• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.46-53
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• 2020

최근 다양한 학문 영역에서 4차산업혁명 관련 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 사회복지분야에서도 관심이 높아지고 있으나 사회복지의 실천적, 정책적 적용, 미래사회를 대비하는 교육 등 선제적인 대비를 위한 연구들이 활성화 되어 있지 않다. 본 연구는 4차 산업혁명시대의 사회복지교육 방향에 대하여 살펴보고, 역량, 교과과정 등 사회복지교육의 전반적인 방향과 사회복지 전문 인력의 교육적 차원을 논의하여 우리 삶의 많은 부분 연결되어 있는 사회복지의 미래 지향점을 찾는데 목적을 둔다. 4차 산업혁명시대의 사회복지교육 방향을 모색하기 위하여 한국사회복지교육 학술지에 2005년부터 2019년까지 게재된 223편의 연구를 텍스트네트워크, 워드클라우드를 활용하여 분석 하였다. 키워드 분석결과 사회복지교육(43), 연구방법(28), 사회복지현장실습(23)등이 영향력을 미치는 키워드로 분석되었고, 사회복지현장, 현장 실습이 주제별 분류에서도 높게 나타났다. 4차 산업혁명시대의 사회복지교육 방향은 첫째, 사회복지교육의 전반에 있어 역량과 교육과정, 자격과정에 관한 방향, 둘째, 사회복지전문인력인 사회복지사와 사회복지전공학생들을 중심으로 한 교육 방향, 셋째, 미래 사회복지의 윤리적 민감성, 넷째, 공유복지방향으로 나누어 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.186-199
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• 2016

구두를 제작하는 기본 틀인 라스트는 3차원 형상과 관련된 정보와 기술이 총체적으로 집약된 결과물이다. 해외에서는 이미 3D 프틴팅 기술을 이용한 구두 제작이 상용화 단계에 도달하였으나, 국내에서는 아직 도입 초기 단계이다. 본 연구에서는 국내 제화산업의 경쟁력 확대를 위해, 3D 스캐닝, 3D 모델링, 3D 프린팅의 첨단 기술로 구성된 3D 제작 프로세스를 라스트 제작에 도입하였다. 이를 위해, 2010년도 SizeKorea에서 3D 스캔한 30대 남성 200명의 3D 발 형상을 사용하여, 요인분석, 군집분석을 실시하고, 3개의 발 유형을 분류한 후, 각 유형별 대표모델을 선정하였다. 대표모델들의 3D 스캐닝 형상에서 XY, YZ, XZ평면의 단면도들을 추출하고, 라스트 모델링의 스케치 단면으로 사용하였다. Solidworks CAD를 사용하여 라스트를 3D 모델링하였으며, 보급형 3D 프린터인 MakerBot Replicator2로 3D 프린팅 하였다. 본 연구 결과는 국내 제화산업에서 3D 프린팅 기술의 상용 가능성을 보여주었다. 3D 스캐닝, 3D 모델링, 3D 프린팅의 3단계 생산설계 방식은 향후 의류패션산업 전 분야에서 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.

• 기술혁신학회지
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• 제16권1호
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• pp.252-278
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• 2013

절충교역 제도는 무기체계 거래 시 구매국이 관련 선진기술 등을 무상으로 획득할 수 있는 수단으로써 전 세계 다수 국가에서 국방 전력증강을 위해 활용하고 있다. 절충교역 계약은 화폐가 아닌 '가치'를 기준으로 하며, 그 가치는 관련 법규에서 정한 수준 이상을 만족해야한다. 이에 따라 국외업체가 제안한 기술의 가치를 객관적이고 합리적으로 평가할 수 있는 방법론이 필수적으로 요구된다. 현재 절충교역 기술가치평가는 국방기술품질원, 국방과학연구소 등에서 각각의 평가기법을 활용하여 실시하고 있다. 그러나 가치평가를 위한 분석지표가 한정되어 있어 절충교역으로 획득가능한 다양한 기술의 모든 특성을 반영하기에는 한계성이 존재한다. 본 논문에서는 이에 착안하여 절충교역으로 획득되는 기술분야인 부품제작 기술, 창정비 기술, 군수장비 성능개량 기술, 연구개발 기술별로 특성을 반영한 각각의 분석지표를 개발하였으며, 이를 위해 델파이 기법을 활용하였다. 또한 요인분석을 통해 개발된 분석지표를 분류함으로써 향후 활용성이 용이하도록 하였다. 연구결과로 도출된 분석지표를 활용함으로써 각 획득기술별로 보다 정확한 평가를 할 수 있을 것이며 이를 통해 절충교역 협상 시 우리나라의 국외 협상력을 제고시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권6호
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• pp.969-978
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• 2016

