최근 해양분야에서는 해양공간정보의 발전을 위한 범용수로데이터모델 표준인 S-100에 관한 개발과 표준화가 진행되었고, S-100에서는 해도 제작 업무의 효율성과 수심자료의 다목적 활용을 위해 수심과 불확실도, 속성정보가 결합된 BAG 포맷의 S-102(Bathymetric Surface grid) 표준 개발 및 다양한 연구가 진행되고 있다. 선박의 운항에 중요한 수심 정보는 S-102 기반에서 제공됨으로 S-102 제작시 위치정보 보정방법은 수심결정에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 국내에서 S-102 제작을 위한 표준화된 방법을 시범 적용하여 수로측량을 실시하였으며, 위치정보의 정확도 비교를 위해 GNSS 후처리 보정방법에 따른 수심 정보의 정확도를 비교하였다. 연구지역의 암반지형 2개소에서 수심을 비교한 결과 남무도 북측 수심은 DL 0.79~0.83m이며, 대호도 동측 수심은 DL 12.63~12.91m로 나타났고, 천소수심의 수평위치 오차는 1m 이내로 확인되었다. 결과적으로 BAG 제작시 위치보정방법에 따른 천소 수심의 오차는 선박의 안전항행에 사용가능한 범위에 있음을 확인하였다. 하지만 수로측량시 선박의 위치에 대한 정확도 검증은 지역특성 및 환경요소에 대한 다양한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
이 연구의 목적은 성격 5요인에 기초하여 교육대학교 학생의 잠재적 성격 특성 유형을 확인하고, 성격 특성 에 따라 심리적 안녕감, 대학생활적응에 차이가 있는지 살펴보는 것이다. 분석 자료는 A 교육대학교 1~4학년 1,295명의 데이터를 활용하였다. 교육대학교 학생의 잠재적 성격 특성 유형을 확인하기 위해 잠재프로파일분석을 활용하였으며, 분류된 성격 특성 잠재 집단에 따른 심리적 안녕감, 대학생활적응 차이 검증을 위해 다변량분산분석방법을 사용하였다. 잠재프로파일분석결과 교육대학교 학생의 성격 특성은 신경과민성, 외향성, 개방성, 우호성, 성실성의 다중 속성에 의해 (1) 높은 수준의 적응적 성격(신경과민성 하, 나머지 성격 요인 상), (2) 중간 수준의 적응적 성격(성격 5요인 모두 중), (3) 낮은 수준의 적응적 성격(신경과민성 상, 나머지 성격 요인 하)의 세 개 유형으로 구분하는 것이 적합한 것으로 확인되었다. 세 집단에 따라 성격 5요인에 유의한 차이가 나타났는데, 높은 수준의 적응적 성격 집단이 중간과 낮은 수준의 적응적 성격 집단보다, 중간이 낮은 수준의 적응적 성격 집단보다 신경과민성은 낮고 외향성, 개방성, 우호성, 성실성이 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 성격 특성 잠재 집단에 따라 심리적 안녕감과 대학생활적응에 차이가 있는지 확인한 결과 높은 수준의 적응적 성격 집단은 중간과 낮은 수준의 적응적 성격 집단보다, 중간은 낮은 수준의 적응적 성격 집단보다 심리적 안녕감과 대학생활적응 하위 요인 모두에서 점수가 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 교육대학교 학생의 심리적 안녕감과 대학생활적응에 있어 성격 특성의 중요성을 보여주며, 교육대학교 학생의 행복한 대학생활을 위해서는 성격 특성을 고려한 교육적 개입이 필요함을 시사한다.
국내 신형원전 APR1400 (Advanced Power Reactor 1400MW)은 총 사업비 8조 6천억원, 사업기간 10년 이상이 소요되는 대형 국가기반시설이며, 60년 이상 운영되어 국가경제 및 국민의 안전에 밀접한 영향을 끼친다. 또한 총 사업부지 217만$m^2$내 20개 이상의건물 및 구조물로 구성되어 있으며, 건설에 필요한 전체도면은 약 6만5천장에 이른다. 이러한 대형시설의 설계를 위해서는 설계의도를 명확히 규정하여 일관성 있게 설계가 진행될 수 있는 일종의 가이드라인 역할을 하는 설계기준이 필수적이다. 이를 위해 설계기준(Design Bases)을 반영한 설계기준문서(Design Bases Document 또는 Drawing, DBD)를 작성하여, 설계 일관성 및 도면간의 일치성을 유지하고 있다. 하지만 설계기준은 원전 전체 설계에 큰 틀이 되는 중요한 개념임에도 불구하고 각 분야 전문가들에 의해 문서기반(2차원) 및 파편적으로 관리되다보니 후속설계에 정확히 반영되는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서 시설정보 활용성을 높이기 위해 3차원 정보모델인 BIM (Building Information Model)과 Algorithm-aided BIM을 활용하여, 원전의 최소단위 공간인 실(Room)을 기반으로 한 3차원 설계기준 관리하는 시스템을 개발하였다. 이를 위해 설계기준정보층(DBIL)개념을 도입하였으며, 시뮬레이션을 통해 각 DBIL별 설계기준 속성 및 설계요소 데이터가 연동됨을 확인하였으며, DBIL에 연계되는 벽, 바닥, 문, 관통부 등을 정상적으로 추출하였다.
