• 대한교통학회지
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• 제33권5호
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• pp.441-448
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• 2015

본 연구의 목적은 우회전 교통처리를 위한 합리적인 신호운영방법을 제시하는데 있다. 우회전 차량 보조등은 현재 일정한 규정이나 기준없이 다양한 형태로 운영되는 것으로 나타났다. 우회전 차량 보조등을 일관성 없이 사용하고 있고, 전방차량 신호등과 불일치하여 교통사고의 위험이 있다. 우회전 차량 보조등이 적색일 때 우회전이 금지된다는 근거가 부족하며, 법과 다른 의미로 적색점멸신호가 사용되는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 우회전 차량보조등 설치가 신호위반에 미치는 영향을 알아보기 위해 현장 조사를 하였다. 우회전 차량 보조등이 설치된 접근로의 신호위반 비율이 높게 나타나서 우회전 차량 보조등이 우회전시 신호위반 비율을 낮추는 효과는 없는 것으로 분석되었다. 우회전 보조신호등의 유무에 따라 운전자가 신호등 해석에 차이가 있는지에 대한 설문조사를 실시결과, 우회전 보조신호등의 유무나 우회전 보조신호등의 형태에 따라 신호등 해석에는 차이가 없는 것으로 분석되었다. 신호체계변경에 따른 운전자의 혼란을 방지하고, 적신호시 우회전 허용에 따른 교통사고가 심각하지 않음을 고려하여 적신호시 우회전을 전면 금지시키는 것은 신중한 검토가 있어야 할 것으로 판단된다. 적신호시 일시정지후에 다른 차마나 보행자에게 방해가 되지 않는다면 우회전이 가능하도록 도로교통법에 반드시 일시정지할 것을 명시할 필요가 있다. 우회전 보조신호등을 설치하고자 한다면 운전자에게 명확한 신호전달을 위해 화살표 삼색등을 우회전 차량보조등으로 사용하기를 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.123-131
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• 2015

정보통신의 눈부신 발전은 우리 사회에 편리함과 더불어 또 하나의 문제를 야기하고 있다. 즉 전자기기로 무제한적 감시가 가능한 사회로 변모 되고 있어, 이를 잘못 관리할 경우 또 다른 재앙으로 낳을 수 있다는 문제가 있다. 이러한 사회 속에서 살아가는 우리는 거주지의 문을 나서면서부터 곳곳에 설치되어 있는 폐쇄회로 카메라(CCTV-Closed Circuit Television)와 개인이 사용하는 스마트 폰을 통하여 감시의 덫 속에서 살아가고 있는 것이다. 한편으로는 정보통신의 발전과 함께 개인정보를 쉽게 수집, 저장하게 되면서 기업에게는 마케팅을 위한 기업의 소중한 자산가치가 되면서 이를 불법적으로 수집하고자 하는 사람들이 늘어나게 되고, 실제로 이와 관련된 사건들이 많이 발생하기도 하였다. 이러한 정보사회 속에서는 수사도 범죄행위로 인해 남게 되는 디지털 흔적을 얼마나 잘 찾아낼 수 있느냐가 그 수사의 성공도를 가늠할 수 있을 정도로 여겨지고 있으면서 수사기관은 이를 찾기 위해 노력하게 된다. 따라서 사건을 수사하면서 범죄자가 사용하였던 컴퓨터나 스마트폰의 사용흔적에 관한 압수 수색의 절차는 이제 필수적인 절차가 되었으며, 이러한 전자적인 증거를 수집할 수 있느냐는 수사의 성패를 가름하는 결정적인 요소가 되었다. 그런데 이때 수사기관들은 전자 증거자료들을 압수 또는 수색하면서 포괄적으로 이루어지는 경우가 많아 피압수자의 정보자기결정권을 침해할 우려가 높아지는 추세이다. 따라서 많은 국민들이 수사기관이 행하는 전자정보의 포괄적 압수수색에 대하여 불안감이 노출되면서 '사이버 망명'이라는 용어까지 탄생시키고 있다. 이러한 점에서 전자적 정보의 압수수색 범위를 어떻게 설정하여야 할 것인지를 검토하였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제32권1호
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• pp.177-200
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• 2017

