본 연구는 레오나르도 다 빈치와 J.N.L. 뒤랑이 건축 평면도를 설계하는 과정에 공통적으로 보이는 그리드 사용법을 비교함으로써, 그 차이를 밝혀내고 이를 통해 서양 건축사 내에서 이들의 위상을 재평가 하는데 목적이 있다. 표준화된 측정 도구가 없었던 시절에 보조선은 디자인을 하는 데 있어 필수불가결한 요소였으며, 이는 전적으로 건축가 개인의 사고방식과 디자인 편의에 의존해서 사용되었다. 이에 건축가들이 그려내는 보조선을 연구하는 것은 그 건축가가 지니고 있던 시대 의식과 사상, 철학, 과학과 수학 등이 관련된 인간의 인식체계를 연구하는데 상당히 타당성이 있는 도구라 여겨진다. 특히 디자인 분야에서의 그리드는 고대로부터 일반적으로 사용되어 왔던 보조선 중 하나이다. 그럼에도 불구하고 정작 건축 분야에서만큼은 레오나르도 다 빈치와 J.N.L. 뒤랑을 제외하고는 그리드 사용자가 드물다. 게다가 이들은 그 사용법에 있어서 상당한 차이점을 보이고 있다. 레오나르도 다 빈치의 그리드 규격은 동일한 것이 아니라, 선행해서 놓인 실의 가로 및 세로 규격에 맞추어 달라지고 있으며, 중심이 다른 그리드가 순차적으로 사용된다는 것이 특징적이다. 반면 J.N.L. 뒤랑의 그리드 중심은 항상 도면의 중심과 일치한다. 그리드의 모든 위치는 하나의 공통된 점을 중심으로 위상을 정할 수 있으며, 모두 동일한 규격을 전제하고 있다. 이에 본 연구에서는 레오나르도 다 빈치의 그리드를 '구상적', J.N.L. 뒤랑의 그리드를 '추상적'이라 구분하여 보았다.
현대 산업에서 복합재료를 폭넓게 사용하고 있다. 특히 섬유를 기반으로 하여 레진으로 경화시킨 섬유 강화 플라스틱의 재료는 우수하면서도 비강도, 비강성이 뛰어난 경량화 소재로 주목받고 있다. 이 중에서도 탄소섬유를 이용한 탄소섬유강화 플라스틱은 다른 섬유와 달리 뛰어난 기계적 특성을 지녀 차량과 항공기 등 고강도와 경량성을 동시에 필요로 하는 곳에 쓰이고 있다. 본 논문에서는 탄소섬유강화 플라스틱으로 구성된 CT시험편으로 섬유 설계에 따른 인장특성을 해석적 연구를 통해 규명한다. 구멍을 가진 CFRP복합재료의 응력해석에 있어서, 인장환경에서의 파괴경향을 파악한다. 또한 적층각도에 따른 결과를 통하여 해석결과 값에 있어 적층각도 60°로 구성된 해석모델에서 가장 낮은 응력값이 발생함과 사전크랙의 변형에너지 가장 낮음을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 실제 실험으로 적용된 구조물에서의 파괴형상을 예측하기 위한 기반데이터를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
온실가스 배출로 인한 지구온난화에 대응하고 지구의 평균 기온상승을 방지하기 위하여 2015년 12월 파리기후협정(Paris Agreement)이 채택되어 신기후체제가 도래하게 되었다. 해수면상승과 삼림고갈, 미세먼지 등과 같은 기후변화로 인한 환경문제에 대응하기 위하여, 신재생에너지의 중요성이 높아졌다. 신재생 에너지의 성장을 위해서는 현실적으로 정부의 지원이 필요하다. 그러나 신재생에너지 산업에 대한 각국 정부의 과다한 지원은 공정 한 경쟁을 저해하고 비용을 높인다는 점에서 문제가 될 수 있으며, 이미 WTO에서도 신재생에너지 보조금과 관련된 제소사례를 찾아볼 수 있다. 본 연구는 WTO의 보조금 및 상계조치 협정과 GATT를 중심으로 하였다. 신재생에너지 보조금에 관련된 WTO 분쟁사례를 살펴보고, 사례에서 쟁점이 되는 조항인 보조금협정의 제2조 특정성과 제3조 (b)항 수입대체보조금, GATT 제20조 일반적 예외를 분석하였다. 기후변화에 대응하는 환경보호적인 관점에서 현재 각 국의 에너지 정책을 반영하고 신재생에너지 산업의 발전을 위하여 보조금협정의 개정 또는 보완이 필요하다. 본 연구에서는 보조금협정 제8조 허용보조금의 재도입 논의 또는 에너지보조금에 관한 특별규정과 같은 방안과 더불어 보조금협정 제3조의 명확한 해석기준이 필요하다고 보았다. 그러나 과도한 정부 보조금의 지급은 무역분쟁을 야기할 수 있으며 환경보호와 자유무역의 형평성, 지속가능한 개발이라는 WTO의 목적에 맞추어 WTO의 규범을 개선해야 한다.
