서남해안 대형저서무척추동물의 출현종 조성을 알아보기 위해 완도와 조도 18개 정점의 암반조간대에서 2014년부터 2021년까지 6~9월에 7회 조사하였다. 완도와 조도 암반조간대에서 출현한 대형저서무척추동물은 220종, 645개체/m2이었다. 종수는 완도 165종, 조도 167종으로 유사하였다. 평균밀도는 완도 726개체/m2, 조도 564개체/m2로 완도가 다소 높았다. 종수는 정점 15에서 116종으로 가장 많았고, 밀도는 정점 7에서 1,664개체/m2로 높게 나타났다. 우점종은 좁쌀무늬총알고둥이 175개체/m2(27.1%)로 가장 우점하였고, 총알고둥 97개체/m2(15.1%), 갈고둥은 41개체/m2(6.3%)순으로 출현하였다. 기후변화지표종인 검은큰따개비가 15개 정점에서 출현하였고, 고유종인 털채찍해조숨이옆새우도 일부 정점에서 출현하였다. 국가적색목록(Red List) 중에 절멸위험(Extinction risk)의 가장 낮은 수준인 준위협의 모난어깨긴뿔고둥이 조도에서 출현하였다. 완도와 조도의 대형저서무척추동물은 우리나라 암반조간대 해안에서 나타나는 일반적인 특징을 보였다. 암반조간대 해안은 조위에 따른 노출 시간과 암반의 기질에 따라 수직적인 분포 경향을 보였으며, 완도와 조도는 좁쌀무늬총알고둥, 총알고둥, 조무래기따개비, 대수리 등 우점하여 서식지 분포 양상이 유사하였다.
한번 배출된 수은은 소멸되지 않고 자연환경에 축적 및 순환되며 생태계 및 인류보건에 심각한 위해를 준다. 미국에서는 수은의 인위적 배출량의 약 32 %를 차지하는 것으로 알려진 석탄 화력발전소의 배출가스의 증기수은 제거를 위해 황점착 활성탄 사용을 고려하고 있다. 본 연구애서는 석탄 연소설비 배출가스 중의 증기상의 원소수은을 저감하기 위한 고효율의 다공성 수은흡착 소재를 개발하여 소재의 수은 흡착 특성을 조사하였다. 30℃에서 증기수은 흡착능 조사결과 수은흡착용으로 상용화된 활성탄 Darco FGD 대비 실리카 나노소재인 MCM-41의 경우는 약 35 %에 불과하였으나 황을 1.5% 함침한 경우 133 %까지 증가하였고, 폐동 재생공정에서 회수한 용광로 비산재의 경우는 523 %의 효율을 보였다. 또한 30 ℃, 80 ℃ 및 120 ℃의 온도에서 흡착능을 조사한 결과 80 ℃에서 가장 우수한 흡착성능을 나타냈다. MCM-41은 실리카 나노튜브로 구조가 견고해 여러 번 재사용할 수 있을 뿐더러 활성탄을 사용할 경우 우려되는 열점형성으로 인한 화재 가능성이 없어 추가적인 장점까지 지니고 있다.
창업기업들은 기존 B2B 혹은 B2C의 프레임에서 벗어나 O2O, C2C까지 대상 고객군을 확장하면서 기존 연구에서 나타나는 창업기업의 성장과정은 전체적으로 변화를 겪고 있다. 이와 관련하여 창업 후 기업의 잠재적 가치를 인정받아 정부지원과 외부 투자유치에 성공하여 단기간에 급성장한 유니콘 기업이라는 새로운 유형의 창업기업이 탄생하고 있는 상황이다. 본 연구는 미국과 한국을 대표하는 5개 유니콘 기업들의 성장과정 중 투자유치 사례를 분석하여 투자유치와 창업 후 성장과정의 관계를 살펴보았다. 그 결과, 창업생태계의 성장성이 긍정적으로 평가받고 있는 미국에 비해 한국은 민간 투자가 소극적이고 방어적으로, Series A단계 이후에 유치가 되고 있다는 점을 발견하였다. 또한 스타트업의 성장과정 전반에 걸친 정부의 지원 정책이 스타트업의 초기 자금 지원에 중점을 둔 추상적이고 포괄적인 정책임을 발견하였다. 따라서 스타트업을 유니콘 기업으로 육성하기 위해서는 정부 정책의 지원 범위가 확대되어야 하며, 창업기업의 스케일업을 위해 각 성장단계별 차별화된 지원 정책의 수립·시행이 필요하다는 정책적 제언을 제시하였다. 본 연구는 실질적인 유니콘 기업의 사례 분석을 통해 스케일업을 위한 정책 지원뿐 아니라 스타트업의 성장단계 및 지원사항에 대한 기준을 제시하였다는 데 큰 의미가 있다.
