• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.729-745
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• 2022

연구목적: 본 논문은 방사선비상계획구역 내 거주하는 주민의 방사능재난 발생시 대피방법과 대피시설 등에 대한 인식 현황 기초자료를 수집하는 것이다. 연구방법: 무작위표집으로 표집된 방사선비상계획구역 주민을 대상으로 구조화된 설문지를 이용하여 1:1 면접조사를 실시하였으며 미니탭 프로그램을 이용하여 통계분석 하였다. 연구결과: 조사대상자들은 첫째, 방사능재난에 대한 지자체 업무에 관해 비교적 낮으면서 부정적인 인지도를 나타냈다. 둘째, 주민안전교육 측면에서는 교육 경험이 적으나 필요하다고 느끼며 주민대피방법과 행동요령, 구호소 위치 등에 대한 교육을 원하였다. 셋째, 방사능재난 관련 구호소는 위치를 잘 모르고 있고 안내를 받은 적이 없으며 구호소 이용시 가족과 함께하겠다는 응답이 많았다. 구호소 시설에 대해서는 대체로 만족도가 낮은 편이었다. 넷째, 방사능재난에 대비하여 필요한 우선순위는 방사능재난에 대한 교육과 훈련, 시설 보완, 방호약품 보급 등을 지적하였다. 결론: 본 연구에서 원전 주변 지역 주민은 방사능재난 발생에 대비하여 정부나 지자체의 정책과 업무 내용을 비교적 부정적으로 인식하고 만족도는 낮았다. 우선순위로 지적한 사항에 대해 정부와 지자체는 방사능재난에 대한 정확한 정보와 정책 내용을 주민에게 홍보하고 교육해야 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권9호
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• pp.13-24
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• 2023

가시설 흙막이의 굴착중 안정성 분석에 대한 연구를 위해서는 지반의 정확한 물성을 평가할 수 있는 역해석 기술과 실시간으로 계측되는 데이터를 분석하여 안정성을 평가할 수 있는 학습모델의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 CIP공법이 적용된 굴착 현장을 대상으로 차분진화 알고리즘을 통해 굴착 중인 지반의 물성치를 추정하고, 벽체의 안정성을 평가할 수 있는 DNN 모델을 개발하였다. 차분진화 알고리즘의 적용성 분석을 위하여 2층 지반으로 구성된 모델에 대한 역해석을 수행하였고, 역해석 결과 지반의 탄성계수, 점착력, 내부마찰각을 97%의 정확도로 예측할 수 있는 것으로 분석되었다. DNN 모델의 학습데이터 구축을 위하여 30,000개의 케이스에 대하여 해석을 수행하였다. 앵커축력, 부등침하, 벽체 변위, 벽체 구조적 안정성 등 각각의 평가요소에 대한 안정성 평가 등급을 제시하였고, 그에 따라 데이터를 학습하였다. 학습된 DNN 모델의 적용성 분석 결과, 앵커의 축력, 부등침하, 벽체의 변위, 벽체의 구조 안정성에 대해 평균 94% 이상으로 벽체의 안정성을 예측할 수 있는 것으로 평가되었다.

• 서비스연구
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• 제12권3호
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• pp.158-175
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• 2022

