• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

• 대순사상논총
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• 제39집
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• pp.69-97
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• 2021

'해체(解體, déconstruction)'는 현대철학을 특징짓는 속성의 하나인 창발성(創發性, emergent property)을 유도하는 개념이다. 고대 그리스 철학의 전통이 탈피를 거듭하여 개체의 자유와 평등에 대한 열망을 낳고 이로부터 르네상스와 계몽주의에 이르러 근대라는 역사적 방점 하에 철학의 종지부를 찍는 듯했다. 하지만 철학은 근대마저도 그러한 해체를 통해 그 이상의 가능성을 바라보고자 했다. 근대철학이 플라톤 철학의 인문적 완성으로 신과 인간의 묘한 동거를 꿈꾼다면 현대철학은 해체를 통해 그마저도 거부한다. 플라톤류의 고전적 형이상학은 절대자를 중심으로 순치된 안정된 체계이기는 하지만 결과적으로는 신과 종교를 토대로 할 수밖에 없고 인간의 자율성 또한 신 아래의 자율성일 뿐이다. 현대철학은 해체를 통해 인간 본연의 목소리로부터 철학을 시작하고자 한 노력의 결과 가운데 하나이다. 형이상학에 종속된 인식론이 아닌 인간 실존으로부터의 인식론을 구축하고 자유라는 말이 가질 수 있는 최고의 선을 해체를 통해 실현하고자 했다. 그렇듯 해체 또한 인간의 자유라는 근대적 화두의 연장선에 있다고 해도 틀리지 않다. 해체와 인간의 자유는 결국 서로 떼어낼 수 없는 하나의 몸인 것이다. 묘하게도 종교적 신앙성과 전통적 보수성을 주된 색채로 할 것만 같은 대순사상은 현대적 창발성을 가지고 있다. 대순사상을 창시한 증산이 활동하던 한국의 시기는 역사를 해석하는 예리한 시각이 있는 이들에게는 보물과 같이 중요한 의미를 가진다. 외세에 의한 답습이 아닌 주체적 문제의식 가운데 새로운 세상과 인간의 자유의 의미를 발견하려는 강렬한 염원에 의한 사상적 활동이 펼쳐진 시기이기 때문이다. 그러한 한국의 자생적 창발성이 낳은 비권력적 사상이 바로 흔히 말하는 한국 근대의 신종교인 셈이다. 그 가운데서 대순사상은 참동학으로서 증산의 명맥을 잇고 증산이 남긴 해원의 개념 속에서 근대를 넘은 현대의 가치를 현실 가운데 펼치고자 한다. 대순사상의 해원은 근대를 넘은 현대성을 담고 있다는 점에서 현대철학의 해체와 상통한다. 해원은 첫째로 단주로부터 발현된 인간 실존의 원초적 억압에 따른 근본 원(冤)의 해소를 의미한다. 두 번째로 대순사상의 해원은 인존이라는 해원적 실존을 중심으로 천지인 삼계의 해원을 아우른다. 데리다의 해체가 인간과 사회 내부에 잠재된 보이지 않는 구조와 속박의 틀을 드러내고 그것을 파기하는 것으로부터 억압을 풀고 인간의 근본 자유를 실현하고자 한 것은 대순사상의 해원이 천지인 삼계를 휘감고 있던 근본 억압을 풀어 삼계의 대립을 상생으로 개방하고자 한 점과 동일한 맥락이라고 할 수 있겠다.

• 기독교교육논총
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• 제77권
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• pp.63-84
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• 2024

