The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.800-807
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2022
This study aims to review the use of graph databases in construction research. Based on the diagnosis of the current research status, a future research direction is proposed. The use of graph databases in construction research has been increasing because of the efficiency in expressing complex relations between entities in construction big data. However, no study has been conducted to review systematically the status quo of graph databases. This study analyzes 42 papers in total that deployed a graph model and graph database in construction research, both quantitatively and qualitatively. A keyword analysis, topic modeling, and qualitative content analysis were conducted. The review identified the research topics, types of data sources that compose a graph, and the graph database application methods and algorithms. Although the current research is still in a nascent stage, the graph database research has great potential to develop into an advanced stage, fused with artificial intelligence (AI) in the future, based on the active usage trends this study revealed.
As the global demand for satellite IoT services using small satellites increases, interest in their frequency requirements has also increased. Consequently, International Telecommunication Union Radiocommunication Sector (ITU-R) preparatory studies for WRC-23 include AI 1.18, which considers new frequency allocations for narrowband mobile satellites. This agenda item was issued in accordance with Resolution 284 (WRC-19), and contributions and reviews by government and satellite operators are underway at ITU-R SG4 WP4C with the aim of completing the study in 2023. Resolution 248 (WRC-19) considers the conditions for transmission of candidate bands and satellites and terminals for narrowband mobile satellite, and all contributions should satisfy narrowband mobile satellite system characteristics parameters within these conditions. However, among the current transmission specifications, there are several views on the exact definition of satellite e.i.r.p., and the derivation schedule of characteristic system parameters for the study is slower than that of the original work schedule. The goal of this paper is to examine the outline of WRC-23 AI 1.18 and the main content of Resolution 284 (WRC-19) and to determine the status of studies related to WRC-23 AI 1.18. The ITU-R's study on this agenda includes updating work schedules, developing the draft required spectrum and system characteristics parameter reports/recommendations, developing draft CPM reports, and examining the various views of transmission specifications in Resolution 284 (WRC-19). Focusing on candidate bands in Region 1 (Europe and Africa) and Region 2 (America), the current status of use in Korea is investigated and future countermeasures in Korea are investigated. In addition, we would like to examine the trend of narrowband mobile satellite through satellite frequency and service status and planning of satellite IoT operators, such as EchoStar, Omnispace, and Sateliot that are participating in the ITU-R study.
부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.
우리나라 국가 교육과정에서 교과 교육과정의 내용 체계는 교과서 집필 및 교실 현장에서 이루어지는 교수·학습, 그리고 교과 교육과정 연구 등에 이르기까지 큰 영향을 미친다. 하지만 지금까지 교과 교육과정 내용 체계 구성의 쟁점을 포괄적으로 정리한 연구는 드물었다. 본 연구에서는 교과 교육과정 내용 체계가 신설된 제6차 교육과정으로부터 최근의 2022 개정 교육과정까지 내용 체계가 제시되어 온 방식의 변천을 살펴보았으며, 구체적인 사례로서는 과학과의 경우를 주로 살펴보았다. 이를 통해 도출한 교과 내용 체계의 구성의 쟁점과 제안 사항은 다음과 같다. 첫째, '영역', '분야', '범주' 등의 용어를 주의 깊게 사용할 필요가 있으며 각각이 단순히 논리적인 구별을 위한 것인지 아니면 특정 강조점을 지닌 내용 조직자로서 의도된 것인지를 명확히 해야 한다. 둘째, '핵심 아이디어' 등 혁신적인 내용 조직자로 기능할 수 있는 항목들의 성격을 엄밀하게 규정하여야 한다. 셋째, '지식·이해', '과정·기능', '가치·태도'의 3차원적 내용 요소 제시를 긍정적으로 평가하되, 보다 구체적으로 각각이 어떻게 동원되어 총론적 핵심 역량 각각을 형성할 수 있는지를 밝히는 데까지 나아가야 한다. 넷째, 교과별 내용 체계를 구성하는 일이 '총론과 각론의 괴리'를 해결할지 혹은 '총론과 여러 각론의 괴리'를 만들어낼지는 미지수이므로, 이를 국가 교육과정에서 시도하는 일에 주의가 필요하다. 다섯째, 우리나라 국가 교육과정 문서에서 교과 내용 체계 구성 방식의 겉보기 진자 운동이 관찰되는 바, 이것이 무의미한 반복에 머무르지 않고 변증법적인 진전을 이룰 수 있도록 해야 한다.
