• 한국환경생태학회지
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• 제34권6호
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• pp.601-609
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• 2020

본 연구는 생물다양성협약(CBD)의 보호지역 관련 주요 논의 동향을 분석하고 2020 생물다양성목표(Aichi target-11)의 성취 정도에 대한 고찰을 통해, 우리나라의 보호지역 관련 Post-2020 국가 정책방향 및 목표 설정을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 생물다양성협약의 보호지역 관련 결정문으로는 1995년 채택된 2개의 결정문(Decision II/7, II/8)을 시작으로, 제7차 당사국총회(2004)에서 보호지역 관련 이상적인 청사진을 제시한 보호지역실행프로그램(PoWPA)을 채택(Decision VII/28)하였다. 2010년에 보호지역 관련 핵심 이슈 10가지를 제시한 Decision X/31과 함께 "생물다양성 전략계획 2011-2020" 중 하나로 보호지역 관련 목표인 Aichi Target-11이 설정되었다. Aichi Target-11 성취 현황을 살펴보면 글로벌 차원에서 육상은 지구 토지면적의 15%, 해양의 7.4%가 보호지역으로 지정되어 있으며, 우리나라는 육상 16.63%, 해양 2.12%가 보호지역으로 지정되어 있는 것으로 나타났다. 하지만 효과적이고 공정한 관리, 생물다양성 및 생태계서비스에 중요한 지역 보호, '기타 효과적인 지역기반 보전수단(OECMs)'을 밝혀내고 보호지역과 연계하는 것 등은 글로벌 목표 성취에 많이 미흡한 것으로 나타났다. Post-2020 글로벌 생물다양성프레임워크(Post-2020 GBF)의 초안을 살펴보면 1차 초안('20.1월)에서는 다단계의 목표를 제시하고 있는데, 2030년 까지 생물다양성에 있어 특별히 중요한 지역의 최소 60% 보호, 전체 육지 및 해양 지역의 최소 30% 보호, 이 중 최소 10%는 엄격한 보호(strict protection)를 목표로 제시하고 있다. 개정된 초안('20.8월)에서는 이를 간결하게 2030년 까지 전 지구의 최소 30%라는 하나의 양적 목표를 제시하고, 이들 지역이 "생물다양성 보전에 중요한 지역을 중심으로 효과적이며 잘 연결된 보호지역과 OECMs 시스템"을 통해 보호 및 보전되어야 한다는 질적 목표를 가미하였다. Post-2020 GBF의 보호지역 관련 목표와 우리나라의 현황 및 기 수립된 국가계획 내용 반영을 통한 국가 목표를 제안해 보면, 육상의 경우 국토면적의 30%, 해양의 경우 관할해역의 10% 정도로 설정하고 질적인 부분의 성취를 위한 세부 목표(sub-targets) 설정을 통해 성취 수단을 강화할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.41-59
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• 2022

군수물자의 적기 조달은 군의 작전능력 유지를 위해서 필수적이며, 계약업무는 적기 조달을 위한 첫 단추라고 할 수 있다. 또한 신속한 계약체결은 수요자의 여유로운 납기설정을 가능케 하며, 예산 집행의 가능성을 높여주기 때문에 예산의 조기집행과 이·불용 방지를 위해서도 계약 프로세스 개선이 필수적이다. 최근 빅데이터를 이용한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 빅데이터를 이용한 프로세스 분석 및 개선 기법인 프로세스 마이닝 역시 민간에서 널리 활용되고 있다. 하지만 군 내 계약업무에 대한 분석은 업무 담당자의 경험과 단편적인 정보를 활용한 이·불용 문제사례별 원인 파악 및 대응적 모색과 같은 개별적 분석수준에 그치고 있다. 본 연구는 계약 프로세스 개선을 위해 공군 군수사령부 재정처가 2019년 11월부터 약 1년간 직접 계약한 총 560건의 계약업무에 관한 데이터를 가지고 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분산된 데이터를 종합하여 프로세스 맵을 도출하고, 프로세스의 흐름, 수행시간 분석, 병목 분석 및 추가 세부분석을 실시했다. 분석결과 다수 계약 건에서 의뢰 후 재검토/수정이 반복 발생하고 있음을 발견할 수 있었다. 반복적인 재검토/수정은 원가계산 완료까지의 소요일수 지연에 크게 영향을 미치고 있으며, 이는 병목 지점 시각화를 통해서도 명확하게 드러났다. 재검토/수정은 계약의뢰가 많은 상위 5개 부서에서 60% 이상 발생하고, 의뢰가 집중되는 상반기에 주로 발생하는데 이는 소요부서의 계약의뢰 전 면밀한 사전검토가 필요함을 의미한다. 그리고 재정처의 계약업무는 법령에 따른 절차대로 수행되고 있었으나, 일부 업무의 순서조정이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 군 내 계약업무 분석에 프로세스 마이닝을 이용한 첫 사례이다. 이를 기반으로 프로세스 마이닝을 군대 내 다양한 업무에 적용하기 위한 연구가 더욱 수행된다면, 각종 업무의 효율화를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 전기화학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2023

