지역혁신은 지역경제 성장의 동력으로 주목을 받아 왔다. 이에 따라 정부는 지역혁신시스템을 수립하기 위해 여러 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 지역혁신시스템의 유형을 분류하고 지역혁신 성과인 특허출원에 미치는 필요조건과 충분조건을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 대부분 기존 연구에서는 사례 중심 혹은 변수 중심 연구방법을 통해 지역혁신시스템의 유형을 분류하거나 지역혁신 효과를 분석하였다. 하지만 변수 중심 연구는 강력한 전제 조건을 가정하며, 사례 중심 연구는 주관적 해석에 의존하는 한계를 노정한다. 본 연구는 최근에 주목받는 fs/QCA를 활용하여 이러한 한계점을 극복하고자 했다. 지역혁신시스템 이론을 바탕으로 지역혁신의 요소를 투입, 인프라, 네트워크로 구성하고, 이를 통해 16개의 지방자치단체의 지역혁신 유형을 분류하였다. 그 결과 8가지의 지역혁신 유형 중, 대부분의 지역이 높은 수준의 인프라를 갖춘 유형과 투입과 네트워크가 높은 유형으로 분류되었다. 또한 3가지 요소는 7가지 하위 변수로 분류되는데, 이를 활용하여 지역혁신의 성과인 높은 특허출원의 필요조건과 충분조건을 분석하였다. 그 결과 연구개발 인력과 유효특허가 특허출원의 필요조건으로 나타났으며, 연구개발비, 유효특허, 협동연구, IP예산, TLO가 높고, IP금융이 낮은 원인 조합의 배열이 특허출원을 일으키는 충분조건으로 나타났다. 따라서 지역혁신을 위해서 공공부문은 연구개발인력 양성을 위한 교육 부문에서의 제도적 지원이 필요하다. 또한 공공과 민간은 IP금융 활성화를 위한 노력도 중요하다.
이 연구는 코로나19 백신 접종 도입 단계에서 트위터 상에서 코로나19 백신과 관련된 이슈가 어떻게 확산되었는지 이슈 현저성을 중심으로 규명하기 위해 네트워크 분석을 했다. 1기(백신 도입 초기: 2021년 3월 7일~4월 3일), 2기(접종률 정체기: 2021년 4월 4일~4월 22일), 3기(접종률 증가기: 2021년 4월 23일~5월 5일)로 시기를 구분하고 시기에 따른 이슈 확산 경향을 분석했다. 자료의 수집과 분석에는 노드엑셀(NodeXL) 프로그램을 사용하였다. 코로나19 백신과 연관성이 높은 검색어를 입력하여 일별 트위터 네트워크 자료를 수집하여 분석한 결과, 분석 기간 전체에서 부작용 관련 의견이 반복적으로 형성되어 부작용 관련 이슈의 현저성이 높은 것으로 나타났다. 접종률이 증가하고 접종 후 사망사례가 보도된 후 사망 관련 이슈도 트위터에서 부각되었다. 반면 트위터에서 백신 안전성 관련 이슈는 크게 주목받지 못했다. 본 연구 결과는 국가의 재난재해 위기가 발생했을 때 이슈 확산 채널로서 소셜미디어의 역할을 제고하고, 정부가 소셜미디어 상의 공중의 의견을 상시 모니터링하여 향후 위기 커뮤니케이션 전략 방안에 반영해야 할 필요성을 강조한다.
