• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.324-337
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• 2021

본 연구의 목적은 여러 쓰기교육 이론에 비추어 한국어 쓰기교재의 위치와 특징을 점검하고 그 이론에 바탕을 두고 쓰기지식 구성활동을 살펴보아 추후 교재개발에 제언을 하는 것이다. 이를 위하여 한국어 쓰기교재 4권을 선정하여 분석하였고 텍스트 질적 분석을 통해 자료수집, 개방코딩, 심층코딩, 표현과 제시 등의 절차를 통해 분석결과를 제시하였다. 먼저 형식주의, 인지주의, 사회구성주의의 이론이 교재에 어떻게 적용되어 나타나는지 살펴보았으며 언어 구조지식, 과정지식, 맥락지식, 내용지식의 네 차원에서 교재의 언어활동이 어떻게 전개되고 있는지, 특별히 내용지식에 초점을 두고 검토하였다. 그 결과로서 단원의 조직에서 나타난 이론적 배경과 내부 구성 및 내용은 일치하지 않았다. 네 가지 쓰기지식 역시 각 교재에 모두 반영되어 있었으나 강조점과 비중의 차이는 있었다. 나아가 본고는 내용지식을 구성할 수 있는 다양한 활동이 포함된 교재를 드러내고 이러한 교재가 사회구성주의 쓰기교재로서 바람직함을 보였다. 이러한 발견을 바탕으로 본 연구는 쓰기교재 개발과 선택에 참고할 수 있는 여러 가지 사항들을 논의하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권4호
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• pp.25-46
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• 2021

이 연구에서는 작은도서관의 활성화 및 내실화 측면에서의 평가를 통해 작은도서관 운영의 질적 수준을 향상하고 자생력을 강화하기 위하여 현행 작은도서관 평가지표 분석, 국내외 작은도서관 관련 평가지표 분석, 국내 타 관종 평가지표 분석, 작은도서관 운영자 및 관련 단체 전문가 등을 대상으로 의견수렴 등을 통해 작은도서관 평가체계 및 지표를 개선하여 제안하였다. 이 연구에서 제안된 작은도서관의 평가체계는 단위 작은도서관을 대상으로 하는 트랙 1과 기초지방자치단체 평가하는 트랙 2로 구분된다. 작은도서관의 평가지표는 트랙 1 작은도서관에 대하여 통계를 통해 확인되는 지표는 생략하고 단순화하였으며, 작은도서관 운영에 따른 도서관 경영, 도서관 인프라, 도서관 서비스의 3개 평가영역, 8개 평가항목, 10개 평가지표 100점으로 구성된 정량평가와 20점 총 120점으로 된 정성평가로 구성하였다. 트랙 2 기초지방자치단체의 평가지표는 정성평가 없이 작은도서관 정책 수립 및 시행과 작은도서관 지원 등에 관하여 도서관 경영, 도서관 인프라의 2개 평가영역, 4개 평가항목, 5개 평가지표 100점으로 구성된 정량평가로 구성되어 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.67-75
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• 2022

이 연구의 목적은 현재 운영되고 있는 코로나19 예방을 위한 거리두기 체계의 과학적 근거 보완으로 적절한 관리방안을 제시하고자 함이다. 현재의 수리 모델들은 연립 상미분방정식으로 표현되어 소상공인이나 영세업자들의 출입자 관리에 사용하기는 어려운 문제가 있다. 본 고에서는 이러한 점을 보완하기 위하여 집합 공간에 주어지는 허용위험도와 기초감염재생산지수, 백신접종에 의한 위험도 감소율을 고려하여 집합하는 사람들에 의한 감염위험도를 정량적으로 표현하는 방법을 제시하였다. 백신접종 상황(미접종, 1차 접종, 완전 접종)에 따른 감염 위험성 정도와 바이러스의 유행상황을 함께 고려하여 방문자의 집합에 따른 감염자 발생 가능성을 확률론적인 차원에서 관리하는 간단한 정량적 모델을 개발하였다. 모델을 사용하여 주어진 예에서 20%의 미접종자가 완전 접종으로 전환될 경우 위험도는 55% 수준으로 감소되는 것을 보였고, 기초 감염재생산지수와 백신접종에 의한 감염위험도 감소 개선 효과를 비교하여 의학적인 관리보다 방역 측면에서의 관리가 더 큰 효과를 얻을 수 있다는 점을 제시하였다. 이를 바탕으로 백신의 종류와 확진자 발생 정도를 고려한 다양한 상황에서 적용할 수 있는 일반화 모델도 제시하였다. 이 모델을 적용하면 백신의 종류, 접종 정도, 접종 후 시간 경과에 따른 실시간 개인별 위험도를 산출할 수 있고, 이를 통해 주어진 공간의 집합 인원에 따른 위험도 관리에 이용할 수 있다.

