본 연구는 장애노인의 장애특성이 개인적 차별인식에 미치는 영향에 관해 여가활동의 매개효과를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2005년도 장애인 실태조사 대상자 중 여가생활을 하는 65세 이상의 신체장애노인 1,241명을 대상으로 연구를 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 장애특성과 개인적 차별인식의 관계에서 장애유형, 장애발생시점, IADL이 영향요인으로 검증되었다. 둘째, 장애특성과 여가유형과의 관계에서, 장애특성 중 IADL이 영향요인이었다. 셋째, 장애노인의 장애특성이 개인적 차별인식에 미치는 영향에 있어, 여가유형이 부분 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 차별인식 경감을 위해 여가활동에 대한 사회적 개입의 필요성에 대한 근거를 마련하고, 장애노인의 삶의 질 향상을 위해 여가라는 개인적 욕구와 차별이라는 사회적 이슈를 함께 고려하여 사회복지적 함의를 찾는다는 데 의의가 있다.
본 연구는 노인의 차별 경험과 사회적 고립이 우울에 미치는 영향을 확인하기 위해서 수행되었다. 자료분석을 위해서 2017 노인실태조사 자료를 이차자료로 이용하였다. 대상자는 65세 이상 노인 중 대표성 있는 표본이었으며, 10,041명의 자료를 분석하였다. 차별 경험과 사회적 고립이 우울에 미치는 영향을 확인하기 위하여 위계적 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 일반적 특성, 건강관련 특성을 투입한 모델 1에 차별 경험을 추가한 결과, 차별 경험을 한 경우에서 우울할 가능성이 1.95(1.60-2.36)배 높았다. 모델 2에 사회적 고립을 추가로 투입한 결과, 차별 경험을 한 경우에서 우울할 가능성이 1.89(1.55-2.30)배 높았으며, 가깝게 지내는 친구.이웃.지인이 1명 감소할수록 우울할 가능성은 1.14배 증가하였다. 또한, 가족과 친구.이웃.지인에게 고립된 경우에서 우울할 가능성이 3.90배 증가하였다. 노인 우울 감소를 위해서는 노인 차별 경험을 줄이기 위한 사회적 노력이 필요하다. 또한, 사회적 관계망을 유지하거나 형성해주는 것은 차별 경험을 한 노인의 우울 수준을 낮추는데 기여할 것이다.
최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.
본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.
브랜딩(branding) 또는 브랜드 마케팅이란 브랜드를 타사의 것과 차별화하는 과정으로 이해하는 경우가 많다. 포지셔닝(Positioning)의 두 가지 축은 동일성(Point of parity)과 차별성(Point of difference)이다. 동일성에 대한 연상을 소비자에게 심어주고 그 바탕위에서 차별성을 심어주어야 하는 것이다. 차별화와 동일성 양자는 모두 중요하며, 이것은 적절하게 조화를 이루어야 하는 것이다.
주식의 기대수익률과 체계적 위험과의 관계를 설명한 자본자산가격결정모형(CAPM)은 지난 30년간 많은 재무학자들에 의해 지속적으로 검증 받아 왔다. 물론, 자본시장의 효율성도 포함된 결합가설(結合假說)(joint hypothesis)의 검증이라는 어려운 점도 있으나, 일련의 연구는 기존에 발견된 주가이례(株價異例)현상을 설명하기 위해 새로운 위험 변수가 필요하다고 지적하였다. 이러한 방향으로의 연구 중 차별정보가설은 투자분석에 이용 가능한 정보의 양(量)이 위험측정의 불확실성을 결정하므로 주식의 수익률도 따라서 변하게 된다고 설명하고 있다. 본 연구는 기업의 다각화가 진행됨에 따라 각 사업단위의 회계정보 및 소속산업의 자료수집을 통한 정보의 양이 증가된다는 가정아래 차별정보가설을 실증 분석한다. 기업규모를 통제하여 구성한 포트폴리오 분석 방법은 다각화지 수가 낮은 기업이 체계적으로 높은 초과수익률을 갖는 것으로 나타났다. 이 분석결과는 차별정보가설이 예 상하는 바와 일치하는 결과로 해석될 수 있다. 그러나, 기업규모의 통제없이 구성한 다각화 포트폴리오의 분석결과와 개별기업 차원의 회귀분석 결과는 초과수익률과 기업의 다각화 정도가 선형 관계가 아닌 U자형의 관계에 있다는 것을 보여주고 있다.
본 연구는 지난 30여 년 동안 두 번의 신도시개발 정책으로 인하여 이원적 도시구조를 지니게 된 성남시의 차별적 생성과 변화를 행위주체자로서 여성을 선택하여 그들의 생활세계-생활사, 사회.경제적 배경, 지역정체성, 지역사회의 관계, 일상과 생활공간-를 통하여 공간과 사회와의 관계에서 경험적으로 입증하고자 하였다. 그 결과 성남시는 차별성을 지닌 두 지역사회를 생성하게 되었으며, 각 장소의 행위주체자(여성)의 생활세계에 있어서도 차별적 특성을 나타내어 기존시가지 주부들은 신시가지에 <가까이 하려는> 경향을, 신시간지 주부들는 <구별짓기>의 경향을 나타내고 있었다. 또한 전업주부의 일상생활을 통해서 볼 때 기존시가지의 경우에는 오전에는 주로 부업활동에, 오후에는 주변 이웃과의 교제활동을 주로 함으로써 자신의 거주지를 생산현장으로서의 공간으로 형성해 가고 있는 반면 신시가지 주부들은 오전에는 사적인 생활 즉 여가활동에, 오후에는 자녀교육활동에 참여하는 등 자신의 거주지를 소비현장으로서의 공간으로 형성해 가고 있었다.
차별서비스 네트워크에서 큐 관리 알고리즘으로 RIO가 많이 적용되고 있다. RIO는 RED로부터 확장된 큐 관리 기법으로, IN 패킷과 OUT 패킷을 구분하여 차별적으로 처리한다. 보장형 서비스를 제공하기 위해 RIO를 큐 관리 메커니즘으로 적용했을 때 대역폭 스큐 문제가 발생된다. 본 논문에서는 대역폭 스큐 문제를 완화하기 위한 큐 관리 기법을 제안하고 시뮬레이션 방법을 통해 성능 분석을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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