본 연구에서는 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 본 연구는 한강 유역의 강우관측에 강화 레이더를 이용하는 경우를 적용 예로 살펴보았다. 한강 유역을 수자원단위지도의 중권역에 해당하는 총 20개의 소유역으로 나누어 검토할 경우, 총 소유역 중 강화 레이더로 완전히 관측되는 경우는 총 5개에 불과하며, 전혀 관측되지 않는 소유역도 3개가 있다. 나머지 12개의 소유역은 부분적인 레이더 정보만이 가용한 경우가 된다. 부분적인 레이더 정보만이 존재하는 경우의 관측오차는 기본적으로 관측되는 부분의 면적에 반비례하여 작아지지만, 동일한 면적일 경우에는 관측되는 면적이 몇 개로 쪼개져 있느냐에 따라 오차의 규모가 달라지게 된다. 동일한 관측면적일 경우에는 많이 쪼개져 있을수록 관측오차가 작아지게 된다. 본 연구의 대상유역인 한강유역의 경우에도 강화 레이더 강우자료를 이용하여 면적평균강우를 추정한다면 그 오차는 최소 수 %에서 최대 수십%까지 범위인 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 현행 환경영향평가 시행에 제공되고 있는 환경영향평가정보지원시스템(EIASS)의 서비스 기능 가운데 가장 실무적 활용도가 많은 환경지리정보서비스시스템(EIAGIS)의 기능을 개선하기 위하여 공간정보오픈플랫폼(Vworld)의 오픈API서비스기능의 활용방안을 실제 환경영향 평가가 시행된 사례를 대상으로 제시하였다. 연구내용을 요약하면 다음과 같다. 먼저 환경영향평가 시행에 있어 실제 EIAGIS의 활용도는 DB의 갱신한계와 2D위주의 낮은 품질의 지형정보 제공 등으로 인하여 매우 저조하였다. 이에 대한 개선방안으로 현재 국토부에서 제공하고 있는 Vworld의 오픈API서비스기능을 활용하여 환경영향평가를 시행하는 실무 수요자의 요구에 맞는 새로운 서비스 개발이 가능하다는 것을 제시하였다. 향후 Vworld을 활용한 EIASS를 구축할 경우 사업계획수립 초기단계에서 사업대안의 설정에 유용한 정보를 제공하는 컨설팅 역할을 수행할 수 있으며, 환경영향평가 시 맞춤형 정보제공이 가능하여 협의기관과 평가대행자간의 동일한 프로그램을 사용함으로서 평가서의 신뢰도 향상과 신속한 협의가 기대될 것으로 예상된다.
해상 기름유출사고 시, 효율적인 방제 전략을 위해서는 유출유의 위치 및 이동 특성을 파악하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 유출유의 모니터링은 항공기와 인공위성을 이용하고 있으며, 유출된 기름의 이동 경로를 예측하기 위해 수치모델이 적용되고 있다. 하지만, 원격탐사에 의한 모니터링 정보를 이용한 수치모델의 초기조건 적용은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 인공위성 자료를 통해 추출된 유출유 정보를 이용한 예측 모델의 활용가능성을 제시하고자 한다. EFDC 3차원 수치모델을 이용하여 2007년 12월 7일 태안 해안에서 발생한 Hebei Spirit호 기름유출사고의 유출유 이동을 예측하였다. 모델 초기조건과 모델결과 비교를 위하여, 12월 8일 KOMPSAT-2 MSC와 12월 11일 EVNISAT ASAR위성자료로부터 추출된 유출유 정보를 사용하였다. 모델초기 조건으로 인공위성 자료를 이용한 경우가 사고지점에서 유출을 가정하여 방류한 초기조건보다 유출된 기름의 분포측면에서 더 개선된 결과를 보였다.
공기연장과 관련한 분쟁은 해당 이슈들이 공기에 얼마나 영향을 미치는지에 대해 공기를 분석하고 법원과 같이 제3자의 판단을 돕기 위한 근거로 제출하는 특징이 있다. 하지만 대다수의 국내현장은 분석에 필요한 기초자료가 부재하거나, 분쟁 발생 이후 자료를 수집하는 등 대응을 위한 합리적인 업무 및 입증 방안의 프로세스가 정립되지 않아 공기연장에 따른 손실을 증명하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 공기연장 분쟁 시 입증의 수단인 공기분석에 필요한 정보를 수집, 정리하고 업무 프로세스를 제시함으로써 합리적인 처리지원 및 관리 효율성을 향상하고자 하였다. 제안된 프로세스를 사용하여 실제 공기연장 분쟁에 적용 검증한 결과, 프로세스 적용현장이 미적용 현장에 비해 실무자는 약 33%, 계약담당자는 약 46%, 법률자문가는 약 48% 더 높은 만족도를 나타냈으며 91%의 동일한 매트릭스 비교 결과가 나타났다. 본 연구를 통해 공기연장 분쟁에서 근거로 사용되는 공사기간 분석 업무의 효율화를 도모할 수 있을 것으로 판단되며, 향후 프로세스를 활용한 시스템 설계연구가 지속되어야 할 것으로 보인다.
