PURPOSES : The aim of this study is to develop a decision-making model for safety countermeasures based on the characteristics of water deer roadkills. METHODS : Through field investigation, 113 water deer roadkills with factors related to environment, geometry, and ecology were collected from May 2018 to April 2019. From the collected database, the characteristics of water deer roadkills were analyzed. An analytic hierarchy process was applied to establish a decision-making model to prevent water deer roadkills from appearing. RESULTS : The likelihood of water deer roadkills increases in summer and winter, road sections in suburban areas with low traffic volume, surrounding farmlands, and areas without illumination. The results show that factors such as safety, ecology, road geometry, policy consistency, and the willingness of the local government are critical factors for establishing the decision-making model. CONCLUSIONS : Appropriate safety countermeasures for water deer roadkills can be developed if the roadkill frequency, degree of sight distance restriction, speed limit for controlling overspeeding, roadkill severity, degree of forest area, traffic volume, and willingness of competent authorities are considered as essential variables.

인체 바이오모니터링(Human biomonitoring, HBM) 데이터는 뇨와 혈액 등 생체지표으로부터 환경유해물질의 측정을 통해 획득되며, 다양한 노출원과 경로로부터 노출되는 유해물질의 인체노출수준 및 건강영향과의 상관성을 파악하기 위해 매우 중요하다. 국내의 경우 식품의약품안전처를 비롯한 국가기관의 다양한 HBM 프로그램을 통하여 HBM 데이터가 생산되고 있다. 그러나, 목적, 시기, 연구자 및 측정 장비의 차이에 의하여 서로 다른 형식에 따라 생산되다 보니, 데이터의 호환성의 문제로 인하여 특정 HBM 데이터를 신속하게 조회해야 하거나 인구집단별 시간적 추이분석 내지는 다른 국가의 자료와 비교에 난점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 HBM 데이터를 체계적으로 데이터베이스(Database, DB)화하고 활용성을 증진하게 시킬 목적으로 지식 모델링을 실시하였다. 지식 모델링은 HBM 데이터의 생산되는 변수들을 그룹화하고 관계를 분석하여 2차원 구조의 개체 및 집합론에 기초한 방법론인 관계형 데이터 모델링 기법을 활용하여 실시하였다. 지식 모델은 조사대상자를 인구집단으로 중심으로 설문자료, 측정자료, 노출 평가자료 개체로 구성하고 그 안에 속성들을 정의하고, 개체간에 관계를 설정하는 방식으로 구성하였다. 또한, 도출된 지식 모델을 기반으로 식품의약품안전처에서 2006년-2018년까지 수행한 HBM의 원시데이터를 수집, 정제 및 정규화하여 통합 DB를 구축하였다. 이와 같이 통합 된 HBM-DB는 개별 자료원 내지는 특정 자료원들을 선택 하여 기간별 농도 수준에 대한 통계분석은 물론, 다양한 검 색조건을 통하여 데이터 추출을 할 수 있는 구조로 구축하였다. 본 HBM-DB는 관계형 DB모델로 구축되어 지속적인 대용량 DB 축적이나 HBM 데이터 해석을 위한 도구로써 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

현대는 스마트폰이나 태블릿PC, 전용 단말기로 전자책을 읽을 수 있는 시대이다. 최첨단 시대일수록 네트워크에 기반을 둔 정보의 공유와 보존이 바탕을 이루는 디지 털화가 이루어져 있다. 즉 디지털화는 ‘정보의 공유와 보존’으로부터 나와야 하며 효 율적인 ‘공유와 소통’을 위한 작업이 이루어져야 한다. 이런 의미에서 세계 한자학자 들의 연구문헌 DB 구축은 종이라는 2차원적 정보매체를 세계 모든 사람에게 어디서 나 제공할 수 있는 3차원의 정보로 바꾸는 것으로 DB 속에 있는 다양한 정보를 공 유하고 소통할 수 있게 하는 작업이다. 그래서 본 연구에서 구축하고자 하는 세계 한자학자 연구문헌 DB는 현 시대에서 무엇보다 필요한 것이다. 구축된 세계 한자학 자 연구문헌 DB는 한자학사와 중국학, 언어학사 등의 넓은 영역에서 정확하고 통합적인 학술적 기초자료를 마련함으로써 앞으로 학계의 심화 연구 발전에 큰 역할을 하게 될 것이라 기대된다.