• 생명과학회지
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• 제32권2호
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• pp.155-160
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• 2022

세계 4대 섬유작물중의 하나로 알려진 케나프(Hibiscus cannabinus L.)는 탄소 저감용 및 친환경 생활소재용으로 각광받고 있으며, 2013년 국내 채종 가능한 '장대' 품종이 확립되면서 전국적으로 재배되고 있다. 그러나, 케나프의 부위별 생리활성, 특히 '장대'의 부위별 생리활성 평가는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 케나프 '장대'의 종실(seed), 종자 꼬투리(seedpod), 잎(leaf), 줄기(stem), 뿌리(root) 에탄올 추출물을 조제하여 이의 항혈전 및 항산화 활성을 평가하였다. 그 결과 종실 추출물에서 강력한 혈액응고인자 저해활성을, 종자 꼬투리 추출물에서 프로트롬빈 저해 활성을, 줄기 추출물에서 트롬빈 저해활성을 확인하였다. 또한 종자 꼬투리 추출물에서는 항혈전 활성과 연관된 DPPH 음이온 소거능, ABTS 양이온 소거능, 환원력 및 nitrite 소거능이 여타의 부위 추출물보다 유의적으로 강력한 활성을 나타냄을 확인하였다. 본 연구결과는 국내 케나프 친환경 섬유산업의 부산물로 얻어지는 종자 꼬투리, 뿌리 및 줄기를 이용한 고부가가치 생물소재 개발이 가능함을 제시하고 있다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.449-466
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• 2022

지하공간을 구성하고 있는 지중구조물, 지반, 암반 등 다양한 구성 요소 중에 지질공학적 측면을 포함한 모든 정보에 대한 모델 구축은 현실적으로 어려운 과정이며, 현재 진행형인 분야이다. 본 연구에서는 지질공학적인 정보모델 구축 과정이 비교적 쉬운 상용 소프트웨어를 활용하여 제주도 일부 지역 대상의 3차원 지질정보모델, 동굴형상정보모델, 도로 주변 현황 정보모델까지 한 번에 디지털화하는 과정이 포함되어 있다. 제주도에 존재하는 수많은 자연동굴 중에 도로와 교차하는 위치 중 제주도 한림 재암천굴을 대상으로 CaveBIM 기반의 디지털 트윈 구축에 관한 연구를 수행 중이다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 사용한 동굴 형상 정보모델링, 지질 정보 및 지구물리탐사 자료를 활용한 3D 지질 모델링, 드론을 활용한 재암천굴 상부 도로 주변 현황 정보모델링 등의 개별 데이터 구축과 통합을 통해서 디지털화하는 과정을 포함하고 있다. 본 연구에서는 한림-제주 지역에 대한 전역모델(GSM) 및 재암천굴에 대한 국부모델(LSM)을 구축하였다. 또한 재암천굴에 대한 LSM 구축 시 교차검증을 수행하여 결과를 비교 및 분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.609-618
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• 2021

COVID-19의 확산과 피해는 대한민국 정부를 포함한 전 세계에 큰 영향을 주고 있다. 대다수 국가는 시민들 간의 접촉을 최소화하기 위해 이동과 집합에 제약을 두고 있으며, 이러한 정책들은 사회적 패턴에 새로운 변화를 가지고 왔다. 본 연구는 COVID-19가 미치는 사회적 영향 중 택시 운행에 대한 영향을 분석하기 위해 COVID-19 3차 대유행 초기에 수집된 대구광역시 택시 이동 데이터를 이용하여 도로 네트워크 규모의 교통량 데이터를 생성하였다. 이후 대구광역시의 확진자 데이터와 상관성 분석을 수행하였으며, 공간적 특성이 가지는 영향을 분석하기 위해 Local Moran's I를 적용하였다. 결과적으로, 전체 도로 네트워크의 택시 운행량과 확진자 수는 음의 상관관계(-0.615)를 나타내었고 이는 확진자 수의 증가에 따른 시민들의 이동 불안감이 반영된 것을 확인하였다. 또한, 본 연구에서는 도로 네트워크의 링크 기반으로 분석을 수행한 결과 도심 중심부의 상업 및 산업 지역은 음의 상관관계와 Local Morna's I의 값이 low-low로 cold spot을 확인하였으며, 병원 같은 의료기관 주변 및 공동주거지와 같은 공간적 특성을 가진 지역의 도로 네트워크는 high-high로 hot spot인 것을 확인하였다. 향후 이러한 분석이 COVID-19에 따른 정책 결정자들의 예방 대책에 활용될 수 있을 것이다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.277-299
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• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-16
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• 2023

