우리나라의 법원청사 법정은 음향적으로 재판에 필요한 관련자의 발언을 청취하고 또한 방청석에도 명확하게 들을 수 있도록 실의 형상과 재료를 선택하여 사용목적에 알맞게 건축음향설계를 하여야 하나 법정이라는 특수한 환경을 도외시하고 거의 예외 없이 음향 전문가의 건축 음향의 기획 검토설계 없이 건축설계자와 시공자에 의하여 설계 건립되었으며 또한 준공된 예술회관과 종교단체의 건물들도 음의 장애현상으로 활용목적을 충족하지 못하는 실정이다. 본 연구는 대법원청사 대법정의 현재의 건축 구조를 본질적으로 유지하면서 재판에 관련된 관련자석과 방청석에서 발생되고 있는 음향 장해현상을 어떻게 개선할 것인가를 연구하기 위하여 대법정의 음향장애 현상을 측정분석을 통하여 주파대역별로 분석하고 건축음향 개선에 필요한 대법정의 실내 흡음력을 산출하여 대법정의 사용목적에 적합하도록 음향 개선설계를 측정 결과치를 중심 개선 방향을 설정하고 음향 시뮬레이션를 통한 음향인자를 (잔향시간, 명료도) 비교 분석 평가 분석한 결과 잔향시간 평균값이 500Hz를 기준으로 1.59대에서 음향설계결과 예측 잔향시간 값이 법정의 권장치인 잔향시간 평균값을 1.1초대로 감소 개선할 수 있는 설계 방안을 제시하였다.
아동은 자아성장의 결정적인 시기로 기초적인 인지적 기술과 사회적 기술을 함께 습득하게 된다. 아동은 전반적인 삶의 과정에서 공동체의 규칙과 가치를 내면화 시키고 사회적 관계의 일원으로서 기초적 토대를 만들어 가는 시기이다. 저소득 취약계층인 지역아동센터 아동은 균형 있게 성장발달 할 수 있도록 다양한 활동과 종합적인 아동복지 서비스가 제공되어야 한다. 하지만, 가족의 해체 또는 기능 상실로 도움이 필요한 아동 및 저소득가정 아동은 그렇지 않은 아동에 비해 상대적으로 사회적 행복과 안전에 대해 취약한 상황에 노출되어 있다. 본 연구의 목적은 아동의 대인관계와 사회성 발달과업이 중요한 지역아동센터 아동에게 다양한 매체의 장점을 활용하여 사회성집단프로그램이 사회성, 정서적안녕감, 자아탄력성에 미치는 효과를 검증하는데 그 목적을 두고 있다. 본 연구에서의 목적을 달성하기 위해 연구대상은 경기도 00시 소재의 지역아동센터 이용 아동의 초등학교 3,4,5 학년을 선정 하였다. 연구의 목적과 프로그램의 취지를 설명하고 참가신청서를 받아서 실시하였다. 연구표본 집단구성은 실험집단 30명, 통제집단 30명으로 집단을 구성하여 실시하였다. 연구기간은 2019년 8월부터 2020년 2월까지 실시하였다. 프로그램 운영은 다양한 매체를 활용하여 자유로움과 안전한 분위기를 조성하고 활동을 적극적으로 격려하며 주2회, 6주간, 12회기, 회기당 60분으로 실시하였다. 이를 분석하기 위해 SPSS 25.0 통계 패키지 프로그램을 사용하여 분석하고자 한다.
전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.
본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.
지식/정보 서비스의 수준이 급격히 발전함에 따라 기반 기술인 자연언어처리의 중요성이 증가했고, 또 여러 분야에서 다양한 목적에 부합하는 자연언어처리 도구를 필요로 하고 있다. 한국어 자연언어처리 기반 기술 중에서 형태소 분석은 기초적이면서도 중요한 분석 단계이다. 하지만 현재까지 개발된 한국어 형태소 분석기들은 대부분 특정 시스템에 맞게 최적화되어 실행 효율성과 정확성을 높이는데 중점을 두고 있다. 이러한 도구들은 접근성과 확장성이 떨어지고 다양한 요구에 유언하게 대처할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 플러그인 형태의 한국어 형태소 분석 컴포넌트들을 이용하여 유연하게 워크플로를 구성하고 다양한 목적에 맞게 활용할 수 있도록 지원하는 한국어 형태소 분석 시스템을 제안한다. 이번 연구를 통해서 보다 많은 사람들이 형태소 분석 기술에 쉽게 접근하고 활용하여, 한국어 분석 기반 기술 및 용용 기술이 더욱 발전 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 불완전한 시계열 데이터를 활용하기 전 데이터를 선별하여 활용하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터의 품질은 수집 네트워크와 수집 기기의 시간적 변화와 같은 가변적 상황에 의존적이므로 불규칙적으로 이상 혹은 누락 데이터가 발생한다. 이때 에러를 포함하였다는 이유로 일괄적으로 데이터를 제거하여 활용하지 않거나, 혹은 누락 데이터의 구간을 조건 없이 복원하여 활용한다면 원하지 않는 결과를 초래할 수 있다. 제안하는 방법은 시계열 데이터의 구간에 대한 누락 데이터의 통계적 정보를 축출하고 이에 기반하여 활용 목적과 활용 가능한 품질의 기준에 부합하지 않는다면 활용 불가능한 데이터라고 판별하고 미리 분석 등의 데이터 활용 시 자동 제외하는 구조를 제안하고 실험하였다. 제안하는 방법은 활용 목적과 상황에 적응적으로 누락 값을 포함하는 데이터의 빠른 활용 판단이 가능하며 보다 나은 분석 결과를 얻을 수 있다.