서울중앙지방법원 제6 파산부는 2017년 2월 2일 한진해운(주)에 대하여 기업회생절차(법정관리) 폐지를 결정했다. 이로써 2017년 2월 17일 세계 7위 해운사는 결국 청산절차에 돌입했다. 한진해운(주)은 1977년 5월에 설립되어 1992년에는 매출 1조원을 돌파했으며, 2012년에는 매출 10조원을 달성했다. 그러나 2013년 3년 연속 적자로 대한항공(주)이 긴급자금지원을 단행했으며, 2016년 9월 1일 법원이 법정관리개시를 결정했고, 2017년 2월 2일 법정관리 폐지를 결정했다. 한진그룹의 조양호 회장은 2016. 9. 13. 사재 400억원을 출연했다. 그런데 법정관리에 들어간 뒤 화물을 하역할 수 없어 바다에 떠돌고 있던 한진해운 선박 67척이 하역을 하려면 추가로 1,000억원이 더 필요한 상황이었다. 이에 한진해운의 대주주인 대한항공이 하역비용 600억원을 지원하는 문제가 불거졌다. 대한 항공은 총 5차례의 이사회를 열어 결국 지원여부를 결정하였다. 이와 같이 5차례나 이사회를 열게 된 것은 대한항공이 확실한 담보 없이 계열회사를 지원하는 것은 배임이 되므로 대한항공 이사진이 배임죄의 형사처벌을 받을 수 있기 때문이었다. 한국의 물류기업들도 여러 개의 자회사를 가지면서 기업그룹을 구성하는 사례가 많다. 기업 그룹 내의 부실 회사를 다른 회사가 담보 없이 대출한 경우 그 회수가 어려울 수 있고, 그 경우 지원주체인 회사의 이사가 민사상의 손해배상책임과 형사상의 배임죄의 책임을 길 가능성이 크다. 위 한진해운 사건에서도 대한항공의 이사들이 부실에 빠진 한진해운에 대하여 아무런 담보 없이 거액을 대출하였던 것인데, 자칫 대한항공의 이사들이 배임죄의 죄책(罪責)을 뒤집어 쓸 수 있었던 것이다. 이 논문에서는 부실 계열회사를 지원한 모회사의 책임 및 기업그룹 개념과 그룹 이익의 인정여부에 관하여 좀 더 자세히 살펴, 물류기업그룹의 그룹이익 및 그룹 내의 회사 간의 지원의 경우 부담해야 할 이사의 민 형사 책임에 관하여 논의하였다. 여기서 논의한 것은 물류기업이라 해서 다르지 않다. 부실에 빠진 한진해운을 그 모회사인 대한항공이 지원할 수는 있다. 그러나 아무런 담보 없이 지원한 경우에는 적어도 한국 형법에 따르면 그와 같은 결정을 한 모회사의 이사들이 민 형사 책임을 질 수 밖에 없다. 한가지 방법은 절차적 공정성과 내용적 공정성을 확보하는 것이다. 절차적 공정성은 이사회에서 모든 정보를 공개하고 이사회가 지원행위를 승인하는 것이다. 내용적 공정성은 기업총수의 사익편취의 가능성이 없도록 공정한 거래를 하는 것이다. 대한한공의 한진그룹 지원의 경우에는 이사회를 5회에 걸쳐 개최하고 대출금 회수의 위험성에 관하여 충분히 검토하고 대책을 마련한 후 지원을 결의하였으므로 문제가 없다고 본다. 내용적으로도 지배주주나 대주주의 사익편취의 가능성이 거의 없었다. 이미 부실에 빠진 회사(한진해운)에 계속적 지원으로 지배주주조차도 매우 부담스러운 존재였기 때문이다. 필자의 견해로는 기업그룹 자체의 이익(interest of the group)이라는 개념을 인정하여야 한다고 본다. 즉, 모자회사 및 계열회사 간의 지배와 지휘와 같은 영향력 행사는 그룹의 존속과 발전에 유용하며 정당하다는 것을 인정하여야 한다. 아울러 기업그룹과 계열사, 각 회사의 이사와 경영진은 기업집단의 이해관계를 자기가 소속한 각 회사의 이해관계에 우선하여 고려해야 할 의무가 있다는 것을 인정하여야 한다. 따라서 대한항공이 이사들이 경영판단상 한진해운에 대하여 담보 없이 대출을 했다고 하더라도 이를 범죄시하거나 그 이사들에게 민사적 손해배상책임을 물어서는 아니 된다고 본다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 의료법학
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• 제21권2호
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• pp.105-162
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• 2020

