• 산업진흥연구
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• 제8권4호
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• pp.147-162
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• 2023

본 연구는 결혼이주여성의 자녀 교육과 돌봄에서 사회적 지지 경험을 심층적으로 탐색하고 그 경험의 본질과 의미를 발견하고자 하였다. 연구참여자로 6명의 결혼이주여성을 대상으로 현상학적 질적연구를 수행하여 4개의 범주에서 총 24개의 의미단위를 도출하고 10개의 대주제로 정리하였다. 연구참여자들은 낯선 타국에서 가장 중요한 사람은 가족이었다. 특히, 남편의 사회적 지지는 자녀 교육과 돌봄에서 도움을 주지만 남편과의 관계에 따라 그 결과가 달랐다. 시부모의 사회적 지지는 긍정적 또는 부정적 에너지로 나타났다. 친정엄마는 심리적인 지지자이며 자녀의 이중언어교육과 모국문화의 전달자 역할을 한다. 주변의 한국친구는 자녀를 키우며 필요한 한국문화와 교육 정보를 제공하며 세상과 소통하는 매개체로서 역할을 하지만, 모국친구는 모국어로 소통하며 자녀 양육정보와 함께 문화적 동질감과 연대의식 형성을 도왔다. 사회적 범주에서 한국사회의 인터넷은 모국가족과 초국가적 연결은 물론 자녀돌봄에 필요한 정보를 제공하는 유용한 도구적 역할을 하였다. 공공기관 그리고 법과 제도 등도 자녀 교육과 돌봄을 위한 중요한 지지체계이다. 연구참여자들은 자신과 자녀에 대한 사회적 편견과 차별을 제거하고자 국적 취득을 통해 한국인으로서 공적인 자격을 갖추며 스스로 사회적 지지체계가 되었다. 결론적으로 연구참여자들은 자녀 교육과 돌봄 과정에 초국가적인 가족 네트워크뿐만 아니라 다층적인 사회적 지지체계를 활용하며 자신과 자녀의 보다 나은 삶을 기대하였다. 이에 결혼이주여성의 자녀 교육과 돌봄을 위해 가족과 지역사회 그리고 초국가적 차원에서 사회적 지지체계를 더욱 강화될 수 있도록 법과 제도 그리고 정책 지원 등이 체계적으로 개선될 것을 제안하였다.

• 대한지리학회지
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• 제47권4호
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• pp.522-540
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• 2012

본 연구는 1950년대 중반 이후 나타난 한국 경제지리학의 연구 성과와 과제를 검토하여 한국 경제지리학의 지향점과 연구 과제를 제시하는데 주안점을 두었다. 20세기 후반 이후 경제지리학은 새로운 이슈, 이론, 방법론 등의 도입과 함께 크게 발전하였다. 이에 따라 한국 경제지리학도 지난 반세기 동안 연구의 양적인 면과 질적인 면에서 크게 발전하였다. 본 논문은 1950년대 중반 이후 한국의 농업지리학, 공업지리학, 상업지리학 등의 문헌을 검토함으로써 한국 경제지리학의 동향을 분석하고자 하였다. 한국 경제지리학은 연구의 주제와 접근방법을 기반으로 네 개 시기- 요람기(1950년대), 정립기(1960~1970년대), 도약기(1980~1990년대 중반), 전환기(1990년대 후기 이후) -로 구분할 수 있다. 1980년대 한국 경제지리학의 연구 관심이 공업지리학으로 옮겨지면서 농업지리학은 크게 쇠퇴하였다. 특히, 1990년대 후반 이후 가치사슬, 혁신 클러스터, 협력과 경쟁 네트워크, 해외직접투자, 유연적 전문화, 벤처 생태계 등과 같은 주요 이슈를 중심으로 새로운 제도적 관점의 이론이 도입되면서 공업지리학은 크게 성장하였다. 상업지리학에서는 1980년대까지 정기시장, 상품 유통, 상가 구조 등에 관한 연구가 주로 이루어졌으나, 1990년대 이후에는 생산자 서비스를 중심으로 한 서비스 산업과 새로운 양식의 출현에 따른 소비 입지 형태와 상권에 관한 연구들이 많이 이루어졌다. 이와 더불어 1990년대 후반 이후 신경제지리학과 관련된 많은 연구와 담론들이 출현하기 시작하였다. 특히, 제도적 관점, 지식과 혁신, 생산 사슬과 혁신 네트워크, 산업 클러스터와 지역혁신체제 등을 중심으로 다양한 경제공간의 변화에 대한 연구가 활발히 이루어졌다. 한국 경제지리학은 1990년대 이후 급격한 양적 질적 성장을 이루었지만, 여전히 대부분의 연구가 몇몇 특정 공간과 이슈에 집중되어 있는 한계를 가지고 있다. 따라서 경제지리학 전반에서 볼 때, 새로운 이론적 및 방법론적 관점과 접근 방식을 보다 적극적으로 도입하여 연구 주제를 다양화 시켜야 할 뿐만 아니라 연구의 공간 범위도 다층화하는 것이 앞으로 중점으로 지향해야 할 주요 연구 과제이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권33호
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• pp.597-616
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• 2013