연구 목적 : 본 연구는 신학교육과정 재구조화를 위해 현장에서 신학교육과정을 경험하고 있는 학습자의 입장에서 신학대학 교육과정 운영 만족도를 조사했다. 이를 통해 현재 신학교육과정의 반성적 성찰과 교회와 사회 속에 영향력 있는 신학교육과정 재구조화의 기초를 제공하고자 한다. 연구 내용 및 방법 : 현재 신학대학의 학부와 신학대학원, 신학석사, 신학박사 과정에 재학 중인 학습자 80명을 대상으로 현재 신학교육과정 만족도 분석을 위해서 설문조사를 실시했다. 설문조사 결과를 발전적으로 해석하기 위해 설문 참여자 중 무작위로 6인을 선정하여 심층면담을 실시했다. 설문결과 첫째, 현재 신학교육과정 만족도는 60%로 높은 것으로 나타났고, 둘째, 목회 실천적 교육의 필요성 인식은 77.5%인데 반해 현재 신학교육과정에서 목회 실천적 교육이 이뤄지고 있다고 답한 비율은 45.5%로 필요성을 인식한 비율에 비해 낮은 것으로 나타났다. 셋째, 현재 신학교육과정이 미래 사회를 위한 목회역량을 키울 수 있을지에 대해서는 73.7%가 부정적인 응답을 했다. 마지막으로 신학교육과정 재구조화를 위해 시급하게 변화되어야 할 것에는 신학교육내용, 신학교육방법, 신학교육목적 순으로 조사됐다. 결론 및 제언 : 대전환의 시대 속에 우리 사회는 빠르게 변하고 있다. 변화의 물결 앞에 신학교육과정도 새로운 시대에 걸맞는 변화가 필요하다. 지금까지의 신학교육과정은 이론 중심의 지식 전달에 초점을 맞춰 왔다. 그러나 새로운 시대의 신학교육은 대전환 시대 속에서 교회와 목회자가 역동적으로 살아낼 수 있는 목회 역량을 향상시킬 수 있는 신학교육과정이 필요하다. 이를 위해 목회 현장과 맥랑성을 가질 수 있는 신학교육과정으로 재구조화되어야 할 것이다. 이를 위해 이론중심의 교육과정과 방법론에서 다양한 목회 문제적 상황에 적극적으로 대응할 수 있는 구성주의 기반의 학습자 중심의 다양한 교수학습방법과 대전환 시대 속에 변화되는 목회 현장에 적극적으로 적용될 수 있는 실천중심적 신학교윢과정의 재구조화가 필요하다.

• 시큐리티연구
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• 제33호
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• pp.51-80
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• 2012

이 연구의 목적은 특정직 경호공무원의 전직 역량에 대한 특정직 경호공무원들의 보유수준 조사를 통한 전직지원방안을 제시하는데 있으며, 이를 위해 특정직 경호공무원 중 전직관련 대상자로서 40대 이상 5급 사무관 이상 전직 유경험자인 전직 성공자와 전직 실패자, 전직 희망자인 전직 예정자 600명을 대상으로 지식역량군의 전문지식, 전직관련 지식, 자기이해, 조직이해, 기술역량군의 직무기술역량, 직무수행기술, 문제해결기술, 혁신기술, 커뮤니케이션기술, 조직관리기술, 위기관리기술, 경력개발기술, 인적네트워크 활용기술, 태도 및 감정역량군의 긍정적 태도, 적극적 태도, 책임감, 직업정신, 헌신적 태도, 친화력, 자기조절능력, 가치 및 윤리역량군의 윤리의식, 도덕성 등 4개 역량군 22개 하위역량의 보유수준에 대한 설문조사를 실시하였다. 최종적으로 유효한 설문 응답자 153명의 4개 역량 군 22개 하위역량 항목에 대한 설문조사 분석결과, 현재 보유수준 값이 4.0이상인 전문지식, 긍정적 태도, 책임감, 윤리의식, 도덕성 역량 등에 있어서는 어느 정도 갖추었다고 생각하고 있으나, 그 외 역량에 대해서는 보통이하 점수로 다소 낮게 나타나, 이들 역량들에 대해서는 아직은 부족하다고 인식하고 있다. 따라서 이러한 역량 강화를 위한 특정직 경호공무원의 성공적인 전직지원방안으로서는 전직에 대한 인식과 개념을 재정립하고 현실을 직시할 수 있도록 눈높이를 낮추어야 하며, 전직에 필요한 역량으로서 다소 부족하다고 느끼고 있는 역량들에 대해서는 평소에 관심을 가지고 적극적인 개발 및 강화 노력이 요구된다. 제도적 차원에서 이러한 전직 역량을 갖출 수 있도록 퇴직 전 중 후 전직 교육훈련 강화 및 현 교육훈련체계 반영, 수요자 중심의 온-오프 상 교육훈련시스템 운영, 학습조직화 등 전직교육훈련 인프라를 구축할 필요성이 있다.

• 기록학연구
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• 제79호
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• pp.5-32
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• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.