이 연구의 목적은 초등과학영재가 동료평가 후에 개방적 탐구를 수행할 때 어떠한 양상으로 개선이 이루어지는가를 알아보는 것이다. 서울시 강서교육지원청 영재원 과학분야 소속 학생들은 총 3회에 걸쳐 개방적 탐구와 동료평가를 실시하고 탐구 보고서를 제출하였다. 학생들의 개방적 탐구는 초등학생의 개방적 탐구 활동 평가 준거에 의해 평가되었다. 이후 동료평가 활동 모습과 비교하여 세 번에 걸친 개방적 탐구가 개선되는 양상을 분석하였다. 연구 결과에 의하면 첫째, 동료평가 활동 시 피드백이 빈번하거나 하나의 피드백에 대하여 오랜 시간 여러 의견이 오고갔던 평가 준거의 경우 평가 점수가 향상하였지만 피드백이 활발히 오고가지 않았던 평가 영역의 점수는 대부분 비슷하거나 소폭 향상하였다. 둘째, 초등과학영재가 동료평가를 통해 개방적 탐구 수행을 개선하는 유형을 세 가지로 분류할 수 있었다. 첫 번째 유형은 자신의 모둠이 받은 피드백을 수용하고 적용하는 유형이었고, 두 번째 유형은 다른 모둠이 받은 피드백을 바탕으로 본인의 탐구를 반성하여 개선이 이루어지는 유형이었으며, 마지막 유형은 별다른 피드백 없이도 다른 모둠의 개방적 탐구 발표를 듣는 것만으로도 스스로 반성이 이루어지는 유형이었다. 셋째, 초등과학영재가 동료평가를 할 때 피드백을 제공하는 방식에는 5가지 유형이 있었다. 즉, 탐구 내용을 이해하기 위한 피드백, 깊이 생각하지 않고도 동료의 탐구에서 부족한 점을 지적하는 피드백, 탐구의 유용성을 평가하는 피드백, 탐구의 과학적 논리적 타당성을 평가하는 피드백, 구체적인 개선방안을 제시하는 피드백 등이었다. 이 중 두 번째, 세 번째, 네 번째 피드백 유형이 빈도가 가장 높게 나타나 동료평가가 학생들의 비판적 사고력을 기르기 위한 수단이 될 수 있음을 시사한다. 반면 확산적 사고를 촉진하는 다섯번째 피드백 유형은 드물게 나타나 교사의 지도가 필요하다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.92-104
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• 2014

지난 20여 년간 우리나라 건설사업관리(CM)는 많은 발전으로 이루어 왔으며, 이제 해외진출 확대와 기술 고도화를 위한 활발한 노력이 이루어지고 있다. 본 연구는 2012년 CM사업 수주실적 통계자료를 분석하기 위한 다양한 변수를 도출하고, 분석변수별로 산업현황을 파악하였다. 또한, 현황분석을 기반으로 CM프로젝트를 10가지 유형으로 정의하고, 유형에 따른 우리나라 CM기업의 발전전략모델을 제시하였다. 현황분석 결과, 국내공공 CM사업은 감리기능이 포함되어 규모는 크나 업무의 내용은 매우 제한적이며, 반대로 민간사업은 규모가 상대적으로 작음에도 불구하고 기획 및 설계전 단계의 업무에 많은 노력이 투입되고 있다. 업무기능면에서는 '기획업무'의 타당성분석, 사업수행계획서, 업무분류체계, 매뉴얼 작성 등의 역량향상이 요구되는 것으로 나타나고, '공정관리', '안전환경', 그리고 PMIS와 표준매뉴얼을 포함하는 '연구개발' 분야의 비중 증대가 우선시 된다. 현황분석에 의해, CM기업 발전전략을 사업유형별 경로 모델로 제시하였으며, 첫 단계로 현재의 시공감리형(MS3)에서 시공관리형(MM3)로 전환하고, 다음은 종합관리형(MM1)/분할발주형(MG2)/시공책임형(MG1)으로 발전시킨 후에, 마지막으로는 기획을 중심으로 하는 기획관리형(MP1)으로 향하는 안을 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.629-635
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• 2019

