본 연구는 앞으로 도시 시민의 안전보호와 시설물 관리를 위하여 공공부문의 통합관제서비스가 증가할 것으로 예상됨에 따라 서울 소재의 CCTV통합관제센터에 대하여 유형별 분류와 실내공간특성에 대한 분석을 실시하였다. 조사대상은 2007년 이후 구축된 서울의 통합관제센터 8곳으로 일반적인 특성, 공간기본정보, 실내공간특성의 기준에 맞춰 분석하였으며 조사의 결과를 정리한 것은 다음과 같다. 첫째, 통합관제센터의 공간기본정보를 살펴보면 소규모 CS형이 가장 많이 나타나 현재 통합관제센터 공간의 물리적 환경에 대한 면적 비중은 그리 높지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 통합관제센터의 공간기본정보를 살펴보면 보안영역, 사무영역, 공공영역의 순으로 공간의 크기 비율에 차이가 있었다. 셋째, 현재 국내의 통합관제센터는 행정안전부의 가이드라인에 따라 획일적인 형태나 구조, 실내 환경을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구는 실내디자인 연구 분야에서 깊이 있게 다루지 못했던 통합관제센터에 대한 사례연구를 실시함으로써 향후 더 나은 통합관제센터를 계획할 시 기초자료로 제공될 수 있다. 물론 본 연구는 조사대상의 사례 수가 많지 않다는 한계가 있으나 추후 사용자 인터뷰나 공간 사용성 평가 분석 등을 통해 사례분석 보다 심도있는 연구를 진행할 예정이다. 본 연구의 결과가 모니터링 실내환경을 위한 기초자료로 쓰이길 기대한다.
정보통신기술(ICT) 및 인공지능(AI) 기술 산업의 급격한 발전에 따라 먼 미래로만 생각했던 자율운항선박의 등장이 최근들어 현실로 다가오고 있다. 이러한 급격한 기술의 발전과 더불어 해양법 분야에서의 해사안전, 해양환경보호, 해양질서유지 등의 공법(公法)분야분만 아니라 책임, 손해배상, 해상보험 등 사법(私法)분야에서의 변화 또한 필수불가결하게 되었다. 특히 선원이 승선하지 않는 자율운항선박이라는 새로운 형태의 선박의 등장으로 해양사고 발생 시 책임, 손해배상, 보험계약 등의 그 유형과 종류 또한 달라질 것이다. 이 논문에서는 먼저 자율운항선박의 개념, 분류, 효과 및 미래에 대한 일반적 이론 및 자율운항선박 논의를 위한 해상법의 개념과 해상법상 각종 의무와 책임에 대한 일반적 이론을 살펴본다. 다음으로 자율운항선박의 해양사고 발생 시 선박으로서 지위, 용선 계약상의 법률관계, 감항능력주의의무, 책임의 주체 및 손해배상책임과 면책에 대한 쟁점 사항을 해상법적 관점에서 검토한다. 아울러 향후 자율운항선박 4단계에서 해양사고 발생 시 책임의 귀속 주체와 기준을 명확히 하기 위한 추가적인 연구의 필요성과 더불어 이를 위한 기술개발·법령정비·자금지원 등 제도적 개선의 필요성을 제시한다.
빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.
4차 산업혁명시대의 도래로 인해 현대사회는 과거와 다르게 경제, 경영, 문화 등 다양한 요소들이 변화하고 있다. 그 중 경영적 측면에서 나타나는 주된 특징은 유형재화 중심에서 무형재화 중심으로 변화하는 것이며 이에 기업들은 새로운 경영방식 도입, 제조에서 서비스로의 전환, 기술의 확장 등 혁신을 추구하기 위해 노력 하고 있다. 하지만 변화하는 시대 지속적 가치창출을 위해 가장 중요성이 높아지고 있는 인적자원에 관해서는 아직까지 단순한 방식의 전환에 머무르고 있어 실질적인 혁신을 가능케 하는 노력이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 서비스경제시대 새로운 인재상에 대한 기업에서의 활용성을 검증하고자 인재요소에 대한 중요성을 인식하고 기존 도출 된 서비스경제시대에 변화된 인재상 요소들이 조직문화와 조직구조의 유형에 따라 어떠한 관계와 차이가 있는지를 연구하였다. 최근 연구에서 도출, 검증 된 서비스경제시대 인재상요소를 활용하여 구성원들의 생각과 행동에 영향을 주는 요소인 조직문화와 조직구조의 유형으로 나누어 관계를 검증하였으며 그 결과 조직문화와 조직유형별로 유의미한 인재상에 다소 차이가 있었으나 두 가지 요소를 결합하여 해석하였을 경우에는 새로운 인재상이 모두 유의미한 것으로 나타났으며 이는 서비스경제시대 인재상이 실제 기업에 적합하다는 것으로 해석될 수 있다. 다만 본 연구의 지표가 한정적 이었다는 한계를 극복하기 위해 향후 다양한 요인들이 고려 된 표본과 체계화 된 조직유형 및 업종별 산업별 분류를 통한 연구가 지속적으로 이어져야 할 필요가 있다.
