• 무역학회지
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• 제48권4호
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• pp.303-320
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• 2023

최근 수출입기업은 무역대금 결제과정과 방식을 선택하면서 신용장보다 T/T 송금과 Surrender B/L을 더 유용하게 이용하고 있으며 신(新)무역물류환경의 특성이 4IR 시대에 들어 강력하게 작용하고 있어 서류에 기반한 무역거래가 선하증권의 전자화나 스마트 계약의 발전으로 인해 새로운 국면을 맞이하고 있다. 본 연구의 목적은 수출기업이 협상 요인에 따라 수출대금 결제유형 선택이 달라지는지를 검증하고 신(新)무역물류환경의 특성을 적용하여 논하는 것이다. 분석을 위한 데이터는 설문을 통해 수집하였으며, 업체 직접방문, e-mail, fax, 온라인 설문, 등기우편회수 등으로 회수하였다. 설문배포기간은 2023년 2월 1일~2023년 4월 30일까지이며 2,000부가 배포되어 447부가 회수되고(회수율 22.4%), 본 연구의 목적에 부적합한 111부를 제외한 최종 336부의 데이터가 사용되었다. 아래는 연구의 결과를 나타낸다. 첫째, 협상 요인 중 수출기업이 가지는 제품 차별성은 수출대금 결제유형 선택에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 협상 요인 중 수출기업이 인식하는 수입기업 구매우위가 높아질수록 사후송금방식이 더 큰 가능성으로 선택되었다. 본 연구는 이와 같은 분석 결과에 더하여 향후 수출기업이 수출대금 결제유형을 선택하면서 신(新)무역물류환경의 특성이 적용된 블록체인기술기반 선하증권, 무역금융플랫폼 등과 같은 새로운 방식의 결제를 고려해야 할 필요성을 제언하였다. 따라서 수출기업은 예컨대 선하증권 위기현상에 대응하는 무역서류의 디지털화 시도 등에 지속적인 관심을 보여야 할 것이고, 후속 연구에서는 국내의 부족한 사회적 인식을 해외선진연구를 통해 제고할 필요가 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.531-538
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• 2023

최근 많은 대학 수업이 교수자 중심의 수업에서 학습자 중심의 수업으로 변해가고 있고, 특히 4차 산업혁명시대에 적합한 인재를 양성하기 위해 대학은 대학 교육의 방향성을 새로 정립시키고자 노력하고 있다. 이를 위해 대학에서는 학생들에게 필요한 다양한 역량을 제시하고 각 역량별 효율적인 교육 방안에 대한 연구에 집중하고 있다. 그 가운데 창의력은 대학에서 학생들이 지녀야 할 무엇보다 중요한 역량으로 꼽힌다. 탁상적인 수업에서 벗어나 다양한 전공자들이 모여서 창의적인 팀 활동을 진행하면서 결과 도출을 하는 창의적 문제해결 기반 교과목을 개발하는 것은시대적 요구에 적합한 인재를 양성할 수 있는 유의미한 교과라고 판단된다. 따라서 본 연구는 창의적 문제해결 기반교과목을 개발하고 수업 진행 결과를 분석하는데 있다. 본 창의력 문제해결 기반 수업은 단계별 아이디어 개발을 위한 Action Learnin 수업으로 진행되는데, 창의력 아이디어 개발을 위한 이론강의를 시작으로 하여 이후에 Action Learnin 5단계로 구성된다. 본 수업에 활용된 액션 러닝의 과제는 형성된 그룹의 친밀도를 높이고, 그룹의 집단표현력을 높이기 위해 세라믹으로 표현하기와 공익광고 포스터 만들기, 개인의 아이디어를 병합하여 하나로 압축하는 능력을 기르기 위한 생활 속의 아이디어, 학교에 대한 관심도를 높이거나 지역사회를 이해하기 위한 학교 주변의 환경개선 프로그램, 마지막으로 다양한 주제로 UCC 만들기 등으로 구성되었다. 수업 전반에 실시되는 이론강의에서는 창의적인 문제해결을 위한 과학적 사고 (Scientific Thinking)에 대해 수업을 진행하였고, 이후에 순차적으로 설정된 그룹형 action learning 수업을 실시하였다. 본 Action Learnin 과정은, 개인 및 그룹형 Action Learnin을 시작으로 사회 연계형 Action Learnin으로 넓혀지면서 단계별로 점차 난이도를 높혀가며 심화학습이 되도록 유도하였다. 또한, 본 수업을 진행하면서 다각적인 창의력 수업을 최적화하였고, 창의적 문제해결 형 대학 강의의 다양한 활용예시를 소개함으로써 향후 본 교과목 학습활동을 활성화하는 데 도움을 주었다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국전통조경학회지
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• 제41권4호
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• pp.40-48
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• 2023

