학교도서관에서 도서관 목록 검색 및 독서교육종합지원시스템에 접근할 수 있는 모바일 웹 서비스가 제공되고 있지만, 이용자의 요구를 반영하고 모바일기기의 특성을 고려한 서비스를 제공하지는 못하고 있다. 이에 본 연구는 학교도서관 이용자 요구에 맞는 학교도서관 모바일 앱 서비스의 내용과 방안을 모색하고자 문헌연구, 학교도서관 모바일 웹 서비스 현황 분석, 학생과 교사의 모바일 서비스 사용자 경험 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 바탕으로 학교도서관 DLS 모바일 서비스의 내용구성 및 설계 방안을 마련하였다. 우선, 단계를 4단계에서 3단계로 축소하였다. 1단계에서는 회원가입 시 화면 잘림 오류 개선, 접근성을 높이기 위해 다양한 로그인 플랫폼을 추가하고, 2단계에서는 통합검색 및 상세검색, 이용교육 및 독서교육 자료 제공, 독후활동, 소속 학교도서관 이용안내와 공지사항, 상호대차, 전자책 등과 같이 주로 사용되는 메뉴를 제공하며, 3단계에서는 소장자료 검색결과 상세화면 표시를 중심으로 예약 등의 관련 기능을 제공하도록 제안하였다. 본 연구는 학교도서관을 위한 모바일 앱 서비스 개발에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 현행 모바일 웹 서비스의 변경 시에도 적용할 수 있을 것이다.
AI(인공지능) 기술은 전시 기획, 현장 진행, 평가에 이르는 예술 전시 준비 과정에서 활용할 수 있다. AI는 전시 기획과 안내 서비스 분야부터 예술 창작의 도구까지 영역을 확장하고 있다. 본 연구는 전시와 AI 기술의 융합을 정보와 서비스 제공에 활용하는 챗봇을 중심으로 고찰해보았다. 더 구체적으로 연구하기 위해 네이버 클로바 챗봇 제작툴과 국립현대미술관의 정보를 사용하여 전시 서비스용 챗봇 개발(연구설계)을 진행하였다. 본 연구에서는 국립현대미술관의 모든 정보가 아닌 관람과 전시로 정보를 한정하였으며 버튼을 통해 원하는 답변을 얻는 시나리오 방식과 직접 질문을 입력하는 텍스트 Q&A 방식을 제공하는 챗봇을 개발(모델 및 평가)하였다. 엘리자(ELIZA)의 챗봇 평가 척도에 따라 여섯 가지 항목으로 챗봇을 평가해본 결과 5점 만점에 4.2점이 도출되었고 관람, 전시 정보를 전달하는 목적으로 사용될 챗봇 개발(연구모형)을 완성했다. 개발한 챗봇에 연속적인 시나리오 답변 연결과 텍스트 Q&A형 답변 실패 및 오류 해결 및 추가 서비스 확대를 통해 실제 예술 전시 공간에서 사용될 수 있는 완벽한 챗봇 모델을 제작하는 것을 향후 연구 과제로 삼는다.
개발도상국에 있어서 농업은 국가 경제의 중추임에도 불구하고, 대부분의 개도국에서는 장비와 지능형 시스템, 데이터 모니터링 등을 이용한 현상에 대한 통합적 판단 없이 인력에 의해 농업을 수행하고 있다. 농업의 중요한 요소인 관개는 작물 생산에 영향을 미치는 핵심적인 과정으로서, 연간 강우량의 변동에 대응하고자 대부분의 농장에서는 관개 시스템을 적용하고 있다. 그러나, 농장 관개 시스템의 모니터링과 제어 등에 대한 기술적 기반이 부족하여 생산성의 증대와 효율적인 농업용수 관리가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 탄자니아 농촌 지역 관개 시스템의 스마트화를 위하여 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 스마트 관개 측정 시스템과 농업용수 선불 시스템을 제안한다. 개발된 스마트 관개 시스템은 기상 데이터와 토양 수분 데이터를 하이브리드로 분석하도록 설계되었는데, 탄자니아 Arusha 지역의 Ngurudoto 마을로의 적용을 목적으로 한다. 제안된 시스템은 기상 측정 컨트롤러, 토양 수분 센서, 수류 센서, 솔레노이드 밸브 및 선불 시스템으로 구성되었는데, 센서를 통해 수집된 데이터는 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 통신 아키텍처 모듈을 통해 서버로 전송된다. 본 시스템은 인터넷 운용이 제한되는 지역에 적합할 뿐만 아니라, 데이터 기반의 상태 판단과 실시간 예측이 가능하다. 개발된 시스템의 데이터 분석 알고리즘은 동적 회귀 알고리즘과 Naïve Bayes 알고리즘을 적용하여 선형 및 비선형분석 모두에 있어서 높은 정밀도를 보인다. 또한, 농장의 용수공급 시기와 용수의 양, 소요되는 전력에 대한 판단 뿐만 아니라 전체 시스템 하드웨어의 작동 및 오류에 대한 모니터링이 가능하다. 부가하여, 사용자가 농업용수를 공급받기 전에 선금을 지불하는 시스템을 적용하여 관리의 효율성을 도모하였으며, 농업의 전 과정에서 측정된 센서 데이터 및 용수 사용량은 사용자 인터페이스를 통하여 실시간으로 모니터링이 가능하도록 개발되었다. 본 연구를 통하여 개발된 RF(Radio Frequency) 및 2G 기반 스마트 관개 모니터링 시스템은 현장 적용의 편의성과 함께 사용자 중심의 모니터링 시스템을 통해 개발도상국의 경제, 사회 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.