본 연구의 배경은 최근 포스트 코로나시대의 비대면 행정서비스를 위한 주요 정책수단으로 기계학습 행정서비스가 주목을 받고 있는 가운데 기계학습 행정서비스를 시범적으로 운영하고 있는 서울특별시를 대상으로 기계학습 행정서비스 도입 시 효과가 예상되는 업무유형에 대하여 살펴보았다. 연구방법으로는 2020년 7월 한 달 동안 기계학습 기반 행정서비스를 활용하거나 수행하고 있는 서울시 행정조직을 대상으로 설문조사를 실시하여 조직단위별 도입 가능한 기계학습 행정서비스 및 응용서비스를 분석하고, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 기계학습 행정서비스의 업무유형별 특성을 분석하였다. 그 결과, 지도학습 및 비지도학습 업무유형의 특성에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 특히 강화학습 업무유형이 기계학습 행정서비스에 가장 적합한 업무적 특성요인을 포함하고 있는 것으로 밝혀져 그에 대한 정책적 시사점을 도출하였다. 본 연구결과는 기계학습 행정서비스를 도입하고자 하는 실무자들에게는 참고자료로 제공될 수 있고, 향후 기계학습 행정서비스를 연구하고자 하는 연구자들에게는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
한 부모 가족은 2000년 이후로 증가하였는데 50대의 이혼율의 급증과 40대와 50대 남성의 사망률 증가와도 관련이 있다. 한 부모 중년 여성가장은 생의 발달 과정이라는 시기와 맞물려 자기실현의 의식화 과정이 드러나는 시기에 속한다. 이러한 측면에서 한 부모 중년여성가장의 GIM을 통한 자기실현의 과정을 연구할 필요성이 있다. 이에 본 연구는 2018년 9월부터 2020년 6월까지 4명의 한 부모 중년 여성가장을 연구 참여자로 선정, 10~11회기의 GIM을 진행하여 다음과 같은 결론이 도출되었다. 첫째, 한 부모 중년 여성가장이 GIM을 통해 경험한 심상을 신체, 감정, 기억사고, 감각의 4개 하위 구성 요소로 분류하고, 8개의 의미단위 요소를 46개로 범주화하였으며, 152개의 의미단위를 도출하였다. 둘째, GIM을 통해 경험된 자기실현 과정은 참여자들에게 그림자와 페르소나, 자기라는 원형상으로 나타났다. 참여자들은 GIM 안에서 현재 가족관계의 부정적인 감정을 언어로 표현하고 수동적인 자신의 심상 안에서 자신의 생각을 적극적으로 변화시키는 경험을 통하여 그림자의 의식화 과정을 거쳤으며, 긍정적이고 밝았던 자신의 내적인 모습을 재확인하였다. 이들은 부모나 형제들에게 억압되고 소외된 자신의 삶이 착한 딸과 종교인이라는 페르소나에 억눌린 상태와, 분노하는 자신과 타인을 향한 이중적인 사고와 감정을 지니게 된 현재 상태를 연관 지어 경험하며 페르소나의 자각과 재정립을 이루었다. 결론적으로 본 연구를 통해서 다양한 심상의 경험과 음악을 접하며 부정적 사건의 재경험을 이끌어 냄으로써 고유한 자기로 새롭게 탄생하는 본질적인 자기다움의 자기실현과정을 이루는데 의의가 있다
현대사회는 삶의 양식 변화에 따라 복잡하고 다양한 분야로 생활 영역이 확대되고 있다. 사람들의 의식도 변화하면서 각종 사회문제가 수반되고 이에 대한 대책도 다방면에서 이루어지고 있다. 특히 학교폭력 문제가 관심 대상이 되면서 정부 관련 부처가 합동으로 신고센터를 마련하고 전문상담 요원들이 피해 신고를 접수하며 상담하고 있다. 상담 요원들은 업무 처리 과정에서 심신의 소진을 경험한다. 따라서 소진의 원인이 되는 요인이 무엇인지 연구하여 효과적인 상담 업무 수행에 기여할 필요성이 제기된다. 본 연구는 2019년 2월부터 2020년 5월까지 117 신고센터에서 근무하는 상담 요원 10명을 대상으로 업무 처리 과정에서 체험한 사실을 면담하고 수집하여 Colaizzi의 현상학적 연구방법으로 분석하였다. 연구의 결과에서 소진 요인은 첫째 '117 신고센터 경험'에서 기관 통합 시기의 상담요원 갈등, 둘째 '소진'에서 전문상담 요원은 정서적 고갈, 비인간화, 성취감 결여 증상 등의 경험이었다. 상담 요원들의 소진 요인을 예방하고 극복하기 위해 사기 증진방안 마련이 필요하였다. 이는 각종 익명의 상담 방식이 활용되는 산업화·정보화 시대에 특수 직종 상담 요원의 근무환경 개선에도 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 그림책 속의 인성요소를 분석하여 누리과정 중심의 유아인성교육 프로그램을 개발하기 위한 연구이다. 그림책은 유아들에게 가장 친숙한 매체이며, 생활 속에서 자연스럽게 접할 수 있다. 이를 위해, 먼저 누리과정 교사용 지침서 내의 인성요소(배려, 존종, 협력, 나눔, 질서, 효) 6가지를 분석하였다. 다음으로, 분석한 인성요소를 참고하여 본 프로그램에 활용될 그림책 12편은 문학성, 예술성, 교육성을 기준으로 선정되었다. 선정된 그림책은 누리과정 교사용 지침서 내 인성요소에서 각 2차시의 교육계획안을 고안하여 총 12차시로 고안하였다. 마지막으로 현장 교사 2인과 유아교육과 교수 2인의 전문가 타당화 과정을 거쳐 최종 개발되었다. 개발된 본 프로그램은 추후 유아교육현장에서 만 3~5세 유아를 대상으로 각 연령 당 12차시의 활동을 적용한 후 효과검증이 요구되며, 유아들이 본 프로그램을 직접 경험해봄으로써 인성요소인 배려, 존중, 협력, 나눔, 질서, 효를 증진시킬 수 있을 것이다. 또한 유아교육현장의 교사들에게 유아인성교육 학습지도안으로 제공할 수 있다.
