순환 신경회로망의 응용에서 종종 대두되는 국지극소점을 확인하고 제거하는 효과적인 방법을 제안한다. 신경망의 학습과정에서 밝혀지는 국지극소점에 대하여 부상관성을 부과하여 에너지표면을 재조정함으로서 원하는 상태에서 회로망이 안정에 도달하게 한다. 이때 의사상태(spurious states)는 안정조건을 적용함으로서 확인되는데 이과정은 특별히 설계된 병렬회로에 의하여 효율적으로 처리된다. 이와같은 부학습(unlearning)의 결과로서 순환신경망의 저장용량과 수렴성능의 개선을 이룰수 있다.
본 연구는 국가주도형으로 조성된 대표적인 산업집적지인 구미 IT 클러스터의 내생적 발전 가능성을 탐색하기 위해서 2005년부터 추진되어 온 산업단지 혁신클러스터정책의 미니클러스터 사업에 대하여 심층 고찰한 것이다. 구미 IT 클러스터를 구성하고 있는 산 학 연 주체들로 구성된 미니클러스터들은 관 주도의 외생적 조직으로 형성되었으나, 점차 자생적 조직화 과정을 거치면서 자율적인 학습 커뮤니티 조직으로 진화되는 모습을 나타내고 있다. 이를 통해 국지적 학습과 지식 공유가 활성화될 수 있는 사회적 자본의 축적과 국지적 뿌리내림으로 참여기업들뿐만 아니라 지역 기업들의 경쟁력 강화에 기여한 것으로 평가된다. 이러한 성과는 정부주도형으로 형성된 외생적 산업집적지가 대 다수를 차지하고 있는 한국의 산업집적지 활성화 정책 수립에 있어서 중요한 시사점을 제공한다. 특히 본 연구 결과는 미니클러스터 사업과 같이 자생적인 학습 커뮤니티 조직이 활성화될 수 있는 소프트웨어 중심의 클러스터 사업이 일관성 있게 추진될 필요가 있음을 강조한다.
이 글에서는 새롭게 등장하고 있는 사회적 목표를 지향하는 혁신정책의 특성들을 살펴보고 그것이 우리의 혁신정책에 주는 함의를 살펴보았다. 우선 이 정책들은 지속가능성과 같은 목표를 제시하고 그것에 경제성장보다 앞서는 우선권을 부여하고 있다. 또 이 정책들은 개별적인 기술개발이나 국지적인 문제해결을 넘어 사회 기술시스템 전체의 전환(system transition)을 염두에 두고 있다. 그리고 시스템 전환을 위해, 새로운 내용을 갖는 기술과 사회제도를 실험하여 기술적 지식을 확충하고 정당성을 향상시키는 '전략적 니치 관리' 방식을 채택하고 있다. 장기적이고 근본적인 변화 방향과 구체적이고 국지적인 정책과 사업들을 학습 과정을 통해 연계시키고 있는 것이다. 이와 함께 정책들의 기획 및 집행과정에서 공공적 참여자의 역할을 확대하고 있다. 이런 정책이 우리에게 주는 함의는 2007년에 발표된 "기술기반 삶의 질 향상 종합대책"을 중심으로 논의하였다. 이 대책은 경제성장 중심 혁신정책의 틀을 넘어서는 새로운 정책이었지만 기존 정책들의 관성으로 인해 몇 가지 한계가 있음을 지적하였다. 특히 과거 산업화 과정에서 형성된 타겟팅적 경향 때문에 장기적 관점에서 시스템 전환을 고려하는 관점이 도입되는 데 어려움이 있다는 것을 논의하였다.
