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LSTM Networks 딥러닝 기법과 SWAT을 이용한 유량지속곡선 도출 및 평가 (A study on the derivation and evaluation of flow duration curve (FDC) using deep learning with a long short-term memory (LSTM) networks and soil water assessment tool (SWAT))

  • 최정렬;안성욱;최진영;김병식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1107-1118
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    • 2021
  • 지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

Landsat-8 OLI 영상정보의 대기 및 지표반사도 산출을 위한 OTB Extension 구현과 RadCalNet RVUS 자료를 이용한 성과검증 (An Implementation of OTB Extension to Produce TOA and TOC Reflectance of LANDSAT-8 OLI Images and Its Product Verification Using RadCalNet RVUS Data)

  • 김광섭;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.449-461
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    • 2021
  • 광학 위성정보에 대한 분석대기자료(ARD)는 각 센서 별 분광특성과 촬영각 등을 적용하는 전처리 작업에 의한 성과물이다. 대기보정 처리과정은 통하여 얻을 수 있는 대기반사도와 지표반사도는 기본적이면서 복잡한 알고리즘을 요구한다. 대부분 위성 정보처리 소프트웨어에서는 Landsat 위성 대기보정 처리 알고리즘 및 기능을 제공하고 있다. 또한 사용자는 클라우드 환경에서 Google Earth Engine(GEE)을 통하여 USGS-ARD와 같은 Landsat 반사도 성과에 직접 접근할 수 있다. 이번 연구에서는 고해상도 위성정보 처리에 활용되고 있는 Orfeo ToolBox(OTB) 오픈 소스 소프트웨어의 대기보정 기능을 확장 구현하였다. 현재 OTB 도구는 어떠한 Landsat 센서도 지원하지 않기 때문에, 이 확장 도구는 최초로 개발된 사례이다. 이 도구를 이용하여 RadCalNet 사이트의 Railroad Valley, United States(RVUS) 반사율 자료 값을 이용한 결과 검증을 위하여 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상의 절대 대기보정에 의한 반사도 성과를 산출하였다. 산출된 결과는 RVUS 자료를 기준으로 반사도 값과의 차이가 5% 미만으로 나타났다. 한편 이 반사도 성과는 USGS-ARD 반사도 값뿐만 아니라 QGIS Semi-automatic Classification Plugin과 SAGA GIS와 같은 다른 오픈 소스 도구에서 산출된 성과를 이용한 비교 분석을 수행하였다. OTB 확장도구로부터 산출한 반사도 성과는 RadCalNet RVUS의 자료와 높은 일치도를 나타내는 USGS-ARD의 값과 가장 부합되는 것으로 나타났다. 이 연구에서 OTB 대기보정 처리의 다양한 위성센서 적용 가능성을 입증한 결과로 이 모듈을 다른 센서정보로 확장하여 구현하는 경우에도 정확도가 높은 반사도 산출이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 방법은 향후 차세대중형위성을 포함하는 다양한 광학위성에 대한 반사도 성과 산출 도구개발에도 활용할 수 있다.

동적 토픽 모델링과 감성 분석을 활용한 전동킥보드에 대한 사회적 동향 분석 (Analysis of Social Trends for Electric Scooters Using Dynamic Topic Modeling and Sentiment Analysis)

