쑤저우 평강로 역사문화거리를 분석 대상으로 도시역사거리의 발전과 보호에 대해 알아보았다. 다음과 같은 방식을 통해 도시역사거리에서 문화거리의 발전, 재생방법과 현황에 대해 전면적인 조사를 진행하였다. 우선 역사문화거리의 개념과 특성을 이해하고, 문헌조사를 통해 역사문화거리의 보존과 재생특성을 물리적 요소와 비물리적 요소로 정리했다. 또한, 한국의 인사동, 삼청동, 중국 베이징의 난뤄구샹, 항저우의 남송어가 등 4개 역사문화거리의 통합디자인교류시스템을 분석하고 연구했다. 기초 연구와 분석을 거쳐 비물리적 요소에서 문화성, 경제성, 사회성에 포함되는 평가 기준을 마련하고 물리적 요소를 공간 구조, 도로 맥락, 건물 보존으로 나누어 분석틀을 정리했다. 평강로에서 비물리적 요소와 물리적 요소의 복합적인 발전 관점을 제시하여 역사문화거리의 보존과 재생에 평가 모델을 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 현장 조사를 결합해 방문객을 위한 프로그램 및 서명 시스템의 정비와 개발, 역사문화 네트워크 플랫폼의 지속적인 개발 등 방면의 미흡한 부분에 대해 최적화와 구체적인 연구를 진행할 필요가 있으며, 이를 통해 같은 유형의 다른 역사문화거리에 참고할 만한 기초 자료를 제공하여야 한다.
2019년말 발생한 COVID-19이 세계적 대유행으로 확산되면서, 선진국과 개발도상국을 가리지 않고 전세계의 의료 시스템을 동시에 무너뜨리는 초유의 사태로 나타나고 있다. 대부분의 시민 사회에서 개인의 보호장구의 부족, 클러스터가 된 지역사회의 격리, 진단과 치료에 필요한 의료시스템의 중단, 사회적 격리로 인한 교육 및 경제활동의 중단 등, 초연결 사회를 지향하던 시민사회가 경험해보지 못한 새로운 위기에 직면하고 있다. 효과적인 대응에 필수적인 개인 보호장비 (PPE), 제독 및 방역 도구, 신속하고 정밀한 대규모 진단, 환자 치료에 필요한 의료기기, 사회적 고립에서 활용될 수 있는 정보의 분석과 연결망 등은 선진국과 개발도상국을 가리지 않고 COVID-19 상황에서 필수적인 사회적 인프라임이 확인되고 있다. 본 Part 1에서는 최근 적정기술로 위기를 극복하기위한 개인보호장구와 개인 및 지역사회의 방역에 대한 사례, 그리고 ICT를 이용한 빅데이터 및 정보활용기술등을 적정기술의 테두리안에서 소개하고자 한다.
본 연구는 텍스트마이닝 기법으로 최근 20년간 아동, 청소년 대상 소비 관련 연구의 주요어를 분석하여 소비 관련 연구의 동향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 KCI 등재/등재후보 학술지에 게재된 아동, 청소년의 소비관련 연구 869편의 주요어를 분석하였다. 빈도분석 결과 가장 빈도가 높은 주요어는 청소년, 청소년소비자, 소비자교육, 과시소비, 소비행동, 캐릭터, 경제교육, 윤리적소비 순으로 나타났다. 5년 단위로 주요어의 빈도를 분석한 결과, 2006년~2010년에는 소비자교육의 빈도가 월등하게 높아 이 시기에 소비자교육에 관한 연구가 많이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 2011년 이후 윤리적소비에 관한 연구가 활발해졌으며, 최근 5년 동안은 두드러지는 주요어가 없는 대신 다양한 주제로 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. TF-IDF 기준으로 주요어를 살펴보면 2001년~2005년 사이에는 환경과 인터넷 관련 단어가 주요 키워드였다. 2006년~2010년에는 미디어이용, 광고 교육, 인터넷아이템, 2011년~2015년에는 공정무역, 녹색성장, 녹색소비, 북한이탈청소년, 소셜미디어, 2016~2020년에는 텍스트마이닝, 지속가능발전교육, 메이커교육, 2015개정교육과정이 중요한 용어로 등장하였다. 토픽모델링 결과, 소비자교육, 대중매체/또래문화, 합리적 소비, 한류/문화산업, 소비자역량, 경제교육, 교수학습방법, 친환경/윤리적소비의 8개의 토픽이 도출되었다. 동시 출현 빈도를 활용한 네트워크 분석을 통해 아동, 청소년 관련 소비 연구에서 과시소비와 소비자교육이 중요한 연구주제임을 알 수 있었다.
The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.
코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.
본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.
본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.
