• 산업진흥연구
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• 제8권3호
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• pp.87-93
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• 2023

본 연구는 코로나19 팬데믹 이후 우리나라의 노인복지를 위한 교회 공동체 역할에 대한 연구이다. 연구의 목적은, 팬데믹 이후 노인복지에 대한 교회 공동체 기관의 역할을 수행함으로써 복지 수혜자인 노인들의 삶이 보다 더 안정적이고 행복한 삶이 될 수 있게 하고, 정부와 지자체, 지역사회 단체, 교회와의 네트워크를 통하여 효율적인 노인복지가 되게 하는데 있다. 연구방법은, 질적 연구로써 각 교회의 담임목사와 노인복지 담당목사와의 심층면접을 통하여 얻어낸 내용의 면접기록지를 1차 자료로 사용하였고, 1년간의 노인복지 사업 결과물을 2차 자료로 사용하여 조사·분석하였다. 연구 결과, 노인들이 코로나19 팬데믹의 힘든 환경, 상황 가운데서도 최소한의 복지 혜택을 받을 수 있었다. 자원과 지원의 한계에도 불구하고 노인들은 교회공동체에 많이 의존하고 있었고, 관계망 속에서의 안정감과 만족도도 높음으로 나타났다. 노인복지에 있어서 교회 공동체의 역할을 활용하여 우리나라 노인복지 발전에 기여하고자 하는 것이 본 연구의 목적이자 의의이다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.175-186
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• 2023

본 연구는 단계적 일상회복 이후 상권 회복세와 함께 임대료가 급상승한 시점에 주목하여 젠트리피케이션 분석 모형을 구축하고 그 특징을 살펴보는 것이 목적이다. 최근 국내에서는 팬데믹 이후 거리두기의 영향으로 대규모 상권보다는 소규모 상권이 형성되었다. 바로 핫플레이스라고 알려진 골목상권이다. 핫플레이스는 다양한 미디어와 사회관계망서비스를 통해 집객효과를 누리며 인기를 끌고 있다. 그에 따라 유동인구가 증가하면서 상권이 활성화 되고 임대료가 급상승하는 현상이 발생하고 있다. 하지만 소상공인의 경우 임대료 급상승은 매출 증가로도 감당하지 못해 해당 지역을 이탈하는 젠트리피케이션 현상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 상권이 다시 활성화되면서 임대료가 급상승하는 시점을 찾아 그 이전과 이후를 분석하고자 한다. 먼저 젠트리피케이션에 관련하여 언급되는 토픽을 탐색하기 위해 텍스트 데이터를 수집한 후 LDA 토픽 모델링을 실시한다. 이를 참고하여 상권 단위로 데이터를 수집하고 젠트리피케이션 분석 모형을 구축한 다음 특징을 분석한다. 팬데믹으로 상권이 침체된 이후 재활성화 되고 있는 시점에 본 모형을 통한 젠트리피케이션 분석이 소상공인 정책에 기여할 수 있기를 바란다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.145-154
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• 2012

현대 사회는 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심혈관계 질환들이 급증하고 있다. 특히, 급성심근경색은 심혈관계 질환으로 인한 사망의 대부분을 차지하고 있다. 이러한 추세에 따라 해외 선진국에서는 임상생리학적 오류를 줄이기 위해서 자국민의 데이터를 기반으로 급성심근경색의 발병 및 질병에 영향을 미치는 위험인자를 찾는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 한국인에 적합한 급성심근경색 예후 진단 예측 시스템이 미비한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 KAMIR(Korea Acute Myocardial Infarction Registry) 데이터베이스에서 제공 받은 급성심근경색 환자의 예후 데이터를 기반으로 ST분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률 예측모델을 찾고자 한다. 실험을 통해 로지스틱 회귀 분석에 의해 추출된 속성 집합을 적용하였을 때 기존의 원시 데이터 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었으며, 인공신경망의 경우 다른 분류기법들보다 높은 성능을 보였다. 이를 통해 ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률을 예측함으로써 향후 고위험군 환자들의 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-8
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• 2013

