각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
메타버스 시스템이 향후 초연결 사회의 촉매가 될 수 있을지는 인공지능 기술과 마찬가지로 연관 기술의 발전 속도와 사회적 활용 범위의 확장 여부에 달려 있다. 이 글에서는 이런 현실화 과정의 문제를 괄호치고, 기술 발전이 가속화될 경우 이 복합적인 기술-사회의 짝패구조가 영화의 미래와 연관된 인지생태학적 변화와 관련된 몇 가지 철학적-정치적 논점에 한정해 논의해 보고자 한다. 흔히 메타버스의 핵심은 '몰입도'에 있다고 보지만 인지생태학적으로 보면 한 장의 그림이나 사진의 몰입도는 '재현의 정확성'보다는 그것이 주는 메시지의 맥락적 연결성에 달려 있다는 점을 환기해 보면 정확한 판단은 아니다. 이런 맥락에서 볼 때 메타버스의 진정한 잠재력은 새로운 자연적-사회적-기술적 짝패구조의 형성 속에서 활성화될 인간 뇌의 다중지능적 연결 능력(증강-시뮬레이션, 외부-내부의 교차)의 변화라는 인지생태학적인 맥락에서 파악할 필요가 있다. 그리고 이런 인지생태학적 잠재력은 이미 오래 전부터 [현실의 모순/갈등(M1)-->허구적 변형을 통한 영화적 해결책(M2)-->관객의 소원-성취 욕망에 의한 선택적 해석(M3)-->현실의 변화(M1']라는 삼중 미메시스의 영화적 순환 과정에서 부분적으로 실현되어 왔다. 따라서 메타버스 시스템의 진정한 잠재력은 현실적인 분리/문제들과 이상적인 연결/해결 사이의 영화적 순환을 더욱 확장하고 심화시킬 수 있는가에 달려 있다. 이런 측면에서 보자면 발전된 메타버스는 피직스-메타피직스의 이상적 순환의 현대적인 기술적 버전으로 비유될 수 있을 것이다
본 연구는 국민들의 남북 통일에 대한 태도를 측정하는 도구를 개발하고 타당화 할 목적으로 실시되었다. 태도의 구조 및 태도와 행동의 관계에 관한 심리학 이론을 토대로 통일태도의 하위 차원인 인지와 정서 차원을 규정하고, 성별, 연령대, 거주지역을 기준으로 인구비례 할당표집을 이용하여 총 3,000명의 자료를 수집하였다. 조사 1(N = 1,500)의 결과, 본 연구에서 개발한 통일태도 척도(ATU-K)는 선행연구에서 보고된 통일관련 태도와 개념적으로 수렴하였고, 진보-보수 정치성향 및 한민족정체성과는 변별됨을 확인하였다. 조사 2(N = 1,500)에서는 통일을 지향하는 개인행동과 집단행동 의도를 준거변수로 설정하여 ATU-K 척도의 준거관련 타당도를 확인하였다. 또한 ATU-K 척도는 통일지향 행동의도를 예측함에 있어 선행연구에서 보고된 통일관련 태도점수보다 예측력이 높았다. 본 연구의 결과를 한국에서 통일과 관련된 학술 및 실용연구에 적용하는 방안과 장래연구 과제를 논의하였다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1249-1249
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2022
The facade, an exterior material of a building, is one of the crucial factors that determine its morphological identity and its functional levels, such as energy performance, earthquake and fire resistance. However, regardless of the type of exterior materials, huge property and human casualties are continuing due to frequent exterior materials dropout accidents. The quality of the building envelope depends on the detailed design and is closely related to the back frames that support the exterior material. Detailed design means the creation of a shop drawing, which is the stage of developing the basic design to a level where construction is possible by specifying the exact necessary details. However, due to chronic problems in the construction industry, such as reducing working hours and the lack of design personnel, detailed design is not being appropriately implemented. Considering these characteristics, it is necessary to develop the detailed design process of exterior materials and works based on the domain-expert knowledge of the construction industry using artificial intelligence (AI). Therefore, this study aims to establish a detailed design automation algorithm for AI-based condition-responsive exterior wall panels and their back frames. The scope of the study is limited to "detailed design" performed based on the working drawings during the exterior work process and "stone panels" among exterior materials. First, working-level data on stone works is collected to analyze the existing detailed design process. After that, design parameters are derived by analyzing factors that affect the design of the building's exterior wall and back frames, such as structure, floor height, wind load, lift limit, and transportation elements. The relational expression between the derived parameters is derived, and it is algorithmized to implement a rule-based AI design. These algorithms can be applied to detailed designs based on 3D BIM to automatically calculate quantity and unit price. The next goal is to derive the iterative elements that occur in the process and implement a robotic process automation (RPA)-based system to link the entire "Detailed design-Quality calculation-Order process." This study is significant because it expands the design automation research, which has been rather limited to basic and implemented design, to the detailed design area at the beginning of the construction execution and increases the productivity by using AI. In addition, it can help fundamentally improve the working environment of the construction industry through the development of direct and applicable technologies to practice.
