최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.
본 연구는 급변하는 시장환경에서 기업의 의사결정에 영향을 미치는 요인을 찾기 위해 직원들이 지각한 조직공정성과 정보시스템 품질이 흡수역량을 통하여 의사결정의 질에 미치는 영향 관계를 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 중소기업 직원들을 대상으로 239부의 설문데이터를 수집하였고, SPSS 22.0과 PLS 3.0을 사용하여 연구가설을 검증하였다. 연구결과 조직공정성과 정보시스템 품질이 흡수역량에 개별적으로 정(+)의 영향을 나타내었고, 흡수역량은 의사결정의 질에 정(+)의 영향을 나타내었다. 본 연구를 통하여 조직공정성과 정보시스템 품질이 흡수역량의 선행요인이 되는 이론적 토대를 마련하였고, 인적자원에 동기부여가 되는 조직공정성과 정보시스템 품질에 대한 종합적인 분석을 통하여 중소기업의 의사결정의 질을 높여 경쟁력을 확보하는 이론적, 실무적 시사점을 제시하고자 하였다. 향후 연구에서는 정보시스템 품질에 대한 추가적인 연구과 의사결정의 질로 인한 성과부분에 다양한 연구가 필요하다.
이소플라본 함량이 높으며 장류콩인 대풍2호와 이소플라본 함량이 낮으며 나물콩인 풍산나물콩을 재료로 하여 콩 발아기간 동안 이소플라본 생합성 관련 유전자 6종(CHS6, HID, IF7GT, IF7MaT, GmIMaT1 및 GmIMaT3)의 발현량을 qRT-PCR로 분석하였다. 1. 공시재료 모두 발아기간 경과에 따라 이소플라본 함량이 높아졌으며, 총 이소플라본 함량 중 malonyl-glucosides 함량이 80% 이상을 차지하여 제일 높았으며 acetyl-glucosides는 거의 분석되지 않았다. 한편, 자엽과 배축에서 이소플라본 축적 정도가 각각 다르게 나타났으며 개별 이소플라본 함량에서도 차이가 있었다. 2. 이소플라본 생합성 관련 유전자들은 콩 발아시기 경과에 따라 발현량이 높아져 이소플라본 축적 정도와 상관이 있는 것으로 판단되나 유전자들의 발현량이 시기별로 각각 달라 개별 이소플라본 함량과 유전자간 뚜렷한 상관은 찾을 수 없었다. 3. HID 유전자는 대풍2호와 풍산나물콩 모두 발아 3일차를 제외하고는 발아시간 경과에 따라 유전자의 발현량이 높아졌으나 다른 유전자들의 상대적 발현량은 품종 간 차이가 있었으며, 또한 발아시간 경과에 따른 유전자의 발현 양상은 유전자별로 각각 달랐다. 4. 발아시간 별로 유전자들의 상대적 발현량을 비교한 결과 품종 간 차이가 있었으며 자엽과 배축에서도 상대적 발현량이 다르게 나타났다. 자엽에서는 GmIMaT1을 제외한 다른 유전자들의 발현량이 대풍2호와 풍산나물콩에서 비슷하게 나타난 반면, 배축에서는 HID 발현량이 2품종 모두 높게 나타났으나 다른 유전자들은 유전자 발현량에 일정한 경향이 없었다.
본 연구는 국가도서관통계시스템에서 제공하는 개방형데이터와 서울특별시 2020 서울서베이의 조사 결과를 기반으로 서울시민의 공공도서관 이용 현황 분석을 목적으로 삼았다. 이러한 목적을 위해 본 연구에서는 공공도서관의 예산, 도서관 운영인력, 소장 장서수, 연면적 등 도서관 운영의 중심 지표들을 중심으로 서울시 25개 자치구별 공공도서관의 서비스 제공 실태를 비교 분석하고, 이러한 공공도서관 운영의 기본지표들과 서울시민의 거주지별 학력별 가구월평균소득별 공공도서관의 이용 실적을 비교하여 상관관계를 파악하고자 하였다. 연구 결과 예산, 인력, 장서수와 같은 도서관 운영의 중심 투입지표와 서울시민의 거주지별 학력별 소득별 공공도서관의 대출자수와 대출권수, 상호대차서비스 건수라는 산출지표와의 유의미한 상관관계를 확인하였다. 이와 함께 서울시민의 공공도서관 이용행태와 독서경향을 파악하여 지역간의 격차를 극복하고 서비스 수준을 공평하게 하여 서울시 공공도서관의 균형적인 발전을 제안하고자 하였다.
최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.
본 연구의 목적은 본 연구에서는 탄소나노튜브 기반의 신축성 직물 센서의 모양과 의복 상 부착 위치가 아동의 사지 관절 동작 센싱 성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 아동의 사지 동작 센싱에 적합한 직물 동작 센서의 요건을 규명하고자 하였다. 실험 대상 아동에게 2종의 센서 모양과 2개의 센서 부착 위치에 따라 조작된 실험복을 착의시킨 후 60 deg/sec의 속도로, 팔과 다리의 굽힘-폄 동작(60°, 90°의 동작 각도별로 10회씩 3회 반복 동작, 총 60회 동작)에 의한 직물 센서의 신장과 수축에 따른 전압의 변화량을 측정하였으며, 가속도 센서를 함께 부착하여, 센싱 결과의 일치도를 분석함으로써 신뢰도를 검증하였다. 실험 결과 아동의 팔과 다리 동작을 가장 효율적으로 측정할 수 있는 직물 센서의 구성 요건은 장방형 모양 센서 및 관절로부터 4cm 아래 부위에 부착된 센서로 나타났다. 본 연구에서는 아동의 사지 동작 측정에 적합한 직물 센서를 개발하고 관절동작 센싱에 적합한 센서의 모양과 의복 상 부착 위치에 대한 조건을 분석하였으며, 의복에 통합된 유연한 직물 센서를 활용하여 인체 부위별 동작 센싱이 가능하다는 것을 규명하였다.
부선을 예인하는 예인선은 90.5 %가 총톤수 200톤 미만으로 대부분 선장 혼자 승무하고, 선원법상 근로시간 및 승무정원에 관한 규정을 적용받지 않는다. 따라서 부선을 예인하는 예인선의 선장은 항해당직 중 적절한 휴식을 취하지 못해 피로하게 되고, 부선을 예인하는 예인선은 불가피하게 무자격자인 갑판장과 교대로 항해당직을 수행하며 인적 감항능력을 충족하지 못한다. 또한 예인선의 선장 또는 소유자는 예인선이 부선을 예인할 때 선박직원법상 추가적으로 요구되는 최저승무기준을 준수하지 못하는 사례가 자주 발생하고 있다. 본 연구에서는 먼저 다음 사항에 대해 살펴보았다. (1) 선원법상 근로시간 및 승무정원에 관한 규정, (2) 선박직원법상 예인선의 갑판부 선박직원의 최저승무기준에 관한 규정, (3) 부선을 예인하는 예인선의 해양사고 사례. 그리고 예인선의 실효적인 해양사고 예방을 위해 예인선이 부선을 예인하는 경우에는 항해사 1명이 추가적으로 승무하도록 갑판부 선박직원의 최저승무기준을 개정할 것을 제안하였다. 특히 중대재해 처벌 등에 관한 법률은 2022. 1. 27. 시행되었다. 해양에서 인명사고가 동일한 원인으로 계속 발생하고, 그 원인이 제도적 미비로 인한 항해사의 피로라고 판단된다면 해양항만관청은 처벌을 받게 될 수 있으므로 이에 대해 대비할 필요가 있다고 본다.
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.
매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.
농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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