도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
한국의 시설원예는 짧은 기간에 주목할 만큼 발전하였지만, 높은 경영비와 시장개방 등 불리한 주변 여건에 대응하여 국제경쟁력을 확보하기 위해서는 시설원예의 문제점 진단과 분석을 통하여 대응책을 마련하여야 한다. 본 연구는 스마트 팜을 2세대 지능형 스마트 팜으로 발전시키기 위한 목적을 가지고 있다. 이를 위하여 선도사례와 실증사례 연구를 통해 작물 생육 정보의 활용 및 분석 능력이 생산성에 어떠한 영향을 미치는지 실증사례를 통하여 고찰한다. 정보통신기술(ICT)을 도입한 시설원예 스마트 팜과 빅데이터를 활용한 농업기술이 농가의 생산성에 어떤 기여를 하고 있는지에 대하여 선도농가의 사례를 분석하였다. 이와 함께 작물 생육 정보 수집 및 분석 솔루션을 개발하여 수경재배 토마토 농가에서 산출된 생산성 변화 요인을 분석하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 작물 생육 정보 엽온의 활용 필요성이다. 엽온의 활용 범위는 시설 내 하우스 환기, 보온 커튼의 열고 닫음, 최초 관수 시점과 종료 시점 결정 등 다양하게 활용할 수 있다는 것을 확인하였다. 둘째, 작물 생육 정보 함수율의 활용 필요성이다. 작물 생육 함수율 정보는 작물의 현재 상태가 영양 생장인지, 생식 생장인지를 확인 가능하게 하며, 광합성 능력에 따라 함수율을 인위적으로 조절할 수 있다는 것이 확인되었다. 셋째, 작물의 EC, pH 정보를 활용하는 것이다. 작물에 따라 기후조건에 따라 EC 값을 달리해야 한다. 공급되는 EC, pH와 배액에서 측정되는 EC, pH를 비교하여 현재 작물의 생육 상태를 확인할 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구의 결과를 토대로 스마트 팜의 측정 생육 정보를 어떻게 활용하는가에 따라 생산성에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두 인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여 소개한다.
본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요·공급 및 가격안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다.
지난 2019년 12월 시작된 코로나19는 정치, 경제, 사회, 문화 등 우리 삶의 전반에 많은 영향을 끼쳐 왔으며, 스포츠, 공연 예술 등의 분야 역시 이로 인해 큰 폭으로 활동이 위축되었다. 스포츠 분야의 경우 참여스포츠를 대표하는 생활체육 분야에서의 변화가 특히 크게 나타났으며, 헬스장, 탁구장, 배드민턴 동호회 등 국민 삶과 밀접한 장소에서의 확진자 발생은 코로나19의 확산에 대한 사회적 공포감을 증폭시키는 원인이 되기도 하였다. 이에 본 연구에서는 코로나19가 최초 확산한 시기의 생활체육 관련 국내 언론 기사를 분석하여, 코로나19 사태로 인해 생활체육 분야에서 어떤 이슈들이 현장에서 등장하고 있으며 어떠한 논의들이 이루어지고 있는지 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 국내 대표적인 포털 뉴스 사이트로부터 생활체육과 관련된 코로나19 이슈를 다루고 있는 뉴스 기사를 수집한 후, 이에 대한 토픽 모델링(Topic Modeling) 분석을 통해 코로나19 환경에서의 주요 생활체육 이슈를 파악하였다. 분석을 통해 체육시설 코로나 발생, 체육활동 지원, 생활체육활동 변화 등의 의미있는 이슈를 발견하였으며, 이들 주요 이슈에 대한 워드 클라우드(Wordcloud) 분석을 통해 이슈를 시각적으로 이해하고 시간의 흐름에 따라 이러한 이슈가 변화하는 양상을 확인하였다.
