연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.
본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.
생성형 AI 서비스의 다각화로 다양한 분야와 연령대에서 사용됨에 따라, 교육 분야에서도 활용 시도와 논의가 활발해지고 있다. 본 연구에서는 충청북도 지역 초·중등 교직원 934명 대상의 설문 조사를 통해 생성형 AI에 대한 일반적 및 업무 영역에서의 인식과 활용도, 요구 사항을 조사·분석했다. 주요 연구 결과로, 첫째, 교직원의 생성형 AI 활용 경험은 일반적 사용 대비 업무 목적 사용 경험이 적었고, 월 1회 이상의 주기적 빈도를 고려하면 훨씬 적은 비율로 나타났다. 둘째, 생성형 AI의 업무 활용 시 업무 효율 향상에 대한 기대가 가장 높은 것으로 나타났다. 셋째, 직위와 직종에 따라 생성형 AI의 활용 방안별 유용성 인식차가 두드러졌지만, 다양한 문서 처리 도움에 대한 유용성 인식 정도가 공통으로 높은 것으로 나타났다. 초·중등 교직원의 생성형 AI 업무 활용을 위해 생성형 AI 사용 관련 부작용 및 유의점에 대한 안전장치 마련과 촉진 환경 조성 등의 사항에 대한 개선이 필요하고 직위와 직종에 따라 요구 사항과 필요성이 고려되어야 할 것이다.
연구목적: 사업장 주변에 배출되는 화학물질의 양을 선정하여 대기확산 프로그램으로 농도를 예측하여 인근 주민들에게 영향을 정량적으로 파악하는 것을 목적으로 하였다. 연구방법: 연구물질의 선정은 반감기, 독성, 이용 가능한 측정소 자료의 유무를 고려하였다. 또한 연구대상물질에서 배출되는 지역을 연구대상 지역으로 선정하였으며, 유동인구가 있는 4개 지역을 선정하여 건강위해성을 평가하였다. 연구결과: AERMOD를 구동하기 위하여 지형 및 기상 처리를 실시 후 예측 농도를 구하였다. 위해성 평가 결과 어린이에서만 디클로로메탄이 초과되는 것으로 나타났으나, 테트라클로로에틸렌과 클로로포름은 어린이와 성인 모두 무시할 수 없는 수준으로 나타났다. 결론: 현재 국내 건강위해성평가는 "환경보건법"의 규정에 따라 위해지수가 일정 기준을 초과할 경우 위해성이 있는 것으로 간주된다. 향후 화학물질배출계획서 대상물질이 2030년에는 415종으로 확대되어 사업장에서 효율적인 관리가 필요함을 시사한다. 위해성 평가에서 위해성지수를 초과하는 경우 대기확산 모델링을 통해 배경농도와 예측농도를 고려하여 우선순위를 부여함으로써 화학물질 관리를 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
연구목적: 본 연구에서는 두 물질의 혼합물(가연물+가연물)에서의 인화 위험성의 증가 또는 감소를 실험적으로 확인하고, 혼합물의 위험성을 제시하는 목적이 있기에 액체 혼합물의 인화 위험성을 실험적으로 확인하였다. 연구방법:인화점 실험방법 및 결과처리는 원유 및 석유 제품 인화점 시험 방법으로 사용되고 있는 테그밀폐식 시험방법인 KS M 2010-2008을 기준으로 실험하였다. 본 실험에 사용한 장비의 제조사는 일본의 TANAKA사에서 생산한 장비로 KS M 2010의 시험규격을 만족하는 시험장비로 인화점을 측정하였고, 점화원으로는 LP가스를, 냉각수로는 물을 사용하였다. 또한 인화점 측정시 냉각수의 온도는 약 2℃의 냉각수를 사용하여 실험을 진행하였다. 연구결과:실험결과로는 먼저 가연성+가연성 혼합물의 경우 두 물질의 인화점 차이가 크지 않으면 인화점의 변화가 거의 없었고, 두 물질의 인화점 차이가 낮으면 인화점이 높은 물질의 증가에 따라 인화점이 증가하는 경향을 보였으나, 톨루엔과 메탄올의 경우, 혼합물에서 인화점이 낮은 물질보다 더 낮은 인화점을 보였다. 또한 도료용 희석제의 경우, 혼합물로 이루어져서 그 물질의 인화점을 예상하기가 쉽지 않았지만 실험적으로 측정해 본 결과 -24℃~7℃사이로 측정되었다. 결론: 본 연구에서의 결과는 기존의 위험물안전관리법에서의 위험물 판정 기준에 대한 세부 내용의 실효성 확보 및 위험물 판정의 신뢰성 및 재현성 확보를 목적으로 인화성 혼합물에 대한 실험적 연구를 통해서 혼합물에 대한 위험성 판단 기준을 제시하였고, 향후 소방현장에서 단속되는 인화성 액체 대한 실험적 판정 기준에 대한 참고적인 자료를 제공할 수 있을 것이다. 또한 본 연구로 시험방법별 차이 실험에 대한 노하우를 축적한다면 위험물의 위험성 평가 연구에 있어 기초 자료이자 위험물 판정 관한 연구의 기반으로 활용될 수 있기를 기대한다.
