• 기록학연구
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• 제29호
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• pp.175-223
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• 2011

대학은 공공성을 띤 기관으로서 그 운영 과정상 사회에 대한 설명책임성(accountability)을 가진다. 이러한 대학을 이루는 구성원 중 다수를 차지하는 것이 바로 학생이다. 대학에서는 매년 수많은 연구 창작물이 쏟아져 나오고 있는데, 대학생은 이와 같은 기록물의 주요 생산자이다. 그러나 대학의 주체로서 매년 방대한 기록물을 생산해내고 있으면서도 대학생의 역할과 기능, 생산 기록물에 대한 집중적인 조명은 아직 이루어지지 않고 있다. 이처럼 기록학적 관점에서 대학생이 주체가 되어 생산된 기록물에 대한 중요성이 상대적으로 낮게 평가되어 왔던 것이 현실이다. 이러한 배경에서 본 연구는 대학생이 주체가 되어 생산한 기록에 대한 기록학적 관점에서의 접근을 시도하였다. 대학생이 생산하는 기록에는 연구 및 수업 과정에서 생산되는 기록뿐만 아니라 동아리, 학생회 등 각종 자치활동 과정에서 생산되는 기록 등 다양한 유형의 기록이 존재한다. 본 연구에서는 특히 대학생 자치활동 과정에 초점을 맞추고, 대학생의 자치활동 과정에 대한 설명책임성 확보 방안에 중점을 두었다. 활동의 설명책임성 확보를 위해서는 기록관리가 기초되어야 한다. 따라서 대학생 자치활동의 설명책임성 확보를 위한 방안으로서 기록관리체계화 및 기록 활용 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 대학생 자치 조직인 대학 총학생회를 대상으로 분석하였으며, 구체적인 대상으로는 명지대학교 인문캠퍼스 총학생회를 선정하였다. 우선 총학생회의 활동과 조직 및 기능, 기록관리 현황 실태를 파악하기 위하여 총학생회장과의 인터뷰를 진행하였다. 이를 통해 대학 총학생회의 활동을 분석하고 그에 따른 설명책임성의 필요성에 대하여 알아보았다. 또한 명지대학교 총학생회의 조직과 기능을 분석하여 각 단계에서 생산되어야 하는 기록의 종류와 특성을 도출하였다. 이처럼 총학생회의 활동과 설명책임성의 필요성, 조직 및 기능에 따른 생산 기록물의 유형을 도출한 후, 현재 총학생회의 기록관리 현황을 분석하였다. 먼저 총학생회 활동의 일반 프로세스 현황을 파악하기 위해 명지대학교 총학생회의 단계별 활동 프로세스를 분석하였다. 그리고 총학생회 기록관리 방법과 책임 주체를 분석하고 실태 분석을 실시하였다. 이러한 분석을 통해 대학 총학생회의 설명책임성 확보를 위한 방안을 기록관리 과정 체계화, 기록관리 인프라 확립, 기록 활용을 통한 설명책임성 확보 방안의 세 가지 범주에서 제안하였다. 본 연구는 대학생 자치 조직인 총학생회를 대상으로, 총학생회의 활동과 기능을 분석하여 사회에 대한 설명책임성을 논하였다. 그리고 총학생회의 설명책임성 확보를 위한 방안으로서 기록관리 환경 정착에 대한 모형을 제안하였다. 그러나 총학생회는 1년 단위로 운영되는 조직이라는 점에서 기록관리 환경이 정착되기 힘든 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 지적하고, 총학생회 기록관리 모형 제시를 통해 차후 학생기록관리 분야에서 보다 활발한 연구가 이루어질 때 단초를 제공하고자 하였다. 또한 학교사(史) 정리와 보전 차원에서 본 연구에서 도출된 분석 결과가 의의를 가질 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-38
