• 한국재난정보학회 논문집
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• 제11권4호
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• pp.556-569
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• 2015

국민의 75%가 정부의 재난관리 정책을 비판하는 등 세월호 참사와 같은 대형 재난 관리실패는 정부 불신을 초래하고 있다. 세월호 참사와 같은 재난이 다시 발생하지 않도록 재난안전에 있어 골든타임 확보가 중요하며, 주민의 가장 가까운 곳에 위치한 경찰의 재난 위기관리 능력 개선이 필요하다. 재난 안전 역시 경찰 임무의 본질로서 다음과 같이 국가위기관리 단계별로 경찰의 재난안전 관리 시스템의 강화가 필요하다. 첫째, 예방단계에서는 과거 다중운집행사의 경우 수익성 행사의 경우 경찰력을 투입하지 않았으나, 앞으로는 기준을 수익성이 아닌 위험성 여부로 판단해야 한다. 그동안 교통 소통이 우선이었으나 안전 중심으로 교통 정책의 패러다임을 전화하고, 대형 사고를 예방하기 위해 수사 경찰은 비정상적 관행과 건축불법 하도급을 근절하며, 정보 경찰은 '안전'이라는 주제에 대한 정보 수집을 강화해야 한다. 둘째, 대비단계와 관련 최근 경찰관 대상 설문 조사 결과 경찰관의 72%는 안전관리와 경찰이 업무연관성이 없다고 응답하는 등 재난안전에 대한 인식도 개선이 시급하므로 재난 안전 교육 훈련을 강화해야 한다. 위기상황에 대한 민간 자원을 활용할 수 있도록 민 관 경재난 안전 네트워크를 구축해야 한다. 셋째, 대응단계에서 신속한 초동 대응을 위해 재난 통신망을 일원화하고, 경찰기관 상황실에 실시간 영상정보망을 도입해야 하며, 넷째, 복구단계에서는 2차 피해를 최소화하기 위한 복구지원팀을 운영해야 한다.

• 유통과학연구
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• 제10권5호
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• pp.7-17
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• 2012

2014년도 12월말부터 시행하는 한국연구재단의 등재지 제도의 폐지는 한국 내에 존재하는 연구논문집 향방에 커다란 지각변동의 요인으로 작용할 것으로 예상되고 있다. 이러한 상황은 한국유통과학회에서 발행하는 유통과학연구를 비롯한 3개의 연구논문집에게는 커다란 기회로 작용할 것이며, 이번 기회를 잘 활용한다면 조속한 성장과 발전을 도모할 수 있을 것이다. 한국유통과학회에서 발행하는 유통과학연구는 1999년을 시작으로 꾸준한 발전을 유지하여 왔고, 초창기 연 2회 발행하던 체제를 개편하여, 연 4회를 발행 하다가, 2012년에는 연 12회 발행하는 사회과학분야에서 가장 선두로 나가는 연구논문집으로 성장했다. 2011년 7월에는 전면 영문으로 홈페이지를 개편하여, 지속적으로 게재논문을 무료로 열람토록 하였고, 그 결과 2012년 들어서서 해외에서 접속하여 유통과학연구 홈페이지를 열람하는 이용자의 숫자가 급속히 증가하였다. 더욱이 최근 들어서서는 해외석학들의 논문 투고가 꾸준한 증가 추세에 있다. 예를 들어서, 2012년 3월에는 종전과 달리 해외석학들의 투고논문이 4편에 이를 정도로 학회의 지명도가 높아지고 있다. 이러한 상황은 본 유통과학연구가 한국내에서의 지명도보다 외국에서의 지명도가 높아지고 있다는 점을 의미하는 것이다. 그러나, 현시점에서 반추할 때, 이러한 발전은 현재로서는 긍정적인 요인으로 작용될 수는 있으나, 학회운영및 연구논문집의 지속적인 상태점검과 특성에 맞는 전략도출 및 실행이 없는 한 미래의 경쟁력을 기약할 수 없는 불투명한 환경에 처해 있다는 점을 인지해야 한다. 따라서, 본 연구의 목적은 한국유통과학회에서 발행하는 유통과학연구가 국내외 위상을 높이고 해외에서 유명저널이 되기 위해서는 당면과제와 문제점을 찾아내고 효율적이고 실용적인 여러가지 해결 대안을 모색 제시하고자 함에 있다. 즉, 본 연구는 한국유통과학회의 연구논문집인 유통과학연구의 과거, 현재, 그리고 미래에 대하여 논하고, 학회운영과 관련하여 편집관리 및 시스템운영을 전반적으로 점검하여 문제점과 해결점을 모색하고 제시하였다.

