다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.
미국, 일본, 대만 등 주요 해양심층수 개발 국가들은 각각 산업개발 여건과 비전을 토대로 산업 발전의 방향을 달리하고 있다. 이중 대만은 해양심층수 개발 국가 중 비교적 늦게 산업을 시작하였지만 산업발전이 비교적 빠르고, 활성화 되어 있는 것으로 평가받고 있다. 국내 해양심층수 산업은 오랫동안 도입기와 성장기의 과도기에 정체되어 있어 새로운 산업정책 및 전략의 수립이 절실한 시점이다. 그러나 현재까지 국내에서 이루어진 해양심층수 연구는 국내외 기술개발과 관련된 연구가 대부분으로, 국가의 산업정책 및 전략 수립을 지원할 수 있는 정책연구는 전무한 실정이다. 본 논문은 해양심층수 산업사례 연구를 중심으로 해외 심층수 산업현황과 향후 추진전망을 제시함으로써 국가의 새로운 심층수 정책 및 전략지원의 근거를 제공하고 있다. 특히, 선진 사례로 꼽히는 대만의 산업정책, 개발 현황 등에 대한 심층 분석을 통해 국내 산업에 대한 시사점을 제시하고 있다. 선행연구와 국가별 사례분석 결과, 해양심층수 산업은 해양심층수의 천연 미네랄을 활용한 의 약품 등 고부가가치 영역에 대한 개발이 지속될 것으로 전망되었다. 또한 대만 해양심층수 산업의 빠른 성장의 요인과 강점은 첫째, 국가차원의 장기적인 산업 다양화 정책과 비전, 둘째, 중앙정부 중심의 유기적인 산업운영 및 협업 체계 셋째, 기업의 고가 프리미엄 상품화 전략 및 다양한 기술개발 시도 넷째, 정부와 기업의 적극적인 재정 투입 등으로 나타났으며, 이는 현재의 국내 해양심층수 산업정책 추진에 대한 새로운 방향제시와 시사점을 제공한다.
최근 컴퓨터 하드웨어 성능의 급속한 발전으로 인해 계산 비용이 상대적으로 낮아지면서 기계 학습 기법을 지구물리학적 문제에 적용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 특히 심층 학습 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 성공적으로 해결하는 사례가 많아지면서 큰 인기를 얻고 있다. 이 논문에서는 심층 학습 기법을 이용한 탄성파 자료 잡음 제거 적용사례를 조사하고 소개하였다. 감쇠하고자 하는 잡음 유형에 따라 일관성 잡음 적용사례, 무작위 잡음 적용사례, 일관성 잡음 및 무작위 잡음 적용사례로 분류하였고 해당 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법에 대해 조사하였다. 대표적인 심층 학습 기법인 심층 신경망은 탄성파 잡음 제거에 사용된 기존 기법과 달리 잡음의 특징을 스스로 학습하며 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법에 비해 일반화 문제에 덜 민감하며 인적 비용을 절감할 수 있다. 또한 여러 연구 사례를 통해 계산 비용이나 잡음 제거 성능 측면에서도 심층 학습 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 토대로 탄성파 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법의 장단점에 대해 분석하고 논의하였다.
판례는 재판에 대한 선례로, 법적 결정에 대한 근거가 되는 핵심 단서 중 하나이다. 본 연구에서는 채권회수를 예측하는 서비스 구축을 위한 단서를 추출하기 위해 채권 회수 판례를 수집하여 이를 분석한다. 먼저 채권 회수 판례에 대한 기초 분석을 위하여, 채권 회수 사례와 비회수 사례를 각 20건씩 수집하여 분석하였으며, 이후 대법원 및 법률 지식베이스의 채권 관련 판례 12,457건을 수집하고 채권 회수 여부에 따라 가공하였다. 채권 회수 사례와 비회수 사례를 분류하기 위한 판례 내의 패턴을 분석하여 레이블링하고, 이를 자동 분류할 수 있는 Bidirectional LSTM 기반 심층학습 모델을 구성하여 학습하였다. 채권 관련 판례 가공 기준에 따라 네 가지의 데이터 셋을 구성하였으며, 각 데이터셋을 8:2의 비율로 나누어 실험한 결과, 검증 데이터에 대하여 F1 점수 89.82%의 우수한 성능을 보였다.
