대학 아이덴티티(University Identity)는 대학의 정체성 확립과 하나의 고유한 이미지를 통합하여 학교가 지향하는 핵심 가치를 효과적으로 전달이 가능하다. 따라서 대다수의 대학은 대학 아이덴티티를 새롭게 정의하거나 문화상품을 내놓는 등 적극적인 홍보 전략을 펼치고 있다. 최근 기존의 광고나 홈페이지는 물론 인스타 그램, 유튜브, 페이스북등의 SNS로 대학브랜드를 지속적으로 노출하며 차별화하고 있다. 본 연구는 '2021 QS World University Rankings'에서 '2021 QS ASIA University Rankings'의 한국과 중국의 상위 각 80개 대학 아이덴티티를 분석하여 디자인의 형태, 색상 수, 영어 표현에서 차이가 확인 된다. 그리고 한국과 중국 대학의 시각화된 대학 아이덴티티 디자인의 계량화와 교차분석을 통한 양국의 시각적 표현 차이분석과 데이터의 정확성을 확보하기 위해 'Cohen's Kappa' 일치성 분석을 하였다. 연구결과 창의적이고 불규칙형태를 나타내며 파랑색, 빨강색, 초록색의 사용이 많으며 대부분 2가지 이내 색상의 사용을 볼 수 있다. 또한 대학 아이덴티티 디자인은 워드마크와 추상적 형식의 표현이 확인된다. 본 연구는 향후 대학의 국제화, 차별화된 대학 아이덴티티 디자인을 창출하기 위한 효과적인 기초자료로 시사점을 제시할 수 있다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
목적 : 본 연구는 전환프로그램 연구동향과 장애청소년을 대상으로 국내외 전환프로그램의 중재 및 효과를 체계적으로 분석함으로써 학교 및 지역사회 관련 기관들과 협력하여 성인생활의 모든 측면을 포함할 수 있는 중재 전략에 대한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service: RISS), Pubmed, Web of Science(WoS) 데이터베이스를 사용하여 2006년부터 2021년까지의 게재된 논문을 검색하였다. 주요 검색어는 'Disability' AND ('Adolescents' OR 'Young adult') AND ('Transition education' OR 'Transition program')를 사용하였다. 최종적으로 7편의 국내외 논문을 본 연구의 분석 대상으로 선정하여 전문을 검토하였다. 또한, WoS(Web of Science) 플랫폼과 VOSviewer(version 1.6.16, CWTS, Netherlands, 2020) 프로그램을 이용하여 키워드와 국가 관계를 분석하고 시각화하였다. 결과 : 7개의 논문에서 참여한 대상자를 유형별로 분석한 결과, 대상자는 ASD, ADHD, ID, DD, physical disability 총 5가지로 분류되었다. 중재에 사용된 영역은 크게 직업(학업), 자기관리(시간), 상호작용(대인관계, 의사소통) 3가지 범주로 혼합되어 실시되었다. 중재 결과 7편 중 1편을 제외하고는 사회성 및 적응, 삶의 질, 일상생활활동 세 가지 분류 중 적어도 하나 이상의 부분에서 유의미한 향상을 보였다. 결론 : 본 연구는 전환프로그램의 연구동향을 파악하면서 프로그램의 적용과 그 효과를 정리하여 다양한 전문가와의 교류하는 방향성을 제시하는 동시에 단편적인 측면이 아닌 성인생활의 모든 측면을 확대하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 도심지의 지반함몰 및 침하, 노후 지하시설물 파손 등 지하공간에 대한 안전 이슈가 증가하고 있어 지하시설물의 정확한 관리가 더욱 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 취득하는 지하시설물 실시간 측량 데이터 또는 지하시설물 탐사 후 현장 측량으로 취득한 지하시설물 측량 데이터를 지하공간통합지도 상에 가시화하고, 측량성과로 변환하는 기능을 개발하였다. 또한, 본 연구를 통해 개발한 지하공간통합지도 연계 현장 측량 성과 활용 기능을 사용하여 서울시 은평구 상수관로 매설공사 현장에서 토탈스테이션으로 획득한 측량성과를 지하공간통합지도상에 가시화 하고, 공간정보 성과파일로 변환 및 지하공간통합지도 모바일 센터로 전송하는 현장실증을 수행하였다. 이를 바탕으로 지하공간통합지도가 구축된 지역에서 측량성과를 활용하는 작업 절차를 검증할 수 있었으며, 향후 개선 방향을 검토할 수 있었다.
