학교폭력은 사회적 문제로 인식되고 있으며 이를 예방하기 위한 다양한 노력도 함께 이루어지고 있다. 본 연구에서는 학생들 상호 간의 친밀도, 대화 빈도 및 모둠 선호도 데이터를 분석함으로써 교우 관계를 파악하고 이를 통해 궁극적으로 학교폭력을 예방할 수 있는 시스템을 개발하였다. 리커트 척도 설문을 활용하여 학급 내 학생들과의 친밀도, 대화 빈도 및 모둠 선호도를 각각 수치화하였고, 설문 데이터는 K-means 알고리즘을 활용하여 적정한 개수의 클러스터로 군집화 및 시각화하였다. 담임교사는 학급 내 학생들 간의 친밀도, 대화 빈도 및 모둠 선호도 분석 데이터를 그래프의 형태로 시각적으로 확인하고, 이를 근거로 특정 그룹의 학생 개별 상담 및 학급 운영 등 학교폭력 예방을 위한 참고 자료로 활용 가능하다. 데이터 분석 결과는 기존에 교사가 학생 관찰등의 방법으로 정성적으로 파악하고 있던 교우 관계와 상당 부분 일치하였고, 이는 본 데이터 분석 시스템이 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악을 위한 정량적 근거 자료로 유의미하게 활용될 수 있음을 의미한다. 한계점은 학생들의 주관적인 기준으로 인해 설문 결과가 왜곡될 수 있는 점이다. 본 연구가 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악 및 학교폭력 예방 노력에 실질적인 도움을 제공하며 학교폭력 예방에 기여하기를 기대한다.
다양한 응용에 적용될 수 있는 특성을 가진 무선 센서 네트워크는 적용되는 응용에 따라 데이터 리포팅 지연시간의 제한과 같이 요구사항이 다양하므로 각 응용별로 구분되는 알고리즘이나 프로토콜 설계 패러다임을 적용하여 에너지 효율을 최대화하고 네트워크의 생존기간을 최대화할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 2단계 클러스터링(Two Phase Clustering : TPC) 방식을 이용하여 에너지 효율 데이터 수집을 제공하기 위한 새로운 알고리즘으로 지연시간 적응형 센서 스케쥴링 방안을 제안한다. 이 논문의 궁극적인 목표는 센서들에게 응용 환경의 특성과 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 지연시간에 대한 요구사항에 대하여 높은 적응성을 제공하여 네트워크의 생존기간을 늘리는 것이다. TPC 방식은 센서들이 직접 링크와 릴레이 링크의 두 가지 링크를 구성하도록 한다. 직접 링크는 제어 메시지나 시간에 민감한 센서 데이터들을 포워딩하는 데 사용된다. 릴레이 링크는 사용자의 지연시간 제한에 따라 데이터를 포워딩하는데 사용되며 이를 이용하여 센서들이 에너지-절약효과를 갖는 릴레이를 사용할 기회가 증가하도록 멀티홉 경로를 구성할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 제안하는 CD-DGS 방식이 사용자의 지연시간 제한 요구사항에 잘 적응하여 센서 네트워크의 분포 밀도가 높은 경우에 상당한 비율의 에너지 효율을 보이는 것을 시뮬레이션 결과로 증명한다.