본 연구는 국내 서·남해안 도서(島嶼) 및 연안 지역을 번식의 근거지로 활동하는 조류와 관련한 번식지 적합성 지수 개발을 위한 기초연구의 일환으로, FGI(Focus Group Interview)와 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 연안성 조류 번식지 적합성 가치 판단 결과 자연적 가치(0.763)가 인위적 가치(0.237)에 비해 높은 중요도를 나타냈다. 번식공간의 지속적 완전성 담보를 위한 '보호구역 지정여부'를 제외한 다른 인위적 가치는 하위순위로 파악되었다. 둘째, 2차례 진행된 FGI에서 분류된 25개의 평가항목을 상위개념으로 재정립한 결과, 자연적 가치가 9개, 인위적 가치가 5가지, 총 14개로 최종 선정되었다. 셋째, 연안성 조류 번식지 적합성 중요도의 중분류 평가 결과는 '생태적 가치(0.392)', '지형적 가치(0.251)', '소극적 간섭(0.124)', '지질적 가치(0.120)', '적극적 간섭(0.113)'의 순서로 파악되었다. 이는 번식공간 자체의 수용적 환경보다는 번식을 위한 생존환경에 우선한 것으로 판단된다. 넷째, 연안성 조류 번식지의 평가항목 우선순위 결과는 '식생분포(0.187)', '갯벌의 면적(0.118)', '갯벌의 유무(0.092)', '천적의 출현(0.087)', '보호구역 지정여부(0.08)', '섬 면적(0.069)', '과번식에 의한 황폐화(0.064)', '토양 구성비(0.056)', '육지와의 거리(0.054)', '해양 양식장 면적(0.045)', '경작지 면적(0.041)', '경작 행위(0.038)', '표면의 각도(0.036)', '토지이용(0.033)'의 순으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 평가항목의 가중치 결과값은 연안성 조류 번식지 공간에 집중한 우선순위 평가에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 그러나 조류 개체가 갖는 고유의 서식지 적합성과의 상관성 여부는 보완이 필요한 것으로 보이며, 추후 종별특성을 접목한 공간분석연구는 추후 과제로 남기고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.107-124
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• 2023

4차 산업혁명시대가 현대사회에 도래함에 따라 시대변화에 능동적으로 대처하고, 현재의 삶의 위기를 극복하기 위하여 직업전환을 꾀하거나 자기개발 및 노후 준비를 위한 성인학습자들의 창업에 대한 관심이 계속해서 증대되고 있다. 정부와 대학 등 여러 기관에서는 창업에 관심이 많아진 성인학습자들을 위하여 창업을 적극적으로 장려하는 정책을 추진하고 있다. 그러나, 제2차 대학 창업교육 5개년 계획(안)에 따르면 실습형 강좌보다 이론 중심의 창업교육이 대부분이며, 창업 이후의 고도화 교육지원 역량이 부족한 상황(교육부, 2018)이다. 성인학습자에게 창업교육 및 창업 환경 조성이 미흡하다는 문제점이 대두되어 창업교육이 성인학습자의 창업의지와 창업행동에 미치는 영향 관계에서 자기효능감의 효과를 실증적으로 규명하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구대상은 성인학습자를 대상으로 2022년 9월부터 10월까지 온라인 설문조사를 실시였고, 총 207부가 수집되었다. 척도의 신뢰성을 검증하기 위하여 크론바흐 알파계수(Cronbach's α)를 산출하여 분석하고 측정하였다. 가설검증은 다중회귀분석 통계분석 방법을 사용하였고 SPSS 22.0 통계처리 프로그램을 이용하였다. 연구 결과, 첫째, 자기효능감은 창업교육에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 창업교육은 성인학습자의 창업의지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 창업교육은 성인학습자의 창업행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 자기효능감은 성인학습자의 창업의지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 자기효능감은 성인학습자의 창업행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 창업교육과 성인학습자의 창업의지 간의 관계에서 자기효능감은 매개 효과를 갖는 것으로 나타났다. 일곱째, 창업교육과 성인학습자의 창업행동 간의 관계에서 자기효능감은 완전매개 효과를 갖는 것으로 나타났다. 성인학습자들의 특성을 고려하여 다양한 교육방식 등을 적용하는 것이 필요함을 확인하였고 따라서 성인학습자들에게 본인들의 현장경험을 기반한 국내·외 창업 사례나 벤처기업 등의 경영관리의 전반적인 내용에 대해 실무적으로 학습하는 프로그램 또는 성인학습자들이 직접 창업을 구성하고 구상한 내용에 맞는 사업계획서를 작성하여 그 내용을 발표하고 토의하는 방식 등의 전문적인 창업교육을 위하여 지속적 개발이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 창업교육을 통해 성인학습자들이 실제로 창업행동을 할 수 있도록 창업의지를 제고시키고 자기효능감을 심어주어 그들의 자기개발 또는 제2의 삶을 설계 할 수 있도록 지원체계를 만들어야 할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제18권3호
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• pp.157-172
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• 2023

