지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.
본 연구는 확장된(Expanding) Andersen 행동 모델(2002)에 기반하여 독거노인의 고독사 가능성 인식이 지각된 사회적 지지와 시설 돌봄 선호와의 관계에서 어떠한 역할을 하는지 실증적으로 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 2018년 서울시에서 실시한 노인실태조사에서 독거노인을 추출해 연구대상(n=676)으로 삼았으며, 지각된 사회적 지지를 독립변수, 시설 돌봄 선호를 종속변수, 고독사 가능성 인식을 매개변수로 Baron&Kenny(1986)의 3단계 매개 효과 분석을 위해 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 지각된 사회적 지지는 시설 돌봄 선호와 고독사 가능성 인식에 부적인 영향을, 고독사 가능성 인식은 독거노인의 시설 돌봄 선호에 정적인 영향을 미칠 가능성이 있음을 확인하였다. 마지막으로 지각된 사회적 지지가 시설 돌봄 선호에 미치는 영향에서 고독사 가능성 인식은 부분 매개 효과가 있는 것으로 분석되었다. 연구의 목적과 주요결과에 따른 실천적 제안은 다음과 같다. 첫째, 증가하는 독거노인을 대상으로 시설 돌봄 선호의 가능성 요인으로 확인된 지각된 사회적 지지의 수준을 높이기 위한 다양한 프로그램의 개발과 지원이 요구된다. 둘째, 고독사 가능성 인식은 시설 돌봄 선호의 심리사회적 요인으로 확인된 바, 독거노인을 대상으로 고독사 준비를 위한 교육과 지원이 보다 활성화 될 필요가 있다. 본 연구결과는 노인돌봄 정책의 컨셉 중 하나인 "aging in place" 실현에 관한 논의의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
본 논문은 한국중소기업학회 40년의 역사적 흐름 속에서 창업생태계 연구 동향을 조명하고, 생산적 창업생태계 조성에 필요한 생태투입·산출요인에 관한 측정지표 개발 방향을 고찰하기 위해 수행되었다. '중소기업연구'의 창업생태계 연구 동향을 살펴본 결과, 선행연구는 생산적 창업생태계 조성과 다양한 생태투입요인에 대한 관리적 중요성을 강조하고 있다. 그러나 생태투입요인과 기업가정신으로 대변되는 생태산출요인 간 인과성을 검증하려는 실증연구에 필요한 측정모형 및 변수개발을 다루는 탐색적 연구는 실무·정책적 요구를 충족하지 못하고 있었다. 경험적 사실에 근거하여 창업생태계 성공요건을 규명하는 사례연구의 불균형적 발전은 연구 결과의 일반화와 효과적 실무·정책적 대안을 제안하는 데 한계가 있다. 국가·지역 경제성장을 견인하는 혁신동력으로써 생산적 창업생태계의 조성과 효율적 운영이 중요한 오늘날, 향후 실증연구에서 활용 가능한 생태요인 측정모형의 개발이 절실하다. 이에 본 연구는 기존의 [투입→산출→결과→성과] 프로세스를 적용하여, 생태투입·산출요인을 중심으로 창업생태계 측정 모형을 개념화하였다. 우선, 선행연구를 기반으로 생태투입요인(재정적·지식·제도적·사회적 자본)을 체계화하고, 생태산출요인은 설립, 혁신 및 성과기준 기업가정신으로 개념화하여 측정 가능한 변수로 도출하였다. 또한, 향후 실증연구에서 생태투입·산출요인 측정 시 활용 가능한 데이터베이스를 제안하고, 각 데이터의 특성을 검토하였다. 본 연구가 제안한 창업생태계 측정지표는 생태요인 간 인과성을 검증하려는 후속 연구에서 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
