본 연구는 서울지역 한국무형문화재 춤 연구를 계량서지학적으로 분석하여 연구의 경향을 파악하는데 목적을 두었다. 이를 위해 총 24종목의 한국무형문화재 춤 연구 리스트를 취합하여 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 통해 분석하였다. 분석방법은 텍스트마이닝 방법을 적용하였다. 연구결과 첫째, 봉산탈춤에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌고, 특히 교수학습 지도 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어졌다. 반면 굿에 대한 연구는 상대적으로 미비하여 이에 대한 연구 활성화가 필요한 것으로 확인되었다. 둘째, 처용무 종목의 연구에서 '현행 처용무'라는 용어가 빈번하게 사용되었다. 이것은 유구한 역사 속에서 변화해 온 무형문화재 춤 연구와 관련하여 의미있는 용어의 사용이라 할 수 있다. 이에 타 종목의 연구에서도 춤의 전형성을 밝힐 수 있는 연구의 활성화가 요구되었다. 셋째, 춤사위를 비교 분석하는 연구가 문묘일무 종목에서 두드러지게 나타났다. 이것은 춤의 원형적 춤사위에 대한 한국무용계의 논쟁이 학술적인 장외논쟁으로 확산된 결과라고 보았다. 따라서 사안의 옳고 그름을 떠나 학술적인 논쟁이 학문적 성과로 연계될 수 있다는 점이 밝혀졌다.
본 연구의 목적은 드론 기반 스마트 방역 연구로서 드론을 방재 분야에 활용을 통한 대응방안과 기대효과를 연구하는 것이다. 현행 방재업무의 문제점에 대한 검토와 이에 따른 대응안을 환경적, 시장적, 기술적 접근으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째로 환경적 측면에서 드론 기반 관제를 활용한 방재업무의 활용 효과는 산림, 조류인플루엔자, 가축, 시설지역, 모기 유충, 해충 등 광범위한 활용과 AI 및 콜레라 등 각종 방역업무 단순화 및 효과적 방역체계 제공 할 수 있다. 둘째, 시장적 측면에서 방역방법의 신기술 도입을 통한 국내 표준화 드론을 활용한 소독방역 임무 활용에 따른 축산·가축 방역 관련 법령, 행정규칙의 기준마련, 관련 산업의 동반성장과 신시장 발굴, 가축 질병 방역에 투입되는 연간 예산 절감의 효과를 가져온다. 셋째, 기술적 측면은 (1) 새로운 가축 질병 방역형태인 다중드론 활용 소독 방역의 현장적용, (2) 드론 산업 소프트웨어 분야의 혁신, (3) 다양한 시장에 적용 가능한 드론 관제/제어 통합시스템으로 산업 다변화, (4) 빅데이터 드론 이동로 3차원 공간정보 분석 정밀 드론 교통정보제공으로 안전성 높은 비행 보장, (5) 다수의 드론 동시 자동 임무 비행이 가능하여 저비용 고효율 시스템 보급 실현, (6) 고도의 정밀 비행기술 불필요에 따른 분야별 드론 이용자 증가로 고찰되었다. 본 연구는 문헌 조사와 전문가의 의견을 기반으로 작성되어 향후 연구 분야는 드론 기반 서비스에 대한 실증적 자료를 기반으로 그 효과에 대해 입증하는 작업이 필요하다. 본 연구의 기대효과는 드론을 방재업무에 적극적 활용 지원 또는 이와 관련된 정책을 수립하는데 이바지 한다.
In this, analyzing the type of subjectivity in which people would have about home visit nursing services originating from public health care centers. I tried to research more effective ways to improve home visit nursing care services. and later. for the development of home visit nursing care. to supply basic data. The method for this study was the Q-method. created by William Stephenson. and was adequate for the study of subjectivity. For this study. through the deep interview. literature inquiry, and the discussion course. 206 Q-statement sentences were abstracted. and based on them, after Q-sample-selection. I then collected the Q-categorized-result from 32 subjects from Mar. 10. 2000 to Mar. 25. 2000. Through the statistic a analysis of PC-Qunal program. the subjectivity species were categorized and analyzed. The study results show that there are 3 sorts of recognition types. and they are analyzed in the following; The first type: the positively receiving type shows that they feel thankful and a trusting feeling about home visit nursing. The second type: the negatively mistrusting type shows that they had doubtful attitudes about the specialty of home visit nursing: they wanted medicine or nutrition remedies rather than health education and concerning the their own health care, they prefered the hospitals or clinics. The third type: the conditional receiving type shows that even though they had a positive receiving attitude about home visit nursing wanting to consult with the home visit nurses about the difficult problem which could not easily be settled, hoping that the home visit nurses could visit them more often, in their actual lives. they strongly indicated their attitudes concerning money as more important than home visits. The subjects in these 3 types commonly had a good feeling about the kindness of the home visit nurses: the first and third types also had a positive recognition about home visit nursing; however. in aspects of the evaluation and receiving attitudes, they showed a big difference. When all the above results are integrated. in the case of the first type the home visit nursing service, which satisfied the demand for health care of the medically weak people. should be continuously supplied. Additionally in case of the second type (negatively mistrust). continuous education and support should be supplied with enough interest to lead their concerns about their own health care as well as lead medical spending in a productive and effective direction in order to change their impressions. Through this study. I learned that the recognition of the objectives of home visit nursing services can be categorized in to 3 types and could be analyzed. Thus I wish that this study helps to present basic data which contributes to the development of the home visit nursing field.