범죄는 예방이 더 중요하다는 인식이 확산되면서 국내에도 범죄예방 환경설계 방법인 CPTED가 도입되어 다양한 공간에 적용되고 있다. 이에 본 연구에서는 안전한 학교의 설계를 위해 CPTED의 근간이 되어준 '조망과 은신'의 이론의 개념과 적용방법을 고찰하고 이를 기반으로 초등학교의 공간을 분석하여 특성과 방법을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 사례연구의 대상은 최근 10년 이내에 완공된 해외의 중소규모 초등학교 가운데 창의적 발상이 돋보이는 6곳을 선정하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 조망의 공간특성은 구성의 입체성과 동선의 주목성으로 나눌 수 있었다. 구성의 입체성은 구조와 요소를 활용한 공간 입체성 그리고 파노라마와 전망의 시선 입체성의 설계방법으로 구현되고 있었다. 동선의 주목성은 형태, 재료, 색채를 활용하고 있었. 은신의 공간특성은 크게 매스의 분절과 공간 위요성으로 도출되었다. 매스의 분절성은 매스들의 관입, 적층, 병치, 중첩을 통해 선형, 중심형, 방사형, 그리드형, 클러스터형으로 재조합될 수 있으며 공간의 위요성은 크게 상부형과 측면형의 설계방법으로 구분되었다. 사례의 대상들이 국내의 사회적 여건이나 교육방식과 다른 점도 있지만, 초등학교 복합화와 개방화의 흐름 속에서 안전한 초등학교 건축을 위한 이론적 틀이자 설계방법에 대한 기초자료가 기대한다.
학교폭력은 사회적 문제로 인식되고 있으며 이를 예방하기 위한 다양한 노력도 함께 이루어지고 있다. 본 연구에서는 학생들 상호 간의 대화 빈도 데이터를 분석함으로써 교우 관계를 파악하는 방식으로 학교폭력을 예방할 수 있는 시스템을 제안하고 있다. 평정 척도식 설문을 활용하여 학급 내 학생들과의 대화 빈도를 수치화하였고, 이 데이터는 K-means 알고리즘을 활용하여 일정 개수의 클러스터로 군집화하였다. 담임교사는 학급 내 학생들 간의 대화 빈도를 시각적으로 확인하고, 이를 근거로 특정 그룹의 학생 개별 상담 및 학급 운영 등 학교폭력 예방을 위한 참고 자료로 활용 가능하다. 데이터 분석 결과 기존에 교사가 정성적으로 파악하고 있던 교우관계와 상당 부분 일치하였고, 이는 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악을 위한 정량적 근거 자료로 활용될 수 있음을 의미한다. 한계점은 연구 대상이 소규모인 것과 학생들의 주관적인 기준으로 설문 결과가 왜곡될 수 있는 점이다. 본 연구가 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악 및 학교폭력 예방을 위한 노력에 실질적인 도움이 되고 학교폭력 예방에 기여될 수 있기를 기대한다.
본 연구 대상지인 광양시의 지역기반산업은 광양항과 광양제철소이다. 따라서 광양시 항만물류산업의 지역경제 파급효과를 분석할 필요성이 제기된다. 본 연구는 2015년과 2019년의 전국산업연관표를 이용하여 RW접근법과 LQ기법을 활용한 다단계접근법으로 광양시 지역산업연관표를 작성하고, 항만물류산업을 재분류한 외생화 수요유도형 모형을 적용하였다. 이를 통해 광양시 항만물류산업의 지역경제 파급효과를 계량적으로 파악하여 정책적 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 분석 결과, 광양시 항만물류산업의 생산유발효과 및 전·후방연계효과가 높은 산업은 제조업, 운송,육상 및 항공물류 부문으로 분석되었다. 그리고 부가가치유발효과 및 취업유발효과가 크게 나타난 산업은 서비스업 관련 산업으로 분석되었다. 따라서 이 산업들을 촉진시켜 광양시 지역경제를 활성화시키는 방안으로 항만물류산업을 육성하는 지원책 마련이 필요하다. 이를 위해 광양항 해양산업클러스터의 활성화를 위한 정책 및 제도 개선과 광양시 항만물류산업 부문의 제반 정책적 지원을 마련하는 것이 바람직하다고 할 것이다. 본 연구는 중소도시의 항만물류산업을 외생화하여 분석한 결과를 토대로 광양시 지역경제의 정책적 시사점을 제시하였다는 데 그 의의를 둘 수 있다. 하지만, 향후 이와 관련된 연구가 지속적으로 필요할 것으로 보인다.