근래에 들어 자연환경의 복원은 우리나라의 하천 관리에서 중요한 계획과제의 하나이다. 계획과정에 있어서 경관의 분석과 평가는 보전 지역 및 개발 지역의 적지선정을 위하여 매우 중요한 단계이다. 이 연구의 목적은 생태경관 단위에 있어서 생태환경분야별 조사 특성을 반영할 수 있는 위계적 방법론의 수립과 이에 기초한 적지분석을 통해서 하천내 보전 지역을 설정하는 데 있다. 경관 평가 과정에서 경관 스케일은 광역스케일, 지역스케일, 국지스케일로 구분하여 적용할 필요가 있으며, 이에 따라 환경자료들이 수집, 분석, 종합된다. 이러한 3단계의 단위개념이 도입되어야 하는 것은 하천코리도에서 보전지 설정을 위해 생태 자료들의 다원적 성격을 평가하기 위한 것이다. 위계적 스케일에 따른 평가과정은 3단계로 구분되어 수행되었다. 첫 번째는 장거리 경관 단위로서 광역적 개념에서 하천폭을 기준으로 설정되었다. 두 번째는 각각의 장거리 경관 단위의 지역적 개념에서 경관의 동질성을 기준으로 2이상의 단위공간으로 구분되었다. 세 번째는 국지적 개념에서 교각, 다리, 보의 위치에 따라 세분적으로 분류되었다. 이 마지막으로 분류된 국지적 단위를 기준으로 하여 생태환경에 대한 자료를 재취합, 분석하기 위한 개념적 적지분석모형의 항목들을 선정하였다. 최종 결과에서는 하천 내 습지생태학습공간으로서 집중적으로 관리되어야 할 잠재력이 있는 장소로서 3개소의 보전 지역이 설정되었다. 적지분석과정이 내포하고 있는 많은 가정에도 불구하고, 이러한 방법론적 제안은 우리나라의 하천복원계획에서 다원화된 전문가들과의 공통적 토론을 통해 생태 정보들을 통합하여 실천적으로 적용할 수 있는 틀을 제공할 수 있으리라고 기대한다.
본 논문은 경제 환경변화의 맥락에서 발생하는 조직 변화와 학습과정 및 이러한 조직적 프로세스에 내포된 공간성에 대한 고찰이다. 이러한 문제제기는 급격한 경계변화에 직면한 한국의 대기업 조직에서 나타나는 기업학습과 조직변화의 맥락적 특수성에 기초한 경험연구에 기초하여 논의한다. 삼성전자에 대한 사례연구를 통해, 본 논문에서는 다음의 세가지 이론적 논점을 밝힌다. 첫째, 학습의 지리적 원천들은 기업조직의 공간 활용에 영향을 미친다. 둘째,그러나 기업 학습 관행들은 단순히 국지적 근원이나 지리적 근접성에만 기초하기보다는 관계적 근접성을 토대로 제한된 장소의 범위를 초월하여 조직 내외에 존재하는 다양한 지리적 근원을 활용함으로써 조직의 지식과 역량을 강화시키는데 초점을 둔다. 마지막으로, 기업들은 암묵적 지식뿐만 아니라 명시적 지식을 통합함으로 학습과 혁신을 달성하고자 노력한다.
국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.
수문순환과정의 시공간적 거동을 해석하고 이를 정량화 하는 것은 효율적인 수자원 관리 및 계획을 위해 반드시 선행되어야 하는 연구이다. 특히 토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자로, 이를 정확하게 측정하기 위한 방법들이 다각도로 발전되어 왔다. 그 중 위성 데이터를 활용한 토양수분 산정은 미계측 지역의 토양수분을 지속적이고 광역적이게 관측할 수 있는 선진 기술로 각광받고 있다. 그러나 대부분의 위성 자료들이 가지고 있는 공간 해상도는 복잡한 지형 환경을 대상으로 한 지역의 원격 탐사로서는 국지적인 수문학적 현상들을 분석하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 우리나라의 경우 국토의 70% 정도가 산지로 이루어져 있으며 경사도가 $5^{\circ}$ 이하의 평탄한 지역은 약 23%에 그치는 등 복잡한 식생 지형 환경을 가지고 있다. 따라서 인공위성의 해상도와 식생 투과도를 고려할 때 저 해상도의 위성 토양수분만으로는 우리나라와 같이 면적에 비해 복잡한 환경에 기반 한 수문학적 현상들을 충분히 분석하는데 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 support vector machine (SVM) 기계학습을 활용하여 ASCAT과 AMSR2 위성 토양수분의 상세화를 수행하여 고해상도의 토양수분을 산정하였고, 이를 지점관측 자료와 비교해 상세화도 자료의 신뢰성을 평가하였다. 검증된 고해상도 토양수분 데이터는 향후 자연재해 분석에 있어 예측의 정확성을 높이고 수문순환 및 기후 모델링에 있어서 중요한 입력 인자로 활용될 것으로 기대된다.
