본 연구는 전거레코드 구축 및 공유를 위한 목적으로 진행된 'Social Networks and Archival Context' 프로젝트 사례를 통해 문화유산기관 간에 분산 소장된 역사적 정보원에 대한 통합적 접근과 기록에 대한 보다 풍부한 검색과 이해를 촉진하는 국가적 전거데이터베이스 구축의 필요성과 국내 적용 방안을 제시하였다. SNAC 프로젝트는 NARA 주도의 국제적 협력체 조직으로 전환되면서 지속가능한 운영체계를 확보하고 협력적 전거통제를 실현할 수 있었다. 또한 SNAC 전거레코드는 도서관에 비해 풍부한 생애와 역사에 관한 맥락 정보와 사회적·지적 네트워크 정보를 제공한다는 특징을 가진다. 사례분석을 통해 첫째, SNAC 처럼, 국가기록원이 주도하고 국립중앙도서관이 공동 오너쉽을 갖는 협력체가 개발을 주도하고 참여기관의 범위를 넓혀나가야 한다. 둘째, 협력의 방식에서 특장점을 가진 분야별로 분담하는 구조를 취하되, 두 기관이 참여하는 운영 주체가 주요한 의사결정을 하도록 한다. 셋째, 전거데이터 구축 시 다양한 포맷의 기술정보를 수집할 수 있는 확장가능한 오픈소스소프트웨어 개발, 기록관리 전거레코드의 구조와 요소로 설계, 전거레코드의 품질을 통제할 수 있는 기능 설계, 이용자 친화적 인터페이스 구축 및 콘텐츠적 요소가 반영된 플랫폼 설계가 필요함을 제시하였다.
2018년 11월 보건복지부가 지역사회 돌봄 사업을 제20대 국정과제로 채택하였음에도 프로젝트의 성과나 동향을 보고하는 체계적인 검토가 이루어지지 않았다. 본 연구는 커뮤니티 케어 시범사업과 관련한 기존 근거를 체계적으로 검토하였으며, 그 결과 원저 18편과 평론 43편이 최종 선정되었다. 원저의 경우 수요조사(n=4) 및 모델제안(n=4), 터치포인트 활용(n=3), 공간설계 및 건축모델(n=3), 인력양성 및 역할 설정(n=2), 우선 순위 목표(n=1) 및 연구 동향 연구(n=1)등이 있었으며, 리뷰 문헌의 경우 노인에 대한 문헌이 가장 많았고(n=12), 장애인 및 정신질환에 관한 문헌은 상대적으로 적었다(n=2). 지역사회 돌봄 시범사업이 시행된 지 1년 정도밖에 되지 않아 본 사업과 관련된 근거가 부족하고 사업의 성과를 정량적으로 보고한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 노인뿐만 아니라 장애인, 정신질환자, 노숙자에 대해서도 더 많은 연구가 필요함을 시사한다.
반도체 물류 공정은 스마트 제조를 위해 물류 자동화 시스템을 운영한다. 물류 자동화 시스템 중 하나인 OCS(OHT Control System)는 천장에 설치된 레일을 따라 이동하는 OHT(Overhead Hoist Transport)를 자율적으로 제어하는 시스템이다. 본 논문은 반도체 물류 공정에서 효율적인 작업 계획을 위한 실시간 스케줄링 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 주된 역할은 OHT 할당 및 최적경로 생성이며, 전체 OCS에서 별도의 독립된 시스템으로 개발하여 시스템의 수정 및 확장이 용이하도록 구성하였다. 시스템 개발을 위해 반도체 물류의 기능 요구사항을 식별하고, 명령 유형에 따른 OHT 제어 시나리오를 정의하였다. 그리고 시스템 간 연동 확장성을 위해 국제반도체장비재료협회(SEMI) 규격을 적용하여 시퀀스 다이어그램과 인터페이스 메시지를 설계하였다. 기능 요구사항과 설계 문서를 바탕으로 개발된 스케줄링 시스템은 Main 시스템 및 데이터베이스와 실시간 연동되어 OHT의 최적할당 및 경로제어를 수행한다. 개발 시스템의 기능 검증을 위해 실제 반도체 물류 현장에서 OCS Main 시스템과 통합시험을 수행하였다. 6가지의 기본 시나리오와 2가지의 예외 시나리오에서 개발 시스템이 OHT 최적할당과 경로제어를 성공적으로 수행함을 검증하였다.
타원곡선 암호 (elliptic curve cryptography; ECC) 기반의 공개키 기반구조 구현에 사용될 수 있는 보안 SoC(system-on-chip)를 설계하였다. 보안 SoC는 타원곡선 디지털 서명 알고리듬 (elliptic curve digital signature algorithm; ECDSA)용 하드웨어 가속기가 AXI4-Lite 버스를 통해 Cortex-A53 CPU와 인터페이스된 구조를 갖는다. ECDSA 하드웨어 가속기는 고성능 ECC 프로세서, SHA3 (secure hash algorithm 3) 해시 코어, 난수 생성기, 모듈러 곱셈기, BRAM (block random access memory), 그리고 제어 FSM (finite state machine)으로 구성되며, 최소의 CPU 제어로 ECDSA 서명 생성과 서명 검증을 고성능으로 연산할 수 있도록 설계되었다. 보안 SoC를 Zynq UltraScale+ MPSoC 디바이스에 구현하여 하드웨어-소프트웨어 통합 검증을 하였으며, 150 MHz 클록 주파수로 동작하여 초당 약 1,000번의 ECDSA 서명 생성 또는 서명 검증 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다. ECDSA 하드웨어 가속기는 74,630개의 LUT (look-up table)와 23,356개의 플립플롭, 32kb BRAM 그리고 36개의 DSP (digital signal processing) 블록의 하드웨어 자원이 사용되었다.
