본 연구는 미용전문대학생들을 대상으로 현장실습에 참여한 학생들의 관점에서 구체적으로 어떤 경험을 하였는지에 대한 깊이를 확인하고 어떠한 과정에서 실천적 지식과 의미에 대해 구성해 나가는지를 심층적으로 파악하기 위해 현상학적 방법으로 분석하였다. 연구대상은 미용전문대학생들 현장실습 경험이 있는 9명을 대상으로 하였으며, 2020년 10월부터 12월까지 심층 명담으로 하였다. 수집된 자료는 Colaizzi방법으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 '현장실습에 대한 기대', '실무교육의 필요성', '현장실습에서 경험한 어려움', '현장실습의 견딤' 4개의 본질적인 주제모음이 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 미용과의 현장실습을 수행함에 있어서 현장실습을 대처하기 위한 자신감을 가지고 학습경험의 효과성이 증진될 수 있도록 학습경험의 효과성이 증진될 수 있도록 보다 체제적으로 디자인 되어야하는 중요성이 필요할 것이다.
본 연구는 피셔리나 개발의 필요성을 심층적으로 분석하여 피셔리나 활성화 방안을 제시하고자 수행되었다. 이를 위해 문헌분석과 심층면담, 델파이 분석을 통해 결과를 도출하였다. 그 결과 피셔리나 개발의 필요성은 첫째, 해양레저 선박의 증대로 인한 포화상태, 둘째, 경제적인 건설의 가능성, 셋째, 어촌경제의 활성화로 나타났다. 피셔리나의 문제점은 첫째, 어민과 레저선박 이용자 간의 갈등, 둘째, 재정적 어려움, 셋째, 인프라의 부족으로 도출되었고, 이에 따른 피셔리나 활성화 방안은 첫째, 이해관계자를 중심으로 한 협의체 구성방안, 둘째, 재정건전성 확보방안, 셋째, 사업연계를 통한 인프라 구축방안, 넷째, 제도적 보완방안으로 나타났다. 이와 같은 결과는 낙후된 국내 피셔리나 개발 사업을 확대하고, 더 나아가 해양레저산업의 활성화에 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.
한국동해 연근해역의 표층수온은 일반적으로 온대해역에서의 표층수온과 같이 계절변화를 하지만, 심층에서는 연중 1 $^{\circ}C$이하의 온도를 유지하는데 동해고유수로 인하여 표층의 온수와 심층의 냉수간의 온도차를 이용한 해양온도차 발전의 충분한 잠재성이 있다. 해양온도차 발전의 제 1 조건인 표층수와 심층수간의 온도차에 관련된 한국 동해의 해양 환경적 특성을 정량화 하고자 온도차에 대한 연평균, 연진폭, 연위상을 구하고 연중 15$^{\circ}C$이상의 온도차가 유지된는 기간을 일일 단위로 표현하였다. 한국동해 연근 해역 중 온도차 발전의 최적합 해역은 포항 동쪽 35km 해역 (36$^{\circ}$05'N, 129$^{\circ}$48'E)에서 55km 해역 (36$^{\circ}$05'N, 130$^{\circ}$00'E)까지로 조사 연구되었다. 이들 최적합 해역에서는 온도차는 8월의 경우 누년 평균 약 24$^{\circ}C$로 나타났으며, 년 중 15$^{\circ}C$이상의 온도차가 유지되는 기간은 최대 215일 (5/5-12/10)로 나타났다. 아울러 이 해역에서 온도차의 연진폭은 6$^{\circ}C$이며 , 연위상은 236$^{\circ}$로 계획성있는 전력생산을 할수 있을것으로 사료된다. 한국 동해 연근해역에서 표층으로부터 수직으로 최단거리에 존재하는 동해고유수(수온 1$^{\circ}C$이하의 해수)의 수심에 대한 계절변화는 평균 300m를 중심으로 하여 50m 미만의 작은 변동폭을 나타내었다. 향후 이러한 안정된 위치를 나타내는 심층 냉수를 에너지로 전환하기 위한 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
비운송 지중구조물인 전력구와 공동구는 대부분 철근 콘크리트 구조물로서 공용기간이 경과함에 따라 탄산화에 의한 열화로 내구성이 저하된다. 특히, 전력구 및 공동구는 용도별, 지역별로 탄산화 속도가 상이하므로 개별적인 유지관리를 위해서는 탄산화 실측 데이터에 기반한 예측 모델이 요구된다. 본 연구에서는 노후화 된 전력구 및 공동구와 같이 기존 비운송 지중구조물에 대한 탄산화 예측 모델을 개발하였다. 탄산화 예측 모델 개발을 위해 안전점검에서 확보한 실측 데이터를 기반으로 다중회귀분석 및 심층신경망 기법을 활용하였다. 다중회귀분석에서 종속 변수인 탄산화 속도계수 결정을 위해 독립 변수로서 구조물, 지역, 측정 위치, 시공 유형, 측정 부재, 콘크리트 강도를 선정하였으며, 다중회귀 예측 모델의 수정결정계수(Ra2)는 0.67로 분석되었다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델결정계수(R2)는 0.82로 나타났으며, 비교대상 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델은 콘크리트 강도에 기초한 것으로, 본 연구의 결과가 노후화 된 전력구 및 공동구에 대한 탄산화 유지보수 최적 시기 결정 및 예방적 유지관리 방법론에 기여되길 기대한다.