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• 1972

우리나라는 근래(近來) 고도경제성장(高度經濟成長)으로 인(因)하여 목재수요(木材需要)가 급증(急增)하고 있으나 국내생산재(國內生産材)가 공급율(供給率)은 수요량(需要量)의 20% 정도(程度)에 지나지 않아 많은 외재(外在)를 도입(導入)하고 있으므로 장래(將來)의 목재(木材) 수요공급(需要供給)의 균형(均衡)을 이룩하기 위하여 강력(强力)한 산림자원(山林資源) 조성사업(造成事業)의 추진(推進)이 요망(要望)된다. 산림자원(山林資源) 조성사업(造成事業)을 추진(推進)하는데 있어서 가장 중요(重要)한 것은 조림의욕(造林意慾)을 높이고 조림사업(造林事業)에 필요(必要)한 산업자본(産業資本)을 산림(山林)에 유치(誘致)하도록 하는 일인데, 이러한 역할(役割)을 할 수 있는 경제적시설(經濟的施設)의 하나가 산림보험제도(山林保險制度)의 실시(實施)인 것이다. 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하면 산림재해(山林災害)가 보상(補償)되므로 자본가(資本家)는 안심(安心)하고 조림투자(造林投資)를 할 수 있을 뿐만 아니라 산림(山林)을 담보(擔保)로 한 금융(金融)의 길도 열리어 투자(投資)한 산림(山林)에 환금성(換金性)이 주어지므로 산업자본가(産業資本家)가 산림투자(山林投資)를 회피(回避)하지 않게 되어 산림자원(山林資源) 조성사업(造成事業)이 촉진(促進)될 수 있다. 이러한 관점(觀點)에서 외국(外國)에서는 19세기말(世紀末)부터 산림보험제도(山林保險制度)가 실시(實施)되기 시작(始作)하여 주요(主要) 임업선진국(林業先進國)에서는 모두 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하고 있는 것이다. 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하는데 있어서 가장 중요(重要)한 것은 장기간(長期間)에 걸친 산림재해(山林災害)의 통계자료(統計資料)를 정확(正確)히 조사(調査)하는 일과 그 나라의 여건(與件)에 맞는 산림보험제도(山林保險制度)를 창설(創設)하는 일이다. 과거(過去) 10년간(年間)(1961~1970)의 년평균(年平均) 산림재해상황(山林災害狀況)을 조사(調査)한 결과(結果)는 산림화재(山林火災)가 9,000여정보(餘町步), 곤충피해(昆蟲被害)가 570,000정보(町步), 병균피해(病菌被害)가 694정보(町步)로 나타났다. 특(特)히 그중 외국(外國)의 산림보험(山林保險)에서 재해보상(災害補償) 대상(對象)의 으뜸이 되고 있는 산림화재(山林火災) 피해상황(被害狀況)을 과거(過去) 18년간(年間)(1953~1970)에 걸쳐서 조사(調査)한 결과(結果)에 의하면 산화면적(山火面積) 위험율(危險率)이 $\frac{1.1853}{1,000}$였고 1960~1969년(年) 사이의 전국(全國) 산림화재면적(山林火災面積) 위험율(危險率)은 $\frac{1.3045}{1,000}$로서 유우럽에 비(比)하여 높았으나 일본(日本)에 비(比)하여 그리 높지 않았다. 또 과거(過去) 5년간(年間)(1966~1970)의 전국(全國)의 산화재적(山火材積) 위험율(危險率)은 $\frac{0.1991}{1,000}$로서 대단(大端)히 낮은데 이것은 우리나라 산림(山林)의 축적(蓄積)이 빈약(貧弱)한데서 온 결과(結果)였다. 이러한 산림재해상황(山林災害狀況)에 비추어 우리나라에서 산림보험(山林保險)을 실시(實施)하려면 어떠한 내용(內容)의 산림보험제도(山林保險制度)를 설립(設立)하는 것이 좋겠는가 하는 질문조사(質問調査)의 결과(結果)는 다음과 같았다. 1. 