본 연구는 전문가들의 의견을 수렴할 수 있는 델파이 기법을 활용하여 스쿠버다이빙 레스큐 교육과정에서의 문제점을 분석하고 개선방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이를 통해 우리나라에서 이루어지는 스쿠버 레스큐 교육과정을 보다 전문적이고 체계적으로 이루어질 수 있도록 하여 참여자들이 즐겁고, 안전하게 스쿠버다이빙을 할 수 있도록 하는 기반을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 이에 2022년 현재 스쿠버 레스큐 교육과정에 관여하고 있는 전문가 8명을 모집단으로 선정하여 연구 참여와 관련하여 연구윤리동의서를 받은 후 실시하였다. 스쿠버 다이빙 레스큐 교육과정의 지도자, 프로그램, 시설 측면의 개선방안은 다음과 같다. 지도자 측면에서는 지도자의 능력에 대한 검증제도가 필요하고, 지도자의 역량이 강화되어야 한다고 했다. 프로그램 측면에서는 스쿠버 단체별로 최신화된 프로그램 메뉴얼을 제작하고 평가 기준을 마련해야하며, 다양한 장비를 활용한 프로그램을 개발해야 한다고 했다. 시설 측면에서는 시설 내 인공파도 장치 등을 구축해야 한다고 하였다.
최근 ChatGPT 등의 등장으로 거대언어모델(이하 LLM: Large Language Model)에 대한 사회경제적 관심이 고조되고 있다. 생성형AI의 일종인 거대언어모델은 대본 창착이 가능한 수준까지 이르고 있다. 이러한 측면에서 일반인과 전문가들이 광범위하게 활용할 거대언어모델에서 공연예술 전반 혹은 특정 공연예술물이나 단체의 차별 이슈(성차별, 인종차별, 종교차별, 연령차별 등)를 어떻게 묘사하는지에 관심을 가지고 해결해 나가야 할 것이다. 그러나 아직 거대언어모델에서 공연예술의 차별 이슈에 대한 본격적인 조사와 논의는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 거대언어모델로부터의 공연예술 분야 차별이슈 인식 양상을 텍스트 분석하고 이로부터 공연예술분야가 대응할 시사점과 거대언어모델 개발 시사점을 도출하는 것이다. 먼저 거대언어모델에게 차별에 대한 감수성을 측정하기 위해 9가지 차별 이슈에 대한 BBQ(Bias Benchmark for QA) 질문 및 측정법을 사용했으며, 대표적인 거대언어모델로부터 도출된 답변에 대해서 공연예술 전문가에 의해 거대언어모델이 잘못 인지한 부분이 있는지의 검증을 거친 후에 내용분석법을 통해 공연예술분야의 차별적 관점의 윤리성에 대한 거대언어모델의 인식을 분석하였다. 분석 결과로 공연예술 분야에게 주는 시사점과 거대언어모델 개발 시 주의할 점 등을 도출하고 토의하였다.
국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.
업무 형태 변화와 Information Technology(IT) 기술 발전 그리고 Coronavirus disease(COVID)-19 상황 등에 따라 사무환경도 변화되고 있다. 사무공간 사용자가 쾌적하고 효율적으로 업무를 수행하기 위해서는 구성원 사이의 교류는 물론 개인의 프라이버시 확보가 필요하다. 우리나라도 사무공간의 음향성능 개선에 대한 요구가 증가하고 있으나, 관련 성능 기준과 지침은 수립되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 사무공간 음향성능 측정, 평가 방법의 표준화와 유럽 국가들의 음향성능 기준을 비교, 검토하였다. 국제표준화 동향과 각국의 음향성능 기준을 종합적으로 검토하고 우리나라 사무공간 음향 실태 조사 등을 통해 사무공간 음향성능과 만족도 평가 기준을 수립하여 활용하는 것을 제안한다. 국제표준화 방향과 통신, 전기음향 시스템과의 호환 등을 고려하여 음성전달지수 또는 음성전달지수 응용지표를 활용한 기준을 수립하는 것이 적절하고 활용도와 호환성이 높을 것으로 판단된다. 또한, 사무용 가구류 업계에서도 사무공간의 음향성능 개선에 관심을 나타내고 있어, 사무용 가구류의 음성 레벨 저감량에 관한 성능 기준을 수립하고 표시하는 방안을 마련하는 것이 필요하다.
천체망원경의 성능은 여러가지 요소에 의해 결정된다. 대기 난류도 그 중 하나인데, 대기 난류는 망원경으로 수집한 빛을 왜곡시켜 이미지의 선명도와 해상도를 저하시킨다. 때문에 대기 난류를 보정하기 위한 기술이 연구되어 왔다. 보정 기술을 연구하기 위해서는 대기 난류를 실험실에서 모사해야 하며, 그 중 가장 실용적인 방법으로 위상판을 이용한 방법이 있다. 심한 난기류를 모사한 위상판을 측정할 때에는 주로 샥하트만 파면 센서로 측정하게 된다. 이 때, 레이저 광원은 위상판을 거쳐 샥-하트만 파면 센서로 들어가게 되는데 위상판을 거치면서 레이저의 세기가 줄어들고, 이로 인해 샥-하트만 파면 센서가 위상판을 측정하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 난기류를 모사한 위상판 측정 시 레이저 출력 조절의 필요성과 레이저 출력이 측정된 파면에 어떤 영향을 미치는지를 알아본다. 프라이드 파라미터 r0이 상대적으로 낮은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인해 10% 이상 r0이 변화하였다. r0이 상대적으로 높은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인한 변화가 5% 미만으로 r0이 거의 변하지 않음을 보였다. 따라서 난기류가 심한 대기 상태를 모사한 위상판일수록 레이저 출력의 영향이 미미함을 알 수 있었다. 또한, 본 논문의 시스템을 기준으로 레이저 출력 5 mW 이상에서 난기류를 모사한 위상판을 측정할 수 있었다.
