2015년 9월 UN 개발정상회의에서 Post 2015 개발의제로 '지속가능개발목표(SDGs)'가 채택됨에 따라 '지속가능성'을 문화유산과 연계한 다양한 의견과 토의가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 굳이 SDGs를 내세우지 않아도 문화유산 보존 자체가 문화유산이 가지는 자국 문화의 독자성, 특성, 다양성 등을 영구히 유지한다는 지속가능성을 바탕으로 하고 있다. 이런 관점에서 정책이나 이론적 접근이 아닌 실제적인 문화유산 ODA 사업을 파악할 필요가 있을 것이다. 본고에서는 아시아 문화유산 ODA와 관련한 국내외 현황을 살펴보고 이를 토대로 문제점과 향후의 방향성, 과제에 대해 언급하였다. 먼저 ODA 사업이 시작된 배경이나 개념을 알아보고, 동남아시아의 대표적인 문화유산 ODA 수행국가인 일본과 중국의 사업 내용을 알아보았다. 한국의 문화유산 ODA는 라오스, 캄보디아 유적 복원을 중심으로 비교적 최근에 시작되어 아직 규모나 내용면에서 미비한 수준이다. 문화유산 ODA의 발전을 위한 과제로 다음 몇 가지 사항을 제안하고자 한다. 첫째로 아시아 문화유산의 지속가능성을 위한 ODA 사업의 장기 마스터플랜 설정이 필요할 것이다. 둘째로 여러 국가를 대상으로 하는 나열식의 단기간 사업 대신 장기적 관점에서의 선택과 집중이 필요할 것이다. 이미 잘 알려진 사업이 아닌 한국만이 할 수 있는 한국형 문화유산 ODA 모델이 필요하다. 다음으로 지속가능성과의 연계인데, 문화유산 보존은 결국 현지 관광 활성화와 같은 경제 활성화의 원동력이 되면서 현지인에게 그 혜택이 주어져야 한다. 이를 위한 가장 좋은 대안으로 현지전문가 양성을 위한 교육과 역량 강화를 제안한다. 자국의 문화유산은 자국 문화의 고유한 독자성과 특성이 반영된 산물로 자국민에 의한 복원이 최상이다. 이런 점에서 국립문화재연구소에서 실시하고 있는 ACPCS 사업은 한국 고유의 특화된 프로그램으로 역할을 담당할 것이다. 마지막으로 문화유산 ODA의 컨트롤 타워 역할을 수행할 수 있는 체계 구축이 필요하다. 정보공유와 협력체계 구축, 중복사업 방지 등을 위한 것으로, 일본의 '문화유산 국제협력 컨소시엄'은 참고할 수 있는 사례가 될 것이다.
이 연구는 한국형 커뮤니티 케어의 기초가 되는 서울시 찾아가는 동주민센터 방문건강관리 사업을 중심으로, 만성질환 유병상태에 따른 노인 방문건강관리 서비스 만족도 영향요인을 도출하고, 향후 효과적인 커뮤니티 케어 모형 개발을 위한 기초자료로 활용되고자 수행되었다. 이 연구는 찾아가는 동주민센터 3단계('17년 7월 ~ '18년 6월) 및 4단계('18년 7월 ~ '19년 6월)에 참여한 만 65세, 만 70세 노인을 모집단으로 하여, 자치구별 비례할당 방식으로 추출한 2,200명(3단계 24개구 1,100명, 4단계 25개구 1,100명)을 대상으로 가구방문 면접 조사를 실시하였다. 이후 불성실 응답 180건을 제외한 2,020명을 최종 분석대상에 포함하였다. 만성질환 유병상태를 기준으로 하위집단을 나누었고, 방문건강관리 서비스 만족도 영향요인을 도출하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 만성질환이 없는 노인들은 건강교육 및 상담 서비스를, 만성질환을 1개 가지고 있는 단일 만성질환 노인은 지역사회자원 연계서비스를, 만성질환을 2개 이상 가지고 있는 복합 만성질환 노인은 자신의 건강상태평가 및 지역사회자원 연계서비스를 제공받은 경우 서비스 만족도가 통계적으로 유의하게 높아지는 것을 확인하였다. 한편, 만성질환 유병상태와 상관없이 노인이 인식하고 있는 서비스 제공시간은 방문건강관리 서비스 만족도를 높이는 요인이었으며, 설명 이해도는 단일, 복합 만성질환자 모두에게 만족도를 높이는 요인이었다. 지역사회를 중심으로 한 방문건강관리 서비스는 현재 추진되고 있는 커뮤니티 케어의 핵심 요소이므로 향후 커뮤니티 케어의 지속성과 효과성을 증대하기 위하여, 노인의 만성질환 유병상태에 따른 지역사회 중심의 맞춤형 건강관리서비스가 제공되어야 하겠다. 다만, 보다 효과적인 서비스 제공을 위하여, 첫째, 국민건강보험공단이 보유하고 있는 대상자의 건강정보를 지자체로 공유하는 연계시스템 구축과 둘째, 방문건강관리 서비스의 질향상을 위한 방문간호사 역량강화 교육이 병행될 필요가 있다. 이 연구의 결과와 제언이 향후 커뮤니티케어의 성공적 정착을 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.