산림보험(山林保險)의 필요성(必要性) 산림보험(山林保險)은 산림담보(山林擔保)에 의(依)한 금융(金融)의 길을 열어주고(5.65%), 산림피해(山林被害)를 당(當)하였을 때 재조림비(再造林費)를 확보(確保)하게 하여(35.87%), 조림투자(造林投資)를 보증(保證)하는 수단(手段)(46.74%)으로 반드시 실시(實施)되어야 한다고 응답(應答)하였다. 2. 산림보험법(山林保險法) 산림(山林)의 특수성(特殊性)에 비추어 일반(一般) 손해보험(損害保險) 규정(規程)을 준용(準用)할 것이 아니라(8.35%), 산림보험(山林保險)을 위한 특별볍(特別法)을 제정(制定)하여야 한다고 응답(應答)하였다(88.26%). 3. 보험경영업체(保險經營業體)의 종류(種類) 일반(一般) 보험회사(保險會社)(17.42%)나 산림소유자(山林所有者) 상호조합(相互組合)(23.53%)에서 산림보험(山林保險)을 취급(取扱)할 수도 있겠으나, 산림보험(山林保險)의 특이성(特異性)에 비추어 국(國) 공영산림보험(公營山林保險)의 별도(別途)로 운영(運營)되어야 한다고 반응(反應)하였다(56.18%). 4. 보험사고(保險事故)의 종류(種類) 산림보험(山林保險) 사고(事故)를 산화(山火)에 국한(局限)시키거나(23.38%), 산화(山火) 및 기상해(氣象害)만을 포함(包含)시키면 된다는 의견(意見)도 있으나(14.32%), 산림보험(山林保險) 사고(事故)에 산화(山火), 기상해(氣象害), 병충해(病蟲害)까지 포함(包含)시켜야 한다는 의견(意見)이 가장 많았다(60.68%). 5. 보험사고(保險事故) 취급대상(取扱對象)의 종류(種類) 산림보험(山林보험) 취급대상(取扱對象) 수종(樹種)은 침엽수(針葉樹) 인공림(人工林)에 한정(限定)시키거나(13.47%), 침엽수(針葉樹)와 활엽수(濶葉樹)의 인공림(人工林)만을 포함(包含)시키기를 원(願)하는 반응자(反應者)도 있었으나(23.74%), 많은 반응자(反應者)가 수종(樹種), 임종(林種)(인공(人工), 천연(天然)) 구별(區別)없이 모두 포함(包含)시켜야 된다고 반응(反應)하였다(61.64%). 6. 보험사고(保險事故) 취급대상(取扱對象)의 범위(範圍) 산림보험(山林保險) 사고(事故) 취급대상(取扱對象) 범위(範圍)는 10년(年) 이하(以下)의 유령림(幼齡林)만 취급(取扱)하기를 원(願)하는 자(者)(15.23%), 20년(年) 이하(以下)의 임목(林木)만을 대상(對象)으로 하면 족(足)하다는 반응자(反應者)가 있었으나(32.95%), 많은 반응자(反應者)가 40년생(年生) 이하(以下)의 임목(林木)까지 포함(包含)하기를 바라고 있었다(46.37%). 7. 보험계약(保險契約) 기간(期間) 산림보험(山林保險) 계약기간(契約期間)은 1년(年) 단위(單位)가 좋다는 자(者)도 상당(相當)히 있었으나(31.74%), 과반수(過半數)가 5년(年) 단위(單位)로 계약(契約)하는 것을 바라고 있었다(58.68%). 8. 보험계약(保險契約)의 제한(制限) 5정보(町步) 미만(未滿)의 소면적(小面積)은 산림보험(山林保險) 대상(對象)에서 제외(除外)하고(20.78%), 단위(單位) 면적당(面積當) 일정(一定) 재적(材積) 또는 주수(株數)를 보유(保有)하고 있는 산림(山林)만을 계약대상(契約對象)으로 하는 것이 좋다고 반응(反應)하였다(63.77%). 9. 