농업기상재해 조기경보 서비스를 전국으로 확대하기 위해서는 각 지역별로 고유한 지리적, 농업환경적 특성에 대한 연구가 필요하다. 그리고 그에 적합한 전산 환경을 개발하는 것은 연구 대상 지역의 많은 농가에게 다양한 작물과 품종에 대한 서비스를 가능하게 하는 중요한 요소이다. 특히 확장성 있는 전산 환경의 설계는 서비스 영역이 확대되면서 전산 환경의 규모가 증가하게 되므로 농업 기상 서비스 품질에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이 연구의 목적은 각 지역별로 분산되어 서비스를 제공하고 있는 현재의 전산 구성에 대한 문제를 도출하고 그 해결책을 모색하는 것이다. 약 1년간 실험 운영을 통해 자체 평가한 결과 지역별로 분산된 조기경보서비스 시스템을 통합하면 중복 연산을 줄이고, 데이터의 효율적 저장과 종합적인 관리가 가능할 것으로 확인되었다. 이는 서비스 지역이 전국 규모로 확대되는 상황에서도 보다 안정적인 조기경보 서비스가 가능함을 의미한다. 이 연구를 통해 개별 농가에 대해 보다 향상된 품질의 서비스가 가능할 것으로 기대한다.
다중문서는 하나의 주제가 아닌 다양한 주제로 구성된 문서를 의미하며 대표적인 예로 온라인 리뷰가 있다. 온라인 리뷰는 정보량이 방대하기 때문에 요약하기 위한 여러 시도가 있었다. 그러나 기존의 요약모델을 통해 리뷰를 일괄적으로 요약할 경우 리뷰를 구성하고 있는 다양한 주제가 소실되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 주제의 손실을 최소화하며 리뷰를 요약하기 위한 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 전처리, 중요도 평가, BERT를 활용한 임베딩 치환, 임베딩 클러스터링과 같은 과정을 통해 리뷰를 분류한다. 그리고 분류된 문장은 학습된 Transformer 요약모델을 통해 최종 요약을 생성한다. 제안하는 모델의 성능 평가는 기존의 요약모델인 seq2seq 모델과 ROUGE 스코어와 코사인 유사도를 평가하여 비교하였으며 기존의 요약모델과 비교하여 뛰어난 성능의 요약을 수행하였다.
연속 수축 사전분포는 spike and slab 사전분포와 더불어, 희박 회귀계수 벡터 또는 공분산 행렬에 대한 베이지안 추론을 위해 널리 사용되고 있다. 특히 고차원 상황에서, 연속 수축 사전분포는 spike and slab 사전분포에 비해 매우 작은 모수공간을 가짐으로써 계산적인 이점을 가진다. 하지만 연속 수축 사전분포는 정확히 0인 값을 생성하지 않기 때문에, 이를 이용한 변수 선택이 자연스럽지 않다는 문제가 있다. 비록 연속 수축 사전분포에 기반한 변수 선택 방법들이 개발되어 있기는 하지만, 이들에 대한 포괄적인 비교연구는 거의 진행되어 있지 않다. 본 논문에서는, 연속 수축 사전분포에 기반한 두 가지의 변수 선택 방법들을 비교하려 한다. 첫 번째 방법은 신용구간에 기반한 변수 선택, 두 번째 방법은 최근 Li와 Pati (2017)가 개발한 sequential 2-means 알고리듬이다. 두 방법에 대한 간략한 소개를 한 뒤, 다양한 모의실험 상황에서 자료를 생성하여 두 방법들의 성능을 비교하였다. 끝으로, 모의실험으로부터 발견한 몇 가지 사실들을 기술하고, 이로부터 몇 가지 제안을 하며 논문을 마치려 한다.
본 연구는 강요된 빚 피해 및 개입방안에 관한 미국의 가정폭력 연구의 성과를 소개하였다. 강요된 빚의 이론과 개념, 피해 경험과 영향, 개입에 관한 미국의 선행연구를 검토한 결과는 다음과 같다. 첫째, 강요된 빚은 강압적 통제로서의 가정폭력과 통제 메커니즘으로서의 경제적 폭력을 이론적 기반으로 사기 거래와 강제거래를 포함하는 가해자의 폭력 전술로 정의되었다. 둘째, 가정폭력 피해자 중 강요된 빚 경험자는 절반 이상으로 나타났으며, 그 영향은 신용 훼손과 경제적 의존, 주택·고용·안전과 관련한 장벽이었다. 셋째, 강요된 빚 피해에 개입하기 위해 장시간의 회복 기간과 불확실성을 견디고, 집중적·개별적 옹호를 제공하며, 피해자 구제를 위한 정책과 단일한 절차가 부재하다는 문제를 극복해야 할 것이다. 또한, 강요된 빚에 대한 사정 및 서비스 연계를 위하여 서비스 제공자에 대한 교육과 훈련이 필요하며, 강요된 빚 피해자의 역량을 강화하고 안전을 최우선으로 고려하는 방향으로 서비스가 제공되어야 할 것이다.
