본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.
정부는 2020년부터 기존의 6개 노인 돌봄서비스를 일괄 폐지하고, 노인맞춤돌봄서비스를 새롭게 도입했다. 노인돌봄 제도의 큰 변화로 장기요양 등급외자 노인을 위한 예방서비스로서 중요한 역할을 수행하게 되었다. 본 연구의 목적은 노인맞춤돌봄서비스의 도입 의미와 과제를 길버트와 테렐의 정책 분석틀을 활용해서 분석하는데 있다. 연구 결과에 따르면, 노인맞춤돌봄서비스는 사회서비스원의 도입과 커뮤니티 케어를 강조하는 거시 정책 환경에서 탄생한 제도로 노인 돌봄의 할당, 급여, 전달, 재정 측면에서 여러 변화를 초래하는 것으로 분석됐다. 제도적으로 등급외자를 위한 돌봄서비스의 보장성이 하위 70%로 확대되고, 보건의료와 복지의 다양한 급여가 제공될 수 있게 됐다. 또, 전달체계가 지역의 생활권역을 설정해서 수행기관이 전담해서 책임지고, 재정이 공급자 지원 방식으로 바뀌었다. 이를 통해 여러 긍정적인 변화가 기대되지만, 보장성의 여전한 취약성, 셀프케어의 모호함과 직접 대인 서비스의 축소, 서비스권역 설정의 적절성, 공급자 위주 서비스 제공 등의 과제가 발생할 것으로 분석됐다.
최근 사회복지 수급대상자의 자격위반, 초과수혜, 그리고 중복수혜와 같은 다양한 형태의 부적정 이용에 대한 사회적 관심이 크다. 이에 본 연구는 사회서비스 분야의 부적정 행태에 대한 감사를 할 경우, 과연 부적정 행위가 억제될 것인지 여부를 실증분석을 통해 확인해 보고자 한다. 구체적으로 감사를 받은 실험집단과 그렇지 않은 유사한 통제집단을 비교하여 감사의 효과를 이중차이(DID: Difference in difference)기법을 통해 분석해 보고자 한다. 특히 사업 규모(제공인력과 이용자 수), 사업대상자 유형(노인, 장애인 등), 조직 형태(영리, 비영리), 지역 유형(대도시, 중소도시, 농어촌), 감사 회차(1, 2, 3차) 등을 통제변인으로 설정하고, 다중회귀분석을 활용하여 이중차이기법에서 추정된 감사효과를 확인하고자 했다. 분석결과에 따르면, 감사 이후 부적정 형태 중, 결제위반 비율은 약 4.02%, 결제위반 제공인력 수는 약 5.07명, 그리고 결제위반 이용자 수는 약 9.59명 각각 감소한 것으로 나타났다. 추후 연구에서는 감사효과로 부적정 이용의 감소가 왜, 그리고 어떻게 발생했는가에 관해 더욱 심도 깊은 분석과 더불어, 이를 설명할 수 있는 이론개발이 요구된다.
본 연구는 최근 건강, 웰빙에 대한 관심이 증가함에 따라, 공공의 다수가 이용하는 공공보건시설이 국민건강 증진에 기여하는 색채환경 구축을 위한 색채이미지 특성을 분석하여 공공보건색채 계획 및 지표개발의 데이터로 활용하고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 기존 관련 선행연구 결과를 종합하였고, 공공보건시설을 유형별로 의료시설(종합병원), 보건시설(보건소), 준치유시설(요양시설)로 구분하였다. 총 18곳의 공공보건시설을 직접 방문하여 측색기로 환경색채를 측색하여 환경색채이미지를 분석하였고, 이에 대한 결과 및 선행연구 결과와 비교분석하여 색채이미지 특성 및 향후 보완할 점들을 도출하였다. 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 공공보건시설의 환경색채이미지 어휘와 관련된 선행연구에서는 편안하고 밝은 긍정적인 이미지를 선호하는 것으로 나타났다. 두 번째, 공공보건시설의 환경색채를 직접 측색한 결과, 대부분 Y계열의 고명도, 저채도 색상을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 세 번째, 공공보건시설의 환경색채이미지 어휘를 분석한 결과, '내츄럴한' 이미지가 가장 높은 빈도를 나타내었고, 그 외 '은은한', '점잖은' 등의 이미지가 나타나고 있는데, 공공보건시설의 색채이미지어휘간의 특성을 파악하기가 어려웠다. 본 연구는 색채과학과 환경디자인 분야의 융합연구로서, 디자인과 관련된 다학제적 연구 범위를 넓혔으며, 사용자 감성 중심의 환경계획에 도움이 될 것으로 사료된다.
꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.
The purpose of the study is to evaluate the pollution level (gaseous and particle phase) in the public facilities for the PAHs, non-regulated materials, forecast the risk level by the health risk assessment (HRA) and propose the guideline level. PAH assessments through sampling of particulate matter of diameter < 2.5 ${\mu}m$ ($PM_{2.5}$). The user and worker exposure scenario for the PAHs consists of 24-hour exposure scenario (WIES) assuming the worst case and the normal exposure scenario (MIES) based on the survey. This study investigated 20 PAH substances selected out of 32 substances known to be carcinogenic or potentially carcinogenic. The risk assessment applies major toxic equivalency factor (TEF) proposed from existing studies and estaimates individual Excess Cancer Risk (ECR). The study assesses the fine dusts ($PM_{2.5}$) and the exposure levels of the gaseous and particle PAH materials for 6 spots in each 8 facility, e.g. underground subway stations, child-care facilities, elderly care facilities, super market, indoor parking lot, terminal waiting room, internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms), movie theater. For internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms) in particular, that marks the highest $PM_{2.5}$ concentration and the average concentration of 10 spots (2 spots for each cafe) is 73.3 ${\mu}g/m^3$ (range: 6.8-185.2 ${\mu}g/m^3$). The high level of $PM_{2.5}$ seen in internet cafes was likely due to indoor smoking in most cases. For the gaseous PAHs, the detection frequency for 4-5 rings shows high and the elements with 6 rings shows low frequency. For the particle PAHs, the detection frequency for 2-3 rings shows low and the elements with 6 rings show high frequency. As a result, it is investigated that the most important PAHs are the naphthalene, acenaphthene and phenanthrene from the study of Kim et al. (2013) and this annual study. The health risk assessment demonstrates that each facility shows the level of $10^{-6}-10^{-4}$. Considering standards and local source of pollution levels, it is judged that the management standard of the benzo (a)pyrene, one of the PAHs, shall be managed with the range of 0.5-1.2 $ng/m^3$. Smoking and ventilation were considered as the most important PAHs exposure associated with public facility $PM_{2.5}$. This study only estimated for inhalation health risk of PAHs and focused on the associated cancer risk, while multiple measurements would be necessary for public health and policy.
4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
본 연구에서는 수요응답 교통서비스를 이용한 통행목적을 통근·통학과 쇼핑·여가로 구분하고 통행목적별 만족도와 영향변수의 차이를 비교한다. 세종특별자치시 '셔클(Shucle)' 이용자를 대상으로 실시한 만족도 설문조사 자료를 활용하고, 다중선형모델의 과적합(overfitting) 문제점을 최소화하기 위해 LASSO 회귀분석을 적용한다. 분석 결과, 수요응답 교통서비스 도입으로 기존 대중교통 사각지역의 공백이 해소되고, 자가용 이용 감소로 저탄소 및 대중교통 활성화 정책을 유인할 수 있으며, 간헐적인 통행행태를 갖는 행위자(예컨대 고령자, 주부 등)에게 최적의 이동 서비스를 제공할 수 있는 가능성이 확인되었다. 또한, 차량 호출 후 대기시간, 탑승 후 이동시간, 앱이용 편리성, 예상 출/도착 시간의 정시성, 승·하차 지점의 위치 요인은 통근·통학과 쇼핑·여가 통행 시 수요응답 교통서비스 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 공통요인으로 나타났다. 한편, 타 교통수단과의 환승은 통근·통학의 경우에만 만족도에 영향을 미치고 쇼핑·여가의 경우는 미치지 않는 것으로 나타났다. 수요응답 교통서비스를 활성화하기 위해서는 분석된 5개의 영향요인에 대한 고려뿐만 아니라 통근·통학과 쇼핑·여가의 차별화 요인 즉, 통근·통학의 경우 행위자는 시간가치를 중요하게 여기므로 총 통행시간을 줄이기 위한 타교통수단과의 환승 편의를 도모하고, 쇼핑·여가 통행의 경우 이용자가 승·하차 지점의 위치를 쉽고 편하게 지정하여 이용할 수 있는 이용편의 조성방안의 고려가 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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