본 연구에서는 가스보일러 가동 중 배기통이 이탈하는 상황이 발생했을 때, 시스템적으로 인지하고 자동으로 보일러 가동을 중지하여 일산화탄소를 포함한 유해 배기가스가 실내로 유입되는 상황을 근원적으로 차단하는 방안을 제시하였다: (1) 연소에 필요한 공기량을 제어하기 위해 설치된 풍압센서(APS : Air Pressure Sensor)의 출력전압을 측정하여 배기통의 정상상태와 이탈상태를 감시하는 기능을 추가한다. (2) 배기통이 이탈하면 APS의 출력전압이 상시 운전범위에서 일시적으로 상승하게 된다. 보일러 제어부인 PCB가 이 상태를 배기통 이탈로 간주하여 보일러 가동을 멈추면서 배기통 이탈 상태를 실내온도 조절기에 표시하도록 한다. 또한 국토교통부령으로 정한 「건축물의 설비기준 등에 관한 규칙」에서 명시한 공동주택 및 다중이용시설의 환기시설 기준에 따라, 실내공기 교환횟수에 맞는 풍량을 적용하여 실내공기를 환기하는 실험을 실시하였다. 이 실험 결과 실제 일산화탄소가 실내에 누출된 최악의 상태에서, 중독사고 예방이 가능하다는 것을 확인하였다. 다만, 동 규칙에서 정의한 시간당 실내공기 교환횟수를 기존 0.7회에서 0.5회로 2013년부터 완화하여 운영하고 있는데, 실험결과 8시간 가중평균 노출기준인 TWA 30 ppm을 초과하는 농도가 측정되어 기준을 강화할 필요성이 있다. 본 연구 결과에 기초하여 가스보일러 배기압력의 기계적 인지를 통해 배기통 이탈을 감지하는 기술과 일산화탄소 경보기와 연동된 실내공기 환기시스템 기술을 도입한다면 일산화탄소 중독사고가 크게 감소될 것으로 판단된다. 제조 및 검사단계의 문제점을 보완하고, 올바른 설치 및 수리, 사용자의 배기통 이탈에 대한 관심이 더해졌을 때, 일산화탄소 중독으로 인한 인명사고를 예방하는데 효과적인 대책이 될 것으로 사료된다.
오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 유 무인체계가 혼합 편성된 미래 기갑수색부대가 수색정찰 임무계획 수립 시 대두되는 수색경로 대안을 효과적으로 분석할 수 있도록 전술행위를 규칙기반(rule-based)으로 표현하고, 유 무인 수색정찰 에이전트를 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저, 기갑수색부대의 무인차량, 소형전술차량, 전투원 등 전투개체를 에이전트 개념으로 모델링하고, 각각의 기동, 탐색, 전투원 하차지점 선정, 경로선정 등을 행동규칙화 하여 NetLogo를 이용해 구현한다. 제안한 모델은 작전지역 내 기동로 여건, 적 위협 요소, 정찰자산 등을 고려하여 적정 경로를 선정하고, 경로상의 정찰면적, 정찰소요시간, 작전효과(기여도) 등의 산출이 가능하여, 향후 지상무인체계 효과 분석 시 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
온라인 교육시장이 확대됨에 따라 다양한 교육용 콘텐츠들이 출시되어지고 이를 사용하는 사용자들의 사용성과 사용자환경이 반영될 수 있는 콘텐츠 개발 방법이 연구되고 있다. 시장의 양적 확대를 뒷받침할 콘텐츠의 질적 성장을 위해서는 새로이 개발되지는 콘텐츠의 개발 방향성 확보 시점에서 기존 출시 모형에 대한 빠른 분석이 매우 중요하다. 하지만 콘텐츠 개발과정에서 개발 목표 설정에 필요한 전형적 모델의 추출과정을 직관적으로 협의할 수 있는 툴의 부재로 제작시안을 기준으로 한 반복적 업무 회귀가 개발공정에 필요한 많은 인력과 시간을 낭비하게 한다. 통계를 이용한 자료원 검증툴은 개발 전 과정과 최종 개발 결과에 영향을 주는 프로토타입의 선정 시 협력 업무를 수행하는 단일기업 내 또는 다수의 기업 간 소통의 부재로 인한 성과 이원화 문제를 공정 간에 스크린해주는 긍정적 효익으로 작용할 수 있다. 본 연구는 시료가 충분치 않은 AR기반 교육용 콘텐츠의 개발과정에 적용할 후속 현장실험 적용 통계서비스모델을 설계하는 것으로써 유사 범주의 시료 확보를 통해 개발에 필요한 데이터를 확보하는 것이 적정하여 빅데이터를 이용한 자료의 취합과 의사결정이 프로세스를 기준으로 진행되었다. 이번 연구에서 제시되는 데이터 통계분석서비스 기본 모형은 직관적인 다차원 요인과 속성의 선택과 검출이 가능한 구조로 설계하였으며 후속 현장형 실험연구와 연계하여 조직 내 또는 다수 기업 간 협력활동에 조력이 가능한 온라인 기반 데이터 통계분석서비스로 제안하고자 한다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.
