고양이에 대한 사회 인식의 변화는 독립적인 삶을 살아가는 현대인의 라이프스타일과 맞아 반려묘 관련 소비시장은 지속적으로 상승할 것으로 보인다. 반려인들에게 반려동물은 단순한 애완의 목적이 아닌 함께 정서를 교감하며 가족처럼 삶의 전반에 걸쳐 함께 삶을 살아가는 존재가 되어가고 있다. 그러나 반려동물산업의 꾸준한 성장률과 고양이 사육 가구의 수가 급증하고 있음에도 불구하고 이들의 행동과 이해를 바탕으로 한 산업 관련 제품에 대한 연구가 부족하다. 이러한 이유로 본 연구는 고양이의 행동특성을 고려한 가변형 가구디자인을 제안하는데 그 목적이 있다. 가변형 가구는 주거공간의 환경과 변화에 밀접하며, 가구의 재배치를 통해 공간의 변화를 가져온다. 이러한 가변형 디자인 가구는 다기능성 및 가변성의 복합적 특징을 가지고 있어 가구의 기능을 효율적으로 높일 수 있어 반려묘 가구에 적합하다. 본 연구는 디자인 개발 논문으로 반려동물과 반려인에게 보다 나은 환경을 만들 수 있는 디자인 시장의 기초연구가 될 것을 기대하며 연구를 마치고자 한다.
최근 농촌진흥청에서 발표한 축종별 영농 승계 실태와 의식 조사에 따르면 축산 농가 경영주 10가구 중 4가구는 자녀가 일을 물려받고, 그 중 절반 이상은 승계 예정인 자녀가 현재 경영에 참여하고 있는 것으로 나타났으나 육계의 경우 승계자 보유율은 37.3%(5만수 이상 47.8%, 4만수 미만 농가 19.4%)로 조사되었다. 32.7%는 영농 승계 계획이 없다고 답해 타 축종에 비해 영농 승계율이 저조한 것으로 밝혀졌지만 꿈과 열정으로 육계업에 뛰어들어 자부심을 갖고 육계 2세로 살아가는 이들이 있다. 이번호에는 진용일 구구축산농원 대표(고양육계지부 총무)를 만나 육계 2세로의 삶의 이야기를 들어 보았다.
고양이를 기르는 가구의 증가와 함께 건강한 애묘 방법을 찾는 애묘인 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 고양이의 건강 상태를 모니터링하기 위해 반드시 선행되어야만 하는 고양이의 행동 정보를 딥러닝 방법론을 기반으로 인식하고자 한다. 인식을 위해 먼저, 카메라 센서를 이용하여 고양이 영상 데이터를 수집한 후, 수집된 영상에서 RGB 프레임과 optical flow 프레임 정보를 각각 수집한다. 각각의 프레임은 RGB Network 와 Flow Network 에 입력되고, 두 네트워크 결과 정보에 대하여 concatenation 을 수행한다. 연계된 특징 정보는 행동 인식 알고리즘인 Two-Stream YOLO 에 입력이 되어 고양이의 행동을 인식한다. 고양이의 행동 인식은 일곱 개의 클래스로 나누어 진행하였다. 행동 인식 실험 수행 결과 mAP와 f1-score 모두에서 0.9이상의 높은 성능을 보였으며, 실시간으로 수행이 가능함을 확인하였다.
1990년$\sim$1995년에 걸쳐 건설된 일산신도시에 의해 농촌지역인 고양군은 불과 15년 만에 대도시로 급성장했으며, 인구는 물론 산업기능도 급속히 증가하였다. 일산신도시의 개발 이전인 1990년부터 개발 후 10년이 지난 2005년까지 고양시의 읍 면 동 인구 및 가구, 산업체와 종사자의 변화를 통해서 고양시의 공간구조의 변화를 파악한 결과, 신도시의 개발로 인하여 신도심지역의 도심성이 강화되고 구도심을 형성하는 $1{\sim}2$개 동에 집중되었던 산업기능은 구도심 주변으로 확대되는 경향을 보였다. 또한 기존의 4개 구도심은 일산신도시의 개발로 인하여 신도시와 함께 도심기능이 강화되거나, 도심형 산업이 감소하면서 소규모 상업시설 중심의 부도심격으로 쇠퇴, 신도시개발의 영향을 비교적 적게 받아 전체 도시의 성장에 따라 성장하는 형태를 보였다. 결과적으로, 신도시의 개발은 구도심의 전반적인 쇠퇴보다는 신 구도심 간 새로운 기능적 관계를 형성함으로써 전반적인 도시구조를 변화시키는 것으로 밝혀졌다.