리튬 이차전지의 4 대 구성요소에 포함되는 양극은 배터리의 에너지 밀도를 담당하는 중요한 구성요소에 속하며, 보편적으로 제작되는 양극의 습식 제작 공정에는 활물질, 도전재, 고분자 바인더의 혼합 과정이 필수적으로 이루어지게 된다. 하지만, 양극의 혼합 조건의 경우 체계적인 방법이 갖추어져 있지 않기 때문에 제조사에 따라 성능의 차이가 발생하는 경우가 대다수이다. 따라서, 양극의 슬러리 제작 단계에서 정돈되지 않은 혼합 방법의 최적화를 진행을 위해 보편적으로 사용되는 THINKY mixer와 homogenizer를 이용한 LiMn₂O₄ (LMO) 양극을 제조해 각각의 특성을 비교하였다. 각 혼합 조건은 2000 RPM, 7 min으로 동일하게 진행하였으며, 양극의 제조 동안 혼합 방법의 차이만을 판단하기 위해 다른 변수 조건들은 차단한 후, 실험을 진행하였다(혼합 시간, 재료 투입 순서 등). 제작된 THINKY mixer LMO (TLMO), homogenizer LMO (HLMO) 중 HLMO는 TLMO보다 더 고른 입자 분산 특성을 가지며, 그로 인한 더 높은 접착 강도를 나타낸다. 또한, 전기화학적 평가 결과, HLMO는 TLMO와 비교하여 개선된 성능과 안정적인 수명 주기를 보였다. 결과적으로 수명특성평가에서 초기 방전 용량 유지율은 HLMO가 69 사이클에서 TLMO와 비교하여 약 4.4 배 높은 88%의 유지율을 보였으며, 속도성능평가의 경우 10, 15, 20 C의 높은 전류밀도에서 HLMO가 더 우수한 용량 유지율과 1C에서의 용량 회복률 역시 우수한 특성을 나타냈다. 이는 활물질과 도전재 및 고분자 바인더가 포함된 슬러리 특성이 homogenizer를 사용할 때, 정전기적 특성이 강한 도전재가 뭉치지 않고 균일하게 분산되어 형성된 전기 전도성 네트워크를 생성할 수 있기 때문으로 간주된다. 이로 인해 활물질과 도전재의 표면 접촉이 증가하고, 전자를 보다 원활하게 전달하여 충전 및 방전 과정에서 나타나는 격자의 부피변화, 활물질과 도전재 사이의 접촉저항의 증가 등을 억제하는 것에 기인한다.

• 한국작물학회지
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• 제42권5호
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• pp.489-496
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• 1997