충청권을 비롯한 금강권역은 삼국시대 문화유산과 온천 및 약수와 같은 자연유산이 다수 존재하지만, 소극적 홍보와 시설의 노후화로 신생 대형시설과의 경쟁에서 밀리며 구체적 발전방안을 제시하지 못하고 있다. 이 연구에서는 충청 및 금강권역을 대상으로 지오빅데이터 오픈플랫폼의 지하수 정보를 활용하여 수량 및 수질이 양호한 온천과 약수터를 선정하고, 지하수자원과 문화관광지를 연계한 물문화벨트를 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 한국지질자원연구원의 지하수 산출유망도와 지하수 수질지수도, 한국관광공사와 문화재청의 공개자료를 활용하여 지하수자원의 공간적 해석과 문화적 가치부여를 시도하였다. 금강권역의 전통온천과 탄산약수, 비탄산약수의 수질은 상당히 양호한 것으로 해석되었으며, 금강권역의 북부지역은 온천과 탄산천이 풍부하여 보양 및 휴양에 중점을 둔 물휴양 산업단지로 개발하는 것이 유리할 것으로 판단된다. 금강 권역 중·남부지역은 수질이 우수한 샘터 및 문화관광시설이 있어 지하수자원과 문화자원을 융합한 개발과 홍보가 가능할 것으로 판단한다.
녹조 현상과 관련하여 독성물질을 배출하는 남조류 4종의 경우 유해 남조류로 지정하여 관리하고 있으며, 물리적인 모형을 이용한 예측 정보도 함께 발표하고 있다. 그러나 조류는 살아 있는 생명체로 물리 역학에 따른 예측에 어려움이 있으며, 기상, 수리·수문, 수질 등 수많은 인자에 의한 영향을 고려하기가 쉽지 않다. 따라서, 최근 머신러닝을 이용한 녹조발생 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 경북 영천에 소재한 보현산댐과 영천댐을 대상으로 랜덤 포레스트 모형을 이용하여 유해남조류 발생에 영향을 미치는 수질인자의 특성중요도를 분석해 보았으며, 이 중 가장 높은 특성중요도를 나타낸 수온을 이용하여 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 유해남조류 발생을 예측하고 그 정확성을 확인하였다. 특성중요도 분석 결과, 수온과 총질소(T-N)이 공통적으로 높게 나왔으며, 인공신경망(ANN)을 이용한 유해남조류 발생예측에서도 실제와 근접한 값이 예측되어 앞으로 녹조관리를 위해 유해남조류 예측이 필요한 저수지의 경우 이를 활용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 컴퓨터학부 기초전공 수업에서 팀 활동에 대한 학생평가의 활용성을 분석하였다. 이를 위해, 동료평가, 자기평가, 학업성취도 사이의 관계를 알아보고자 상관분석을 실시하여 이들 사이에는 모두 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 있음을 알아냈다. 이어서 동료평가 점수와 자기평가 점수의 차이를 분석하였다. 일표본 t-test를 실시했을 때 그 차이 값은 매우 유의미한 것이었다. 그러나 그 차이의 정도는 두 클래스에서 다르지 않았다. 즉 학생들은 학년에 상관없이 본인 스스로에 대한 평가 점수가 동료들로부터 받은 평가 점수보다 평균적으로 후한 경향이 있었다. 마지막으로 동료평가, 자기평가 점수의 차이와 학업성취도와의 관계를 분석하였을 때, 점수 차이와 학업성취도 사이에는 유의미한 상관관계가 없었다. 즉, 학업성취도가 높은 학생이든 낮은 학생이든 동료평가와 자기평가를 하는 경향성은 다르지 않았다. 이와 같은 분석 결과는 팀 기반 수업에서 학생평가가 개인별 평가에 활용될 수 있음을 보여준다. 자기평가 점수와 동료들로부터 받은 점수 사이에 높은 상관관계가 있는 것은 학생평가의 객관성을 나타낸다. 비록 자기평가 점수가 동료로부터 받은 점수보다 평균적으로 높은 것은 분명하지만 그것이 학년이나 과목에 따라서 또는 학업성취도에 따라서 달라지지 않으므로 객관성 면에서 더 활용가치가 높다.
이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.