지구 온난화의 중요한 지시자인 북극의 바다 얼음인 해빙은 기후 시스템, 선박의 항로 안내, 어업 활동 등에서의 중요성으로 인해 다양한 학문 분야에서 관심을 받고 있다. 최근 자동화와 효율적인 미래 예측에 대한 요구가 커지면서 인공지능을 이용한 새로운 해빙 예측 모델들이 전통적인 수치 및 통계 예측 모델을 대체하기 위해 개발되고 있다. 본 연구에서는 북극 해빙의 전역적, 지역적 특징을 학습할 수 있는 two-stream convolutional long- and short-term memory (TS-ConvLSTM) 인공지능 모델의 북극 해빙 면적이 최저를 보이는 9월에 대해 2001년부터 2021년까지 장기적인 성능 검증을 통해 향후 운용 가능한 시스템으로써의 가능성을 살펴보고자 한다. 장기 자료를 통한 검증 결과 TS-ConvLSTM 모델이 훈련자료의 양이 증가하면서 향상된 예측 성능을 보여주고 있지만, 최근 지구 온난화로 인한 단년생 해빙의 감소로 인해 해빙 농도 5-50% 구간에서는 예측력이 저하되고 있음을 보여주었다. 반면 TS-ConvLSTM에 의해 예측된 해빙 면적과 달리 Sea Ice Prediction Network에 제출된 Sea Ice Outlook (SIO)들의 해빙 면적 중간값의 경우 훈련자료가 늘어나더라도 눈에 띄는 향상을 보이지 않았다. 본 연구를 통해 TS-ConvLSTM 모델의 향후 북극 해빙 예측 시스템의 운용 가능 잠재성을 확인하였으나, 향후 연구에서는 예측이 어려운 자연 환경에서 더욱 안정성 있는 예측 시스템 개발을 위해 더 많은 시공간 변화 패턴을 학습할 수 있는 방안을 고려해야 할 것이다.
본 연구는 3개 신문사에 나타난 「장애인복지법」상장애에 대한 기사를 분석했다. 3개 신문사는 <동아일보>, <한국일보>, <한겨레신문>의 신문사 홈페이지에서 수집한 장애관련 기사는 총 7,684건이다. 네트워크 텍스트분석과 내용분석을 통하여 다중장애모델의 '장애관'을 고찰하였다. 본 연구의 결과로 개별모델 및 사회모델을 비교로 개별모델 64.31%, 사회모델 35.69%로 개별모델이 상당히 높게 나타났다. 3개 신문사에 나타난 장애관은 전통적 개별모델의 장애로 개인이 해결해야 하는 것으로 나타났다. 사회 환경적 및 제도적 문제는 낮게 나타나 사회적 약자인 장애인에 대한 국민들의 관심과 배려가 요구된다. 본 연구의 사회복지적 함의는 장애를 바라보는 시대 변화에도 신문은 전통적 패러다임에 머물고 있었다. 장애를 장애인의 관점에서 바라보는 것이 요구되며, 개별적 욕구의 다양성을 인식하는 성숙한 의식이 필요하다. 본 연구는 신문기사에 나타난 장애관을 양적·질적 데이터의 양방향 시도를 고찰한 점에서 의의가 있다.
