향토음식축제의 관광상품성 및 인지도에 관한 연구 : 충남지역 축제를 중심으로

정한철 경기대학교 관광전문대학원 2010 국내석사

최근 정부의 관광산업 육성과 주 5일 근무제 및 교통의 발달로 전국 여러 지역축제의 참여가 용이할 뿐만 아니라 지자체의 지역경제 활성화 방안과 경제 불황으로 외식업체들의 경영난 극복의 일환으로써 향토음식에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서 본 연구는 충남지역의 자연적ㆍ사회적ㆍ문화적 배경에 따라 다르게 전래되어 오고 있는 향토음식 문화와 축제를 조사하고 향토음식의 관광 상품화에 대한 가능성과 소비자들의 인지도를 분석함으로서 충남 지역축제의 활성화와 향토음식 개발의 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 본 연구는 충남 ‘금산인삼축제’와 ‘천안 웰빙 엑스포’ 관광객을 대상으로 2009년 9월 18일에서 20일 까지 대면조사 방법을 이용하여 설문조사를 실시하였으며, 총 307부를 실증분석에 활용하였다. 실증분석은 SPSS 17.0 통계 프로그램을 이용하여 빈도분석, t-test, ANOVA, 요인분석, 신뢰도 분석, IPA 분석, 회귀분석을 실시하였으며, 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 충남 지역축제 방문객의 이용행태를 살펴보면 방문동기는 ‘지역축제에 참석하기 위해’가 전체 응답자의 51.5%로 가장 높게 나타났으며, 방문하게 된 주된 목적으로는 ‘흥미로운 구경거리 때문’이 30.3%로 가장 높게 나타났다. 방문 시 일행에 대한 질문에는 ‘가족 및 친지’가 전체 응답자의 42.7%로 가장 높게 나타났으며, 지역축제의 정보를 얻은 경로로는 24.6%가 가족 및 친구에게서 얻은 것으로 나타났으며, 다음으로 홍보물 및 안내책자가 22.4%, 인터넷이 20.8%로 나타났다. 축제 방문 시 섭취음식의 경우 토속음식이 전체 응답자의 85.7%로 가장 높게 나타났다. 둘째, 축제에서의 불편 시설물로는 ‘화장실’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 다음으로 ‘휴식공간’, ‘식수대’, ‘주차장’, ‘홍보와 안내물’, ‘먹거리 장소’ 순으로 높게 나타났으며, 축제발전을 위한 관심분야로는 ‘향토음식의 개발’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 다음으로 ‘행사프로그램 개발’과 ‘지역특산물 개발’, ‘문화재와 유물’, ‘축제홍보’ ‘자연 경관’ 순으로 높게 나타났다. 셋째, IPA 매트릭스에 의한 축제 방문 시 중요도와 만족도 분석결과, 유지(keep up good work) 항목으로는 ‘볼거리’, ‘먹을거리’, 집중(concentrate here)항목으로는 ‘교통편’, 저 순위(Low priority) 항목으로 는 ‘숙박시설’로 분석되었다. 또한 충남 향토음식에 대한 인지도 분석결과, 잘 알지 못하는 향토음식이 많은 것으로 나타났으며, 심지어 충남 지역 주민들 조차 알지 못하고 먹어보지 못한 향토음식이 많은 것으로 나타나 충남 향토음식에 대한 홍보와 대중화가 필요할 것으로 분석되었다. 넷째, 향토음식 개발을 위한 우선과제로는 ‘가격’이 가장 높은 것으로 나타났으며, 다음으로 ‘음식의 맛과 양’, ‘영양가’, ‘대중성’, ‘지역의 전통성’ 순으로 높게 나타났다. 다섯째, 지역축제에서의 향토음식의 이미지, 지역축에의 만족도, 재방문/추천의도 간의 관계를 검증한 결과, 지역축제의 관광상품성과 홍보성은 지역축제에 대한 관광객들의 만족도에 정(+)의 영향을 미치며, 지역축제에서의 관광객의 만족도는 재방문ㆍ추천의도에 정(+)의 영향을 미치고, 지역축제의 관광상품성과 홍보성은 지역축제에 참석한 관광객들의 재방문 및 추천의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 통해 얻을 수 있는 결론은 다음과 같다. 첫째, 향토음식 개발의 우선과제로는 가격과 음식의 맛과 양에 있으며, 영양가와 대중성을 확보해야 한다. 둘째, 향토음식을 관광상품화 하기 위해서는 각 지방에 산재되어 있는 향토음식을 맛을 개선하고 조리법을 개발하여야 하며, 선진기법을 융합하여 과학화, 전문화, 현대화, 지역화 등의 관점 하에서 메뉴개발과 산업응용이 이루어져야 할 것이다. 셋째, 다양한 분야의 전문가들과 전략적인 협력 체제를 구축하고 그 협력체제에 의해서 관광객 및 소비자에 대한 향토음식의 활발한 홍보와 관심유도가 필요하며, 정부 및 관련단체들의 지원과 적극적인 육성 정책을 통해 지역경제의 활성화를 꾀하고 이로 인한 국가 경쟁력을 재고시킬 필요가 있다.

