• 한국조경학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.1-14
• /
• 2012

본 연구는 도시하천 친수공간에 대해 유니버설디자인 관점에서의 평가 및 분석을 실시하여 모든 도시민의 이용과 활동을 배려한 보다 바람직한 친수공간 조성방안을 마련하고자 하였다. 이를 위해 선행연구를 고찰하고, 유니버설디자인 개념을 접목한 평가틀을 도출하였으며, 연구 대상지로 선정한 대구광역시 신천에 대해 현장조사를 실시하여 유니버설디자인 관점에서의 문제점 도출 및 개선방향을 제시하였다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) '공평성' 측면에서는 안내판의 통합기능 설치 및 그림 기호 외국어 병용 표기, 화장실 출입구 옆 남녀 구분 안내 표시 등의 항목이 전 구간에 걸쳐 '모두 부적합' 판정을 받았으므로, 이에 대해 모든 사람들이 공평하게 이용 가능하도록 보완할 필요가 있다. (2) '기능성(이용성)' 측면에서는 접근로 자전거 도로 설치, 안내판 통합기능 및 야간 조명 설치 등의 항목이 모든 구간에 '모두 부적합' 하였으므로 이에 대해 시설물 각각이 제 기능을 다할 수 있도록 보완할 필요가 있다. (3) '편리성' 측면에서는 자전거 주차구역 설치, 휴식시설 연속 설치, 휴식시설에 등받이와 팔걸이 설치 등의 항목이 많은 구간에서 '모두 부적합' 판정을 받았으므로 이에 대해 시설물 이용에 불편함이 없도록 보완할 필요가 있다. (4) '정보성(식별성)' 측면에서는 접근로에 보행 유도존 설치, 안내판에 시설 종합 표기 및 그림 기호 외국어 병용 표기, 그리고 야간 조명 설치, 화장실 위치 안내 및 유도 표시 설치, 화장실 출입구 옆 남녀 구분 안내 표시 등의 항목이 전 구간에 걸쳐 '모두 부적합' 판정을 받았으므로 이에 대해 누구나 알기 쉽고 알아차리기 쉽도록 보완할 필요가 있다. (5) '안전성' 측면에서는 접근로 미끄럼 방지 및 충격 흡수 가능 재료 사용, 주차구역에 안전보행통로 설치, 화장실 바닥 미끄럼 방지 및 충격흡수 재료 사용, 자전거와 분리된 내부 보행로 연속 설치 등의 항목이 모든 구간에 '모두 부적합' 판정을 받았으므로 이에 대해 안전사고 예방 차원에서의 보완이 필요하다. (6) '쾌적성' 측면에서는 접근로, 주차구역, 위생시설, 휴식시설, 편의시설, 수변시설 등이 많은 구간들에서 '모두 부적합'하다고 판단되었으므로, 이에 대해 보다 집중적인 청결 관리가 이루어져야 할 것이다. (7) '접근성(이동성)'측면에서는 접근로와 차도 접점부분의 보도 높이 유지, 접근로에 보행 유도존 설치, 주차구역에 안전보행통로 설치, 수변시설 수평 접근 가능, 자전거와 분리된 내부 보행로 연속 설치 등의 항목이 모든 구간에 '모두 부적합' 판정을 받았으므로, 이에 대해 사람들이 쉽게 접근할 수 있는 방향으로 보완이 이루어져야 할 것이다. (8) '내구성' 측면에서는 접근로, 주차구역, 휴식시설, 편의시설, 운동시설, 수변시설 등이 많은 구간들에서 '모두 부적합' 하다고 판단되었으므로 각 구간별 시설물 점검을 통해 침하, 파손된 곳의 보수가 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.133-148
• /
• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.95-108
• /
• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.