본 연구는 4차 산업혁명에 따른 뉴노멀 시대에 스포츠산업 현장의 융·복합 분석, 운동재활분야에서의 융·복합적 분석을 통해 미래 활성화 방안을 종합적으로 모색하데 목적이 있다. 이러한 목적을 수행하기 위하여 문헌연구방법을 진행하였으며, 이를 위한 주요 연구 내용으로는 4차 산업혁명에 따른 뉴노멀시대에 스포츠산업 환경을 분석하고 스포츠산업의 융·복합 분석, 그리고 운동재활분야의 융·복합적활성화 방안을 종합적으로 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 스포츠산업 차원에서 운동재활분야의 융·복합적 육성 전략을 수립한다. 이는 보건 및 체육부문 등 정부부처간의 협업을 통해 운동재활-ICT 융·복합 모델뿐만 아니라 운동재활-관광-ICT 융·복합 모델 개발과 적극적인 재정 지원을 의미한다. 둘째, 융·복합적인 사고방식으로의 전환과 함께 이를 위한 운동재활분야의 교육경쟁력을 확대, 강화한다. 운동재활 및 관련 전공자 개인의 ICT 역량 강화를 위한 교육·훈련 체계 정비 그리고 융·복합 창업교육 등이 필요함을 의미한다. 셋째, 운동재활 및 관련 분야에 실용적이고 산업 현장 중심의 융·복합 기술 적용을 통한 다양한 연구개발이 요구된다. 이를 통해 뉴노멀시대에 따른 위기 극복과 함께 운동재활 융복·합 기술 창업에 대한 지원도 함께 이루어져야 할 것이다. 넷째, 운동재활 및 관련 상업 집적이 가능한 중장기적 클러스터를 구성한다. 이는 운동재활분야의 산업 거점 및 단지 조성을 의미하며, 산·학·관 협동의 R&D 중심의 클러스터 조성, 지역 인프라와의 시너지 효과의 극대화, 자생적 수익 발생 구조 현실화의 기능을 수행해야 할 것이다.
본 연구는 한국의 일반 성인을 대상으로 삶의 중요 영역에서의 웰니스(wellness) 추구 행동을 측정하기 위한 척도를 개발하고 타당도를 검증하였다. 웰니스 척도개발을 위하여 문헌 검토, 전문가 인터뷰, 심층 인터뷰, 개방형 설문 1, 2차를 거쳐서 도출된 31개 요인, 182문항은 최종 10개 요인, 99문항으로 선정하였다. 한국의 일반 성인 351명을 대상으로 한 예비조사 결과의 탐색적 요인분석을 통해 10개 요인 58문항을 도출하였고, 각 요인에서 중요한 개념을 반영한 문항들을 일부 수정해서 10개 요인 63문항으로 본조사를 실시하였다. 667명을 대상으로 진행된 본조사에서는 본 검사의 구성개념 타당도를 검증하기 위해 전체 표집을 두 집단으로 나누어 한 집단은 탐색적 요인분석을 하고, 또 다른 집단은 확인적 요인분석을 하였다. 탐색적 요인분석 결과 최종적으로 10개 요인(일, 공동체, 가족, 타인, 경제력, 자아존중, 여가, 신체 건강, 영성, 자기 성장) 63문항을 도출하였으며, 구조방정식 모형을 이용한 확인적 요인분석에서는 모형적합도 기준을 충족하고 있는 것을 검증하였다. 도출된 웰니스 척도와 그 하위요인들이 실제로 웰니스를 측정하는지를 검증하기 위하여 정신적 웰빙 척도(K-MHC-SF)와 웰니스 지표(Wellness Index for Workers)를 사용하여 수렴 타당도가 검증되었다. 준거 관련 타당도 검증을 위해 주관적 행복감(Subjective Happiness Scale)과 삶의 만족 척도(Satisfaction with Life Scale) 변인과 요인들 간의 관계를 분석한 결과 유의한 상관으로 나타났다. 다중회귀분석을 통해 각 경로에 유의성을 확인한 결과 웰니스 척도의 '자아존중' 은 주관적 행복감과 삶의 만족감에 가장 중요하게 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 마지막으로 본 연구 과정과 결과에 대한 논의와 학문적 의의 및 실무적 의의, 그리고 제한점과 미래 연구 방향을 제시하였다.