여러 분야에서 사용되는 이미지 분류를 위한 딥러닝(Deep Learning) 모델은 오류 역전파 방법을 통해 미분을 구현하고 미분 값을 통해 예측 상의 오류를 학습한다. 엄청난 계산량을 향상된 계산 능력으로 해결하여, 복잡하게 설계된 모델에서도 파라미터의 전역 (혹은 국소) 최적점을 찾을 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 정교하게 계산된 데이터를 만들어내면 이 딥러닝 모델을 '속여' 모델의 예측 정확도와 같은 성능을 저하시킬 수 있다. 이렇게 생성된 적대적 사례는 딥러닝을 저해할 수 있을 뿐 아니라, 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없도록 정교하게 계산되어 있다. 본 연구에서는 임의의 잡음 신호를 추가하는 방법을 통해 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋을 탐지하는 방안을 제안한다. 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때 일반적인 데이터셋은 예측 정확도가 거의 변하지 않는 반면, 적대적 데이터셋의 예측 정확도는 크게 변한다는 특성을 이용한다. 실험은 공격 기법(FGSM, Saliency Map)과 잡음 신호의 세기 수준(픽셀 최댓값 255 기준 0-19) 두 가지 변수를 독립 변수로 설정하고 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때의 예측 정확도 차이를 종속 변수로 설정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 각 변수별로 일반적 데이터셋과 적대적 데이터셋을 구분하는 탐지 역치를 도출하였으며, 이 탐지 역치를 통해 적대적 데이터셋을 탐지할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.722-729
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• 2010

예측 문제를 해결하기 위한 데이타마이닝 기법은 다양한 분야에서 주목받고 있다. 이것에 대한 한 예로 컴퓨터-기반의 질병의 예측 혹은 진단은 CDSS(Clinical Decision support System)에서 가장 중요한 요소이기도 하다. 이러한 예측 문제를 해결하기 위해서 RBF커널 같은 비선형 커널을 사용한 SVM이 가장 널리 사용되고 있는데, 이는 비선형 SVM이 어떠한 다른 분류기법보다 정확한 성능을 보이기 때문이다. 하지만 비선형 SVM을 사용한 경우에는 모델내부를 시각화하는 일이 어려워서 예측결과에 대한 직관적인 이해가 힘들고, 의학 전문가들은 이러한 비선형 SVM의 사용을 기피하고 있는 실정이다. Nomogram은 SVM을 시각화하기 위해 제안된 기법이다. 하지만 이는 선형 SVM의 경우에만 사용이 가능하고. 이 문제를 해결하기 위해서 LRBF 커널이 제안된 바 있다. LRBF 커널은 기존의 RBF 커널을 사용한 SVM과 대등한 결과를 보이면서도 예측결과의 선형적 분석도 가능하게 한다. 본 논문에서는 노모그램(Nomogram)과 LRBF 커널을 사용한 SVM이 통합되어 있는 예측 툴 VRIFA를 제안한다. 이 툴은 사용자와 상호작용하며 비선형 SVM 모델의 내부구조를 데이타의 각 속성별로 보여주는 방법으로 사용자가 예측결과를 직관적으로 이해하도록 도와준다. VRIFA는 Nomogram기반의 피쳐선택(feature selection) 기능도 포함하고 있는데, 이 기능은 예측결과에 부정적인 영향을 끼치거나 중복된 연관성을 보이는 속성을 제거함으로써 모델의 정확도를 높이는 데 기여한다. 그리고 데이터에 포함된 클래스의 비율이 한 쪽으로 치우쳐져 있는 경우에는 ROC 곡선 넓이(AUC)를 예측결과를 평가하기 위한 측도로 사용할 수 있다. 이 툴은 컴퓨터-기반의 질병 예측 혹은 질병의 위험 요소 분석에 대해 연구하는 연구자들에게 유용하게 사용될 것으로 전망하는 바이다.