트위터는 사용자들에게 정보를 받거나 교환하는 채널로써의 역할이 활발히 이루어지고 있고 새로운 사건이 발생했을 때 빠르게 반응하기 때문에 지진이나 홍수, 자살 등의 새로운 사건을 탐지하는 센서역할로 활용할 수 있다. 그리고 사건을 탐지하기 위해서 우선적으로 관련된 트윗 추출이 필수적이다. 하지만 관련된 트윗을 찾기 위해 관련 키워드를 포함한 트윗을 추출하기 때문에 해당 키워드가 없지만 의미적으로 사건과 관련이 있는 트윗은 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 연구들은 디스크에 저장된 데이터에 대한 분석이 주를 이루고 있어 원하는 결과를 얻기 위해서는 데이터를 수집하여 저장하고 분석에 이르기까지 오랜 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간 이슈 탐지를 위한 일반-급상승 단어 사전 생성 및 매칭 기법을 제안한다. 데이터 스트림 인메모리 기반으로 일반-급상승 단어 사전을 생성 및 관리하기 때문에 새로운 사건을 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 또한 분석을 원하는 주제의 일반 사전과 급상승 사전을 동시에 관리하기 때문에 기존의 방법으로 찾지 못하는 트윗을 검출해 낼 수 있다. 본 연구를 통해 빠른 정보와 대응이 필요한 분야에 즉시적으로 활용할 수 있다.
최근 한국 내에서 서비스 디자인을 가장 활발히 연구하고 적용하는 분야 중 하나가 의료서비스 업계이다. 건강에 대한 관심의 고조로 의료서비스는 치료, 간호뿐 아니라 예방, 관리, 재활의 주체로 그 영역이 넓어지고 있다. 보건 의료 종사자는 서비스 공급자이며. 서비스를 제공받는 고객에게는 서비스 제공자의 전문적인 지식과 능력, 그리고 의료기술에 대한 신뢰가 가장 중요하다. 또한 그에 못지않게 의료기관의 시스템, 종사자들의 태도, 정보의 전달, 터치 포인트 등의 경험은 고객의 만족도를 좌우하는 주요한 요소가 되므로 이를 다루는 서비스 디자인은 더욱 주목 받고 있다. 특별히 다른 서비스업보다 고객의 예민한 상황과 감정을 다루어야 하는 의료서비스분야의 특성상 전문성이나 환경, 그리고 제품의 개선만으로는 충분한 만족감을 주기 어렵다. 그것은 감정 노동자라고 할 수 있는 서비스 제공자인 의료 종사자의 서비스 마인드와 태도의 변화가 함께할 때 실질적인 효과를 얻을 수 있기 때문이다. 따라서 이를 위한 교육이나 문제의식을 갖고 자체적으로 해결할 수 있는 시스템 등이 궁극적인 솔루션이라고 할 수 있다. 이 논문에서는 서울대학교병원에 적용된 서비스 제공자들을 위한 서비스 디자인 시스템과 교육 등을 포함한 몇 가지 방법을 소개하고 그 효과에 대해 다루고 있다.
본 연구의 배경 및 연구방법과 범위, 연구내용은 다음과 같다. 최근 복합적이고 다양한 지역건설의 요구와 관심이 높아짐에 따라 건설을 인간의 삶과 연결시키려는 시도, 즉 건설에서의 기술적인 요소의 바탕에 문화적인 관점을 필수적인 상호 연계 요소로서 살펴볼 필요가 있다. 지역 자정능력의 향상을 위해서 개발논리에 따른 단편적인 지역 건설이 아닌 다양한 지역 문화와의 상생을 통해 건설 문화를 현대적인 관점으로 계승하고 활용할 필요가 있다. 이에 본 연구는 첨단 산업이 접목된 살기 좋은 지역을 건설하기 위한 전략적이고 효과적인 건설기획단계 의사결정 과정에 대해서 기술과 문화의 융합적 관점의 관련 영향요소들을 도출하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 건설기획단계의 의사결정을 수립함에 있어 지역 고유의 기술 및 문화 콘텐츠를 고려한 융합적 관점의 정책 의사결정 영향요소를 비정형 데이터 분석 방법을 활용해 분석하고자 한다. 결론은 다음과 같다. 지역 건설기획단계는 정책적 요소로서 무형(無形)과 유형(有形)의 요소들이 다양한 의미들을 내포하고 있고, 기술적인 요소들은 건설분야에서의 다양한 정성적인 요소와 정량적인 기술요소와 접목되어 있다. 건설기획단계 의사결정을 이해한다는 것은 구조, 형태, 공법 등 눈에 보이는 '기술적 요소' 뿐만 아니라, 공간이 형성되는 과정에서 투영된 삶의 방식과 시대정신, 종교와 학문 그리고 예술에 대한 지적 통찰력과 같은 눈에 보이지 않는 '문화적 요소'까지도 포함하는 총체적 접근이 필요하다.
