급증하는 항공 여객의 성장세에 맞춰 여객 터미널의 규모가 대형화됨에 따라 출발, 도착, 환승 여객들이 소지한 수하물을 최단 시간 내에 신속, 정확하게 처리할 수 있는 다양한 데이터 기술들이 접목된 첨단 수하물 처리시스템(Baggage Handling System; 이하 BHS)이 필수 요소가 되었다. 따라서 본 연구에서는 공항 수하물 처리시스템 운영의 고도화를 위해, 프로세스 관점의 데이터 분석 방법론을 통한 국내 공항의 수하물 처리능력 분석 방법을 소개하고, 이벤트 로그 기반 주요 지점의 정확한 부하예측 방법을 제시하여, 자원의 선제적 배치 및 flight-carrocel 스케줄링 최적화 문제 등 향후 첨단화된 BHS 운영 전략으로 이어질 수 있도록 한다. 분석에 사용된 데이터는 공공데이터 포털에서 얻을 수 있는 '전국 공항 수송실적', '항공기 운항 정보' API를 활용하였다. 국내 공항 BHS 시뮬레이션 모델에 해당 방법을 적용한 결과, 높은 수준의 예측성능을 확인 할 수 있었다.
유도무기의 설계 및 제어에서 6자유도 공력계수의 신속한 추정을 위해 공력계수 데이터에 기반한 예측 모형이 주로 이용된다. 고정확도의 공력계수 예측 모형은 다수의 풍동시험 데이터로 생성할 수 있지만, 이는 많은 시간과 자원을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 소수의 풍동시험 데이터를 다수의 전산유체역학 데이터와 혼합한 코크리깅 기법을 활용해 고정확도의 공력계수를 신속하고 효율적으로 예측하고자 한다. 풍동시험과 전산유체역학 데이터를 혼용한 예측 모형의 우수성을 보기 위해, 전산유체역학 데이터 보조의 유무에 따라 두 가지 공력계수 예측 모형을 생성한 후 수치적 검증과 예측 경향성 점검으로 두 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 그 결과, 전산유체역학 데이터의 도움 덕분에 코크리깅 모형으로 크리깅 모형보다 더 정확한 공력계수 산출이 가능한 것을 확인하였다.
3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.
위성 이미지는 토지 표면 조사에서 매우 중요하다. 따라서 위성에서 지상국으로 이미지를 전송하기 위해 다양한 방법을 사용하고 있다. 그러나 전송 시스템의 품질 저하로 인해 이미지는 왜곡에 취약하고 올바른 데이터를 제공하지 못하고 있다. 그러한 이미지의 세그먼트 결과는 토지 표면 데이터를 올바르게 분류할 수 없다. 본 논문에서는 위성영상에 대한 자동인코더 기반의 영상 전처리 방법을 제안한다. 실험결과 사전 향상 기술을 사용하여 세그멘테이션 결과도 크게 향상될 수 있음을 보여주었다. 또한 본 논문에서 적용한 항공 이미지 향상기법은 토지 자원의 정확한 평가에 이바지할 수 있음을 확인하였다.
시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.
이 글에서는 박근혜정부의 창조경제정책의 문제점과 지역발전에의 함의점을 고찰했다. 정부의 과학기술 기반의 창조산업정책은, 창조경제에서 ICT의 역할을 강조하고 있는 창업을 촉진하고 ICT 기반의 연구개발을 중심으로 협력적 선순환 지식 기업생태계를 구축하는 것이다. 하지만 IT산업이 취약한 지역의 생태계에서의 배제는 더욱 가속화될 가능성이 크며, 나아가 지역격차의 확대에 기여할 가능성이 크다. 둘째, 창조경제와 이를 기반으로 하는 창도도시 논의는 저성장시대로 접어들면서 창조산업의 선도적 역할이 축소되었으며, 나아가, 도시규모에 따라 차별적으로 작동해, 경제성장에 따른 급속한 공간적, 사회적 불균형을 가지고 있는 아시아지역의 도시공간체계 개선의 대안이 되기는 어렵다. 셋째, 기존의 테크노파크(TP), 기술혁신센터(TIC), 지역연구센터(RRC) 등의 모형을 답습한 창조경제혁신센터 모형은 기술 고착화의 위험성과 지역의 발전이 지체되고 현재의 상태에 안주할 수 있는 위험성이 있으며, '연관 다양성'의 부족으로 인한 근본 문제도 있다. 창조경제의 원래의 의미를 회복하고, 창조경제의 구축이 아니라 창조경제 '생태계'를 구축하며, 지역의 발전을 위해 대기업에 의존하는 벤처창업중심이 아니라, 대학-기업-기방정부가 협력하여 학연 산 관이 공식, 비공식적 네트워크를 구성하고, 대학과 연구기관의 연구성과와 인력자원, 교육 훈련기능이 기업으로 상시적으로 교호하고 지식이 수직, 수평적으로 교환되는 제도가 지역에 정착됨으로서, 혁신네트워크가 누적인과적으로 진화할 수 있는 학습지역으로 발전하는 정책이 요구된다.
