• 제목/요약/키워드: service engineering

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머신 러닝을 활용한 회사 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리 추출 연구 (A Study on the Extraction of Psychological Distance Embedded in Company's SNS Messages Using Machine Learning)

  • 이성원;김진혁
    • 경영정보학연구
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    • 제21권1호
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    • pp.23-38
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    • 2019
  • 소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

관심 문자열 인식 기술을 이용한 가스계량기 자동 검침 시스템 (Automatic gasometer reading system using selective optical character recognition)

  • 이교혁;김태연;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.1-25
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    • 2020
  • 본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

충주댐 유역의 유출량에 대한 SWAT 모형의 예측 불확실성 분석 기법 비교 (Comparing Prediction Uncertainty Analysis Techniques of SWAT Simulated Streamflow Applied to Chungju Dam Watershed)

  • 조형경;박종윤;장철희;김성준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제45권9호
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    • pp.861-874
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    • 2012
  • SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 SWAT 모형의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 $km^2$)을대상으로유역출구점의 실측 일 유출량자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2), GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution) 등을 적용하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program; Abbaspour et al., 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수($R^2$; Legates and McCabe, 1999)와 NS (Nash and Sutcliffe, 1970) 모형효율은 모두 0.67에서 0.92 사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.79로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.03으로 가장 작게 나타났다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문 모의에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법의 분석 및 성능평가 (Analysis and Evaluation of Frequent Pattern Mining Technique based on Landmark Window)

  • 편광범;윤은일
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.101-107
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    • 2014
  • 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.

공간통계분석기법을 이용한 소셜 네트워크 유력지역 탐색기법 연구 (A Study on Detection Methodology for Influential Areas in Social Network using Spatial Statistical Analysis Methods)

  • 이영민;박우진;유기윤
    • 대한공간정보학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.21-30
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    • 2014
  • 최근 소셜 미디어의 활성화로 인해 소셜 네트워크상에서 수많은 자발적 추종자들을 확보한 새로운 형태의 유력자가 대두되고 있다. 소셜 네트워크상에서의 유력자를 탐색하는 연구들이 진행되어 왔고, 관련 서비스가 제공 중에 있으나 이들은 유력자 규명에 있어 위치기반 소셜 네트워크 서비스(LBSNS)가 가지고 있는 위치 정보에 대한 반영이 부족하다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구에서는 공간통계분석기법을 이용하여 LBSNS 데이터를 대상으로 다양한 사회문화적 이슈에 대한 발언에 영향력을 가지는 유력자를 공간적으로 탐색하고, 이를 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 트위터의 지오태깅된 메시지를 분석 데이터로 사용하였으며, 서울시를 공간적 범위로 하여 한 달 동안 총 168,040건의 메시지를 수집하였다. 또한 '정치', '경제', 'IT'를 연구 대상 범주로 설정하고, 데이터 수집 기간 동안 이슈가 되었던 키워드들을 주어진 범주별로 분류하였다. 이를 바탕으로 키워드에 대한 유력자를 파악하기 위한 노출도를 도출하고, 이에 대해 서울시의 행정동을 기준으로 공간결합연산을 실시함으로써 각 키워드에 대한 행정동별 노출도를 산출하였다. 그리고 행정동별로 산출된 노출도의 공간적 의존성을 고려하여 유력지수를 도출하였으며, 키워드별로 상위의 유력지수를 보이는 지역을 유력지역으로 추출하여 이들의 공간적인 분포 특성과 키워드들 간의 공간적 상관성을 분석하였다. 실험 결과, 동일 범주 내에서 키워드 간의 공간적 상관계수는 0.3 이상으로 높은 상관성을 보였으며, 정치범주와 경제범주의 키워드 간 상관계수 역시 평균 0.3으로 비교적 높은 상관성을 보인 반면, 정치범주와 IT범주, 경제범주와 IT범주 키워드 간의 상관계수는 각각 0.18, 0.15로 낮은 상관성을 보였다. 본 연구는 유력자에 대한 연구를 공간 정보의 관점에서 구체화시켰다는 점에서 의의를 가지며, 향후에 gCRM(geographic Customer Relationship Management) 등의 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

폐타이어 분쇄물의 자연발화현상에 대한 재연실험 및 열분석에 관한 연구 (A Study on Replay Experiments and Thermal Analysis for Autoignition Phenomenon of Shredded Waste Tires)

