고용노동부 자료에 의하면 최근 건설 현장에서 발생 되는 사고는 대부분 신규 근로자, 외국인 근로자, 고령 근로자 등 취약근로자에서 일어나고 있다. 이러한 취약근로자들은 건설 현장의 특성상 현장에 존재하고 있는 많은 위험에 대한 인지력 부족 때문에 사고로 이어지는 경우가 많다. 따라서 현장에서 발생 되는 사고를 줄이기 위해서는 취약근로자에 관한 관심과 관리가 필요하다. 본 연구는 IPA 분석을 통해서 취약근로자에 대한 안전의식수준, 안전관리 우선순위을 파악하고자 하였다. 신규근로자는 현장에 이른 시일 내에 적응할 수 있도록 해야 하며 외국인 근로자의 경우 언어소통 문제로 수시확인이 필요한 것으로 조사되었다. 고령 근로자의 경우 건강 상태를 점검해야 하며 정해진 업무 이외에 다른 업무를 수행하고 있는지를 확인하는 것이 필요한 것으로 분석되었다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.164-172
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2023
In this study, we identify the recognition of 'The First Slam Dunk', which is gaining popularity as a sports-based cartoon through big data analysis of social media channels, and provide basic data for the development and development of various contents in the sports industry. Social media channels collected detailed social big data from news provided on Naver and Google sites. Data were collected from January 1, 2023 to February 15, 2023, referring to the release date of 'The First Slam Dunk' in Korea. The collected data were 2,106 Naver news data, and 1,019 Google news data were collected. TF and TF-IDF were analyzed through text mining for these data. Through this, semantic network analysis was conducted for 60 keywords. Big data analysis programs such as Textom and UCINET were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of the study, the keyword with the high frequency in relation to the subject in consideration of TF and TF-IDF appeared 4,079 times as 'The First Slam Dunk' was the keyword with the high frequency among the frequent keywords. Next are 'Slam Dunk', 'Movie', 'Premiere', 'Animation', 'Audience', and 'Box-Office'. Based on these results, 60 high-frequency appearing keywords were extracted. After that, semantic metrics and centrality analysis were conducted. Finally, a total of 6 clusters(competing movie, cartoon, passion, premiere, attention, Box-Office) were formed through CONCOR analysis. Based on this analysis of the semantic network of 'The First Slam Dunk', basic data on the development plan of sports content were provided.
현재 軍(육군) 입대 장병은 신병훈련소에서 신체에 대한 치수 측정(자동, 수동) 및 샘플 피복을 착용해 본 후, 희망하는 치수로 피복을 지급받고 있다. 하지만, 민간 평상복보다 상대적으로 매우 세분화된 치수 체계를 적용하고 있는 軍에서는 이와 같은 치수 측정 과정에서 발생하는 측정된 치수의 낮은 정확도로 인해 지급받은 피복이 제대로 맞지 않아 피복을 교체하는 빈도가 매우 빈번히 발생하고 있다. 뿐만 아니라 서구적으로 변화된 MZ 세대의 체형변화를 반영하지 않고, 10여 년 전(前)에 수집된 구세대 체형 데이터 기반의 치수 체계를 적용함으로써 재고량이 비효율적으로 관리되는 문제점이 있다. 즉, 필요한 규격의 피복은 부족하고 불필요한 규격의 피복재고는 다수 발생하고 있다. 따라서, 피복 교체빈도를 감소시키고 재고관리의 효율성을 향상하기 위해 딥러닝 기반의 신체 치수 자동측정과 빅데이터 분석 및 머신러닝 기반의 "입대 장병 개인 맞춤형 피복 자동 추천 시스템"을 제안한다.