최근 1인 가구의 증가로 반려동물을 키우는 가구가 많아짐에 따라, 주인의 부재 시에도 반려동물의 상태나 행동을 모니터링하는 시스템에 대한 필요성이 요구되고 있다. 가정용 CCTV를 이용한 반려동물의 모니터링에는 지역적 한계가 있어, 다수의 CCTV를 필요로 하거나 반려동물의 행동반경을 제한하는 방법을 사용하게 된다. 본 논문에서는 반려동물 모니터링의 지역적 한계를 해결하고자 딥러닝을 이용하여 고양이를 검출하고 추적하는 이동식 시스템을 제안한다. 객체 검출 신경망 모델의 하나인 YOLO(You Look Only Once)를 이용하여 데이터셋을 학습하고, 이를 기반으로 라즈베리파이에 적용하여 영상에서 검출된 객체를 추적한다. 라즈베리파이와 노트북을 무선 랜으로 연결하고 고양이의 움직임과 상태를 실시간으로 확인이 가능한 이동식 모니터링 시스템을 설계하였다.
본 연구는 반려동물의 증가로 인한 반려동물 동거가구의 재난증가를 대비하기 위한 가상현실 개발에 대한 연구이다. 저출산·고령화와 함께 나타나는 1인가구와 딩크족의 증가는 특히 반려동물로 인한 재난의 위험성을 높이고 있다. 이러한 재난에는 우선적으로 반려동물 양육에 따른 화재발생 증가가 있다. 화재발생 빈도가 제일 높은 것은 반려동물로 인한 전기레인지 화재이다. 특히 고양이로 인한 전기레인지 화재의 빈도수가 제일 높다. 반려동물로 인한 화재를 줄이기 위해 주인의 주의깊은 예방조치가 필요하다. 반려동물의 양육은 정서적 교류로 인한 펫로스 증후군을 유발한다. 주인의 부주의로 인한 재난으로 에스컬레이터에서의 반려동물의 상해와 엘리베이터에서의 주인의 상해가 있다. 에스컬레이터와 엘리베이터에서의 상해를 줄이기 위해서는 기본적 예절로서 반려동물을 안고 에스컬레이터와 엘리베이터를 이용하는 기본예절이 필요하다. 이러한 반려동물로 인한 재난을 줄이기 위해서 가상현실을 활용할 필요가 있다. 가상현실은 재난을 극복하기 위한 사전 훈련에 있어 물리적 공간이 없어도 체험이 가능하므로 실제 재난사례들을 몰입감 있게 경험할 수 있다. 따라서 반려동물로 인한 화재, 주인의 부주의로 인한 재난, 펫로스 증후군의 감소 방안을 가상현실을 통해 학습하는 것은 재난예방과 사회적 비용 감소에 크게 공헌할 것이다.
본 연구의 목적은 우리나라 B2C 전자상거래 촉진요인과 온라인쇼핑시장 및 해외직접구매와의 상관관계를 분석함으로써 물류기업들의 물류운영전략 수립에 시사점을 제공하는데 있다. 본 연구는 문헌연구를 통하여 B2C 전자상거래 촉진요인을 도출하고, 전자상거래 촉진요인과 국내 온라인쇼핑 및 해외직접구매와의 인과관계를 실증 분석함으로써 B2C 전자상거래 시대 우리나라 택배서비스기업들의 과제 및 성공적 물류운영전략을 제안하고 있다. 본 연구에서는 B2C 전자상거래 촉진요인들이 국내 온라인쇼핑거래액 및 해외직접수입 실적에 미치는 영향을 파악하기 위해 두 가지 ARDL 모형을 설정하였다. 모형의 분석결과, 신용카드 이용건수, 가구당 처분가능소득, 환율, 실질GDP, 정보통신 부문 설비투자, 초고속인터넷가입자수, 인터넷 프로토콜 IPV4 보유수, 15세 이상 인구 등의 변수가 종속변수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 온라인 모바일 기술 및 국민들의 경제수준이 고양됨에 따라 B2C 전자상거래 기업 및 물류기업들은 최적의 택배 물류서비스 수행을 위한 고도의 전략적 접근이 필요한 시점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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