본 연구는 청소년 대상 소셜 미디어 이용자들이 어떠한 윤리적 책임을 가지고 정보 생산과 공유 과정에 참여하고 있는지, 그들이 인식하는 윤리적 내용은 무엇인지 유형화함으로서 소셜 미디어 이용 행태에 미치는 윤리적 영향을 실증적으로 밝혀내었다. 윤리의 개념 및 구성요인, 윤리적 영향 요인을 분석하기 위해 구조화된 설문지로 조사한 후, 유효한 227건을 통계 분석하였다. 그 결과 '프라이버시 보호', '저작권 보호', '완전성', '정확성', '진실성', '공정성', '각종폐해구제책', '신뢰성', '객관성', '불편부당성' 항목이 포함된 <전통적 정보 윤리>와 '절제', '존중', '자율성', '조절', '해악조심' 항목이 포함된 <사이버 윤리 덕목>, '상호작용성', '복합정체성', '익명성', '정체성변이', '사회공동체' 항목이 포함된 <사이버 정체성>, '투명성', '개방성' 항목이 포함된 <사이버 정보 윤리> 네 가지 유형으로 분석되었고, 이 중에서도 <사이버 윤리 덕목>에 대한 인식이 가장 높은 것으로 나타났다. 또 모든 윤리적 요인들은 소셜 미디어를 통한 이용자들의 의견 표명이나 지지, 정보 주도나 탐색 행위와 정적인 상관관계가 있었으며 그 정도에 따라 유의미한 차이가 있었다. 특히 소셜 미디어의 이용과 의견 표명 혹은 지지, 정보 주도 혹은 탐색 행위에 가장 영향을 주는 윤리적 요인은 <사이버 정체성>인 것으로 나타났다.
현재 우리나라에 설치된 횡단보도 형태는 횡단보도 정지선의 수, 교차로 연석선으로부터 이격된 거리 교통섬의 유.무에 따라 네 종류가 있으나 각 형태별 횡단보도 설치기준이 모호한 실정이다. 본 연구는 보행자 안전측면에서 광주광역시내 50개 신호교차로 횡단보도를 중심으로 보행자와 차량이 상충하여 발생한 횡단보도 보행자사고(113건)를 횡단보도 형태별로 차량 교통량, 횡단보도 보행량, 교차로 기하구조, 신호현시 등의 자료를 수집하여, 유의수준 0.1에서 여러 변수를 고려한 다중회귀분석으로 횡단보도 형태별 보행자사고율에 대한 회귀모형식을 도출하였다. 그리고 각 횡단보도 형태별 보행자사고율(y$_{i}$)을 사고건수(Y$_{i}$)로 재차 환산하여 가장 작은 사고건수가 추정된 횡단보도 형태를 결정하는 과정을 제시하였다. 따라서 본 연구의 결과는 각 접근로별로 신설 될 신호교차로의 횡단보도 또는 기 설치된 횡단보도의 보행자 사고를 줄이기 위해 어떠한 형태의 횡단보도를 설치해야 하는가에 대한 의사결정 문제를 해결 줄 수 있을 것이다.
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.
본 연구는 온라인 양면구전에 대한 실제적 파악을 통해 보다 현실성 있는 유형구분에 도움을 주는 것을 연구의 목적으로 하였다. 이를 위해 제품유형을 경험재와 탐색재로 분류한 후 총 402건의 온라인 리뷰를 수집하여 기술적 특성(방향성, 리뷰길이)과 내용 구조적 특성(제품편익, 정보제시방법)에 대해서 내용분석(Content Analysis)을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 양면구전의 방향성으로 긍정/부정, 부정/긍정, 긍정/부정/긍정, 부정/긍정/부정의 네 가지 유형이 관찰되었다. 둘째, 양면구전의 리뷰길이가 단면구전의 리뷰길이보다 긴 것으로 나타났으며, 제품편익에서는 단면과 양면 모두 혼합유형이 가장 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 셋째, 정보제시방법에서 단면구전은 총체적 표현방식이 압도적으로 많이 나타난 반면, 양면구 전에서는 혼합적, 분석적 표현방식도 상당히 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 넷째, 단면구전과 양면 구전 모두 정보제시 방법으로는 탐색재는 총체적 표현에 많이 치우친 반면, 경험재는 분석적, 혼합적 표현도 많이 사용하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 온라인 구전의 유형화 기준 특히 양면구전의 유형화 기준에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 본 연구의 내용분석 결과를 근거로 향후 여러 가지 인과적 연구가 가능할 것이라 판단된다.