정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고 있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의 지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수 있도록 했다.
스마트 팩토리 환경과 디지털 트윈 환경이 구축되며 요즘의 공장은 방대한 생산 데이터를 축적하고 공정 현황에 대해 실시간으로 사용자 편의에 맞는 시각화된 결과물로 관리되고 있다. 생산 제품의 다변화에 따른 공정의 복잡도가 증대되어 생산일정 계획이 어려워지고, 자동화 설비가 구축되는 상황에서 납기 지연을 예방하고, 공장의 변동성에 대한 사전 예측을 위한 방안으로 생산 시뮬레이션 기법이 각광받고 있다. 디지털 트윈 환경의 발전과 함께 신규 패키지가 개발되고 기존 패키지들의 기능 업데이트가 됨에 따라 상용 제품별 특성이나 장단점이 명확히 정의되지 않아 사용자들이 어떠한 패키지를 활용하여 시뮬레이션 개발을 진행하는 지에 대한 의사결정이 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 이산적으로 발생되는 사건을 기반으로 수행하는 이산사건 시뮬레이션(DES, Discrete Event Simulation)의 개념을 정의하고, 다양한 시뮬레이션 패키지에 대한 특성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 10년간 이산사건 시뮬레이션 패키지를 사용하여 실제 문제를 해결한 연구들을 분석하였고, 사용 빈도가 높은 패키지 세 가지를 도출하였다. 또한, 각 패키지들의 시뮬레이션 기법, 주요 업종, 시뮬레이션을 수행한 대상, 사용한 국가 등으로 분류하여 DES 소프트웨어의 특성과 사용 현황에 대한 분석을 진행하였다. 본 연구 결과는 추후 이산사건 시뮬레이션 패키지 선택에 어려움을 겪는 기업과 사용자에게 선택의 기반을 제공하며 기초자료로 사용될 것으로 판단한다.
본 연구에서는 한농대에 재학 중인 3학년 학생을 대상으로 대학생활 선호도 및 졸업 후 영농의지를 파악하기 위하여 설문조사를 실시하였다. 연구 분석에는 구조화되지 않은 데이터의 분석 기법으로 오피니언 마이닝과 텍스트 마이닝 기법을 이용하였으며, 텍스트 마이닝의 결과는 워드 클라우드로 시각화하여 정보를 추출하였다. 또한 감성분석 결과를 이용하여 졸업 후 농사일을 하려는 학생들의 영농의지에 대한 통계적 분석을 하였다. 대학생활 호감도 조사는 대학 이미지, 자기 역량, 기숙사, 교육시스템, 미래 비전 등 5개 분야에 전체 10개 항목에 대하여 이루어졌다. 감성 분석을 위한 긍·부정 사전은 수집된 응답지에서 긍정과 부정의 감정을 분류하여 긍정어 사전과 부정어 사전을 각각 만들어 분석에 이용하였다. 분석 결과 10개 평가항목 가운데 대학 지원 당시의 '대학 이미지', 10년 후의 '자기 모습' 항목은 70% 이상, '자기 역량'과 '현재의 한농대' 항목은 60% 이상의 긍정적 감정을 나타냈다. 반면 '대학 기숙사' '교육과정' '장기현장실습' '한국 농업의 미래' 항목에 대해서는 긍정적 감성보다 부정적 감성이 높게 나타났다. 성별, 영농기반, 입학 동기에 따른 영농의지 차이의 교차 분석에서는 성별, 입학 동기에 따른 영농의지는 통계적으로 유의미한 결과가 나타났으나, 영농기반에서는 유의미하지 않은 결과가 나타났다. 또한 영농의지에 대한 이항 로지스틱 회귀분석에서는 통계적으로 유의미한 변수는 '입학 동기'로 파악되었으며, 본인의 의지로 입학한 학생일수록 영농의지가 형성될 확률이 높게 나타났다.
