최근 세계 각국은 온실가스 배출을 규제하기 위해 전과정평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 전기차 전과정평가는 차량의 전체 수명주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 측정하고 평가하는 수단이다. 전과정평가 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 전기차 부품별로 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 이를 위해 최근 블록체인 기술을 적용한 전과정평가 모델에 대한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주요 제품 정보들이 다른 참여자들에게 그대로 노출되어 프라이버서 보호가 되지 않는 문제가 있고 부품데이터 정보가 업데이트될 때마다 트랜잭션 형태로 블록체인 원장에 기록해야 해서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 전기차 차량부품 데이터를 수집하고 유효성을 검증하기 위해 전과정평가를 위한 DID 기반의 데이터수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 데이터의 유효성과 무결성을 보장하며 블록체인 원장에는 사용자 인증 정보만 공유되어 데이터의 무분별한 노출을 방지하고 데이터의 출처를 효율적으로 검증 및 업데이트할 수 있다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 이용자 안전중심의 기술 및 시스템을 의미한다. 2016년 대전-세종 시범사업을 시작으로 고속도로 및 지자체 실증사업을 통해 통신 인프라 구축, 단말기 보급, C-ITS 안전 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 광주광역시 C-ITS 실증사업을 통해 수집된 개별차량 데이터를 활용하여 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위한 방법론을 개발하였다. 효과분석은 크게 주행영향 분석과 환경분석으로 나뉘며 주행영향 분석을 위해 순응도 분석과 주행안전성 평가를 수행하였다. 추가로 C-ITS 실증사업 기간동안 수집되었던 PVD (Probe Vehicle Data)의 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 효과분석에 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속 소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었다. 반면 감속운행행태로 C-ITS 구축 이후 배출가스 양은 소폭 증가한 것을 알 수 있었다.
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 SNS의 폭발적인 인기에 힘입어 SNS 마케팅의 활용이 중요해지고 있으며, 이 과정에서 SNS 레이아웃의 Image 와 Caption 순서의 중요성도 커지고 있다. 이에 본 연구는 SNS 레이아웃의 이미지와 텍스트 순서가 사용자 태도에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 진행되었다. 본 연구를 위해 대구·경북에 거주하는 일반인과 대학(원)생들 350명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 PROCESS, 회귀분석, t-test를 진행하였다. 연구 결과, Image First 레이아웃이 Caption First 레이아웃에 비해 접근성이 높은 것으로 확인되었으며, Caption First 레이아웃이 Image First 레이아웃에 비해 진단성이 높은 것으로 확인되었다. SNS 레이아웃이 사용자 태도에 미치는 영향에 대한 3가지 경로의 매개효과를 검증하였다. SNS 레이아웃이 사용자 태도에 미치는 영향에 진단성과 유용성이 매개하는 경우와 접근성, 진단성 및 유용성이 매개하는 경우의 간접효과를 확인하였다. 두 경우 중 진단성과 유용성의 매개효과가 더 높게 나타났다. 또한 접근성이 진단성에 미치는 영향은 관여도가 낮은 경우보다 높은 경우 더 높게 나타났다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 real-time PCR(SureTectTM kit와 PowerChekTM kit), LAMP(3M MDS), 선택 배지를 이용하여 즉석섭취식품에 존재하는 Salmonella spp.와 L. monocytogenes의 검출 능력을 비교 및 평가하고 식품 매트릭스가 real-time PCR의 결과에 미치는 영향을 조사하였다. 4가지 서로 다른 농도로 접종된 식품을 동일한 증균배지를 이용하여 증균 후 세 가지 방법으로 검출한 결과, real-time PCR, LAMP, 선택 배지에서 모두 양성으로 검출되어 인위적으로 접종된 식품에서의 검출 성능은 동등한 것으로 나타났다. 또한, 식품 매트릭스가 real-time PCR의 신속 검출에 미치는 영향을 조사한 결과, Salmonella spp.의 검출에서 샐러드가 다른 식품에 비해 Ct value가 유의적으로 높은 것으로 나타나, 섬유질이 풍부한 식품에 존재하는 Salmonella spp.의 검출을 위해서는 충분한 균질화와 균체의 탈리, 그리고 효율적인 DNA의 증폭이 필요함을 알 수 있었다. 반면, L. monocytogenes의 검출은 식품 매트릭스마다 상이하며 혼합적인 양상을 보였다. 현재의 식품공전 규정에서 식품에 존재하는 식중독균의 신속 검출을 위한 장비와 시약의 사용은 대부분 사용자의 선택에 의존하고 있다. 본 실험에서 real-time PCR로 사용된 SureTectTM kit와 PowerChekTM kit는 기존 real-time PCR kit의 대체재로서 사용이 가능할 것으로 판단되며, 또한, LAMP도 우수한 검출 성능을 보였기에 식품안전 관리 수단으로 활용될 가능성이 있음을 시사하고 있다.
수소연료전지의 중요성은 계속 강조되며, 이 분야에서의 교육 및 훈련 수요가 증가하고 있다. 다양한 교육 환경 중에서 메타버스 교육은 특히 원격 학습에 대응하기 위해 글로벌 교육산업에서 새로운 변화의 시대를 열고 있다. 메타버스가 교육에 가져온 가장 중요한 변화는 단방향, 강사 중심 및 정적인 가르침 접근에서 다방향 및 동적인 접근으로의 전환이다. 메타버스는 수소 연료전지 엔지니어 교육에서도 효과적으로 활용될 것으로 예상되며, 교육과 훈련이 언제 어디서나 가능하게 함으로써 교육의 효과를 향상시킬 뿐만 아니라 엔지니어링 교육에 관련된 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 이러한 아이디어에 영감을 받아 연료 전지 교육 플랫폼을 설계하고 있다. 메타버스를 활용하여 이론 학습 및 훈련을 결합한 플랫폼을 만들었다. 본 연구에서는 학습 참여자의 참여도를 높이기 위한 교육 훈련 콘텐츠 개발, 사용성 향상을 위한 사용자 인터페이스 구성, 가상 세계에서 물체와 상호 작용하는 환경 생성, 디지털 트윈 형태의 수렴 서비스 지원 등의 주요 요소를 개발했다.
지휘통제체계는 지휘, 통제, 통신, 컴퓨터, 정보의 5대 요소를 자동화하여 전장을 효율적으로 관리하는 통합 전장 정보체계로 적의 위치, 상황 및 작전 결과를 수집하고 분석하여 모든 제대가 실시간으로 동일한 상황을 파악하며 지휘 결심과 임무 지시를 최적화하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 현행 지휘통제체계는 각 군별 전장상황 위주 단일 영역에서의 전장가시화를 시켜주는 구조만으로는 신규 무기체계 도입 때 마다 한계가 발생한다. 지상, 해상, 공중 영역뿐만 아니라 사이버 및 우주 영역까지 확대되는 미래 전장에서 다양한 무기체계들의 유기적인 데이터들이 모여 사용자가 원하는 전장상황을 신속하게 가시화한다면 보다 향상된 지휘통제결심이 가능할 것이다. 이에 본 연구는 미래 지휘통제체계의 적용가능한 가시화 기술을 지도 영역, 상황도 영역, 디스플레이 영역으로 나눠 적용방안을 연구하였다. 이러한 미래 지휘통제체계의 기술 구현은 5G 네트워크와 같은 다양한 데이터 및 통신 수단을 기반으로 하여, 고품질의 다양한 정보를 활용하여 현실적이고 효율적인 전장 상황 인식을 가능하게 하는 초연결 전장가시화가 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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