제한된 볼츠만 머신을 사용한 네트워크 침입 탐지에 관한 연구

정한철 전남대학교 2022 국내석사

ICT 산업의 발전에 따라 네트워크 사용량이 매년 증가하고 있다. 이에 따라서 네트워크를 통한 사이버 공격 위협 또한 늘어나고 있는 상황이다. 공격 위협의 빈도수뿐만 아니라 새로운 유형의 공격이 계속 나타나면서 기존의 네트워크 침입탐지시스템으로는 이를 대응하기 어려워지고 있는 추세이다. 네트워크 침입탐지 시스템은 주로 시그니처 탐지 방식을 사용한다. 이 방식은 이미 알려진 공격을 분석하여 해당 유형의 공격에는 효과적이지만 신종 유형의 공격에는 매우 취약하다. 또 다른 탐지 방식으로는 이상탐지 기반의 기법이 있다. 이상탐지 기반 방식은 신종 유형의 공격에 탐지가 가능하지만 오탐(false alarm)이 발생할 가능성이 높아 실제 네트워크 환경에서 이 시스템을 적용하기에는 어려운 실정이다. 최근 딥러닝 알고리즘은 다양한 분야의 실험에서 우수한 성능을 보이고 있다. 네트워크 침입 탐지 연구 또한 딥러닝 알고리즘을 활용하여 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 진행된 연구들은 실제 환경에 적용하기 힘든 지도학습 기반의 모델을 사용한 연구를 진행하거나, 성능 검증에 문제의 여지가 있는 데이터 셋을 사용하는 경우, 그리고 학습 데이터의 일부분을 평가 데이터로 사용한 연구 등 다양한 문제가 발생 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 연구로 검증된 데이터를 사용하여 효과적인 네트워크 침입탐지 기법을 개발하는 연구가 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 오코인코더(AE, Auto-Encoder)와 같은 비지도 학습 기반의 모델들이 제안되었다. 비지도 학습 모델의 특징은 레이블링된 데이터를 사용하지 않고 정상 트래픽 데이터만을 사용하여 모델을 학습할 수 있다. 따라서 새로운 형태의 공격에 대해서도 매우 유용하게 탐지할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습에 이용되는 제한된 볼츠만 머신 (RBM, Restricted Boltzmann Machine)을 사용한 새로운 네트워크 침입탐지 기법을 제안한다. 본 연구에서는 RBM을 사용하여 정상 트래픽 데이터를 학습하고, RBM의 유사도(likelihood) 함수를 이용하여 비정상 트래픽 데이터를 검출하는 기법을 제안한다. RBM 구조로는 커널 RBM, 가우시안 베르누이 RBM, 베르누이 베르누이 RBM을 사용하여, 각각의 대한 유사도 함수를 제안하고 이를 이용해 네트워크 침입탐지 성능을 평가한다. 기존에 RBM 모델을 이용한 네트워크 침입탐지 연구는 대부분 RBM을 이용해 특징추출에 이용하거나 단순히 에러값의 비교를 통해 정확도만을 측정하였다. 하지만 이번 연구에서는 RBM의 로그 유사도 함수의 분포를 분석하여 높은 F1 스코어 성능을 내는 최적의 임계치를 찾는 방식으로 연구를 진행한다. 이는 기존에 진행되지 않았던 연구이기에 RBM을 이용한 네트워크 침입탐지에 새로운 관점을 제시하는데 의의가 있다. RBM 모델의 적합성을 판단하기 위해 기존에 많은 연구가 진행된 오토인코더 모델과 RBM 모델들의 성능을 비교한다. 네크워크 침입탐지 데이터셋으로는 KSL-KDD 데이터와 CICIDS2017 데이터를 사용하였다. 실험 결과 기존에 오토인코더에 비해 RBM 모델이 더 우수한 성능을 보였으며 학습에 소요된 시간 또한 RBM 모델이 더 적었다. 특히 NSL-KDD 데이터를 사용한 경우 가우시안 베르누이 RBM의 경우 F1 스코어가 91.00이 측정되었고 CICIDS 2017 데이터를 사용한 경우 베르누이 베르누이 RBM의 경우 F1 스코어가 94.32 측정되었다. 따라서 본 연구에서 제안된 RBM의 유사도 함수를 이용한 기법은 신종 사이버 공격에 대응할 수 있는 비지도 학습 기반의 네트워크 침입탐지시스템에 큰 도움이 될 것으로 기대한다. With the development of the ICT industry, network usage is increasing every year. Accordingly, the threat of cyber attacks through networks is also increasing. As new types of attacks continue to appear as well as the frequency of attack threats, it is becoming difficult to respond to them with the existing network intrusion detection system. The network intrusion detection system mainly uses the signature detection method. This method analyzes known attacks and is effective against this type of attack, but is very vulnerable to new types of attacks. Another detection method is an anomaly detection-based technique. Although the anomaly detection-based method can detect new types of attacks, it is difficult to apply this system in an actual network environment because of the high possibility of false alarms. Recently, deep learning algorithms are showing excellent performance in various fields. Network intrusion detection research is also actively conducted using deep learning algorithms. However, existing studies have conducted research using supervised learning-based models that are difficult to apply to real environments, use datasets with problems in performance verification, and studies using a part of training data as evaluation data. Various problems have occurred. In order to solve this problem, it is necessary to develop an effective network intrusion detection technique using data verified by a number of studies. To solve this problem, unsupervised learning-based models such as AutoEncoder (AE) have been proposed. A feature of the unsupervised learning model is that the model can be trained using only normal traffic data without using labeled data. Therefore, it has a feature that can detect new types of attacks very usefully. In this paper, we propose a new network intrusion detection method using Restricted Boltzmann Machine (RBM) used for unsupervised learning. In this study, we propose a technique for learning normal traffic data using RBM and detecting abnormal traffic data using the similarity function of RBM. Kernel RBM, Gaussian Bernoulli RBM, and Bernoulli Bernoulli RBM are used as the RBM structure, and similarity functions for each are proposed and network intrusion detection performance is evaluated using them. Most of the existing network intrusion detection studies using RBM models used RBM for feature extraction or measured accuracy only by simply comparing error values. However, in this study, the study is conducted by analyzing the distribution of the log similarity function of RBM to find the optimal threshold value that achieves high F1 score performance. As this is a study that has not been conducted before, it is meaningful in suggesting a new perspective on network intrusion detection using RBM. In order to judge the suitability of the RBM model, the performance of the autoencoder model and RBM models, which have been extensively studied in the past, is compared. Since this is a study that has not been conducted before, it is meaningful in suggesting a new perspective on network intrusion detection using RBM. In order to judge the suitability of the RBM model, the performance of the autoencoder model and RBM models, which have been extensively studied in the past, is compared. As the network intrusion detection dataset, KSL-KDD data and CICIDS2017 data were used. As a result of the experiment, the RBM model showed better performance compared to the existing autoencoder, and the time required for training was shorter in the RBM model. In particular, when the NSL-KDD data were used, the Gaussian Bernoulli RBM had an F1 score of 91.00, and when the CICIDS 2017 data was used, the Bernoulli Bernoulli RBM had an F1 score of 94.32. Therefore, the technique using the similarity function of RBM proposed in this study is expected to be of great help to the unsupervised learning-based network intrusion detection system that can respond to new cyber attacks.