This paper compares the preceding study on the development of evaluation indicator for ATOs for mechanics and vocational ability evaluation system implemented by the Ministry of Employment and Labor to support various vocational training. This paper also examines the systems for the protection and possible options of the consumer through disclosed notification and evaluation cases such as the traffic service evaluation system in the aviation sector. By extension, in order to ensure quality management and enhanced capability of flight schools, this paper aims to present a methodology for introducing an evaluation model certified by ATOs for pilots that emerges from comparing the preceding study on various vocational training applied with the CIPP evaluation model of Stufflebeam and the procedures for the designation of ATOs for pilots and follow-up management thereon in Korea, dividing it into four stages, which are the preparation stage, screening stage, designation stage and management stage, and applying the items and performance indicators to be carried out at each stage.

기후 변화에 따른 이상기상 등 농업환경변화에 따른 농작물의 생산성 및 품질 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 정보통신기술(Information & Communications Technology; ICT), 사물인터넷 (Internet of Things; IoT) 및 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 등을 이용한 지능한 작물 모델 개발과 정보화 자원 구축 등의 연구가 진행되고 있다. 국내의 ICT를 적용한 스마트팜은 비닐하우스와 같은 시설 내부 환경을 제어하는 기술로 구성되어 있으나 국내 농경지 면적의 95%는 노지로 되어 있어 노지에 쉽게 적용할 수 있는 농업 ICT 기술 이 필요하다. 따라서 본 연구는 노지 작물의 지능형 생육 환경 모델 개발을 위한 IoT 기반 환경 데이터 획득 시스 템을 구축하고 시계열 계측을 통해 농작물 생육의 주요 인자인 토양 수분과 토양 온도의 변화 특성을 파악하고자 한다. 본 실험은 전북 완주군 소재 국립식량과학원 풍산나물콩 및 대풍콩 재배 포장에 환경데이터 획득 시스템을 구축하였으며 IoT 기반 토양센서(Sentek Drill&Drop, Australia)을 통해 토양의 수분 및 온도를 측정하였다. 토양 센 서는 서로 간섭을 최소화하기 위해 일정 간격으로 설치하고 지면으로부터 전극을 깊이 30 cm 까지 삽입시킨 후 20년 07월 04일부터 20년 10월 07일까지 깊이 10 cm, 20 cm, 30 cm의 토양 수분 및 온도의 시계열 변화를 비교 분 석하였다. 토양 수분 및 온도 변화는 지면으로부터 깊이 10 cm, 20 cm, 30 cm 순으로 크게 나타났다. 본 연구의 결 과는 4차 산업 기술의 농업적 적용성을 높이기 위한 빅데이터 구축 및 노지 스마트팜 기술 기반 확보를 위한 자료 로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

본고는 한국의 한자 데이터셋 구축 현황과 문제점을 점검하고 그 개선방향을 제안한 것이다. 한자 데이터셋은 한자학과 한문학 등 동아시아 인문고전학 연구 및 활용의 기초정보로 매우 중요하다. 하지만 데이터셋 구축방법의 통일성과 관리체계의 부실로 인한 문제점이 다수 발견되고 있으며, 데이터셋 간의 연계 및 호환도 잘 이루어지지 않아 활용가치가 크게 떨어짐을 확인하였다. 이를 해결하기 위한 방안으로 한자 속성정보 규정을 위한 전문위원회와 종합관리시스템을 구축하는 한편, 데이터셋 표준화 및 품질 제고를 위한 노력을 지속적으로 해야 할 것을 제안하였다.

The conversation analysis approach of using audio and video recordings of naturally occurring conversation contrasts with other methods of collecting data in the social and cognitive sciences. This paper intends to describe the ways in which conversation analysts collect their data suitable for analysis, including the steps involved in preparing to record, the recording of naturally occurring social interaction, and also the processing of recordings after they have been made. Before actually making the recordings, researchers must first choose what type of conversation they will collect and what device to use. Researchers also need to obtain consent for recording from the participants in a conversation analytic study. While making the recordings, researchers must figure out many practical issues such as who, when, how, what, how much, and where to record. After recording, researchers need to store data in audio or video formats. Researchers also archive it, using codes for identification that facilitate later finding, quoting and retrieving of any file. This paper focuses on these choices as they are made before, during, and after recordings and places specific emphasis on the effects these choices have on the recordings. It also illuminates how these techniques are closely related to the methodological and theoretical assumptions of the conversation analysis approach.