• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권2호
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• pp.3-49
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• 1990

본고(本稿)는 AIDS(Almost Ideal Demand System) 수요모형(需要模型)을 이용하여 한국(韓國) 등 아시아 신흥공업국(新興工業國)과 일본(日本)을 포함하는 아시아 5국(國)으로부터의 미국(美國)의 수입수요(輸入需要)를 분석함으로써 이들간의 대미수출경쟁관계(對美輸出競爭關係)를 분석하고 있는데, 특히 환율변동(換率變動)이 이들 5개국(個國)의 대미수출(對美輸出)에 미치는 효과를 중점적으로 분석하고 있다. 분석결과에 의하면, 아시아신흥공업 4국(國)은 일본(日本)과는 경쟁적인 반면 서로간에는, 홍콩과 싱가포르간의 경쟁적인 관계를 제외하면, 보완적인 관계를 유지하고 있다. 그리고 이들 아시아 5국(國)은 모두가 서구선진국그룹에 대해서는 경쟁적인 반면 미국(美國)의 국내재(國內財)와는 보완적인 관계를 보이는 것으로 관찰되었다. 한편 이러한 결과에 따라 환율효과(換率效果)를 분석해 보면, 한국(韓國)의 경우 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)이 1% 인상되면 대미수출물량(對美輸出物量)을 일정 수준에 유지하고자 할 경우는 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)도 약 1% 정도는 인상되어야 하지만, 대미수출점유율(對美輸出占有率)을 일정 수준에 유지하려면 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)은 최악의 경우 약 3%까지도 인상되어야 하는 것으로 나타났다. 이와 같이 한국(韓國)은 대미수출시장점유율(對美輸出市場占有率)이나 수출물량(輸出物量)의 유지를 위해서, 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)이 여타 NICS통화환율(通貨換率)의 움직임보다도 오히려 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)의 움직임을 보다 잘 반영할 수 있도록 함으로써 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율인상(換率引上)에 따른 수출저상효과(輸出沮喪效果)를 상쇄시켜 나가야 할 것이라는 시사를 얻게 되었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제29권1호
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• pp.37-48
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• 2017

