• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.299-309
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• 2019

본 연구는 작업치료과 학생들이 임상실습 동안 경험한 것을 알아보기 위해 10명의 학생들을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 하였다. 연구 결과 5개의 구성요소가 도출되었으며, 구성요소는 심리적 경험, 전문적 경험, 환경적 경험, 가치관의 변화, 행동적 변화이었다. 심리적 경험으로 참여자들은 부정적 측면에서 부담감과 불안을 경험하였으며 긍정적 측면에서는 기대감과 설렘을 경험하였다. 전문적 경험으로는 이론과 임상을 연계에 대해 경험하였으며, 작업치료에 대한 전문적 지식 및 환자를 접해보는 경험을 하였다. 환경적 경험으로는 다양한 치료 접근을 경험하였고, 임상실습 지도 관리 체계 등을 경험하였다. 또한 임상실습을 통해 가치관의 변화를 경험하였으며, 행동적 변화를 경험하여 임상실습에 보다 적극적으로 참여하는 모습을 보였다. 본 연구를 바탕으로 학교에서는 전공에 대해 흥미를 가질 수 있도록 해야 하며, 이론적 지식의 적용능력 향상을 위한 교육도 필요할 것이다. 또한 임상기관에서는 효율적 임상실습을 위해 학생중심의 실습교육과정을 마련하고 최적의 실습환경 조성이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.225-227
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• 2022

현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.

• 경제분석
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• 제27권3호
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• pp.1-32
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• 2021

본 연구는 통화정책 전달경로 중 은행자본경로와 위험추구경로가 국내은행에도 작동하는지에 대해 실증분석하였다. 이를 위해 확장적 통화정책이 은행의 예대금리차, BIS비율, 위험가중자산비율 및 대출 등에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석은 기존 연구에서 통화정책 영향분석에 많이 사용된 Uhlig (2005)의 부호제약 SVAR(Structural VAR) 모형을 토대로 실시하였다. 본 연구는 실증분석을 통해 국내외 기존 연구 결과와 유사하게 국내은행에서도 은행자본경로 및 위험추구경로가 작동하는 것을 확인하였다. 확장적 통화충격에 대해 국내은행의 예대금리차는 확대되었으며, 자기자본비율은 개선되었고, 이후 총대출이 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 은행자본경로가 작동함을 의미한다. 또한, 실질콜금리에 대한 확장적 통화충격에 대해 위험가중자산비율이 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 위험추구경로가 작동함을 의미한다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 확장적 통화정책 지속 시 은행자본경로 작동으로 단기적으로 은행 건전성과 수익성이 개선되는 효과도 있으나, 위험추구경로 작동으로 중장기적으로 은행의 위험추구(risk-taking) 행위가 심화되어 은행의 실질적 건전성에 악영향을 줄 수 있다. 이에 따라 금융당국은 확장적 통화정책 지속 시 편중리스크 발생 및 시스템리스크 증가 등에 대한 선제적인 모니터링 및 감독을 강화할 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1235-1249
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• 2022

본 연구에서는 웹 크롤링 방법을 이용한 자료수집, 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분석과 같은 빅데이터 분석기법을 이용하여 국내 상수도 수질사고에 대한 전개양상 분석을 수행하였다. 상수도 시스템의 수질사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 수질사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 대규모 수질사고의 경우 사고발생에 따른 사고인지, 사고확산, 사고대응, 사고해결 등과 같은 전개양상이 나타나므로, 각 단계에 따른 적절한 뉴스기사를 추출하고, 이에 따른 정보분석을 실시하였다. 즉, 각 단계 별 주요 키워드, 감성분석을 통한 수질사고 전개양상분석을 사례기반으로 상세히 실시하고 그 의미를 분석, 도출하였다. 제안된 방법론을 2020년 발생한 인천광역시 유충사고기간에 적용하여 분석하였다. 그 결과, 수질사고와 같은 소비자에게 직접적인 영향을 미치는 정보의 공개가 제한된 상황에서 사고발생시 장기간의 피해 지속성이 있는 수질사고에 대한 뉴스 기사 언론보도의 논조 및 소비자의 긍부정도가 시간에 따라 명확히 변화됨을 확인할 수 있었다. 이것은 공급자 입장에서의 수질사고의 전개양상은 시설물의 빠른 복구도 매우 중요하지만 소비자의 긍정도를 높이기 위한 소비자 중심의 정책마련의 필요성을 제시하고 있다.