실험지역으로 선정된 거제도와 남해도에 대해 Yamada(1999)의 산치차수구분을 시도해 보았으며, 그 결과를 바탕으로 산지차수구분을 남한 전 지역에 확대·적용하였다. 남한 지역의 최고 산지차수는 5차수였는데, 설악·태백산지, 지리·덕유산지, 영남알프스산지 모두 3곳으로 확인되었다. 4차수 산지는 10곳, 3차수 산지는 87곳에 나타난다. 5차수 산지는 대략 한반도의 융기축과 관련이 있는 것으로 판단되며, 4차수와 3차수 산지의 분포는 2차산맥과 같은 북동-남서의 방향성을 지니고 있다. 한편 하천차수법칙과 마찬가지로 차수별 산지 개수, 면적, 비고의 로그함수 값이 차수에 대해 선형관계를 이루고 있다. 차수별로 구분된 산지 중에서 기존의 산맥체계에서 고려하지 않은 산체들을 확인할 수 있었는데, 이들은 한반도의 지체구조를 보다 자세하게 이해하는 근거로 활용될 수 있다. 국립공원 및 도립공원은 대부분 5, 4, 3차수 산지에 분포하고 있다. 특히 속리산국립공원이 남한 지역의 대표적인 두 산체인 지리·덕유산지와 설악·태백산지를 연결하는 생태축의 중요한 연결고리 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 산치차수구분법이 지니고 있는 지형학적 의미뿐만 아니라 실용적 가치를 시사해준다.
에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.
세계경제의 G1을 추구하는 중국은 이를 위한 경제적 성장유지를 위해 중국에서 시작하여 중앙아시아를 관통하여 유럽에 이르는 옛 실크로드를 개척하는 경제벨트를 추진 중이다. 본 연구는 이러한 중국의 경제확장정책에 효율적으로 동참하기 위한 방안으로 글로벌 대중국투자와 한국의 대중국 투자에 영향을 미치는 거시적 결정변수들의 영향력 정도를 비교분석한 연구이다. 이를 위해 한국의 대중국 FDI 결정변수와 글로벌 대중국 직접투자 결정변수를 벡터오차수정모형(VECM)을 통해 각각의 결정변수가 투자결정에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석을 위한 자료로 중국지역균형발전 의 상징지역이라 할 수 있는 베이징, 상하이, 충칭, 시안 및 썬양 등 5개의 주요도시를 횡단면으로 하고 2003~2013년간 이들 도시에 대한 한국의 대중국투자, 글로벌 대중국투자, GDP, 실업률, 임금 추이를 시계열로 하는 패널을 구성하였다. 본 연구가 기존의 연구와 차별되는 점은 첫째, 기존의 대 중국 외국인투자와 관련 연구가 대부분 외국기업의 초기 대중국 투자지역인 연해지역도시에 집중된 것과는 달리 본 연구는 해안, 내륙, 동북의 주요도시들을 동시에 비교 분석하였다. 둘째, 이들 지역전체에 대해 공통적으로 외국인투자에 영향을 미치는 투자결정변수요인간의 인과관계뿐만 아니라 각 도시 별로 외국인투자결정요인 변수간의 비중과 인과관계를 비교하였다. 셋째, 최근 중국의 서부내륙개발과 연계되어 동북3성개발등의 균형정책에 발맞추어 우리의 대중국투자의 가이드라인을 제시하였다. 마지막으로 패널데이타가 가지는 지역적, 시간적 특이성분석을 통해 외국인투자의 결정요인을 분석하는 방법론과 투자의 효율성을 위해 모형의 추정력을 높일 수 있는 누락된 변수의 의미가 무엇인지에 대한 인식과 이에 대한 연구의 필요성을 제시한 의미가 있다고 하겠다.
본 연구는 2000년부터 2016년까지 국내 제조기업 중 수출기업을 대상으로 기술적 효율성(TE) 및 총요소생산성(TFP)을 추정하고 TFP와 수출 간의 관계를 분석하였다. 특히 TFP는 기술진보(TC), 기술적 효율성 변화(TEC), 규모 효과(SE)로 분해하였으며, 각각에 대해 대기업과 중소기업을 구분하여 분석결과를 비교하였다. 먼저 기술적 효율성(TE)의 경우 2008년 금융위기 이후 대폭 하락하는 등 한국 경제가 외부충격에 매우 취약한 것으로 나타났으며, 현재 국내 경제의 성장을 견인하고 있는 전자, 자동차, 기계 부문 등의 효율성이 낮게 나타나 개선이 필요하다고 할 수 있다. 또한 비철을 제외한 대부분의 제조업 세부 산업에서 대기업의 효율성이 중소기업보다 높은 것으로 나타났다. 총요소생산성(TFP)의 경우 TFP 변화의 대부분은 기술진보(TC)에 의한 것으로 노동 및 자본의 효율적인 결합이나 규모의 효과는 거의 영향이 없는 것으로 나타나 기업 내부의 체질 개선이 시급하다고 할 수 있다. 또한 2008년 금융위기의 충격으로 인한 변동성이 대기업보다 중소기업에서 훨씬 크게 나타나 외부의 경제 충격은 대기업보다 중소기업에 더 큰 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 TFP 분해요소 중 중소기업의 TC만 수출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 수출 증대를 위해서는 중소기업의 경우 기술개발을 촉진하기 위한 R&D 지원이 필요하며, 대기업의 경우 효율성과 규모 효과를 수출과 연계하기 위한 수출 시장별, 경쟁 기업별, 품목별로 차별화된 전략을 마련할 필요가 있다.
