중국건설업에서는 BIM (Building Information Modeling)의 활용을 통해 건설업의 비효율적인 상호운용성의 문제를 해결하여 건설업의 총생산액 증가시키고자 한다. 하지만 중국 주건부에서 2011년부터 건설업의 BIM활용을 촉진하였음에도 불구하고 중국에서는 BIM 활용률은 45% 미만인 것으로 나타났다. 한편 한국 건설업은 중국보다 먼저 BIM 도입을 하여 활용하고 있는 만큼, BIM 활용수준과 BIM 수용의지가 중국보다 높을 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 한국과 중국의 BIM수용영향요인 비교분석을 통해 중국의 BIM 활용률을 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 한국과 중국의 BIM수용영향요인 비교분석을 위해 기술수용이론(Technology Acceptance Model; TAM)과 BIM 수용모델 관련 선행연구고찰을 통해 BIM 수용영향요인을 분류하고, 중국의 국가적 특성과 중국건설업만이 가진 특성을 반영한 BIM 수용영향요인을 추가하여 실제 BIM 사용자인 한국과 중국 건설사업 참여주체(시공사, 설계사, CM)를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 통계값을 유의미한 차이를 알아보기 위해 SPSS 22.00을 활용하여 t-test 실시하였다. 마지막으로 t-test 결과를 기반으로 중국의 BIM 활용률을 향상시킬 수 있는 개선방안을 제안하였다. 본 연구의 결과를 통해 중국 건설업에 적합한 BIM 활용 활성화 방향을 제시하고, 중국 건설업의 BIM 활용 활성화 연구의 이론적 기초를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.
본 연구의 목적은 생애주기 한 가운데에서 역동적인 변화를 맞이하고 있는 중년세대의 가사노동 트렌드를 분석함으로써 이들이 변화에 어떻게 대처하고 적응해나가는지 살펴보는 것이다. 본 연구에서는 주목한 중년세대는 코호트별로 베이비붐세대나 X세대를 포함하고, 연령별로는 40-50대를 중심으로 하였다. 연구방법은 문헌연구로, 기본적으로 통계청의 생활시간조사자료를 통해 가사노동시간의 추이를 분석하고, 각종 시장조사자료, 연구보고서, 신문기사 검색을 통해 가사노동 트렌드를 분석하였다. 가사노동이란 가족원에 의해 가족원을 위해 수행되는 무보수의 활동으로 시장에서 재화나 용역을 구입함으로써 대체될 수 있는 활동이다. 본 연구는 기술과 산업의 발전에 따라 급속하게 성장한 가전시장과 가사대체 상품 및 서비스가 가사노동 효율화에 어떠한 영향을 미쳤는지에 초점을 맞추고 중년세대의 가사노동 변화 트렌드를 살펴보았다. 기존의 세대와 다른 특징을 가진 중년세대의 가사노동 트렌드 변화를 살펴보는 것은 향후 시장동향을 예측하고 중년세대의 삶의 질 향상을 지원하는 가족정책에 대한 시사점을 도출한다는 점에서 의의가 있다.
연구목적: 안전인증 생태계 주체별 의견 유형화를 통하여 제도 운영상의 취약점을 확인하고 미래 변동성에 대하여 안전인증제도가 빠른 회복력을 가질 수 있도록 개선방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 문헌조사 및 자료 분석을 통해 국내·외 유사 안전인증 및 관련 사례와 국제 기준 및 국가 표준 현황 등을 확인하였으며, 안전인증 생태계의 이해관계자별로 실태조사를 실시하고 문제점 유형화 및 개선방안을 수립하였다. 연구결과: 안전인증대상기계등을 제조 또는 수입하거나 사용하는 사업장을 대상으로 안전인증 대상품에 대한 품질 만족도, 개발제조 및 사용과정에서의 장애요인, 안전인증 관련 개선사항 등 제도전반에 걸친 실태조사를 실시하고 제도 운영상의 문제점 및 취약점을 발굴 및 범주화하여 개선방향 수립 및 작동성 향상을 위한 세부 추진과제를 도출하였다. 결론: 안전인증제도의 선진화·국제화를 위해서는 본 연구를 통하여 도출된 세부 추진과제를 효율적으로 수행하여야 할 것이며, 더불어 안전인증 생태계의 변동성에 대한 회복력 강화를 위해서는 주체별 상호 관계 개선을 통하여 선순환 구조의 운영시스템 구축이 중요하다고 판단된다.
