• 한국가정과교육학회지
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• 제27권2호
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• pp.53-75
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• 2015

다원화된 현대 사회에서 청소년은 변화하는 사회현상을 비판적으로 바라보고, 주어진 환경과 자원을 적극적으로 활용해 진로를 결정할 수 있는 진로개발역량을 필요로 한다. 따라서 청소년들에게 진로개발역량 교육을 제공해야 하지만, 학교현장의 교육은 학벌에 치중한 진학지도와 직업교육에 불과한 진로지도에 머물러 있다. 그 결과, 고등학교와 대학 간의 학습 연속성이 단절되었고 대학 입학 후 학생들의 학업부적응과 중도탈락을 초래하였다. 그러므로 고등학교-대학의 연계를 통해 고등학생의 전공적합성 함양을 위한 새로운 패러다임의 진로교육을 개발해야 한다. 이에 본 연구는 생활과학대학 교수, 가정과 전문가, 생활과학 전공 대학생, 고교생의 협력으로 고등학교 가정교과와 생활과학대학이 연계된 진로교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 고등학생의 진로개발 역량강화를 위한 프로그램의 방향을 탐색하였다. 둘째, 프로그램은 생활과학 분야의 각 학문 영역별 최신이슈를 고등학생이 쉽게 접하고 탐구할 수 있도록 구성하여 고등학생의 전공적합성 함양을 목표로 하였다. 셋째, 고등학교-생활과학대학 협력체가 운영주체인 본 진행하는 교수 학습 자료를 구성하였다. 넷째, 본 프로그램은 생활과학분야 전공에 흥미가 있는 학생들이 전공적합성을 확인할 기회가 될 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제43권1호
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• pp.139-156
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• 2015

산업사회에서 지식기반사회로의 시대적 변화에 부응하는 새로운 조경전문가의 인재상과 핵심역량에 대한 정의가 필요한 시점에서 스튜디오 교육은 조경학과 교과과정에서 실천적 전문가를 양성하기 위한 핵심적인 교육방법론이다. 본 연구는 실무현장과 대학교육의 간극을 극복할 수 있는 스튜디오 수업의 의미와 주요 쟁점을 교육학적 접근을 통해 도출하여 스튜디오 수업을 재정비하기 위한 이론적 기초를 제공하고자 하였다. 조경의 외부적, 내부적 여건 변화와 교육의 관계성을 역량을 중심으로 살펴보고, 대학교육 패러다임의 변화와 스튜디오 교육을 학습자의 관점에서 고찰하며, 조경교육의 변화를 추적하여 현재 우리나라 조경 스튜디오 수업의 현주소를 살펴보았다. 이를 통해 우리나라 스튜디오 교육을 진단하기 위한 다섯 가지 쟁점을 도출하였다. 먼저 역량에 대한 총체적 접근의 필요성을 제기하였으며, 두 번째로 전체 교과과정에서 스튜디오 과목의 위상을 재정립하고 이론과목과의 연계성을 강화할 필요성을 제시하였다. 셋째, 현재 가장 활성화되어 있는 설계 스튜디오의 의미를 되짚어 학년별 차별화 전략을 도입할 필요성을 논의하였고, 네 번째로 스튜디오 방법론의 연구와 실천을 통한 실질적인 수업개선이 필요하다는 점을 제기하였다. 마지막으로 스튜디오의 현장성 강화 및 다양성 확보 전략 수립과 기반시설의 확충과 관련한 문제를 제시하였다.

• 고려인삼학회:학술대회논문집
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• 고려인삼학회 2002년도 학술대회지
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• pp.55-65
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• 2002