한반도 지진 재해 대비를 위해 지난 5년간 활성 단층 조사가 수행되어 왔다. 특히 피복 활성단층 조사는 항공 LiDAR 기반 지형 분석, 지표 지질 조사, 지구 물리 탐사 결과를 종합하여 피복된 단층면에 대한 트렌치 조사를 수반한다. 하지만 이러한 트렌치 조사에 의해 발견된 단층면은 한시적으로 연구된 후 복구되기 때문에 트렌치 단층면 현장에 대한 정보는 논문 및 보고서 등과 같은 정성 자료로 남게 된다. 이와 같은 한시적 지질 연구의 한계를 보완하기 위하여 이 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 트렌치 단층면에 대한 3차원 점군 자료를 생성하고 디지털 공간상에서 트렌치 현장을 복원하였다. 지상 LiDAR 탐사는 양산 단층 지역에서 수행된 두 곳의 트렌치 조사 지점에서 수행되었으며, LiDAR 점군의 기본 속성값인 진폭과 반사도 이외에도 디지털 카메라를 활용하여 트렌치 단층면의 색상 정보도 측정하였다. 측정된 자료는 평균 0.003 m의 정합 오차를 가지는 3차원 점군 자료로 변환되어 트렌치 형상을 정교하게 복원하였다. 하지만 LiDAR 스캔 위치에 따라 점군의 진폭과 반사도 값이 변화되었으며, 햇빛 노출 정도에 따라서 트렌치 단면의 색상 정보가 다르게 형상화 되어 후처리 과정의 고도화가 필요함을 시사하였다. 이러한 점군 자료는 대용량 파일로 존재하고 점군 자료 가시화 방법 또한 제한적이기 때문에 3차원 점군 자료에 대한 연구자 간 공유가 어렵다. 이에 대한 대안으로 오픈소스 플랫폼인 Potree를 활용하여 트렌치 점군 자료를 웹 상에서 가시화하는 방법을 제안하였다. 이와 같이 우리는 시간적 그리고 공간적 제약 조건이 따르는 지질 현장 조사에서 지상 LiDAR 자료가 주요 지질 대상에 대한 재현성을 높일 수 있는 동시에 연구자 및 미래 후속 세대에 의해 손쉽게 활용될 수 있음을 보여주고자 한다.