목 적: 방사선치료의 가장 기본적인 조건은 정상조직의 불필요한 피폭을 방지하는 것이다. 유방암의 경우는 폐와 심장에 조사되는 선량이 중요하게 평가되는 인자이다. 따라서 유방암 방사선치료 자세에 따른 정상조직에 조사되는 선량을 비교하고 그 연관성을 상관관계 분석을 통하여 결과를 확인하여 보다 효과적인 유방암 방사선 치료방법을 모색하고자 한다. 대상 및 방법: 본원을 내원한 좌측 유방암 환자 30명을 대상으로 Supine, Prone Position에서 CT image를 획득하였다. Eclipse Treatment Planning System(Version 11, USA)을 이용하여 전산화치료계획을 수립하였다. DVH(Dose Volume Histogram)을 통해 Position 별로 정상조직에 조사된 선량을 비교하였다. 그 결과를 바탕으로 SPSS(Version 18)을 이용하여 각 정상조직의 선량인자를 통계분석하고 항목 간 상관관계 분석 및 독립표본 t-test를 통하여 그 연관성을 알아보았다. 그리고 MIRADA RTx(Version Advanced 1.6, UK)를 이용하여 HI(Homogeneity Index)와 CI(Conformity Index)를 Supine, Prone Position에서 값을 구하고 비교하였다. 결 과: 유방암의 전산화치료계획의 결과 폐의 경우는 Supine Position에서 V20은 $16.5{\pm}2.6%$, V30은 $13.8{\pm}2.2%$, Mean dose는 $779.1{\pm}135.9cGy$(Absolute value)를 보였다. Prone Position은 위 순서대로 $3.1{\pm}2.2%$, $1.8{\pm}1.7%$, $241.4{\pm}138.3cGy$를 보였다. Prone Position이 전반적으로 낮은 선량을 나타내었고 평균선량 537.7 cGy가 더 적게 폐에 조사되었다. 심장의 경우에는 Supine, Prone 순서대로 V30은 $8.1{\pm}2.6%$, $5.1{\pm}2.5%$, Mean dose는 $594.9{\pm}225.3cGy$, $408{\pm}183.6cGy$를 보였다. Prone Position에서 평균선량 182.6 cGy가 더 적게 조사된다는 것을 확인하였다. 통계분석 결과 신뢰도 분석지표인 Cronbach's Alpha value는 0.563이였고 변수간의 상관관계분석 결과 치료자세와 폐의 선량평가인자는 대략 0.89 이상으로 그 상관관계가 높았다. 반면 심장의 경우는 V30은 0.488, Mean dose는 0.418로 상관관계가 다소 적었다. 마지막으로 독립표본 t-test 결과 치료자세와 폐, 심장의 선량평가인자가 신뢰수준 99 %에서 모두 유의하게 나타났다($p-value{\leq}0.05$). 결 론: 현재 방사선치료는 최첨단 선형가속기와 다양화된 전산화치료계획 기술이 개발되고 있다. 이 발전의 기본전제 조건은 PTV(Planning Target Volume) 주위의 정상조직 보호라고 생각한다. 물론 유방암 환자를 Prone Position에서 치료하면 Set-up의 재현성 문제와 다소 많은 시간이 소요되지만 이 실험결과에서 보듯이 Prone Position에서 폐와 심장에 들어가는 선량을 줄일 수 있으며 그 연관관계도 의미가 있다는 것을 확인하였다. 결론적으로 Prone Position에서 충분한 치료시간을 확보하고 정확한 치료부위 확인이 이루어진다면 환자에게 보다 좋은 방사선치료를 제공할 수 있다고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.79-104
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• 2020

최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.

• 원예과학기술지
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• 제31권5호
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• pp.640-647
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• 2013

본 연구의 목적은 일본 소비자들의 국화 구매 특성을 조사하여 기호에 맞는 국화 제품을 생산하고 한국산 국화의 수출을 확대하는데 있다. 2차례에 걸친 설문 조사를 일본에 소재한 전문 리서치 기관에 대행하여 실시하였고, 불단용 국화와 캐주얼 플라워를 대상으로 조사를 하여 컨조인트 및 군집분석을 하였다. 설문조사결과, 캐주얼 플라워의 경우 화색, 화형, 포장형태 순으로 높은 효용치를 보여주었고, 흰색겹꽃 형태의 국화로만 포장된 상품을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 군집분석 결과, 캐주얼 플라워는 모든 군집에 대하여 화색과 화형이 상대적으로 높은 효용치를 보여주었다. 다만 60대 전업주부, 고졸, 연소득 300만엔, 소도시에 거주하는 군집1과 40대 전업주부, 고졸, 연소득 300만엔, 소도시에 거주하는 군집2의 고객인 경우에는 화색보다 화형에 높은 효용치를 보여주었고, 50대 전업주부, 고졸, 600만엔대 연소득, 소도시에 거주하는 군집3의 고객은 화형보다 화색에 높은 효용치를 보여주었다. 따라서 군집별로 고객군을 구분하여 신상품 개발전략을 수립하는 것이 필요하다. 구매특성을 연령대별로 분석한 결과, 40대 및 50대는 홑꽃에 다른 품목(또는 품종)의 꽃과 함께 포장한 것, 60대는 겹꽃의 국화 단일품목으로만 포장한 상품을 선호하였다. 화색의 경우 50대 및 60대는 흰색과 노란색 국화, 40대는 분홍색과 노란색 국화를 선호하는 것으로 나타났다. 따라서, 캐주얼 플라워의 경우 소비자 연령대별로 화형과 화색 등의 속성에서 뚜렷한 구매차이가 보여졌으며, 이를 고려한 국화수출상품 개발 전략이 필요한 것으로 사료되었다. 불단용 국화는 화형, 화색, 가격 순으로 높은 효용치를 보여주었으며 298엔의 노란색 폼폰 형태 상품을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 불단용 국화를 군집 분석한 결과 모든 군집이 화형에 대해 상대적으로 높은 효용치를 보여주었다. 구매특성 분석에 의하면 30-40대 전업주부, 고졸, 연소득 300만엔 미만, 소도시에 거주하는 군집1과 20대 전업주부, 대졸, 연소득 300만엔 미만, 소도시에서 생활하는 군집2의 고객은 가격에 매우 민감한 반면에 50대 전업주부,고졸, 연소득 300만엔 미만, 소도시에 거주하는 군집3은 가격에 둔감한 특성을 보였다. 구매특성을 연령대별로 분석한 결과, 30-50대는 흰색과 분홍색의 꽃, 20대는 노란색과 분홍색의 꽃을 선호하는 것으로 나타났다. 화형은 연령대별로 50대는 아네모네, 30-40대는 겹꽃, 20대는 폼폰형을 선호하였다. 따라서, 30-40대가 선호하는 흰색의 겹꽃과 20대가 선호하는 노란색의 폼폰형 상품에 대해서는 저가의 전략이 필요한 반면 50대가 선호하는 흰색 아네모네형 상품에 대해서는 고가의 전략을 수립하는 것이 필요한 것으로 판단되었다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 지속적인 수출시장 조사를 통한 맞춤형 상품 개발과 홍보 강화가 무엇보다 필요할 것으로 사료되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권3호
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• pp.172-187
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• 2019