인증기관 통합화방안에 관한 연구

정한철 중앙대학교 대학원 1999 국내석사

Permanent Scatterer Interferometric SAR(PSInSAR)를 이용한 가은 지역 지반침하 관측

정한철 연세대학교 대학원 2003 국내석사

최근 몇 년간 전통적인 차분레이더간섭기술은 단 기간 내에 넓은 지역의 지형변위를 측정하는 방법으로 발전해왔다. 그러나 자료처리를 하는데 있어서 위성 영상 간의 시간적, 공간적인 제약이 따르고, 대기의 영향을 받는다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수십여개의 SAR 영상에서 긴밀도가 높은 고정된 산란체(permanent scatterer, PS)들을 이용한 시계열 분석을 통해서 지반침하를 측정하고자 한다. 이 기술은 단일 화소의 고정 산란체들을 감지할 수 있고, cm 단위의 고도 오차와 mm 단위의 주시방향으로의 속도를 측정할 수 있다. 고정된 산란체는 진폭값과 간섭쌍의 긴밀도를 이용하여 선정하였고, 이로 부터 위상에 영향을 미치는 지형변위, 고도오차, 궤도 오차, 대기 성분 등을 계산하였다. JERS-1 L밴드 SAR 위성에서 얻어진 25개의 레이더간섭도를 이용하여 1992년 11월 5일부터 1998년 10월 1일 사이 경상북도 문경시 가은읍 일대의 지반 침하량을 계산하였다. 이 지역은 석회암 용식과 폐광에 따른 공동으로 인해서 침하가 우려되는 곳이다. 연구지역에서 선정된 고정된 산란체들의 평균 수직 지표 침하량은 6년간 대략 3 cm 정도이다. Temporal and geometrical decorrelations often prevent SAR interferometry from being an operational tool for surface deformation monitoring and topographic profile reconstruction. Moreover, atmospheric disturbances usually reduce the accuracy of results. These drawbacks can be overcome by carrying out measurements on a subset of image pixels corresponding to point-wise stable reflectors(permanent scatterers, PS) and exploiting a long temporal series of interferometric phases. On these pixels, submeter DEM accuracy and millimetric terrain motion detection can be achieved. PSs are identified by means of amplitude dispersion index and coherence of the interferograms. Therefore we can analyze most phenomena that contribute to the phase values such as terrain deformation, DEM errors, orbit indeterminations and atmospheric disturbance. We measured subsidence occurred in a Gaeun area, Korea, from November 1992 to October 1998, using 25 JERS-1 SAR interferograms. Subsidences due to calcite dissolution and abandoned coal mines have been reported in the study area. An average of the accumulated subsidence of PSs was about 3 cm for 6 years.