여수항은 화물기능이 광양항으로의 이전 완료됨에 따라 우리나라의 해양관광 거점 항만으로 거듭하는 비전을 수립하였으며, 크루즈육성을 통한 해양관광 산업 활성화가 주요 전략으로 인식되고 있다. 국내 주요 크루즈 관광 항만(부산항, 제주항, 인천항)은 2016년 수립된 '제1차 크루즈산업 육성 기본계획'에 부응하여 항만 크루즈 육성 기본계획을 수립하여 적극적으로 추진하고 있는 반면에 여수항은 크루즈 육성에 관한 계획 수립이 미흡한 상황이다. 코로나-19로 인해 침체기에 처해 있는 크루즈 관광업은 위드 코로나 및 포스트 코로나에 따라 회복될 것으로 예상되며, 여수항은 이에 대비하기 위한 크루즈산업 활성화를 선두로 추진할 필요가 있다. 이에 본 연구는 선행연구와 전문가 의견 수렴을 통해 여수항 크루즈산업 육성에 대한 평가항목을 도출하고 IPA(Importance Performance Analysis) 기법을 활용하여 여수항 크루즈산업에 관한 문제점 파악과 육성 방안을 제시하고자 한다. IPA 분석결과에 따르면 대분류 항목 중에는 크루즈 인프라 조성과 지원 체계 구축이 약점항목(중요도가 높으나 만족도가 낮은 항목)으로 평가되었으며, 두 대분류에 해당하는 소분류 항목(크루즈 선석 확장에 따른 운영 계획 수립, 연안/엑스포터미널 시설 개선 또는 크루즈터미널 신축, 전담조직 신설 및 담당인력 확보 외 4개)이 약점항목으로 도출되었다. 이러한 분석결과를 토대로 여수항 크루즈산업 육성 방안을 크루즈 인프라 조성, 노선확대 및 관광상품 개발, 지원체계 마련 등으로 제시하였다. 본 연구는 여수항이 크루즈산업의 육성, 나아가 한국 해양관광 거점 역할을 강화하기 위한 정책을 수립할 때 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.869-875
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• 2009

Safety is a big issue in the construction sites. For safe and secure management, tracking locations of construction resources such as labors, materials, machineries, vehicles and so on is important. The materials, machineries and vehicles could be controlled by computer, whereas the movement of labors does not have fixed pattern. So, the location and movement of labors need to be monitored continuously for safety. In general, Global Positioning System(GPS) is an opt solution to obtain the location information in outside environments. But it cannot be used for indoor locations as it requires a clear Line-Of-Sight(LOS) to satellites Therefore, indoor location monitoring system could be a convenient alternative for environments such as tunnel and indoor building construction sites. This paper presents a case study to investigate feasibility of Wi-Fi based indoor location monitoring system in construction site. The system is developed by using fingerprint map of gathering Received Signal Strength Indication(RSSI) from each Access Point(AP). The signal information is gathered by Radio Frequency Identification (RFID) tags, which are attached on a helmet of labors to track their locations, and is sent to server computer. Experiments were conducted in a shield tunnel construction site at Guangzhou, China. This study consists of three phases as follows: First, we have a tracking test in entrance area of tunnel construction site. This experiment was performed to find the effective geometry of APs installation. The geometry of APs installation was changed for finding effective locations, and the experiment was performed using one and more tags. Second, APs were separated into two groups, and they were connected with LAN cable in tunnel construction site. The purpose of this experiment was to check the validity of group separating strategy. One group was installed around the entrance and the other one was installed inside the tunnel. Finally, we installed the system inner area of tunnel, boring machine area, and checked the performance with varying conditions (the presence of obstacles such as train, worker, and so on). Accuracy of this study was calculated from the data, which was collected at some known points. Experimental results showed that WiFi-based indoor location system has a level of accuracy of a few meters in tunnel construction site. From the results, it is inferred that the location tracking system can track the approximate location of labors in the construction site. It is able to alert the labors when they are closer to dangerous zones like poisonous region or cave-in..

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.255-258
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• 2022

최근 환경 오염이 지속되면서 신재생 에너지에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 제주 지역은 태양광, 태양열, 바이오, 풍력 발전 등 신재생 에너지 발전이 많이 이루어지고 있지만, 그에 비하여 관련 데이터의 개방과 분석 사례는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 전 세계 데이터 사이언티스트(Data Scientists)들이 활동하고 있는 캐글(Kaggle) 플랫폼을 활용하여 태양광 생산량과 관련된 변수를 추출하고, 데이터에 적용할 수 있는 머신러닝(Machine Learning) 기법을 탐구하여 머신 러닝 설계를 위한 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋(Dataset) 형태(Form)를 제시하고자 한다. 구체적으로는 캐글 데이터 플랫폼을 활용하여 태양광 에너지 분석을 진행한 후 제주 지역 태양광 데이터 수집에 대한 보완점을 제안할 수 있다. 이러한 시도는 제주 지역의 태양광 산업의 발전을 위한 데이터 분석에 활용이 가능할 것으로 기대할 수 있다. 즉, 현재 개방되어 있는 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋 형태를 인공지능(Artificial Intelligent) 분석을 위한 머신러닝에 적합한 형태로 구축이 될 수 있도록 제안할 수 있다. 이를 통하여 제주 지역 태양광 산업의 발전의 효율을 높이는 방안을 마련하는데 기반 연구가 될 것이다.