본 연구는 중부지역 일본잎갈나무의 수간중량 추정식을 개발하기 위하여 지역별 개체목의 지위와 직경을 고려하여 표준지를 선정한 뒤, 총 55본의 표본목을 선정하였다. 표본목의 실측자료를 이용하여 수피외생중량, 수피외건중량, 수피내 건중량 및 이용중량 등 네종류의 중량을 추정하기 위해 11개의 모형을 비교 분석하였다. 중량을 추정하기 위해 흉고직경을 변수로 이용하는 경우, 흉고직경과 수고를 이용하는 경우, 재적을 이용하는 경우의 3개 변수에 따라 모형을 구분하였다. 최적의 모형은 적합지수와 추정의 표준오차 및 잔차의 분포를 이용하여 모형의 이행능력을 비교하여 선정하였다. 그 결과, 1변수인 흉고직경을 이용하는 식은 $W=a+bD+c^D^2$이며 설명력은 90~92%를 나타냈고, 흉고직경과 수고를 이용한 2변수식은 $W=aD^bH^C$으로 97~98%의 설명력으로 2변수 모형이 1변수 모형 보다 높은 적합도를 보였다. 또한 전체수간에 대한 재적과 이용재적에 대한 식인 W = aV로 중량추정설명력이 98~99%으로 높게 나타났고 SEE도 7.7~17.5, CV(%)도 8.0~10.0으로 우세한 적합도를 보였다. 본 연구는 개체목의 중량정보 제공 및 임분단위의 중량 바이오매스추정식의 기초연구로 활용될 것으로 판단된다.
수문학적 토양유형은 복잡하게 세분되어 있는 토양의 종류를 수문학적인 목적에 따라 단순화하기 위해 만든 것으로 미농무성 토양보전국에서 고안한 개념이다. 우리나라 토양을 이 방법으로 구분하고자 하는 몇번의 시도가 있으며 그 중 대표적인 것이 정 등(1995)이 분류한 수문학적 토양군이다. 이는 토양의 침투 투수특성에 대한 실측자료가 부족한 우리나라의 실정을 감안하여 토성속(textural family), 배수등급(drainage class), 불투수층(impermeable layer), 투수성(permeability)의 네가지 토양특성을 분류특성으로 하여 각각에 1-4점 범위로 점수를 매긴 후 합산한 점수를 기준으로 수문학적 토양유형을 분류하는 것이다. 최근에는 토양의 한계침투속도에 따라 수문학적 토양유형을 분류하고자 하는 시도가 있으며 본 논문에서는 새로운 방법으로 분류할 때 기존의 방법과 어떠한 차이가 있는지 비교하고자 하였다. 정 등(1995)의 분류방법은 개념상 몇가지 문제점을 안고 있다. 먼저 토양의 수리특성은 같은 토성속이라 하여도 토양생성 과정과 토지이용 방법에 따라 그 차이가 매우 큼에도 불구하고 이에 대해 고려하지 못하였으며 다음으로 지표유거가 많아 배수가 양호한 토양의 강우 유출을 과소평가한다. 또한 얕은 토심에 존재하는 불투수층이 존재하는 경우 토양의 수리특성에 관계없이 적은 양의 강우에도 유출이 발생하므로 별도의 제한인자로 간주하여야 한다. 토양의 한계 침투속도를 이용한 분류방법은 이러한 문제점을 상당 부분 개선할 수 있다. 토양의 한계침투속도를 산정하기 위해 현장에서 지표 한계침투속도와 투수속도를 측정하였으며 이 자료를 확장하여 해석하기 위해 입자특성을 이용한 Pedo Transfer Function을 개발하였다. 토심 50 cm 포화시 토양 투수성을 한계 침투속도로 가정하였으며 50 cm 이내에 암반층과 지하수위가 존재할 경우 투수성에 관계없이 D유형으로 분류하였다. 새로운 방법으로 분류한 결과 기존의 분류와 몇가지 차이점이 발견되었다. 가장 큰 차이는 대부분의 논토양이 느린 한계침투속도의 영향으로 D유형에 속한 것이다. 산림토양과 밭토양은 기존 방법과 마찬가지로 A, B유형이 많았으며 암반층을 고려하기 전에는 기존 분류에 비해 강우 유출 가능성이 적은 쪽으로 평가되었다. 그러나 암반층이 존재하는 토양을 고려한 결과 A 또는 B 유형에 속하던 상당수의 산림토양이 새로운 분류에서 D유형으로 분류되었다. 지표 유거가 많아 배수등급이 매우양호로 분류되던 토양은 정 등(1995)의 분류와 비교하여 대부분 강우 유출 가능성이 큰 쪽으로 조정되었다. 새로운 수문학적 토양유형을 이용할 경우 낮은 토심에서 암반층이 발견되는 산림토양이 분포한 유역이나 산림, 밭 등에 식질 토양이 많이 분포하는 유역에서는 기존의 방법을 이용하는 것보다 강우 유출량이 높게 평가될 것으로 판단된다. 앞으로 강우 유출량 실측자료와의 비교를 통해 지속적인 보정을 하여야 할 것이며 특히 불투수층의 존재시 일괄적으로 D유형으로 분류된 토양의 경우 깊이에 따라 C 또는 D 유형으로 세분하여 조정할 필요가 있다.