본 연구는 4차 산업혁명과 기술 진보로 대량 실업과 고용불안에 대한 논의가 전개되고 있다. 특히 건설 자동화 서비스 방식은 빠른 발전과 기술간 융합에 따라 작업의 생산성을 높이고 현장 안전사고 방지, 건설 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있다. 하지만 노동자들의 자리는 감소할 것이며 소득분배도 악화시킬 것이라는 우려가 크다. 이에 본 연구는 노동 시장의 불안감을 완화시키고 정부 및 사회 각계각층이 고민하여 방향성을 모색할 필요성이 있다. 본 연구를 수행하기 위해 현재 건설 분야에 종사 중인 2명의 전문가와 심층 인터뷰를 진행하였으며 분석을 통해 의미 도출과 현 경향을 파악하고 필요한 개선방안과 제도적 영역에 관해 규명하고 연구 방향을 제시하고자 한다. 분석결과 목적, 시사점, 전략적 총 3개의 주제로 분석하고 이를 토대로 산업현장의 대응, 노동자 대응, 교육훈련 대응, 정부와 기업의 대응으로 총 4개의 분야별로 대응 전략을 제언할 수가 있다. 산업 현장의 대응은 수평적이고 유연화된 조직 문화로 전환 되어야 하고 기존 노동자의 교육과 신규 인재양성이 필요하다. 노동자 대응은 융합능력과 깊은 전문성을 길러야 하며 교육훈련 대응은 직업교육과 훈련에 초점을 맞춘 재교육 시스템 도입을 갖추어야 한다. 마지막으로 정부와 기업의 대응은 건설 기술 서비스 창업 및 창직 활성화를 지원해야 한다. 본 연구를 통해서 건설 자동화 서비스의 기술혁신에 따른 사회 전반의 생산성 향상과 효율성이 노동 시장에서 실업률 상승과 일자리 감소 등과 같은 사회적 문제로 이어지지 않도록 향후 경제 및 사회학적으로 논의를 활성화할 필요성이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.163-170
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• 2023

제4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운산업에서는 자율운항선박(MASS)의 기술 개발 및 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따른 국제 규정의 개발 역시 가속화되고 있다. 특히 IMO 해사안전위원회(MSC) 105차 회의에서는 회원 당사국 간 비강제적 자율운항선박 규정(MASS Code) 개발을 위한 로드맵을 수립하고 본격적으로 규정 개발에 착수하였다. 다수의 국가가 MASS Code 개발 작업에 적극적으로 참여하고 있으며, MASS Code에서 MASS 기능에 대한 상세한 요구사항에 대한 규정 개발 작업이 진행중이다. 특히, 자율운항선박의 자율도와 관련하여 "운항 모드(Mode of Operation)" 개념이 처음으로 언급되었으며, 2023년 4월에 개최될 IMO 자율운항선박 공동작업반(MASS JWG) 회의부터 이 운항 모드에 대한 논의가 진행될 것으로 예상된다. "운항 모드" 개념은 MASS 및 MASS 기능에 대한 설명과 더불어, MASS Code 개발을 위해 지속되어 논의될 것이다. 이 논문은 운항 모드 설정에 대한 기초연구를 수행하기 위해 운항 모드에 대한 지침을 제공하는 IMCA M 220 문서의 내용을 검토한다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제62권2호
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• pp.69-78
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• 2023

우리나라는 2021년 기준 OECD 국가중 화학농약 사용량 3위로 농약사용의 개선이 필요하다. 특히 범국가적인 One Health 정책 관점에서 농작물에 사용되는 항생제 농약관리도 필요하다. 현재 시행중인 PLS, 판매관리인 교육 및 농약판매기록 제도들이 선정된 농약 사용의 안정성에 초점을 맞춘다면, 진단과 처방을 중심으로 한 식물의약사 제도는 농약 선정의 정확성을 높일 수 있는 제도이다. 국내 발생 병해충은 연간 1,000여종 이상이며, 하나의 고위험 병해충에 적용가능한 등록약제는 100~200개로 작용기작과 처리방법 측면에서 다양하다. 정확한 진단을 바탕으로 적합한 약제를 선정하는 처방은 수백종 이상의 병해충에 대한 전문지식과 다양한 약제에 대한 이해와 실무경험이 요구된다. 본 연구에서 농업인에 대한 설문조사 결과, 응답자중 81% 농업인이 농약구매와 사용에 대한 전문가의 도움이 필요하며, 이중 48% 농업인들은 매우 필요하다는 의견을 제시하였다. 판매관리인에 대한 설문조사 결과, 42%의 판매관리인이 진단 및 처방에 대한 전문성 강화가 절실함을 주장하였으며, 필요성을 인지하는 판매관리인도 44%로 확인되어, 전체적으로 42~86%의 판매관리인들이 진단 및 처방에 대한 전문성 강화에 관심이 있었다. 식물의약사 제도화 초기에 현장 경험이 많은 판매관리인을 제도권으로 수용할 수 있는 특별전형을 고려해야 한다. 병해충 종류별 등록된 농약의 저항성 수준을 자료화하고 효과적인 방제력을 구축하여 진단 및 처방의 정확성을 높여야 한다. 판매관리인은 식물의약사 자격을 경쟁 우의 차별화 전략으로 인식하고, 더 이상 판매관리인이 아니라 식물의약사로서 "믿음이 가는 식물의약사가 처방하는 농약"의 시장 포지셔닝을 통해 매출액 향상을 도모할 수 있다. 향후 법제화를 위한 관련법 개정, 전문성 강화 교육 커리큘럼, 자격제도 운영에 대한 실무적인 논의가 필요하다. 식물의약사 제도화를 통해 판매관리인의 전문성을 상향 평준화 함으로서 농업 현장의 병해충 진단 및 처방 기술을 선진화하고, 국민의 건강과 직결되는 합리적인 농약 사용을 위해 노력해야 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.49-59
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• 2023

