선박교통관제사는 선박 교통의 안전과 효율을 도모하기 위하여 선박교통관제 설비로 지정된 시스템 및 센서 장비를 활용하여 선박교통관제 업무를 수행한다. 선박교통관제의 효과적 운영을 위한 관제 필요 정보는 지정된 선박교통관제 설비 이외의 부가적인 정보 창구의 접근이 요구되며, 이러한 다양한 정보 열람 창구를 일원화하기 위하여 선박교통관제 클라우드 시스템 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 선박교통관제 클라우드 시스템 도입에 따른 사용자 필요 정보 식별을 위하여 선박교통관제 업무 분석 및 운영 정보와 선박교통관제 설비 연계 분석을 수행하였다. 국내외 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통하여 선박교통관제 업무 분석을 수행하였으며, 선박교통관제 설비에 따른 필요 정보를 식별·연계하였다. 분석 결과 전체 내·외부 정보 창구의 필요 정보는 37개의 범주로 식별되었으며, 필수 및 보조관제 설비 이외 열람이 필요한 추가 요구 정보는 8개의 정보창구를 통하여 수집 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 식별한 사용자 요구사항은 선박교통관제 클라우드 시스템 구축을 위한 데이터 수집·처리 구조 설계에 적용될 것이다. 향후 시나리오 기반 관제 시스템 사용자 운영 분석을 통하여 사용자 요구 및 필요 정보를 개정·보완하고, 시스템 인터페이스 디자인 설계에 관한 추가 연구가 필요하다.
우리나라 중소기업 CEO의 연령은 평균 58.8세로 기업승계 지원과 관련된 논의가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 기업승계가 국가경제 및 지역경제활성화 정도에 미치는 영향을 살펴보았다. 자료의 신뢰성 확보를 위해 중소기업 통계 DB가 가장 많이 구축되어있는 중소기업지원사업통합관리시스템과 한국기업데이터 DB를 활용하였는데, 이 부분이 기존 연구와의 가장 차별화된 부분이다. 업력별 경영성과를 보면, 장수기업이 신생기업보다 매출액은 2배 이상, 종업원 수는 3배, 자산은 2배, 영업이익은 2배 이상의 높은 성과를 보여주고 있어 국가경제 전반에 미치는 기여도가 상당함을 알 수 있다. 2008년부터 2020년까지 중소기업을 대상으로 SAS의 Stepwise 옵션을 활용하여 매출액과 종업원 수, 영업이익 등 변수 간 회귀분석을 통해 분석한 결과 비수도권이 수도권보다 종업원 수, 자산, 차입금, 임차료 등에서 좋은 성과를 보여주고 있다. 이는 장수기업이 지역경제활성화에 크게 기여있다는 정책적 함의도 나타나 장수기업의 기업승계 지원정책 마련이 필요하다.
만성질환의 증가는 국민의 삶에 부정적인 영향을 미칠 뿐 아니라, 보건의료 기술의 향상, 평균 수명 증가, 급속한 인구고령화 등에 따른 의료이용으로 의료비 재정에 대한 부담을 가중시킨다. 이에 본 연구는 만성질환 중 대표질환인 고혈압을 중심으로 인구통계학적 정보에 따른 질환손실비의 차이 및 초기 진단 나이와 치료기간이 질환손실비에 주는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 한국의료패널조사를 이용하였으며, 30세에서 80세 미만의 건강보험적용대상자를 기준으로 대상자를 선정하였다. 선정된 데이터로 질병비용접근법에 따라 질환손실비의 직접비용과 간접비용을 계산했으며, 고혈압에 대한 진단 나이와 치료 시점을 고려해 질환손실비 코호트를 구축하였다. 연구 결과에 따르면 고혈압 환자의 연간 질환손실비는 성별에 따라 110,107원의 차이가 있었고, 치료 시점이 증가할수록 1.8배가량 비용이 증가하는 것으로 나타났다. 또한 같은 나이대 간 질환손실비 비교에서 60대와 70대의 질환손실비는 치료 시점 변수에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 고혈압이 질병 비용에 큰 영향을 미치고 조기 진단 관리가 필요할 뿐만 아니라, 고혈압 질환의 발병률을 낮추기 위한 예방적 노력을 강화해야 한다는 점이 확인되었다.
