• 한국조경학회지
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• 제47권5호
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• pp.78-90
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• 2019

본 연구의 목적은 포용적 도시계획과 재생을 위한 공원녹지 정책의 개발 방향을 모색하는 데 있다. 국내 도시공원의 조성 현황 예산 법률 제도를 검토하고, 도시공원의 포용성 수준을 조사하여 다음과 같은 문제점과 한계를 드러냈다. 첫째, 1인당 공원 면적과 녹지율과 같은 공급자 중심의 지표를 지니는 도시공원 제도는 양적 확충에 초점이 맞춰져 있다. 둘째, 도시공원의 분포는 불균등하고, 공원녹지의 질적 수준은 취약계층 거주지일수록 낮다. 다음으로 영국 중앙정부와 런던, 에든버러, 카디프, 벨파스트, 리버풀 등 다섯 개 지방정부를 중심으로 사회경제적 불평등 완화와 포용성 확대를 위한 공원녹지 정책의 수립 배경과 내용을 분석하여 다음과 같은 특징을 밝혔다. 사회경제적 불평등 해소와 포용적 사회 건설의 필요성에 대한 정부의 인식, 물리적 재개발에서 사회경제적 재생으로 도시재생정책 방향의 변화, 공원녹지와 불평등 건강 웰빙의 상호관계에 대한 조사와 연구가 정책 수립의 배경으로 작용하였다. 그 결과, 영국 국토계획의 목표에 포용적 사회 만들기가 반영되었으며, 여러 지방정부의 공원녹지 정책에 박탈 지역과 취약계층을 중심으로 한 공원녹지 공급과 질적 개선 전략이 포함되었다. 또한 공원 결핍 분석 도구와 공원의 질적 평가 방법이 개발되었다. 이와 함께 각 사업의 지속가능성을 위해 별도의 기금 마련과 매칭 펀드 활용과 같은 다양한 재원 프로그램, 그리고 정부 조직 간 협업 기구 설립과 민간 조직의 적극적인 참여와 활성화와 같은 파트너십 구축 방안이 마련되었다. 이를 바탕으로 본 연구는 공원녹지의 불평등과 포용성에 대한 조사와 연구 수행, 공원서비스의 질적 수준 향상전략 개발, 정책 필요 지역 분석도구 개발, 도시재생을 위한 공원사업 유형 개발, 다양한 파트너십 구축과 지원제도 마련 등, 다섯 가지 정책 방향을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.151-176
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• 2021

정보기술 산업이 발전됨에 따라 다양한 종류의 데이터가 생겨나고 있고 이를 가공하여 산업에 활용하는 것이 필수인 시대가 되었다. 온 오프라인 상에서 수집된 다양한 디지털 데이터를 분석하여 활용하는것은 산업 내의 고객에게 적합한 경험을 제공하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 새로운 비즈니스, 제품, 서비스를 창출하기 위해서는다방면에서 수집된 고객 데이터를 활용하여잠재고객의 니즈를 깊게 파악하고 행동패턴을 분석하여 숨겨진 욕망의 신호를 잡아내는것이 필수이다. 그러나 효과적인 서비스 개발을 위해서 병행해서 진행되어야 할 데이터 분석, UX 방법론을 활용한 연구는 각각 따로 진행되고 있고 산업 내의 활용 예시가 부족한 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터 분석 방법과 UX 방법론을 응용하여 하나의 프로세스를 제작하였다. 행복을 주제로 진행된 설문조사에서 추출된 고객 데이터를 활용하여 고객의 특성을 파악하기 위한 데이터 분석을 진행하였다. 요인, 회귀분석을 실시하여 행복 데이터 설문의 요인 간의 연관 관계를 확인하였다. 그 다음 연관 관계를 군집을 분류하고 가장 최적의 군집 수를 추출하여분류하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교차분석을 진행하여 군집 별로 인구통계학적 특성을 확인하였다. 세그먼트를 분류하기 전 서비스 정의를 하기 위하여 뉴스 기사 및 SNS 문장들을 바탕으로 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 바탕으로 아이디어를 도출하였고 이중에 가장 타당한 서비스를 선택하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세그먼트및 목표 고객을 선정한 후 세그먼트의 특성대로 대상자를 선정하여 인터뷰를진행하였다. 그 후 특성 및 프로파일정보를 활용하여 페르소나를 제작하여고객의 행동과 최종 목표를 서술하였다. 일반적인페르소나와 데이터를 활용한 페르소나를 비교하여 각각의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 프로세스는 다변화되는 서비스의 변화 상황에서 적절한 타겟 고객의 정의 및 정확한 분류 체계로 나뉘어진 고객군을파악 할 수 있는 방법을 제시 한 것에 의의가 있다.

• 한국작물학회지
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• 제66권1호
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• pp.29-36
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• 2021

본 연구는 국내외서 수집된 614 자원의 밀 자원에 대하여 근적외선 분광분석기을 이용하여 품질을 평가하고 통밀의 아라비노자일란의 함량을 분석하여 고품질의 밀 자원의 개발을 위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 근적외선 분광분석기을 이용한 밀 종자의 품질 분석법을 이용하여 빠른 시간 안에 종자의 단백질, 회분, 그리고 단백질의 특성은 침전가를 분석할 수 있었으며 단백질과 SDS-침전가가 매우 높은 상관관계를 지니고 있음을 확인 할 수 있었다. 또한 원산지별 비교를 실시하였을 때, 자원간의 유전적 차이가 더 중요하게 작용하는 것을 확인 할 수 있었다. 통밀의 아라비노자일란의 함량을 측정하기 위하여 효소법을 이용하여 측정하였으며, 실험법을 검증하기 위하여 반복성, 재현성 그리고 회수율을 측정하여 실험법에 대한 검증 및 신뢰도를 확보하였다. 이후 검증된 효소법을 이용하여 아라비노자일란 함량을 측정하였다. 국내외에서 수집 및 개발된 자원이 다른 국가에서 수집된 자원과 비교하였을 때 비교적 높은 함량을 보유하고 있음을 확인 할 수 있었으며, 이를 통해 국내 밀 자원이 영양 및 기능적으로 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과를 통해 밀 자원에 대한 품질 및 주요 성분에 대한 데이터베이스를 구축함으로써 고품질 및 고기능성의 밀 자원 육종에 유용하게 이용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제19권1호
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• pp.69-82
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• 2021

