작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

최근, 국토교통부에서 시행한 “국가 보행교통 실태조사”로 인해 보행안전과 보행환경에 대한 중요성이 증가하고 있으며, 전반적으로 대로에서는 보행환경이 양호하나 생활도로에서는 보도가 미설치되거나 보도폭이 협소하여 보행환경이 미흡하고 보행 만족도도 낮은 것으며 생활도로의 약 34%가 유효보도폭 기준을 충족하지 못하고 있다고 조사되었다. 국가 주요 사회간접자본(SOC)인 도로, 교량, 터 널, 공공건물, 환승센터 등에 비하여 상대적으로 보행공간을 대상으로한 정보화 속도가 늦어 정보화 연구개발에 대한 추진이 시급한 실정이다. 이에 정부에서도 국가공간정보정책 기본계획에 따른 국가공간정보정책 시행계획이 확정되어 신산업 기반으로서의 역할과 안전한 시설관리를 위한 디지털 트윈 관련 기술개발 등에 투자를 확대하고, 디지털 트윈 등의 기반 정보인 고정밀 공간정보 생산 등 에 중점적으로 투자하고 있다. 현재 한국건설기술연구원, 서울시, 경기도 등에서 활용하고 있는 조사장비(PES, KRISS)는 도로포장(차 도)에서 상태 모니터링을 진행하고 있으나 이와 같은 장비들은 고가의 장비들로 실질적으로 사용하기에는 어려움이 있다. 또한, 보행 도로에서는 상태 모니터링을 수집할 장비가 없기 때문에, 보행 공간 경사, 노면 상태 등을 측정ㆍ수집하는 방법은 인력에게 의존해왔 다. 또한, 현재 보행자도로에 대한 서비스수준 산정 방식은 한국도로용량편람(2013)의 보행자시설편에서 제공하고 있는 산정 방식으로 도로용량편람에서 제시하는 보행자도로의 분석 방법을 적용하여 서비스수준을 산출할 경우, 차량과 동일한 교통량-속도-밀도 관계에 의존하여 산출하기 때문에 현실적인 보행자도로의 서비스수준을 반영하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제로 인해 보행공간에 대 한 이용자의 안전 및 편의성에 대한 연구가 미흡한 상황이다. 따라서, 본 연구는 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System)과 인공지 능(AI), 무인비행장치(Drone)를 활용한 보행공간 상태 모니터링 시스템 구축 방안을 제시하고자 한다.

Sentiment analysis is a method used to comprehend feelings, opinions, and attitudes in text, and it is essential for evaluating consumer feedback and social media posts. However, creating sentiment dictionaries, which are necessary for this analysis, is complex and time-consuming because people express their emotions differently depending on the context and domain. In this study, we propose a new method for simplifying this procedure. We utilize syntax analysis of the Korean language to identify and extract sentiment words based on the Reason-Sentiment Pattern, which distinguishes between words expressing feelings and words explaining why those feelings are expressed, making it applicable in various contexts and domains. We also define sentiment words as those with clear polarity, even when used independently and exclude words whose polarity varies with context and domain. This approach enables the extraction of explicit sentiment expressions, enhancing the accuracy of sentiment analysis at the attribute level. Our methodology, validated using Korean cosmetics review datasets from Korean online shopping malls, demonstrates how a sentiment dictionary focused solely on clear polarity words can provide valuable insights for product planners. Understanding the polarity and reasons behind specific attributes enables improvement of product weaknesses and emphasis on strengths. This approach not only reduces dependency on extensive sentiment dictionaries but also offers high accuracy and applicability across various domains.