Due to recent climate change, the amount of rainfall during the summer season in South Korea has been decreasing, leading to an increase in areas affected by frequent droughts. Droughts have the characteristic of occurring over a wide area and being unpredictable in terms of their onset and end, necessitating proactive research to cope with them. In this study, we conducted an assessment of agricultural drought vulnerability in Taean-gun, Chungcheongnam-do, focusing on irrigation facilities and paddy fields. The assessment criteria were meteorological impact, drought occurrence status, supplementary water supply capacity, and drought response capability, with nine specific indicators selected. The drought response capability was analyzed by applying a scoring system as a key component of the agricultural drought vulnerability assessment, while the other indicators were quantified using an entropy weighting technique. The results of the assessment showed that Anmyeon-eup and Taean-eup were the safest areas, while Wonbuk-myeon, Nam-myeon, and Gonam-myeon were the most vulnerable. It is expected that the findings can be utilized to enhance understanding and proactive measures for coping with agricultural drought, and to determine the priority of drought response in different regions.
This study aimed to assess the impact of weather events on the sorghum-sudangrass hybrid (Sorghum bicolor L.) cultivar production trend in the central inland region of Korea during the monsoon season, using time series analysis. The sorghum-sudangrass production data collected between 1988 and 2013 were compiled along with the production year's weather data. The growing degree days (GDD), accumulated rainfall, and sunshine duration were used to assess their impacts on forage production (kg/ha) trend. Conversely, GDD and accumulated rainfall had positive and negative effects on the trend of forage production, respectively. Meanwhile, weather events such as heavy rainfall and typhoon were also collected based on weather warnings as weather events in the Korean monsoon season. The impact of weather events did not affect forage production, even with the increasing frequency and intensity of heavy rainfall. Therefore, the trend of forage production for the sorghum-sudangrass hybrid was forecasted to slightly increase until 2045. The predicted forage production in 2045 will be 14,926 ± 6,657 kg/ha. It is likely that the damage by heavy rainfall and typhoons can be reduced through more frequent harvest against short-term single damage and a deeper extension of the root system against soil erosion and lodging. Therefore, in an environment that is rapidly changing due to climate change and extreme/abnormal weather, the cultivation of the sorghum-sudangrass hybrid would be advantageous in securing stable and robust forage production. Through this study, we propose the cultivation of sorghum-sudangrass hybrid as one of the alternative summer forage options to achieve stable forage production during the dynamically changing monsoon, in spite of rather lower nutrient value than that of maize (Zea mays L.).
모빌리티 기술의 급격한 성장으로 산업 분야의 수요는 차량 내에 다양한 장비와 센서의 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 저장장치를 요구하고 있다. NAND 플래시 메모리는 외부에 강한 충격뿐만 아니라 저전력, 빠른 데이터 처리 속도의 장점이 있기 때문에 모빌리티 환경의 저장장치로 활용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 고온에 장기 노출될 경우 데이터 손상이 발생할 수 있는 특징이 있다. 따라서 태양 복사열 등 날씨나 외부 열원에 의한 고온 노출이 빈번한 모빌리티 환경에서는 온도를 관리하기 위한 전용 시스템이 필요하다. 본 논문은 모빌리티 환경에서 저장장치 온도 관리하기 위한 전용 온도 관리 시스템을 설계한다. 설계한 온도 관리 시스템은 전통적인 공기 냉각 방식과 수 냉각방식의 기술을 하이브리드로 적용하였다. 냉각 방식은 저장장치의 온도에 따라 적응형으로 동작하도록 설계하였으며, 온도 단계가 낮을 경우 동작하지 않도록 설계하여 에너지 효율을 높였다. 마지막으로 실험을 통해 각 냉각방식과 방열재질의 차이 따른 온도 차이를 분석하였고, 온도 관리 정책이 성능을 유지하는데 효과가 있음을 증명하였다.
자영업자의 빈번한 폐업은 국가적인 경제 손실을 동반한다. 특히 외식업종이 가장 높은 폐업률을 보이기 때문에 외식업종의 상권 변화를 예측하여 업체의 생존에 도움을 주는 것이 필요하다. 외식업종의 생존율과 폐업률에 영향을 미치는 요인에 대한 연구는 활발하나, 상권의 변화 정도를 예측하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 상권 변화에 초점을 맞추는 연구를 하고자 한다. 이를 위해 서울시 행정동별 상권 변화를 예측하는 딥러닝(Deep Learning) 모델을 설계한다. 첫째, 2023년과 2022년 2분기의 상권 변화와 관련된 변수를 수집한다. 둘째, 1년간의 등락 정도를 백분율로 환산한 후, 증강 단계를 거친다. 셋째, 딥러닝 모델을 활용하여 상권 변화를 예측하는 모델을 제안한다. 향후 본 연구를 고려한 외식업종 지원정책은 상권의 질적 성장 및 경제 성장에 도움이 될 것으로 기대한다.