제조업의 안전보건 기준은 다양한 항목이 존재하지만, 질병 재해자 기준에서 업무상 질병과 근골격계 질환으로 나눌 수 있다. 이 중 근골격계 질환은 제조업에서 가장 많이 발생하며, 나아가서 제조 현장의 노동생산성감소 및 경쟁력 약화까지 유발할 수 있어서 이를 사전에 확인할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 제조업 노동자의 근골격계 유해 요인을 검출하기 위하여 근골격계 부담작업 요인 분석 데이터 속성, 유해 요인 작업자세, 관절 키포인트를 정의하고 인공지능 학습용 데이터를 구축하였다. 구축한 데이터의 유효성을 판단하기 위해서 YOLO, Dite-HRNet, EfficientNet 등의 AI 알고리즘을 활용하여 학습하고 검증하였다. 실험 결과 사람 탐지 정확도는 99%, 탐지된 사람의 관절 위치 추론 정확도는 @AP0.5 88%, 추론된 관절 위치를 종합하여 자세를 평가한 정확도는 LEGS 72.2%, NECT 85.7%, TRUNK 81.9%, UPPERARM 79.8%, LOWERARM 92.7%를 도출하였으며, 추가로 딥러닝 기반의 근골격계 질병을 예방할 수 있는 연구에 필요한 요소를 고찰하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제47권4호
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• pp.237-245
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• 2022

Background: The current study reports measurements of activity concentrations of radon (²²⁰Rn) and thoron (²²⁰Rn) in dwellings, followed by inhalation dose assessment of the public, and then by the development of regulation and the national radon action plan (NRAP) in Cameroon. Materials and Methods: Radon, thoron, and thoron progeny measurements were carried out from 2014 to 2017 using radon-thoron discriminative detectors (commercially RADUET) in 450 dwellings and thoron progeny monitors in 350 dwellings. From 2019 to 2020, radon track detectors (commercially RADTRAK) were deployed in 1,400 dwellings. It was found that activity concentrations of radon range in 1,850 houses from 10 to 2,620 Bq/㎥ with a geometric mean of 76 Bq/㎥. Results and Discussion: Activity concentrations of thoron range from 20 to 700 Bq/㎥ with a geometric mean of 107 Bq/㎥. Thoron equilibrium factor ranges from 0.01 to 0.6, with an arithmetic mean of 0.09 that is higher than the default value of 0.02 given by UNSCEAR. On average, 49%, 9%, and 2% of all surveyed houses have radon concentrations above 100, 200, and 300 Bq/㎥, respectively. The average contribution of thoron to the inhalation dose due to radon and thoron exposure is about 40%. Thus, thoron cannot be neglected in dose assessment to avoid biased results in radio-epidemiological studies. Only radon was considered in the drafted regulation and in the NRAP adopted in October 2020. Reference levels of 300 Bq/㎥ and 1,000 Bq/㎥ were recommended for dwellings and workplaces. Conclusion: Priority actions for the coming years include the following: radon risk mapping, promotion of a protection policy against radon in buildings, integration of the radon prevention and mitigation into the training of construction specialists, mitigation of dwellings and workplaces with high radon levels, increased public awareness of the health risks associated with radon, and development of programs on the scientific and technical aspects.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.243-258
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• 2023