Objective: Ovarian follicular development, which dependent on the proliferation and differentiation of granulosa cells (GCs), is a complex biological process in which miRNA plays an important role. Our previous study showed that miR-458b-5p is associated with ovarian follicular development in chicken. The detailed function and molecular mechanism of miR-458b-5p in GCs is unclear. Methods: The luciferase reporter assay was used to verify the targeting relationship between miR-458b-5p and catenin beta-1 (CTNNB1), which is an important transcriptional regulatory factor of the Wnt/β-catenin pathway. The cell counting kit-8 (CCK-8) assay, flow cytometry with propidium iodide (PI) and annexin V-fluorescein isothiocyanate (FITC) labeling were applied to explore the effect of miR-458b-5p on proliferation, cell cycle and apoptosis of chicken GCs. Quantitative real-time polymerase chain reaction and Western blot were used to detect the mRNA and protein expression levels. Results: We demonstrated that the expression of miR-458b-5p and CTNNB1 showed the opposite relationship in GCs and theca cells of hierarchical follicles. The luciferase reporter assay confirmed that CTNNB1 is the direct target of miR-458b-5p. Using CCK-8 assay and flow cytometry with PI and Annexin V-FITC labeling, we observed that transfection with the miR-458b-5p mimics significantly reduced proliferation and has no effects on apoptosis of chicken GCs. In addition, miR-458b-5p decreased the mRNA and protein expression of CD44 molecule and matrix metallopeptidase 7, which are the downstream effectors of CTNNB1 in Wnt/β-Catenin pathway and play functional roles in cell proliferation. Conclusion: Taken together, the data indicate that miR-458b-5p regulates ovarian GCs proliferation through Wnt/β-catenin signaling pathway by targeting CTNNB1, suggesting that miR-458b-5p and its target gene CTNNB1 may potentially play a role in chicken ovarian follicular development.
본 연구는 시장참여자의 행태 중 하나인 군집행동의 발생 여부와 정도를 주택시장을 중심으로 분석하였다. 분석방법으로 최근 군집행동 분석에 가장 많이 활용되는 CSAD모형에 실거래가격을 적용하였다. 분석내용은 권역별, 경과년수별, 규모별, 시장조건별로 세분하여 지역성, 내부요인, 외부 요인에 대한 분석을 하고자 하였다. 분석결과 첫째, 서울시 전체에서는 군집행동이 발생하지 않았다. 권역별로는 도심권, 동남권, 서북권에서 군집행동이 발생하여 선행연구(Ngene et al., 2017)와 동일한 결과를 보였다. 둘째, 경과년수별 분석에서는 노후주택에서 군집행동이 포착되었으며, 규모별로는 $60m^2$이하의 소규모와 $85m^2$이상 $102m^2$미만의 국민주택규모에서 군집행동이 발생하는 것으로 나타났다. 셋째, 글로벌 금융위기하에서는 모든 권역에서 군집행동이 발생하지 않았으며, 시장 상황이 호황기일 경우 서북권에서 군집행동이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 손실공포 확대에 따라 불황기에서 군집행동이 집중적으로 발생하는 주식시장과 차이를 보이는 결과이다. 본 연구는 시장참여자의 행태를 행동경제학적 측면에서 분석하여 주택시장 이상현상에 대한 이해도를 높이고 시장분석에 시장참여자의 행동이라는 심리요인을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.
본 연구의 주요 목적은 기존 공급망관리에 그린을 강화한 그린 SCM(GSCM)의 주요 활동들이 기업의 재무적 성과와 기업경쟁력에 미치는 영향력을 실증적으로 분석하는 것이다. 먼저 기업 공급망의 다양한 친환경 활동들을 요인분석에 투입한 결과 녹색구매, 녹색생산, 녹색물류, 역물류 등 4개 주요 활동요인으로 각각 분류되었다. 그리고 이들 요인들이 시장성과에 미치는 영향력을 분석하기 위해 8개의 연구가설을 설정한 후 회귀분석을 수행하였다. 먼저 GSCM 활동과 재무적 성과 간의 인과관계를 검증한 결과, 녹색구매와 녹색생산이 통계적으로 유의하게 나타남으로써 연구가설을 지지한다. 반면, 녹색물류와 역물류는 유의수준이 낮아 재무적 성과에 어떠한 영향도 미치지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 비용 절감과 증가 효과가 같이 나타남으로써 통계과정에서 변수의 영향력이 복합적으로 작용했기 때문일 수도 있다. 한편 GSCM 활동과 기업경쟁력 간의 인과관계를 검증한 결과, 녹색물류를 제외한 녹색구매, 녹색생산, 역물류가 통계적으로 유의하게 나타남으로써 선행연구와 같이 GSCM 활동이 전반적으로 제품품질, 생산능력, 기업이미지, 고객만족도 등과 같은 기업경쟁력 향상에 긍정적 영향을 미친다고 할 수 있다. 따라서 해외시장 의존도가 높은 국내 기업들이 친환경성을 요구하는 고객니즈에 효과적으로 대응하면서 지속성장하기 위해서는 녹색물류 등을 포함한 친환경 혁신활동들을 하나의 시스템으로 통합한 GSCM을 전략적으로 구축할 필요가 있다.