건축물을 중심으로 개발된 데이터 스키마인 Industry Foundation Class(IFC)를 토목구조물에 적용하기 위하여 IFC 요소를 확장하는 노력이 진행되고 있지만, BIM소프트웨어에서 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성하는 방법이 충분하지 않아 어려움이 따른다. 본 연구에서는 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 철도 궤도부 정보모델을 생성하기 위하여 독립적인 선형중심의 철도 궤도부 요소모델을 생성하고, 생성된 모델을 기반으로 확장 IFC 기반의 모델을 생성하는 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 첫째, 철도 궤도부 요소를 연속적 구조물과 비연속적 구조물로 분류하였다. 연속적 구조물은 선형 기반 소프트웨어에서 생성하였고 이산화된 선형정보 연계를 통해 비연속 구조물을 독립적인 객체로 생성하고 이들을 통합하여 철도 궤도부 정보모델을 생성하였다. 둘째, 철도 궤도부의 정보관리를 위한 분류체계 및 확장 IFC 스키마를 제시하였다. 마지막으로 속성정보와 User-interface를 활용하여 객체의 의미정보를 식별하여 확장 IFC 요소와 매핑하였다. 제시한 방법론을 통하여 오송 철도종합시험선로를 대상으로 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성됨을 확인하고 실용성을 검증하였다.
AR/VR 기술을 활용한 어학교육을 위한 콘텐츠 개발은 5G 상용화에 맞추어 필연적으로 추진해야할 과제이며, 이를 체계적으로 관리하고 서비스를 위한 서비스 플랫폼에 대한 연구는 현재 글로벌 기업들이 경쟁적으로 참여하고 있으나, 아시아 문화권의 독특한 영역에 대한 독창적인 언어교육 서비스 모델은 한국과 중국이 공동협력으로 연구개발을 추진해야할 당위성을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 개발된 "이러닝 기반의 중국인을 위한 한국어교육 서비스 플랫폼"을 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능하도록 개선하여 적용하고, 동영상 기반의 어학교육 콘텐츠를 AR/VR 기술을 적용하여 상호작용이 가능하도록 콘텐츠를 구성하여 어학교육의 새로운 패러다임을 제시하고자 한다. 콘텐츠의 개발은 AR 기반의 단어학습이 가능한 서비스를 완성하고, VR기반의 단계별 상황에 맞는 체험학습 콘텐츠를 개발하여 초급/중급/고급에 이르는 어학교육 서비스가 가능하도록 단계적으로 콘텐츠를 개발한다. 서비스 플랫폼은 학습관리와 학습 콘텐츠에 대한 관리가 가능하도록 하며, 메타데이터 속성을 보완하여 대용량 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능한 플랫폼을 완성하도록 한다. 향후 혼합현실 기술이 적용된 다양한 콘텐츠 개발을 통하여 교육서비스 포탈로서 발전이 가능하도록 체계적인 연구를 수행하도록 한다.
자동심장충격기(AED: Automated External Defibrillator)는 건물 또는 특정 영역 내에 위치함에도 공간적 정확성 및 시간적 가용성에 대한 평가가 이뤄지지 않음으로 이에 대한 공간분석 입지 할당 분석을 통한 구획이 필요하다. 분석결과 기설치 AED 및 공공데이터를 활용한 공간분석을 실시하고 GIS 입지분석 방법을 적용, 지역 주거특성에 맞는 365일 24시간 운용이 가능한 공공기관(119안전센터, 파출소(지서))을 공공 AED 거점후보지로 선정하고 후보지별 티센폴리곤을 생성, 권역별 구획을 실시하였다. AED 특성을 고려한 응급의료서비스 접근성 측면의 서비스권역 분석에서 연구지역 주요지역 대부분 응급의료 필요시간 4분내에 긴급차량이 도착할 수 있는 것으로 분석되었으나 도심 외곽지는 이에 못 미치는 양상이 나타났다. 결과적으로, 야간, 주말시간대의 AED 환자 대응을 위해 공공기관 차량 중심의 AED 거점 서비스센터 운영이 효과적임을 알 수 있었고 공공기관 AED 서비스센터 구축을 위한 대구시 관할 119안전센터, 지구대(파출소)에 대한 위치기반 거리, 속성 분석, 중복 지역 최소화 등으로 기존 도보 방식의 AED 이용보다 차량을 이용하는 방법이 더 효율적으로 나타났다.