감염병의 팬데믹 상황 속에서, 국가의 방역 대책은 안보로서의 속성을 지니며, 공중보건과 공공의 이익의 이름으로 개인의 자유에 대한 일정한 제한이 정당화되어왔다. 2020년 3월, 대한민국 국회는 「감염병의 예방 및 관리에 관한 법률」 개정안을 통과시켰으며, 이를 통해 '감염의심자'의 검사 및 격리거부에 대한 처벌의 법적 근거를 신설하고 격리위반과 치료거부의 벌칙을 상향하였다. 본 논문에서는 국가가 개인의 자유를 제한하는 행위의 정당성 판별기준에 대한 자유주의 법철학의 논변과 원리들을 검토하고, 피해자임과 동시에 매개체로서의 속성을 지니는 감염병 환자(patient as victim and vector)에 대한 자유제한원리의 적용은 파인버그(Joel Feinberg)가 제시한 '스스로에 대한 해악(harm to self)'과 '타인에 대한 해악(harm to others)'이 중첩되는 지점에 있음을 개념화하였다. 파인버그가 제기한 자유제한원리(liberty-limiting principle)를 불확실성(uncertainty)을 지니는 팬데믹 상황에 적용하기 위해서는, 해악에서 리스크(risk)로 해악의 원리를 확장시킬 것이 요구된다. 이러한 해악에서 리스크로의 전환은, 불확실한 위기상황 하에서 국가가 사전주의 원칙(precautionary principle)을 통해 개인의 자유를 사전적으로 제한하는 것을 정당화함과 동시에, 충분한 근거 없이 개인의 행위를 처벌의 대상으로 삼는 과잉범죄화(overcriminalization)의 우려를 낳는다. 본 글에서는 리스크를 지닌 개인에 대한 사전적 자유제한을 둘러싼 사전주의의 원칙과 과잉범죄화의 우려 사이에서 균형을 이룰 수 있는 원칙들을 검토한다. 이어서 '타인에 대한 해악' 원칙이 공익과 공중보건 상황에 적용되기 위한 두 번째 확장으로, 인구집단 개념으로의 전환을 다룬다. 팬데믹과 같은 공중보건 위기 상황에서는 '개인'이 아닌 '인구집단'을 하나의 단위로 고려하는 인구집단 접근법(population approach)이 필요하며, 나아가 앞선 두 논의를 결합한 '인구집단에 대한 리스크(risk to population)'가 팬데믹 상황에서 해악의 원리의 중요한 구성요소로 고려되어야 함을 제안한다. 논문의 마지막에서는, 앞서 개념화한 '확장된 해악의 원리' 하에서 개정 「감염병의 예방 및 관리에 관한 법률」의 자유제한이 정당화될 수 있는지 검토한다. 격리위반 처벌조항은 '인구집단에 대한 리스크'에 대한 자유제한에 해당하여, 강제검사 또한 무증상 감염자라는 감염병의 특성에 의거하여 '확장된 해악의 원리'의 차원에서는 정당성이 부정되지 않음을 보일 수 있었다. 그러나 치료거부 처벌조항은 전통적 해악의 원리뿐만 아니라 '인구집단에 대한 리스크'라는 팬데믹의 특성을 고려한 '확장된 해악의 원리' 하에서도 정당화되기 어려우며, 추가적 단서조항을 포함하여야만 정당화 근거를 획득할 수 있을 것임을 논증하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.183-203
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• 2018

