• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.809-814
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• 2023

현재 무용 현장에서의 과학기술을 직접적으로 활용하고 창작에 직결되는 배경과 방법을 기술한 논문연구가 부족하다. 본 연구자는 창작무용<청춘>에 모션캡처를 적용하고 공연에 반영한 장면의 창작과정을 서술하였다. 연구 방법으로는 현장에서 생성된 현상이나 체험을 분석하는 연구 방법으로 창조된 결과물로부터 새로운 지식과 의미를 도출하는 방법인 실기기반연구(Practice Based Research)을 활용하였다. 창작발레<청춘>은 총 4장으로 구성되어 4장에서의 모션캡처된 영상은 하이라이트 장면으로 과거의 발레리나의 이미지를 형상화하였고, 과거의 '나'이면서 현재의 꿈이기도 한 장면의 의미를 지녔다. 모션캡처의 사용은 장면의 이미지를 부각시켰으며, 관객의 몰입도를 높이는 역할을 하였다. 무용계는 모션캡처과 같은 과학기술과의 협업을 통해 무형자산을 디지털화 하는 것에 친숙해질 필요가 있으며 실험적인 시도를 훈련하고 지속해야 한다. 또한 협업을 통해 디지털화 된 과정과 공연, 그리고 공연기록을 통해 움직임의 범위를 확장하고 가치와 의미를 끊임없이 부여하는 연구를 지속해야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.247-256
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• 2023

본 연구는 전남지역 22개 시·군 노인주간보호시설의 효율성 분석을 통해 노인주간보호시설의 효율적 운영을 위한 대안 제시에 연구목적을 두고 수행하였다. 연구를 위한 분석자료는 국민건강보험공단 노인장기요양보험 주요 통계(2022년)를 이용하였고, 투입변수는 시설 수, 종사자 수, 정원, 노인장기요양등급 인정자 수를 선정하였으며, 산출변수는 현원으로 선정하였다. 분석 결과 CCR은 고흥군, 곡성군, 광양시, 보성군, 영암군, 진도군이 가장 효율적이었고, BCC는 고흥군, 곡성군, 광양시, 구례군, 담양군, 보성군, 진도군이 가장 효율적이었으며, SE는 진도군, 곡성군, 광양시 순으로 가장 초 효율적인 지역으로 나타났다. 기여도 분석에서는 정원과 종사자 변수가 효율성 기여에 영향이 큰 변수로 나타났다. 개선 가능성 분석에는 시설 수 변수가 효율성에 영향이 큰 변수로 나타났다. 따라서 노인주간보호시설의 효율적 운영을 위해 시설수, 정원과 같은 수요와 공급 조정을 제언하고, 기여도가 큰 종사자의 전문성 강화 교육프로그램이 요구됨을 제언한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권6호
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• pp.892-905
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• 2022

본 연구는 한국청소년정책연구원에서 실시한 한국아동·청소년 패널조사의 초등학교 4학년 패널의 7차년도 자료인 고등학교 1학년에 재학중인 청소년을 대상으로 의사결정나무분석을 통하여 청소년 지위비행의 고위험군의 특성을 파악하고, 그 영향요인을 확인하였다. 본 연구의 대상자 1,979명 중 지위비행 집단은 264명으로 전체의 13.3%로 나타났다. 청소년 지위비행의 고위험군은 남자이면서 긍정적 양육방식을 낮게 인식하는 군이었다. 긍정적 양육방식이 가장 중요한 영향요인으로 나타났으며, 그 다음으로 성별, 정서문제, 교사관계, 성취가치 순이었다. 청소년 지위비행을 예방하기 위해 양육방식에 대한 부모교육 프로그램, 남자 청소년에게 특화된 중재 프로그램의 개발이 필요하다. 또한 공격성에 초점을 두었던 그 동안의 중재에서 더 나아가, 우울, 사회적 위축 등의 정서문제를 포괄적으로 다루는 중재가 요구된다. 특히 청소년에게 중요한 학교환경에서 교사관계가 가장 중요한 영향요인으로 밝혀진 바, 청소년 지위비행의 원인과 결과에 대한 교육, 상담기법에 대한 훈련을 통한 교사와의 관계 증진이 청소년 지위비행을 예방하는 보호요인으로 작용할 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.788-805
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• 2023

연구목적: 본 연구는 우기의 상습 침수로 인해 지속적으로 재난 스트레스를 경험한 방글라데시 남부 거주민들을 대상으로 (사)한국 해비타트의 재난위기경감 개입이 수혜자들의 정신건강 및 삶의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 연구방법: 이를 위해 개입대상지역에 거주하는 138명의 성인 남녀를 대상으로 2020년 8월 사전조사 및 2021년 11월 사후조사를 수행하였다. 중재적 개입은 개별 점진주택 제공, 공용인프라시설 개보수, 재난대응훈련을 통한 역량개발로 구성되었다. 자료분석방법으로는 사전-사후의 변화에 대한 대응표본 t-test와 처치집단 간의 차이를 밝히기 위한 일원분산분석을 사용하였다. 연구결과:분석결과, 개입 후 거주민의 우울, 불안, 신체화 및 삶의 질 모두에서 유의한 향상이 나타났으며, 개입 처치에 따른 정신건강 수준에서도 유의한 차이를 보였다. 구체적으로 재난대응훈련과 대비하여 개별 점진주택 제공과 공용인프라시설 개보수에서 상대적으로 높은 효과가 확인되었다. 결론:이러한 결과는 (사)한국 해비타트의 재난위기경감 개입이 재난 피해자의 정신건강 회복에 미치는 긍정적 역할을 입증하였으며, 이를 바탕으로 재난취약 개도국 대상의 위험 지역에서 적용할 수 있는 실제적 개입방식을 제안하였다.

• 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.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.594-609
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• 2023

TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.939-953
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• 2023

천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.37-46
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• 2023

동적 물성치는 지반의 상세한 거동을 예측하기 위한 필수인자이나, 샘플 채취와 추가적인 실험이 동반되는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 정적 지반 물성치를 기반으로 동적 지반 물성치를 예측하는 것으로 인공신경망을 활용하고자 하였다. 정적 물성치는 점착력, 내부마찰각, 함수비, 비중 그리고 일축압축강도로 선정하였으며 출력 값인 동적물성치는 압축파 속도와 전단파 속도로 결정하였다. 인공신경망 적용시 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 Levenberg-Marquardt와 Bayesian regularization 방법을 적용하였으며, 각 최적화 방법에 따른 신뢰성을 비교하였다. 인공신경망 모델의 정확도는 결정계수로 나타냈으며, train과 test 과정 모두 0.9 이상의 값을 보여 해당 연구에서 구축한 인공신경망의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 구축된 인공신경망 모델의 검증을 위해 새로운 입력 데이터에 대해서도 출력값의 신뢰성을 검증하였으며, 그 결과 높은 정확도를 보였다.