본 연구는 국내 1인 가구수가 증가함에 따라 중소규모 공동주택에 대한 정책적 관심이 높아지는 가운데, 해당 사업 유형의 사업주들이 대비하기 가장 어려운 리스크로 건축심의가 지적되고 있다. 본 연구는 B도시의 25개 중소규모 공동주택 프로젝트에 대해 다차원 분석방법을 적용하여 건축심의 의견의 경향과 비정형데이터로서 건축심의 의견의 특성을 분석하였다. 대응분석 및 MDS 분석을 실시한 결과, 선행연구와 동일하게 B도시의 건축심의 의견은 주로 상위분류에서 '구조'와 '계획'에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 즉, 모든 키워드의 출현빈도수 대비 각 상위분류의 빈도수의 합은, 선행연구의 직접분류결과는 '구조' 40%, '계획' 27%이며, 본 연구의 분석결과는 '구조' 44%, '계획' 39%인 것으로 나타났다. MDS모델의 적합도는 34.4%로 비교적 낮은 편이나, 대응분석을 통해 확인한 결과 건축심의의 비정형적 자료의 특성에 기인한 것으로 확인하였다. 또한, 본 연구에서 분석한 건축심의 의견과 같은 비정형적 데이터는 심의위원의 주관과 지자체별 양식에 따라 다양한 데이터의 조합과 출현이 이루어지며, 주로 언급되는 단어와 전혀 다른 키워드가 등장할 수 있어 첨도가 낮고 왜도가 높은 확률분포적 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 일부 한계점이 있으나, 비정형 데이터로서 건축심의 의견의 특징을 도출해내었으며 추후 세부분석을 위한 기초 연구로서 활용 될 수 있을 것이다.
최근 인공지능 기술의 발달에 따라 사용자의 편의성을 위한 기술이 많이 개발되고 있다. 그중 자율주행차에 대한 관심이 나날이 증가하고 있다. 현재 많은 자동차 기업에서 자율주행차 상용화를 목표로 하고 있다. 상용화를 뒷받침할 정부의 새롭고 합리적인 정책 수립의 기반을 조성하기 위하여 뉴스 기사 데이터를 통해 여론의 변화와 인식을 분석하고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 최근 3년간 자율주행차와 유사한 용어가 언급된 뉴스 기사 데이터 35,891건을 수집하고, 네트워크 분석하였다. 분석결과, '자율주행', 'AI', '미래', '현대자동차', '자율주행차', '자동차', '산업', '전기차' 등의 주요 키워드가 도출되었다. 또한, 자율주행차 산업은 자동차 기업뿐만 아니라, 반도체 기업, 빅테크 기업 등 다양한 산업과 융합되며 더욱 빠르고 다양한 플랫폼과 서비스 산업으로 발전하고 있으며, 산업의 융복합에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 여론의 변화와 인식을 지속적으로 확인하기 위해 SNS 데이터나 기술 트렌드의 지속적인 분석을 통한 인식 분석이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 낙동강수계 지류에서의 장기 수질모니터링 자료를 이용하여 수질의 목표수질 초과율, 증가 추세를 검토하여 지류에서 문제 되는 물질이 무엇인지 파악하는 것이 목적이다. 낙동강수계에서는 중점 관리가 필요한 38개 지류에 대하여 월 1회 모니터링이 수행되고 있으며 이 자료를 이용하여 지점별 목표수질 초과 및 증가 경향을 분석하였다. 분석 항목은 하천 수질 기준으로 평가가 가능한 DO, BOD, COD, TOC, SS, 총인, 분원성 대장균군, 총대장균군 8개 항목이다. 분석 결과, 목표수질 초과율이 50% 이상이며 증가추세인 항목은 TOC, 분원성 대장균과 총대장균수로 나타났으며 초과율이 50% 이하이나 증가 경향을 가진 항목은 SS로 나타났다. TOC는 난분해성 물질의 증가로 인한 원인으로 판단되며 대장균의 지속적인 증가는 향후 하수처리시설에서의 방류수질 중 대장균의 관리가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 공원 이용자의 수요 변화에 맞춰 공원 운영 및 관리를 개선하기 위한 연구이다. 과거 공원 이용 수요에 관한 조사와 분석은 설문조사에 의존해왔으나, 최근에는 공원 이용 트렌드 및 이용자의 활동을 다각도로 파악할 수 있는 소셜미디어 데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 하지만 이러한 연구들은 소셜미디어 데이터 중 텍스트 데이터에만 집중되어 있어 이미지 데이터에 담겨있는 정보를 얻기는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 소셜미디어 이미지 데이터를 이용하여 공원 이용 특성 분석의 새로운 방법을 제시하고, 실제 도시공원 분석에 적용하여 공원 운영 및 관리 방안을 제안하고자 한다. 연구 방법으로는 Visual Question Answering(VQA) 딥러닝 기술을 활용한 이미지 분석 도구를 구축하였다. 이 도구를 이용해 공원 이용자의 특성과 위치, 이용행태 등의 각 도시공원 이용 특성을 파악하였으며, 이를 기반으로 공원별 운영 및 관리 전략을 마련했다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, VQA 딥러닝 기술을 활용해 도출한 이미지 분석 결과값이 기존의 텍스트 분석 결과값과 유사함을 확인하여 분석 도구의 유효성을 입증했다. 둘째, VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석은 기존의 텍스트 분석에서 얻을 수 없는 정보(성별, 연령, 이용시간 등)를 수집할 수 있음을 확인했다. 셋째, VQA 분석을 실제 공원의 이용 특성 분석에 적용하여 기존 공원의 운영 및 관리 방안을 제시했다. 본 연구의 결과를 토대로 VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석 방법은 향후 여러 공원 이용 특성 분석 시 중요한 방법론적 시사점을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