수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.
본 연구의 목적은 기독교적 핵심역량을 정의하고, 2015년 개정 교육과정의 6개 핵심역량을 기독교교육적으로 해석하여 설명하는 것에 있다. 그리고 2015 개정 교육과정의 핵심역량 모형의 대안으로 기독교적 신앙을 토대로 한 신앙적 핵심역량 모형을 구현하는 것에 있다. 본 연구는 선행연구 분석을 통하여 기독교적 핵심역량을 '신앙'으로 도출하였다. 기독교적 핵심역량 '신앙'은 성경 지식(하나님을 아는 지식)과 하나님과의 인격적인 관계 안에서 자기 자신과 세계와 하나님을 알고, 기독교적 자아정체성, 성경적 가치관, 기독교 세계관을 가지고, 사고하고, 판단하고 행동할 수 있는 능력 곧 역량이다. 핵심역량 '신앙'은 모든 역량의 함양과 발휘의 동기, 태도, 가치의 기반(기준)이 될 수 있다. 기독교 신앙적 핵심역량 모형은 기독교적 핵심역량 '신앙'을 기반으로 하여 6개의 핵심역량이 함양되는 구조를 가지고 있다. 이러한 구조를 기반으로 2015 개정 교육과정의 6개 핵심역량을 기독교교육적으로 해석하여 설명하면 다음과 같다. 자기관리 역량에서 자아정체성은 초월자 하나님과의 관계에서 올바르게 형성될 수 있다. 심미적 감성 역량에서 인간에 대한 공감적 이해는 최고의 아름다움이신 하나님, 아름다움의 근원이신 하나님의 형상에 대한 이해로부터 온다. 인간의 공동체성은 우주만물을 창조하시고 인간을 지으신 하나님이 그 근원이시다. 기독교적인 공동체는 하나님, 타인, 자연과의 삼중관계 안에서의 공동체이기 때문에 지역·국가·세계가 하나님의 공동체가 된다. 의사소통 역량은 먼저 자신과 타인에 대한 좋은 태도, 존중하는 마음에서부터 비롯된다. 그리고 의사소통을 위해서는 공통의 언어가 필요하다. 공통의 언어는 서로간의 소통하는 교제를 위해서 주신 성경이다. 하나님은 성경의 언어를 통해서 인간이 하나님을 알고, 인간을 알고, 창조 세계를 알고, 계속해서 하나님과 그리고 타인과 세계와 소통하게 하셨다. 지식정보처리 역량에서 지식과 정보의 처리와 활용에 대한 가치의 기준이 필요하다. 이 기준은 인간 존중을 위한 도덕적, 윤리적인 가치의 기준이 되어야 한다. 창의적 사고 역량에서 창의성의 근원은 세상을 창조하신 하나님이시다. 하나님의 형상을 지닌 인간은 창의적 잠재력을 가진 존재이다. 그리고 창의성은 개인의 선호도와 흥미에 따라 다른 표현 양식을 가지며, 각 개인의 중요도와 성취도에 따라 다른 접근 방법을 가진다. 개인의 창의성은 교육을 통해서 발견할 수 있으며, 지식, 기술, 경험을 융합적으로 활용하여 구체화할 수 있다.
최근 인터넷 기반의 분산 멀티미디어 환경에서 가장 성장하는 기술로는 스트림 서비스 기술과 분산 객체 기술을 꼽을 수 있다. 특히, 분산 객체 기술에 스트림 서비스 기술을 통합하려는 연구들이 진행되고 있다. 이 기술들은 다양한 스트림 서비스 관리 모델과 프로토콜의 연구에서 적용되고 있다. 그러나, 기존에 제시된 관리 모델들은 스트림 전송의 서비스 질(QoS)에 대한 지원이 미흡하다. 또한, 서비스 질에 관련된 기능들이 특정 응용 서비스의 부속 모듈로 개발됨에 따라, 확장이나 재사용을 지원할 수 없는 문제점을 나타내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 객체 기술을 적용하여 확장 및 재사용이 용이하고 스티림의 서비스의 질을 보장하는 QoS 통합 플랫폼을 제안했다. 제안된 플랫폼의 구조는 사용자 제어 모듈, QoS 관리 모듈 및 스트림 객체의 세가지 컴포넌트로 구성된다. 스트림 객체는 TCP/IP 상에서 RTP 패킷을 송·수신 기능을 한다. 사용자 제어 모듈은 CORBA 객체를 이용하여 스트림 객체들을 제어한다. QoS 관리 모듈은 사용자 제어 모듈간에 서비스 질을 유지하는 관리 기능을 한다. QoS xd합 플랫폼의 구축을 위해 관련 모듈들을 독립적으로 구현하고, 이들이 CORBA 환경에서 플랫폼 독립성, 상호운용성, 이식성을 갖도록 그들간에 인터페이스들을 IDL로 정의하였다. 제안된 플랫폼의 구현을 위해 Solaris 2.5/2.7에 호환되는 OrbixWeb 3.1c, 자바언어와 Java Media Framework API 2.0, Mini-SQL1.0.16 및 관련 이미지 캡쳐보드 및 영상카메라를 사용하였다. 본 플랫폼의 기능검증을 위한 결과로서, 플랫폼 상에서 스트림 서비스가 진행되는 동안, 클라이언트와 서버의 GUI를 통해 위에서 기술한 모듈들의 수행결과와 QoS 제어 과정으로부터 얻어지는 수치적 데이터를 보였다.