  • 김경옥;신예랑
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권1호
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    • pp.19-30
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    • 2023
  • 마이크로 모빌리티 중 하나인 전동킥보드의 이용은 세계적으로 급격히 성장하고 있는 추세이다. 국내에서는 2018년 서울에서 서비스를 시작한 킥고잉을 비롯하여 서울을 포함한 일부 대도시에서 공유킥보드 서비스를 제공하는 업체가 생기면서 전동킥보드의 이용이 크게 증가했다. 하지만, 전동킥보드의 이용은 여전히 주차, 안전에 대한 문제로 인해 논란의 대상이 되고 있다. 이동수단에 대한 인식은 사용자들이 어떤 이동수단을 선택할지에도 영향을 끼치므로 전동킥보드 이용 및 공유킥보드 서비스 활성화를 위해서는 관련 이슈와 그에 대한 대중의 인식을 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 전동킥보드 관련 이슈에 대한 사회적 동향을 파악하는 것을 목표로 시간에 따른 이슈의 변동성을 고려해 동적 토픽 모델링과 감성 분석을 활용하여 2014년에서 2020년까지의 전동킥보드 관련 뉴스 기사를 분석하였다. 토픽 모델링을 통해 마이크로 모빌리티 기술, 공유킥보드 서비스, 킥보드 관련 규제 관련 토픽을 도출하였으며, 공유킥보드 서비스 증가와 함께 안전에 대한 이슈가 크게 불거지면서 킥보드에 대한 규제 관련 토픽의 비중이 최근 들어 크게 증가함을 확인했다. 그뿐만 아니라 감성 분석을 통해 킥보드 관련 뉴스에 주로 등장하는 긍정어는 신속, 즐기다, 손쉽다, 편리 등이 있고 부정어는 위협, 불법, 침해 등으로 나타나 킥보드나 공유킥보드 서비스의 편의성에는 만족하지만, 마이크로 모빌리티 서비스에서 안전, 주차 등의 문제는 여전히 해결해야하는 이슈임을 알 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 전동킥보드에 대한 이슈와 그에 대한 관심과 사회적 감성의 변화를 확인하고 어떤 이슈에 대한 대응이 필요한지 파악할 수 있었다. 이 연구의 분석의 틀은 향후 다양한 사회 현안에 대한 사회적 동향을 파악하고 그에 대한 대응 방안을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

교육용 시뮬레이션 설계를 위한 온실 환경 제어 모델의 활용 (Application of Greenhouse Climate Management Model for Educational Simulation Design)

  • 윤승리;김동필;황인하;김진현;신민주;방지웅;정호정
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.485-496
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    • 2022
  • 국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.

철도 유휴부지 활용방안: 군집분석을 활용한 태양광발전 입지 제안 (Utilizing the Idle Railway Sites: A Proposal for the Location of Solar Power Plants Using Cluster Analysis)

  • 강은경;양선욱;권지윤;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제29권1호
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    • pp.79-105
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    • 2023
  • 지구온난화와 기후변화 등의 유례없는 기상이변으로 전 세계 곳곳이 극심한 몸살을 앓고 있으며, 경제적 손실 또한 눈덩이처럼 불어나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 '파리기후변화협정(The Paris Agreement)'이 체결되어 지구의 평균온도 상승을 1.5℃ 아래로 유지하기 위한 정부간 협의체가 결성되었으며, 우리나라도 2050년 탄소중립을 선언함으로써 기후재앙을 막기 위한 노력을 진행하고 있다. 특히, 온실가스 배출로 인한 기온상승은 수출 의존도가 높은 우리나라 경제는 물론 환경과 사회 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 교통수단의 다변화가 가속화되면서 수단선택의 변화도 크게 증가하고 있는 가운데 저성장 시대의 개발 패러다임이 도시재생으로 변화함에 따라, 노선의 수요 감소, 선형 개량, 도심 철도의 외곽 이설 등에 영향을 받아 증가하고 있는 철도 유휴부지 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 철도 유휴부지를 활용한 태양광발전은 '재생에너지 3020'의 태양광발전 목표를 일부 달성하면서도, 입지를 둘러싼 환경훼손과 주민 수용성 문제에서 자유로워질 수 있는 장점에도 불구하고, 설비실태나 설비계획에 있어 미진한 상황이다. 이에, 본 연구에서는 국가철도공단과 재생에너지클라우드플랫폼에서 제공하는 데이터를 활용하여 태양광발전 설비 설치가 가능한 적합 유휴지를 발굴 및 분석하는 알고리즘을 개발하고, 사용자가 원하는 조건을 고려한 잠재적인 적합 지역을 탐색 및 도출함으로써, 개발 초기 설비나 확충 등에 소요되는 막대한 비용을 절약할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 다양한 군집분석을 활용하여 철도 유휴부지에 태양광발전 설치입지를 도출할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하고, 면적, 설치용량, 발전량, 예상수익 등이 모두 높은 '태양광발전 설치 적극권장 지역' 202곳을 도출하였다. 이를 바탕으로 경제와 환경을 동시에 고려한 관점에서 의사결정자의 합리적인 판단을 도울 수 있을 것으로 기대한다.

다중 SL-AVS 동기화 유지기법 (Multiple SL-AVS(Small size & Low power Around View System) Synchronization Maintenance Method)

  • 박현문;박수현;서해문;박우출
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.73-82
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    • 2009
  • CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.