• 환경생물
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• 제40권3호
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• pp.247-254
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• 2022

본 연구는 자연에서 채집한 불볼락(Sebastes thompsoni)을 대상으로 고 수온 노출에 따른 생물의 행동반응 및 내성 한계(tolerance limit)를 규명하기 위하여 연속적으로 행동관찰이 가능한 추적시스템을 사용하여 노출 수온구간별 행동패턴의 변화, 임계 수온범위 및 아치사 행동반응을 분석하였다. 실험 결과, 대조수온(15.0℃)을 20.0℃로 높였을 때, BI (behavioral index)는 노출 초기 10시간 동안 일시적으로 증가하였으나 60~70시간 동안 뚜렷한 행동의 변화 없이 일정한 속도로 안정된 유영 패턴을 보였다. 그러나, 25℃에서는 활동량의 급격한 저하, 30℃에서는 활동성 지연과 정지행동 등과 같은 비정상적 유영 및 대사활동 교란이 확인되었으며, 온도의 상승에 따라 개체의 사망률이 높아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는, 불볼락의 수온에 대한 내성한계는 25.0~30.0℃이며 생존에 큰 영향을 미치는 수온은 30.0℃ 부근임을 나타낸다. 본 연구의 결과가 효과적인 불볼락의 양식을 위한 환경 조건 설정에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제54권1호
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• pp.49-60
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• 2022

본 연구는 COVID-19 시대에서 빠르고 정확한 진단검사를 위해 임상병리사의 역할을 파악하고, 효율적으로 대응할 수 있는 체계적인 시스템 마련을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구 방법은 15개 의료기관을 대상으로 설문조사 및 초점 집단 면담을 통한 분석을 하였다. 검체 채취 기관(11개)을 분석한 결과, 선별검사소 운영 기관은 7개, 임상병리사 10.4명, 채취 소요시간 2.1분, 검사소요시간 5.4시간, 검사건수 9,670건, 검사인력 6.2명으로 조사되었다. 초점 집단 면담 분석결과, COVID-19검사와 관련하여 검체 채취자 및 검사자를 보호하기 위한 근무시간, 근무장소, 근무환경이 포함된 표준화된 지침은 없었다. 그리고 감염사고 발생 시 법적인 보호 조치가 미흡하며, COVID-19와 관련한 인력에 관한 규정이 마련되어 있지 않았다. 또한, 신뢰도 있는 COVID-19 검사를 위해 검체 채취자 및 분자진단 검사자의 전문적인 교육이 요구되었다. 결론적으로 COVID-19와 같은 긴급상황 감염병 발생 시 대처할 수 있는 특수검사 단기수련기관 등을 통한 전문교육의 시행과 안정적인 인력공급 할 수 있는 법적인 체계마련이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.71-79
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• 2023

지진이 발생한 후 구조물의 안전성을 평가하기 위해 모든 교량 및 건축물에 지진가속도 및 변위를 계측하는 유지관리시스템을 구축하기는 효율적이지 않아, 이를 유지관리하기 위해서는 현장조사가 시행되며 조사범위가 넓은 경우 많은 시간이 소요된다. 그로 인해 2차 피해가 발생할 우려가 있으므로 신속한 개별 구조물의 안전성을 추정할 필요가 있다. 구조물의 지진 손상은 구조물에 인가된 지진력 정보와 구조해석모델을 이용하여 위험도평가 해석을 통해 예측할 수 있다. 이를 위해 지진 발생 시 임의위치에서 발생한 지진력을 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 지진계측 기록과 선형추정방법 및 인공신경망 학습 방법을 활용한 임의위치의 지반 응답스펙트럼 및 가속도시간이력을 추정하는 방법들을 제안하고 적용성을 평가하였다. 선형추정방법의 경우 추정에 사용되는 인근 관측소의 위치가 가까울 경우 오차가 적었지만 멀어질 경우 오차가 크게 증가하였다. 인공신경망 학습 방법의 경우 동일한 조건에서 더 낮은 수준의 오차로 추정할 수 있었다.