• 대한화장품학회지
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• 제33권2호
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• pp.111-115
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• 2007

일반적으로 화장품에는 제품의 보존성을 향상시키는 것을 목적으로, 파라옥시안식향산에스텔(paraben, 파라벤), 이미다졸리 디닐우레아, 페녹시에탄올, 클로로페네신 등의 화학 방부제가 배합되어 있다. 화학 방부제는 제형의 안정성 및 방부 유효성이 우수하지만, 독성, 피부자극, 알러지를 유발하는 등의 단점이 있어 배합량을 줄이거나 배제하고도 제품의 안정성 및 유효성이 높은 보존 기술이 요구된다. 종래부터 글리세린, 1,3-부틸렌글리콜(BG), 프로필렌글리콜(PG), 디프로필렌글리콜(DPG) 등의 폴리올류들은 보습성분 및 용매로 범용되고 있으며, 고농도로 사용할 경우 항균력이 있지만, 사용성을 떨어뜨리고, 피부 자극을 유발하는 등 제품의 성능을 저하시키는 문제점이 있었다. 본 연구의 목적은 폴리올류의 조성별 항균, 방부력 영향을 평가하고, 스킨케어 유화제형에서 방부제 함량을 감소시킬 수 있는 폴리올 조성을 도출하여 방부제의 사용량을 감소시키고, 사용성 및 안정성도 개선하는 것이다. 범용적으로 사용되는 폴리올류의 항균 증가력을 측정한 결과 글리세린의 항균 증가력은 미미한 반면 BG, PG의 영향력은 유의(p < 0.05) 하였다. S. aureus를 대상으로 화학 방부제의 항균력 증가를 측정하고 상관성을 회귀분석한 결과 폴리올 1 %를 증량할 때 PG는 $2.1{\sim}8.4 %$, BG는 $1.8{\sim}8.4 %$ 방부제의 항균력을 증가시킬 것으로 추정되었다. 로션, 크림 등 유화제품에서 폴리올에 의한 방부력 증가율을 측정한 결과 글리세린의 경우 5 %까지 함량을 증가시켜도 방부력이 증진되지 않았으며, BG 및 PG는 $5.5{\sim}9.9 %$ 증가할 때 40 % 이상까지 방부력을 증가시켰다. 이상의 폴리올의 항균, 방부 영향력 측정으로 유화 제품에서 폴리올 배합을 조정하여 방부제 사용량을 40 %까지 감소시키고 사용성과 안전성 그리고 제품의 안정성을 개선할 수 있음을 확인하였고, paraben-free, 저방부, 무방부 시스템 도입시 베이스 처방의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.813-821
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• 2000