본 연구는 기업현장교사 및 기업교육 만족도가 도제교육 만족도 및 학생의 직무 역량 함양에 미치는 영향을 NCS 직무 표준 및 산학일체형 도제학교 사업단 집단 중심으로 탐색하였다. 연구 결과 전기·전자 및 음식서비스 분야에서 기업현 장교사의 만족도는 학생의 직무역량 향상에 긍정적인 영향력을 미쳤으나, 경영·회계·사무와 정보통신 분야에서는 기업교육 만족도가 중요한 것으로 나타났다. 사업단 유형별 분석에서는 공동실습유형과 산업계 주도 유형에서 기업현장교사의 만족도가 직무역량 향상에 큰 영향력을 미치는 것으로 분석되었으나, 거점학교형과 단일학교 유형에서는 기업교육 만족도의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 따라서 기업현장교사의 역량에 대한 재정의와 더불어 역량 제고에 정책적인 고민이 필요하며, 사업단 유형과 NCS 직무 표준 분류 간의 연관성을 염두에 둔 산학일체형 도제학교 운영계획의 수립과 실행이 필요하다.
항로표지가 이용자에게 지속 가능한 서비스를 제공하기 위해서는 항로표지사고가 발생하지 않을 때 가능하다. 만약 항로표지사고가 발생한다면 관리자는 이를 효율적으로 관리하여 유사한 사고를 예방해야 한다. 하지만 현재 항로표지사고 관리는 사고의 원인과 종류만 명시할 뿐 별도의 지침이 없어 관리자에 따라 다르게 기록되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 항로표지사고를 재정립하고자 하였다. 이를 위해 지난 23년(00-22년)간 발생한 항로표지사고, IALA의 항로표지 정보 표준인 S-201, 사고의 범주인 교통사고와 해양사고를 분석하였다. 이를 토대로 항로표지사고의 요인은 내부적 원인과 외부적 원인으로 구분하였고, 사고유형은 등탑사고, 부표사고, 장비사고의 3종으로 구분하였다. 1차 항목을 좀더 세분화하여 사고 원인은 계류구, 기상악화 등 7개 항목과 사고 현상(종류)은 등탑파손, 부표유실, 장비고장 등 11개 항목으로 재정립하였다. 이러한 연구결과는 차후 항로표지사고 통계를 제공하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 일 도시 노인의 성공적인 노화의 수준을 알아보고, 성공적인 노화와 관련된 요인을 규명하는 것이며, 또한 의사결정나무분석 방법을 이용하여 성공적인 노화의 점수에 따른 취약 그룹의 특성을 알아보고 우리나라 노인의 성공적인 노화 증진 프로그램을 개발하는데 기초자료로 활용하기 위함이다. 대구의 일 동사무소에 등록된 노인 중에서 연구 참여에 동의하고 설문지 면접을 마친 총 187명을 대상으로 하였다. 연구 참여에 동의한 노인은 면담자가 직접 노인 가구를 방문하여 구조화된 설문지를 이용하여 성공적인 노화, 우울, 신체적 기능상태, 만성 질환 수, 그리고 친구와의 접촉 빈도수에 대한 정보를 수집하였다. 일 도시의 노인에서 남성, 고학력, 배우자와 사별하지 않은, 그리고 가족과 동거하는 노인이 그렇지 않은 노인에 비해 상대적으로 성공적인 노화의 점수가 높았다. 반면에 우울정도가 심하거나 만성질환이 많을수록 성공적인 노화의 점수가 낮았다. 또한 신체기능과 자가 건강 평가수준이 높거나, 규칙적인 운동을 하거나 친구와의 교제가 많을수록 성공적인 노화의 점수가 높았다. 우울은 노인의 성공적인 노화의 점수에 따른 취약그룹을 분류하는데 일차적으로 중요한 결정 요인이었으며, 성공적인 노화의 점수가 가장 낮은 노인 그룹은 우울정도가 심하고 신체적 기능 상태가 좋지 않았으며, 반대로 성공적인 노화의 점수가 가장 높은 그룹은 우울정도가 약하고 신체적 기능상태가 좋은 노인이었다. 우울과 만성질환은 노인이 성공적인 노화를 경험하는데 부정적인 영향을 미칠 뿐 아니라 성공적인 노화의 점수가 낮은 그룹의 공통적인 특성이었으므로 노인의 우울과 만성질환을 위한 중재 프로그램의 제공이 중요하다는 것을 본 연구는 재확인하였다.
본 연구에서는 온라인 마켓에서 판매되는 50개 복어제품의 종판별 및 표시사항 일치여부 모니터링을 수행했다. 복어의 종판별을 위해 cytochrome c oxidase subunit I 및 cytochrome b 유전자의 염기서열을 분석하여 NCBI GenBank 데이터베이스에 등록되어있는 생물종의 염기서열과 비교 후 계통 분석을 수행했다. 참복, 흰점참복, 까치복, 복섬, 검복, 국매리복, 흑밀복 총 7종이 동정되었으며, 35개 제품(70%)에서 표시사항과의 불일치를 나타냈다. 12개의 제품(24%)에서는 식품공전에서 제시한 식용 가능한 복어 21종의 국명 대신 일반명(복어)을 사용하였다. 가공 정도별 불일치율은 다중가공 제품(n=9, 81.8%)이 단순가공 제품(n=26, 66.7%)보다 높은 비율을 보였으며, 원산지별 불일치율의 경우 중국산 제품(n=8, 80%)이 국산 제품(n=26, 66.7%)보다 높은 비율을 보였다. 시장명, 방언 등의 이름이 혼용되어 다수의 복어종을 밀복, 졸복으로 표시하였다. 이러한 분류체계의 어려움으로 인해 흰점참복, 국매리복과 같은 식용불가 복어가 식용 가능한 복어인 졸복으로 혼용되어 판매되는 것이 확인되었다. 따라서 식용 가능한 복어를 정확히 분류할 수 있는 방법의 개발이 필요하며, 수입 및 국내 유통 복어 제품의 주기적인 모니터링이 필요하다.
대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.
텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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