• 디자인학연구
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• 제19권4호
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• pp.111-120
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• 2006

현대는 어느 시대보다도 문화에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이러한 시대의 조류에 맞추어 자국의 정체성을 찾으려는 노력이 여러 분야에서 다양하게 나타나고, 타문화와 우리의 문화를 비교하는 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 한 지역의 문화는 독립적으로 자연발생된 것이 아니라 인접 국가나 문화와 관련을 가지면서 변화, 발전하는 것이므로, 문화적 특성을 제대로 파악하기 위해서는 자국의 문화에 대한 깊이 있는 연구와 더불어, 타문화와의 상호비교연구를 통해서 각각의 문화의 유사점과 차이점을 분명히 이해하는 것이 필요하다고 할 수 있다. 특히, 한국 중국 일본은 예로부터 사회문화적으로 활발한 교류를 통해 서로 밀접한 영향을 주고받으면서도 독자적인 문화적 특징을 가지고 있으나, 아시아권 중에서 한국 문화의 차별화된 정체성이 제대로 인식되지 못하고 있는 것은 안타까운 현실이라 할 수 있다. 본 연구에서는 $14{\sim}19C$ 한국 중국 일본의 전통가구의 유형을 분류하고, 가구의 유형별 특성과 조형적 특성을 비교분석하고자 한다. 이를 통해 보다 객관적으로 우리의 문화를 이해할 수 있을 것이며, 동양적인 것과 한국적인 것에 대한 혼돈으로부터 보다 명확한 우리문화의 재해석을 가능하게 하는 기반이 될 것이라 기대한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.77-88
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• 2006

현재 도로분야에서 콘크리트 포장의 양적증가와 공용연수 증가로 콘크리트 포장의 손상에 따른 유지보수문제가 크게 부각되기 시작했다. 국내에서 적용되고 있는 콘크리트 포장 유지보수는 통상 손상된 부위의 부분보수후 아스팔트 덧씌우기 공법을 일괄적으로 적용하고 있다. 본 연구에서는 콘크리트 포장의 예방적 유지관리공법인 다이아몬드 그라인딩 공법에 대한 적용기준 평탄성, 미끄럼저항성, 소음, 경제성, 포장의 수명연장등 이론적인 연구를 수행하고, 이를 바탕으로 시험시공을 실시하여 초기공용성에 대한 측정을 실시하였다. 종단평탄성측정은 ARAN의 차륜부 좌우에 별도의 평탄성 측정센서를 부착 자동측정차량을 통해 시공전 후의 평탄성을 측정하였다. 미끄럼저항성은 SN기준값으로 분류하여 다이아몬드 그라인딩 시공전 후의 차로별 미끄럼 저항값을 측정하였다. 소음측정은 시공구간과 일반구간, 차종, 속도를 변수로 선정하여 소음발생정도를 측정하였고, 시공전 후의 평균조도깊이를 측정하여 다이아몬드 그라인딩 공법의 평가를 실시하였다. 분석결과 종단평탄성은 시공후 $6%{\sim}40%$가 향상되었으며, 미끄럼저항성은 1차로에서 66%, 2차로에서 37%의 증진효과가 있었다. 소음은 다이아몬드 그라인딩 구간에서 평균 3.4dB의 소음감소 효과가 나타났으며, 평균조도 깊이는 79%의 깊이 항상 효과를 보였다. 그러므로, 향후 기존 콘크리트 포장의 유지보수공법으로서 다이아몬드 그라인딩 공법의 국내적용이 적정하다고 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.89-96
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• 2015

위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.