화장품광고에 나타난 언어메시지 표현분석 : 1958년~2018년의 아모레퍼시픽 뷰티매거진<향장>을 중심으로 (Analysis of Language Message Expression in Beauty Magazine's Cosmetic Ads : Focusing on "Hyang-jang", AMOREPACIFIC's from 1958 to 2018)

  • 최은섭
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.99-118
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    • 2019
  • 본 연구는 1958년부터 2018년까지 60년간 아모레퍼시픽이 발간해온 뷰티매거진 <향장>에 실린 718편의 화장품광고에 나타난 언어메시지를 내용분석하였다. 즉 화장품광고의 언어메시지에 표현된 구매정보, 설득적 표현, 어휘종류(어종)가 시대별, 제품군 별로 어떻게 표현되었는지를 살펴봄으로써 실무적으로는 화장품광고의 전략적 표현에 대한 고찰과 접근방법을 모색하고 학술적으로는 향후 화장품광고의 연구 방향을 제시하고자 하였다. 연구결과는 첫째, 화장품광고의 구매정보는 기본적으로 실속구매나 개인만족 정보를 전달하고 있지만, 최근으로 올수록 브랜드충성 정보의 비중이 높아졌다. 메이크업제품의 경우 계절, 패션 트렌드 등을 강조하는 유행지향의 비중이 높았으나, 2010년대 이후부터는 브랜드충성 구매정보의 비중이 늘었다. 화장품의 글로벌 브랜드 전략이 광고에 적극 반영된 결과로 보인다. 둘째, 설득적 표현은 헤드라인과 바디카피가 다른 양상을 보였다. 먼저 헤드라인은 이미지형성중심 표현이 주로 사용되었다. 구체적으로는, 사용장면이미지 표현이 전반적으로 높게 나타난 가운데 1990년대 이전까지는 사용자이미지 표현이 높았고 최근으로 올수록 상표이미지 표현이 높게 나타났다. 바디카피는 정보전달중심 표현이 주로 사용되었는데, 그 중에서도 보편적 정보와 차별적 정보가 가장 많이 사용되었다. 따라서 화장품광고의 언어메시지는 소구방법을 단순히 이성소구와 감성소구로 나누기보다는 브랜드별로 확립된 이미지를 어떤 정보로 구체화할 것인지를 파악하는 것이 중요하다. 셋째, 어휘종류(어종)는 브랜드네임과 헤드카피로 나누어 살펴보았는데, 브랜드네임은 외래어가, 헤드카피는 한자어의 사용이 가장 높게 나타났다. 단, 1970~80년대에는 고유어 브랜드네임이 일시적으로 많이 나타났는데, 이는 이 시기에 고유어 상표를 권장하는 정부정책이 반영된 결과로 해석된다. 또한 메이크업제품에서는 외래어가, 남성제품에서는 한자어의 사용빈도가 상대적으로 높게 나타났는데, 이는 메이크업 제품의 경우 색상이나 계절을 외래어로 표현하는 경향이 높고, 남성제품은 소비자들의 한자어에 대한 권위나 신뢰의 추구성향이 언어메시지 표현에 반영된 것으로 풀이된다.

딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조 개발 (Development of deep learning structure for complex microbial incubator applying deep learning prediction result information)

  • 김홍직;이원복;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.116-121
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    • 2023
  • 본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(108 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 108으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

블록체인 기반 공연영상 공공 플랫폼 구축 사례 연구: 경기도 뉴미디어 예술방송국 경기아트온을 중심으로 (A case study of blockchain-based public performance video platform establishment: Focusing on Gyeonggi Art On, a new media art broadcasting station in Gyeonggi-do)

