본 연구에서는 현직 법관 24명을 대상으로 법관들이 재판과 관련하여 사회여론을 어떻게 개념화하는지와 사회여론에 대해 어떤 태도를 취하는지에 대한 초점 집단 면접(FGI)을 실시하고, 인터뷰 내용에 대한 근거이론적 분석과 구조적 토픽 모델링(STM)을 수행하였다. 근거이론적 분석 결과에 따르면, 연구 참여자들은 사회상규, 사회통념, 법감정, 국민정서를 여론과 개념적으로 구분하였고, 여론을 특정한 법적 쟁점이나 사건에 대한 일시적이고 감정적인 반응과 정책에 대한 지속적인 의견으로 구분하여 이해하였다. 그리고 사건의 종류나 법적 쟁점에 따라 여론이나 사회통념에 대해 다른 태도를 취하는 것으로 나타났다. 토픽 모델링 결과는 근거이론적 분석 결과와 상당한 유사성을 보였고, 특정 토픽의 발현 가능성은 연구 참여자들의 담당 사건 종류에 따라 통계적으로 유의미한 차이를 보였다.
시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.
시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.
금융기관에서 개인정보가 유출되는 사건이 빈번히 일어남에 따라 금융소비자들의 프라이버시 보호문제가 중요해지고 있다. 개인정보가 유출되는 사건을 경험한 금융소비자는 자신의 프라이버시에 대한 위협을 느끼게 되고, 이는 금융기관에 대한 인식이나 행동의도에 변화를 가져오게 된다. 본 연구에서는 대표적 금융기관인 은행을 이용하는 금융소비자를 대상으로 은행정보시스템의 개인정보 보안취약성과 은행에 대한 지각된 유용성, 신뢰성과 기업매력성 등의 영향관계를 살펴봄으로써, 실제 은행의 지속적 이용의도에 각 변수가 어떠한 영향을 주는지 분석하였다.
보안 공격에 대한 완벽한 방어 능력을 갖춘 시스템(IDS)은 없다. 왜냐하면 시스템의 모든 특성과 모든 공격 패턴을 수용한다는 것은 IDS 그 자체의 부하가 시스템에 많은 영향을 줄 수 있기 때문이며, 지능적으로 공격 패턴을 달리하는 많은 공격유형을 모두 인식할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 보다 효율적이고 실시간 탐지가 가능한 IDS 시스템을 위해 서비스 거부공격에 대한 새로운 분류 체계를 제안한다. 이는 목적 지향적 시스템이 시스템의 운영상태를 범용시스템에 비해 명확히 할 수 있다는 생각에서 출발되었으며 각 운영상태의 변화는 새로운 사건에 의해 기인되며, 이 사건이 어떠한 범주에 속하는지를 확인하여 분류 속성에 따른 침입탐지 시스템을 설계에 활용할 수 있다.
국내에 최근 세월호 사건을 포함하여 재난 및 안전관리관련 사건이 많이 발생되어 왔으나 재난 및 안전관리와 관련된 IoT 인지서비스 기술에 대한 표준 및 적용은 부족한 현실이다. 또한 M2M 및 IoT와 관련된 개별적인 기술은 어느정도 인지하고 있거나 알려져 있지만 통합적인 관점에서의 IoT를 활용하고 재난 및 안전과 관련하여 효율적인 서비스체계가 구축되어 있지 않다. 정부차원에서 재난 및 안전관리와 관련하여 여러 토론과 회의가 진행되었지만 아직까지 구체화되어 현실화되기에는 어려운 점이 있다. 이에 본 고에서는 IoT 서비스체계에 대해 살펴보고 IoT서비스 중 자동으로 인지하여 처리하는 기술에 대해 서비스관점에서 보다 효율적인 방법을 제시하고자 한다.
