본 연구는 사회서비스원과 관련한 국내 언론보도기사를 주요 원자료로 삼고, 기사에 내재된 주요 키워드 및 토픽을 분석하여 사회서비스원과 관련한 이슈, 즉 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 실증적으로 탐색하고자 하였다. 본 연구는 사회서비스원에 관한 사회 전반적인 인식 및 동향을 여론을 통해 파악한다는 점에서 의의가 있다. 언론동향의 데이터를 추출하기 위해 검색은 빅테이터 분석 시스템인 텍스톰을 사용하여 대표적 포털인 네이버 뉴스와 다음 뉴스에서 자료를 수집하였다. 수집된 기사는 2020년도 1,299개, 2021년도 총 1,410로, 총 2,709개였다. 분석결과로 첫째, 텍스트 출현빈도와 관련해서 가장 많이 도출된 단어는 '사회서비스원', '설립', '운영' 등으로 주로 사회서비스원의 설립과 관련한 내용이 주를 이루고 있었다. 둘째, N-gram분석결과 사회서비스원과 직접 관련된 단어의 쌍(pairs)은 '사회서비스원과 공공', '사회서비스원과 개원', '사회서비스원과 출범', '사회서비스원과 원장', '사회서비스원과 직원', '사회서비스원과 돌봄종사자' 등으로 나타났다. 셋째, TF-IDF 분석결과 및 단어 네트워크 분석결과에서는 단어출현빈도와 N-gram의 결과와 유사하게 '설립', '운영', '공공', '출범', '제공', '개원', '개최', '돌봄' 등의 결과가 도출되었다. 상기분석결과를 통해 긴급돌봄지원단의 강화, 구체적인 사업화, 일자리의 안정화 등을 제언하였다.
기술의 발전에 힘입어 SNS를 활용하는 기업은 급속도로 증가하고 있으나 SNS를 단순히 '사용'하는 것만으로 그 기능을 '활용'했다고 말하기는 어렵다. 이에 본 연구는 사용을 넘어 디지털 기술과 SNS 기능을 온전히 활용하여 사용자의 편의성을 증대시키고, 공급자의 효율을 높여 현장을 활성화시키고자 하는 목적 아래 연구를 수행하였다. 본 연구는 2021년 2월부터 2021년 12월까지 A대학 대학원 신문사의 페이스북 이용실태를 참여관찰법을 통하여 분석 및 고찰하였다. 이에 따른 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 양질의 콘텐츠를 지속적으로 공급할 수 있도록 콘텐츠의 주제와 유형을 다변화시킬 필요가 있다. 둘째, 타겟보고서나 인사이트 등 SNS 기능을 활용하여 사용자의 범주와 특성을 살피고 이를 기반으로 사용자의 니즈에 맞는 콘텐츠를 공급해야 한다. 셋째, 저조한 사용자 참여와 페이스북 비활성화 문제를 해결하기 위하여 온라인 이벤트 등의 촉진전략을 새로이 개최할 필요가 있다. 이러한 본 연구는 디지털 환경 속에서 시장의 변화를 따라가지 못하는 일부 기업의 현실적 문제를 직시하고, 그 실패 요인과 이를 타진할 수 있는 해결 방안을 제시했다는 점에 연구의 의의를 둔다.
오늘날 공공도서관은 다양한 프로그램을 통해 이용자의 요구를 파악하고 대응하기 위한 능력과 서비스를 강화하면서 우리사회에 깊이 기여하고 있다. 그러나 공공도서관 프로그램의 연구 현황이나 시간의 흐름에 따른 변화를 분석한 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구 동향을 체계적으로 파악하기 위한 목적으로, 키워드 프로파일링에 기초한 지적구조 분석을 수행하였다. 구체적으로 LISTA 데이터베이스에서 검색한 학술지 논문의 통제키워드(주제어)에 기초하여 주제어 분석, 네트워크 분석 및 군집 분석, 시기별/연도별 분석을 수행하였다. 그 결과로 첫째, 전역·인기·지역주제에 모두 해당하는 9개 주제들이 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구를 주도하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 국외 공공도서관 프로그램 분야의 5개 연구 영역(문화 프로그램, 아웃리치 프로그램, 활동 프로그램, 공공서비스, 지역사회)을 시각화하여 명확하게 식별할 수 있었다. 셋째, 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구는 1990년대 후반에 본격적으로 시작되어 2000년대 중반부터 2010년대 초반까지 활성화되었고, 그 이후 최근까지는 다소 정체된 상황에 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 최근 공공도서관의 주요 업무로 부상한 프로그램에 대한 연구 동향을 구체적으로 규명한 결과로서, 향후 공공도서관 프로그램의 발전 방향을 모색할 수 있는 기초적인 데이터 및 사전 지식으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.