인공지능, 빅데이터, 생명과학 산업 등이 선도하는 지식정보사회의 물결이 우리 삶의 방식에 전방위적인 영향을 미치고 있다. 이에 교육부는 미래사회 변화에 대응할 수 있는 기초소양과 역량을 함양할 수 있는 교육과정 개선을 추진하며 AI·소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초소양 강화를 서두르고 있다. 모든 교과교육을 통해 디지털 기초소양 함양의 기반을 마련하고 정보 교육과정과 연계한 AI 등 신기술분야의 기초 및 심화 학습을 내실화하는 것은 미래사회에 대비한 교육으로서 반드시 필요한 부분이라 볼 수 있다. 하지만 디지털·AI 리터러시 함양을 위한 각각의 내용에 대한 연구는 비교적 활발히 이루어지고 있는 반면 디지털·AI 리터러시를 함양할 수 있는 교수·학습 전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 디지털·AI 리터러시를 키워줄 수 있는 컴퓨팅 사고력(CT) 기반의 디지털·AI 교수·학습 전략을 개발하여 델파이 전문가 검증을 실시한 결과 타당함으로 분석되었고, 이를 바탕으로 교수자 사용성 평가 및 학습자 효과성 분석을 진행한 후 최종 교수·학습 전략을 완성하였다.
디지털 전환(digital transformation)은 디짓화(digitisation)와 디지털화(digitalisation)의 경제적 및 사회적 효과를 의미한다. 디지털 전환은 경제/사회 발전 및 삶의 편의성을 향상시키는 유용한 도구로 작용하지만 부정적 영향(개인정보 오남용, 윤리문제 야기, 사회적 격차 심화 등)을 미칠 수도 있는 양면성을 보유하고 있다. 한편 정부는 산업 경쟁력 및 기술 패권 확보 등을 위하여 디지털 전환 촉진정책은 적극적으로 추진하고 있는 반면, 디지털 전환 관련 위험이슈에 대한 이해와 이를 방지할 수 있는 정책 추진에는 상대적으로 소극적인 상황이다. 이에 본 연구는 디지털 전환이 초래할 수 있는 미래사회 위험이슈를 Embedded Topic Modeling 방법론 기반의 언론기사 빅데이터 정량분석으로 체계화 및 구체화하고, 정책적 대응 방향을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 주요국의 디지털 전환 역기능 세부 이슈들을 규명하였다. 다음으로 디지털 전환의 핵심 기술인 인공지능을 중심으로 주요국과 한국의 디지털 전환 역기능 세부이슈를 구체화하고, 비교분석하였다. 아울러 분석결과들을 종합하여 향후 정부의 디지털 전환 역기능 대응 정책 수립 방향을 제시하였다. 분석 결과에 근거한 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, 디지털 전환의 역기능은 기술 분야에만 한정되어 나타나지 않고 국가안보 및 사회 전반에 영향을 미치기 때문에 정부는 디지털 전환의 순기능 촉진뿐만 아니라 역기능 대응을 위한 정책도 마련해야 한다. 둘째, 디지털 전환의 미래사회 위험 세부이슈들은 국가에 따라 상이하게 나타나므로 정부는 국가적/사회적 맥락을 고려하여 디지털 전환 역기능 대응 정책을 수립해야 한다. 마지막으로 정부는 이해관계자들의 혼선을 최소화할 수 있도록 디지털 전환 역기능 대응 정책의 큰 방향을 설정하고, 실효성 있는 정책 수단을 마련해야 한다.
본 연구는 2016년 10월 24일부터 2017년 3월 19일까지 촛불 집회 기간 포털사이트 정치 섹션에 등록된 촛불 집회와 태극기 집회 관련 뉴스의 댓글을 대상으로 주요 이슈를 개체명 인식기를 이용해 분석하여 두 집회에 대한 정국 인식을 살펴보았다. 주요 분석 항목은 탄핵의 책임 소재, 정국 해결의 주체와 방법, 그 외 주요 이슈를 중심으로 분석하였다. 분석 결과, 촛불 집회 기사의 댓글에서는 탄핵지지와 정권 부역자의 법적 처벌에 대해 집중하고 있었으며, 탄핵 후 차기 대선을 통한 정국 해결을 주장했다. 태극기 집회 기사의 댓글에서는 정권 유지를 위한 탄핵 기각에 대해 집중하고 있었고, 헌법재판소의 탄핵 기각을 주장하였다. 이를 통해 볼 때, 촛불 집회나 태극기 집회의 각 입장을 지지했던 집단들 간의 갈등은 대선 이후 적어도 당분간(박근혜 재판 기간) 지속할 것으로 보인다. 이 갈등은 탄핵과 정권 교체 후 청산과 새 정치를 추구하는 입장과 박근혜 대통령 재판에 영향을 미치려는 입장의 대립으로 전개될 것이다. 따라서 이후 정국에서는 사회 통합을 위한 노력이 필요하다.