최근의 4차 산업혁명은 디지털 전환에 따른 변화를 가속화하고 있다. 이러한 추세에 따라 기존의 창업 패러다임이 변화하고, 새로운 기술과 창조적인 아이디어에 의한 신규 비즈니스 모델이 등장하고 있다. 또한, 온라인 멘토링(e-mentoring), 역 멘토링(reverse mentoring), 그룹 멘토링, 다중 멘토링(Multiple mentoring) 등 멘토링 관계 및 환경의 다양성도 증가하고 있다. 하지만, 창업 현장에서 주로 활동하고 있는 5060세대 대부분의 멘토는 그동안 자기 경험과 전문성에 기반하여, 멘티에게 많은 도움을 줄 수 있었지만, 새로운 기술과 환경에 대한 이해도 및 경험 부족으로, 변화하는 환경에 대응하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 변화에 잘 대처하기 위해서는 새로운 기술과 환경에 대한 이해도를 높이기 위해 끊임없이 공부해야 하며, 최신 기술을 습득하고 적용해 나가야 한다. 또한 멘토링 관계와 환경의 다양성에 대한 이해와 존중을 갖추어야 하고, 이를 적극적으로 활용하여 멘토링의 효과를 극대화할 수 있어야 한다. 그리고 멘토는 멘티의 성장과 발전에 직접적으로 영향을 미치는 존재임을 인식하고, 끊임없이 새로운 지식과 기술을 습득하여 전문성을 유지하고 발전시켜야 하며, 자신의 지식과 경험을 잘 정리하여 멘티에게 적극적으로 전달해야 한다. 이에 본 연구에서는 멘토링이 멘토의 개인학습 및 자기효능감을 통해 멘토의 직무만족도에 미치는 영향 관계에 대해서 실증적으로 분석하고자 했다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 멘토링의 기능 중 경력 기능과 역할 모델링은 매개변수인 개인학습 및 자기효능감과 종속변수인 직무만족도에 대하여 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 심리·사회적 기능은 개인학습에 대해서는 긍정적인 영향을 미치지만, 자기효능감과 직무만족도에 대해서는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그리고 매개효과를 분석한 결과, 경력 기능에 대해서는 매개효과가 모두 확인되었으며 역할모델링에 대해서는 자기효능감의 매개효과만이 확인되었다. 본 연구를 통해 멘토링이 직무만족도, 개인학습 및 자기효능감을 촉진하는 중요한 요소이며, 멘토의 만족도를 높이는 요인으로 개인학습과 자기효능감을 확인하였다는 점과 멘토링에 관한 연구의 초점을 멘티에서 멘토로 옮겨 멘토링이 멘토에게 미치는 영향을 연구하였다는 점에서 학술적 및 실무적으로 의미 있는 연구라 할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.145-162
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• 2023

자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.

• 중소기업연구
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• 제32권2호
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• pp.209-223
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• 2010

본고에서는 일본 중견기업의 위상, 특징, 관련 정책을 검토함으로써 우리나라에서의 중견기업 정책의 방향을 모색하고자 한다. 일본의 경쟁우위업종인 기계, 전자부품업의 출하와 고용비중은 여타 업종보다 높아, 그 저변에 두터운 중견기업이 존재하고 있음을 알 수 있다. 일본의 중견기업 육성정책은 연구개발과 환경대책을 위한 기업간 제휴 유도라는 측면에서 간접적으로 지원하고 있다. 우리나라도 특정 정책사업에 있어서 기업간 협력 유도를 통하여 중견기업을 육성할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.33-54
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• 2021

최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.