디지털 영상 통신 기술이 발전하고 글로벌 상호 교류가 활발해짐에 따라 국가 간 문화 장벽은 점차 낮아지고 있다. TV 영상의 자막은 각국의 문자 체계와 문화적 맥락을 반영하며 프로그램 내용의 이해를 돕는 역할을 한다. 그러나 문자 체계가 다른 국가 간의 자막을 보면 자막의 형식과 의성어 표현 방법이 다르게 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 문자 체계가 다른 한중 예능 프로그램의 의성어 자막을 중심으로 그 유사성과 차이점을 분석한다. 이 분석을 통해 문자 체계의 차이가 의성어 자막의 표현 방식과 시청자 경험에 어떤 영향을 미치는지 알아볼 것이다. 이는 예능 프로그램 제작자들에게 창작의 영감을 제공하고 다문화 간 소통을 촉진하는 도움이 될 것이다.
최근 국내에서는 이상기온으로 인한 국지성 폭우와 여름철 태풍과 집중호우로 인한 다양한 재해 유형 중 산악지역을 중심으로 토사재해의 피해가 증가하는 추세이다. 국내 지형의 특성상 국토의 65% 이상이 산지로 형성되어 있어 개발이 필요하며 급격한 도시화로 인해 급경사지 및 산지가 도심지와 인접해 있다. 지속적인 도시화 산업화로 인하여 주거지 및 산업단지에 대한 피해가 지속적으로 증가하고 있으며, 도심지 인구밀도가 높은 우리나라는 토사재해 발생 시 그 피해 규모가 외국과 달리 크게 발생하고 있다. 최근 10년간(2001~2010년) 연평균 인명피해 68명, 재산피해 1조 7,044억원과 비교해 볼 때 인명피해는 20%, 재산피해는 25%, 수준으로 감소하는 것으로 보이지만, 도심지의 피해는 오히려 증가하고 있다. 이와 같은 도심지 토사재해를 예방하기 위해서는 도심지의 건물 등을 고려하여 시뮬레이션이 가능한 토사재해 3D 시뮬레이터 개발이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 3D 시뮬레이터 개발을 위한 자료 수집 및 분석 및 현재까지 개발 된 시뮬레이터를 통해 실제 피해지역인 우면산의 피해상황을 가시화를 실시하여 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.
정사영상 제작에 주로 사용되는 기존의 항공사진측량 방법은 대규모 지역에 대해서는 효과적이나 소규모 지역에서는 비경제적이며, 지형지물의 지속적인 변화관측과 짧은 주기의 제작에는 어려움이 있다. 최근 다양한 센서들이 탑재된 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급격한 속도로 발전되고 있으며 이러한 무인항공기는 공간정보 분야에서도 다양하게 사용되고 있다. 무인항공기는 소규모지역에 대해서 신속하게 영상 자료 취득이 가능하며 적은 비용으로 영상자료들을 수시로 갱신할 수 있다. 또한, 불필요한 지역을 제외한 특정지역에 대해서만 공간정보 자료 취득이 가능함으로써 공간정보자료의 중복성을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 평지지역에 비해 상대적으로 정확도가 낮은 소규모 경사지역을 대상으로 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 정사영상과 수치표고모델 (DEM: Digital Elevation Model)을 생성하였으며, 검사점에 의한 평면 및 수직 좌표 성분의 RMSE는 σH = ±0.12 m, σV = ±0.09 m 의 정확도를 보였다. 그 결과 1/500 축척의 국토지리정보원 수치지도 기준 표준편차와 최대오차의 허용범위를 만족하였다. 이를 통하여 고가의 측량용 무인항공기가 아닌 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 소규모 경사지역의 정사영상 제작 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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