Ginseng has been used as a key constituent in traditional medicine prescriptions for centuries. Other than its well-known anti-stress and adaptogenic properties, ginseng has also been shown to be very effective in treating age-related deterioration in metabolic and memory functions. Although it is generally believed that the saponin (GS) fraction of the ginseng root accounts for the bioactivity of ginseng, a direct demonstration on which ginsenoside does what is still generally lacking. In the past decade, our laboratory has endeavored to identify the active GS components involved in energy metabolism, memory, and anti-neurotoxicity. To examine the ergogenic effects of GS in enhancing aerobic capacity, rats were subjected to either severe cold ($40^{\circ}C$ under helium-oxygen, two hours) or exercise workload $(70\%\;VO_{2}max,$ to exhaustion). Acute systemic injection (i.p.) of ginseng GS (5-20 mg/kg) significantly elevated both the total and maximum heat production in rats and improved their cold tolerance. However, pretreating the animal with the optimal dose (10 mg/kg) of GS devoid of $Rg_1\;and\;Rb_1$ failed to elicit any beneficial effects in improving cold tolerance. This indicates that either $Rb_1\;and/or\;Rg_1$ may be essential in exemplifying the thermogenic effect of GS. Further studies showed that only pretreating the animals with $Rb_1(2.5-5\;mg/kg),\;but\;not\;Rg_l,$ resulted in an increase in thermogenesis and cold tolerance. In contrast to the acute effect of GS on cold tolerance, enhancement of exercise performance in rats was only observed after chronic treatment (4 days). Further, we were able to demonstrate that both $Rb_1\;and\;Rg_1$ are effective in enhancing aerobic endurance by exercise. To illustrate the beneficial effects of GS in learning and memory, a passive avoidance paradigm (shock prod) was used. Our results indicated that the scopolamineinduced amnesia can be significantly reversed by chronically treating (4 days) the rats with either $Rb_1\;or\;Rg_1$ (1.25 - 2.5 mg/kg). To further examine its underlying mechanisms, the effects of various GS on ${\beta}-amyloid-modulated$ acetylcholine (ACh) release from the hippocampal slices were examined. It was found that inclusion of $Rb_1$ (0.1 ${\mu}M$), but not $Rg_1$, can attenuate ${\beta}-amyloid-suppressed$ ACh release from the hippocampal slices. Our results demonstrated that $Rb_1\;and\;Rg_1$ are the key components involved in various beneficial effects of GS but they may elicit their effects through different mechanisms.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.165-172
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• 2020

본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권3호
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• pp.73-85
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• 2021

The construction industry is considered to be a fatal accident industry, accounting for 28.5% of the total industrial accidents in 2017, as the number of industrial accidents in the construction industry has steadily increased over the past decade. So it is necessary to consider introducing Resilience Engineering, which is actively applied to risky industries around the world, to drastically reduce construction accidents. Although Resilience Engineering, which has emerged as the next-generation safety management centered on Hollnagel since the 2000s, claims the importance of strengthening Resilience abilities considering organizational structure and culture, most studies focus only on developing evaluation indicators. The purpose of this study is to analyze the impact of an organization's safety culture on its Resilience abilities in the construction industry. Specifically, it conducted empirical analysis on the impact of safety culture consisting of 'communication, leadership and safety systems' on the Resilience abilities(responding ability, monitoring ability, learning ability, anticipating ability), and the mediation relationship between leadership, communication, and safety system. The survey was conducted on construction workers, and an empirical analysis was conducted on the final 154 responses using SPSS 25 and Smart PLS 3. The results showed that the safety system had a significant impact on all Resilience Abilities, and communication had a significant impact on the remaining three except for anticipating ability among Resilience Abilities. On the other hand, leadership has been shown to have a significant impact on anticipating ability only. In the verifying of the mediation relationship between leadership, communication and safety systems, it was found that leadership affects all Resilience abilities by means of safety systems, but communication can only affect responding ability. This study has practical significance in that it suggests the need for policy-level efforts to introduce and apply Resilience Engineering and then expanded the effective safety management assessment of the construction industry in the future. Moreover, the academic implications are important in that the study attempted to expand the academic scope for a paradigm shift in the future as the safety culture has identified its impact on the Resilience abilities.

• 기술혁신연구
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• 제29권4호
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• pp.1-30
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• 2021

최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電裝)에 대한 기술혁신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 경영과정보연구
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• 제38권2호
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• pp.83-103
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• 2019

