본 연구는 린 스타트업 환경 내에서 생성형 AI를 활용한 심층 인터뷰의 효율적인 활용 방안을 탐구한다. 최근 기술적 진보에 따라 다양한 조직에서 생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 증진시키는 사례가 증가하고 있으며, 이는 린 스타트업 환경에서도 적용되고 있다. 본 연구는 린 스타트업에서 비교적 부족한 시간과 한정된 자본내에서도 실무자들이 AI를 활용하여 심층 인터뷰를 수행할 수 있도록 돕기 위해 구체적인 가이드라인과 가이드북을 개발했다. 제안된 가이드북은 실무자들이 신속하게 인터뷰를 설계하고 진행할 수 있도록 지원함으로써, 린 스타트업의 민첩하고 유연한 작업 환경을 촉진하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 또한 ChatGPT 4, 뤼튼 등과 같은 텍스트 기반 생성형 AI 서비스를 디자인 및 인터뷰 분야에 활용하는 실무적 방법을 탐구하며, 이를 통해 학술적 논의와 실무적 적용의 기여를 하는 데에 의의가 있다.
본 연구에서는 제주도권역 강우관측소의 고도별 공간분포의 적정성을 평가하기 위한 방안으로 고도별 강우관측소의 최근린지수(Nearest Neighbor Index, NNI)를 산정하고 현재 강우관측소 공간분포의 적정성을 평가하였다. 또한, 제주도권역을 고도에 따라 등면적으로 구분하고, 고도마다 상이한 지형조건을 고려하기 위해 등면적으로 구분된 각 강우관측소의 최대 NNI를 최적화 기법의 하나인 화음탐색법(Harmony Search, HS)을 이용하여 산정하였다. 이와같이 현재 강우관측소설치위치를 기준으로 산정한 NNI와 HS를 이용하여 산정한 최대 NNI의 차이를 바탕으로 지형적인 특성을 고려한 제주도권역 강우관측소 분포를 비교·검토하였다. 그 결과 고도가 높아짐에 따라 강우관측소의 개수가 낮은 고도에 비해 상대적으로 적어 관측소 밀도가 작은 것으로 산정되었다. 향후 제주도권역 강우관측소의 지형적인 특성을 반영한다면 보다 효율적인 제주도권역 강우량관측이 가능할 것으로 판단된다.
일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 GIS공간분석기법과 Huff의 확률모형을 이용하여 근린생활권중심의 상권분석을 수행하였다. 연구에 사용된 기본도는 청주시 복대동을 대상으로 하여 업종, 세대수 등을 현장 조사하여 구축하였으며, 기 구축된 LMIS에 있는 연속지적도를 활용하였다. 분석에서는 커널밀도함수(Kernel Density Function)와 최근린지수(Nearest Neighbor Index)를 활용하여 근린생활권내 점포분포 중심권역을 설정하였다. 상권분석을 수행하기 위하여 설정된 중심권역에 따라 중심지(점)와 규모를 산출한 후 상권분석의 모형인 Huff 확률모형에 적용하여 중심권역별 상권을 추출하였으며, 추출된 상권을 지도로 도식하였다. 따라서 본 연구에서는 GIS 공간분석기법 중 커널밀도함수와 최근린지수를 통해 Huff 확률모형에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이러한 방법들을 이용함으로써 보다 정확하게 상권분석을 할 수 있으며, 향후 창업하고자 하는 소상공인들에 도움이 될 수 있으리라 사료된다.
미국의 탄저린 감귤귤 재배면적은 2009년 19,000ha에서 2016년 27,000ha로 급격히 증가하여 7년 동안 42% 증가했다. 최근 일본으로의 수출이 급증함에 따라 향후 약 6 ~7천 톤의 수출량이 증가할 가능성이 높다. 따라서, 본연구의 목적은 미국 탄저린 수입이 감귤산업에 미치는 경제적 파급효과를 다양한 시나리오를 통해 시뮬레이션 분석을 하는데 있다. 미국 탄저린감귤의 수입 가능성을 조사하기 위해 미국 감귤이 수입된 적인 없기 때문에 미국 탄저린 감귤의 일본 수출 단가가 사용되었다. 감귤류는 재배 방법과 품종에 따라 노지감귤, 하우스감귤, 한라봉 등 만감류(월동 온주 포함)로 분류하였다. 노지와 하우스감귤의 생산시즌을 고려해 보면, 미국 탄저리감귤의 수입량은 2021년 약 4,700 톤에서 2027년에는 10,000톤으로 증가할 것으로 예상된다. 미국 탄저린감귤의 수입은 국내산 노지와 하우스감귤의 생산량과 품질뿐만 아니라 미국산 탄저린감귤의 생산량에 따라 변동될 수 있다. 그렇지만, 미국 탄저린감귤의 관세율이 50% 이하로 떨어지는 2021년 이후에는 수입될 수 있다는 점을 명심해야 한다.