다양한 원인에 의하여 발생하는 미세먼지(particulate matter, PM)는 강력한 환경 오염 물질로 대두되고 있다. PM은 서로 다른 구성과 크기의 고체 입자와 액체 방울로 구성되며, 유해 화학 성분에는 원소 및 유기 탄소, 유기 화합물, 생물학적 화합물 및 금속이 포함된다. 급성 및 만성 PM 노출 시 생체 내 생리학적 시스템에 의하여 유입되고 축적되어 세포내 소포체 스트레스, 미토콘드리아 기능 장애, 산화 스트레스, 염증, 지질 축적 및 세포 주기 정지와 함께 세포 구조 변화를 촉진한다. 궁극적으로 이러한 세포 반응은 노화의 주요 특성을 발달시키는 원인으로 작용하며, 세포 노화와 관련된 자가포식 플럭스 및 리소좀 기능 장애를 향상시킨다. 선행 연구에서 PM과 사망률 증가 또는 수명 감소 사이의 긍정적인 연관성을 강조했지만, 노화에 대한 PM의 직접적인 증거는 여전히 제한적이다. 이 총설에서는 관찰 연구뿐만 아니라 노화 진행 및 연령 관련 질병 발병에 대한 PM의 시험관 내 및 생체 내 증거를 평가하였다. 이러한 평가는 소포체 스트레스, 미토콘드리아 기능 장애, 산화 스트레스, 염증, 지방 축적, 자가포식을 포함하여 PM 노출과 노화 사이의 연관성을 강화하는 연령 관련 세포 변화를 기반으로 한다. 이러한 자료는 PM에 따른 기본적인 세포 반응의 이해를 토대로 PM으로 인한 노화에 대한 새로운 치료법 개발에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문의 목적은 무형문화유산 일반전승자의 역할을 주목하면서, 소셜 네트워크 분석을 활용해 무형문화유산 전승공동체의 연결망과 전승활동에서 발생하는 지식 흐름의 구조적 특징을 분석하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 이루기 위해 본 논문에서는 연구 대상을 국가무형문화재 종목들 중에서 일반인의 전승활동이 활발한 '아리랑'으로 선정하였다. 아리랑은 오랜 기간 제도권 밖에서 일반대중 활동을 중심으로 자생적으로 전승되었으며, 2015년에 전문전승자 지정 없이 국가무형문화재로 지정된 최초의 사례이다. 현재 아리랑은 약 60여 종, 3,600여 곡에 이르는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 이 중에서 전문전승자와 일반전승자의 상호교류가 활발한 향토민요 '정선아리랑'을 중심으로 연구하였다. 소셜 네트워크 분석은 사람과 사람 사이의 관계를 노드(Node)와 링크(Link)로 모델링하여 수치화 통계화 시각화하여 해석하는 방법을 말한다. 이 방법은 전통적으로 사회학에서 사회조직 및 취약계층을 연구하는 데 꾸준히 활용되었다. 최근에는 문헌정보학, 문화콘텐츠학, 경영학 등과 같은 분야에서 연구경향, 시장동향, 조직관리 등을 연구하는 데 이 방법이 활용되고 있다. 이처럼 여러 학문 분야에서 소셜 네트워크 분석을 이용한 연구가 증가하는 추세지만 문화재 분야에서는 관련 연구를 찾아보기가 어렵다. 소셜 네트워크 분석은 크게 3단계, '연결망 모델링', '데이터 수집', '데이터 분석 및 시각화'로 진행된다. 본 논문에서는 첫 번째, 2017년 기준으로 정선아리랑보존회 회원 전체를 조사 대상으로 선정하여 완전한 연결망으로 모델링하였다. 두 번째, 데이터 수집은 보존회 회원 명부를 확보해 2017년 10월 17일 면대면 조사와 2017년 12월 15일 전화 설문조사를 통해 하였다. 세 번째, 데이터 분석은 Netminer 4.0 프로그램을 이용해 중심성 분석, 구조적 등위성 분석, 커뮤니티 분석 등을 주요 지표로 하였다. 본 논문은 기존에 무형문화유산 계보조사에서 소수 사람들의 구술자료에 의존해 파악하던 방식에서 벗어나 객관적이고 계량적인 방법으로 조사할 수 있는 기반을 제공하였다는 점에서 연구 의의가 있다. 그리고 무형문화유산 전승공동체 구성원들의 관계 및 지식 흐름의 구조를 지식지도(2D Spring Map) 형태로 시각화함으로써 추상적인 내용을 직관적으로 파악할 수 있게 했다는 점에서 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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