전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 트랜스-
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• 제12권
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• pp.51-79
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• 2022

본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제42권6호
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• pp.923-933
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• 1995

연구배경: 석면분진의 흡입으로 인한 호흡기 변화중 가장 조기에 그리고 가장 빈번하게 발견되는 것은 늑막 변화이다. 늑막변화에는 늑막상출액, 늑막반, 미만성늑막섬유화로 분류되기도 하나 일반적으로 늑막비후를 단순히 석면폭로의 지표로 여기고 간과하는 경우가 많다. 그러나 석면에 관련된 질환은 대부분이 만성적이고 뒤에 질환이 발현되는 경우가 빈번하여 늑막변화를 나타내는 근로자에 대한 합리적인 관리와 검사가 필요할 것으로 생각된다. 방법: 석면분진을 취급하는 9개 시업장의 작업장 부서별 석면분진농도를 측정하고 석면을 취급하는 업무에 종사하고 있는 222명을 대상으로 하여 설문조사, 흉부 방사선 사진, 폐기능검사를 실시하여 우리나라 석면 취급 근로자들에서 발생되는 늑막변화에 대한 역학조사와 함께 늑막변화에 따른 폐기능의 변화, 그리고 폐기능의 저하에 미치는 인자들에 대한 조사를 실시 하였고 성적은 SAS을 이용하여 분석하였다. 결과: 1) 조사대상 사업장은 총 9개 였으며 대상 사업장중 1개소를 제외하고는 석면분진 농도는 허용농도 이하였다. 조사대상 근로자중 폐기능 검사를 실시한 222명을 대상으로 하였고 남자가 196명(88.3%), 여자 26명(11.7%)였으며 평균 연령은 $41.9{\pm}9.8$세 이었고 평균 석면분진 폭로기간은 $10.6{\pm}7.8$년 이었다. 2) 흉부 방사선 소견상 정상소견을 보인 198명(89.19%), 결핵병변이 관찰된 경우 6명(2.7%), 늑막비후가 보인 경우 17명(7.66%), 망상형 간질성 음영이 의심되는 경우 2명(0.90%)이었다. 3) 늑막비후가 있는 군과 없는 군 사이에 평균신장, 흡연력, 분진농도에는 차이가 없으나, 늑막비후가 없는 군에 비하여 있는군에서 연령, 흡연자의 누적 흡연력, 분진 폭로기간이 유의하게 증가되어 있었다. 4) 늑막비후가 있는 군과 없는 군에서 폐기능의 차이를 보면, 모든 폐기능의 지표에서 늑막비후가 있는 군에서 늑막비후가 없는 군에 비해 유의한 감소를 보였다. 5) 단순회귀분석에서 누적흡연력이 클수록, 폭로기간이 길수록, 그리고 분진농도가 높을 수록 폐기능지표들은 감소하였으며 특히 소기도폐색의 지표인 $FEF_{75}$에서 유의하게 변화하였고 누적흡연력은 $FEF_{50}$의 변화에 유의한 영향을 미쳤다. 6) 다중회귀분석시 폐기능지표등이 누적흡연력이 증가할수록 감소하는 경향을 보였으나 주로 소기도폐색지표에 유의한 감소를 보였으며, 늑막비후가 있는 군에서 없는 군에 비하여 폐기능이 현저히 감소하였다. 결론: 석면 취급 근로자에서 여러가지 폐기능 검사 항목과 석면분진농도등 영향을 미칠수 있는 인자를 조사한 결과 분진폭로농도와 폭로기간에 따라 $FEF_{50}$와 $FEF_{75}$이 특히 민감하게 반응하여 석면에 대한 폐질환의 조기진단을 위하여 도움이 될 것으로 생각되며, 본 연구에서 폐실질병변은 없으나 늑막비후만 관찰되는 경우에도 폐기능이 현저하게 감소한 것으로 미루어 이에 대한 적극적인 관리가 필요하다.