FIDIC White Book은 클라이언트와 컨설턴트간 모델 서비스 계약조건이다. 본 연구는 델파이 기법을 활용하여 FIDIC White Book 일반조건의 63개 세부조항들 중 핵심 리스크 세부조항 도출을 목표로 하였다. 해외건설 서비스계약 및 FIDIC White Book에 대한 10년 이상의 경험과 전문지식을 보유한 40명의 전문가 패널을 구성하여 총 3회의 델파이 조사 과정을 통해 전문가의 의견 일치성을 높이는 방향으로 신뢰성을 향상시켰다. 델파이 1차 조사에서는 일반조건 63개 세부조항들 중 리스크의 영향력을 리커트 5점 척도로 폐쇄형 설문조사를 수행하였고 26개의 주요 리스크 세부조항들을 도출하였다. 델파이 1차 조사결과의 내용 타당성은 내용타당도 CVR값으로 검증하였다. 델파이 2차 및 3차 조사에서는 26개의 주요 리스크 세부조항들에 대하여 리커트 10점 척도로 폐쇄형 설문조사를 수행하고 각각의 리스크 발생도 및 영향도를 평가하였다. 델파이 3차 조사 결과의 신뢰성은 변이계수 COV값으로 검증하였다. 26개의 주요 리스크 세부조항들 각각의 리스크 발생도와 영향도 평균값을 PI Risk Matrix에 적용하여 총 14개의 핵심 리스크 세부조항들을 도출하였다. 핵심 리스크 세부조항 도출결과는 구체적인 서비스 범위의 합의, 지연관리, 변경관리가 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구 결과로 실무관점에서는 컨설팅업체의 컨설턴트가 클라이언트와 서비스 계약을 체결할 때 계약적 리스크 최소화를 위해 검토해야 하는 가이드라인을 제공해 주고 있다. 학문적 관점에서는 해외건설에 참여하는 컨설턴트들을 위한 서비스 계약 관련 핵심리스크 도출에 대한 연구의 방향성을 제시하고 있다.
최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목표는 통합형 국가연구개발 사업에서 정보화사업, 공공조달 등 공공수요 기반의 상용화로 연계되는 복잡한 형태의 사업성과를 측정하고 관리하기 위한 과학적이고 효율적인 성과평가 프레임워크를 제안하는데 있다. 다수의 연구기관이 참여하여 하나의 최종성과물을 이루는 통합형 국가연구개발사업과 사업의 결과물이 수요기반의 실증 및 상용화까지 이루어지는 사업의 경우, 연구개발사업을 구성하는 세부과제의 단기적 산출물을 바탕으로 성과를 평가하는 기존의 평가체계로는 통합적 연구성과물에 대한 중장기적 효과와 실용성을 평가하기에는 한계가 있다. 더욱이 국가연구개발사업의 패러다임이 효율성을 중시하는 임무중심으로 변화함에 따라, 국가연구개발과제의 성과평가도 결과의 효과와 실용성을 중심으로 변화해야 할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 Hourglass 모델을 활용하여 각 국가연구개발과제의 성과가 단순한 단기적 산출을 넘어, 실제 그 효과성 등 실용적 관점에서 완성도를 평가하기 위한 구조적 관점의 성과평가 프레임을 제시한다. 이는 연구개발과제의 구조에 따라 Tool-System-Service-Effect로 이어지는 하향식(Top-down) 및 상향식(Bottom-up) 접근을 연계한 통합적 프레임이라 할 수 있다. 제시된 세부 평가지표와 성과평가 프레임을 실제 국가연구개발사업에 적용함으로써 지표의 타당성과 제안된 성과평가 프레임의 효용성을 검증하였으며, 이러한 결과는 향후 효율성을 강조하는 국가연구개발사업의 성과평가 체계에 대한 학술적, 정책적, 산업적 시사점을 제시할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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