참깨재배의 국제경쟁력 강화와 농가소득 증대에 가장 시급한 과제인 생산노력을 획기적으로 절감하기 위한 참깨 대단위 집단 재배에 적합한 생력기계화 일관체계를 확립하고자 주요작업 단계별로 개발된 농기계를 적용하여 일련의 시험을 실시하였던 바 얻어진 주요결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 참깨의 파종작업에 점파기 부착 비닐멀칭기를 개발, 이용함으로써 노력시간이 관행의 ha당 285시간에서 5시간으로 줄어 98％의 생력효과를 가져왔다. 2. 참깨 수확작업에 참깨 예취결속기를 사용함으로써 ha당 관행의 330시간에서 22시간으로 93％의 생력 효과를 얻었다. 3. 참깨의 탈곡작업에 참깨 탈곡기를 사용하여 관행의 ha당 151시간을 23시간으로 단축, 85％의 생력효과를 얻었다. 4. 참깨 선별기를 이용한 선별작업으로 관행의 ha당 54시간에서 12시간으로 단축, 78％의 생력효과를 얻었다. 5. 기계화 일관재배에서 생육은 관행과 비슷했으며 수량은 ha당 1,107kg으로 관행에 비하여 6％ 증수되었다. 6. 참깨재배의 전 작업과정에서 비닐멀칭 기계화 일관체계(점파기 부착 비닐피복기 ＋ 참깨 예취결속기＋참깨 탈곡기＋참깨 선별기)를 적용하였을 때 ha당 472시간의 노력이 소요되어 관행대비 62％의 생력효율을 얻을 수 있었다. 7. 비닐멀칭 기계화 일관재배는 관행에 비하여 인건비가 ha당 1,720천원이 절감되어 소득면에서 관행의 8,680천원보다 26％ 많은 10,940천원의 소득증대 효과가 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.252-264
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• 2023

본 논문은 λg/2 개방형 SIR 구조와 전송선로와 대칭 및 비대칭 개방형 스터브를 가진 포크-형태의 구조를 일체화한 이중대역 대역통과 여파가 설계에 대해 제안을 한다. 이중대역 효과를 얻기 위해, 제안된 여파기는 SIR 구조를 이용했고, SIR 구조의 임피던스 비율을 조절한다. 그러므로 여파기의 고조파는 임피던스 비율의 조절을 통해 위치가 이동하게 되며 이는 이중대역 효과를 얻을 수 있다. 이중대역 특성을 얻기 위해 SIR 구조를 반으로 나눈 상태에서 SIR 구조 사이에 개방형 스터브를 삽입하여 이중대역 효과를 얻는다. 또한 포크 형태의 구조에서 개방형 대칭 스터브의 길이를 조절함으로써 두 번째 주파수 응답을 얻는다. 포크 형태에서 비대칭 개방형 스터브는 길이의 조절을 통해 최적의 대역폭을 얻는다. 그러므로 제안된 대역통과 여파기의 첫 번째 중심 주파수는 5.896 GHz이며 대역폭은 13.6 % 이다. 이때, 측정 결과는 0.13 dB 및 33.6 dB이다. 두 번째 중심 주파수는 5.906 GHz이며 대역폭은 13.6 % 이다. 이때, 측정 결과는 0.15 dB 및 19.8 dB이다. 그 이유는 임피던스 비율(Δ)이 1보다 높으면 고조파의 위치는 낮은 주파수 대역으로 이동하게 된다. 그러나 임피던스 비율(Δ)이 1보 낮아지게 된다면 고조파의 위치는 높은 주파수 대역으로 이동하게 될 것이다. 이러한 특징을 이용하여 설계된 여파기의 기능은 측정 결과에서 얻을 수 있다. 제안한 대역통과 여파기는 입출력의 결합구조와 비아 홀이 없기 때문에 결합손실과 비아 에너지 집중 손실이 없다. 그러므로 성능이 우수하여 시스템 집적화가 가능하며 교통통신 시스템에서 활용되는 DSRC (dedicated short-range communication) 시스템 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권5호
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• pp.554-572
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• 2023