본 조사목적은 양돈농가와 유통업체 간의 원료돈 정산방법 중 등급판정결과를 활용한 가격정산 현황을 파악하여 돼지도체 등급제도에 대한 홍보 및 정책 수립 시 참고 자료로 활용하고자 조사를 수행하여 분석하였다. 조사대상은 '12년 8월 등급판정두수 1,168천 두 중 99.4%(1,161천두)를 조사하였으며, 조사업체로는 총 461개소(미파악 3개소포함)이며, 효율적인 자료 분석을 위해 전국식육점은 1개소로 계산하였다. 본 조사의 분석결과를 먼저 요약하면 등급별정산은 조사 두수 1,161천 두 중 경매를 포함하여 287천 두로 24.7%를 차지하였으며, 지급률정산(73.6%)에서 등급판정결과를 인센티브 등에 활용은 532천 두(45.8%)로 분석되어 등급판정결과를 활용한 정산은 70.5%로 분석되었다. 또한 등급판정결과인 도체중량 등지방 등의 활용을 포함하면 89.8%가 등급판정 결과 및 항목을 이용하여 가격정산에 활용하는 것으로 분석 되었다.
본 연구에서는 통계분석방법 가운데 하나인 의사결정분석방법을 활용하여 소방방재청 국가화재정보시스템의 2007년부터 2009년까지 강원지역에서 발생한 화재발생 데이터를 대상으로 화재발생에 대한 유형을 분석하였다. 이와 같은 분석결과는 체계적이고 효율적인 소방정책을 수립하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 변수선정은 NFDS의 변수들 가운데 화재유형분석에 영향을 줄 것으로 판단되는 변수들만을 대상으로 요인변수들을 발화환경, 화재원인, 진화요인 등 3개의 그룹으로 분류하였으며, 목적변수로는 화재피해와 화재건수를 선정하였다. 또한 NFDS의 제공 데이터들 이외에도 분석의 신뢰도와 정확도를 높이고자 통계청에서 제공하는 2007년과 2008년 외부데이터를 포함시켰다. 분석방법은 대분류 차원의 화재유형별 분석을 수행하고자 인명피해, 재산피해, 화재건수 등 3개의 목적변수를 대상으로 변수들의 영향력을 고찰하였다.
이 연구는 공공부문이 구축/관리중인 지식정보자원의 시민활용 실태를 점검하고 유비쿼터스 기술을 활용한 지식정보자원의 시민활용성 제고방안 모색을 목적으로 한다. 이를 위하여 부산광역시의 시민 200 명을 대상으로 설문조사를 실시하여 지식정보자원에 대한 인지도/활용도/활용장애요인과 유비쿼터스 기술에 대한 인지도/활용도/유용성을 조사하였고, 향후 유비쿼터스 기술을 활용한 공공행정, 교육학술, 사회문화/복지, 생활경제 등 4 대부문 16 개분야 32 개의 지식정보자원에 대한 시민활용 의향을 분석하였다. 분석결과 지식정보자원에 대한 인지도와 활용도는 보통보다 낮은 수준에 있으며, 그 이유로는 개인정보유출에 대한 불안, 지식정보자원 소재에 대한 정보부족, 지식정보자원 활용 비용의 부담 및 활용의 불편 등으로 나타났다. 향후 유비쿼터스 기술을 활용한 지식정보자원 활용의향에 대해서는 실생활과 밀접한 관련을 갖고 있는 교통/기상정보, U-Care 및 U-Health 정보, 금융, 공연예술, 관광여가 등의 정보에 대해서는 높은 의향을 보이나, 실생활과 직접 관련이 적고 전문적인 능력이나 관심이 요구되는 행정정보공개, 정책참여, U-학술연구 등에 대해서는 낮은 의향을 보이는 것으로 나타났다.
기존의 연안해역과 관련된 업무를 담당하는 사용자는 물론 일반사용자들에게도 연안해역에 대한 정보를 공급하기 위해서는 사용자들이 쉽게 접근할 수 있는 인터넷환경을 이용하는 것이 가장 효율적이다. 본 연구에서는 인천연안해역에 대해서 구축된 GIS 데이터베이스와 시스템을 다양한 사용자 계층에게 서비스하기 위하여 Web 상에서 연안해역 GIS 데이터를 조회, 공유, 분석할 수 있는 Web GIS를 구축하였다. 연안해역 관련 GIS 구축의 근본적인 목적은 많은 사용자들이 연안해역과 관련된 데이터를 공유, 분석하고 연안해역 환경에 대한 정책결정의 참고자료로서 활용하는 것이다. 따라서 다양한 사용자들이 이용할 수 있는 연안해역 데이터베이스와 시스템에 대한 연구가 필요하였다 Web GIS는 GIS S/W의 구매 비용을 절감할 수 있고 복잡한 사용법이 없어도 GIS의 기본적인 기능인 데이터의 검색, 분석, 출력이 가능하다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 단기적인 GIS 데이터의 공유와 인터넷서비스가 아닌 지속적인 연안해역에 대한 GIS 데이터의 갱신과 활용, 환경 및 수질관련 모델링의 이용과 통합시스템의 구현, 구축데이터의 유통을 목적으로 서해연안 Web GIS를 설계하였고 그 활용도를 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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