광산란법을 이용한 초미세먼지 측정기는 초 단위의 측정이 가능하고 휴대할 수 있는 크기로 설계될 수 있다. 또한 하나의 센서로 여러 크기별 (PM1.0, PM2.5, PM4.0, 및 PM10) 농도를 측정할 수 있다. 이 방식은 입자의 개수와 크기를 측정하고 이를 단위 부피당 무게인 농도로 변환하는 과정 때문에 큰 밀도를 가지는 황사에 대해서는 큰 오차를 나타낸다. 본 논문은 광산란 초미세먼지 측정기가 여러 크기별 PM 농도를 이용하여 황사 발생 시 초미세먼지(PM2.5)의 농도의 오차를 정확히 보정할 수 있고, 황사가 발생하지 않을 때도 영향을 받지 않는, 다중 선형외기 기법의 기계학습에 의한 보정 기법을 제시한다. 두 가지 또는 세 가지의 PM 크기 입력만으로도 광산란 미세먼지 측정 장치의 황사 오류를 크게 보정할 수 있음을 보인다. 한 달 동안 중부권대기환경연구소의 베타레이 측정기와 광산란 측정기의 측정값을 비교·분석하였다. 황사가 없는 구간에서 이 두 장비의 상관계수(R2)는 0.927이었고, 황사를 포함한 전 구간에서 상관계수는 0.763이었지만, 기계학습을 통하여 상관계수가 0.944로 향상되었다.
수소 충전소를 이용한 에너지원의 상거래에 있어 부정확한 계량에 의한 과 충전 등의 사고 예방과 정확한 계량을 통한 수소 상거래의 투명성 확보를 위해서는 높은 정확도의 유량계가 필요하다. 본 연구에서는 코리올리 방식 유량계 시작품을 개발하였으며, 계량 성능 검증을 위하여 기존에 운영 중인 충전소를 대상으로 공정변경을 통한 계량 성능 비교 실험 중 발생할 수 있는 사고의 예방을 위하여 위험성 평가를 수행하였다. 실증실험용 계량설비 설치를 위한 공정 변경 구간을 정의하고 HAZOP을 실시하였다. 또한 실증 실험 중 밸브오 개방 예방 등 실험자 안전성 확보를 위한 JSA도 병행하였다. HAZOP을 통하여 도출된 위험 요소를 개선하기 위한 방안을 수립하였으며 JSA를 통해 인적오류를 최소화하고 작업자의 안전성 확보할 수 있는 작업 절차를 수립하였다. 이와 같은 위험성 평가 결과를 반영하여 계량시스템 설치를 위한 설계 변경 및 시스템 제작을 완료하였으며 개발된 계량기 시작품의 성능비교 실험을 통해 안전성을 확인할 수 있었다. 개발된 시작품 유량계는 70MPa의 운전 조건에서 총 30회 유량 측정 실험 결과 평균 오차는 -1.58% ~ 3.96%로 나타났다. 이와 같은 계량오차는 상업용으로 설치 운영 중인 유량계와 동등 수준의 성능을 가진 것으로 분석되었다.
건축물 골조공사에서 먹매김 작업은 건축물 구조부재 요소를 정확한 위치에 시공하기 위해 높은 정밀도가 요구되나, 현재 인력에 의해서 진행되어 작업자의 숙련도에 따라 먹 위치 정확도 및 정밀도가 저하되고, 정보손실 및 오류 발생에 따른 생산성 저하 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 전반적인 먹매김 공정의 자동화 및 정보화 기술 도입이 요구되며, 건설로봇을 활용한 먹매김 자동화는 효과적인 수단이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 건축물 골조공사의 먹매김 시공자동화 로봇의 프로토타입을 개발하고 기초성능을 평가하였다. 개발된 로봇은 크게 주행부, 마킹부, 센싱부, 제어부로 구성되었으며, 골조공사 환경을 고려하여 다양한 주행방식과 마킹부 이동 및 회전이 가능하도록 설계되었다. 주행 및 마킹 성능 실험 결과, 주행거리 오차 및 마킹 품질측면에서는 만족할 만한 성능을 보였으나, 일부 주행방식과 마킹 정밀도 측면에서의 개선 필요성이 확인되었다. 본 연구결과를 토대로 개발 장비의 지속적인 개선 및 성능 보완, 전체 먹매김 공정의 자동화 시스템 구축을 진행하고자 한다.
BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.