• 대중서사연구
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• 제25권3호
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• pp.181-209
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• 2019

본고의 목적은 좀비서사를 대타자와의 관계 속에서 비교 분석하는데 있다. 기존의 연구는 좀비를 후기 자본주의의 영혼 없는 노예-소비자나 사물화 된 노동자로 보는 견해가 많았다. 하지만 여기서는 환멸의 세계의 몰락과 함께 새로운 미래를 도입시킬 주체로 보고자 했다. 첫째, 좀비는 후기 자본주의의 소비주체의 표상을 넘어 체제 외부를 욕망하는 각성한 주체로 볼 수 있다. 언캐니의 관점에서 보았듯이 좀비는 우리가 억압해야 할 그 무엇(thing)이었다. 좀비의 속성은 대타자를 위협하는 두려움의 대상이었으며 그렇기에 반드시 괴물이라는 이름으로 억압해야 했던 그 무엇이었다. 그런 면에서 좀비를 환대하는 것은 내 안의 또 다른 나 곧 '인간다움의 근본'을 만나는 것이자 모든 것이 새로 시작되는 엑스 니힐로의 주체로 태어나는 순간이다. 둘째, 좀비로 인한 감염의 사태는 새로운 윤리적 상황을 제시하고 있다. 좀비의 식인행위는 산 노동의 피를 빠는 뱀파이어의 이기주의적 사랑과는 다르다. 좀비의 식인행위는 감염이라는 사건과 더불어 기독교에서 말하는 이웃-사랑의 전형을 보여주고 있다. 그것은 각성의 시간과 순간을 나누는 것이며 연대의 시작이다. 그런 면에서 좀비의 어슬렁거림은 연대를 위한 기다림이며, 인간을 향한 공격성은 적극적인 환대의 다른 이름이다. 셋째, 좀비 서사의 종말론적 상황은 새로움을 향한 또 다른 사건이 시작이다. 좀비의 분노는 단지 괴물성을 드러내는 장치에 멈추지 않고 세계의 파국을 앞당기는 촉매제 역할을 하고 있다. 좀비들의 분노와 폭력은 기만적인 가상의 세계를 정지시켜 새로운 미래를 가능케하는 메시아적 폭력의 은유이다. 좀비의 출현과 이에 대한 대중의 호응은 대안 주체와 세계의 가능성에 대한 열망이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권12호
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• pp.871-879
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• 2017

본 연구는 2016년도 OECD 관광정책과 ICT 융합 플랫폼을 적용한 부산 관광산업을 제안하는 데 목적이 있다. OECD는 관광산업 활성화를 위해서 3가지 정책을 제시하였다. 첫째, 관광산업의 경쟁력 유지, 효율성과 지속가능성 제고를 위한 정책, 둘째, 단절 없는 교통 체계 구축을 위한 정책, 셋째, 공유경제 대응이다. 본 연구에서는 OECD의 3가지 정책을 중심으로 부산 관광산업 개발에 대한 가능성을 제시하였고, 동시에 부산의 관광산업 육성에 필요한 ICT 융합 플랫폼 구축의 필요성을 제안하였다. 특히 ICT 융합 플랫폼 구축에 있어서 소프트웨어 측면의 경험기반의 양방향 콘텐츠 생성·공유와 다분야 간 고부가 융합 콘텐츠 발굴의 필요성을, 하드웨어 측면에서 질 높은 사용자경험(UX)의 개발과 데이터 분석기반의 맞춤형 서비스 제공의 필요성을 제시하였다. 아울러 부산관광산업의 지속적인 성과와 관리를 위한 관광관련 진흥원 설립을 주장하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 OECD관광정책 기반 ICT 융합 플랫폼 구축결과, 부산의 관광산업과 관련된 수요자와 공급자에게 저비용, 고효과를 낳을 수 있는 기대효과를 시사하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.267-283
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• 2023

2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.