본 연구는 전북지역 316명의 초·중·고등학교 조리종사자를 대상으로 안전사고 실태 및 예방교육 프로그램에 활용될 교육내용의 우선순위를 조사하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 조사대상자의 99.7%는 '여자', 학력은 '고졸' 76.6%, 직급은 '조리원' 77.8%, 평균 근무연수는 초등학교 '12.7년', 중·고등학교 '10.6년'이었다 (p < 0.01). 1일 평균 급식 인원은 초등학교 '716.4명', 중·고등학교 '818.3명'이며 (p < 0.05), 평균 근무인원은 초등학교 '6.1명', 중·고등학교 '8.0명'이었다 (p < 0.001). 조리종사자의 90.8%가 안전사고를 경험하였으며, 중·고등학교 종사자가 초등학교보다 사고경험이 많았다. 주요 사고원인은 '과도한 업무량' (61.7%), '노후기구나 설비' (28.9%), '본인 부주의' (17.1%)이며, 주로 '조리과정' (47.7%), '청소 및 뒷정리' (42.2%), '이동 및 운반' (36.2%) 과정에서 발생하였다. 가장 많은 부상은 초등학교는 '근골격계부상' (68.2%), 중·고등학교는 '미끄러짐' (70.2%)과 '화상' (70.2%)이었다. 안전교육은 영양(교)사와 교육청 (100%), 조리사협회 (27.2%)의 교육을 받았으나 초등학교의 77.3%, 중·고등학교의 79.5%의 조리종사자는 교육내용을 현장에 적용하지 않았다. 안전교육에 대하여 64.9%의 조리종사자는 만족, 35.1%는 불만족하며, 가장 큰 불만족 이유는 '교육내용이 실제 급식현장과 맞지 않아서' (42.3%)이었다. 안전교육 내용의 우선순위 결정을 위해 대응표본 t-test, Borich 요구도, The Locus for Focus 모델의 3단계 분석방법을 이용한 결과, 6개 영역의 22개 항목 중 1항목 '작업장 및 통로를 정리·정돈한다'를 제외한 21개 항목에서 중요도와 현재 수행수준 간에 유의미한 차이가 있었다. 안전교육 내용에 대한 초등학교와 중·고등학교 종사자의 최우선 순위는 2개항목, 차 순위는 6항목으로 확인되었다. 따라서 초등학교와 중·고등학교 조리종사자 대상 안전교육 시 우선적으로 '가스후드 청소 시 안전한 사다리를 사용하며, 2인 1조로 작업한다', '배수로 청소 시에는 주의 표시판을 설치하고, 청소 후에는 반드시 덮개를 덮는다'와 '화학물질 취급 전 보호장비를 착용한다'를 교육하여야 하며, 차 순위로는 '작업 전·후 스트레칭 하기', '작업대 높이가 맞지 않으면 보조 받침대를 사용하여 높이를 맞춘다', '무거운 것을 옮길 때 보조기구를 이용하거나 도움을 받는다', '중량물 취급 시에는 올바른 자세와 방법을 지킨다', 'MSDS 적용물질의 안전취급 요령을 잘 확인하고 사용한다'가 교육내용에 포함되어야 되겠다. 이상의 결과, 조리종사자 안전교육 시 조리, 청소 및 뒷정리 과정 중의 부딪힘·떨어짐 사고, 화학물질관리 및 근골격계질환 사고 예방교육을 우선적으로 하여야 하겠다. 본 연구의 제한점은 연구대상자가 일부 지역에 국한되어 있기 때문에 전체 학교급식소의 경우로 일반화하기에는 한계가 있으며 향후 조사대상자의 확대를 통하여 전체 조리종사자의 안전사고 예방교육을 위한 체계수립이 필요하겠다.

• 심성연구
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• 제25권2호
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• pp.224-264
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• 2010