본 연구의 목적은 2012년부터 2015년까지의 질병관리본부의 퇴원손상심층조사 자료를 바탕으로 병원에 입원한 치매환자 중 낙상과 관련된 특성과 낙상 영향 요인을 파악하는 것이다. 한국표준질병사인분류의 질병 코드를 사용하여 치매로 진단 받은 60세 이상 환자를 선정하여, 낙상(W00-W19) 유무에 따라 낙상군과 비낙상군으로 구분한 총 1,732건을 최종분석에 사용하였다. 수집된 자료는 통계 프로그램 STATA를 이용하여 빈도분석, 교차분석(chi-square test)과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 전체 치매 입원환자 중 낙상은 8.0%에서 발생하였다. 낙상군과 비낙상군의 범주별 분석에서 통계적으로 유의한 차이는 연령에서 있었다. 질환 특성에서는 CCI(Charlson Comorbidity Index) 및 골밀도장애가 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 낙상에 영향을 미치는 요인의 로지스틱 회귀분석 결과 60-69세 대상자를 기준으로 했을 때, 80세 이상의 노인은 낙상위험이 2.386배 높고, CCI가 0점인 대상자를 기준으로 했을 때, 3점 이상인 대상자의 낙상 위험이 0.421배로 낮으며, 골밀도장애가 없는 대상자를 기준으로 했을 때, 골밀도장애가 있는 대상자의 낙상위험이 3.581배 높았다. 본 연구의 결과 치매 입원환자는 연령이 80세 이상인 경우 약 2.3배, 골밀도장애가 있는 경우 약 3.5배 이상 낙상이 높을 수 있으며, 반면에 CCI가 3점인 경우 약 0.4배로 낙상이 낮을 수 있다. 따라서 본 연구 결과를 바탕으로 입원한 치매환자의 낙상 관련 영향 요인은 입원한 치매환자 및 돌봄자들에 대한 낙상 예방 교육에 도움이 되고 의료진의 치매환자 낙상 관리를 위한 의사결정에 기초자료로 사용되길 기대한다.
기술혁신을 통한 국가경쟁력 강화를 목적으로 연구개발 투자 규모가 증가하고 있으며, 투자 효율성에 대한 관심이 높아지고 있다. 기록관리 분야에서는 국가기록원이 2008년부터 국가연구개발사업을 주도하고 있다. 이에 본 연구는 2008년부터 2022년까지의 국가기록원 용역 연구과제 111건을 대상으로 수행주체, 성과, 주제 등의 측면에서 기록관리 분야 연구개발사업을 분석하였다. 분석 결과, 연구 수행주체는 중소기업, 연구성과는 학술발표가 가장 많았으며, 연구보고서의 성과와 실제 성과 간 일부 차이가 있었다. 연구 주제 측면에서 기록물 형태는 종이문서, 국가기록원 업무 중에서는 전자적 관리체계 구축, 기록관리 업무 과정과 연구과제별 중심단어 빈도 기준으로는 보존에 대한 연구가 주로 수행된 것으로 나타났다. 디지털 전환 관련 빅데이터 활용과 지능형 기술 개발의 측면에서는 111개 과제 중 9%인 10건이 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 연구 사업 종료 후에도 성과에 대한 사후 관리를 통해 연구개발사업의 효과성을 높여야 할 것이며, 연구 주제에 있어서는 보존 이외의 이관, 분류, 평가, 생산, 수집 등에 대한 연구와 디지털 전환에 대응하는 연구의 필요성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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