본 연구에서는 한반도 서해안에 위치한 해상기상관측타워에서 관측된 수면변동자료를 이용하여 첨두주기 산정의 정확도 향상을 위한 평활화 기법을 적용하였다. 평활화 기법 적용에 대한 검증은 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량을 통해 수행하였으며, 이후 평활화 적용에 대한 영향을 분석하였다. 분석결과, 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량의 상관계수는 0.9994로 나타났으며, 해당 기법 적용에 문제가 없음을 확인하였다. 이후, 평활화 영향 검토를 수행한 결과, 기존 추정 스펙트럼의 신뢰구간에 비해 최대 26% 감소하는 것으로 나타남으로서, 추정되는 첨두주기의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 평활화 적용으로 인하여 4~6초 사이에서 확률밀도는 통계적으로 유의미한 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 최적 평활화를 위해 통계적 기법을 이용하여 유의파고 범위에 따른 적정 평활화 개수를 산정하였으며, 평활화 개수는 유의파고가 작아짐에 따라 불안정한 스펙트럼 형상에 의해 증가하는 것으로 나타났다.
문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.
전 세계적으로 지구 온난화 및 에너지 비용 상승으로 인해서 에너지 절감에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 단조 공장들은 에너지를 많이 사용하기 때문에 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 진입을 위한 한 가지 해결책으로 IoT 기반으로 각 설비의 에너지 사용량을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 생산 공장에서 사용하는 기존 기업자원관리시스템과 생산실행시스템과의 연동으로 작업일지 입력/관리, 설비/에너지 관리, 실시간 에너지 모니터링, 이력 검색, 데이터 분석 등으로 구성된다. 중심이 되는 실시간 에너지 모니터링 프로세스는 각 설비별로 기존 설치되어 있는 가스계량기와 전력계에 IoT 디바이스를 연결시켜 데이터를 실시간으로 수집한다. 그리고 수집된 에너지 사용량을 웹 또는 모바일에서 실시간으로 화면에 표출한다. 본 시스템의 장점은 생산 공정 단계에서 설비별 도시가스 및 전력 에너지 사용량의 변화, 사용요금, 에너지 환산, 온실가스 등의 정보를 웹 기반에서 실시간으로 파악할 수 있다는 것이다. 향후, 빅 데이터 기반에서 에너지 사용량을 수집하여 생산 공정별로 에너지 사용량을 분석함으로써 제품 생산 소요시간을 최소화할 수 있는 에너지 절감 방안 수립에 사용될 수 있다. 또한, 모바일 작업일지시스템과 생산 공정 최적화 모델과 융합하면 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방안이 마련될 수 있다.
다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.
본 연구에서는 앞선 연구를 통해 도출된 해양사고 결과와 안전관리 결과 등의 평가항목을 이용하여, 해운선사의 안전관리 수준을 평가할 수 있는 해운선사 안전관리 평가지표를 개발하였다. 또한 평가항목을 구성하는 평가요소의 가중치를 산정하기 위하여 해양사고 조사 관리 업무를 담당하는 공무원, 검사원 등으로 이루어진 전문가그룹을 구성하고, 델파이 기법을 이용해 평가항목을 구성하는 평가요소의 가중치를 산정하였다. 본 연구에서 개발된 안전관리 평가지표의 유효성을 검증하기 위해 외항 해운선사 119개 업체(국적선박 916척)를 보유선박수와 총톤수를 기준으로 소(小), 중(中), 대(大) 세 그룹으로 그룹화 하고, 안전관리 수준을 평가하여 안전관리가 우수한 19개 해운선사를 식별하였다. 소(小)그룹(Group 1)과 중(中)그룹(Group 2)은 각각 8개 업체, 대(大)그룹(Group 3)은 3개 업체가 평가지표 1.0 미만으로 양호한 안전관리 수준을 나타냈다. 이들 업체는 최근 3년간 해양사고 발생건수가 없었고, 항만국통제 점검과 안전관리체제 심사에 있어서도 출항정지, 중부적합사항이 없거나 현저히 낮은 수준을 보였다.
최근 건축정보 분야에서는 터널, 교량 등 도시의 인프라에도 건축정보모델링(BIM: Building Information Modeling)이 적용되면서 대형화된 도시 건축물의 유지 및 관리를 위해 BIM 뿐만 아니라 건물의 외부환경에 대한 정보가 필요하게 되었다. 또한, 건축물정보모델 및 도시/지리정보 모델 간 정보의 상호운용성을 바탕으로 다양한 시뮬레이션 및 도시계획, 국토보안 등 기타 응용프로그램에서의 상당한 이익과 발전을 가져올 수 있다는 관점에서 공간정보와 빅 데이터의 융합은 강한 잠재력을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 건축정보 분야의 개방형 BIM(open BIM) 표준모델인 IFC(Industry Foundation Classes)와 GIS분야의 표준모델인 CityGML의 정보를 효율적으로 연계하기 위해 IFC와 CityGML, LandXML의 정보체계 및 형상표현의 차이점을 비교분석하였으며 공간정보 분석을 위한 객체기반의 건축 도시통합모델의 개발방향을 제시하고 BIM과 GIS 간의 기초 융합전략 및 활용방안을 마련하고자 하였다.
고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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