본 논문의 목적은 무형문화유산 일반전승자의 역할을 주목하면서, 소셜 네트워크 분석을 활용해 무형문화유산 전승공동체의 연결망과 전승활동에서 발생하는 지식 흐름의 구조적 특징을 분석하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 이루기 위해 본 논문에서는 연구 대상을 국가무형문화재 종목들 중에서 일반인의 전승활동이 활발한 '아리랑'으로 선정하였다. 아리랑은 오랜 기간 제도권 밖에서 일반대중 활동을 중심으로 자생적으로 전승되었으며, 2015년에 전문전승자 지정 없이 국가무형문화재로 지정된 최초의 사례이다. 현재 아리랑은 약 60여 종, 3,600여 곡에 이르는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 이 중에서 전문전승자와 일반전승자의 상호교류가 활발한 향토민요 '정선아리랑'을 중심으로 연구하였다. 소셜 네트워크 분석은 사람과 사람 사이의 관계를 노드(Node)와 링크(Link)로 모델링하여 수치화 통계화 시각화하여 해석하는 방법을 말한다. 이 방법은 전통적으로 사회학에서 사회조직 및 취약계층을 연구하는 데 꾸준히 활용되었다. 최근에는 문헌정보학, 문화콘텐츠학, 경영학 등과 같은 분야에서 연구경향, 시장동향, 조직관리 등을 연구하는 데 이 방법이 활용되고 있다. 이처럼 여러 학문 분야에서 소셜 네트워크 분석을 이용한 연구가 증가하는 추세지만 문화재 분야에서는 관련 연구를 찾아보기가 어렵다. 소셜 네트워크 분석은 크게 3단계, '연결망 모델링', '데이터 수집', '데이터 분석 및 시각화'로 진행된다. 본 논문에서는 첫 번째, 2017년 기준으로 정선아리랑보존회 회원 전체를 조사 대상으로 선정하여 완전한 연결망으로 모델링하였다. 두 번째, 데이터 수집은 보존회 회원 명부를 확보해 2017년 10월 17일 면대면 조사와 2017년 12월 15일 전화 설문조사를 통해 하였다. 세 번째, 데이터 분석은 Netminer 4.0 프로그램을 이용해 중심성 분석, 구조적 등위성 분석, 커뮤니티 분석 등을 주요 지표로 하였다. 본 논문은 기존에 무형문화유산 계보조사에서 소수 사람들의 구술자료에 의존해 파악하던 방식에서 벗어나 객관적이고 계량적인 방법으로 조사할 수 있는 기반을 제공하였다는 점에서 연구 의의가 있다. 그리고 무형문화유산 전승공동체 구성원들의 관계 및 지식 흐름의 구조를 지식지도(2D Spring Map) 형태로 시각화함으로써 추상적인 내용을 직관적으로 파악할 수 있게 했다는 점에서 의미가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.117-140
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• 2019