국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.
대부분의 대학은 취업률 향상을 위하여 산헙혁력선도대학(LINC) 선정 여부와 상관없이 학생들의 취·창업역량강화 프로그램을 운영하고 있다. 특히 비수도권대학의 경우 취업률 향상을 위하여 사활을 걸고 있다. 취업률에 절대적으로 영향을 미치는 대학설립유형과 대학소재지에 대한 한계를 극복하기 위하여, 취·창업역량강화를 위하여 기업가정신 함양을 위한 창업교육·지원 프로그램을 운영하고 있으며, 지역 및 기관과 연계한 PBL(Problem Based Learning) 컨셉이 반영된 캡스톤디자인과 현장실습 프로그램을 상시 운용하고 있다. 기존 연구에서는 산헙혁력선도대학(LINC)을 중심으로 효과성 검증에 관한 연구는 수행되었으나, 공시지표를 기반으로 취업률에 미치는 요인으로서 대학요인, 창업교육·지원, 산학연계교육 요인 모두를 대상으로 한 종단연구 사례는 보고되지 않았다. 본 연구는 취업률에 미치는 요인으로 대학요인, 창업교육·지원, 산학연계교육에 대하여 최근까지 공개된 2018년부터 2020년까지 대학공시지표를 기반으로 조건을 만족시키는 116개 대학을 대상으로 51개의 산학협력선도대학(LINC) 참여대학과 64개의 비참여대학 집단간 차이분석을 하였다. 또한 공시지표의 한계로 인하여, 참여 학생의 중복참여에 대한 이력 정보가 없는 점을 고려하여 취·창업역량강화 프로그램에 장기간 노출된다면 역량강화를 통한 취업률에 영향을 미칠 것이라는 노출효과(Exposure Effect)이론을 기반으로 종단적 인과관계 분석을 통하여 2017년부터 2021년까지 2차 사회맞춤형 산학협력 선도대학 육성사업(LINC+)의 효과성을 검증하였다. 연구결과 사회맞춤형 산학협력 선도대학 육성사업(LINC+)의 창업교육·지원 및 산학연계교육 프로그램은 취업률에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 종단적 인과관계 분석결과 기존 대학요인으로 수도권대학이 비수도권대학보다 여전히 취업률이 높으며, 사립대학이 국립대학보다 취업률이 높은 것을 재확인하였다. 취·창업역량강화 프로그램 중 창업강좌 이수자수, 캡스톤디자인 이수자수, 캡스톤디자인 지급액, 전담교직원수는 취업률에 연도별 부분적으로 영향을 미치며, 현장실습은 연도별로 전혀 영향을 미치지 않으며, 취·창업역량강화 프로그램의 장기간 노출이 취업률에 영향을 미치지 않음을 확인하였다. 그러므로, 대학의 취업률 향상을 위해서는 비수도권, 국·공립대의 한계를 극복해야만 함을 재확인하였다. 이를 극복하기 위한 취·창업역량강화 프로그램으로서 창업강좌 참여를 통하여 기업가정신의 강화와 PBL(Problem Based Learning) 컨셉이 강화된 캡스톤디자인 프로그램의 적극적인 도입 및 확신이 중요하며, 현장실습 프로그램이 취업률 향상에 도움이 되기 위해서는 전반적인 학사제도 및 조직의 재정비를 통한 내실 있는 프로그램 진행이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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