심층혼합공법에 지반안정재를 사용하는 경우, 흙의 종류와 입도분포, 함수비 등의 조건에 따라 압축강도의 발현이 다르게 나타날 수 있어 지반의 안정성을 확보하기 위해 필요한 단위결합재량을 산정하기 위해서는 실내에서의 배합시험을 통해 설계기준강도의 만족 여부를 확인하여야 한다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 순환유동층 보일러의 연소재를 고로슬래그의 알칼리 활성화 반응의 자극재로 활용하여 개발한 심층혼합공법용 지반안정재에 대해 다양한 단위결합재량을 적용하여 부산, 여수, 인천지역에서 채취한 점토와 혼합한 후 실내시험을 실시하여 압축강도의 발현효과를 고로슬래그 시멘트와 비교 평가하였다. 또한 국내에서 심층혼합공법에 개발된 지반안정재를 적용하는 경우, 실내에서의 배합시험을 수행하지 않고 단위결합재량을 산정할 수 있도록 실내시험 결과를 종합적으로 분석하였다. 분석결과, 물/결합재비(W/B)가 70%인 경우, ${\gamma}_B=(108.93+0.0284q_u){\pm}35$, 물/결합재비(W/B)가 80%인 경우, ${\gamma}_B=(122.93+0.0270q_u){\pm}40$의 관계가 있는 것으로 도출되었다.
매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
광범위하고 다양하게 발전해가고 있는 IoT 시장에서 리스크와 사용 편리성이 구매 의도에 미치는 영향분석과 이에 대한 감성적 소비 가치의 조절 효과를 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 크게 세 가지 제품군에서 각각 2가지의 제품을 선정해 연구를 시행하였다. 연구의 방법으로는 크게 세 가지로 첫째, 이론적 고찰, 둘째, 연구모형 검증을 위해 IoT 제품의 소비가 가능한 20대 이상의 남녀 250명을 대상으로 survey 분석을 하였으며 분석은 SPSS를 이용하여 기술통계로 신뢰도 분석과 요인분석을 하였다. 셋째, Survey 분석의 오류를 해소하기 위해 남녀 20~30대 8명을 대상으로 심층 인터뷰와 간접적 체험에 따른 뇌전도(EEG)의 변화를 측정하였다. 본 연구의 가설의 실증분석 결과 IoT 제품의 사용 편리성이 구매 의도에 있어서 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 리스크가 구매 의도에 부정적인 영향을 보일 것으로 예측하였으나 본 연구에서는 유의미하지 않게 나타났다. 이는 일반적으로 고객이 하이테크제품을 구매할 때 제품구매 비용, 사용 비용, 처분에 관한 비용 등 금전적 손실에 대해서 일반제품의 경우보다 경시되는 경향을 나타낸 것이 아닌가 짐작하였고, 심층 인터뷰와 EEG 분석결과 IoT 제품의 특성상 리스크가 있어도 신기술의 신기한 제품, 나의 삶을 이롭게 할 것이라는 막연한 생각 등으로 구매해보고 사용해보고자 하는 욕구가 있다고 이야기했다. 감성적 소비가치의 하위요소인 심미성, 상징성, 쾌락성 모두 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 감성적 소비가치가 구매 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타난 선행연구들과 일치하는 결과이다. 심층 인터뷰와 EEG 분석결과 역시 동일한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 감성적 소비가치가 IoT 제품 구매 의도에 영향을 미치는 것을 밝혀냈다. 이는, IoT 제품을 생산하는 기업들은 좀 더 감성적 소비가치를 적용한 마케팅에 집중해야 할 필요성으로 보인다.
쾌적한 음환경을 창조하기 위해서는 무엇보다도 음이 갖는 심리적 속성과 인지구조 를 파악하는 것이 중요하다. 이 연구는 여러 가지 환경음중에서 유쾌음에 대한 심리적 속성, 그리고 그 속성과 음과의 관계를 정성적으로 파악하는데 목적을 두고 있다. 특히, 음에 대한 감정 및 정서표현에 사회문화적 차이가 있다는 점을 감안하여 한국어 표현어를 심층적으로 조사·분석하고, 36종류의 표현어와 34종류의 유쾌음에 대해서 평정척도법을 이용한 심리평 가 실험을 실시하였다. 실험의 분석결과, 유쾌음의 심리적 속성은 활동성, 안정성, 박력성의 3가지 요인이 중요한 요인으로 밝혀졌다. 또한, 음과 표현어사이의 관계를 파악하기 위해 다 차원척도법을 이용한 선호도분석에 의해서 3가지 요인과 음과의 관계를 파악해 보았다. 이 결과는 유쾌음에 대한 평가시 중요한 심리적 속성으로서, 음의 물리적 평가방법 및 음환경 의 쾌적성 창조를 위한 중요한 실마리를 제공해 줄 수 있을 것이다.
소방방재로봇이 2009년 9월부터 대구시 산하 소방서에 배치되어 시범적으로 운용되고 있다. 운용자인 소방관을 대상으로 심층면담과 설문 등을 통해 각종 문제점들과 기능 개선사항을 분석함으로써 현장 적응성, 실효성 있는 로봇의 개발방향을 제시하고자 했다. 소방관 보조로봇은 조종 편의성을 높이고, 장애물 통과 및 이동성이 용이하도록 바퀴 성능을 우선적으로 개선하여야 하며, 소방 필드로봇은 조종 편의성을 높이고, 무게의 경량화와 아울러 제어 통신선 꼬임을 방지하기 위한 무선통신방식을 안정화할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 현재 운용중인 로봇에 대한 기능 만족도는 전반적으로 낮으며, 보조로봇에 대해서는 현장 투입의사가 8.4% 수준으로 미미하였다. 이에 소방방재로봇의 조기 상용화를 이루기 위해서는 현장에서의 사용 활성화가 우선되어야 하며 이를 통해 국내 로봇산업의 성장과 경쟁력을 높일 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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