연구배경: 트라우마가 초래한 정신건강 문제는 사건의 특성에 따라 다르게 나타날 수 있다. 특히 성적 외상사건 경험자는 다른 유형의 외상사건을 경험한 사람들보다 정신건강 결과가 부정적이라고 알려져 있을 뿐만 아니라, 디지털 성범죄 등 성적 사건에 노출될 수 있는 새로운 형태의 위협이 커지고 있다. 이 연구는 성적 트라우마 사건을 중심으로 트라우마 사건의 유형이 정신건강의 차이를 유발하는지 확인하고, 자살생각과 잠재적 post-traumatic stress disorder (PTSD) 위험수준에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 하였다. 방법: 전국 20대부터 50대까지 성인을 대상으로 실시한 온라인 설문조사를 토대로, 경험한 트라우마 사건의 유형에 따라 분석대상자를 구분하였다(성적 트라우마 경험자, 비성적 트라우마 경험자). 성적 트라우마 사건 경험 여부를 제외하고 정신건강(자살생각, 잠재적 PTSD 위험수준)에 영향을 미칠 수 있는 인구사회학적 요인(성, 연령, 주관적 경제수준, 결혼상태)과 회복 보호요인(사회적 지지, 회복 가능성 인지, 아동기 보호경험)을 공변량으로 propensity score matching (PSM)을 실시하였다. 이후 정신건강에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 이분형 로지스틱 회귀분석을 하였다. 결과: PSM 후에도 성적 트라우마 경험자는 비성적 트라우마 경험자보다 자살생각과 잠재적 PTSD 위험수준이 부정적이었다. 이분형 로지스틱 회귀분석 결과, 성적 트라우마 경험자는 비성적 트라우마 경험자보다 자살생각이 1.9배(odds ratio [OR], 1.911), 잠재적 PTSD 위험수준은 2.5배(OR, 2.472) 높았다. 또한 트라우마 회복 인식, 사회적 지지, 아동기 보호 경험과 같은 회복 보호요인이 부정적일수록 자살생각과 잠재적 PTSD 위험수준의 가능성이 높아졌다. 결론: 이 연구는 성적 트라우마 경험에 대한 이해와 지원의 중요성을 강조하고, 성적 트라우마 경험자의 자살생각과 잠재적 PTSD 위험을 완화하고 회복을 돕기 위해 회복 보호요인을 촉진하는 전략의 필요성을 시사한다.
최근 환자안전에 대한 관심이 점점 증가하고 환자안전 문제의 심각성이 대두되고 있는 시점에서 의료계의 환자안전에 관한 다양한 연구가 융합되어 많은 활동이 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 의료기관에서 근무하는 다양한 직종의 의료종사자들의 환자안전 문화에 대한 인식을 측정하고 유용한 지표로 활용되고자 시도하였다. 의료종사자 총 180명을 대상으로 부서(병동) 및 병원의 환자안전 문화 인식, 직속상관/관리자, 의사소통과 절차, 환자안전 사건보고, 가장 위험하다고 생각되는 환자안전 사고에 관해 평가한 결과, 부서(병동)의 환자안전 문화 인식 영역은 보건직, 직속상관/관리자 영역은 간호직이 높은 결과를 나타냈고, 방사선사와 물리치료사는 낙상, 임상병리사와 간호사는 검사 전 중 후 오류를 가장 위험한 환자안전 사고로 인식하였다. 따라서 환자안전 문화 인식을 높이기 위해 경영진 및 실무자는 적절한 인력 확보, 직원 간 또는 부서 간 협조 시스템 및 안전관리 활동에 필요한 동기 부여에 더 많은 노력을 기울여야 할 것이다.
본 논문에서는 유비쿼터스 기반 인프라를 이용한 실시간 유괴방지 시스템을 구축하였다. 급속한 사회 발전과 더불어 강력사건이 증가되고 있으며 그중에서 어린이 유괴 범죄 같이 질적으로 흉악한 범죄가 해마다 증가되고 있는 실정이다. 이러한 유괴 범죄를 예방하기 위하여 현재 GPS(Global Positioning System)을 이용한 위치인식 기술 및 이동통신 기지국을 이용한 위치인식 기술이 사용되고 있다. 단순히 위치인식 기술은 위험상황이 발생하였을 때, 상황을 정확히 인지하기 어려워 유괴된 어린이 44%가 1시간 이내 사망하고 74%가 3시간 이내 사망 한다는 통계를 감안하면 기존 시스템은 어린이 생명 보호 능력에 한계가 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 도시 기반 인프라를 구축하여 WPAN(Wireless Personal Area Network)환경에서 RF만으로 거리 측정이 가능한 IEEE 802.15.4a의 ISM Band CSS(Chirp Spread Spectrum)방식을 이용하여 보다 저 전력으로 정확한 위치정보 시스템을 적용하였다. 이에 CSS방식을 통하여 얻은 위치정보를 지능형 CCTV와 융합하여 CCTV가 단말기 위치로 자동 초점하는 시스템을 구성하였다. 도시통합운영센터에서 상황을 정확히 인지하고 신속하게 출동할 수 있도록 단말기 위치를 지속적으로 요원의 PDA 및 핸드폰으로 통보하고 현장 주변의 미디어 보드 표시와 음성 경고로 경찰의 적절한 대응 및 주변의 도움을 받을 수 있는 시스템을 구성하였다.
독버섯 중독 사건이 종종 발생한다. 본 논문은 딥러닝 기술을 활용한 버섯 인식 시스템을 제안한다. 딥러닝 기법 중 하나인 컨볼루션 신경망을 사용하였다. 컨볼루션 신경망을 학습하기 위해 이미지 크롤링을 이용하여 38종의 버섯에 대해 1478장의 영상을 수집하였다. 수집한 데이터셋을 가지고 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet을 비교 실험하였으며, 클래스 수 확장에 따른 비교 실험, 전이 학습을 사용한 비교실험을 하였다. 실험 결과 1순위 정확도는 82.63%, 5순위 정확도는 96.84%라는 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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