본 연구에서는 국내 초고층 건물 사례들을 바탕으로 사례 데이터베이스를 구축하여 구조시스템 대안 생성 및 선정 업무를 효율적으로 처리 할 수 있는 설계지원시스템을 개발하였으며, 사례 데이터베이스의 정보를 이용한 사례기반추론기법을 제안하였다. 국내 47개 초고층 건물에 대한 사례 데이터베이스의 설계정보를 분석하여 초기설계 단계에서 구조시스템 선정을 위한 귀납적 조회 모듈 및 유사사례선정을 위한 최근린 조회기법도 제시하였다.
본 연구는 전라북도 무주군을 대상으로 제5차 국가산림자원조사 자료와 위성영상(Landsat TM-5)자료를 이용하여 산림 바이오매스를 추정하고 이를 토대로 바이오매스 주제도를 작성하고자 하였다. 먼저 국가산림자원조사의 야외 표본점 자료를 이용하여 조사표본점의 단위면적 당 축적을 산출하고, 바이오매스 변환계수를 적용하여 산림 바이오매스를 추정하였다. 본 연구에서는 위성영상 자료를 이용한 산림 바이오매스 추정을 위해 회귀모형을 이용하는 방법과 최근린 기법(k-Nearest Neighbor)을 이용하는 두 가지 방법을 사용하였는데, 이 두 가지 방법에 의해 추정된 산림 바이오매스를 국가산림자원조사 자료에 의한 추정치와 비교하여 최적의 방법을 선정하였다. 추정된 바이오매스 통계량의 비교를 위해 교차대조법을 이용하여 RMSE(Root Mean Square Error)와 평균편의(Mean Bias)를 산출하였는데, 그 결과 두 방법 모두 유사한 추정오차(RMSE: 63.75$\sim$67.26ton/ha)와 편차($\pm$1 ton/ha)를 보여 정확성 면에서는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 하지만 최근린 기법을 이용하여 산림 바이오매스를 추정하는 것이 효율성 측면에서 보다 유리할 것으로 평가되었다. 최근린 기법에 의해 추정된 무주군의 산림 바이오매스는 약 839만 톤으로 나타났으며 단위면적당 평균은 149톤/ha인 것으로 분석되었다.
공정관리의 원활한 수행은 프로젝트의 성패와 직접적인 관계를 가지고 있다. 이에 최근에 효율적인 공정관리업무를 수행을 위해 새로운 공정관리기술의 도입에 대한 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 도로건설 현장의 공정관리 업무 및 활용기법의 현황을 조사 분석하여 문제점 및 린 건설이론의 현장 적용정도를 파악하였다. 그리고 공정관리 측면에서 린 건설도입방안을 도출함으로써 도로 현장의 효율적인 공정관리를 위한 개선방안을 제시하였다. 이는 현장에서 효율적인 공정계획을 수립하는데 도움이 될 것이며 추후 현장 현황을 고려한 공정관리 시스템 개발을 위한 기초연구로 유용할 것으로 사료된다. 또한 이러한 개선방안 및 도입방안을 현장에 적용하여 성과를 분석하는 연구가 추후에 수행되어져야 할 것으로 기대한다.
본 연구는 최근린 기법에서 거리가중치와 훈련자료의 층화에 의한 추정치의 정확도를 비교하여 효율적인 방법을 모색하기 위하여 수행하였다. 거리가중치의 경우, 유사성이 높은 훈련자료에 가중치를 부여하는 방법으로 일반적으로 적용되는 5가지의 계수(0, 0.5, 1, 1.5, 그리고 2)를 비교한 결과, 평균 편차에서 최대 ${\pm}0.6m^3/ha$로 정확도는 유사한 것으로 나타났다. 훈련자료의 층화에서는 임상구분을 적용하였을 때 추정치의 정확도가 가장 높은 것으로 나타났으며, 임상구분과 참조수평거리(반경=100 km)를 통합하여 적용하였을 경우에는 임상구분에 의한 추정치와 유사한 정확도를 나타내었다. 연구대상지의 2010년 기준 평균임목축적과 비교한 결과 최근린 기반 추정치가 약 $5m^3/ha$ 정도 과소 추정되었지만, 조사시점을 고려하였을 때 상당한 정확도를 나타낸 것으로 평가된다.
본 연구는 애니메이션 액팅에서 가장 중요한 과장 연기의 요소를 구성하는 제스처를 고찰하는 작업을 통해 애니메이션의 액팅이 획일화하는 데서 벗어날 것을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구는 애니메이션 12원칙과 라반의 에포트 이론을 활용 한다. 무성 코미디 영화와 기준이 되는 2D와 3D 애니메이션의 제스처 표현을 각각 분석 하며 둘의 공통점과 차이점을 도출 한다. 다음으로 무성 코미디 영화의 액팅을 애니메이션에 어떻게 활용할 수 있는지 그 가능성을 모색해 보았다. 찰리 채플린과 버스터 키튼은 초기 애니메이션에서 액팅의 주요한 참고요소가 됐으나, 최근 애니메이션 기술이 발전함에 따라 중요하게 다루지 않고 있다. 그러나 3D 애니메이션이 주를 이루면서 점차 액팅, 역동성과 연기가 차지하는 역할이 더 중요시됨에 따라 찰리 채플린과 버스터 키튼의 제스처 연기에 대한 좀 더 깊이 있는 재조명이 이루어질 필요성이 대두되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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