  • 고재선;장만준
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.99-108
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    • 2012
  • 본 연구에서는 최근 빈번히 발생하고 있는 폐타이어의 가공 및 저장상황에서의 산화열에 의한 자연발화현상을 규명하기 위해 폐타이어 분쇄물에 대한 화재 재연실험과 가공 및 저장장소에서 수거한 화재 잔존물에 대한 면밀한 성분 분석 및 발화개시온도, 무게감량, 반응열 등을 분석하였다. 이를 위해 열축적이 용이한 폐타이어 분쇄물 2.5~15 mm 범위의 파쇄된 분쇄물을 대상으로 재연실험 및 DSC 및 TGA, DTA, DTG, GC/MS를 통한 열분석을 시행하여 자연발화의 가능성에 대한 과학적인 개연성을 부여하고자 하였다. 연구결과를 살펴보면 재연실험을 통하여 관찰한 결과 48시간 저장시에 온도의 급상승($178^{\circ}C$) 및 탄화현상, 연기발생이 관찰되었다. 또한 DTA, DTG 분석한 결과 $166.15^{\circ}C$에서 최초 중량감소가 일어나는 것으로 분석되었다. 아울러 DSC 및 TGA를 이용한 폐타이어 분쇄물 1(Unburnt)의 실험결과 $180^{\circ}C$ 부근에서 열분해를 시작하는 것으로 나타나 폐타이어의 발화 개시온도는 $160{\sim}180^{\circ}C$라고 말할 수 있다. 그리고 $305^{\circ}C$에서 최초 원료 무게의 10 % 중량감소가 있었고, 원료 무게의 50 % 중량감소는 $416^{\circ}C$로 분석되었다. 또한 GC/MS와 DSC를 이용한 산화성 및 자기반응성시험에 있어서는 1,3 cyclopentnadiene 등 산화성성분이 다량 검출되었지만 표준물질과 폐타이어 분쇄물과의 열분석실험결과 기준치 이하로 분석되어 자기반응성은 없는 것으로 분석되었다. 따라서 폐타이어의 산화열에 의한 자연발화현상을 방지하기 위해서는 분쇄시 열축적이 적거나 없는 냉동파쇄방식 등의 가공공정으로 전환유도를 고려해야하며 현재 파쇄 분쇄물을 대형 마대(500 kg)로 저장하는 방식에서, 마대를 소형화하여 분쇄물을 분산 저장하는 등의 방법으로 열축적을 방지해야한다.

유색미로 제조한 식혜의 이화학적 특성 및 항산화 활성에 관한 연구 (Physicochemical Characteristics and Antioxidant activities of Sikhye Made with Pigmented Rice)

  • 양지원;김영언;이경희
    • 동아시아식생활학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.830-841
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    • 2015
  • 본 연구에서는 색이 다른 유색미를 이용한 식혜의 이화학적 특성과 항산화 특성을 평가하기 위하여 백미, 현미, 적미, 녹미, 흑미로 식혜를 제조하고, 식혜의 일반성분, pH, 정미성분, 항산화 특성 및 색상을 비교 검토하였다. 유색미 식혜의 일반성분은 조지방을 제외하고, 유색미 종류에 따라 유의적인 차이를 보였으며, 조단백질 함량은 현미 식혜가 가장 높게, 수분, 조지방 및 회분의 함량은 흑미 식혜가 가장 높게 나타났다. 식혜의 pH는 5.58~5.94로 유색미 종류에 따른 유의적인 차이를 보였고(p<0.05), 백미 식혜의 pH가 5.94로 가장 높았다. 정미성분으로 당 함량은 적미 식혜와 흑미 식혜가 가장 높은 $15.07^{\circ}Bx$를 나타냈으며, 환원당은 백미 식혜가, 유리당 함량은 현미 식혜가 가장 높은 값을 나타냈다. 적정산도와 총산도는 흑미 식혜가, 유기산 함량은 백미 식혜에서 가장 높은 값을 나타냈다. 항산화 성분으로 총 폴리페놀, 총 플라보노이드, 총 안토시아닌 함량은 다른 유색미 식혜에 비해 흑미 식혜가 가장 높은 함량을 보여 각각 7.12 mg GAE/g, 2.32 mg CAE/g, 142.94 mg CGE/g으로 나타났다. 또한 흑미 식혜의 DPPH radical 소거능, 환원력 및 FRAP 법을 이용한 항산화력은 84.25%, 8.78 mg AAE/g, 7.32 mg AAE/g으로 다른 유색미 식혜에 비해 가장 높은 항산화력을 보였으며, 적미 식혜도 상당히 높은 항산화 특성을 나타냈다. 유색미 식혜의 백색도, 적색도 및 황색도는 쌀 자체의 색에 의해 영향을 받아 다른 색상으로 나타났다. 주성분 분석 결과, 백미식혜는 유기산, 환원당, pH 등의 특성과 높은 관련성이, 녹미, 현미 식혜는 식혜의 밝고 노르스름한 색상과 식혜 특유의 풍미를 나타내는 맥아당과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한 적미 식혜는 산과 회분, 수분, 총 폴리페놀 함량과 포도당, 과당 함량, 흑미 식혜는 항산화 성분과 항산화력, 조지방, 조단백, 당도, 적색도와 밀접한 관련이 있었다. 이상으로 유색미를 이용하여 식혜를 제조할 경우, 백미로 만들어진 전통적인 식혜보다 다양한 색상의 식혜 제조가 가능하고, 흑미에 의한 항산화 기능이 우수한 식혜와 현미나 적미에 의한 단맛과 식혜 특유의 풍미가 풍부한 식혜 제조가 가능할 것으로 생각되어, 건강 지향적이며 맛이 더욱 향상된 식혜가 만들어질 수 있을 것으로 생각된다. 그리고 이러한 결과는 유색미 활용도나 식혜의 소비 촉진에 상당한 영향을 미칠 것으로 기대된다.