반사경의 광학면이 넓어질수록 높은 공간 주파수 형상이 광학계의 성능에 큰 영향을 주므로, 대형 반사경 성능 평가에서 이를 측정할 수 있어야 한다. 따라서 높은 주파수의 형상을 샘플링할 수 있는 고해상도 형상 측정 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 반사경의 고해상도 형상 측정을 위한 회전 프리즘 정합 간섭계(rotational prism stitching interferometer, RPSI)라는 새로운 방법을 제안한다. RPSI는 기존에 사용되고 있는 상용 간섭계에 빔 확장 렌즈, 이송 거울, 회전 프리즘 등을 추가하여 구성되었으며, 간섭계를 움직이지 않고 원통 좌표계를 기준으로 전체 구경을 아우르는 부분 구경 형상들을 측정한다. 측정된 부분 구경들은 최소자승법을 이용한 부분 구경 정합법을 이용하여 정합되며, 빔확장 렌즈 배율의 제곱만큼 높은 샘플링 밀도로 전체 구경 형상 정보를 복원 가능하다. 3배율을 가지는 RPSI를 이용하여 직경 40 mm의 구면 반사경 형상을 측정하였고, 간섭계 단독으로 측정한 전체 구경 형상과 비교 검증하였다. 약 1 nm RMS의 근소한 차이로 유사한 형상을 잘 복원할 수 있었으며, 간섭계 단독으로 사용한 형상 측정 결과보다 렌즈의 배율의 제곱배만큼 향상된 샘플링 밀도로 형상 측정이 가능함을 확인하였다.
농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.
정부는 시장실패 방지, 정보의 비대칭성 완화, 자원의 효율적 배분 등 다양한 목적을 가지고 시장에 개입하여 민간기업의 기술혁신을 지원해 왔다. 2000년대 들어 국가 연구개발 예산이 급격히 증가하면서 기업에게 지원되는 정부재원도 비례하여 증가해왔으나 정부의 재정지원이 효과적이고 바람직한 정책목표를 달성했는지에 대해서는 분명하지 않다. 본 연구는 이러한 문제인식 하에 국내·외 관련 논문과 정책연구 보고서, 리뷰 페이퍼 등을 종합적·체계적으로 분석하여 다양한 정부 재정지원에 대한 문제점을 살펴보고자 하였다. 국·내외 총 168편의 연구를 체계적 문헌분석과 컨텐츠 분석을 활용하여 정책 부가성, 지원방식, 기업규모, 분석단위(unit of analysis), 분석대상, 연구방법론과 데이터 등 다양한 관점에서 입체적으로 분석하였다. 문헌 간 교차 비교를 통해 다수의 중복 수혜, 재정지원과 정책효과 간의 구조적 시차, 재정지원 효과의 비선형성, 정책간의 간섭과 교호작용, 폐쇄형 혁신과 제조업에 최적화된 조세제도 등이 현재 정부 재정지원의 문제점으로 분석되었으며, 이를 해결하기 위한 정책개선 방향으로 행동 부가성을 고려한 재정지원사업 성과지표 개발, 정부부처 간 정책협력과 조율 강화, 다양한 상황을 고려할 수 있는 정책혼합(policy mix) 도입, 디지털 혁신·서비스 연구개발 등 새로운 형태의 기술혁신에 맞는 기업 재정지원 방식, 데이터에 기반 한 증거기반 정책강화 등을 제시하였다.
정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.
모든 공공도서관은 지역주민의 지적 및 독서 활동을 위한 지식정보서비스, 문화향유 및 평생학습 기회를 제공하는 프로그램 서비스, 공동체 발전에 기여할 제3의 공간과 시설을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해서는 충실한 인프라 구축을 전제로 사회적 요구가 적시에 반영되어야 한다. 이에 본 연구는 대구시 공공도서관을 대상으로 공인통계에 근거하여 핵심지표 중심의 현황을 분석한 후 설문조사와 연계하여 보완 또는 주력해야 할 정책적 과제를 제안하였다. 그 결과, 전국 대비 대구시의 핵심지표는 제3의 대도시에 부합하지 않을 정도로 취약할 뿐만 아니라 기초자치단체별 편차도 상당히 심하였다. 그리고 대구 시민은 일상생활에서 공공도서관을 중시한 반면에 교통 불편, 필요한 자료 및 희망 프로그램 부족, 각종 규제의 순으로 불만족률이 높았다. 따라서 대구시는 자료구입비 증액과 신간 장서개발 강화, 전문사서 확충, 기초자치단 체별 서비스 격차해소를 위한 공공도서관 건립 확대, 접근편의성 제고, 이용 저해요인 개선 등에 주력해야 한다. 그 외에 2024년 대구도서관 건립·운영을 계기로 공공도서관 운영시스템 구축, 다른 지식문화기관과의 상생협력을 통한 외연 확장 등을 통해 대구시 공공도서관을 발전시키고 시민을 위한 지식문화서비스를 강화해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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