속도 모델 구축은 탄성파 탐사 자료처리에서 필수적인 절차이다. 주시 토모그래피나 속도 분석과 같은 기존 기법들은 하나의 속도 모델을 예측하는 데 계산 시간이 오래 걸리며 역산 결과의 품질이 전문가의 판단에 크게 의존한다. 전파형 역산 또한 초기 속도 모델에 크게 의존한다는 문제가 있다. 최근 심층 신경망 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 푸는데 적용되는 사례가 많아지면서 널리 보급되고 있다. 이 논문에서는 심층 신경망 기법을 이용한 탄성파 속도 모델 구축 사례들을 각 연구에 사용한 신경망에 따라 분류하며 조사하였다. 또한 훈련용 인공 속도 모델 생성 사례도 포함하였다. 심층 신경망은 대량의 데이터로부터 신경망을 훈련함으로써 모델 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법들에 비해 역산 결과에 사람의 판단이 개입될 여지가 적으며 훈련을 마친 후 하나의 속도 모델을 예측하는 비용은 무시할 수 있다. 또한, 심층 신경망은 전파형 역산과 달리 초기 속도 모델이 필요하지 않다. 여러 연구에서 계산 비용뿐만 아니라 역산 결과에서도 심층 신경망 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 바탕으로 속도 모델 구축에 사용된 심층 신경망 기법의 특징에 대해 분석하고 논의하였다.
본 연구는 개인적 생애 과정의 다기화에 따른 연령분절적 사유의 한계와 임금피크제에 대한 경영효율성 중심의 계량화 된 성과평가의 문제의식에 기초한다. 임금피크제의 적용을 받고 있는 노동자의 경험을 통해 임금피크제가 노동시장의 진출입이 연령에 의해 제한되지 않고 다양한 연령대의 노동자간 상호작용이 활발한 조직차원의 연령통합에 미치는 영향을 밝히고자 했다. 본 연구는 연구 주제에 대해 심층적으로 이야기해줄 수 있는 연구참여자 사례들을 선정하여 연구하는 질적사례 연구방법을 사용하였다. 본 연구는 특정한 이슈를 중심으로 복합적 사례들(stake 1995)을 해석학적으로 분석하는 본질적 사례 접근을 사용하였다. 연구결과, 이슈를 중심으로 찾은 의미들은 크게 3개의 하위 범주; '중고령 근로자의 고용연장과 직책해제로 인한 젊은 근로자들의 불편한 시선', '젊은 세대와 중고령 세대가 공생하기 힘든 고용현황으로 인한 중고령 근로자의 동전의 앞뒷면과 같은 처지', '의사소통과 공감대형성으로 세대 간 갈등을 해소하며 서로의 이점과 상생점 찾기'로 집합되었고 '임금피크제 시행으로 인한 중고령 근로자들의 고용변화가 빚은 세대 간의 갈등 은 서로의 의사소통과 공감노력을 통해 조직이 연령통합사회로 향하게 함.'라는 상위주제가 도출되었다.
본 논문의 연구 목적은 여성 창업활동에 영향을 미치는 여성창업가의 특성 요인을 다면적, 실증적으로 연구를 실시하여 도출하고, 이를 통해 지속가능한 여성창업의 활성화를 위한 이론적·실무적 인사이트를 제시하여 경쟁력 있는 여성 창업기업의 발굴 및 육성에 대한 제언을 궁극적으로 함에 있다. 이를 위해 여성창업활성화를 여성창업가의 특성과 역량을 파악하고자 심층 인터뷰를 토대로 탐색연구를 실시하였다. 이에 본 연구에서는 8명의 여성창업가를 대상으로 한 심층 인터뷰를 통해서 창업태도(독립욕구, 개발욕구, 호의적여건), 창업진입률, 창업동기, 창업활동과 제약조건 등에 관한 주요 내용을 분석해 보았다. 연구의 독창성과 연구적 가치를 위해 여성 기업가, 창업가 8명을 심층인터뷰를 진행하였으며, 여성창업가의 보편적 특성을 객관적으로 확인코자 남성창업가 8명을 비교집단으로 심층인터뷰 진행하였다. 이를 통해 고성장, 고부가가치를 창출하는 벤처 창업생태계에서 수적 열세를 보이고 있는 여성의 창업활동 참여와 활성화를 위한 이론적, 실무적 인사이트를 제공하고자 한다.