본 연구는 2-D 와 3-D 호프만 뇌 모형 ,3-D 제젝 모형, 그리고 단일광자방출전산화단층촬영을 이용하여 인공산물을 일으키는 요인중 자료 획득 요소, 감쇠, 잡음, 산란 그리고 재구성 방식이 영상에 미치는 영향을 분석, 평가하였다. 자료 획득 요소 중 섬광 카메라의 회전 각도와 반경을 각각 변화시키면서 영상을 획득하였다. 이때 회전 반경의 변화가 작을수록 더 우수한 질의 영상을 얻을 수 있었고 회전중심으로부터 반경이 짧을수록 영상이 더 우수하였으며 이는 모형에서 거리가 멀어질수록 조준기의 분해능이 떨어지기 때문이다. 제젝 모형에서 균일한 부위를 각 조준기에 대해 알맞는 감쇠계수를 찾는데 이용하였다. $^{99m}$ Tc 을 사용했을 때 각 조준기에 대해 가장 알맞는 감쇠계수는 모두 0.12$cm^{-1}$ /로 나타났으며, 이 값으로 각각의 영상에 대해 감쇠 보정을 해주었다. 감쇠 보정 전의 제젝 모형의 균일한 부위는 감쇠로 인해 움푹 패인 선 프로파일 모양을 나타내었고, 감쇠 보정을 해줌으로서 평행한 선 프로파일을 얻을 수 있었다. 또한 감쇠 보정을 해줌으로서 영상의 질을 개선할 수 있었다. 각 시간에 따른 잡음의 영향을 관찰하기 위해 1분, 2분, 5분, 10분, 20분에 대하여 각각 자료를 얻었다. 결과에서 1분 영상이 잡음의 영향을 가장 많이 받아 영상의 질이 나빴으며 반면에 20분 영상은 잡음의 영향을 적게 받아 영상의 질이 상대적으로 가장 좋았다. 이는 자료 획득 시간을 길게하여 계수되는 양을 늘려줌으로서 Poisson 분포를 따르는 방사능 분포의 통계적 오차를 줄일 수 있기 때문인 것으로 생각한다. 이중-에너지 창, 즉 산란 부분과 $^{99m}$ Tc 의 봉우리 에너지인 140KeV 중심 20% 에너지 구별 영역을 각각 설정한 후, 자료를 얻어 산란 보정 전과 후의 영상을 비교하였다. 제젝 모형의 경우 냉구 부위와 바 패턴 부위가 산란 보정 이전에 비해 산란 보정 이후가 더 잘 식별되었고, 3-D 호프만 뇌모형의 경우 산란 보정후 영상의 질이 더 우수하게 나타났다. 결론적으로 SPECT 영상이 자료 획득을 위한 매개변수, 감쇠, 잡음, 산란 그리고 재구성 방식에 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며 임상 적용시 유용한 SPECT 자료를 얻기 위해서 이러한 인자들을 최적화 또는 보정해 주어야 할 것으로 생각된다.
본 연구는 고전 추리 소설 작가로 유명한 아서 코난 도일과 애거서 크리스티의 문체적 차이점을 데이터 분석을 통해 제시하고, 나아가 텍스트 마이닝에 입각한 문체 연구의 해석적 방법론을 제시하고자 시행되었다. 추리 소설의 핵심 요소인 사건과 인물에 더해 작가의 문법적인 집필 방식을 문체로 정의하고 분석을 시도하였다. 작가 별로 각 2권, 총 4권의 책을 선정하였으며 문장 단위로 텍스트를 나누어 데이터를 확보하였다. 각 문장에 따른 감성 점수를 부여한 뒤 페이지 진행에 따른 감성을 시각화하였으며, 페이지에 따라 토픽 모델링을 적용하여 소설 속 사건 진행 흐름을 파악할 수 있었다. 동시 발생 매트릭스(co-occurrence matrix)를 구성하고 네트워크 분석(Network Analysis)을 시행함으로써 사건이 진행되는 과정에서 인물들 간 관계의 변화를 확인할 수 있었다. 또한 전체 문장을 총 6가지 문체를 기준으로 문법적인 체계를 나누어 작가 간, 그리고 작품 간 집필 방식의 차이점을 확인하였다. 이러한 일련의 연구 과정은 문체에 대한 이해를 바탕으로 글 전체의 맥락을 파악할 수 있도록 도움을 줄 수 있으며, 나아가 기존에 개별적으로 진행되었던 문체 연구를 통합시킴으로써 문체 구조에 대한 이해를 도울 수 있다. 그리고 이러한 선행된 이해를 통해 온라인 텍스트를 비롯한 비정형 데이터 속 문체의 존재를 발견하고 구체화하는 작업에 기여할 수 있다. 뉴미디어를 포함한 온라인 텍스트를 심도 있게 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있는 상황에서 해당 연구들과 연계를 통해 보다 의미 있는 온라인 텍스트 분석에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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