색채는 중요한 시각적 요소로서 도시 이미지와 사람들의 인식 형성에 중요한 영향을 미친다. 도시환경에서 색채를 정량적으로 분석하는 작업은 복잡한 과정을 필요로 하여 과거에는 실행하기가 어려웠다. 그러나 최근 머신 러닝 기술의 급속한 발전으로 관광객이 공유한 사진을 이용하여 도시 색채를 분석하는 것이 가능해졌다. 본 연구는 중국의 인기 관광지인 대리시를 사례로 선정하여 관광객이 공유한 대리시의 사진을 수집하였으며, 머신 러닝 기술을 결합하여 대규모 도시 색채를 측정하는 방법을 탐색하였다. 구체적으로는 먼저 DeepLabv3+ 모델을 사용하여 ADE20k 데이터 셋을 기반으로 관광객이 공유한 사진의 의미 분할을 수행하여 사진에서 인공 요소를 분리했다. 다음으로 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대리시의 인공 요소의 주요 색상을 추출하고, 이러한 색상 간의 상관관계를 분석하기 위해 인접 매트릭스를 구축했다. 연구 결과에 따르면 대리시의 인공 요소의 주요 색상은 주황-회색이 가장 높은 비율을 차지한다. 또한, 회색 계열의 색상이 다른 색상과 자주 조합되어 사용되는 경향이 있다. 분석에 따르면 대리시의 인공 요소의 색채 특성은 지역의 민족 문화와 불교 문화의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 색채 분석을 위한 새로운 접근 방법을 제공하며, 연구 결과는 대리시가 관광객의 기대에 부합하는 도시 색채 이미지를 형성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향후 대리시의 색채 계획을 위한 참고 자료를 제공하고자 한다.
국내 운송을 담당하는 연안항들은 국가와 도시의 발전에 필수적인 역할을 하고 있다. 항만 효율성은 항만 경쟁력을 확보하기 위한 중요한 요소로, 이에 대한 연구는 기존 문헌에서 지속적으로 진행되었다. 중국의 경우 주로 지방의 항만 클러스터에 대한 연구에 초점을 맞추고 있는데, 미시적 관점에서만 접근하고 있으며, 최신 자료도 부재한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 최신 자료를 활용하여 중국 상위 17개 연안항의 운영 효율성을 종합적으로 분석하고자 한다. 본 연구에서는 컨테이너 처리량을 산출변수로 선정하고, 크게 토지, 자본, 노동, 인프라에 속하는 13개 지표로부터 PCA(Principal Component Analysis) 분석을 통해 4개의 투입변수를 최종 선정하였다.그런 다음 17개 항구의 운영 효율성을 DEA (데이터 포위 분석)로 분석했습니다. 분석 결과, 상하이, 닝보-저우산, 광저우, 샤먼, 둥관의 5개 항만이 효율적인 반면, 나머지 12개의 항만은 상대적으로 비효율적인 것으로 나타났다. 본 연구는 중국의 연안항을 보다 거시적 관점에서 비교·분석한 것으로 이를 통해 상대적 비교가 가능하며, 향후 항만의 발전 전략 및 정책 수립을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 대구경북지역 섬유산업의 경쟁력 회복을 위해 1999년부터 소위 '밀라노프로젝트'로 시작된 대구지역 섬유산업진흥사업을 중심으로 지난 10년간의 대구지역 섬유산업의 정책변화와 지역 섬유산업의 구조변화에 대한 현황분석을 토대로 향후 대구경북지역 섬유산업의 혁신과제를 제안하고자 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 1단계 밀라노프로젝트('99-'03)는 기획 수립단계에서부터 섬유산업의 중장기 발전시나리오에 기초한 비전과 전략의 부재로 체계적인 사업기획 및 단위사업 선정이 미흡함으로써 패션어패럴밸리 조성 등 사업의 추진일정이 지연된 문제점이 노출되었지만, 신제품개발지원센터, 염색디자인실용화센터 등 차별화 제품의 개발을 지원할 수 있는 기반을 구축하게 되었다는 점에서 성과의 의의가 있다. 2단계 대구섬유산업진흥사업('04-'08)은 경상북도의 도비 매칭을 통하여 대구경북지역의 광역사업으로 추진되었으며, 기 구축된 인프라를 중심으로 지원된 기술개발지원 사업은 특허출원 등 기술적 성과와 신상품 매출액 비중 증가 등의 경제적 성과가 가시화되고 있는 것으로 나타났다. 