민담 <목도령>의 줄거리를 간단히 소개하면 다음과 같다. 목도령은 선녀와 나무의 아들로서 아버지·나무의 도움으로 홍수에서 살아남은 뒤 홍수에서 구해준 사내아이와 함께 세상에서 가장 높은 봉우리에 있는 할머니의 집에서 머슴살이를 하게 된다. 할머니에게는 친딸과 의붓딸이 있었는데 홍수에서 구해준 개미와 모기의 도움으로 목도령은 할머니의 친딸과 결혼하고 사내아이는 의붓딸과 결혼하여 두 쌍의 부부가 되어 새 인류의 조상이 되었다는 내용이다. 대상민담을 해석하기 위하여 먼저 중심적인 모티브인 나무의 의미를 확충하여 나무가 자기와 리비도의 상징이며 탄생의 주체인 동시에 세계수이자 지혜를 의미하고 이러한 나무의 정령과 천상의 선녀사이에서 탄생한 목도령은 '신성한 아이'로서 무의식의 원형을 인지하게 되는 잠재력의 출현으로 보았다. 선녀·어머니가 7~8세에 사라짐은 최고의 선(善)에 이르기 위해서 거쳐야 하는 필수적인 조건이고 여성성의 부재에서 출현한 홍수는 무의식의 보상작용으로 보이며 대상 민담에서 홍수를 징벌이 아닌 자연현상으로 보는 점은 만물자화(萬物自化)의 도가사상에 바탕을 둔 동양의 정신사적 배경과 관련이 있지 않나 생각되었다. 남근적인 나무가 홍수와 함께 쓰러지고 여성성적인 배의 역할을 하는 것은 시대의 조류로 가부장적 체계가 붕괴되고 전체를 향하게 된다는 의미와 연관된다고 보았고, 물에서 구해낸 개미와 모기는 본능의 상하(上下)양면을 대변하며 신성을 매개하고 있고, 그들이 도움을 준다는 것은 무의식에서 도움이 온다는 것이다. 홍수에서 구한 사내아이는 수면상태에 있던 삶의 부분이 깨어나 양극의 긴장을 삶 속에서 경험하는 것과 연관되고, 아이들을 키워서 새 인류의 조상이 되게 하는 할머니는 국모신이자 태모의 상징으로서 전체성에 이르게 하는 무의식의 근원적 조절자이다. 두 아이의 머슴살이와 할머니가 목도령에게 준 이니시에이션의 시련은 의식의 수준을 낮추어야 무의식이 활성화되며 무의식의 도움으로 통합이 실현된다는 목적의미를 가지며, 조과 모래, 동쪽과 서쪽을 구별하는 작업은 합일을 위해서 먼저 분리를 해야 한다는 것과 연관된다. 두 쌍의 남녀 사위(四位, quaternity)가 새 인류의 조상이 된다는 것을 전체를 의미하는 숫자 4에서 정신의 중심이 생기면서 갱신으로 이어진다고 보았다. 저자는 또한 대상 민담에 나타난 여러 다른 사위의 구조를 추정하여 그 상징적 의미를 융의 자기의 구조에 관한 생각을 중심으로 고찰하였다. 이 민담에서 주목할 것은 목도령과 할머니의 친딸, 동(東)방의 양성적(陽性的)인 측면뿐 아니라 그 대극에 해당하는 의붓딸, 서(西)방, 그리고 목도령의 그림자로 이루어진 음성적(陰性的) 측면을 함께 인류 조상의 두 쌍으로 정했다는 점이다. 그러나 이 둘 중에 양성적인 측면인 선(善)한 면에 더 무게를 두고 있지 않나 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제27권2호
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• pp.211-241
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• 2012