본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.95-102
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2022
The article considers the fundamentalization of education in improving the future specialists professional training with usage of multimedia technologies by various scientists. Various points of view and approaches to defining the concepts of fundamentalization of education and multimedia technologies are identified. The concept of fundamentalization of professional training of a future specialist is based on the goals and functions of fundamentalization and - on the ways and means of achieving it, etc. Most authors agree only in their views that the fundamentalization of education is aimed at improving the quality of education and the education of the individual. Others involve the formation of a culture and worldview, increasing the creative and intellectual potential, forming the professional competence of a specialist and the potential for further education, and so on. The term multimedia refers to interactive systems that provide processing of moving and still video images, animated graphics, high-quality audio and speech. It is found out that professional training of a specialist by means of multimedia technologies includes not only the activities of the teacher and student, which form the learning process, but also the independent activity of the subject, self-development, assimilation of experience by the subject through analysis, comprehension and transformation of the field of activity in which he is included. It is revealed through the implementation of which approaches to the fundamentalization of higher professional education, it becomes possible to fully present theoretical training courses and effectively pass practical training by students, which contributes to improving the quality of training of future specialists in higher education institutions. Theoretical analysis of scientific views indicates a fairly serious attention of scientists to the problem of professional readiness of specialists and the possibility of higher educational institutions in preparing for it. At the same time, professional readiness is considered from different positions: as an active state of a person, which manifests itself in activity; as a result of activity; as goals of activity; as a quality that characterizes the attitude to solving professional problems and social situations; as a prerequisite for purposeful activity; as a form of activity of the subject; as an integral formation of personality; as a component of socio-professional culture; as a complex professionally significant neoplasm of the individual.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.15-24
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2022
The article clarifies the conditions for information, digital and educational accessibility for higher education seekers with disabilities in terms of distance learning caused by quarantine restrictions. It is established that such conditions are regulated by international and Ukrainian legal documents (The Standard Rules on the Equalization of Opportunities for Persons with Disabilities, Convention on the Rights of Persons with Disabilities, Sustainable Development Goals, Law of Ukraine "On Education", Law of Ukraine "On Higher Education", Strategy for the Development of Higher Education in Ukraine 2021-2031, Development Strategy areas of innovation for the period up to 2030, Development strategy of the sphere of innovation activity for the period up to 2030). As a part of information barrierlessness, Higher Education Institutions (HEI) should provide access to information in various formats and using technologies, in particular Braille script, large-type printing, audio description (audio descriptive commenting), sign language interpretation, subtitling, a format suitable for reading by screen access programs, formats of simple speech, easy-to-read formats, means of alternative communication. The experience of Pavlo Tychyna Uman State Pedagogical University is described. In particular, special attention is paid to the study of sign language: in view of this, the initiative group implemented the project "Learning to hear and overcome social isolation together" with the financial support of the British Council in Ukraine. Within the framework of digital accessibility, the official website of the Faculty of Social and Psychological Education has been adapted for the visually impaired in accordance with WCAG 2.0 World Standards. In 2021, Pavlo Tychyna Uman State Pedagogical University implemented the project "Cultural, Recreational and Tourist Cherkasy Region: Inclusive Social 3D Map" funded by the Ukrainian Cultural Foundation; a site with available content for online travel in the region to provide barrier-free access to the historical and cultural heritage of Cherkasy region was created. Educational accessibility is achieved by increasing the number of people with special educational needs, receiving education in inclusive groups; activities of the Center for Social and Educational Integration and Inclusive Rehabilitation Social Tourism "Bez barieriv" ("Without barriers"); implementation of a research topic for financing the Ministry of Education and Science of Ukraine: "Social and psychological rehabilitation of children and youth with special educational needs by means of inclusive tourism"; implementation of the project "Social inclusion of distance educational process"; development of information campaigns to popularize the ideas of accessibility, the need for its implementation, ongoing training programs and competitions, etc.
최근 스마트 단말 및 다양한 사물인터넷(Internet of Things) 장치들이 요구하는 고품질/대용량 데이터 트래픽 양이 급격히 증가함에 따라 5G/6G 기반의 차세대 셀룰러 네트워크는 단말 간 직접 통신(Device-to-device communication, D2D) 기술에 관심을 집중하고 있다. 하지만, D2D 통신은 매크로 셀의 주파수 재사용으로 전체 시스템 성능은 향상되지만, D2D 사용자 단말(D2D user equipment, DUE)로부터 전송되는 간섭량이 증가하여 매크로 사용자 단말(Macro user equipment, MUE)의 성능은 감소된다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 하향링크 셀룰러 네트워크에서 DUE의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장할 수 있는 D2D 유동적 채널관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 매크로셀 기지국이 MUE가 수신하는 간섭과 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio) 정보를 기반으로 DUE에게 부채널을 유동적으로 할당한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 D2D 유동적 채널관리 방법이 다른 채널관리 방법들과 비교해 MUE의 SINR 기준값이 증가함에 따라 MUE의 성능이 우수함을 보인다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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