이 글은 연구소 기반 집단 연구군의 DB 구축 현황과 쟁점을 확인하고자 기 획된 것으로, 연구소 기반 집단 연구군 중에서도 인문한국플러스(HK+)지원사 업단의 사업 성과를 중심으로 논의하였다. 대학 부설 연구소의 경우 집단 연구 과제를 수주하여 연구를 진행하는데, 이 글에서는 인문한국플러스(HK+)지원사 업을 진행하고 있는 연구소를 연구대상으로 삼아 인문학연구의 사회적 확산이 라는 취지에 맞춰 연구가 어떠한 방향으로 전개되고 있는지 살피는 동시에 이 들 연구소에서 진행하고 있는 DB 구축 현황을 중점적으로 검토해보았다. 이에 2장에서는 먼저 집단 연구군 인문한국플러스(HK+)지원사업단을 전체 적으로 개관하는 동시에 DB 구축 양상을 검토하였다. 이어서 3장에서는 DB 구축 양상을 세 가지 형태로 구분하여 논의하였는데, 첫 번째로는 인문기초학문 분야의 아젠다 중심 DB 구축 양상을 분석하였다. 인문기초학문분야의 연구를 수행하는 연구소의 경우 대부분 문학, 역사, 철학 등의 기초 인문학 연구 역량 을 강화하는 데 초점을 맞추고 있으므로 각 연구소에서 상정한 아젠다(Agenda) 를 중심으로 DB를 구축하고 있음을 확인하였다. 두 번째로는 인문한국플러스 (HK+)지원사업을 수행하는 연구소들 가운데 연구 필요에 의해 그리고 학문에 대한 기여를 목적으로 자체적으로 디지털 사전을 편찬해 데이터를 시각화하고 있음을 확인하였다. 개인연구군에서 해결할 수 없는 방대한 자료의 집대성, 그 중에서도 가장 많은 시간과 공력을 요구하는 디지털 사전 편찬이라는 작업이 연구소 기반 집단연구군에 의해 시도되고 또 결과물로 도출되었다는 점에서 의 미가 있다고 생각된다. 세 번째로는 해외지역분야의 DB 구축 양상을 살피는 동 시에 해외 자료 수집이 가지는 의미에 대해서도 논의하였다. 이에 해외 지역학 중심의 연구가 진행되고 있으며, 문화, 정치, 경제, 사회 등의 제 분야를 망라하 여 해외 지역학 그 자체에 관심을 두고 자료를 수집함으로써 우리 학계에서 용 이한 연구가 가능하도록 DB를 구축하고 있음을 확인하였다. 이 글은 각 연구소에서 구상하고 또 시행하고 있는 인문한국플러스(HK+) 지원사업 가운데 DB관련 대표 성과를 예시로 제시하면서 향후 디지털 인문 학이 나아가야 할 방향을 그려보고자 한 것이다. DB의 경우 학문의 발전에 이바지할 수 있는 기본 토대 자료임에도 불구하고 연구소 중심 사업 성과가 종합적으로 제시된 바 없으므로 이 글에서는 DB 성과를 중심으로 분석해 발 전 방향성을 모색하고자 하였다. 주제어: 인문한국플러스(HK+)지원사업, 집단 연구군, 연구소, 데이터베이 스, 아젠다, 디지털 인문학.

한반도는 주변국의 안보정세 변화, 북한의 미사일 도발, 병역자원의 급 감, 민간 생활지역 확장으로 훈련장 부족 및 민원증가, 안전사고 등 많은 도전요인에 직면해 있다. 특히 군사대비태세의 근간이라 할 수 교육훈련을 위한 여건은 매우 심각한 수준이다. 이를 극복하기 위해 국방 분야에서는 4차산업혁명 기술을 적용한 LVCG 과학화 훈련체계를 구축하여 추진하고 있다. LVCG 과학화 훈련은 Live 체계(실기동훈련, KCTC), Virtual 체계 (가상현실), Constructive 체계(전투모의), Game 체계(게임) 등을 활용하 여 언제 어디서든지 실전과 같은 훈련 경험이 가능하며, 훈련 결과에 대한 데이터를 활용하여 객관적 평가가 가능하다. 따라서 AI, AR, VR 등 과학기 술의 발달을 기회요인으로 활용하여 체계별 성능을 개량하고 LVCG 체계 를 하나의 환경에서 운용할 수 있는 합성훈련환경(STE)을 구축하여 실전 과 같은 훈련이 되도록 해야 한다.