기후변화, 인구증가 및 경제발전으로 도시물순환시스템 내 용수 수요량과 물 이용에 필요한 에너지는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 도시물순환시스템을 효율적으로 관리하기 위해 물 부문만을 고려하는 전통적인 방식을 벗어나 물과 에너지 부문 간 상승효과와 상충관계를 고려하는 넥서스 접근법이 주목받기 시작하였다. 이러한 넥서스 방법론을 적용하여 도시물순환시스템이 에너지 집약적인 시스템임을 증명하고, 에너지 원단위로 표현되는 물-에너지 효율 관계를 분석하며, 기후(장기 기후변동, 가뭄, 유형), 지리적 특징(표고차, 평지비, 위치), 시스템 특징(총급수량, 인구, 인구밀도, 관로연장) 및 운영관리 현황(상수관망 수압, 누수율, 물절약)이 미치는 영향을 규명하고자 하는 연구들이 수행되어왔다. 그러나 이를 통해 도시물순환시스템 관리자에게 정책 및 제도의 방향을 제시할 수 있으나 구체적인 정책을 수립하고 시행하는 데 한계가 있었다. 본 연구에서는 기존에 제시된 문헌 조사를 통해 시스템 및 공정별 에너지 원단위 매트릭스 구축하고, 물-에너지 넥서스 모델을 활용하여 도시여건, 외부영향 및 운영관리수준이 시스템에 미치는 영향을 정량화하였으며, 관리자가 벤치마킹할 수 있는 물-에너지 사용효율 기준을 제시하였다. 이를 활용하여 도시물순환시스템 관리자는 시스템의 효율적인 운영관리를 위한 전략과 실행계획을 도출할 수 있으며, 계획의 시행 후 적합성 및 타당성에 대한 평가가 가능할 것이다.
방탄소년단은 2018년 5월 LOVE YOURSELF 전(轉)Tear로 빌보드 메인 앨범 차트 '빌보드 200' 정상을 처음 밟은 후 3개월 만에 다시 Repackage 앨범 LOVE YOURSELF 결(結) ANSWER(2018년 8월 24일 발매)로 '빌보드 200' 1위(2018년 9월 3일)에 올랐다. 영어가 아닌 한국어 가사로 빌보드 메인 차트를 두번씩이나 정복하며 '한류 4.0시대'를 열었다. 방탄소년단은 '빌보드 200' 정상에 두 번이나 오름으로써 그들의 음악적 재능(노래, 가무, 프로모션 등)을 전 세계적으로 공인받고 글로벌 주류 음악 시장에 안착하게 되었다. 방탄소년단은 신비주의, 이상성, 파격 등 직관적 상호작용을 탈피하고 공감, 공유, 공생 등 양방향 소통을 통해 지구촌 팬들과 하나의 계관(BTS Universe)을 구축하고 있다. 단지 몇 개의 히트곡을 발표한 인기 그룹에 그치지 않고 대중음악을 예술적 가치로 승화시킨 아티스트로서의 권위를 인정받고 있다. 그 결과 충성도 높은 글로벌 팬덤(A.R.M.Y.)을 갖게 되었고 그들과 함께 선한 영향력을 지속적으로 만들어내고 있다. 본 논문은 다음과 같이 방탄소년단의 성공 요인을 S-M-C-R-E 모델을 통해 분석했다. ① Sender(송신자) : 방탄소년단의 7인 7색 판타지와 방시혁 프로듀서의 '올인원(All in one) 스토리텔링' 전략 ② Message(메시지) : '나'가 아닌 '너'를 통해 지구촌 공감대 형성 ③ Channel(채널) : 유튜브, 페이스북, 인스타그램 등 소셜미디어를 활용해 지구촌 팬들과 실시간 접점 형성 ④ Receiver(수용자) : 한국과 아시아를 넘어 충성도 높은 글로벌 팬덤(A.R.M.Y.) 형성 ⑤ Effect(효과) : 방탄소년단의 경제적 부가가치 창출과 선한 영향력 확산
아동정책은 주로 보건복지부에서 요보호아동을 위한 사후적인 복지제도를 중심으로 집행된 반면 청소년정책은 국가청소년위원회에서 일반청소년을 위한 육성제도를 중심으로 실시되어 왔다. 하지만 아동청소년정책의 부처별 산발적 추진으로 인해 서비스 중복 현상이 나타나고 정책의 체계적 집행이 부족하였다. 따라서 일관성 있는 아동청소년정책의 추진을 위해 이명박 정부에서는 국가청소년위원회를 보건복지가족부로 흡수하면서 아동청소년정책의 통합작업을 진행하고 있다. 본 연구에서는 아동청소년정책에서 통합의 의미가 무엇인지, 이명박 정부의 전달체계 통합방안의 문제를 검토하고 이를 보완하기 위한 방안이 무엇인지를 제언하였다. 바람직한 통합정책을 추진하기 위해서는 부처통합에 따른 보건복지가족부내의 아동정책과 청소년정책의 단순 결합을 넘어서 국가 전체의 인적자원개발계획과 경제정책을 고려하여 통합적인 아동청소년정책이 수립되도록 전면적인 재설계가 필요하다. 또한 정책대상의 비효율적인 중복이 강조되기보다는 정책의 공공성과 적정예산의 확보를 위해 아동청소년정책예산의 획기적인 증가가 선결되어야 한다는 점이 강조되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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