• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권5호
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• pp.501-515
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• 2018

본 연구에서는 지구과학의 탐구 방법으로서 복수 작업가설의 방법을 특정한 구조를 지닌 암석의 형성 과정에 대한 귀추적 추론 과정에 적용하고, 그 속에서 드러난 복수 작업가설의 방법의 특징을 탐색하였다. 연구 참여자는 한교육대학교에서 진행된 수업에 참여한 31명의 4학년 학생들이었으며, 이들은 수업 활동의 일환으로 문제 암석의 형성 과정에 대한 복수의 작업가설을 상정하고 그것들을 함께 고려하여 귀추적 탐구를 수행하였다. 학생들의 추론 과정과 결과를 스케치북 보고서에 기록하게 하고, 보고서의 내용을 분석적 귀납의 원리에 따라 분석하여 4가지 연구 주장을 도출하였다. 첫째, 학생들의 작업가설은 자원 모델을 바탕으로 상정되고 이 과정에서 종종 자원 모델의 변형이 일어난다. 둘째, 자원 모델의 활성화에는 증거의 지각적 특성이 영향을 미친다. 셋째, 관찰한 증거의 종류와 증거에 대한 다른 해석이 작업가설들에 대한 서로 다른 판단을 초래한다. 넷째, 종종 대안적인 가설들이 결합하여 또 다른 가설이 만들어진다. 이러한 연구 결과가 지구과학 교육과 관련 연구에 시사하는 점을 논의하였다.

• 인지과학
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• 제33권3호
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• pp.135-154
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• 2022

본 연구는 코로나-19로 인한 스트레스를 높게 지각할 때, 스트레스를 낮게 지각할 때에 비하여 응집성이 낮은 사회적 범주에 대한 속성 일반화가 강해진다는 것을 확인하기 위해 이루어졌다. 이를 위해 본 연구는 응집성이 높은 범주(수녀, 군인, 비행기승무원)와 낮은 범주(웨딩플래너, 통역사, 플로리스트)를 선정하였고, 336명의 참가자를 모집하여 범주기반 속성 일반화 과제(범주 구성원 몇몇에게 반복 관찰되는 속성이 범주 구성원 전체에서 얼마나 나타날지 추론)를 수행하게 하였으며, 이들이 지각한 코로나-19 스트레스 정도를 측정하였다. 결과적으로, 사회적 범주의 응집성이 높을 때, 낮을 때에 비하여 속성 일반화가 강해지는 효과와 코로나-19로 인한 스트레스를 높게 지각하는 사람들에게서 낮게 지각하는 사람들보다 속성 일반화가 강해지는 효과를 관찰하였다. 더하여 본 연구는 코로나-19 스트레스를 높게 지각하는 사람들은 스트레스를 낮게 지각하는 사람들에 비해, 응집성이 낮은 범주에서도 반복 관찰되는 속성을 강하게 일반화하는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구는 코로나-19 발생 이후 고정관념과 편견이 심화되고, 차별적 행동이 증가하는 현상의 근본에 코로나-19 스트레스와 이로 인한 속성 일반화 경향 증가라는 인지적 기제가 존재함을 보여 준다는 측면에서 중요하다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권4호
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• pp.481-494
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• 2018

이 연구는 3개월 동안 별자리의 움직임을 관찰하여 그것을 묘사하고 그와 같은 별자리의 겉보기 운동이 발생하게 된 원인을 별자리와 태양, 지구의 위치 관계를 그림으로 표현하는 다층 서답형 문항(multi-tiered constructed response items)을 초등학생들에게 시행하고, 그 결과를 바탕으로 지구의 공전과 별자리의 겉보기 운동을 이해할 때 나타나는 초등학생들의 공간적 추론의 유형을 구분하여 학습발달과정의 관점에서 분석하였다. 초등학교 네 곳의 6학년 학생들 65명이 연구에 참여하였으며, 지구와 달의 운동 단원을 학습하기 전과 단원 학습한 후에 각각 동일한 검사지로 검사를 행하여 응답하였다. 사전/사후 검사 응답 결과를 귀납적으로 범주화하여 지구의 공전 운동을 이해하는데 적용된 공간적 추론의 유형을 수준별로 구분하였다. 그리고 사전 검사와 사후 검사에서 각 수준별 학생들의 분포를 비교하여 교사의 교수활동을 통해 개별 학생들의 공간적 추론 수준이 어떻게 변화하였는지 파악하여 학습발달과정의 관점에서 서술하였다. 학생들의 응답 결과 하위 정착점은 별자리가 지구 주위를 돌고 있다고 해석하는 지구 중심 우주관에 근거한 서술이 있었다. 중간 단계 수준의 응답으로 지구의 운동을 평면적으로 이해하거나 지구가 태양 주위를 공전함에 따라 별자리도 지구를 따라서 움직인다는 직관적인 태양 중심 우주관에 해당하는 서술이 있었다. 학생들의 응답 수준이 높아짐에 따라 별자리의 운동을 지구의 공전에 따른 겉보기 운동으로 이해하고, 점차 지구에서 보는 관점의 관측 사실을 우주에서 내려다보는 관점의 설명 모델로 전환하여 이해하는 서술이 있었다. 상위 정착점 수준의 학생들은 태양 중심 우주관에 근거하여 별자리의 겉보기 운동과 지구의 공전을 과학적으로 서술하였다. 학습발달과정의 선행연구와 비교할 때 학생들의 실제 응답 결과에 근거한 발달의 경로를 조사한 Evolutionary LPs 에 해당하며, 직관적 사고의 극복 여부, 지구에서 보는 관점과 지구 밖 우주에서 내려다보는 관점 간의 전환 능력 등이 초등학생들의 학습발달의 경로를 결정하는 중요한 임계 포인트가 됨을 논의하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제15권2호
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• pp.289-314
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• 2013