본 연구의 목적은 긍정조직 구축을 위한 강점기반 코칭프로그램을 개발하여 콜센터 조직의 긍정성을 높이는 데 있다. 본 연구에서는 문헌고찰, 콜센터 상담사의 조직에 대한 긍정성 인식 및 요구 도 조사를 기반으로 프로그램의 시안을 개발하였고, 전문가의 적절성 및 예비연 구를 통해 프로그램의 최종안을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 긍 정적인 조직이 형성되는 요인인 긍정정서 확장, 긍정정서 탐구, 긍정정서 활용, 긍정적 관계형성을 위한 활동으로 14회기로 구성하였다. 교육내용은 긍정조직 구축을 지원할 수 있도록 강의, 강점진단, 코칭실습 등 다양한 방법들을 도입하 고, 경청, 질문, 인정과 피드백 등의 코칭기술을 세부 내용에 맞게 적용하였다. 본 연구에서 개발한 긍정조직 구축을 위한 코칭프로그램은 긍정심리 강점을 활용한 프로그램 내용과 방법의 기초연구로서, 코칭스킬과 코칭대화 모델을 접 목한 코칭프로그램을 개발하여 긍정조직 구축을 위한 조직 구성원의 역량을 강 화시켰다는 점에서 의의가 있다.

효율적인 산림관리와 경영이 이루어지기 위해서는 일정한 공간단위를 가지는 산림의 구획(Zoning)이 정의되어야 한다. 현재 국유림은 임･소반 기준으로, 공･사유림은 필지 단위를 기준으로 공간을 구획하여 활용하고 있다. 이러한 이원적인 공간구획체 계는 통일된 산림계획, 경영, 관리가 어려우며 장기적인 공간단위의 정보 구축과 생성, 관리에도 어려움을 끼칠 수 있다. 이에, 본 연구에서는 DEM(Digital Elevation Model) 기반으로 추출한 산줄기 유역을 소개하고 활용성 검토를 위해 현재 산림관리 단위인 임･소반도, 경영계획구, 산지/산림 관련 주제도와 중첩 분석을 수행하였다. 이를 통해 표준산림관리단위의 대안으로 제안한 각 규모별 산림유역 단위의 공간적 적합성을 검토하고 산림관리, 산림 디지털 공간자료 구축 및 관리 등의 분야에서 산줄기 내포 유역 기반 표준산림관리단위의 활용 방안을 제안하였다.

본 논문에서는 BIM을 활용한 흙막이 시스템을 개발하고 소개한다. 선행 연구 분석을 통해서 흙막이 BIM 시스템을 이루는 기술들 에 대한 조사를 바탕으로 요소 기술들을 개발하였다. 첫 번째 요소 기술로, 선행 연구 및 표준 등을 활용해 BIM라이브러리를 구축하여 범용성과 재사용성을 확보하였다. 두 번째로, 토공 2D 기반의 토공 물량 산출법들을 분석하고 흙막이 BIM 시스템으로 활용하되 추가 로 IDW 보간법을 활용하여 지형 생성 및 토공량 산출 시스템을 구축하였다. 세 번째로, 물량 산출을 위한 4가지 수식을 제안하여 객체 마다 각각 다르게 물량 산출법을 적용하여 개발하였다. 이후, 시스템에서 산출되는 물량산출서와 2D 기반 물량산출서와의 비교와 검 증을 통해서 시스템이 앞으로 나아가야할 방향과 한계에 대해 알아보았다.

현재 교량과 같은 토목구조물의 설계프로세스는 1차 설계 후 구조 검토를 수행하여 기준에 부적합할 경우 재설계하는 과정을 반복 하여 최종적인 성과품을 만드는 것이 일반적이다. 이러한 반복 과정은 설계에 소요되는 기간을 연장시키는 원인이 되며, 보다 수준 높 은 설계를 위해 투입되어야 할 고급 엔지니어링 인력을 기계적인 단순 반복 작업에 소모하고 있다. 이러한 문제는 설계 과정 자동화를 통하여 해결할 수 있으나, 설계 과정에서 사용되는 해석프로그램은 이러한 자동화에 가장 큰 장애요인이 되어 왔다. 본 연구에서는 기 존 설계 과정 중 반복작업을 대체하고자 강화학습 알고리즘과 외부 해석프로그램을 함께 제어할 수 있는 인터페이스를 포함한 교량 설계 프로세스에 대한 AI기반 자동화 시스템을 구축하였다. 이 연구를 통하여 구축된 시스템의 프로토타입은 2경간 RC라멘교를 대 상으로 제작하였다. 개발된 인터페이스 체계는 향후 최신 AI 및 타 형식의 교량설계 간 연계를 위한 기초기술로써 활용될 수 있을 것 으로 판단된다..