한국은 2030년까지 배출 전망치 대비 37 %를 감축하겠다는 목표를 제시하였다. 이에 국토교통부는 2020년까지 건물 부문에서 배출되는 온실 가스를 배출전망치 대비 26.9 % 감축을 선언하고, 녹색 건축물 기본계획수립과 녹색건축인증제도를 마련하는 등 건축물의 환경성을 확보하기 위한 제도를 정착시켜가고 있다. 녹색건축인증을 받기 위해서 공사 관계자들은 컨설팅 업체를 통해 녹색건축인증을 받는 경우가 많으며, 그 과정에서 자료공유와 업무연계가 원활히 이루어지지 않아 경제성 확보와 필요한 인증점수의 확보에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 재료 및 자원에 관한 평가점수의 획득과 경제성을 함께 고려한 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 실제 컨설팅 자료를 분석하여 재료 선정 및 대안 비교과정을 자동화하고, 대안의 최적화에 유전자 알고리즘의 개념을 적용하여 자재 정보를 입력하면 요구점수를 최소한의 비용으로 충족할 수 있는 자재 대안을 선정하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 활용하여 실제 자료에 적용해 본 결과 기존 방법론 대비 약 79.3 %의 공사비가 절감되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 경제적 자재선정 모델은 녹색건축인증을 받고자 하는 건축주에게 공사비 절감이라는 혜택을 안겨줄 뿐 아니라 인증점수를 확보하기 위한 설계자에게는 설계시간 절감에 기여 할 것으로 기대된다.
최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.
본 연구는 사회적협동조합에 대한 이론적 검토와 4차에 걸친 실태조사 결과를 바탕으로 사회적협동조합의 지속가능성에 대해 협동조합 7대 원칙을 중심으로 사회적·경제적·환경적 측면에서 논의하고자 하였다. 지속가능성의 문제는 "미래 세대가 그들의 필요를 충족시킬 능력을 저해하지 않으면서 현재 세대의 필요를 충족시키는 발전, 자원의 이용, 투자의 방향, 기술의 발전 그리고 제도변화가 서로 조화를 이루며 현재와 미래의 모든 세대의 필요와 욕구를 증진시키는 변화의 과정"으로 정의되었듯이. 사회적 가치와 환경보전 그리고 경제성장이 상호 대립되는 개념이 아닌 조화와 균형으로 미래 세대에도 지속가능한 사회를 연결하자는 의미를 담고 있다. 지속가능한 발전에 담겨진 사회적·경제적·환경적 지속가능성의 개념과 협동조합 7대 원칙과 연계성을 정리한 결과, 사회적협동조합의 지속가능성에 대해 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 지역사회 밀착형 사회공헌에 노력해야 한다. 둘째, 공익과 더불어 수익모델을 창출해야 한다. 셋째, 파트너십을 강화해야 한다. 본연구를 통해 사회적협동조합이 실현하고자 하는 공익적 가치와 목적을 살펴볼 때, 지속가능한 발전의 세 가지 범위는 현 사회적경제 조직이 직면하고 있는 사회적·경제적 가치 추구를 위한 중요한 행위자로서의 역할과 직결된다 하겠다. 따라서 사회적협동조합의 지속가능성 문제는 사회적협동조합이 추구하는 목적과 가치가 환경적·사회적·경제적 측면에서의 조화와 균형발전이라는 개념에 기초하여 사회적협동조합 스스로의 노력뿐만 아니라 정부의 제도적인 뒷받침이 제시되어야 할 것이다.
Потребление природного газа в Азии растет быстрыми темпами из-за различных факторов, таких как экономический рост в регионе, урбанизация, переход с угля на газ в секторах производства электроэнергии и промышленности. Из-за географических особенностей и отсутствия международных трубопроводных соединений между странами в АТР большая часть природного газа, экспортируемого азиатским потребителям, транспортируется танкерами по морю в виде сжиженного природного газа. Поскольку азиатский рынок является наиболее прибыльным рынком с самым быстрым ростом спроса, конкуренция между продавцами сжиженного природного газа (СПГ) за долю азиатского рынка усиливается. Конкуренция ускорилась, особенно после того, как на рынок были выведены большие объемы дополнительных поставок со стороны новых экспортеров из США, Австралии и России. Cheniere Energy, первый экспортер СПГ в континентальной части США, не приняла традиционный механизм ценообразования и бизнес-модель. Традиционно цены по долгосрочным контрактам на СПГ индексируются к ценам на конкурирующие виды топлива, такие как сырая нефть. Компания приняла механизм ценообразования и бизнесмодель по системе «кост-плюс». Cheniere Energy выбрала более безопасную и безрисковую систему ценообразования, которая ежегодно гарантирует продавцу фиксированную сумму дохода. Компания зарабатывает одинаковую сумму денег, независимо от динамики цен на природный газ на внутреннем и международном рынке, возможно с меньшим доходом. Однако, успешно внедрив более безопасную и безрисковую бизнес-модель, Cheniere Energy, компания относительно меньшего размера по сравнению с крупными нефтегазовыми компаниями, стала примером для других небольших компаний в стране. Бизнес-модель компании продемонстрировала, как войти и управлять бизнесом СПГ в США в условиях растущей конкуренции между продавцами на внутреннем и международном рынке.