건축공사는 설계단계에서 도면을 바탕으로 예상되는 비용이 산정되며, 소요예산의 책정과 예산에 합당한 효율적 공사 방안을 찾게 된다. 정확한 물량산출과 예산책정은 공사의 수익성 여부를 판단하는 척도 중 하나로 매우 중요하다. 하지만 이러한 과정이 대부분 인력이나 2D 도면에 의존하여 수행되기 때문에 오차가 발생하기 쉬웠고, 자동화가 가능한 BIM(Build Information Modeling) 프로그램은 매우 고가이기 때문에 현장에서 적용하기 어려운 시점이다. 이에 본 연구에서는 3차원 모델링 소프트웨어인 스케치업을 이용하여 3D 건축모델링을 수행하고, 물량산출을 할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구 결과, 건축물의 2D 도면을 이용하여 효과적으로 3D 모델링을 수행하였으며, 모델링 결과를 기반으로 2D 도면과 3D 모델링을 통한 물량산출의 차이를 산출할 수 있었다. 연구를 통해 스케치업을 활용한 3D 모델링과 물량산출이 기존의 2D 산출식의 오류를 방지할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 지속적인 연구를 통해 연구방법의 활용성이 검증된다면 건축 모델링과 물량산출 업무 효율성 증가에 크게 기여할 것이다.
세계 인구가 이미 초고령화 시대에 진입하였고, 그 비율이 2050년도에 도달하면 대략 40%로 육박하게 된다. 4차 산업 혁명의 주요한 기술에 해당되는 자동화와 온라인 서비스가 시니어들에게는 아직도 많은 불편함을 주고 있으며 이러한 빠른 기술의 변화는 그들의 삶의 질까지도 위협하고 있으며 세상에서의 고립까지도 야기시키고 있다. 앞서서 언급된 다양한 온라인 서비스들 중에 특히 공공 성격이 강한 금융 서비스는 은행 점포의 급격한 감소로 온라인 서비스가 어려운 그들에게 유일한 돌파구였던 점포에서 대면으로 필요한 서비스들이 점점 사라지면서 생활의 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 현재 모바일 뱅킹 서비스 이용률이 대략 5%에 불가한 시니어들의 사용상의 어려움을 분석하고, 그들의 사용성을 개선하고자 시니어 맞춤형 모바일 뱅킹 디자인을 제안하고자 한다. 제안된 UX 디자인에서는 모바일 뱅킹 서비스에서 가장 많이 사용하는 송금 서비스 화면을 간결한 절차와 명확한 단계 이동과 필요한 선택만을 할 수 있도록 UX 디자인을 개선하고, 은행별 사용률을 분석하여 50대이상부터 연령대별로 3단계로 나누어 선호 은행을 사용자별로 우선적으로 화면에 표시함으로써 56 개이상의 은행 리스트 중에 원하는 은행을 선택시 발생될 수 있는 오류를 최소화 하도록 유도하는 방법을 제시하였다. 또한 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위해, 최근 사용한 은행을 은행 우선순위 리스트에 업데이트하도록 설계하였다. 본 연구를 통해 제시된 UX 디자인은 시니어들의 사용성 만족도 조사해 본 결과 5점중 평균 4.8점 이상의 만족도 결과를 얻을 수 있었다.
지역사회의 경제, 사회, 환경 문제가 심각한 수준에 이르자, 우리 사회는 기업가정신 교육을 통해 지역문제에서 기회를 발견하고 창의적 도전을 통해 사회적 가치를 창출하는 청년 인재 육성의 필요성을 절감하고 있다. 그러나 기업가정신 교육 프로그램은 대체로 상업성에 방점을 두고 있어 지역문제 해결 맞춤형 교육 프로그램이 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 지역사회 문제 해결형 기업가정신 교육과정을 개발하는데 연구의 목적을 두었다. 본 연구는 교육과정 개발을 위해 역량 중심 교육과정 모형(Competency based Curriculum)을 적용하였으며, 총 10인의 전문가 자문을 거쳐 지역문제 해결형 기업가정신 역량을 도출하였다. 그 과정에서 역량 모형의 오류 발생 가능성을 낮추고자 델파이 방법론을 추가로 활용하였다. 연구 결과, 총 23개의 지역문제 해결형 기업가정신 역량이 확정되었으며, 역량별 지식(K)-기술(S)-태도(A)는 각각 5개, 9개, 9개로 구성되었다. 이를 Dunham의 문제해결 6단계 모형에 적용하여 Phase 1 문제 발굴, Phase 2 문제 분석, Phase 3 계획, Phase 4 조치, Phase 5 평가 순으로 모듈식 학습지원책을 개발하였다. 본 연구는 사회복지학에서 자안된 이론적 모형을 기반으로 구체적인 기업가정신 교육과정 및 학습지원책을 개발함으로써 이론과 실천을 통합하였다는 점에서 의미가 있다. 또한 전문가 자문을 토대로 지역문제 해결형 기업가정신 역량 모형을 개발하고 이를 근거로 구체적인 교육과정을 제안하였다는 점에서 시사점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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