• 한국해양생명과학회지
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• 제8권2호
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• pp.104-114
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• 2023

플라스틱은 전세계적으로 사용량이 증가함에 따라 해양 환경으로 유입되는 플라스틱 쓰레기의 양도 꾸준히 증가하고 있으며, 미세플라스틱은 해양 생물에 의해 섭취되어 소화관에 축적됨에 따라 성장과 생식에 유해한 영향을 미친다. Cytochrome P450 (CYP)는 환경 오염물질을 대사하는 해독효소로 알려져 있으나 지각류에서는 그 기능에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 기수산 물벼룩 Diaphanosoma celebensis에서 clan 2, 3, 4에 각각 속하는 CYP 유전자 9종(clan 2: CYP370A4, CYP370C5; clan 3: CYP350A1, CYP350C5, CYP361A1; clan 4: CYP4AN-like, CYP4AP2, CYP4AP3, CYP4C33-like1)의 서열에 대해 진화적으로 보존된 서열의 유사도를 분석하고 계통분석을 실시하였다. 또한 3종류의 서로 다른 크기의 polystyrene beads (0.05-, 0.5-, 6-㎛ PS beads; 0.1, 1, and 10 mg/L)에 48시간 노출된 기수산 물벼룩에서 이들 9종의 CYP 유전자의 발현을 real time reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR)로 분석하였다. 결과적으로 기수산 물벼룩 CYP 유전자는 모두 진화적으로 보존된 motif를 가지고 있으며 계통분석 결과 각각 clan 2, 3, 4에 속하는 것으로 확인되었다. 이는 기능적으로 보존되어 있음을 의미한다. CYP 유전자 중 clan 2에 속하는 CYP370C5와 clan 3에 속하는 CYP360A1, 그리고 clan 4에서는 CYP4C122 유전자의 발현이 0.05-㎛ PS beads에 노출되었을 때 유의하게 증가하는 양상을 보였으며, 이는 이들 유전자가 PS 대사에 관여한다는 것을 의미한다. 본 연구는 미세플라스틱이 해양 무척추 동물에 미치는 생물 영향을 분자적 수준에서 이해하는데 도움이 될 것이다.

• 토지주택연구
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• 제14권4호
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• pp.1-16
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• 2023

전 지구적으로 기대수명 증가와 과학 기술의 비약적인 발전은 인구 고령화와 함께 에이징에 대한 패러다임을 변화시켰고, 세계 최하위 저출산 국가인 한국은 인구 자연 감소 시대와 초고령 사회라는 복합적인 인구구조의 격변으로 새로운 국가 위기와 국정과제 해결에 직면하였다. 즉 노인 인구의 급증과 핵심노동인력의 급감으로 돌봄 수급의 심각한 불균형은 노후 삶의 질(Quality of Life) 향상, 인간 존엄성(Dignity) 보전, 자립 생활(Independent Living) 유지를 위하여 혁신적인 접근을 요구하고 있다. 이에 4차 산업의 혁신 기술이 접목된 스마트 에이징이 지속가능한 삶의 가치를 실현시킬 수단으로 급부상하여 주목받고 있으나 학술적 정의나 사회적 합의의 부재 속에 관련 논의가 이어지고 있다. 이에 본 고에서는 통합적 문헌고찰과 개념 분석의 접근을 활용하여 스마트 에이징의 개념과 그 모형을 구성하고자 한다. 먼저 에이징의 점증적인 패러다임 변화 속에 등장한 스마트 에이징의 개념과 속성을 살펴보았고, 그 구성요소인 에이징 인 플레이스(Aging in Place), 웰 에이징(Well Aging), 액티브 에이징(Active Ageing)를 도출하여 각 요소별 특징을 검토하였다. 스마트 에이징의 첫 구성요소인 에이징 인 플레이스는 친숙한 지역사회 내의 거주 연속성에 초점을 두고 주거기반의 자립 생활, 사회적 교류의 지속, 자기결정권의 존중, 잔존 능력의 최대한 활용 등을 촉진하는 에이징 친화적인 환경의 조성을 의미한다. 웰 에이징은 삶의 질을 향상시키고자 신체적·정신적·사회적·영성적·경제적 조화로움, 균형적인 삶, 주관적인 행복을 중시하는 웰빙이 강조되는 반면 액티브 에이징은 적극적인 사회활동의 참여와 경제적인 노동활동의 참가를 통한 능동적 삶을 지향한다. 이러한 구성요소를 토대로 스마트 에이징의 전제 조건으로서 주거보장, 소득보장, 의료보장, 돌봄보장, 참여보장을 제안하며, 이들 구성요소와 전제조건은 상호연관성을 지니며 뉴노멀 시대의 지속가능한 삶의 질에 일조할 것이다. 아울러 사용자 친화적인 스마트 에이징을 구현하기 위한 생태계 구축과 함께 에이지-테크(Age-Tech) 산업의 육성과 동향 파악이 뒤따라야 할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제17권6호
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• pp.195-208
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• 2022