물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
본 연구는 우리나라 농업을 둘러싼 최악의 사회경제적 환경 속에서도 생산유통상의 기술혁신으로 나름대로 경쟁력을 강화/유지하고 있는 국지적 영농지역에 주목하여 사례지역의 생산유통체계 특성 및 기술혁신과 그 과정에서 내생적 영농조직의 역할을 분석하였으며, 이를 토대로 앞으로 지식기반사회에 있어서 지역농업정책에 대한 하나의 방향을 제시하고자 한다. 사례지역인 눌미리 복숭아 재배 커뮤니티가 타 지역과의 차별화를 통한 경쟁력을 가질 수 있었던 것은 영농조직을 기반으로 한 생산유통체계상의 기술혁신에서 찾을 수 있다. 생산 그 자체는 철저하게 농가단위로 이루어진다는 점에서 개별 농가는 경쟁관계에 있다고 볼 수 있으나, 생산유통과정에서 농가단위로 채택/체화된 명시적/암묵적 지식이 내생적 영농조직 구성원간의 네트워크를 통한 집단학습의 결과, 커뮤니티 단위의 기술혁신 창출-차별화/경쟁력 확보-개별 농가 소득중대-조합원간의 신뢰 강화에 기초한 영농조직의 활성화라는 순순환 고리가 형성됨으로서 경쟁력은 강화/유지될 수 있었다. 앞으로 지식기반사회에 대응하기 위한 지역농업정책은 과거의 개별 농가나 행정구역을 단위로 한 한시적인 금융이나 하드웨어 중심의 지원에서 과감하게 탈피하여, 이노베이터를 적극적으로 발굴하고 이들을 중심으로 우리나라 농촌사회에 뿌리내려진 내생적 조직을 활성화하여 구성원간 네트워크의 강화로 집단학습과 실행을 통하여 기술혁신을 지속적으로 창출할 수 있는 지역혁신시스템의 사회제도적 기반을 조성/강화하는 방향으로 수립되고 실행되어야 할 것이다.
지식경제의 중요성이 부각되면서 지역발전에서 대학의 역할이 재평가되고 있다. 본 논문은 선행연구에 대한 문헌고찰을 토대로 지식기반사회의 도래에 따라 지역발전에 있어 대학에 요구되는 새로운 역할을 재정립하고 관련 변수들을 검토하였다. 기존의 연구들은 주로 대학의 역할과 기능을 단선적으로 간주하는 경향이 있다. 하지만 대학의 기능과 목적 그리고 행태 특성은 제각각 상이할 수 있다는 점을 인식할 필요가 있다. 그 이유는 대학 자체의 규모와 조직 특성 등 조직적 요인뿐만 아니라 중앙 및 지방정부의 정책과 지역산업의 특수성 등 외부환경적 요인에 의해 대학 조직의 진화 경로가 상이한 패턴을 나타내기 때문이다. 이처럼 지역발전에 있어 대학의 역할은 단순히 지식생산 및 서비스기관 등으로 인식하는 정태적이고 단선적인 관점에서 벗어나, 대학을 역동적이고 이질적인 조직적 실체로 바라보아야 한다. 아울러 지역발전의 맥락에서 대학의 역할은 조직의 특수성과 더불어 환경특수적인 맥락에서 접근되어야 할 필요가 있음을 강조한다. 이러한 인식을 토대로, 본 연구에서는 지역발전에 있어 대학의 역할을 개별 대학의 조직 특성, 국가적 맥락, 지역적 맥락 및 정책적 맥락에서 구분하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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