지방교육제정교부금 확대방안에 관한 연구

정한철 군산대학교 교육대학원 2008 국내석사

수중 초음파를 이용한 원격 제어 이탈 장치의 개발

정한철 단국대학교 대학원 2005 국내석사

교사-부모 프로젝트 학습공동체 프로그램의 개발 및 적용 효과

정한철 경북대학교 대학원 2010 국내박사

The purpose of this study is to develop Teacher-Parent Project Learning Community Program(TPPLC) which serves as a basis for parents and children to adapt to project approach, and to examine its effects on parents' and children's abilities of understanding and implementing of project approach. This study was conducted in the following three steps. First, to develop the program for teacher-parent project learning community(TPPLC), teacher and parents' perception and demand for the program using survey and interviewing were examined. Second, the TPPLC program was developed based on the result of pre-study survey and interviewing. Third, the developed program implemented to examine the effectiveness of TPPLC program. The subjects of this study consisted of 40 parents and 40 children with 20 experimental group and 20 control group for each. The experimental group parents were involved in the TPPLC Program. Also, the 20 children whose parents were involved in the TPPLC program were included in the experimental group. The research proceeding had done 30 hours during 10 weeks. The evaluation of the experiment was carried out in the order of the pre-test, the mid-test, and the post test. The data were analyzed with repeated measure ANOVA. The results of the study are as follows: Firstly, there existed strong demand from both groups of teacher and parent for the TPPLC program. Secondly, the developed program of TPPLC consisted of four phases in terms of purpose, content, teacher-learning methods, and evaluation. The content category is specifically composed of enhancing the understanding of project approach, the learning community composition, and project learning through learning community. Thirdly, there existed significant differences in mothers’ project approach support ability between the experimental group and control group. Also, the program had great effect on children's ability to conduct project approach. In conclusion, the TPPLC program could be useful to implement the project approach more efficiently in early childhood setting in terms of improving parents' ability of supporting project approach and children's ability of conducting project approach. In addition, the TPPLC program can be a foundational model for reorganizing more desirable programs of project learning community.

유아의 연령에 따른 언어적 시연조건이 자유재생에 미치는 효과

정한철 계명대학교 2001 국내석사

Euscaphic acid의 산화 스트레스 조절 효과

정한철 경희대학교 대학원 2022 국내석사

The continuous spread of the SARS-CoV-2 virus, which causes COVID-19, is a global threat to our health. Studies suggest that oxidative stress plays a crucial role in viral infection and other diseases including cancer, autoimmune disease, cataracts, neurodegenerative diseases, diabetes, cardiovascular disease, chronic kidney disease and aging. In this study, the author focused on the impact of natural resources, like euscaphic acid (EA). To evaluate the effect of reducing oxidative stress of EA, in vitro experiments were performed in C2C12 cells, and in vivo experiments were performed with TST and FST experiments, and representative biochemical factors were also analyzed. EA improved physical exhaustion time and activity of SOD and CAT, and reduced MDA levels. EA reduced the amount of fatigue-related factors Lactate, LDH, ALT, AST, CK, and BUN. In Korean medicine, the situation in which the human body is physically and mentally stressed causes a state of minor illness(Mibyeong), which is a pre-occurrence stage of various diseases, and the state of minor illness(Mibyeong) is similar to the situation where oxidative stress occurs. Controlled clinical trials and preclinical models of Mibyeong are needed to evaluate this hypothesis.

생태계 위기와 회복에 관한 기독교 윤리적 모색

정한철 총신대학교 1995 국내석사