아울러 섬유업계는 1990년대 후반부터 한계업체 퇴출, 설비매각 이전 등 고강도의 구조조정이 진행되어 왔으나, 현재 영업중인 섬유업체는 재무구조, 생산성, 수익성 측면에서는 기업의 경영성과가 호전되었다. 산업 구조적인 측면에서는 의류용섬유소재분야에서 산업용섬유소재분야로 구조전환이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 기업의 혁신역량 분석에서는 타 산업과 비교할 때 큰 차이는 없으나, 최고경영자의 기술혁신의지, 기업가 정신, 연구개발 역량과 인적자원분야에서 혁신역량이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 향후 섬유산업의 지속발전을 위한 경쟁력 제고를 위해서는 하이테크 섬유소재와 생활용 섬유분야에 대한 선택과 집중이 필요하며, 향후 물리적 집적기반보다는 신뢰와 협력에 기반한 네트워크를 통해 '혁신 시너지'를 창출할 수 있도록 소프트웨어적 인프라 구축에 보다 집중하여야 할 것이다. 특히 지역 섬유산업이 지역 전략산업으로 선정되어 10년 이상 지속적인 지원을 받아 온 만큼, 이제 전통 주력산업에서 미래 성장산업으로 변모하기 위해서는 기업의 기술혁신의지와 기업가정신에 기초한 기업주도의 '혁신 클러스터'를 반드시 창출해야 할 것이다.
인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.
개성공단 2단계 사업착공 및 안정적 발전을 위해서 원활한 근로자 수급이 필요적인 상황으로, 본 연구에서는 2007년 남북 합의문을 바탕으로 개성공단내 근로자 숙소 건립을 위한 계획기준과 모델을 제안하고자 한다. 계획안은 근로자 복지, 경제적 효율성, 기술적 타당성, 합의가능성, 장기적인 발전성을 고려하여 계획기준 수립과 대안별 검토가 이루어졌다. 1인당 점유면적 산정을 위해 한국 근로기준법과 중국과 북한 접경지역에 공급되고 있는 근로자 숙소 현황 조사를 통해 1인당 전용면적을 산출하였으며, 6인 1실 공동화장실을 기본으로 하는 경제적 대안과 4인1실에 실안에 실내화장실을 설치하는 발전형의 두가지 대안을 비교 검토하였다. 후보지와 관련하여 기 합의되었던 동창리 일원중 경사도, 접근성, 개발용이성을 고려하여 최적입지의 구역을 설정하였으며, 기존 대지형상을 유지하면서 공급할 수 있는 후보지의 우선순위도 제안하였다. 건설공법은 북측 인력 숙련도, 자재 수급 여건을 고려하여 RC라멘조 공법이 최적화된 대안으로 설정하였으며, 15,000명 동시 수용에 따른 부대복리 및 편의시설 공급의 효율성을 고려하여 4~6개 단위를 기준으로 한 클러스터형 단지배치안을 제시하였다. 사업방식은 남북협력기금을 대출받아 개발사업자가 개발하고 수익자부담 원칙에 따라 임대료를 회수하는 유상임대 방식으로 총 사업비는 대안별로 차이가 있지만 약 800억~1,000억원 내외이며, 건설기간은 약 36개월 정도 소요될 것으로 예상된다. 근로자 숙소 입주 이후 운영관리를 위해 건설사업자가 운영관리 총괄, 요금징수, 기반시설 관리를 담당하고, 인적관리는 북측에 위임하는 이원화된 거버넌스인 가칭 개성공단 근로자숙소 운영위원회 설립을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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