도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
Background: Studying the ecosystem carbon cycle requires analysis of interrelationships between soil respiration (Rs) and the environment to evaluate the balance. Various methods and instruments have been used to measure Rs. The closed chamber method, which is currently widely used to determine Rs, creates a closed space on the soil surface, measures $CO_2$ concentration in the inner space, and calculates Rs from the increase. Accordingly, the method is divided into automatic or manual chamber methods (ACM and MCM, respectively). However, errors of these methods and differences in instruments are unclear. Therefore, we evaluated the characteristics and difference of Rs values calculated using both methods with actual data. Results: Both methods determined seasonal variation patterns of Rs, reflecting overall changes in soil temperature (Ts). ACM clearly showed detailed changes in Rs, but MCM did not, because such small changes are unknown as Rs values are collected monthly. Additionally, Rs measured using MCM was higher than that using ACM and differed depending on measured plots, but showed similar tendencies with all measurement times and plots. Contrastingly, MCM Rs values in August for plot 4 were very high compared with ACM Rs values because of soil disturbances that easily occur during MCM measurements. Comparing Rs values calculated using monthly means with those calculated using MCM, the ACM calculated values for monthly averages were higher or lower than those of similar measurement times using the MCM. The difference between the ACM and MCM was attributed to greater or lesser differences. These Rs values estimated the carbon released into the atmosphere during measurement periods to be approximately 57% higher with MCM than with ACM, at 5.1 and $7.9C\;ton\;ha^{-1}$, respectively. Conclusion: ACM calculated average values based on various Rs values as high and low for measurement periods, but the MCM produced only specific values for measurement times as representative values. Therefore, MCM may exhibit large errors in selection differences during Rs measurements. Therefore, to reduce this error using MCM, the time and frequency of measurement should be set to obtain Rs under various environmental conditions. Contrastingly, the MCM measurement is obtained during $CO_2$ evaluation in the soil owing to soil disturbance caused by measuring equipment, so close attention should be paid to measurements. This is because the measurement process is disturbed by high $CO_2$ soil concentration, and even small soil disturbances could release high levels into the chamber, causing large Rs errors. Therefore, the MCM should be adequately mastered before using the device to measure Rs.
본 연구에서는 강우재현주기의 내용을 포함하고 있는 고속도로 토석류 평가를 기초로 하여 고속도로 조기경보 시스템 개발을 위한 강우기준을 제안하였다. 강우기준은 주의경보와 위험경보로 구분하여 선행연구결과를 기초로 하여 적절한 강우기준이 추천되었으며 추천된 기준은 재현주기에 따른 토석류 평가등급별 1시간, 6시간, 3일 확률 강우량이다. 이때, 연구대상은 강원지역으로 하였으며 강원지역 8개 관측소의 확률 강우량을 수집하였다. 또한, 8개 자료의 확률 분석을 통해 강원지역 고속도로 토석류 조기경보에 이용될 1시간, 6시간, 3일 강우기준에 대한 확률분포를 산정하였다. 또한, 강우기준으로 선택된 3가지 강우정보와 실제 토석류 피해와의 연관성 분석을 실제 토석류가 발생한 강원지역 고속도로 7개 노선, 12개 지점의 피해발생시의 강우자료를 수집하여 검토에 이용하였다. 이때, 확률분포 상의 강우기준을 평균값과 하한값을 구분하여 검토하였다. 검토결과, 재현주기별 강우량의 하한값을 사용하는 경우가 실제 토석류 피해시의 상황을 잘 모사하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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