본 연구의 목적은 신용보증기관에서 신용보증을 이용한 사회적기업의 비재무정보를 사용하여 생존율과 생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 주는 요인들을 검증하여 이해관계자에게 정보를 제공하고 생존율을 향상시켜 기업의 고용을 유지·확대하여 사회·경제적 비용을 감소시키는데 기여하고자 한다. 연구방법은 비모수적 분석방법인 카플란마이어 분석법(Kaplan-Meier Analysis)으로 생존분석을 실시하였다. 연구대상 기업은 2009년부터 2018년 사이에 설립된 621개(정상기업 577개, 부실기업 44개) 기업을 표본으로 선정하였다. 사회적기업의 대표자정보와 기업정보로 구분하여 생존시간에 영향을 주는 요인들을 검증한 결과 대표자 신용등급, 대표자 주택보유여부, 여신거래기간, 기업 신용등급이 생존시간에 영향을 주는 유의미한 변수로 도출되었다. 향후 금융기관들은 사회적기업 대출심사시 생존에 영향을 미치는 요인들을 반영하여 기업의 건전성을 유인하고, 고용유지와 사회적비용 감소에 기여할 수 있을 것이다. 정부나 민간단체 등 지원기관들은 사회적기업의 성장과 지속가능성을 위한 정책수립, 교육훈련 등에도 다양하게 활용이 가능할 것이다. 본 연구를 계기로 사회적기업의 성과와 더불어 기업의 부실과 관련하여 영향을 미치는 요인들에 대하여 더욱 관심을 갖고 연구가 지속되길 바란다.
전 세계적으로 클라우드 서비스는 다양한 산업과의 융합을 통하여 산업의 생산성을 향상시키고 혁신을 가속화하는 핵심 인프라로써 지속적인 시장규모의 확대와 전 산업으로의 확산이 전망되고 있다. 특히 COVID-19로 인한 글로벌 팬데믹 현상으로 인해 클라우드 서비스는 언택트 시대를 대응하기 위한 핵심 인프라로 인식하는 계기가 되었다. 그러나 아직 국내에서는 시장 확대를 위한 전 단계에 머물러 있는 것이 현실이다. 본 논문은 확장된 TAM을 통하여 각 산업별로 클라우드 서비스가 어떠한 경로로 사용자에게 수용될 수 있으며 어떠한 요인들이 클라우드 서비스를 사용자에게 수용과 회피의 영향을 미치는지를 실증 분석하고자 한다. 이를 위하여 클라우드 서비스 이용의도를 분석하기 위한 산업분야를 선정하고, 제안한 확장된 기술수용모델을 통하여 가설검정을 통해 각 산업별 클라우드 서비스 수용의도에 미치는 영향과 요인을 분석하였다. 산업분야는 교육, 금융, 제조, 의료의 4개의 산업분야를 선정하였고 TAM의 매개변수와 클라우드의 핵심특징과 기타 요인을 종합적으로 검토하여 요인을 도출하였다. 실증 분석을 수행한 결과 4개 산업분야별로 클라우드 서비스 수용의도에 영향을 미치는 요인들에 차이점이 나타났는데, 이는 산업별로 클라우드 서비스의 도입이나 이용에 대한 인식의 차이가 있음을 의미한다. 궁극적으로 본 연구를 통하여 산업별로 클라우드 서비스 이용의도를 파악하는데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 클라우드 서비스 제공자들이 각 산업에 클라우드 서비스를 확대하여 제공하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 공군에서 운영되고 있는 "항공관제통합관리"체계 내 최근 추가된 항공안전관리시스템(SMS) 안전자율보고를 통해 접수된 안전보고 사례를 분석하여, 위해요인을 식별하고, 해당 지역(기지)별 개선사항을 제시하여, 향후 데이터 기반의 안전관리를 수행할 수 있는 기초를 마련하기 위함이다. 위해요인 식별을 위해 자율보고체계 내 16개로 분류된 데이터를 기반으로 1차적으로 기지별 분류를 하였고, 기종 및 기술된 내용을 기반으로 세부적으로 2차 분류하였다. 가장 많은 보고가 이루어진 관제협조(306건) 항목에 대하여 RCIAA(Reporting, Category, Identification, Analysis, and Action, 이하 RCIAA)과정(연구자 작성)을 거쳐 위해요인을 분석하였으며, 분석한 결과를 토대로 위해요인을 크게 정보 공유, 규정, 절차 교육·훈련 및 장비 항목으로 나누어 개선사항을 도출하였다. 위해요인 및 특정 개선사항이 기지별(12개) 로 상이함을 확인할 수 있었으며, 통계적 분석을 바탕으로 기지(지역)별 운항관제분야 안전관리의 방향을 제시할 수 있는 근거로 활용할 수 있다. 또한, 민(民)·군(軍)을 통틀어 특정 기지(지역)별 데이터 기반의 위해요인 분석 연구가 부족한 점에 비추어 볼 때 데이터를 기반으로 한 안전관리의 중요성을 재확인 할 수 있는 결과로 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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