현재 주요 항공기술 선진국들은 군용기에서 거둔 무인항공기의 성공을 그 성장성과 효용성에 주목하고 민간 부문으로 확대하려는 노력을 경주하고 있으며 그 결과 민간 무인항공기 시장은 2020년 경에는 그 시장규모를 약 88억불에 달할 것으로 보면서 앞으로 가장 유망한 시장의 하나가 될 것으로 예상하고 있다. 그 용도도 원격탐사, 통신중계, 환경감시, 기상관측, 국경감시, 산불감시, 위험지역 정찰, 치안, 교통, 재난구호 지원활동 등 다양한 분야에 걸쳐 있다. 그러나 현재의 항공교통체계는 유인항공기 위주로 운용되고 있는 실정이어서 조종사가가 탑승하지 않는 무인항공기의 등장으로 무인항공기 운용을 고려한 조정이 필요하게 되었으며 그 조정에 필수적으로 수반하는 것이 법제화 작업이다. 현재 무인항공기 운용에 관한 법제화 작업은 전 세계적으로 ICAO가 중심이 되어 표준화 작업을 진행 중에 있으며 미국, 영국, 호주 등 국가는 개별적으로 법 규정을 마련하여 운용 중에 있다. 본 논문에서는 ICAO산하의 무인항공기시스템연구그룹(UASSG)의 활동과 무인항공기 법제화에 앞서가고 있는 미국, 영국, 호주의 법제화를 소개 하였다. 이중 미국의 경우는 2012년 2월14일에 오바마 대통령이 미국의 국가공역에서의 무인항공기를 운용하도록 하는 제반 법령 및 규정을 2015년 9월30일 시한으로 제정하도록 하는 법안에 서명함으로서 가장 적극적이다. 우리나라의 경우는 현재 국내 항공법상의 정의 규정과 비행허가에 관한 일부 사항을 제외하고는 운용에 관한 규정은 거의 전무한 상태라고 할 수 있다. 그러나 현실에 있어서는 군사용 및 민간 무인항공기가 실제 개발 운용되고 있는 실정이며 국토교통부에서는 상업용 민간무인항공기 개발을 우리나라의 항공기 제작 및 수출부문에 있어 가장 국제경쟁력 있는 분야로 보아 적극적으로 추진할 계획이어서 국내적으로도 무인항공기 운용을 위한 제반 사항에 대한 법제화가 필요하게 되었다. 무인항공기 운용을 위한 법제화 작업 중 가장 중요하다고 생각되는 부분은 (1)공역사용, (2)항공종사자 자격인증, (3)무인항공기 감항인증 및 기술기준인증 등 이지만 이외에도 (4)무인항공기 등 관련 사항에 대한 정의 규정, (5)무인항공기의 분류체계, (6)탑재장비 및 탑재서류, (7)통신, (8)비행규칙, (9)무인항공기 항공종사자 교육훈련, (10)보안, (11)보험, (12)기타 법제화가 필요한 사항으로 나누어 법제화 작업이 이루어져야 한다고 본다. 이와 함께 우리나라도 2012년 12월에 UASSG에 참가하였으므로 국제기준의 수립에 능동적이고도 주도적으로 참여하여 국제 사회에 기여함은 물론 무인항공기와 관련된 국제 관련 법령의 동향과 선진국의 사례를 파악하여 무인항공기 운용을 위한 국내 관련 법령을 선진형으로 제정 정비하는 법제화 작업을 병행하여야 할 것으로 본다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제14권1호
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pp.112-122
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2003
목 적:행동장애의 생물학적인 원인을 규명하고 연령 및 정신병리와의 상호관계를 이해하기 위하여 혈장내의 5-HT와 5-HIAA 농도를 측정하여 대조군과 비교하고, 정신병리, 연령간의 상호관계를 연구하였다. 방 법:1999년 3월부터 2002년 3월 사이 서울대학교병원 소아 ${\cdot}$ 청소년정신과를 방문한 환아중 행동장애라고 판단되는 소아 또는 청소년 환자 41명을 대상으로 하였다. 공격적인 행동, 규칙위반, 반항행동의 평가에는 DSM-IV 진단기준에 입각한 부모평가척도를 사용하였으며, 혈장내의 5-HT 및 5-HIAA 농도의 측정에는 HPLC를 사용하였다. 결 과:1) 소아형 ${\cdot}$ 행동장애, 청소년형 ${\cdot}$ 행동장애, 그리고 대조군간에 혈장내의 5-HT 및 5-HIAA농도간의 의미 있는 차이는 관찰되지 않았다(5-HT, F=2.37, df 2, 61, p>0.05). 2) 혈장내의 5-HT와 5-HIAA의 농도와 공격성(aggression) 및 규칙위반(rule violation)간에는 의미 있는 상관성은 관찰되지 않았다. 3) 혈장내의 5-HT농도와 반항행동(oppositional behavior)간에는 의미 있는 상관성이 관찰되었다.(소아형, Pearson 상관계수 0.43, p<0.05, 청소년형, Pearson 상관계수 0.48, p<0.05). 4) 행동장애군에서(소아형, 청소년형 모두 포함) 연령과 5-HT 및 5-HIAA농도간의 의미 있는 상관성은 관찰되지 않았다. 대조군에서도 역시 의미 있는 상관성은 관찰되지 않았다. 결 론:이러한 소견은 행동장애의 생물학적 원인 중의 하나로 serotonin계의 기능장애라는 가설은 지지하지 못하는 소견이다. 공격성 또는 규칙위반보다는 반항행동이 더 밀접한 관계가 있다. 개체발생적인 과정에 있어서도 행동장애군에서 상관성은 관찰되지 않았다. 향후의 연구에서는 반항장애와 serotonin 계와의 상관성이 연구되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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