본 연구는 취업 준비 대학생 379명을 대상으로 설문조사를 실시하여 취업 불안과 구직효능감 수준에 따른 군집유형 분류 및 취업준비행동의 차이를 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS 26.0을 사용하여 기술통계분 석, 2단계 군집분석, 일원배치분산분석을 실시하였고, 이를 통해 군집을 분류하고 군집 간 차이를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 취 업불안과 구직효능감에 따른 군집은 4개의 군집으로 분류되었다. 군집1 은 ‘낮은불안-낮은효능감 집단’으로, 군집2는 ‘낮은 불안-높은 효능감 집 단’, 군집3은 ‘높은불안-중간효능감 집단’, 군집4는 ‘높은 불안-매우 낮 은 효능감 집단’으로 명명하였다. 둘째, 군집 간의 취업준비행동은 차이 가 있는 것으로 나타났다. 군집2(낮은 불안-높은 효능감 집단)와 군집3 (높은불안-중간효능감 집단)은 군집1(낮은 불안-낮은 효능감 집단)와 군 집4(높은 불안-매우 낮은 효능감 집단)에 비해 취업준비행동을 더 적극 적으로 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대학생 취업지도 분야에서 군집유형별 진단을 통해 맞춤형 취업 지원 방안이 필요함을 보여주고 있 다. 끝으로 연구의 시사점과 한계점, 향후 연구과제에 대해 논의하였다.

기존 온·습도 센서와 여러 가스센서에 의해 측정 및 제어되는 돈사환경제어시스템에 돼지의 체온조 절행동에 근거한 생체정보를 이용하여 외부 환경정보를 보정한다면 보다 정밀한 축사 환경제어를 할 수 있다. 이를 위한 본 연구는 ICT기술을 접목한 스마트돈사의 정밀환경제어를 위한 기초연구로 획득된 이 미지를 바탕으로 돼지의 행동특성을 3가지로 분류하기 위한 영상처리시스템 알고리즘을 제시하고자 한 다. 공시재료는 실험돈사에서 사육되고 있는 육돈용 자돈(F2, 36~40kg) 3마리를 이용하였으며, 영상처 리를 수행하고자 천정에 설치된 카메라를 통해 획득된 이미지를 이용하였다. 영상처리를 위한 프로그램 은 Visual Studio C과 다양한 영상처리를 위해 개발된 오픈 소스 라이브러리인 OpenCV Library를 이 용하여 구현하였다. 행동분류 알고리즘은 각 돼지의 중심점 데이터, 돼지가 차지하는 면적, 돼지 사이 의 거리를 구하고자 전처리를 수행한 이미지를 RGB 색상계에서 YCrCb 색상계로 변환하였으며, 히스토 그램 평활화(Histogram Equalization), cvBlob함수를 사용하여 Labeling 알고리즘을 수행하였다. 영상 처리 결과, 검증 이미지를 대상으로 군집형태 A로 판단된 결과는 면적만 고려한 것과 거리와 면적을 같 이 고려하였을 때 인식률 95%를 나타내었다. 군집형태 B의 경우 면적만을 고려하였을 경우 65%, 면적 과 거리를 모두 고려하였을 경우 95%로 나타났다. 군집형태 C의 경우 면적만을 고려하였을 경우 25%, 면적과 거리를 모두 고려하였을 경우 100%로 나타나 환경정보 보정자료로 활용이 가능한 것으로 판단 되었다.