토양은 육상생태계에 있어 가장 많은 탄소를 저장하고 있으며, 대기 중 CO2를 토양탄소로 전환하여 쉽게 방출되지 않고 토양 내에 저장하는 역할을 한다. 이렇듯 토양 유기탄소 배출관리는 기후변화에 있어 중요한 문제로 대두되고 있다. 하지만 토지이용의 변화와 무분별한 관리로 인하여 토양내에 저장되어 있는 토양 탄소배출이 지속적으로 증가 하고 있다. 따라서 토양탄소 배출로 인한 경제적 피해를 수치적으로 표현하는 가치평가가 필요하다. 현재 토양에 저장된 토양유기탄소 함량을 토양통별로 토양정보시스템에서 제공하고 있지만 국내 토양 토양탄소 저장량의 산정에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토양 특성을 이용하여 토양 유기탄소 저장량을 산정하고, 산정된 토양 유기탄소 저장량과 정밀토양도를 이용하여 남한의 토양 유기탄소 가치평가를 실시하였다. 토양의 특성은 물리적 특성인 모래(Sand), 이토(Silt), 점토(Clay), 자갈(Gravel)함량과 화학적 특성인 유기물함량(Organic Matter)를 사용하였다. 토양 유기탄소저장량 산정의 검증을 위하여 전라남도 진도군의 토양유기탄소 저장량을 산정한 결과 486,696t으로, 선행연구와 유사한 결과를 나타내었다. 이러한 검증 결과를 바탕으로 남한의 토양 유기탄소 저장량을 산정한 결과 305.54Mt의 유기탄소가 저장된 것으로 나타났으며, 단위 면적당 유기탄소 저장량의 경우 3.11kg/㎡으로 나타났다. 또한 2019년 상반기 기준 평균 탄소거래권 가격(27,500원/톤)을 이용하여 우리나라 국토의 토양탄소 저장량 가치평가를 실시한 결과, 약 8조 4천억원의 경제적 가치가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 토양의 물리적·화학적 특성을 이용하여 토양의 유기탄소 저장량을 산정하였으며, 토양에 저장되어 있는 유기탄소의 가치평가를 수행하였다. 본 연구결과는 농업, 수문, 기후변화 등 다양한 분야에서 필요로 하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
공인탐정제도 도입에 따른 경제적 효과는 도입시 조사영엽의 합법화와 경비, 조사시장의 활성화로 약 4,877억원의 매출이, 장기적으로는 1조 2,724억원의 매출효과가 연구발표되었다. 탐정업의 도입필요성은 "미래 유망분야의 새로운 직업"으로 선정되어 '신직업'으로 보고 있고, '사실 조사를 지원하는 공인탐정제도'는 현 정부의 공약이기도 했다. 이에 현재 계류중인 법안이 국회를 통과하면 합법적으로 탐정들의 사실조사가 가능해 진다. 최근 국회에 '공인탐정법안', '공인탐정 및 공인탐정업에 관한 법률안'이 계류중이다. 공인탐정제도 도입에 대한 합법과 불법의 경계에 관한 논의가 지속되고 있다. 탐정제도는 OECD 가입 34개국 중 우리나라를 제외한 모든 국가에서 허용되고 있으며, 물론 각국의 실정에 맞게 자격인증, 교육, 영업 등록 등 다양한 관리제도를 통해 국민의 권익보호에 필요한 탐정업의 장점은 활성화하면서 부작용 등 단점은 최소화되고 있다. 따라서 우리도 탐정을 금지할 것이 아니라 적정한 관리를 통해 새로운 제도를 받아들일 필요가 있으며, 새로운 청년의 일자리와 퇴직근로자들의 일자리 창출을 할 수 있는 새로운 직업이 창출되어야 할 것이다. 물론 기존의 신용조사업, 경비업, 손해사정사 등으로 우리나라에서도 개별적으로 조사 관련 업무가 일부 진행되고 탐정이라는 새로운 제도를 도입하여 시행하다 보면, 업무의 혼란으로 더 큰 우려가 야기될 수 있다는 주장도 있다. 하지만 관련 직군과의 업무의 충돌문제도 열린 새로운 연구와 제도 및 정책의 제안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 윤재옥 의원의 '공인탐정법안', 이완영의원의 '공인탐정 및 공인탐정업에 관한 법률안'의 주요 내용을 바탕으로 왜 탐정 입법안이 조속히 마련되어야 하는지, 탐정과 일자리 창출과 어떤 관련이 있는지, 탐정제도를 도입하게 되었을 경우 자격면제 기준에 왜 엄격한 법제화가 필요한지, 공인탐정제도의 불명확성으로 어떤 우려가 될 수 있는지 크게 4가지에 관련된 문제점을 제시하여, 첫째, 헌법재판소의 탐정유사명칭 사용금지와 치안수요의 한계에 대한 합법과 불법의 모호성으로 조속한 입법안이 마련되어야 하며, 둘째, '심부름센터', '흥신소'등의 음성화로 사회적 문제점을 일자리 창출과 연계하여 공인탐정법안의 필요성을 살펴보고, 셋째, 공인탐정자격 면제 기준의 문제을 엄격한 법제화를 통해 탐정 제도의 도입에 대한 부분을 살펴보고, 마지막으로 공인탐정업무의 불명확성에 대한 우려에 대한 개선방안을 제시해 보고자 한다.