오늘날 인간의 삶의 질에 가장 중요하게 미치는 요인은 환경에서 기인된다고 생각된다. 기후변화와 지구 온난화 현상에 따른 폭우, 대설, 지진 등으로 장마, 태풍, 벌채면 붕괴, 미세먼지 등의 발생 빈도가 증가하여 피해 규모가 해마다 커짐에 따라 환경 분석 및 감시 시스템의 중요성은 날로 커지고 있다. 환경의 문제들 중 물(수질)에 의해 발생하는 문제는 그 비중이 매우 높은 바, 도시화, 산업화로 수질 오염사고 발생 때 피해 규모가 대형화 되었으며 사람들 사이에 물 안전망에 대한 우려가 증가하고 있다. 최근 5년간 4대강 유역에서 수질 오염 사고 359건(한강 129, 낙동강 51, 금강 25, 섬진강 및 영산강 19, 기타 85)이 발생하였으며, 이로 인해 물 공급 정지 및 오염된 수돗물 공급 등 사회 전반에 걸처 환경에 직간접적인 피해를 야기하였다. 따라서, 현재 4대강 중심의 수질(물) 관리 시스템에서 중소하천, 지류/지천, 저수지 등으로 수질 모니터링 대상을 확대 함 으로서수질 환경의 불확실성을 최소화할 수 있는 빅데이터 기반 수질 환경 관리 전략체계의 구축이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 오랜 기간 축적하여 온 수질 정보 빅데이터를 이용한 인공신경망 미들웨어 구축을 통하여 유용한 수질 분석 정보를 제시 할 수 있는 수질 모니터링 미들웨어 구축방안을 제시하고자 한다.
이 연구는 선박금융산업에 블록체인기술을 적용한 STO(Security Token Offering) 플랫폼 구축으로 민간 선박금융 생태계를 활성화하는 데 대한 연구이다. 국내 민간선박금융 생태계는 자본시장법과 선박투자회사법에 근거해 형성되었으나 장기간의 해운 불황으로 주로 정책금융에 의존하게 되어 민간의 참여 확대가 지속적으로 강조되었다. 이 논문에서는 국내 선박금융에 대한 블록체인 STO(증권토큰화) 적용을 통해 민간참여가 촉진될 수 있음을 제시한다. STO 플랫폼 적용으로 네트워크 효과에 기반해 국내 선박금융 생태계가 금융플랫폼 생태계로 혁신될 수 있으며, 이에 따라 다양한 토큰발행자와 민간투자자의 참여증대를 기대할 수 있다. STO 플랫폼 설계를 위해 우선 경제-기술 통합 플랫폼 이론에 따라 플랫폼 디자인을 위한 핵심 원칙을 도출했다. 나아가 핵심원칙을 적용해 선박금융 플랫폼 설립을 위한 설계 원칙을 제시하며, 국내 선박금융 생태계를 감안한 설계방안을 제시한다. 선박금융 STO 금융플랫폼 구축효과로 1) 선박금융 참여 소비자 풀(pool) 확대, 2) 금융 참여자 간 거래 활성화를 통한 가치창출, 3) 보완적 혁신을 통한 다양한 파생상품 생성을 논의했다. 이러한 효과는 선박금융 매력도 제고, 해운산업, 조선산업 등 생태계 혁신 효과로 이어지며, 해양금융중심지인 부산금융중심지의 발전에도 공헌할 수 있음을 기술하였다.
고령화와 인구유출 심화 등으로 지역소멸 위기가 고조되는 가운데 지역에 활력을 불어넣을 핵심대상이자 활용수단으로서 관광자원이 자리잡고 있음을 고려할 때, 전국 관광지의 장소 매력성을 제고하고 이를 통해 지역 회생의 토대를 마련하는 일이 시급하다. 그러나 전국의 228개 관광지 중 약 70%가 2000년대 이전에 지정된 것으로, 쇠퇴 현상과 함께 대내·외 여건 변화에 대응하는데 어려움을 보이고 있다. 이에 이 연구는 우리나라 관광지 쇠퇴원인을 규명하고, 재생을 위한 요건을 도출하며, 전국 관광지 쇠퇴현황 분석과 함께 실증사례조사를 통해 관광지 쇠퇴와 재생에 대한 이해를 높이고자 수행되었다. 문헌조사를 통해 관광지 쇠퇴원인과 쇠퇴관광지 활성화요인을 도출한 결과 각각 5개의 범주로 구분되었으며, 이들 양자를 종합한 결과 '시설 업그레이드', '콘텐츠 융·복합', '지역역량 및 기반 강화', '기능 확대 및 네트워크'라는 4가지 쇠퇴관광지 재생계획요건으로 재구조화되었다. 또한, 최근 5개년 연평균 관광객수 변화를 기준으로 전국 관광지 쇠퇴여부 및 정도를 분석한 결과, 분석대상 관광지 중 85개소가 쇠퇴단계에 접어들었고, 이 가운데 39개소는 쇠퇴 심화단계에 놓여 있는 것으로 나타났다. 이는 도시재생이나 산업단지 재생 못지않게 관광지 재생도 중요함을 보여주는 증거이자, 그동안 정책사업 형태로 간헐적이고 임시적으로 추진된 관광지 재생정책의 근본적인 변화가 필요함을 보여주는 결과이다. 다만, 실제 관광지 재생은 어느 특정요건에 의해서라기보다 이들이 서로 복합적으로 작동할 때 성공적일 수 있다는 점은 주지의 사실이다. 또한 관광지마다 상황이나 여건, 특성이 다르므로 분석결과의 일반화에는 어느 정도 한계가 있을 수 있으며, 이는 향후 좀 더 많은 사례를 대상으로 한 추가적 연구 수행이 필요함을 의미한다.