본 연구는 2011년 학업성취도 평가 결과를 Fusion 모형이라는 인지진단모형을 적용하여 수학교과에서 학교급별, 성취수준별, 성별에 따른 인지요소 숙달 양상과 다문화가정의 인지요소 숙달 양상을 분석하였다. 연구결과, 초6은 12개의 인지요소에서 '귀납적으로 추론하기', 중3은 10개의 인지요소에서 '연역적으로 정당화하기', 고2는 10개의 인지요소 중 '사칙계산'이 가장 높은 숙달 비율을 보였다. 성취수준별로 인지요소의 숙달 양상을 분석한 결과, 초 중 고 모두 우수학력 집단은 전체 인지요소에서 94%이상의 숙달률을 보였으나, 기초학력이하 집단 학생들은 거의 모든 인지요소에서 초6과 중3의 경우 미숙달 비율이 70%이상이었고 고2는 99%이상이었다. 또한, 초6, 중3까지는 전반적으로 여학생의 인지요소 숙달 비율이 남학생보다 높으나 고2에서는 대부분의 인지요소에서 남학생이 여학생보다 숙달 비율이 높게 나타났다. 다문화가정 학생 집단과 일반가정 학생 집단 간 인지요소의 숙달 양상은 학교급별로 상이하게 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.156-172
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• 2011

본 연구는 오랜 기간 동안 난항을 거듭해왔던 한 사례를 통해 지방정부의 정책추진과정에서 갈등관리능력이 차지하는 중요성을 부각시켜보고자 하는 목적으로 시도되었다. 본 연구가 주목한 사례는 지난 1991년 입지선정에서 시작하여 무려 20년이란 긴 세월 동안 정책추진의 난항을 거듭해오다가 최근에 이르러서야 해결의 문턱을 넘어 비교적 안정적인 정책추진의 기미를 보이고 있는 경기도 남양주시의 쓰레기 소각잔재 매립장 건설사례다. 유사한 입지선정 및 건설과정의 갈등을 겪었음에도 불구하고 상대적으로 짧은 기간 내에 성공적인 정책추진을 경험했던 기타의 많은 지방정부 사례와 달리 남양주시 사례의 경우 장기간 동안 대립적 상황을 거듭해 왔던 점은 갈등관리의 차원에서 주목해 볼만한 특이사례다. 과연 남양주시는 왜 정책추진에 그토록 오랜 세월을 허비하며 난항을 거듭해 온 것일까? 본 연구는 일정한 분석모형에 입각하여 정책 성패요인의 인과관계를 검증하는 연역적 접근과는 달리, 정책단계별 사례의 개요와 쟁점 및 구조를 기술하는데 치중함으로써 정책단계별 갈등관리의 중요 요소를 귀납적으로 추론해 나가는 방식을 취했다. 분석 결과, 지방정부의 정책추진과정에서 갈등관리는 정책수립 및 결정단계와 홍보단계 그리고 집행단계에 이르기까지 지속적인 민주적 절차와 토론 및 주민과의 협력을 도출하기 위한 노력을 요하는 연속적 과정임을 확인할 수 있었으며, 이는 궁극적으로 정책성공의 중요한 요인으로 작용하고 있음을 확인하고 있다.

• 대한화학회지
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• 제66권5호
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• pp.362-375
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• 2022

이 연구에서는 과학교사의 NOS 수업을 직접 관찰하고 이 수업에서 나타나는 특징을 분석하였다. 2015 개정 교육과정에 따른 '과학탐구실험'의 수업에서 NOS를 가르치고 있는 과학교사 3명이 연구에 참여하였다. 이들의 NOS 수업을 관찰하였고 수업의 전후에 면담을 실시하였다. 수집한 자료는 분석적 귀납법과 지속적 비교 방법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, NOS에 대한 교사들의 전통적 관점이 수업 중에도 그대로 드러났으며 면담에서 현대적인 관점을 보이더라도 수업에서는 전통적인 관점으로 모순된 모습을 보이는 경우도 있었다. 세 교사가 가르친 NOS의 영역은 다양하였으나 '잠정성'은 모두 가르쳤으며 이를 중요한 목표로 생각하였다. 교사들은 주로 자신의 전공과 관련된 내용으로 NOS를 가르치고자 하여 NOS 교수는 교사의 전공과 깊은 관련이 있는 것으로 나타났다. 교사들은 미지의 탐구 대상을 추론함으로써 NOS를 학습하는 활동에서 활동의 규칙과 달리 탐구 대상을 공개하기도 하였는데 이것이 오히려 학습 효과를 높일 수 있을 것이라는 견해를 보였다. 마지막으로 교사들은 NOS의 중요성을 강조하였으나 NOS에 대한 평가를 실시하지 않거나 제한된 방법으로만 평가를 실시하는 등 평가에서 부족한 모습을 보였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 교사교육과 후속 연구의 방향을 제안하였다.