고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권4호
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• pp.302-314
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• 2023

본 연구에서는 생물다양성협약(CBD) 글로벌 보전목표(K-M GBF)의 핵심이라고 할 수 있는 실천목표 3(30by30)에 대한 우리나라의 효과적 대응 방향을 모색하기 위한 것으로, OECM에 대한 글로벌 개념 고찰 및 전문가 인식조사를 통해 국가 차원의 체계적인 OECM 발굴방향을 모색하고자 하였다. 글로벌 표준을 준수하되 한국적 맥락을 반영한 국가 차원의 체계적인 OECM 발굴방향을 모색을 위해 본 연구에서는 ①OECM 관련 한국적 용어 사용, ②글로벌 표준을 반영한 결정인자(criteria) 도출, ③우리나라 잠재 OECM 후보 유형 도출, ④OECM 발굴‧보고 시 고려사항 등을 검토하였다. 먼저 OECM의 단순 번역어 사용이 아닌 이의 개념을 잘 반영한 '한국적 용어' 사용에 대한 공감대 형성이 있었으며, 가장 선호되는 용어이자 '자연과 조화로운 삶'이라는 생물다양성협약(CBD) 2050 비전과도 그 맥락을 같이하는 '자연공존지역(12명)'이 타당한 것으로 나타났다. 글로벌 표준을 반영한 주요 결정인자로는, 1단계 선별과정에서 OECM 핵심 특성을 반영한 4개 결정인자(1. 보호지역 여부, 2. 지리적 경계, 3. 거버넌스‧관리, 4. 생물다양성 가치)를 활용하고, 개별지역 심층진단을 수행하기 전에 관리‧관할기관 등과의 공감대형성(2단계) 과정을 거친 후 3단계(발굴‧보고단계)에서 2가지 결정인자(3-1 거버넌스와 관리의 효과성과 지속성, 4-1의 생물다양성 가치의 장기적 보전성과)를 추가하여 심층 진단을 수행하는 방향을 제시하였다. 본 연구에서 살펴본 28개 유형은 대체적으로 OECM 부합성이 높은 것으로 나타났으며(4.45~6.21점/7점, 평균 5.24점), 특히 자연환경국민신탁의 보전재산(6.21점) 및 보전협약지(6.07점)가 OECM 개념에 가장 잘 부합할 것으로 나타났다. 이어 세계자연유산 완충구역(5.77점), 사찰림(5.73점), 개발제한구역(5.63점), 비무장지대(5.60점), 생물권보전지역 완충구역(5.50점) 등이 잠재성이 높은 것으로 나타났다. 절대보전무인도서의 경우 보호지역에 부합한다는 응답(5.83/7점)이 OECM 부합성(5.52/7점) 보다 더 높게 나타나, 향후 절대보전무인도는 그 주변해역(1km)과 더불어 한국보호지역데이터베이스(KDPA)에 등재를 추진하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. OECM 관련 글로벌 표준 검토 및 전문가 인식조사 결과를 토대로, 한국적 맥락의 OECM 발굴시 고려사항으로 10가지를 제시하였다. 향후 이러한 고려사항을 참고하여 단계적인 발굴사업을 통해 OECM을 목록화하고 기존 보호지역과의 연계를 통한 국가 차원의 현지-내 보전체계 정립을 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.