본 연구는 렌탈 서비스 이용고객의 위험지각 및 서비스의 품질이 고객의 재이용 의도에 영향 주는 영향을 분석하고, 인구 특성에 따른 차이를 밝힘으로써 공급자 입장의 전사적인 마케팅전략 구축 및 수립에 도움이 될 수 있는 유효한 결과를 제공하고자 하였다. 총 218개 데이터를 분석 자료로 사용하였으며. SPSS프로그램(통계)을 통한 빈도, 요인, 평균, 신뢰성 및 회귀분석, ANOVA, t-test 등을 수행하였다. 연구 결과로서 첫째, 위험지각이 렌탈 서비스품질에 미치는 영향을 분석한 결과 기능적, 심리적 위험이 서비스품질에 마이너스(-)의 영향을 미치며. 둘째, 서비스품질과 재이용 의도와의 관계는 공감성 요인이 높은 플러스(+)의 영향을 미치고 있고, 위험지각이 재이용 의도에 미치는 영향을 분석한 결과, 기능적, 심리적 위험이 가장 큰 영향력을 미치며 금전적 위험지각도 높은 영향을 미치는 것이었다. 결론적으로 단기간 이용고객과 주부에 대한 위험지각과 관련된 마이너스(-)의 영향을 줄이고 서비스품질에 대한 신뢰성과 공감성을 제고시켜 마케팅 전략 집중도를 높이는 것이 공급자의 매출을 극대화할 수 있을 것이라는 연구 결과를 도출해 내었다.
대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다
본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.
크레인 훈련 프로그램은 실제 항만과 동일한 환경의 훈련 시스템을 구축하고 이를 활용하는 것이 가장 바람직하지만 시공간의 제약과 비용 등의 문제를 가지고 있다. 이런 제약점을 극복하고자 AR/VR을 기반으로 한 차세대 훈련 프로그램이 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 가상현실을 기반으로 하는 항만 크레인 훈련 시스템의 프로토타입을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 아두이노를 기반으로 한 IoT 조작 단말기와 유니티 응용프로그램을 탑재한 HMD 2가지 요소로 구성된다. IoT 조작 단말기는 2개의 컨트롤러와 2개의 토클 스위치 및 8개의버튼 스위치로 이루어져 사용자의 조작에 따라 발생하는 데이터를 처리한다. HMD는 Oculus Quest2를 사용하며IoT 단말기와 무선통신으로 연결되어 사용자의 편의성을 제공한다. 본 논문에서 구현한 훈련 시스템은 가상현실을 통해 훈련자에게 시간과 장소에 구애받지 않는 훈련 환경을 제공하고 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.
이 연구는 환경영향평가 개발사업 시 발생하는 훼손수목 탄소저장량의 적합한 산정방법에 대해 논의하고자 수행되었다. 이를 위해, 훼손수목이 발생하는 재생에너지 관련 개발사업 9개를 선정하여 훼손수목 탄소저장량의 평가현황 및 방법을 정리하였다. 그리고 상대생장식을 활용하여 훼손수목 탄소저장량을 재산정 한 후 보고서의 훼손수목 탄소저장량과 비교하여 두 집단 간 차이를 검증하였다. 그 결과 개발사업의 보고서의 훼손수목 탄소저장량은 재산정 탄소저장량 보다 큰 것으로 나타났고 통계적으로 유의성이 있었다(p<0.005). 이는 기존의 훼손수목 탄소저장량 산정이 과다 산정되고 있음을 나타내며 산정 방법의 개선이 필요한 것으로 판단된다. 따라서 훼손수목의 탄소저장량 산정 시 우리나라 산림의 우점 수종에 적합한 상대생 장식을 사용해야 한다. 더 나아가, 사용자들이 효율적이고 정확하게 훼손수목 탄소저장량을 산정할 수 있도록 생태계의 실측 데이터에 기반한 탄소저장량 산정 시스템을 구축하여 사용할 것을 제안한다.
현행 5G 특화망 이용절차는 신청, 심사, 이용, 이용 점검의 단계를 거치며 주파수 할당 전 절차로 신청, 심사단계, 주파수 할당 후 절차로 이용, 이용점검 단계로 구분할 수 있다. 5G 특화망 신청을 위해서는 여러 종류의 서류 제출이 필요하며, 서류 심사 과정과 5G 특화망 주파수 이용을 위한 무선국 검사로 인해 5G 특화망 신청 사업자가 실질적으로 특화망을 사용하기까지의 절차가 복잡하고, 상당한 시간이 소요된다. 본 논문에서는 현행 프로세스보다 신속하고, 간소화된 5G 특화망 주파수 할당을 위해 블록체인 플랫폼을 사용한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 제안하였다. 블록체인 플랫폼과 NFT(Non-Fungible Token) 활용을 통해 주파수 할당 과정에서 필요한 데이터의 신뢰성과 무결성을 확보하였고, 주파수 이용 정보의 보안 유지와 신뢰 가능한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 구축하였다. 또한 사람의 개입을 최소화하는 RPA 시스템을 적용하여 5G 특화망 할당 과정에서의 공정성을 확보하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 이더리움 블록체인 기반의 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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