본 연구는 간호관리과정의 5요소에 기반을 둔 간호관리실습 사례시뮬레이션 구성틀을 개발하고, 이를 실제 간호 대학생의 간호관리실습에 적용한 후 내용 분석을 실시함으로써, 향후 간호관리실습 교육에서의 성과중심 교육과정 개발에 필요한 기초 자료를 마련하고자 한 것이다. 본 연구의 대상은 일 대학의 간호학과 4학년 105명 학생이 간호관리실습 과제로 제출한 간호관리실습 사례시뮬레이션 보고서이다. 연구도구는 간호관리실습 사례시뮬레이션 구성틀로 본 연구자가 간호관리과정의 기획, 조직, 인적자원관리, 지휘, 통제의 5요소에 기반하여 기존 시뮬레이션 실습에서 활용된 브레인스토밍과 디브리핑 과정을 반영하여 개발하였다. 연구 결과 32개의 임상 간호 사례에 대해 간호 대학생은 간호관리과정 5요소별 간호관리 문제해결에 있어 1차 브레인스토밍과 디브리핑 과정에서는 79.6%의 적절률과 11.6%의 개념 오류율, 5.6%의 분류 오류율을 보인 반면, 재추론 과정인 2차 브레인스토밍과 디브리핑 과정에서는 94.6%의 적절률 상승과 0.0 % 의 개념 오류율, 4.4%의 분류 오류율 감소를 보였다. 이는 본 연구의 간호관리실습 사례시뮬레이션 구성틀이 간호 대학생의 간호관리과정 적용에 필요한 사고력과 논리적 추론 역량을 증진하는 효과적임을 보여주는 결과라 할 수 있다. 본 연구는 간호 대학생의 간호관리실습과 간호관리 이론 교과목에 활용할 수 있을 뿐 아니라, 향후 임상간호사의 간호관리 역량 강화를 위한 시뮬레이션 기반 직무교육 또는 보수교육으로도 활용할 수 있을 것이다. 아울러 향후 다양한 간호관리 임상 현장에서의 후속 연구와 간호 대학생의 졸업 후 간호관리 직무 능력에 미치는 영향을 파악하기 위한 종단적 코호트 연구도 필요함을 제안한다.
본 연구의 목적은 2015년 '모든 학생 성공법'에 의해 재인증된 미국의 초중등교육법을 문헌정보 서비스의 관점에서 법률의 내용을 분석하고 이를 통해 문헌정보 서비스 개선 등에 관한 시사점을 도출하는 데 있다. 분석결과, 이 법에는 최초로 '효과적인 학교도서관 프로그램'과 '학교 사서'가 명시되어 있으며 '학교도서관 프로그램'과 '학교 사서'를 리터러시와 디지털 리터러시, 도서, 자원, 최신 자료, 기술, 도서관 서비스 및 교육 서비스와 연계시키고 있어 미국의 초중등학교에서 문헌정보 서비스가 보다 적극적으로 수행될 수 있는 재정적 제도적 기반을 제공하고 있다. 또한, 이 법에는 학교 사서가 개인화된 학습 경험, 증거 기반 평가, 전문성 개발에 참여해야 한다고 명시하고 있으며 학생들의 학업성취도와 리터러시 및 디지털 리터러시 향상을 위하여 학생, 교직원, 학부모에게 문헌정보 서비스를 제공해야 함을 규정하고 있다. 이러한 분석 내용을 바탕으로 본 연구는 학교도서관 접근성 강화, 사서교사 등의 문헌정보 서비스 업무 구체화, 학교 구성원과의 협력 강화, 증거 기반에 따른 교육 활동, 교육적 효과의 공유, 문헌정보 교육과정 개발을 논의하였다.
TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.
수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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