SNS는 온라인과 현실 세계의 경계를 다양한 사람들이 연결되어 양방향 소통, 인맥관리, 정보 전달 등의 기능을 하는 사회적 연결망 서비스로써 국내 외 SNS 시장은 지속적인 성장을 해왔으며, 최근에는 그 성장세를 가속화하고 있다. 그러나 SNS에 대한 연구가 성인 중심으로 이루어지고 있어 초 중학생의 사용 실태와 SNS 사이버행동에 대한 연구가 필요하였다. 이에 본 연구에서는 초 중학생들의 SNS 사용실태와 사용동기, SNS의 적극적 기능사용 정도, 의존경향성, SNS에 대한 인식과 SNS에서 이루어지는 사이버행동과의 관계를 조사 분석하였다. 그 결과, 성별과 학년을 불문하고 개인정보도용 행위가 가장 많았으나, 낯선이와 접촉 행위는 학년이 오를수록 또는 사용시간이 많을수록 가장 큰 증가세를 보였다. SNS 의존경향성은 부정적 사이버행동과 가장 높은 정적 상관관계를 보였으며, 부정적 사이버행동 전반에 있어서는 성별에 따른 차이는 유의하지 않았고, 학년에 따른 차이만이 유의하게 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.109-135
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• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 한국사회복지학
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• 제52권
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• pp.241-272
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• 2003

본 연구에서는 지역사회 탈빈곤 정책의 일환으로 도입된 자활사업의 성과와 한계를 분석하고 이의 개선방안을 모색하고자 하는 연구목적에 기반하여, 자활참여자들의 자립태도 및 자립요소의 제고라는 측면에서 자활사업의 효과를 분석하였다. 그리고, 이와 더불어, 자활사업의 성과에 자활사업 참여자들의 개인 및 가족특성, 자활후견기관에서의 지원조치들이 어떠한 영향을 미치고 있는지를 실증분석하였다. 실증분석에는 2002년 5월 전북 및 경남지역 자활후견기관에서 자활사업 참여자를 대상으로 이루어진 설문조사 데이터가 활용되었으며, 분석결과에서는 다음과 같은 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 자활사업은 자활사업 참여자의 자립태도 및 자립인식의 제고에 긍정적 성과를 거두고 있음이 나타났지만, 자립요소 및 자립전망의 제고에 있어서는 그 성과가 미흡한 것으로 확인되었다. 둘째, 자활사업의 긍정적 성과는 여성, 고연령층, 저학력층에서 높게 나타났으며, 특히 건강하고 기술자격증을 보유한 사람에게서 자립태도의 변화 뿐 아니라 자립요소의 제고의 긍정적 성과가 높은 것으로 확인되었다. 셋째, 자활후견기관에서의 지원양상도 자활사업의 성과에 주요하게 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 직무배치, 직업교육프로그램, 기관내 관계망 및 조직풍토 등은 자립태도 및 자립요소의 제고에 긍정적인 영향이 있는 것으로, 반면 인센티브 조치 및 프로그램 유형(시장형) 등은 별다른 영향이 없거나 오히려 부정적인 영향이 있는 것으로 확인되었다. 이상과 같은 분석결과는 자활사업의 효과성 제고를 위해서는 제도적 측면 및 자활후견기관 운영의 측면에서 개선조치들이 광범위하게 요청됨을, 곧 자활대상자 선정과정 뿐 아니라 자활사업 프로그램 및 교육훈련 프로그램의 구성, 자활기관의 운영 등에서의 적극적인 개선이 요청됨을 시시하여 준다.

• 대한지리학회지
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• 제51권5호
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• pp.613-632
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• 2016