최근 지하공동구(Underground Common Utility Tunnels)는 도시민이 일상생활을 영위하는데 필요한 전기, 통신, 상수도, 도시 가스, 하수도뿐만 아니라 냉난방시설, 진공 집진관, 정보처리케이블 등의 시설물을 2종 이상 공동으로 수용하기 위한 지하시설물로서 국가의 중추기능을 담당하는 시설이지만, 화재 사고시 신속한 대처가 힘들고 각종 케이블 연소시 발생하는 유독가스 및 연기에 의해 공동구 내에 진입하여 진압하기가 힘들다. 따라서 화재발생시 막대한 재산피해 및 통신두절 등 국가의 중추신경이 마비됨은 물론 시민불편사항을 초래하게 된다. 따라서 본 논문은 지금까지 발생 되어온 국내,외 공동구 화재사례에서 화재발생의 주요원인으로 전기공사로 인한 합선 및 가연성케이블에 의한 열화접촉으로 화재가 발생하는 것이 대다수를 차지하고 있음에 착안하여 실제 공동구 모형을 제작하고 화재를 재현함으로서 과학적으로 화재의 성상을 분석하는데 그 목적이 있다. 화재실험은 지하공동구 내에 정온식 감지선형 감지기(Line type fixed temperature detector), 방화문(Fire door), 연결살수설비(Connection deluge set), 및 환기설비를 설치하고, 송 배전케이블은 일정구간 내화(Fireproof)도료로 도장하며, 난방관은 내화 피복된 상태에서 실험하였다. 그 결과 Type II의 경우 최고온도가 $932^{\circ}C$로 측정되었고, 일정한 온도에서 정온식감지선형감지기가 화재위치를 정확하게 수신반에 표시되었다. 그리고 Type III의 경우인 송 배전케이블은 일정구간 내화도료로 도장한 것은 내화성능이 없는 것으로 나타났고, 내화피복(Fireproof covered)된 난방관은 약 30분 정도의 내화성능이 있는 것으로 나타났다. 또한 화재뮬레이션 결과는 실물화재시험시의 화재하중(Fire load)을 입력하여 실시한 결과로서 최고온도가 $943^{\circ}C$로 실물화재실험시의 $932^{\circ}C$와 거의 일치 하였다. 따라서 공동구 화재하중만으로 화재시뮬레이션을 실시하여 화재성상에 대한 예측이 가능한 것으로 판단되며 시뮬레이션으로 얻은 열방출률(Heat release rate), 연기층의 높이, 산소(O2), 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2)의 농도 등의 결과 값들은 실제 화재실험시의 값으로 적용시킬 수 있는 것으로 판단된다. 향후 본 연구에서 구축한 국내 지하공동구 화재사고에 대한 실험자료 및 매년 지속적으로 화재사례들을 분석하여 축적하고 법 규정 및 관리 메뉴얼 등을 보완함으로써 국내 지하공동구 화재사고에 대한 보다 신뢰성 있는 정보를 제공해 줄 수 있을 것이며, 효과적이고 체계적으로 지하공동구의 신설 및 유지 관리 보수에 기여할 것으로 기대된다.
일반적으로 수치지도의 등고선은 항공사진을 해석 및 수치 도화기 상에서 입체시 하여 동일한 높이의 점들을 3차원으로 측정하고 도화하여 생성되므로 등고선 도화는 작업량이 많고 도화사의 주관적인 판단과 경험에 의해 결정된다. 그러므로 지형의 형태와 특성을 묘사하는 등고선의 도화는 도화사의 풍부한 경험이 요구된다. 또한 국내의 수치지도는 수치지형모델(DTM) 데이터를 포함하고 있지 않으므로 DTM이 필요한 경우 대부분 등고선 데이터로부터 간접적으로 생성한다. 본 연구에서는 지형의 특성에 대한 중요한 정보를 포함하고 있는 model key point를 등고선에서 추출하고, 이를 기반으로 지형적 특성을 고려하여 DTM의 격자간격을 효율적이고 융통적으로 조절하여 정량적 및 정성적인 측면에서 최적의 데이터를 이용하여 DTM을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 progressive sampling 기법을 적용하여 지형이 복잡하여 기복이 큰 산악지역에는 격자간격을 작게하고 지형이 완만한 지역은 격자간격을 상대적으로 크게한다. 그러므로 고정된 하나의 격자간격을 사용하지 않고 지역별로 서로 다른 격자간격을 가지는 다중격자 DTM을 생성하였다. 다중격자 DTM은 용량이 최적화되어 계산량이 적고, 신속한 디스플레이 할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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