제조업의 경쟁력 제고와 성장을 위한 전략으로 도입된 스마트공장 및 스마트제조는 미래의 국가 경쟁력이며, 국가 산업구조를 혁신하기 위한 제반 활동이라 할 수 있다. 한국 정부는 산업부의 제조업 혁신 3.0 전략부터 지속적으로 스마트제조혁신 정책을 추진하였다. 본 연구는 스마트공장 및 스마트제조산업에 대해 기술표준을 기반으로 정책영역을 발굴하고자 한다. 국제 기술표준에 부합하는 국내표준의 정립과 지원이 요구되는 현시점에 정책적 영역에 대한 분석 및 제조업 분야의 스마트제조 공정영역별 우선순위를 살펴봄으로써 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대해 맹목적인 국제표준화를 추진하기보다는 기술표준 정책영역을 구분하고 정책적 우선순위를 도출하는 것은 스마트제조 고도화를 위한 중요한 정책적 결정을 위한 근거가 될 수 있다. 이를 위해 전문가 인터뷰를 기반한 계층화분석방법과 5대 공정영역에 대한 중요도-성능 분석을 통해 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대한 정책 추진보다는 데이터와 보안 영역 등 신기술에 대한 탐색을 기반으로 선도적인 표준화 참여가 요구되며, 탄소배출과 에너지 비용 등과 관련된 국제환경대응에 따른 글로벌 정세에 따른 수출과 디지털 통상에 대한 정책적 고려가 필요하다.
Background: PM2.5 pollution has been a persistent problem in South Korea, with concentrations consistently exceeding World Health Organization (WHO) guidelines. The aging of the population in the country further exacerbates the health impacts of PM2.5 since older adults are more susceptible to the adverse effects of air pollution. Objectives: This study aims to evaluate how the health impact (premature death) due to long-term exposure to PM2.5 in South Korea could change in the future according to the trend of change in the country's population structure. Methods: The study employs a relative risk function, which accounts for age-specific relative risks, to assess the changes in premature deaths by age and region at the average annual PM2.5 concentration for 2022 and at PM2.5 concentration improvement levels. Premature deaths were estimated using the Global Exposure Mortality Model (GEMM). Results: The findings indicate that the increase in premature deaths resulting from the projected population structure changes up to 2050 would significantly outweigh the health benefits (reduction in premature deaths) compared to 2012. This is primarily attributed to the rising number of premature deaths among the elderly due to population aging. Furthermore, the study suggests that the effectiveness of the current domestic PM2.5 standard would be halved by 2050 due to the increasing impact of population aging on PM2.5-related mortality. Conclusions: The study highlights the importance of considering trends in population structure when evaluating the health benefits of air pollution reduction measures. By comparing and evaluating the health benefits in reflection of changes in population structure to the predicted PM2.5 concentration improvements at the provincial level, a more comprehensive assessment of regional air quality management strategies can be achieved.