벤처기업 CEO의 본질적인 역량과 역할은 관리자로서 조직의 자원을 얼마나 효율적으로 운영하는가에 달려있으며, 자원의 효율적 운영은 조직성과에 큰 영향을 미친다. 이러한 중요성에도 불구하고 CEO의 역량, 벤처기업 자원의 효율적 운영, 조직성과, 구성원의 역량 간에 어떤 관계가 존재하는지에 관한 이론적 고찰과 실증연구는 매우 부족한 실정이다. 기존 선행연구의 한계점을 보완하기 위해 본 연구에서는 프로스포츠 산업 조직 구성원의 역량에 따른 관리자의 감독역할에 대해 기업가정신(entrepreneurship)의 이론과 자원기반관점(resource-based view)을 프로스포츠 산업에 접목하여 이에 대한 실증분석을 진행하였다. 구체적으로, 벤처기업 CEO와 프로스포츠 감독의 역할이 조직구조와 성과 메커니즘의 측면에서 매우 흡사하며 조직의 자원을 효율적으로 운영하고 성과를 도출하는 측면에서 모두 기업가(entrepreneur)적 특성을 반드시 내재해야 한다고 본다. 프로스포츠팀 관리자로서의 감독역량과 조직성과 간의 관계에서 조직의 자원 효율성의 매개효과와 조직 구성원 역량에 대한 조절효과를 설명하고자 한다. 미국프로농구(NBA) 30개 구단과 한국프로농구(KBL) 10개 구단의 9개 시즌(2013~2014시즌 - 2021~2022시즌)의 감독과 팀 데이터의 실증분석 실행에 있어 프로세스 매크로 58 모형을 적용하여 본 연구의 가설을 검증하였다. 본 연구의 실증분석 결과, 미국프로농구와 한국프로농구 데이터 모두에서 (1) 프로농구팀의 자원 효율성은 감독의 역량과 승률 간의 정(+)의 관계를 매개하고, (2) 조직 구성원의 역량은 농구팀의 자원 효율성을 통한 감독역량이 승률에 미치는 간접효과를 조절(p<.05) 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 비교적 객관적이면서도 정확하게 조직성과를 측정할 수 있는 프로스포츠 데이터를 활용하여 프로스포츠 산업에서 벤처기업의 CEO와 유사한 기업가적 임무를 수행해야 하는 감독 및 조직 구성원의 역량이 조직의 성과에 미치는 영향을 실증분석하는 한편, 스포츠산업 분야와 경영학 연구를 융합하였다는 의의가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.21-35
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• 2023

생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.78-95
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• 2024

기후변화와 도시 문제를 고려해 다양한 영역에 걸친 환경계획의 수립과 비교를 위해서는 일관된 기준으로 분류된 지역 규모 수준의 공간자료 구축이 중요하다. 본 연구는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT)에서 제시한 절차를 사용하여 기후 및 환경 연구가 활발히 이루어지고 있는 창원시의 Local Climate Zone(LCZ)를 분류하였다. 또한, 동질적인 기후 특성을 가진 지역일지라도 일부 격자가 다른 기후 특성으로 분류되는 파편화 문제를 개선하기 위해 필터링 기법을 적용하고 필터링 반경에 따른 LCZ 분류 특성을 비교하였다. 위성영상과 지상참조자료, 감독분류 머신러닝 기법인 Random Forest를 활용하여 필터링하지 않은 분류지도와 필터링 반경이 1, 2, 3인 분류지도를 제작하여 정확도를 비교하였다. 또한, 도시지역의 건물 유형에 따른 LCZ 분류특성을 비교하기 위해 GIS를 활용한 분류방법론에서 사용되는 도시형태지수를 제작하여 선행 연구에서 제시한 범위와 비교하였다. 그 결과, 전체 정확도는 필터링 반경이 1일 때 가장 높은 값을 보였다. 도시형태지수를 비교하였을 때 LCZ 유형별 차이는 적었고 대부분 선행연구의 범위를 만족하는 것을 확인하였다. 그러나 연구 결과를 통해 건물의 높이 정보를 반영하지 못하는 한계를 확인하였고, 이를 보완할 수 있는 데이터를 추가하여 분류한다면 더 높은 정확도의 결과물을 획득할 수 있을 것이라 판단된다. 연구 결과는 국내 도시기후 관련 환경 연구분야의 기초 공간자료 제작하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제57권1호
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• pp.1-15
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• 2024