본 연구는 변혁적 및 거래적 리더십이 조직몰입을 거쳐 혁신행동에 미치는 매개효과와 공직만족에 의해 조절된 매개효과를 확인하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국행정연구원이 중앙행정기관 및 광역자치단체 소속 일반직 공무원을 대상으로 실시한 2021년 공직생활 실태조사 데이터 4,133부를 최종분석에 사용하였고, 변인간의 관계를 분석하기 위하여 SPSS 21.0과 Mplus 8.4 프로그램을 활용하였다. 검증 결과로 변혁적 및 거래적 리더십이 조직몰입과 혁신행동에 정의 영향을 미치고, 조직몰입은 혁신행동에 정의 영향을 미치는 것으로 확인했다. 또한, 변혁적 및 거래적 리더십과 혁신행동의 관계에서 유의한 매개효과를 가지는 것으로 확인되었다. 변혁적 및 거래적 리더십이 조직몰입을 통해 혁신행동에 미치는 매개효과는 공직만족의 수준에 의해 조절되는 것으로 확인되어 제시한 가설은 모두 채택되었다. 이상의 분석결과를 토대로 이론적, 실무적 제언과 향후과제를 제시했다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권3호
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• pp.165-184
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• 2023

사회복지기관은 일반기업 또는 공기업 등과는 다른 목적으로 사업을 영위하는 관계로 ESG 실천항목 도출과 모형구축은 다양하고 종합적인 사회복지학적 측면의 연구를 통해 이루어져야 한다. 지금까지 국내 복지기관에서 활용할 수 있는 연구가 아직은 많지 않고 마땅한 ESG 경영활용 지표가 없는 관계로 천안시복지재단의 전략도출과 경영전략 체계수립으로 성과를 최대로 발휘하도록 하여 그 모형을 다른 복지기관에 전파하고 교육 및 훈련을 통해 선도적인 재단으로 거듭나는 것을 목적으로 추진되었다. 재단과 일선 복지기관들이 ESG 경영에 대한 이해와 기관 이미지 및 사업성과에 긍정적 영향을 미치는 실천모형 구축방안에 초점을 두고 재단의 실증분석, 중대성 이슈 분석을 통해 이슈식별과 핵심이슈를 선정하였다. 이를 바탕으로 사회복지기관의 적합한 전략도출과 전략체계수립 후 성과관리 방안을 구축하여 추진체계를 살펴보았다. 환경적·사회적 책임, 투명경영 측면, 안전관리체계 구축, 응급상황 및 예방분야, 이용자(고객)만족체계 구축, 반부패 예방과 청렴 윤리 모니터링 및 평가, 책임감 있는 공급망, 지역사회 참여 및 발전을 위해 지역사회 공헌 프로그램 실행 등 현재 우수하게 추진하는 분야와 앞으로 추진해야 할 항목을 세심하게 도출하였다. 본 연구는 천안시복지재단의 고찰을 통해 ESG경영 정착을 위해 경주하고 있는 노력을 구체적으로 제시하고자 하였다. 따라서 ESG 측정지표를 개발하기 위한 천안시복재재단의 체계적인 개발과정을 유사한 노력을 기울이는 타 기관 및 관련 연구자들이 참고하여 ESG경영을 발전시켜 나가는데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.113-119
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• 2023

인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.