본 연구의 목적은 한국콘텐츠학회 논문지에 게재된 9,858건의 논문을 대상으로 토픽 모델링을 활용하여 지난 20년간 연구동향을 탐색함으로써 콘텐츠 연구개발에서의 주요 토픽을 도출하고 학술적 발전방향을 제공하는데 있다. 추출된 토픽의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 양적 평가기법 뿐만 아니라 정성적 기법을 단계적으로 적용하여 연구자들이 합의한 수준의 말뭉치가 생성될 때까지 이를 반복적으로 수행하였으며 이에 따른 구체적인 분석 절차를 제시하였다. 분석 결과 8개의 핵심 토픽이 추출되었다. 이는 한국콘텐츠학회가 특정 학문 분야를 한정하지 않고 다양한 분야의 융·복합 연구 논문을 발간하고 있음을 보여준다. 또한 2012년 이전 상반기에는 공학기술 분야 토픽 비중이 상대적으로 높게 나타난 반면, 2012년 이후 하반기에는 사회과학 분야 토픽 출현 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 구체적으로 '사회복지' 토픽은 상반기 대비 하반기에 약 4배수 증가세가 나타났다. 토픽별 추세분석을 통해 추세선의 변곡점이 나타난 특정 시점에 주목하여 해당 토픽의 연구동향에 영향을 미친 외적 변인을 탐색하였고 토픽과 외적 변인 간 관련성을 파악하였다. 본 연구결과가 국내 콘텐츠 관련 연구 개발 및 산업 분야에서 진행되고 있는 활발한 논의를 진행하는데 시사점을 제공할 수 있기를 기대한다.
코로나19 팬데믹이라는 위기 상황과 4차 산업혁명시대를 경험하게 되면서 고고유산 교육 역시 새로운 국면을 맞이하게 되었다. '비대면', '비접촉'이 일상이 된 현 상황과 각종 디지털기술이 발달하고 있는 시대를 맞이함에 따라 직접 경험하고, 조작적 체험이 주를 이루는 고고유산 교육은 여러모로 많은 변화가 발생하였다. 이 글은 포스트코로나 시대의 트렌드에 부응하는 한편, 4차 산업혁명시대에 필요한 고고유산 교육의 발전 방안과 지속가능한 전략을 모색해 본 것이다. 고고유산 교육은 4차 산업혁명시대에 필요한 역량은 물론 개인들의 정서적 만족감과 행복감을 고취시키는데 매우 적합한 교육 형태이다. 그중에서도 현 시대의 맥락을 반영한 창의적 인재양성 및 문제해결력, 자기효능감을 향상시킬 수 있는 교육의 형태로 고고유산 메이커교육이 주목된다. 이러한 메이커교육은 구성주의를 기반한 교육으로 진행될 필요가 있고, 다양한 연령별 특징을 고려하여 구체적인 학습목표 및 효과를 설정하여 설계되어야 한다. 또한 고고유산 역시 VR, AR, 클라우드, 드론 영상 기술을 적용한 다양한 ICT 활용 콘텐츠들이 개발 및 확대되고 있다. 그중에서도 온택트로 진행되는 고고유산 디지털 교육은 비대면이라는 상황 속에서도 쌍방향 소통이 가능한 커뮤니티 활성화 방안을 모색해야 한다. 아울러 온택트 교육은 교육이라는 측면을 고려해야 하므로 문화적 문해를 성장시키기 위한 목적이 추가적으로 설정되어야 한다. 이러한 고고유산 콘텐츠 개발은 온택트 교육에 최적화된 학술성을 담지한 스토리자원이 확보되어야 하는데, '문화콜라주'의 입장에서 다양한 융합적 콘텐츠를 제작하는 동시에 학습자의 흥미와 학습 능력, 학습 목적을 고려한 AI기능이 추가될 필요가 있다고 생각한다. 또한 온라인으로 진행되는 고고유산 콘텐츠 교육은 추후 실물을 접할 수 있는 동기부여나 현장학습을 고려한 선행학습, 보완학습으로 진행되어야 한다. 결국 고고유산 온택트 교육은 현재의 트렌드에 부응하는 최첨단 기술을 활용하여 진행되겠지만, 그와 연동하여 발견의 학습, 질문-탐구형 학습 모두가 가능한 구성주의학습을 위한 지속적인 노력이 필요하다.