산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
이 연구는 웹사이트 크롤링을 통해 수집된 웹 데이터를 활용하여 지역 방송국의 사회적 자본과 지역 간 격차를 살펴보았다. 구체적으로 16개 지역 MBC 웹사이트와 연결된 URL을 수집하였다. 먼저, 웹 영향평가 조사를 통해 지역 방송국이 어느 기관과 연결되어 있는지 분석했다. 구체적인 연결 형태를 살펴보기 위해 n차 헬릭스 모델을 적용하여 URL 정보를 분류한 후 2원성 네트워크 분석을 진행하였다. n차 헬릭스 모델은 전통적 트리플 헬릭스 모델인 대학-기업-정부에 네트워크의 새로운 혁신 창출 주체를 추가한 분석 방법이다. 그 결과, 지역 방송국들은 지역 사회와의 교류에 있어 축제, 공연, 전시와 같은 프로그램을 가장 많이 활용하고 있었다. 지역별로는 대경권과 동남권에 속한 지역 MBC가 지역 사회와 가장 다양하게 연결된 것으로 나타났다. 이 연구를 통해 지역별 연결 구조를 살펴보고 지역 방송국 간의 차이를 인지할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 후속 연구가 연결 형태에 초점을 맞춘 URL 종단분석을 실시한다면 더 구체적인 지역 간 격차를 파악할 수 있을 것이라 기대한다.
최근 사회적·교육적 패러다임의 변화 속에 capstone design을 활용한 교육적 접근이 점진적으로 확대되고 있는 추세이다. Capstone design이 접목된 모델학과의 교과목 개발은 패션쇼 현장에서 패션모델로서의 실무 역량을 증진시켜 줌과 동시에 패션쇼와 관련된 다양한 분야에 대한 시야를 확장시켜준다는 측면에서 긍정적인 효과를 창출할 수 있다. 본 연구는 패션모델학과의 모델작품발표 교과목에 캡스톤 디자인 교수법을 적용한 교육 과정을 개발 및 그 성과를 제시하고, 교수자 측면에서 고려해야할 함의점을 제언하는데 목적이 있다. 연구 목적을 달성하기 위한 연구 방법은 캡스톤 디자인 교수법과 모델작품발표 교과목에 관련된 이론적 연구 및 캡스톤 디자인이 반영된 모델작품발표 교과목의 과정을 안내하기 위한 모형개발연구를 병행하였다. 본 연구의 결과, capstone design을 접목한 모델작품발표 교과목에 대한 학습자들의 수업 수행 방식이나 과정 및 학습 성과에 대한 만족도는 매우 높은 것으로 나타났으며, 특히, 수업 수행 과정에 대해 매우 큰 만족감을 나타내는 것으로 파악되었다. Capstone design을 활용한 모델작품발표 교과목을 진행함에 있어 교수자의 측면에서 고려해야할 함의점으로, 패션과 관련된 심층적·융합적인 관점에서의 교육에 대한 필요, 공간에 대한 시간적·공간적 활용도의 개선, 다양한 분야의 전문가 및 산업체들간의 연계성에 대한 깊이 있는 고민과 산업체와 지속적인 교류와 협력을 통한 교육 범위의 확장이 필요하다고 판단된다.
사람들은 개인의 삶의 만족을 위하여 일과 삶의 균형을 맞추며 건강하고 행복하게 살아가는 것을 희망하고 있다. 따라서 걱정 없이 행복하고 건강하게 나이가 들어가는 것을 의미하는 웰에이징(well-aging)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 웰에이징 관련 신문기사를 분석하여 웰에이징과 연관된 요인들을 파악하고자 하였다. 파이썬(Python) 기반의 웹 크롤링(web crawling)을 활용하여 2020년 11월까지 포탈 사이트 다음(daum)의 뉴스 서비스에 게재된 1,199편의 기사를 수집하였으며, 이중 연구 주제에 일치하는 기사 374편을 연구대상으로 선정하였다. 텍스트마이닝의 빈도분석 결과, '노인', '건강', '피부', '웰에이징', '제품', '사람', '노화', '여성', '국내', '은퇴' 등의 순서로 상위 10개의 키워드가 중요하게 파악되었다. 또한 출현 빈도가 높은 45개의 중요 키워드를 기반으로 사회 네트워크 분석을 수행한 결과 '피부-주름', '피부-노화', '노인-건강'이 강한 연결 관계를 나타났다. CONCOR 분석을 수행한 결과 45개의 중요 키워드들은 '삶과 행복', '질병과 죽음', '영양과 운동', '힐링', '헬스산업', '노화와 안티에이징', '건강', '노인서비스'의 8개 군집으로 구성되어, 신문기사들을 기반으로 나타나는 웰에이징과 관련된 요인들을 유추할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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