢰성 확보와 더불어 빅데이터 분석기법을 활용한 사전 경보 알고리즘 개발 및 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 수도운영 데이터 주요항목(유량, 압력, 수위 등)에 대한 데이터 기반의 다양한 통계기법을 활용해 최적 운영범위 선정, 감시경보체계 고도화를 위한 기반을 마련하고, 분석 결과를 K-water 운영시스템 및 감시경보시스템과의 연계를 위한 시스템 모델링에 대해 연구한다. 또한, 취수장과 정수장 간원수 탁도의 변화에 대한 교차 상관분석을 통해 도달시간 등에 대해 고찰하고, 취수장 펌프 가동에 따른 유량 변화 및 시간 지연을 고려한 원수 탁도 데이터를 적용하여 정수장 원수 탁도를 예측하는 모델에 관해 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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