2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
자치시대에 지방의 기록관리는 지역의 고유한 특성을 반영하여 독립적으로 추진할 필요가 있다. 그러나 아직 제대로 된 지방영구기록물관리기관이 한 곳도 설립되어 있지 않은 상황에서 다각적이고 적극적인 해결책을 모색할 필요가 있는데 지방기록관리의 방향을 '시설' 중심에서 '기록'과 '전문적 관리(사람)' 중심으로 바꾸는 것이 하나의 대안이다. 특히 중앙의 기록관리 프로세스라는 보편성에 매몰되었던 개별 지역의 다양성과 역동성을 찾기 위해서는 새로운 지역 기록화 전략을 적극 탐구할 필요가 있다. 도큐멘테이션 전략은 특정 지역, 주제, 사건 등에 관한 적절한 정보를 기록 생산자, 보존 기록관, 기록 이용자의 상호 협력을 통해 선별하여 수집하는 방법론으로서 80년대에 미국을 중심으로 제안되고 다양한 분야에서 다양한 방식으로 실험되어온바 있다. 이 연구에서는 도큐멘테이션 전략이 지역 기록화를 위한 방법론으로 어떤 의미를 갖는지 살펴보고 우리의 지역 환경에 적용하기 위해서 고려해야할 점과 추진 방향을 모색해보고자 하였다. 서구에서 개발된 도큐멘테이션 전략이 현 상황에서 우리에게 주는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 아카이브즈 및 아키비스트의 능동적 역할을 추구하며 특히 지역사회에서 기록전문직의 가치를 인식시키는 데에 기여할 수 있다. 이 전략은 지방기록관리기관들은 행정사를 넘어서 지역사를 포괄적으로 기록화 하는 주체가 될 것을 촉구한다. 이에 따라 지방의 기록전문직들은 공공기록을 수동적으로 이관 받는 데에서 그치는 것이 아니라 능동적으로 지역의 기록을 수집하고 이를 서비스하기 위해 노력해야 한다. 둘째, 지역 내 기록 수집기관들의 협력을 통해 단일 조직의 기능 재현에서 폭넓은 사회적 재현을 성취할 수 있다는 점이다. 서구에서 이러한 협력 모델은 과도한 업무 부담으로 실패한 경우가 많았지만 디지털 환경은 새로운 가능성을 보여주고 있다. 지역 내에 존재하는 다양한 기록 생산 및 소장기관들과 협력을 통해 지역의 지식역량은 물론 지역정보서비스의 수준을 높일 수 있을 것이다. 셋째, 도큐멘테이션 전략은 다양한 집단들과의 연대를 추구한다. 이 전략은 도큐멘테이션 주제와 관련된 집단이나 공동체로부터 열정과 에너지, 전문지식을 가져올 수 있는 장점을 가지며, 도큐멘테이션 전략은 기억을 남기고자 하는 주체들이 실천적 기록문화운동을 추진하는 하나의 방법론을 제공할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 우리의 지역 현실에 적합한 기록화 방향을 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 선택적이고 집중적인 기록화를 지향한다. 지역에 관한 모든 영역에 관한 포괄적 기록화를 추진하기 보다는 지역의 로컬리티를 가장 잘 반영하는 영역과 대상을 선정하여 기록화를 추진한다. 지역을 구성하는 다양한 요소들인 사람, 사회 문화, 조직과 제도, 건조(建造) 환경, 공간 등이 상호작용하면서 만들어지고 변화하는 실체인 로컬리티를 규명하기 위해서는 전문가 집단과 지역민의 의견을 반영하는 구조가 필요하다. 둘째, 분산 보존과 통합적 재현을 지향한다. 기록화 주관기관은 다양한 기록 소장기관들과 소장자들을 연결하는 협력체계를 구축하여 분산 소장된 기록들을 통합적으로 검색할 수 있도록 한다. 즉, 한 지역의 역사 기록을 집중 보존할 기관을 정하기보다는 연계를 통한 기록화를 추진하는 것이 현실적일 것이다. 이를 위한 도구로서 지역 게이트웨이 구축을 제안하였다. 셋째, 열린 구조의 디지털 기록화를 지향한다. 지역 기록화는 맥락 재구성을 바탕으로 기록을 수집하는 방법론을 적용하게 되므로 선별된 기록에는 이미 수집자나 맥락 해석자의 의도가 반영되어 있다. 특히 맥락 분석에 의거하여 스토리를 구성하고 이에 따라 기록을 수집하거나 연계할 경우, 자의적이고 주관적인 선별이라는 비판을 받기 쉽다. 이러한 문제를 보완하기 위해 기록 맥락의 해석과 기록화 영역의 선정 등의 과정에 지역 내 다양한 집단의 의견이 반영될 수 있도록 해야 할 것이며, 디지털 네트워크를 통해 여러 집단 및 개인의 참여가 쉽게 이루어질 수 있도록 보장해야 한다. 넷째, 지역 내 협력기관들의 영역별 기록화 수준을 정한다. 기록화에 참여하는 기관들이 디지털 기록화에 맞는 역할을 분담 받아야 하고, 각 기관은 협력적 기록화에 참여함으로써 자관 이용자들에게는 더 나은 포괄적인 기록 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위해 도서관의 디지털 장서개발에 활용하는 컨스펙터스 모형을 응용하여 디지털 기록화 방법론을 새롭게 설계할 것을 제안하였다.