Background: There are many situations where walking in an actual community needs to change direction along with walking on a straight path, and this situation needs to be reflected in assessing walking ability of the community. Therefore, in this study, we tried to determine whether the assessments can distinguish the level of walking in the community. Design: Retrospective cohort study. Methods: Fifty-two survivors with chronic stroke have participated in the study. According to the evaluation result of 10mWT, the subjects of 0.8m/s and above were classified as the group who could walk in the community (n=22), and the subjects of 0.4m/s~0.8m/s were classified into the group who could not walk in the community (n=30). Modified Rivermead Mobility Index, Postural Assessment Scale for Stroke, Fugl-Meyer Assessment, Berg Balance Scale, 10-meter Walk Test (10mWT) were used to evaluate the motor skills. Furthermore, Activities-specific Balance Confidence Scale was used to evaluate psychological factors, and Timed Up & Go Test (TUG), Figure-of-Eight Walk Test (F8WT), Four Square Step Test (FSST), Step Test (ST) were applied to evaluate dynamic balance and mobility. Results: As a result for distinguishing walking levels in the community, TUG was 14.25 seconds, F8WT was 13.34 seconds, FST was 19.43 seconds, and ST of affected side and non-affected side were 6.5 points and 7.5 points, respectively. TUG (AUC=0.923), F8WT (AUC=0.905), and FST (AUC=0.941) were highly accurate, but the ST of affected side and non-affected side (AUC=0.806, 0.705) showed the accuracy of the median degree, respectively. Conclusion: To distinguish walking levels in the community of survivors with chronic stroke, TUG and FSST have been found to be the best assessment tool, and in particular, FSST could be very valuable in clinical use as the most important assessment tool to distinguish walking levels in the community.
본 연구에서는 방사성폐기물 처분장이 건설 운영되고, 폐쇄 후 제도적 관리기간이 끝나게 되어 그 곳에 처분장이 존재한다는 사실과 위해(hazard)의 정도가 잊혀 지면서 무의식적인(inadvertent) 처분장 인간침입이 일어날 경우 이를 어떻게 평가할 것인지에 대해 기술하였다. 처분장 인간침입을 평가하기 위한 전제조건을 국내 또는 국제적으로 권고한 사항에 근거하여 설정하고 처분장 인간침입 평가방법론에 대해 기술하였다. 처분장 인간침입 평가 방법론에서는 사회적요인, 인간침입 시나리오, 방지대책 도출시 상호 관계에 대해 언급하였으며, 시나리오 도출절차에 대해서도 언급하였다. 인간침입 방지대책을 도출하기 위한 절차를 네 단계로 구분하여, 기본 정보를 도출하는 방법, 일반방지대책을 도출하는 방법, 후보방지대책을 도출하는 방법, 정형화된 시나리오를 고려하여 최종적으로 인간침입 방지대책을 도출하는 방법 등에 대해 체계적으로 기술하였다. 본 연구에서 도출된 인간침입 평가 방법론은 향후 인간침입의 가능성을 감소시키고 인간침입 발생 시 위해를 줄이기 위한 방지대책 마련 시 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.
1988년 대통령의 지시로 시작된 용산공원 조성 사업은 용산 미8군 기지의 이전 후 이전적지의 활용 계획을 수립하면서 시작되었으나 대내외적 상황 변화로 여전히 설계 단계에 머무르고 있다. 본 연구는 1992년 미군기지 일부에 조성된 용산가족공원의 조성 과정을 살펴 현재 진행 중인 용산공원 프로젝트에 참고할 수 있는 시사점을 도출하고자 시작되었다. 서울기록원에 이관된 용산공원 및 용산가족공원 관련 공공 기록물 중 주요기록물 53건을 최종 분석하여 세 가지 시사점을 도출했다. 첫째, 용산 미8군 반환 기지 전체에 대한 공원 계획뿐 아니라 그 일부인 골프장의 공원화 계획 또한 중요하게 다뤄진 사실을 보았을 때, 미8군 골프장 부지에 조성된 용산가족공원은 용산공원의 1단계 사업으로서 위상을 가진다. 둘째, 그럼에도 불구하고 용산가족공원이 임시적으로 개장되고, 그 결과 시설에 잠식당할 수밖에 없었던 사실을 바탕으로, 반환 부지의 임시 공원화가 추진되고 있는 현재 용산공원 조성 과정에서 온전한 공원 조성을 위한 정교한 로드맵과 조성 과정의 설계가 필요하다. 셋째, 과거의 기록을 통해 현재 사업에 적용할 수 있는 교훈을 도출할 수 있다는 점에서, 장기간 진행되는 사업의 경우 더욱 공원 조성 과정에 대한 기록과 기록물의 정리 및 체계화가 필요하다. 본 연구는 공공 기록물의 전수 조사를 통해 용산가족공원 조성 과정에서 논의된 도시계획의 중요 이슈를 발굴한 점, 그동안 알려지지 않았던 용산가족공원과 용산공원의 연계성을 살폈다는 점, 현재 진행 중인 용산공원 조성 사업 과정에서 공원 아카이빙의 중요성을 재확인했다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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