지하공간을 구성하고 있는 지중구조물, 지반, 암반 등 다양한 구성 요소 중에 지질공학적 측면을 포함한 모든 정보에 대한 모델 구축은 현실적으로 어려운 과정이며, 현재 진행형인 분야이다. 본 연구에서는 지질공학적인 정보모델 구축 과정이 비교적 쉬운 상용 소프트웨어를 활용하여 제주도 일부 지역 대상의 3차원 지질정보모델, 동굴형상정보모델, 도로 주변 현황 정보모델까지 한 번에 디지털화하는 과정이 포함되어 있다. 제주도에 존재하는 수많은 자연동굴 중에 도로와 교차하는 위치 중 제주도 한림 재암천굴을 대상으로 CaveBIM 기반의 디지털 트윈 구축에 관한 연구를 수행 중이다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 사용한 동굴 형상 정보모델링, 지질 정보 및 지구물리탐사 자료를 활용한 3D 지질 모델링, 드론을 활용한 재암천굴 상부 도로 주변 현황 정보모델링 등의 개별 데이터 구축과 통합을 통해서 디지털화하는 과정을 포함하고 있다. 본 연구에서는 한림-제주 지역에 대한 전역모델(GSM) 및 재암천굴에 대한 국부모델(LSM)을 구축하였다. 또한 재암천굴에 대한 LSM 구축 시 교차검증을 수행하여 결과를 비교 및 분석하였다.
사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.
농림축산식품부는 2008년 조직개편을 통해 식품 정책에 대한 기능이 이관되어 보건복지부 등에 산재하여 있던 식품산업을 통합관리 하게 되었고, 1, 2, 3차 산업을 포괄한 종합 정책을 수립하고 있다. 최근 4차 산업혁명과 더불어 농축산식품산업에도 스마트팜, 푸드테크 등 새로운 사업개념이 등장하였다. 농림축산식품부는 4차산업에 적합한 정책을 수립하기 위해 농축식품산업의 사업체 규모를 정확히 추정하는 것이 필요하게 되었다. 농림축산식품부는 전방과 후방 산업의 연계분석을 통한 부가가치 산출과 농축산식품산업의 정확한 모집단을 추정하기 위해서 2017년부터 농축산식품산업 특수분류를 위해 연구하기 시작하였고 통계청으로부터 농축산식품 특수분류 승인을 받았다. 특수 분류를 기반으로 한 농축산식품산업의 모집단 추정은 매출액, 종사자 수 등 전 산업에서 차지하는 비중이 정책의 수립과 중요도에 많은 영향을 미치기 때문에 매우 중요하다. 본 논문은 농축산식품 특수분류와 한국표준산업분류에서의 추출된 표본을 이용하여 현재적격률을 산정하고 모집단을 추정하는 과정과 현재적격률을 보완하기 위한 추정적격률을 제안하여 보다 모집단을 잘 반영하는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 해상 위험유해물질(Hazardous Noxious Substances, HNS) 사고의 효과적인 대응을 위해 개발된 부유식 무인이동체기반 광역탐지 및 모니터링 시스템의 운용 시나리오 설계와 실험 검증 내용을 보인다. 광역탐지 및 모니터링 시스템은 장시간 운용이 가능하되 제한적 이동이 가능한 무계류형 부이 형태를 갖는 부유식 무인이동체 플랫폼을 기반으로 개발되었으며 임무 수행에 필요한 열화상 카메라, 레이더, 부유 및 대기 HNS의 탐지를 위한 센서가 탑재되었다. 실험 검증 과정에서는 탐지 센서 성능을 야외 환경에서 실험적으로 검증하기 위해 이동식 가스 유출 시스템(Portable Gas-exposure System, PGS)을 추가로 설치하였다. 무인 시스템의 원격 및 자율 운용을 위해 전체 운용 소프트웨어는 로봇운영체제(Robot Operating System, ROS) 프레임워크를 기반으로 통합되었다. 내수면 및 실해역에서의 실험을 통해 개발된 시스템의 운용 및 활용 가능성을 실험적으로 검증하였다.
관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.
본 연구는 대학생을 대상으로 정신건강 자가관리를 위한 모바일 앱을 개발하기 위한 연구로, 대상자의 요구를 반영하여 개발하기 위해 사용자 중심 설계를 이용하였다. 사용자 중심설계란 대상자에게 적합하게 적용하기 위해 대상자 요구도 사정-분석-설계-개발-평가-수정 및 보완-적용하는 연구설계이다. 대학생들의 정신건강 자가관리를 위해 이들의 주요 정신건강 문제인 음주·수면·우울·스트레스 등 4가지 영역으로 구성하였다. 각 영역별 현재 상태에 대한 자가테스트 콘텐츠, 점검 결과 분석 및 알림, 현재 상태에 대한 관리 방안 제시 등이 가능하도록 설계하였다. 이를 기반으로 안드로이드 기반 정신건강 자가관리 앱을 개발하였다. 대상자가 자신의 정신건강 상태자료를 입력함으로써 각각의 결과에 대한 정상 혹은 위험 정도를 설명하고 이에 따라 대상자는 자신이 수행할 수 있는 적절한 중재법을 선택할 수 있다. 또한 4가지 영역에 대한 현재 상태를 일자별로 나타낼 수 있는 정신건강자가관리 캘린더와 현재상태를 애니메이션과 상태바를 통해 통합적으로 표현할 수 있도록 개발하였다. 본 연구는 대상자 중심으로 다가갈 수 있는 정신건강 중재로, 지속적이고 더 향상된 프로그램으로 개선할 수 있는 정신건강 자가관리 앱 개발의 기초적인 연구로서 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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