2017년 고리 1호기 영구정지 이후 규제기관과 원전운영자는 2031년으로 예정된 부지 제염 및 복원을 수행하기 위해 사전준비 작업을 진행해오고 있다. 적절한 계획 수립 및 효과적인 규제활동을 위해서 규제지침 개발과 기술적 근거수립이 무엇보다 선행되어야 한다. 국내에선 연구용 원자로 해체경험이 있지만 상업용 원전은 없기 때문에 해외 해체 선도국의 부지복원사례연구를 통해 토양 제염과 관련한 기술사항 및 규제기준에 대한 정보를 제공한다면 고리 1호기 복원계획 및 규제기준 수립에 효과적일 것이다. 미국은 상업용 원전에 대한 다양한 해체경험을 축적해 왔으며 RESRAD 프로그램 및 MARSSIM 절차와 같은 체계를 개발 적용하여 오염된 부지의 조사, 제염, 복원 및 해제를 통합적으로 수행하고 있다. 이 논문에서는 미국의 5개 상업용 원전(해체완료 4개, 지연해체 1개)을 대상으로 심층 토양오염에 대한 부지복원 사례연구를 수행하였다. 심층토양의 경우 표층토양과 달리 미국에서도 정형화된 평가방법론이 아직 정립되어 있지 않았고, 오염평가시 지하수 영향을 고려해야 하는 특성이 있음이 확인되었다. 따라서 향후 고리 1호기 부지복원 전략수립 및 규제지침 개발에 고려할 만한 제안사항을 도출하고자 기술 및 규제 관점에서 심층토양에 대한 오염평가, 제염기준 수립, 제염작업 수행 및 결과 검증까지 단계별 주요사례를 정리하고, 미국 해체사업자가 적용한 심층토양 평가방법과 규제기관과 해체사업자 간에 논의된 주요 쟁점사항을 분석하여 시사점을 도출하였다.
본 연구는 규칙베이스와 사례베이스를 이용하여 은행의 내부감사 방법을 제시하고자 한다. 감사의 1단계에서는 규칙베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 탐색하고 2단계에서는 사례베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 심층 분석하여 감사결과를 도출한다. 규칙을 이용한 추론은 내부규정 및 가이드라인을 이용하여 추론하여 잠재적인 위험을 가지고 있는 거래를 발견하는 것 이 다. 사례베이스를 이용한 추론은 유사도를 개발하여 현재의 문제와 가장 유사한 사례를 탐색하여 감사를 하도록 한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 은행 내부감사에 적용하여 분석하였다.
본 연구는 국내 대학 기관레포지터리의 사례를 심층적으로 분석함으로써 경영자의 개입으로 통제 가능한 요인이 실제 기관레포지터리의 성공에 미치는 영향관계를 밝히는데 그 목적이 있다. 구체적으로 문헌연구를 통해 기관레포지터리의 성공요인을 도출하였으며, 국내 대학 기관레포지터리의 대표적인 사례를 분석하고, 실무자와 심층면담을 수행하였다. 그 결과 기관계획의 일환으로 재정지원을 확보하는 것은 기관레포지터리의 지속가능한 관리 체계 확립을 가능하게 하며, 특히 연구자의 업적평가, 연구성과 관리와 연계하여 기관레포지터리가 운영될 경우 연구자의 연구성과물을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 기관 내 연구자의 참여를 독려할 수 있음을 발견하였다. 따라서 기관레포지터리가 도서관만의 사업이 아닌, 기관 사업의 일환으로 운영되는 것은 기관레포지터리의 성공에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다. 또한 이를 효과적으로 추진하기 위해서는 최고 경영층의 이해와 관심을 이끌어내기 위한 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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