환자상황 기반의 자동인증시스템 구축 및 성능평가 (Implementation of An Automatic Authentication System Based on Patient's Situations and Its Performance Evaluation)

  • 함규성;주수종
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.25-34
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    • 2020
  • 현 의료정보시스템에서는 환자에게 부착된 IoT 또는 의료기기를 통해 생성된 생체데이터를 의료정보서버에 저장과 동시에 모니터링 할 수 있는 시스템 환경이 구축되고 있다. 또한 의료진의 이동단말기를 통해 ID/PW만을 이용한 간단한 인증 후 환자의 생체데이터 및 의료정보, 개인정보에 쉽게 접근이 용이하다. 그러나 이러한 의료정보 접근방법은 환자 개인정보보호차원에서 개선되어야하며, 응급처치를 위한 신속한 인증시스템이 제공되어야 한다. 이에 본 논문에서는 환자상황기반의 자동인증시스템을 구축 및 성능평가 하였다. 환자상황을 정상상황과 응급상황으로 분류하고, 병동으로부터 들어오는 환자 생체데이터를 이용하여 환자상황을 실시간으로 판별하였다. 환자상황이 응급상황일 경우 의료진의 이동단말기에 응급코드를 포함한 응급메시지가 수신되고, 의료진은 환자 상위의료정보를 확인하기 위해 애플리케이션을 통해 자동인증을 시도한다. 자동인증은 사용자인증(ID/PW, 응급코드)과 이동단말기인증(의료진역할, 근무시간, 근무위치)이 결합된 인증방법으로써 사용자인증 이후 의료진의 추가개입 없이 자동으로 이동단말기인증이 진행된다. 모든 인증을 마친 의료진은 의료진 역할과 환자상황에 따라 접근권한을 부여받고, 애플리케이션을 통해 환자의 등급화 된 의료정보에 접근이 가능하도록 구현하였다. 환자상황에 따른 의료진의 제한적 의료정보접근을 통해 환자의 의료정보를 보호하고, 응급상황 시 추가개입 없는 자동인증을 구현하여 신속한 인증을 제공하였다. 구현된 자동인증시스템의 수행성 검증을 위해 성능평가를 실시하였다.

국가공인 민간자격 학점인정 기준에 관한 방안 연구 (A Study on Criteria for the Credit Approval of Nationally Authorized Civil Qualifications)