유럽연합(European Union: EU)이 2012년 6월 유엔의 우주의평화적이용위원회(COPUOS) 제 55차 회기에서 공식 제기한 우주활동의 국제 행동규범안(Draft International Code of Conduct for Outer Space Activities)은 그간 우주에서의 국가 활동 규범에 대한 미비한 요소들을 제시한 내용으로서 국제사회의 관심을 끌기에 충분한 내용이다. 현재 우주에서의 미비한 질서는 군비경쟁 금지, 우주쓰레기 경감 등을 통한 우주의 안전과 안보를 위한 지침, 그리고 우주활동의 정보를 참여 국가 간 교환하는 것이라고 할 수 있는 바, EU의 상기 제안은 여사한 문제들에 대한 행동 강령을 정한 것으로서 주목되는 내용이다. 2008년 말부터 시작된 EU의 제안 활동은 그간 일부 우주활동 국가들, 특히 미국과의 비공식 접촉을 통하여 접촉대상국들의 의견도 반영한 가운데 2013년 채택을 목표로 하는 자발적 이행 규범으로서 강제력을 가지고 있지는 않지만 미국은 우주에서의 군축 관련 규범 제정의 필요성에 탄력을 제공하는 계기가 될 가능성에 우려하는 가운데 현재는 방관하고 있는 입장으로 보인다. 이러한 미국의 입장은 우주에서 전략적 우위를 점하고 있다는 자국의 이익이 군축에 관한 규범의 제정으로 손상될 수 있다는 판단을 근거로 하고 있다. 이에 따라 미국은 유엔 총회에서 우주에서의 군비경쟁 방지(PAROS)에 관한 결의에 반대하고 군축회의(Conference on Disarmament: CD)에서 오랫동안 논의되어 왔던 우주에서의 군축을 촉구하는 논의의 장을 마련하는 것에 반대하여 왔다. 중국과 러시아는 2008년 우주에서의 군축에 관한 PPWT (Treaty on Prevention of the Placement of Weapons in Outer Space and of the Threat or Use of Force against Outer Space Objects)채택을 제안하였는 바, EU의 제안은 자신들이 제안한 PPWT의 추력을 저상시키는 내용이 되기 때문에 불편한 심정으로서 역시 소극적인 입장이다. 한편, 미국이 상기 입장의 연장선 상에서 PPWT에 반대 입장을 취하는 것은 이해하기 어렵지 않다. EU의 행동규범안은 주요 우주대국의 군사전략적 측면에서의 이해관계 때문에 그 장래가 명확치 않으나 우주쓰레기의 경감을 위하여 노력하고 우주활동의 정보를 상호교환하면서 우주에서의 안전과 안보를 보장을 통하여 가능한 우주의 평화적 이용과 탐사라는 기본 명제를 극대화 시키는 효과를 가져오는 것으로서 매우 바람직한 조치로 간주된다. 단, 동 규범안은 참여 국가들간의 협조와 연락업무를 수행하기 위하여 상설기구를 설치하도록 되어있지만 이는 기존 조직인 유엔외기권사무소(UN Office for Outer Space Affairs)가 담당하도록 할 경우 효율과 경제를 도모할 수 있을 것이다. 동 규범안에 대한 추후 구체 협상 시 여사한 내용도 논의될 것으로 보지만 EU의 우주활동의 안전과 안보에 관한 조치는 환경문제에서와 같이 국제사회를 이끌어가는 또 하나의 의미있는 기여로 평가받아야 한다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.45-69
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• 2016

최근에 빅 데이터를 활용하여 감성을 측정하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 통신 매체와 SNS의 발달로 기업은 국민의 감성을 파악하고 즉시 대응해야할 필요성이 생겼다. 우리나라의 경제는 대기업에 대한 의존도가 높기 때문에 10대 기업에 대한 감성분석은 의미가 있다고 할 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 다 범주를 기준으로 구축한 감성사전을 활용하여 우리나라 10대 기업에 대한 감성을 분석하였다. 빅 데이터를 이용하여 감성을 분석한 기존의 선행연구는 감성을 차원으로 분류하는 경향이 있다. 차원적 감성으로 감성을 분류하는 것은 분류의 기준이 학술적으로 증명되었기에 감성 분석에 주로 사용되어 왔지만 전문가 정도의 지식이 있어야 분류할 수 있어 보편적인 감성을 대변하는 데 비효과적이기에 보완이 필요하다고 할 수 있다. 개별 범주적 감성은 이 점을 보완할 수 있는 분류 방식으로 일정 수준의 주관성이 개입되지만 보편적으로 느낄 수 있는 감성을 측정하는데 효과적이다. 따라서 본 연구는 보편적인 감성의 측정을 위해 감성을 차원으로 분류하지 않고 개별 범주로 분류하여 9가지 영역으로 나누었다. 선행 연구에서 추출한 9가지 범주에 해당하는 감성 단어에 기초하여 감성사전을 구축하였으며 감성 단어가 검출된 빈도를 기준으로 감성을 분석했다. 대상 데이터는 2014년 1월부터 2016년 1월까지 우리나라 10대 기업에 대하여 축적된 뉴스 데이터이다. 대상 데이터에서 검출된 감성 단어의 빈도를 기준으로 각 기업에 대한 감성 순위를 나누고 분포를 확인하였다. 기업에 따라서 감성이 다를 수 있는지, 특정 사건이 각 기업에 대한 감성에 영향을 줄 수 있는지 가설을 세우고 검정하였다. 결론적으로, 다 범주 감성 사전을 활용한 감성 분석은 기업 간 비교와 시점 간 비교에 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 빅 데이터에 산재해있는 감성을 국민의 시각으로 측정하는 하나의 대안으로서 의의가 있다.