한국인을 위한 식생활지침은 건강한 식생활을 위한 가이드로 활용되는데, 식생활지침에 대한 세부 항목이 제시되지 않아서 지침에 대한 실천도를 자세히 평가하기는 어렵다. 따라서 본 연구는 식생활지침 실천도를 평가할 수 있는 세부 항목들을 선별하여 지침 실천도를 평가하는 평가도구를 만들고자 수행되었다. 노인의 식생활지침 실천 평가도구 개발을 위하여 문헌검토와 전문가 자문을 거쳐 총 35개의 평가 후보 항목을 추출하고, 전국단위 5개 지역의 남녀 노인 800명 (남 400명, 여 400명)을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 식생활지침의 세 가지 영역별로 후보 항목에 대한 탐색적 요인분석으로 평가도구에 사용될 항목을 선별하고, 확인적 요인분석을 수행하여 구성타당도를 검증하였다. 구조방정식 모형의 경로계수를 활용하여 항목별 가중치를 부여하여 식생활지침 실천 점수를 계산하고, 전국조사 결과를 바탕으로 평가도구의 등급 체계를 마련하였다. 본 연구에서 개발된 노인 식생활지침 실천 평가도구는 총 28개 항목으로 식품섭취 영역 13항목, 식생활습관 영역 7항목, 환경을 생각하는 식생활 문화 영역 8항목으로 구성되었다. 식품섭취 영역에는 신선 생채소, 황색채소, 생과일, 콩·견과류, 생선·해산물, 고기·달걀 섭취, 우유·유제품, 잡곡 섭취, 물, 다양한 식품군 섭취, 육류 가시지방 제거, 단 음료, 염장 식품 섭취 항목이 포함되었고, 식생활습관 영역에는 건강체중 유지, 활동량 증가 노력, 운동, 과식정도, 과음빈도, 아침식사 빈도, 식사의 규칙성 항목이 포함되었다. 환경을 생각하는 식생활문화 영역에는 조리 및 음식 먹기 전 손 씻기, 유통기한 (소비기한) 확인, 개인 접시에 덜어 먹기 실천, 냉장고에 보관한 음식 덜어 먹기, 제철음식 섭취, 지역 농산물 이용, 식품 원산지 확인, 음식물 쓰레기 줄이기가 포함되었다. 전국설문조사 노인 (n = 800)의 식생활지침 실천 평균 점수는 56.9점이었고, 식품섭취 영역 49.8점, 식생활습관 영역 63.2점 그리고 식생활문화 영역은 58.6점이었다. 식생활지침 실천 점수는 기 개발된 노인 영양지수 및 식품정보이해력 점수와도 유의한 상관성을 보여서 식생활지침 실천 평가 도구가 식품섭취와 식행동 뿐만 아니라 지속가능한 식생활 실천 부분도 잘 반영한다는 것을 확인할 수 있었다. 앞으로 노인 맞춤형 식생활지침 실천 평가 도구가 노인들의 식품섭취, 식생활습관 및 식생활문화 영역를 종합적으로 평가하는 쉽고 간편한 검색 평가 도구로 활발하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권3호
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• pp.433-445
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• 2024

이 연구의 목적은 남북한의 초등 과학과 교육과정에서 물질 영역의 교육 내용을 비교·분석하는 것이다. 연구 대상은 남한 2022 개정 과학과 교육과정의 '물질'과 '운동과 에너지(일부)' 영역, 북한 2013 자연과 교육강령에서 '우리 주위의 물질'과 '생활 속의 과학(일부)' 영역이다. 본 연구에서는 남북한 물질 영역의 교육 내용 요소를 학년군별로 비교하였고, TIMSS 2023 초등 4학년 물질 내용 영역의 평가틀을 이용하여 남북한의 국제 수준의 물질영역 목표 반영도를 분석하였다. 남북한 물질 영역 분석에는 초등과학교육을 전공한 교사 4명과 과학교육전문가 1명이 참여하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 물질의 성질 주제에서 남북한의 교육과정에서 다루는 내용은 학년별로 적용 시기가 달랐고 내용의 범위와 수준에도 차이가 있었다. 둘째, 물질의 변화 주제에서 북한은 '산과 염기'를 다루지 않았지만, 용해를 빨리하는 방법은 다루고 있었다. 셋째, 북한이 남한보다 TIMSS 2023 '물질의 성질' 주제의 목표 반영도가 더 높았다. 넷째, '물질의 성질' 분석 결과와 유사하게 북한이 남한에 비해 TIMSS 2023 '물질의 변화' 주제의 목표 반영도가 높았다. 결론적으로 남북한의 물질 내용 요소와 이를 적용하는 시기가 달랐고, 국제 수준의 목표 반영도는 북한이 더 높은 것으로 나타났다. 앞으로 남북의 이념적 대립을 넘어 통일을 준비하는 관점에서 남북한 교육 교류의 활성화와 더불어 통합 과학과 교육과정의 개발에 관한 협력과 연구가 이루어지기를 기대한다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.79-92
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• 2015

미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.