계약방법(契約方法) 산림보험(山林保險) 계약방법(契約方法)은 임의(任意)로 산림(山林)을 선택(選擇)하여 계약(契約)하기를 원(願)하는 자(者)(32.13%), 임의(任意)로 계약(契約)하되 소유산림(所有山林) 전체(全體)를 일괄(一括) 계약(契約)하도록 하는 방법(方法)을 택(擇)하여야 한다는 자(者)(33.48%), 특정임지(特定林地)(신식지(新植地), 보조조림지(補助造林地), 고가임지(高價林地))는 의무적(義務的)으로 계약(契約)하도록 하여야 한다는 반응자(反應者)(31.92%)로 나타나 비슷한 반응(反應)을 보였다. 10. 보험료율(保險料率) 산림보험(山林保險) 요율(料率)은 지역(地域)에 따르는 위험정도(危險程度)를 참작(參酌)하여 면적비례(面積比例)로 결정(決定)하여야 한다는 의견(意見)(31.59%)과 지역(地域) 위험율(危險率)을 참작(參酌)하여 보험가액(保險價額)에 따라 정(定)해야 한다는 의견(意見)이 있었으나(31.59%), 우리 나라에는 지역적(地域的) 위험율(危險率)에 큰 차이(差異)가 없을 것이므로 전국(全國) 일률적(一律的)인 보험료(保險料)를 보험가액(保險價額)에 따라 정(定)하기를 원(願)하는 경향(傾向)이 높았다(39.55%). 11. 보험료(保險料)의 납부(納付) 산림보험료(山林保險料)는 단기(短期)는 일시불(一時拂), 장기(長期)는 매년(每年) 납부(納付)하게 하는 의견(意見)도 있으나(13.80%), 단기(短期)는 고율(高率), 장기(長期)는 저율(低率)로 하되 단기(短期), 장기(長期)를 막론(莫論)하고 매년(每年) 납부(納付)하도록 하여야 한다고 반응(反應)하였다(86.71%). 12. 보험사무(保險事務) 취급기관(取扱機關) 산림보험(山林保險) 사무(事務)의 취급(取扱) 즉(即) 창구업무(窓口業務)의 취급(取扱)을 산림행정기관(山林行政機關)에 위탁(委託)하거나(18.75%), 일반(一般) 보험회사(保險會社)에 맡기기보다는(35.76%) 산림조합(山林組合)에 위탁(委託) 취급(取扱)하게 하고 보험료(保險料)의 일정율(一定率)을 환부(還付)해주는 것이 좋다고 반응(反應)하였다(44.22%). 13. 손해보상(損害補償)의 한도(限度) 산림보험(山林保險)의 손해보상(損害補償)은 유령림(幼齡林)이 피해(被害)를 입었을 때에는 재조림비(再造林費)를 한도(限度)로 하여 보상(補償)하는 것을 원칙(原則)으로 하고 성림(成林)의 경우(境遇)에는 손해액(損害額)의 80%정도(程度)를 한도(限度)로 하여 보상(補償)하기 보다는(29.70%) 실손(實損) 현재가액(現在價額)을 보상(補償)하거나(31.07%) 조림비(造林費)의 복리계산(複利計算) 합계액(合計額)을 보상(補償)하는 것을 바라고 있었다(36.99%). 14. 보험기금(保險基金)의 조성(造成) 산림보험(山林保險)의 기금조성(基金造成)은 손해(損害) 보상액(補償額)에서 일정액(一定額)을 공제(控除) 적립(積立)하여 조성(造成)하거나(15.65%), 임야세(林野稅)를 신설(新設)하여 기금(基金)을 확보(確保)하기 보다는(33.79%), 산림보험(山林保險) 무사고(無事故)로 인(因)한 잉여금(剩餘金)에서 일정액(一定額)씩을 적립(積立)하여 산림보험기금(山林保險基金)으로 하자는 의견(意見)에 많은 반응(反應)을 하였다(44.81%). 15. 산화(山火)의 원인(原因) 산림관계직(山林關係職)에 종사(從事)하고 있는 사람들의 과거(過去)의 경험(經驗)에 비추어 본 우리나라 산화(山火)의 주요원인(主要原因)은 실화(失火)(원인불명(原因不明), 32.39%), 담배불(28.89%), 화전(火田)(19.85%)에 의한 것으로 나타났는데 산림통계(山林統計)에 나타나 있는 산화(山火)의 주요원인(主要原因)과 일치(一致)하였다. 16. 산화경방(山火警防) 산림화재(山林火災) 경방조치(警防措置)로서 가장 중요(重要)하고 실효성(實効性)이 있으며 실천(實踐)할 수 있는 삼대대책(三大對策)으로는 (1) 방화선(防火線) 설치(設置)(23.84%), (2) 건조기(乾燥期)의 입산금지(入山禁止)(21.10%), (3) 메스콤에 의한 계몽교육(啓蒙敎育)(18.01%)이라고 반응(反應)하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제31권2호