'인류세'라는 새로운 지질학적 연대가 도래했다는 최근 지질학계의 주장은 인간 사회와 자연을 분리된 것으로 여겨온 기존의 대중적 인식에 균열을 가져오고 있다. 인문지리학자들은 인류세 논의가 시작되기 오래전부터 이같은 이분법적 인식을 해체하고 인간과 자연의 관계를 새롭게 이해하기 위한 이론들을 개발해 왔다. 본 논문은 이같은 이론적 논의의 최전선에 있는 '비인간지리학(more-than-human geography)'의 주요 개념, 논쟁, 연구 성과를 소개, 국내 정치생태학 논의의 이론적 지평을 넓히고자 한다. 최근 영미 정치생태학계에서 비인간지리학은 인간-자연 관계를 이해하고 형성하는 데 있어 그간 소외돼 온 비인간 행위자의 활약에 주목함으로써, 인간 행위자 중심의 기존 연구를 발전시킬 수 있는 새로운 이론으로 주목받고 있다. 이 이론은 2000년대 전후 지리학계에서 발생한 '물질적, 수행적 전환'에서 출발, 인간과 자연의 물질성에 주목하고, 이를 통해 자연에 대한 구조주의적 이해와 생산주의적 이해를 넘어서고자 한다. 비인간지리학자들은 행위자-연결망 이론, 비재현 이론, 생기철학에 이론적 기반을 두고, 비인간 행위성(nonhuman agency)과 감응(affect) 등의 개념을 통해 인간-자연 관계를 분석한다. 비인간지리학에서 자연은 다양하고 이질적인 인간 및 비인간 행위자들의 수행(performance)에 따른 결과물로 인식되며, 네트워크 행위자들의 다양한 수행에 따라 끊임없이 새롭게 만들어지는 것으로 생각된다. 이같은 혼종적, 과정적, 내재적 존재론에 기반을 두고, 비인간지리학은 비인간 행위자와 비재현적 소통이 인간-자연 관계의 이해와 형성에 깊이 개입돼 있다고 보고, 자연에 대한 정치적, 윤리적 결정에 있어 비인간 행위자를 적극 포함시켜야 한다고 주장한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.37-44
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• 2020

AI 기술은 법률, 특허, 금융, 국방의 의사결정지원 기술 형태로 발전하여 질병 진단과 법률 판정 등에 적용되고 있다. Deep Learning으로 실시간 정보를 검색하려면, Big data Analysis과 Deep Learning Algorithm이 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 상위권 대학 진학률을 예측하고자 한다. 우선, 행정구역 사설학원 현황과 행정구역 연령별 학생 수를 분석하고 교육열이 높은 지역에 거주하는 학생이 상위권 대학 진학률이 높다는 사회 통념의 가설을 설정했다. 예측된 가설과 정부의 공공데이터를 활용하여 분석된 자료를 토대로 검증하고자 한다. 예측모델은 2015년부터 2017년까지의 데이터를 활용하여 상위권 진학률을 예상하도록 학습하고, 학습된 모델은 2018년 상위권 진학률을 예측한다. 교육특구지역의 상위권 진학률을 Deep Learning 모델인 RNN을 이용하여 예측 실험을 수행했다. 본 논문은 교육열이 높은 지역의 사설학원 현황, 연령별 학생 수에 미치는 영향에 대해서 가구소득, 사교육의 참여 비율을 분석하여 상위권 진학률의 상관관계를 정의한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.29-39
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• 2020

인터넷 포털 사이트와 사회 관계망 서비스 등의 온라인 공간(online communities)은 시간과 공간의 제약 없이 접속 가능하다는 장점 때문에 많은 사용자들이 의견을 교환하고 정보를 얻기 위해 사용하고 있다. 이와 함께 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 의도적으로 유포하는 비정상 정보도 증가하고 있는데 허위 상품 평이나 정치적 선동 의견이 이에 해당한다. 기존에는 이러한 비정상 정보 탐지를 위해 한 시점에서의 비정상 정보를 수집하고 특징을 분석하여 검열 시스템을 제안하였다. 그러나 비정상 정보를 유포하는 기법은 기존의 탐지 시스템을 회피하고 보다 효율적으로 정보를 전파하기 위해 지속적으로 변화하므로 탐지 시스템도 이에 맞추어 변화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 비정상 정보 유포 기법의 시간에 따른 변화를 관찰하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 클러스터링(clustering)을 활용해 비정상 정보를 유포 방식에 따라 군집(cluster)으로 분류하며 이러한 군집의 변화를 분석하여 유포 방식의 변화를 추적한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 3번의 선거 기간 전후에 포털 사이트에서 수집된 백만 개 이상의 의견을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 비정상 정보 게재에 자주 사용되는 시간, 추천수 조작 방법, 다수의 ID 활용 방법 등에 대한 변화를 관찰할 수 있었다. 이 시스템을 주기적으로 사용해 탐지 시스템을 개선한다면 보다 빠르고 정확하게 비정상 정보의 유포를 탐지할 수 있을 것이다.