부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.
최근 의료 및 보건 분야의 정보화가 급격히 진행됨에도 불구하고 보건 분야 중의 전문방사선사와 관련된 의료 및 교육 컨텐츠 개발에 해당하는 시험문제 개발이나 관리가 여전히 수작업이나 문서편집기를 이용한 오프라인 방식에 머무르고 있다. 따라서 본 연구에서는 CT 방사선사 전문자격증 취득 및 보수교육의 효율성을 향상시키기 위해 다양한 종류의 문항들을 시간과 공간의 제약 없이 언제 어디서든지 효율적으로 문항을 출제하고 관리할 수 있는 웹기반 문항 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 관리자 모듈과 사용자 모듈로 구성되어 있으며, 관리자 모듈 내에서는 관련 있는 문항들을 그룹핑할 수 있는 분류관리와 문항출제 및 사용자관리, 난이도조절등과 같은 기능이 있으며, 사용자 모듈에서는 시험응시, 문항검색, 개인성적 조회, 해설듣기 등과 같은 기능을 포함하고 있다. 아울러 구현된 문항관리시스템은 CT전문방사선사 자격시험을 준비하는 방사선사들에게 정보교류, 의료컨텐츠 제공 및 학습능력 배양시킬 뿐만 아니라, 테스트 후 성적결과의 분석 및 문제해설까지 제공하는 활용가치가 높은 시스템으로 기대된다.
월드와이드 웹, 특히 web 2.0의 출현과 함께 뉴스 기사들의 양이 엄청나게 증가하면서 독자들이 그들의 요건에 맞춰 뉴스기사를 선택하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 여러 클러스터링 메커니즘이 뉴스기사들을 분별하도록 제안되었다. 하지만, 이러한 기법들은 완전히 기계 지향적 기법들이고, 클러스터링의 멤버쉽을 결정하는 과정에 사용자의 참여가 제외되어 있다. 본 논문에서는 뉴스 기사 클러스터링 처리과정에서 참여문제를 해결하기 위해서, 객체들을 클러스터링하는 뉴스 기사와 트위터에 포스트하려는 사용자의 결정을 조합하므로써 뉴스 기사를 클러스터링하는 프레임워크를 제안한다. 우리는 이를 위해 트위터 해쉬-태그를 이용할 수 있도록 했다. 더욱이, 트윗된 글에 대한 리트윗 빈번도에 기반하여 사용자의 신용도를 계산하므로써, 클러스터링 멤버쉽 함수의 정확도를 개선시키려 한다. 제안된 방법에 대한 성능을 보이기 위해, 2013년도에 파키스탄에서 있었던 선거동안에 발생한 메시지를 이용했다. 우리의 결과를 통해 사용자의 결과를 이용하므로써, 일반 클러스터링보다 더 나은 결과물이 달성될 수 있음을 보였다.
본 연구는 2001년도부터 시행된 전자상거래 보증제도의 의의, 현황과 문제점을 살펴보고 전자상거래 보증제도의 효율적 운영 방안을 제안하고자 한다. 지난 10년 동안 본 제도가 시장에 정착되면서 전자상거래 초기에 우려했던 다양한 문제들 중의 일부는 시장의 요구사항과 기술 발달의 영향을 통하여 긍정적인 방향으로 운영되고 있다. 그러나 전자상거래 보증제도를 운용하며, 새롭게 제기된 문제들을 연구하고 이를 통해 전자상거래보증 제도를 이용하는 기업에게 도움이 될 수 있도록 전자상거래보증 제도의 효율적 운영 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 것은 비보증 시장에서 운용되고 있는 자금의 일부가 보증시장으로 전환되어야한다. 보증기금에서 운용되고 있는 지원자금에 대한 체계적인 홍보 시스템 구축이 필요하고 전자상거래보증 제도를 이용하는 기업에게 법인세 감면혜택을 지속적으로 제공하여야 한다. 또한 전자상거래 보증지원자금의 취지에 따른 우수한 기업을 발굴하여 대출 가능한 기업의 신용등급의 완화 소규모 기업도 사용할 수 있는 모바일 시스템 구축 및 정책자금 운용기관에게 운영에 대한 유연성을 제공하는 것이 필요하다. 향후 지속적으로 기술 발달에 따른 전자상거래보증시장의 변화를 살펴보고 이에 따른 대응 방안에 대해 연구하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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