목 적: 본 연구는 난소전위술을 시행한 가임기 여성의 자궁경부암 방사선치료 시 HalcyonTM Fast kV CBCT를 사용하였을 때 난소에 미치는 흡수선량과 영상의 품질을 분석하여 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 인체모형 팬텀(Alderson Rando Phantom, USA)의 전산화단층촬영 영상에 측정에 필요한 자궁경부와 난소의 윤곽묘사(contouring)를 하였고, 해당 장기 단면에 광자극발광선량계(Optically Stimulated Luminescence Dosimeter, OSLD, InLight system, Landauer, USA)를 각각 3개씩 부착하였다. TruebeamTM의 Pelvis mode(이하 TP)와 HalcyonTM의 Pelvis mode(이하 HP) 그리고 HalcyonTM의 Pelvis Fast mode(이하 HPF)에서 자궁경부와 난소에 들어가는 흡수선량을 측정하기 위해 촬영 범위를 17.5 cm와 12.5 cm로 촬영 범위를 축소한 영상을 촬영하였다. 총 10회의 누적선량을 합산하였고, 자궁경부암 치료 횟수인 23회의 값으로 치환하여 비교하였다. 또한 영상 장비 간의 CBCT 영상 품질을 비교하기 위해 Catphan 504 팬텀(The Phantom Laboratory, USA)을 이용하여 균일도(Uniformity), 저 대조도 가시(Low contrast visibility, LCV), 공간분해능(Spatial resolution), 기하학적 왜곡(Geometric Distortion)을 비교 분석하였다. 각각 3회 반복 측정하여 Doselab (Versions: 6.8, Mobius Medical Systems) 프로그램으로 분석 후 평균값을 구하였다. 결 과: CBCT에 의한 흡수선량을 OSLD로 측정한 결과 동일한 조건일 시 TP와 HP는 유의미한 결과를 얻지 못하였다. 가장 큰 감소 값을 보인 모드는 TP 대비 HPF였다. HPF는 17.5 cm의 촬영 범위에서 흡수선량이 TP보다 자궁경부가 약 39.82%, 난소에서 약 19.8% 감소 하였고, 12.5 cm 으로 촬영 범위를 축소할 경우 자궁경부는 34.2%, 난소 50.5%로 감소 시킬 수 있었다. 또한 위 실험에서 사용된 영상의 품질을 평가한 결과 Geometric Distortion 1mm 이내(SBRT 기준), Uniformity HU, LCV 2.0% 이내 Spatial Resolution 3 lp/mm 이상으로 장비사의 기준치를 준수하였다. 결 론: 본 실혐 결과에 따라 난소전위술을 시행한 가임기 여성의 방사선치료 시 CBCT로 인한 피폭선량을 낮추기 위해서는 TruebeamTM 보다 다양한 조건을 선택 할 수 있는 HalcyonTM이 유용할 것으로 평가 되며, 특히 낮은 mAs로도 영상의 품질을 유지하는 HalcyonTM의 Fast kV CBCT를 권장한다. 다만 다른 치료 장비에서도 난소전위를 시행한 환자는 촬영 범위를 조정하는 것으로 저선량에 대한 추가적인 피폭 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
수도의 다수확을 위하여 근래 다비재배의 경향이 높아가고 있는 반면에 등숙률의 저하가 증수저해요인으로 크게 문제되고 있다. 특히 최근 육성된 통일품종은 이점이 더 심각한 바 있어 등숙의 향상책을 모색하고저 1970년부터 1972년까지 3개년간에 걸쳐 수원 작물시험장포장과 인공기상실에서 주로 진흥과 통일을 공시하여 증숙에 관한 일련의 실험을 시행한 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 통일의 곡립은 발아등 종래품종에 비하여 세장하고 곡립의 폭 및 두께가 작으며 비중과의 상관관계는 진흥에 있어서는 곡립의 무게, 두께, 폭 및 길이의 순으로 낮으나 통일은 무게, 폭, 두께 및 길이의 순으로 낮았다. 2. 