본 연구에서는 공업계 특성화고등학교 컴퓨터 계열 학과 학생들에게 라즈베리파이를 활용하여 인공지능 프로그래밍에 대한 내용을 교육할 수 있는 방안을 제시하였다. 교육 프로그램을 만들기 위하여 학교 현장과 산업 현장에 종사하는 전문가들에게 조언을 받아서, 기존 연구와 요구사항에 대하여 분석하고 주차별 학습 계획을 설계하였고, 교재를 개발한 후 수업을 진행하였다. 연구 대상의 수가 많지 않은 이유로, 학생들을 대상으로 인터뷰를 진행하였고, 교사 관찰일지를 정리한 결과도 함께 제시하여 질적 연구결과를 도출하였다. 주요 인터뷰 결과로는 수업을 통하여 인공지능 분야에 대한 관심이 높아진 것은 사실이지만, 여전히 학습 내용은 어렵다는 반응이 많았다. 교사 관찰일지에서는 정보/컴퓨터 교사는 산업 현장의 최신 경향을 놓치지 않아야 한다는 내용이 주를 이루었다. 본 연구를 통하여 공업계 특성화고등학교에서 인공지능 프로그래밍에 대한 비중을 높임으로써, 산업계의 요구에 부응할 수 있는 계기가 마련되었으면 한다.
기업은 소비자가 만족하는 제품을 개발하고 개선하기 위하여 설문조사와 같은 전통적인 마케팅리서치 방법을 이용하여, 소비자의 의견을 듣고, 분석하여 반영하는 노력을 한다. 최근에는 인터넷 사이트, 사회관계망(SNS) 등 소비자 커뮤니케이션 플랫폼에서 관련 자료를 수집하고 분석하는 방법이 주목을 받고 있다. 한편, 급속한 정보통신기술의 발달과 함께 이동통신사들이 아동을 위한 디지털상품을 출시하고 있는데, 특히 유해한 콘텐츠로부터 아동을 보호하고, 부모와 아동들에게 필요한 정보와 기능은 보완된 디지털 디바이스들이 등장하고 있다. 이 가운데 키즈폰은 불필요한 기능은 없애고 아동들에게 기본 안전 기능을 담은 웨어러블 디바이스로서 부모가 쉽게 자녀의 위치를 실시간으로 알게 해주는 유용한 도구이다. 키즈폰은 스마트폰에 비해 저렴하고 간편하지만 고장이 잦고, 안전 이외에 유용한 기능을 기대하기 힘들며, 부가적인 기능들 또한 유용하지 못하다는 점이 지적되고 있다. 본 연구는 국내 이동통신사의 키즈폰(Kids Phone)에 대한 리뷰를 분석하여, 제품들의 특성과 장단점을 파악하고, 디바이스와 서비스에 대한 개선방안을 제안함으로써, SNS 소비자 분석을 통한 제품 서비스 개선 전략수립 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 쇼핑몰의 리뷰 섹션에서 자료를 수집하고, TF/IDF, 감성분석, 네트워크분석 등의 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 소비자 감성분석을 실시하였다. 고객 리뷰는 온라인 쇼핑몰과 네이버 블로그에서 크롤링하여 수집 하였으며, 통계/데이터 마이닝 및 그래픽은 'R'과 빅데이터 분석 솔루션 'Textom', 그리고 오픈소스 프로그래밍 언어인 'Python'을 함께 사용하여 분석하고 시각화하였다. 본 연구를 통해 각 이동통신사의 현재 제품(키즈폰)에 대한 소비자가 느끼는 주요이슈와 제품의 장단점을 파악할 수 있었으며, 더 나아가 감성분석을 바탕으로 키즈폰 제품의 서비스 개선전략 방향을 제안할 수 있었다.