많은 현대인들은 질병, 일상생활, 직장, 환경오염 등의 원인으로 스트레스에 시달리게 되면서 일상으로부터 벗어나 신체적, 정신적 여유를 누리는 보다 편안하고 안정된 삶을 원하고 있다. 이러한 삶을 원하는 사람들이 증가하게 되면서 사회적으로 웰빙, 웰니스와 같은 용어는 보편화되고 관련 산업도 발전하고 있다. 웰니스 산업 중 웰니스 엔터테인먼트 콘텐츠 산업은 가장 높은 성장세를 보이고 있는 영역 가운데 하나로, 본 연구는 온라인 매체를 통해 제공되는 웰니스 콘텐츠가 어떠한 과정을 통해 이용자의 심리적 웰빙 수준을 향상시키는 지를 텔레프레젠스의 매개효과를 통해 살펴보고자 한다. 구체적으로 본 연구는 온라인 웰니스 엔터테인먼트 콘텐츠의 감각, 감정, 인지속성이 텔레프레젠스를 통해 심리적 웰빙과 구전효과에 미치는 영향관계를 연구모형으로 제시한다. 305명을 대상으로 웰니스 콘텐츠로써의 명상 앱 체험 경험에 대한 설문조사 데이터를 실증 분석한 결과 연구모형이 가정한 가설이 채택됨을 증명할 수 있었다. 본 연구결과는 웰니스 콘텐츠가 이용자의 텔레프레젠스와 구전효과를 유도함을 보여줌으로써 향후 단순한 심신안정용에만 한정되기보다 향후 수익모델로 발전시키기 위한 방안이 필요함을 시사한다.
평생직장의 개념이 사라져가고 커리어에 대한 중요성이 커지고 있다. 건설분야에서도 고용환경 변화에 따른 직업문제가 복잡하고 다양화되어가면서 건설분야의 직업과 관련된 연구가 점차 늘어나고 있는 추세이다. 이 연구는 그 간 축적되어 온 건설분야 직업관련 선행 연구들의 속성을 분석하는 데에 그 목적이 있다. 건설분야의 직업 관련 연구동향을 분석하기 위하여 내용분석을 실시하였다. 모집단은 KCI등재 논문 중 건설분야의 직업과 관련된 연구로 설정하였고, 판단추출방식으로 표본을 추출하여 최종 71편의 논문을 분석대상으로 설정하였다. 내용분석의 효과를 증대시키기 위하여 유목체계를 설정하였으며, 수집된 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해 신뢰도 측정을 실시한 후 분석을 실시하였다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 직업학의 학문적 기틀 마련 초기에는 해당 논문게재가 없었으나, 이후 15년 간 완연한 증가세를 보였다. 둘째, 건설분야 직업 관련 연구는 사회과학보다는 공학분야에서 더욱 활발한 연구가 진행되었다. 셋째, 2차 자료 방법보다 1차 자료 방법이 월등히 많았으며, 설문조사를 통한 양적연구 방식이 가장 보편적인 연구방법이었다. 넷째, 연구대상으로는 인적 객체가 78.9%로 가장 높은 빈도를 보였고, 그 중에서 기술자에 대한 연구가 가장 많았다. 다섯째, 연구주제로는 직무만족, 직무스트레스, 이직의도, 조직몰입과 같은 심리·행동적 측면을 가장 많이 다루고 있었고, 국가직무능력표준, 직무분석, 건설재해, 경력개발과 같은 구조·환경적 측면의 주제도 활발히 다루고 있는 것으로 나타났다.
생물다양성정보학(Biodiversity Informatics)은 정보과학을 생물다양성정보에 접목한 분야로 정이명으로 구성된 학명을 비롯한 종정보를 기초로 일차종발생자료를 구축하고 이를 활용한다. 본 연구에서는 생물다양성 정보의 이용적합도를 기준으로 세계생물다양성정보기구(GBIF)에 출판된 동북아시아 자료의 품질을 BRAHMS 프로그램을 이용하여 평가하고 이를 통해 생물다양성자료 정제의 필요성을 확인하였다. 국립생물자원관, 국립생태원, 국립수목원 등의 국내 생물다양성 관련기관과 더불어 일본, 중국, 대만의 출판 자료는 자료정제과정의 문제로 학명, 지리정보, 채집자, 날짜 등에 대한 오류가 확인된다. 기본적인 속성자료에서 오류가 발생하는 원인은 동아시아의 생물다양성관리기관들이 구조화되지 않은 데이터베이스를 사용하고 평면적인 스프레드시트형 정보를 사용하기 때문이다. 생물다양성 정보 특성상 다양한 정보가 구조화가되지 않을 경우 학명, 인명, 지명, 문헌, 생태정보에 대한 데이터 무결성을 해결하지 못한다. 동아시아 생물다양성정보 관리문제를 극복하기 위해서는 자료의 구조화와 함께 자료정제에 대한 이해도를 높이고, 오류 수정을 위한 지속적인 자료 관리자인 전문 분류학자 양성이 필요하다. 생물다양성 정보관리자는 오류 원인분석을 통해 문서화된 관리 지침을 수정, 추가하는 등 향후 오류 예방을 위한 대책이 필요하며 시스템에 적용시켜야 한다. 이런 모든 과정은 데이터베이스를 기반으로 진행되고 기록되어야 한다. 동아시아의 생물다양성 출판자들은 현재 수준의 단순한 자료구조보다는 생물다양성 정보 관리를 위해 전문적인 선진 프로그램의 사용 혹은 이에 준하는 수준의 고도화된 데이터베이스의 개발이 필요하다.
본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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