목적 : 본 연구는 발달성협응장애(Developmental Coordination Disorder; DCD)에 관한 국내 연구동향 및 DCD의 선별이나 중재에 관한 연구결과를 고찰하여 향후 관련 종사자들이 연구를 설계하거나 중재결과를 효과적으로 제시할 수 있도록 기본정보를 제공하고자 한다. 연구방법 : 체계적 고찰방법을 사용하여 1990년 1월부터 2020년 12월까지 국내에서 발행된 논문들 중 발달성협응장애와 관련된 논문을 검색하였다. 검색어는 국내의 연구현황을 확인하기 위해 '발달성협응장애', '발달협응', '발달적 협응'으로 선정하였다. 검색원은 한국교육학술정보원과 한국학술정보, 구글학술검색을 사용하였다. 검색된 4,878개의 논문 중 중복되어 검색된 논문과 배제기준에 해당되는 논문을 제외한 총 17편의 논문이 분석에 사용되었다. 선정된 논문은 DCD연구 중 평가와 중재접근을 분석하기 위하여 Wilson(2005)이 제시한 개념적 모델을 이용하였다. 결과 : 선정된 연구의 질적수준을 분석한 결과에 따르면 두 집단간의 비무작위 연구인 level II가 70%를 차지하였다. 연구설계 시대상 아동의 DCD 유무를 판별하기 위해 Movement Assessment Battery for Children test(MABC)와 MABC Second Edition(MABC-2)(72%)가 운동발달 평가도구로 주로 사용되었다. 중재연구 중 역동체계접근을 적용한 논문은 47%으로 가장 높았으며, 정상발달기술접근의 논문과 인지적 신경과학을 적용한 논문은 각각 18%이었고, 신경발달이론을 적용한 논문은 11%이었다. 정상발달기술접근과 일반적 능력접근을 병행한 논문은 6%로 가장 낮은 사용을 보였다. 이들 논문은 주로 DCD아동들의 운동특성이나 운동(체육)프로그램의 중재효과에 관한 것이었다. 결론 : 국내에서 진행된 DCD관련 연구는 대부분 DCD의 움직임 특성을 설명하거나 운동 중재프로그램의 효과성을 설명한 연구가 주류를 이루었다. 향후 DCD 연구에서는 국내 실정에 적합한 평가도구들의 타당성에 관한 연구와 재활 분야에서 사용하고 있는 다양한 중재접근의 효과를 입증하여 DCD 아동의 운동협응을 향상시키기 위한 시도가 필요하다.

• 한국노년학
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• 제41권2호
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• pp.217-240
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• 2021

본 연구는 요양보호사의 고용특성과 시설장에 대한 변혁적 리더십 인식이 서비스 질에 미치는 영향을 위계적 선형모형(Hierarchical linear model)을 통해 검증하고자 하였다. 이를 위해 서울시에 위치한 45개의 노인 장기요양시설에 거주하는 노인 240명과 장기요양서비스를 제공하는 요양보호사 200명을 대상으로 설문자료를 수집하고, SPSS 26.0과 HLM 8.0을 사용하여 자료를 분석하였다. 분석결과, 시설장에 대한 변혁적 리더십 인식은 서비스 질에 정(+)적 영향을 미치는 것으로 나타났지만 요양보호사의 고용특성 중 고용형태와 근무시간은 부(-)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 요양보호사가 정규직인 경우, 근무시간이 적을수록, 요양보호사들이 인식하는 시설장의 변혁적 리더십이 높을수록 서비스 질이 높아지는 것으로 나타났다. 반면, 임금, 총경력, 근속기간은 서비스 질에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 다음과 같은 정책적 제언을 제시하였다. 첫 번째, 요양보호사의 시급제 비정규직의 지위를 월급제 정규직화하기 위한 인센티브제 활용 및 급여체계 개편과 관련예산 확보, 나아가 전문성 강화를 바탕으로 근본적인 직업적 가치 인정을 통한 고용안정 강화 노력이 필요할 것이다. 장기요양의 공공성 강화 및 거점 공공장기요양시설 설립을 통한 지향 모델 제시 또한 방안으로 제시될 수 있을 것이다. 두 번째, 근로기준법상 요양보호사의 근로시간, 휴게시간, 연차 사용 등을 준수하는 등 적정 근로시간 유지 및 야간 근무자에 대한 수당 강화와 근무시간 감소 노력이 필요하다. 세 번째, 시설장의 변혁적 리더십 고취를 위한 교육과 개입이 필요하며, 시설장의 자격 기준을 강화해야 할 것이다. 본 연구에서 제안한 요양보호사의 고용안정 및 근무시간에 대한 정책적 지원과 시설장의 변혁적 리더십 증진을 위한 정책적 지원은 정책 입안자들뿐만 아니라 현장의 종사자들이 서비스 질 제고를 위한 방안으로 활용할 수 있다는 측면에서 중요한 의미가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.287-316
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• 2023

최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권5호
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• pp.171-180
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• 2023

우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.187-201
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• 2024

골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.