본 연구는 자율주행시대에 적합한 차량 실내 인테리어 디자인 중에서 실내 공간, 편의장치를 중심으로 진행하였으며 STEEP 분석법을 적용하여 미래 자동차 실내디자인 모델을 제시하였다. 서비스디자인 방법론을 적용하여 레이아웃의 재배치와 운전자 중심의 정보 제공 목적으로 설치되었던 디스플레이 장치의 변화를 다루고 있다. 커넥티드, 인포테인먼트 등 다양한 목적을 위한 디스플레이의 종류와 설치 위치에 대한 변화가 예상된다. 특히, 이런 분석을 통해 미래 자율주행 자동차에서 지내게 되는 실내 인테리어 연구를 통한 트렌드와 경험을 연구함으로서 이후 후속연구에서는 실제 개발과 응용을 위한 기초 자료로써 활용될 것이다. 5단계로 진행한 연구 과제를 STEEP과 연계하는 미래트렌드 도출과 FGI를 통한 전문가들의 자문을 거쳐 핵심동인을 추출 하였다. 이를 통해 이후 실내디자인에 하나의 방향으로 제시했다. 사용자 중심의 참여형 디자인 방법을 통해 자율주행차에서 기대 할 수 있는 체험과 경험을 위주로 감성적인 키워드 도출법을 사용하였다, 도출된 동인을 미래사회 5대 트렌드와 묶어서 요약정리 하였고 각 도출된 동인들에는 해당되는 기술 분야를 함께 고려할 수 있도록 그룹핑을 했으며, 자율주행 Level에 따라 수요자가 경험할 수 있는 요소를 더하기도 했다. 이는 미래 자율주행차 산업은 개인적 성향뿐만 아니라 다양한 사회적 이슈와 관점에서 바라본 실내 레이아웃, 편의장치 등의 서비스디자인 트렌드에 대한 연구가 이어져서 보다 다양한 연구가 진행되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 AI 카메라를 활용한 공공도서관 이용자의 공간이용행태를 분석하는 것이다. AI 카메라의 얼굴 인식 및 추적 기술을 활용하여 이용자의 성별과 연령을 식별하였고 초단위 영상 데이터를 수집·정제하여 이용자의 이동 동선을 파악하였다. 분석 결과, 여성 이용자가 남성 이용자보다 조금 더 많았고 연령대는 30대가 가장 많았다. 이용자 수는 화요일부터 금요일까지 증가하다가 토요일과 일요일에 감소하는 경향성을 보였고 오후 14시부터 15시 사이에 이용자 수가 가장 많은 것으로 나타났다. 이용자들은 1개 또는 2개 공간만을 주로 이용하였는데 이 때에는 안내데스크를 이용하거나 휴게공간을 이용하는 것으로 나타났다. 주제분야 서가를 이용하지 않는 경우가 주제분야 서가를 이용하는 경우보다 약 2배 정도 많았다. 이용자들은 철학(100), 종교(200), 사회과학(300), 순수과학(400), 기술과학(500), 문학(800) 분야들을 주로 이용하였고 이중 문학(800)은 다른 모든 주제분야들과의 연결성이 가장 높게 나타났다. 이용자들을 체류공간의 유사성에 따라 5개 군집으로 묶어본 결과, 군집 간에 이용 목적과 관심 주제분야에 차이가 있어 향후 도서관 서비스 기획에 중요한 단서가 될 수 있음을 확인하였다. 그리고 향후 도서관에서 AI 카메라를 활용한 이용자의 공간이용행태 분석이 활성화되기 위해서는 높은 비용 및 개인정보 보호 문제의 해결이 필요함을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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