위성통신 경로의 강우감쇠량을 예측하기 위하여 국제적으로 여러 가지 예측모델들이 개발 운용되고 있다. 이러한 예측 모델들은 대부분 미국과 유럽을 비롯한 위성 선진국에서 개발한 것으로 국내의 강우환경을 고려하여 개발된 모델은 없는 실정이다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 측정한 강우환경 및 강우감쇠 데이터를 이용하여, 국내 위성통신망에서 고려할 수 있는 강우감쇠량 예측 방법에 대해 기술하였다. 특히, 기존 예측 모델들이 적용한 강우경로의 수평적 변화를 고려한 유효경로 길이 예측 기법에서 탈피하여, 위성통신망에서 필연적으로 고려하여야 할 강우경로의 수직적 변화까지도 고려한 유효경로 예측기법을 유도하고 이를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 예측 기법은 국내 강우환경에 적합한 예측 기법으로써, 향후 설계 및 운용될 10GHz 이상의 국내 위성 및 무선통신시스템에 매우 효율적으로 활용할 수 있을 것이다. ^u The engineering of satellite communication systems at frequencies above 10GHz requires a method for estimating rain-caused outage probabilities on the earth-satellite path. A procedure for predicting a rain attenuation distribution from a point rainfall rate distribution is, therefore, needed. In order to predict rain attenuation on the satellite link, several prediction models such as ITU-R, Global, SAM, DAH model, have been developed and used at a particular propagation condition, they may not be appropriate to a propagation condition in Korean territory. In this paper, a new rain attenuation prediction method appropriate to a propagation condition in Korea is introduced. Based on the results from ETRI measurements, a new method has been derived for an empirical approach with an identification on the horizontal correction factor as in current ITU-R method, and the vertical correction factor has been suggested with decreasing power law as a function of rainfall rate. This proposed model uses the entire rainfall rate distribution as input to the model, while the ITU-R and DAH model approaches only use a single 0.01% annual rainfall rate and assume that the attenuation at other probability levels can be determined from that single point distribution. This new model was compared with several world-wide prediction models. Based on the analysis, we can easilty know the importance of the model choice to predict rain attenuation for a particular location in the radio communication system design.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권4호
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• pp.149-161
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• 2019

현재 우리는 지금까지 아무도 예측하지 못할 정도의 인공지능의 발달과 빠른 기술혁신에 따른 4차 산업혁명시대로의 변화시점에 있다. 본 연구는 '4차 산업혁명시대로의 변화에 따라 가정과교육은 어떤 역할을 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하였으며, 구체적으로 4차 산업혁명시대의 특징과 교육의 방향에 따른 가정과교육의 역할에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 4차 산업혁명의 특징은 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing), 사물인터넷(IoT), 빅 데이터(Big Data), O2O(Online to Offline) 등으로, 일상생활뿐만 아니라 사회체제와 과학기술, 그리고 직업의 구조에 급격한 변화를 가져올 것이다. 그 과정에서 비인간화되어가는 현상, 로봇과 인공지능의 발전에 따른 인간의 도덕성과 윤리적인 면에 문제를 줄 수 있기 때문에, 4차 산업혁명 시대 교육의 방향은 미래 공동체를 위해 함께하는 인성과 시민의식을 갖춘 미래 인재를 양성하는 방향으로 총체적인 변화가 모색되어져야 한다. 또한 초지능, 초연결 사회로의 변화를 가져올 4차 산업혁명이 교육에 주는 시사점은 인간이 인간으로서의 가치를 스스로 내면화하도록 교육의 역할이 강조되어져야 한다는 것이다. 인성교육은 교육과정의 통합 속에서 개념이 정립되고 보편타당한 내면화된 의식으로 자리 잡아야 하며 구체적인 실천적 전략들이 마련되어져야 한다. 결론적으로 4차 산업혁명시대 가정과교육의 역할은 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 본성인 인성교육의 중추적 역할을 담당하여야 한다. 인성교육을 주도적으로 담당해야 한다는 것이다. 또한 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 다양한 삶의 본질적인 개선에 선도적 역할을 담당하여야 한다. 4차 산업혁명은 인간의 정신적, 육체적 활동뿐만 아니라, 인간의 정체성도 바뀌어 갈 것이다. 3차 산업혁명 이후의 사회에서는 산재해 있는 지식을 얼마나 신속하고 정확하게 습득할 수 있느냐가 중요했다면 4차 산업혁명의 지능정보화사회에서는 빠른 변화 속에서 인간의 본성을 지키기 위해 지식을 어떻게 활용할 것인지를 배우는 것이 요구된다. 이렇듯 4차 산업혁명은 우리 삶을 형성하는 시스템에 영향을 끼침으로써 가족과 조직, 공동체를 긍정적으로 이끌어갈 수 있는 방향성을 모색하게 되는데 가정과교육이 이러한 역할을 선도적으로 담당해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.213-225
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• 2010

본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.81-96
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• 2013

웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.45-67
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• 2016

최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.