모이산-은산 천열수 금-은광상을 배태하고 있는 황산 화산암들은 성산지구 전반에 널리 분포하며, 대규모 열수변질작용을 수반한다. 열수변질작용에 따른 지구화학적 변화특성을 파악하기 위해 모이산과 주변 화산암으로 구분하여 분석되었으며, 이들은 대체적으로 석영안산암질 내지 유문암질 조성을 갖는다. 천열수계에서 수반되는 열수변질작용은 모암으로부터 알카리원소들을 쉽게 유동시키기 때문에, 일정한 지구화학적 변화를 보인다. 이러한 특성은 열수변질작용의 정도를 정량화하는데 적용될 수 있다. 모이산 화산암들의 AI지수에 따른 $Na_2O$ 함량변화는 미약한 정도에서부터 상당히 강한 변질작용을 수반하는 단계로 정량화 될 수 있다. $K_2O$ 함량의 증가에 따른 $CaO+Na_2O$ 함량의 감소는 열수유체로부터 지속적인 $K^+$의 유입과 모암 내 장석류들의 $Ca^{2+}$와 $Na^{2+}$성분들이 제거되는 견운모화작용의 결과로 이해된다. 일부 모이산 화산암들의 선적인 변화는 강산 열수유체로부터 모든 알카리 성분들이 완전히 제거되는 강고령토변질작용의 결과로 이해될 수 있다. 또한 AI지수와 CCPI지수의 변화양상은 함금-은 석영맥을 형성시킨 광화유체의 유입으로 모이산 화산암들의 장석류가 일라이트로 교대되는 견운모변질작용과 Mg와 Fe의 활동도 증가에 따른 견운모+녹니석+황철석 변질작용에 해당하는 두 가지 변질양상을 갖는다. 미량원소 및 희토류원소들에서도 열수변질작용과 관련된 지구화학적 변화특성을 보인다. 친지각원소인 $Sr^{2+}$ 의 상당한 결핍은 열수변질작용동안 장석류들이 알루미나 규산염광물 혹은 충상규산염광물들로 변질되는 과정에서 $Ca^{2+}$가 제거되면서 이를 치환하고 있는 $Sr^{2+}$이 함께 제거된 것으로 보인다. 상대적으로 낮은 총 희토류함량(모이산: 119-182 ppm; 성산지구:111-209 ppm)과 완만한 부의 기울기는 열수변질작용동안 상당한 LREE원소들이 제거되었음을 지시된다.
본 연구는 '디지털 치료제'의 정의를 확인하기 위해 이와 관련된 연구들을 통해 확인해보고, 디지털 치료제의 개발 동향을 국내 수준에서 조사해 보았다. 그리고 2015년 이후 연구 자료를 대상으로 디지털 치료제가 의사소통장애 분야에서 언어장애와 말장애 대상자들 중 어떤 장애 분야에 적용된 연구가 진행되어 왔는지 그리고 어떠한 기술이 적용된 연구가 이루어 왔는가 역시 분석해 보았다. 그 결과 디지털 치료제는 소프트웨어라는 점, 예방·관리·치료하기 위해 환자에게 적용되는 소프트웨어적인 치료제이며 근거 기반 치료를 제공하는 소프트웨어로 정의할 수 있다. 디지털 치료제와 관련해서 엄청난 투자를 진행하고 있고 이와 더불어 관련된 연구도 지속적으로 증가하고 있음을 확인할 수 있었다. 다음으로 의사소통장애 대상자에게 디지털 치료제를 적용한 2015년 연구 사례를 분석한 결과 언어장애에 해당하는 연구가 전체 22편 중에서 17편으로 주를 이루었고, 말장애 분야 연구, 일반아동을 대상으로 한 연구, 전문가를 대상으로 한 연구가 있었다. 디지털 치료제에 적용될 수 있는 다양한 기술 중 가장 많이 적용된 기술은 가상현실과 증강현실이었다. 가상현실보다는 증강현실을 적용한 연구가 대부분이었음을 확인할 수 있었고 AI를 적용한 연구도 있었다. 그리고 디지털 치료제의 적용 후 효과는 대부분 긍정적으로 나타났고, 디지털 치료제 개발과 관련해서 대부분은 콘텐츠 개발에 중점을 두고 있으나 한 편의 연구는 앱 개발을 위해 진행된 연구다. 향후 연구에서는 보다 다양한 의사소통장애 대상자에게 적용 가능한 소프트웨어를 개발하고 보다 광범위한 기술을 적용한 연구들이 꾸준히 이루어지고 이러한 분야에 대한 정부의 적극적인 지원도 이루어지기를 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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