일반적으로 발전소 내 제어를 담당하는 대부분의 전기 설비는 자립식 캐비닛으로, 후설치 앵커를 사용하여 슬래브에 고정하는 정착 방식이 주로 사용된다. 정착부 앵커의 경우 외력이 작용될 시 모멘트 하중 등에 의한 전도의 위험성에 노출되지만 현행 앵커에 대한 성능 검토는 1축 재료 시험으로만 평가되고 있다. 따라서 본 연구는 현장 설치 조건이 반영된 후설치 앵커의 정적 성능 실험을 통하여 재료 시험과의 성능을 비교하고 앵커의 거동 특성을 분석하는 것이 주목적이다. 실제 캐비닛을 이용하여 실험을 진행하는 것이 타당하지만 경제적, 공간적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 강재 기둥과 받침으로 구성된 실험체로 대체하여 수행하였다. 결과적으로 현장 설치 조건을 반영한 앵커의 인발 성능이 재료 시험 대비 약 10 % 높게 측정되었으며, 앵커의 하중 감소 경향 및 최대 성능이 발현되는 시점도 상이한 것으로 나타났다. 한편, 실험적 연구의 신뢰성을 검증하기 위하여 3D FEM 해석을 수행하였으며, 이를 통해 향후 진동대를 이용한 전기 캐비닛의 구조 성능 평가 시 후설치 앵커에 전달되는 예측 가능한 하중 정보를 제공하고자 한다.
Based on the new climate normals (1991~2020), annual mean, maximum and minimum temperature is 12.5℃, 18.2℃, and 7.7℃, respectively while annual precipitation is 1,331.7 mm, the annual mean wind speed is 2.0 m s-1, and the relative humidity is 67.8% in the Republic of Korea. Compared to 1981~2010 normal, annual mean temperature increased by 0.2℃, maximum and minimum temperatures increased by 0.3℃, while the amount of precipitation (0.7%) and relative humidity (1.1%) decreased. There was no distinct change in annual mean wind speed. The spatial range of the annual mean temperature in the new normals is large from 7.1 to 16.9℃. Annual precipitation showed a high regional variability, ranging from 787.3 to 2,030.0 mm. The annual mean relative humidity decreased at most weather stations due to the rise in temperature, and the annual mean wind speed did not show any distinct difference between the new and old normals. With the addition of a warmer decade (2011~2020), temperatures all increased consistently and in particular, the increase in the maximum temperature, which had not significantly changed in previous decades, was evident. The increasing trend of annual and summer precipitation by the 2010s has disappeared in the new normals. Among extreme climate indices, MxT30 (Daily maximum temperature ≥ 33℃ days), MnT25 (Daily minimum temperature ≥ 25℃ days), and PH30 (1 hour maximum precipitation ≥ 30 mm days) increased while MnT-10 (Daily minimum temperature < -10℃ days) and W13.9 (Daily maximum wind speed ≥ 13.9 m/s days) decreased at a statistically significant level. It is thought that a detailed study on the different trends of climate elements and extreme climate indices by region should be conducted in the future.
근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 박물관과 게이미피케이션을 이용한 박물관 관련 빅데이터를 분석하고 소셜미디어에서 거론되는 관람객들의 인식을 파악하고 비교하여 게이미피케이션 이용 방안을 제시한다. 본 논문은 수집된 데이터를 바탕으로 박물관을 관람한 관람객과 게이미피케이션을 이용한 박물관의 관람객의 인식을 비교 분석하여 자료를 제공하는 것이 목적이다. 본 논문은 소셜미디어 분석툴인 TEXTOM을 활용하여 소셜미디어 분석을 통해 관람객의 인식을 조사하여 인식 차이를 파악한다. 분석결과 기존에 전시형태로 관람하는 박물관에 비해 게이키피케이션을 활용한 박물관 관람에 재미와 흥미를 느낀다는 것으로 나타났다. 더불어 키워드 및 연관 키워드 분석결과를 바탕으로 국립중앙박물관과 독립기념관의 박물관 인식, 관람동기, 관람형태를 확인하였다. 더불어 기존 박물관에 비해 게이미피케이션을 이용한 박물관을 관람한 관람객의 성취감이 더 높이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 향후 박물관 관람에 있어 게임 관련 콘텐츠를 개발 및 활성화하여 많은 관람객들이 박물관에 관심도를 높이고 재미와 흥미를 느낄수 있을것이라 판단된다. 연구의 분석결과는 박물관에 관람한 관람객의 전반적인 인식을 파악하기 위한 기초자료로 의미있을 것이라 사료되며, 이를 바탕으로 관람객이 박물관을 다양하게 관람 및 체험할 수 있도록 활성화될 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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