비중별 립수분포에 있어서 종래의 Japonica도는 비중 1.18을 정점으로 대부분 1.12이상에 분포하고 있으나 통일계통에서는 1.12이하의 곡립도 상당수 분포하였고 진흥이 비중 1.06이하에서 정현비율이 급감하고 있으나 통일에 있어서는 비중 1.20에서 0.96까지의 곡립의 정현비율이 별로 차이가 없으므로 1.06을 등숙립의 선별기준으로 삼는 것은 불합리한 것으로 인정된다. 3. 출수후의 등숙속도는 품종간차이가 현저하며 대체로 한랭지 재배품종일수록 느렸으며 통일은 원래 등숙이 빠른 편이나 등숙후기에는 기온의 저하로 인하여 그 속도가 떨어졌다. 4. 지발분얼 또는 약세분얼은 수당영화수도 적을 뿐 아니라 등숙률도 낮은데 통일은 지발분얼이 많고 이들은 저온하에서 출수하여 수전일수가 연장되고 등숙률이 떨어졌다. 5. 통일의 엽신은 짧고 넓으며 엽신전개력은 다비조건에서는 진흥만큼 크고 또 엽의 경사각도는 적어 수광태세가 양호하였다. 통일 엽신의 단위동화능력은 고온하에서는 비교적 크나 저온하에서는 떨어졌다. 6. 통일은 단간이며 하위절간이 짧고 굵어서 도복저항성이 크고 출수전 저장탄수화물이 많았으며 인산, 규산, 석회, 망간 및 마그네슘 등의 체내함유율이 높았다. 7. 통일은 비교적 많은 영화수를 가지고 있고 진흥이 영화수와 등숙률간에 유의적인 역상관이 있음에 비하여 통일은 고온다조하에서는 영화수가 많아도 등숙률은 떨어지지 않고 영화수증가에 비례하여 수량이 많아졌다. 8. 진흥에 비하여 통일의 뿌리는 천근성이며 고온하에서는 그 활력이 컸으나 저온시에는 엽신이 황갈색으로 변하고 그 변색정도에 비례해서 뿌리의 활력도 떨어졌다. 9. 통일은 수광태세가 좋고 동화일호흡균형상 유리한 생산구조를 갖어 진흥보다 이상적인 모형이었다. 10. 수원지방의 수도보통기재배에 있어서 수량생산기간의 일사량은 비교적 풍부한 편이나 8월25일이후에 출수할 때에는 평균기온이 22$^{\circ}C$이하로 빠르게 하강하므로서 기온이 보다 등숙의 제한요인으로 인정된다. 11. 진흥이 저온하에서도 등숙율이 비교적 높은데 통일의 등숙적온은 $25^{\circ}C$이상이며 21$^{\circ}C$이하에서는 완전등숙이 거의 불가능하였다. 12. 진흥은 감광성이 비교적 크고 감온성은 중정도인데 비하여 통일은 감광성은 작으나 기본영양생장성과 저온하의 출수지연도가 컸었다. 13. 진흥은 질소의 후기중점시비에 의하여 등숙율이 향상되고 증수되었으나 통일에 있어서는 기비중점으로 질소를 시용하여 영화를 많이 확보하여도 등숙율저하가 적고 오히려 증수되였다. 14. 진흥은 만식적응성이 비교적 크나 통일은 조식효과가 크고 만식하면 출수가 지연되고 등숙온도가 낮아져서 등숙율과 수량이 떨어졌다. 15. 통일은 내비성과 밀식적응성이 커서 다비밀식조건에서 그 다수성을 발휘하는 특성을 가졌으며 주수 및 묘수증가에 의하여 수전일수가 단축되고 등숙률이 향상되었다. 16. 재식거리를 좁히고 어느 정도 주당묘수를 늘리면 강세분얼비율이 높아졌다. 17. 인산은 저온시에는 등숙율을 상당히 향상시켰다. 이상을 요약해보면 종래품종들의 등숙향상을 꾀하자면 8월20일이전에 출수시켜야 하며 10a당 질소 7.5kg 이상의 과다한 기비를 억제하고 후기중점으로 시비하여 동화효율을 높여야할 것이다. 한편 통일은 곡립이 세장하고 식물체가 작고 뭉툭한 등 종래품종과 판이한 외부형태와 더불어 그 생리생태적 특성도 상이한 점이 많으므로 등숙립선별, 도정 및 재배법상에도 종전품종과 다른 고려가 있어야 할 것이다. 즉 등숙립 선별기준에 대하여는 통일의 비중별 입수분포 및 정현비율로 보아 종래의 등숙립 선별기준인 비중 1.06 보다는 0.96을 적용하는 것이 합리적이고 도정상으로는 통일의 곡립이 세장하고 폭 및 두께가 작다는 것을 고려하여야 한다. 재배법에 있어서 통일의 등숙률이 낮은 원인이 주로 약세분얼이 많고 저온하에서는 출수가 지연되고 뿌리와 엽신의 기능이 저하되며 불임이 증가되는 것으로 판명되었고 그 외에 통일은 다비밀식적응성이 크므로 등숙향상과 수량 증대를 위해서는 적극적인 방법으로서 우선 견실하고 큰 묘를 가능한 한 조식하고 다비밀식상태로 재배하되 충분한 기비를 시용하고 묘수를 3본 내외로 심고 인산 및 규산등을 충분히 시용하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.