  • 신명훈;박종성
    • 공학교육연구
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    • 제7권2호
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    • pp.5-21
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    • 2004
  • 이 연구는 $\ulcorner$학점인정등에관한법$\lrcorner$ 제7조 제4항의 시행규칙과 관련하여 공인 민간자격 취득자에 대한 학점 인정방안을 제시하려는 것을 목적으로 한다. 이 연구의 목적을 달성하기 위한 연구방법으로 자격에 대한 학점 인정의 근거와 인정 원리 등에 관한 선행연구, 관련 문헌 및 자료를 분석하였으며, 공인 민간 자격관리자에게 공인 민간자격종목에 대한 학점부여 의견 조사를 하였다. 또한 분야별 전문가 협의회를 개최하여 자격종목별 검정내용과 수준을 세부적으로 검토하였고, 공인 민간자격에 대한 학점 인정 방향에 대한 면담조사를 하였으며, 공인민간자격에 대한 시험문제의 수준과 난이도 분석을 하였다. 이 연구를 통해서 제시된 학점인정 수준 결정은 다음과 같다. 국가기술자격과 기타 국가자격의 학점 인정 원리에 따라 학점 인정할 수 없는 공인 민간자격 종목은 두 가지 사항을 고려하여 학점인정의 수준을 결정하였다. 첫째, 직무의 수준과 범위를 검토하고, 둘째, 대학의 교육과정과 자격검정 내용을 비교하였다. 직무범위 및 직무수행 난이도는 전문 자격과 일반 자격으로 구분하여 검토하였다. 전문자격은 특정 직종의 직무를 수행하는 데 필요한 지식과 기술의 습득 여부를 표시하는 것으로서 국가기술자격의 서비스분야 일반사무 자격종목의 제외한 자격종목, 기타 국가자격은 전문자격에 해당한다. 이에 비해 일반 자격은 여러 직종에 걸쳐 직무 수행의 효율성을 높을 수 있는 지식과 기술의 습득 정도를 증명해주는 것으로서 언어 능력, 수리 통계 능력, 문제해결 능력, 협상 능력, 의사소통 능력을 증명하는 자격이 해당한다. 공인 민간자격이 전문 자격에 해당하면, 국가자격의 직무수준과 비교하여 자격의 수준을 결정하였고, 일반 자격에 해당하면, 대학의 교육과정과 비교 검토하여 인정학점을 결정하였다.

교량 상판 하부 안전점검 로봇개발 (Development of Robotic Inspection System over Bridge Superstructure)

  • 남순성;장정환;양경택
    • 한국건설관리학회:학술대회논문집
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    • 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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    • pp.180-185
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    • 2003
  • 도로를 통과하는 차량 통행량의 증가는 장기적으로 교량에 구조적인 손상을 유발시키기 때문에 교량의 유지관리 측면에서 심각한 문제로 대두되고 있으며 준공 단계부터 구조물의 유지관리에 대하여 관심을 기울이지 않으면 공용기간 중 만족할 만한 기능의 유지 및 확보는 불가능하다. 또한, 공황 중에 균열이나 변형 등과 같은 열화손상을 조기에 발견하여 기능상의 장애나 사고를 미연에 방지하기 위해서는 정기적인 점검을 통하여 유지관리를 실시해야 하나 이에 관한 관심도가 상대적으로 낮아 구조물 유지관리에 대한 새로운 인식의 전환과 이와 관련된 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 현재 굴절차 또는 점검차에 점검 인력이 직접 탑승하여 실시하는 육안조사를 대체하기 위하여 작은 카메라가 부착된 로봇(Machine Vision System)이 장착된 Linear Motion Control of System을 교량 하부에 설치하고 작업자는 교량 상부에서 외관조사를 수행함으로써 점검자에 따라 주관적으로 점검결과가 도출되는 문제를 근본적으로 해결하고 점검시 안전성을 대폭 개선하며 화상에 검측된 열화 손상 자료를 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 자료로 저장 및 제공함으로써 교량 유기관리시스템을 위한 데이터베이스를 구축하는데 기여할 수 있는 교량 하부 외관조사 자동화 시스템을 개발하는 데에 그 목적을 두고 있으며 본 시스템을 통하여 교량의 보수 보강 시기를 보다 객관적으로 산정할 수 있어서 현재 매년 기하급수적으로 늘어나는 교량의 보수 보강 비용을 상당히 절감할 수 있을 것으로 기대된다.저장기간을 계산하면, 아세설팜칼륨의 혼용 비율이 높아질수록 저장기간이 길어져서, $50\%$로 혼용하였을 때 가장 긴 저장기간이 산정되어 $20^{\circ}C$에서는 178일, $30^{\circ}C$에서는 88일이 예측되었다. 아스파탐과 아세설팜칼륨의 혼용비율을 5:5, 7:3, 9:1로 달리하여 구연산 완충액 상에 녹인 후, 20, 40, $60^{\circ}C$에서 저장하였다 크기 추정법을 이용하여 단맛을 측정한 결과 20일간의 저장 기간 동안 $20^{\circ}C$$40^{\circ}C$에서는 단맛이 유지되는 것으로 나타났다.산도 $0.4\~0.8\%^{(10)}$에서도 식품 유해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나

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