공급사슬관리(SCM)는 경쟁우위를 점하기 위하여 파트너기업과의 동반성장 방안의 모색과 더불어 지속적 협력관계를 유지하기 위한 노력이 필요하다. 여기에 정보역량이 공급사슬 내에서 많은 역할을 수행하고 있기 때문에 정보역량에 영향을 미칠 수 있는 정보공유와 파트너십 품질과의 관계를 살펴볼 필요성이 크다. 파트너기업 간 지속적 거래관계를 유지하기 위해서는 공급사슬 내 힘의 불균형에 따르는 파트너기업과의 장애요소들을 파악하고 효과적으로 관리하는 전략적 접근이 필요하다. 따라서 파트너기업의 본받을만한 CSV와 비구속적 파워의 속성을 통한 동반성장의 논리를 펼칠 수 있도록 하는 전략적 접근방식을 논할 필요성이 크다고 보여 진다. 최근 CSV는 기존의 CSR과 더불어 사회적 문제 해결이라는 사회적 경제적 창출 관점에서 중요한 이슈가 되고 있다. 자연히 향후 신 경영 패러다임으로써 공유가치창출이 다각도로 검토될 것이다. 본 연구는 SCM의 정보역량 고도화를 위하여 CSV와 비구속적 파워의 개념을 접목하여 사회적인 문제 해결에 따른 기업의 지속 성장 모델을 제안하고자 하였다. SCM 구축업체를 대상으로 한 설문지 142부를 PLS 구조방정식 모형으로 분석하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. CSV와 비구속적 파워 모두 정보공유와 파트너십 품질에 유의한 영향을 미쳤으며, 정보공유와 파트너십 품질을 통한 정보역량 향상을 도모할 수 있다는 결과가 도출되었다. 이를 바탕으로 SCM 참여기업의 상생을 위한 변인으로 CSV와 비구속적 파워의 인식을 높여야 한다는 시사점을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-8
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• 2021

본 연구에서는 도로 포장 유지관리에 필요한 핵심정보를 생산해 낼 수 있는 저비용·고효율 포장상태 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 특히 시각정보와 고가 센서에 의존하는 기존 장비의 단점을 보완하기 위해 소음과 인공지능 기반의 포장상태등급 평가시스템을 고안하였다. 시스템 개발을 위한 아이디어 정립부터 기능 정의, 정보흐름 및 아키텍쳐 설계 과정을 거쳤으며, 생산된 프로토타입에 대한 성능 검증과 활용 전주기에 대한 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 높은 수준의 인공지능 평가 신뢰도가 확보되었으며, 하드웨어와 소프트웨어적 요소 외에도 시스템 활용에 관한 짜임새 있는 가이드라인이 개발되었다. 또한 현장평가 과정을 통해 비전문가도 쉽고 빠른 조사와 분석이 가능하고, 직관적인 시각적 정보 제공을 통해 관리자의 업무 지원이 가능함도 확인하였다. 반면에 학습에 고려되지 않은 외부 조건에 대한 선행 판별 기술, 시스템 간소화, 가변 주행속도 대응 기술 등 기술의 완성도 제고도 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 시작으로 1960년대 이후 반세기 이상 지속되어온 포장상태 모니터링 기술의 새로운 패러다임이 제시되길 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-15
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• 2022

정보와 기술의 탈중앙화/분권, 공유/개방, 연결을 통한 개별 맞춤 시대의 지능화 세계 지향으로 그 어느 때 보다도 인공지능에 대한 관심과 기술적 담론 속에 기대와 우려가 교차하는 경향을 자주 보게 된다. 최근에는 2045년 전, 후로 AI의 특이성(Singularity)이 나타날 것이라는 미래학자들의 주장도 쉽게 찾아볼 수 있다. 이제는 다가올 인공지능 시대에서 AI와 함께 상생하고 번영하는 공존 패러다임을 만들기 위한 준비의 일환으로 보다 올바른 AI 윤리와 규제 설정을 위한 표준 프레임워크가 요구되고 있다. 주요지침 설정 누락의 위험성 배제와 타당하고 보다 합리적인 지침 항목과 평가 기준을 가늠 할 수 있는 방안이 점차 큰 연구문제로 나타나고 있기 때문이다. 이런 연구문제 해결과 동시에 AI 윤리와 규제 설정에 대한 지속적인 경험과 학습효과가 연결 발전될 수 있도록 국제기구/국가/기업의 AI 윤리와 규제에 대한 가이드 라인 자료 등을 수집하여 설정 연구모형과 텍스트 마이닝 탐색 분석을 통해 표준 프레임워크(SF: Standard Framework) 설정 방안을 연구 제시한다. 본 연구결과는 향후 보다 발전적인 AI 윤리와 규제지침 항목 설정과 평가 방안연구에 기초 선행연구 자료로 기여될 수 있을 것이다.