  • 이승현
    • 서비스연구
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    • 제13권1호
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    • pp.108-126
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    • 2023
  • 본 연구는 경기도 뉴미디어 예술방송국 경기아트온 구축 사례를 통해 블록체인 기반 문화예술공연 영상 플랫폼의 지속가능성을 탐색적으로 고찰하고, 블록체인을 활용한 영상콘텐츠 거래의 기술적 한계와 법·제도적 쟁점을 검토하였다. 연구방법은 개발자 및 운영자 심층인터뷰, 회의참여 등 참여관찰의 방법으로 진행하였다. 연구자는 블록체인 기반 공연영상 플랫폼 구축을 위한 KT와 경기아트센터의 컨소시엄 협약 단계부터 블록체인 노드, 스마트 콘트랙트, API, UI/UX 설계 및 개발, 블록체인과 콘텐츠 유통 서비스 연동 테스트 수행까지 전 과정에 참여관찰하였다. 연구문제1: '블록체인 기반 공연영상 콘텐츠 유통 공공 플랫폼에 적합한 기술 모델은 어떠한 모델인가?'에 대한 연구결과, 첫째, 블록체인 기반 예술공연 영상콘텐츠 유통 공공 플랫폼에 적합한 블록체인 형태는 블록체인 관리자가 직접 초대해야 개입이 가능한 프라이빗 형태가 적합한 것으로 판단되었다. 둘째, 경기아트온과 같은 공공 플랫폼에서는 NFT 발행 기반 예술인 저작권 관리 모델과 BC토큰과 클라우드 기반 콘텐츠 유통 모델 중 API를 통해 외부 수요기관에 콘텐츠를 제공하고 사용료 정산에 K-토큰을 사용하는 모델이 적합한 것으로 분석되었다. 셋째, 경기아트온과 같은 공공 플랫폼 초기 서비스는 콘텐츠 이용 권한을 부여된 이용자에게만 서비스를 제공하는 폐쇄형 블록체인이 적합하다는 결론에 이르렀다. 연구문제2: '블록체인 기반 공연영상 유통 공공 플랫폼 운영 시 어떠한 법·제도적 문제점을 검토해야 하는가?' 에 대한 연구결과, 첫째, 블록체인 기반의 스마트 계약은 거래 당사자들의 신원이 드러나지 않을 수 있는 블록체인 기술의 특성상 당사자 적격성 문제, 둘째, 블록체인은 보안사고가 발생하면 사용자의 손실 배상이나 구제방법이 불분명하여 손실회복이 어렵다는 문제, 셋째, 스마트 계약은 채무불이행이라는 개념이 적용될 수 없고, 스마트 계약상의 채무가 이미 이행이 이루어진 경우에도 불완전이행의 소지를 검토하여야 하는 것으로 분석되었다.

종합병원 환경계획을 위한 세대별 종합병원 이용행태 특성분석 (Characteristics of User's Behavior across Generations for space planing in General Hospital)

  • 박혜경;오지영
    • 한국과학예술포럼
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    • 제28권
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    • pp.105-116
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    • 2017
  • 본 연구는 수요자중심의 종합병원 환경디자인 기초연구로서 세대별 사용자 이용행태 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 문헌연구를 통하여 세대 및 병원에서의 행태를 파악하였으며, 20대부터 60대 까지 각 세대별 300명씩, 총 1500명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. (1) 이용빈도, 방문목적, 방문시간대, 이용교통수단, 동행인원, 주방문공간, 대기 중 행위, 종합병원 선택방법 관련 항목에서 세대별 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. (2) 전 세대에서 종합병원은 주로 연1-2회 방문한다고 응답하였으며, 20대와 30대는 치료 및 진료를 위하여, 40대, 50대, 60대는 건강검진을 위하여 방문한다고 응답한 비율이 높게 나타나 건강검진센터가 장년층(40s, 50s, 60s)의 특성을 고려한 환경계획이 이루어져야 할 것이다. (3) 40대, 50대, 60대는 평일 오전에 주로 종합병원을 방문하며, 20대, 30대는 주말 오전에 방문한다고 응답한 비율이 상대적으로 높게 나타났다. (4) 종합병원 방문 시 20대는 대중교통을 주로 이용하며 30에서 60대 까지 주로 자가용을 이용하는 비율이 높게 나타났다. (5) 20대는 주로 '로비'를 방문한다고 하였고, 연령대가 높아질수록 '외래진료실' 이라고 응답한 비율이 높게 나타나, 노인층을 배려한 외래진료실 환경구축이 필요할 것이다. (6) 이용자 대부분은 대기시간에 휴대전화를 사용한다고 대답하였고, 연령대가 높아질수록 TV시청, 책 또는 잡기 읽기, 아무것도 안한다고 응답한 비율이 높게 나타났다. 그러므로 휴대전화 사용과 시각적 미디어 관람 환경을 서비스 차원에서 제공하는 것이 필요할 것이다.