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• pp.152-165
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• 2017

중국 북부와 한국, 러시아 지역에 서식하는 비단털쥐(Tscherskia triton)의 분포를 제외한 생활사, 행동, 생태와 관련된 생물학적 특징에 대해서는 거의 연구된 바 없다. 이에 본 연구는 제주도에서 포획된 개체(n=9)를 대상으로 종 단위 연구의 기본이 되는 번식과 성장 및 발달에 대한 생물학적 정보를 밝히기 위하여 2015년 3월부터 2016년 12월까지 사육실에서 진행되었다. 연구결과, 임신률은 31.7%였고 좁은 케이지에서 보다 넓은 케이지에서 더 높게 나타났다(56.7 vs. 6.7%). 임신기간은 $22{\pm}1.6$일(범위 21-27일), 한배의 산자수(litter size)는 $4.26{\pm}1.37$마리(범위 2-7 마리)였다. 최소이유시기는 $19.2{\pm}1.4$일(범위 18-21일)이었다. 출생 직후 새끼의 체중과 외부형태의 크기는 성별로 차이가 없었으나, 이유시기부터 암수의 머리와 몸통길이(HBL)와 꼬리길이(TL)는 차이가 있는 것으로 나타났다(HBL-weaning, $106.50{\pm}6.02$ vs. $113.34{\pm}4.72mm$, p<0.05; HBL-4 months, $163.93{\pm}5.42$ vs. $182.83{\pm}4.32mm$, p<0.05; TL-4 months, $107.23{\pm}3.25$ vs. $93.95{\pm}2.15mm$, p<0.05). Gompertz 모형과 logistic 모형을 적용하였을 때, 머리-몸통길이에서는 수컷이 암컷보다 최대 성숙 길이가 길었고($164.840{\pm}7.453$ vs. $182.830{\pm}4.319mm$, p<0.0001; $163.936{\pm}5.415$ vs. $182.840{\pm}4.333mm$, p<0.0001), 성장률도 빨랐으나($1.351{\pm}0.065$ vs. $1.435{\pm}0.085$, p<0.05; $2.870{\pm}0.253$ vs. $3.211{\pm}0.635$, p<0.05), 성장곡선의 기울기가 최대가 되는 일령은 암컷보다 조금 늦었다($5.121{\pm}0.318$ vs. $5.520{\pm}0.333$, p<0.05; $6.884{\pm}0.336$ vs. $7.503{\pm}0.453$, p<0.05). 한편 꼬리의 최대길이($105.695{\pm}5.938$ vs. $94.150{\pm}2.507mm$, p<0.001; $111.609{\pm}14.881$ vs. $93.960{\pm}2.150mm$, p<0.05)와 변곡점에서의 길이($60.306{\pm}1.992$ vs. $67.859{\pm}1.330mm$, p<0.0001; $55.714{\pm}7.458$ vs. $46.975{\pm}1.074mm$, p<0.05)는 암컷이 수컷보다 긴 것으로 나타났다. 두 성장모형에서 암수의 체중과 외부형태형질에 대한 성장률은 비교 결과 유사하였다. 이러한 결과는 비단털쥐의 종적 특징을 밝히는데 필요한 자료로 이용될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).