본 논문의 목적은 심리.사회적으로 취약한 40~50대 고학력 경력단절 중년여성들을 중심으로, 이들의 성격유형에 따라 자기효능감과 우울감에 미치는 영향력 및 변인 간 관계를 실증적으로 파악하고, 이를 통해 고학력 경력단절 여성의 심리적 문제를 개인적 관점에서 탐색하며, 나아가 사회적으로 고학력 경력단절 여성을 대상으로 한 정책 및 서비스의 발전을 위한 함의를 도출하고자 하였다. 명리변수와 자기효능감, 그리고 우울감의 변수로 구조화된 측정 도구를 바탕으로 설문 조사를 통해 변인 간의 관계를 분석하여 성격유형의 하위차원 특성이 자기효능감에 가지는 영향과 자기효능감의 매개 효과, 그리고 그에 따른 우울 수준을 구조방정식 모형분석을 통해 검증하였다. 비겁, 재성, 관성은 자기효능감에 대해 긍정적인 직접영향을 주며, 우울에는 부정적인 직접영향을 주어, 결국 자기효능감을 높이고 우울은 낮추는 역할을 하는 것으로 파악되었다. 식상은 우울에는 정(+)적 관계를, 자기효능감에는 부(-)적 관계를 갖는 것으로 파악되었지만, 인성은 자기효능감과 우울에 직접영향을 주지 않는 것으로 확인되었다. 그 외에 변인 간의 간접영향, 그리고 자기효능감과 우울 간의 영향 등을 파악할 수 있었다.
최근 이미지 인식 및 탐지 분야에 딥러닝 기반의 기술이 도입되면서 영상 처리 산업이 활성화되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 적대적 공격에 대한 학습 모델 취약점이 계속해서 보고되고 있지만, 학습 시점에 악의적인 데이터를 주입하는 포이즈닝 공격의 대응 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 종래 포이즈닝 공격의 대응 방안은 매번 학습 데이터를 검사하여 별도의 탐지 및 제거 작업을 수행해야 한다는 한계가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 포이즌 데이터에 대해 별도의 탐지 및 제거과정 없이 학습 데이터와 추론 데이터에 약간의 변형을 가함으로써 공격 성공률을 저하시키는 기법을 제안한다. 선행연구에서 제안된 클린 라벨 포이즌 공격인 원샷킬 포이즌 공격을 공격 모델로 활용하였고, 공격자의 공격 전략에 따라 일반 공격자와 지능형 공격자로 나누어 공격 성능을 확인하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방어 메커니즘을 적용하면 종래 방법 대비 최대 65%의 공격 성공률을 저하시킬 수 있었다.
온라인 쇼핑은 디지털전환(Digital transformation) 수요 및 COVID-19 대유행에 따른 사회적 거리두기 이슈 등에 해결책으로 도소매 서비스 분야의 선두에서 전체 시장을 변화시키고 빠르게 성장해왔다. 온라인 쇼핑 산업의 중심에서 다수를 이루고 있는 소상공인도 이러한 문제를 극복하고 지속적인 성장을 위하여, 정책의 변화 및 시장 동향 정보를 수집하여 마케팅 등 영업 활동에 활용하고 있으나, 한정된 자원과 경쟁 여건에서 본연의 사업에 더욱 밀착된 객관적이고 정제된 정보를 또한 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 전환의 핵심 기술인 빅데이터 정보 수집 및 분석을 통하여 대표적인 온라인 쇼핑몰인 네이버 스마트스토어의 상품 분류, 판매 동향, 소비자 선호도 및 리뷰 정보에서 핵심 변수를 선정하여, 등급별 영향도 및 경쟁자 비교 분석 및 온라인 쇼핑몰 사업 지속성 평가에 활용하는 방안을 마련하여 제안하고자 한다. 빅데이터 기반으로 소상공인이 경쟁자 또는 우수사업자를 벤치마킹하고, 시장의 트렌드 및 소비자 성향을 확인할 수 있다면, 본인의 영업 수준 및 위치를 명확하게 인식하고, 더욱 높은 경쟁력을 확보하기 위하여 자발적으로 노력할 것이다. 아울러 온라인 쇼핑몰 사업자의 지속 가능한 성장을 지표로 확인할 수 있다면, 한 단계 향상된 측정 방안을 보유하게 되므로 더욱 효율적인 정책의 수립 및 리스크관리를 기대할 수 있을 것이다.
철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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