캐릭터산업은 저작권리를 중심으로 한 지식기반산업이면서 제조업과 서비스업의 판매가치를 촉진시키고 매출효과를 강화하는 보완재적 산업특성을 지니고 있어서 전 산업분야에 걸쳐 기능적으로 작동될 수 있는 창조경제의 핵심동력이다. 2003년부터 시작된 정부의 캐릭터관련 정책은 연관산업간의 연계효과 극대화, 국내 캐릭터의 해외진출확대, 유통구조 개선을 통한 저작권 강화, 캐릭터상품의 질적강화를 통한 산업기반 확대 등에 중점을 두었다. 이러한 정책성과로 인해, 2007년 이후, 연관콘텐츠의 성공사례가 구체화되기 시작했고, 국내외 캐릭터산업은 보다 체계적인 진화과정을 거치게 된다. 창작캐릭터의 자체적인 산업육성 노하우가 축적되고, 만화, 애니메이션, 게임, 소설, 영화, 뮤지컬 등으로 시작된 연관캐릭터가 시장세분화전략에 의해 활성화되면서 캐릭터산업의 범위 및 산업적 통계의 재설정이 요구되기 시작했다. 특히, 2009년 이후 정부는 '세계 5대 캐릭터 강국'으로의 목표를 설정하고, 글로벌 스타캐릭터 발굴, 연관산업간 네트워크 구축지원, 홍보채널 다양화 및 프로모션 강화, 라이선싱 비즈니스 활성화 등의 정책을 발굴하게 된다. 특히, 2013년을 기점으로 캐릭터를 활용한 캐릭터 체험전 등의 전시시장, 키즈카페 등의 시간관리형 캐릭터 실내테마파크, SNS의 이모티콘을 중심으로 한 디지털캐릭터 수요시장, 캐릭터 뮤지컬을 중심으로 한 공연시장 등 새로운 캐릭터시장이 지속적으로 개발되고, 기존 오프라인의 불법복제시장이 국내외적으로 대형화되면서 그에 따른 체계적인 정책대안이 필요하게 되었다. 진화하는 캐릭터 소비시장과 플랫폼 다양화 시대에 대응하여, 캐릭터산업을 활성화시키고 새로운 캐릭터디자인 및 관련 콘텐츠를 지원하기 위해서는 캐릭터산업의 정책변인을 전제로 한 전략방향의 입체적 설정이 요구된다. 지난 정부의 정책성과와 국내외 캐릭터산업의 시장현황, 그리고 진화방향을 분석하여 정책변인을 구체화시키면 다음과 같다. 현재 국내캐릭터산업의 정책변인은 플랫폼 다양화에 따른 디지털 캐릭터시장의 소비다층화, 한류중심의 캐릭터상품 융합콘텐츠화, 불법콘텐츠의 지하경제 양성화, 세분화된 시장의 수용자 편향성관리 등으로 분석되며, 이는 미국과 일본 및 유럽의 기존 캐릭터산업 강국들과는 다른 차원의 정책이슈를 발굴하게 된다. 결국 국내외시장의 연관콘텐츠 저작권계약 모델개발, 플랫폼 경제의 수익모델 다각화, 한류확대에 연계된 목표시장 추가개발, 평생캐릭터의 연령별 맞춤형 시장전략 등이 캐릭터 수요시장진화에 따른 대안으로 제시된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.33-54
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• 2021

최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.