• 대한지리학회지
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• 제42권4호
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• pp.540-559
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• 2007

이 글은 조선시대 지방도시(읍치)의 풍수적 입지 및 경관에 관해 경상도 71개 읍치를 대상으로 현지조사하여 귀납적으로 분석하고 유형을 분류하여 그 의미를 해석한 것이다. 풍수적 입지가 전형적으로 드러나는 읍치는 경상도의 전체 읍치 중에서 약 58%의 비율에 이르렀다. 경상도 읍치의 입지 지형은 산기슭과 배산평지(背山平地)가 많았는데 풍수적 요인도 입지 선정에 반영되었기 때문이었다. 역사적으로 조선 초기에 입지한 읍치는 풍수적 국면이 완연하지는 않으나, 조선 중기 이후에 새로 들어서거나 읍치를 이동한 지방도시의 입지에서는 분명한 풍수적 지향성이 드러났다. 풍수적 입지국면을 갖추지 못한 읍치들의 경우라도 조선 중기 이후에 지방사회에서 풍수적 영향력이 점증되자 기존 읍기(邑基)는 풍수적으로 새로 해석되고 인문적 요소를 통하여 풍수적 경관으로 재구성되는 과정을 거치게 된다. 이 글에서 경상도 읍치의 경관유형은 세 가지로 분류되었다. 첫째, 자연적 풍수입지 국면을 갖추지 못하고 인문적 풍수경관 요소의 비중도 낮은 읍치이다. 이들 읍치의 공통적인 속성은 해읍(海邑)인데, 군사방어를 위한 요충지적인 위치가 주 입지요인으로 작용했던 결과로 추정된다. 둘째, 자연적 풍수입지를 하지 않았거나 비중이 적지만 인문적 풍수경관 요소는 다수가 나타나는 경우이다. 이들 지방도시는 최초 고려 말 이후로 점유되어 왔던 중심지적 관성, 군사방어, 교통, 경제 및 상업 등 풍수(風水) 외적(外的)인 입지 요인이 강하게 작용하여 입지 하였지만 나중에 풍수적 인문경관으로 재구성된 결과이다. 셋째, 자연적 풍수입지 국면이 강하게 나타나면서 아울러 인문적인 풍수 경관요소도 다수가 나타나는 경우로, 이들 지방도시의 공통적인 속성은 지역의 중심지에 설치된 지방행정도 시로서의 성격을 가지고 있었다.가뿐만 아니라 질적인 변화, 즉 태도의 변화에도 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.있는 가능성이 높은 것으로 해석된다. 지반운동의 공간적인 차별성은 GPS 자료를 통한 지각의 이동방향에 의해서도 간접적으로 증명될 수 있었다. 이러한 해석은 기존에 알려져 왔던 한반도의 지진발생 메카니즘과는 차이를 보이는 것으로, 한반도의 지형발달과 지진예측에 새로운 시각을 제시할 것으로 기대된다.\pm}41000\;Bq/g,\;670\;Bq/g{\pm}460\;Bq/g$이었으며 22개 저방사능폐수지에서는 각각 $4.2\;Bq/g{\pm}4.3\;Bq/g,\;6.0\;Bq/g{\pm}5.3\;Bq/g$이 검출되었다. 고방사능 폐수지의 평균 $^{14}C/^3H$비는 28로 저방사능 폐수지의 0.70에 비해 높게 나타났으며, $^{14}C$ 및 $^3H$의 농도는 서로 비례하는 경향을 보였다.보완대책이 필요하다는 사실을 이 성적을 통하여 비로소 확인할 수 있었다.가정교과교육학 문항내용의 포괄성을 살펴보면 다음과 같다. 가정과교육과정 문항내용은 제7차 교육과정 문서상에 표면적으로 제시된 내용에 한정되어 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 철학적 이론적 배경, 다양한 교육과정 원리를 활용하는 문항내용 등과 같이 좀 더 이론적이고 원론적인 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교수학습법 문항내용은 특정 교수학습모형에 관련된 지식을 묻는 내용으로 주로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 특정 교수학습모형의 이론적 토대가 되고 전체적인 교수설계를 하기 위한 기본 바탕이 될 수 있는 교수학습이론에 관한 내용, 또한 현재가정과교육에 있어서 유용한 교수학습법이라고 입증되고 있는 실천적 추론 가정과 수업에 관한

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.