동물보호법 개정에 따라 반려견 등록이 의무화 되었음에도 불구하고, 현재 등록 방법의 불편함으로 등록율이 저조한 상태이다. 본 논문에서는 새로운 등록 방법으로 검토되고 있는 반려견 안면 인식 기술에 대한 성능 개선 연구를 진행하였다. 딥러닝 학습을 통해, 반려견의 안면 인식을 위한 임베딩 벡터를 생성하여 반려견 개체별로 식별하기 위한 방법을 실험하였다. 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지 데이터셋을 구축하고, InceptionNet과 ResNet-50을 백본 네트워크로 사용하여 실험하였다. 삼중항 손실 방법으로 학습하였으며, 안면 검증과 안면 식별로 나뉘어 실험하였다. ResNet-50 기반의 모델에서 최고 93.46%의 안면 검증 성능을 얻을 수 있었으며, 안면 식별 시험에서는 rank-5에서 91.44%의 최고 성능을 각각 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제시한 실험 방법과 결과는 반려견의 등록 여부 확인, 반려견 출입시설에서의 개체 확인 등 다양한 분야로 활용이 가능하다.
현재 경찰과 소방이 범죄신고, 긴급출동과 같은 구조 상황발생 시 통화권영역 내에서는 이동통신 사업자가 구축한 네트워크,와이파이,GPS기반의 긴급 구조용 측위시스템을 활용하여 요구조자의 단말과 직접 연동하여 예상위치를 정밀 측위를 하고 있다. 그러나 산악구조의 경우 조난자가 산악지형의 음영지역에 위치하거나 단말의 방전(power off) 시에는 단말과 직접 연동하여 정밀 측위가 불가능하며 마지막 접속 기지국 정보만을 받고 있어 수색의 위치를 한정할 수 없으므로 구조 골든타임 확보가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 개선방안으로 시계열 기지국 정보, 위치정보 및 조난자의 성별, 나이, 행동적 특성을 반영한 이동성 모델과 지능형 추론을 기반으로 하는 전파분석 및 위치추정 시뮬레이션과 같은 이동통신 포렌식 기술을 통해 조난자의 예상 위치정보의 확률에 따른 히트맵 방식의 시각화를 통해 위치정보의 정확성을 높여 소방, 수색대의 수색지역을 축소하여 신속하고 정확한 인명구조에 기여할 수 있기를 기대한다.
최근 클라우드, 모바일, IoT의 도입이 활성화되면서 방화벽이나 NAC(Network Access Control) 등의 고정 경계(Fixed Perimeter) 기반의 기존 보안 솔루션들의 한계를 보완할 수 있는 기술 개발의 필요성이 커지고 있다. 이에 대응하여 새로운 기반 기술로써 최근 등장한 것이 SDP(Software Defined Perimeter) 이다. 이 기술은 기존 보안 기술들과 달리 보호 대상 자원(서버, IoT 게이트웨이 등)의 위치에 상관없이 보안 경계를 유연하게 설정(Gateway S/W를 설치)하여, 날로 다양화·고도화되고 있는 네트워크 기반 해킹 공격을 대부분 무력화할 수 있으며 특히, Cloud 및 IoT 분야에 적합한 보안 기술로 부각 되고 있다. 본 연구에서는 SDP와 해시 트리 기반의 대규모 데이터 고속 서명 기술을 결합하여 새로운 접근제어시스템을 제안하였다. 대규모 데이터 고속 서명 기술에 의한 프로세스 인증기능을 통해 엔드포인트에 침입한 미지의 멀웨어들의 위협을 사전에 차단하고, 주요 데이터의 백업, 복구과정에서 유저 레벨의 공격이 불가능한 커널 레벨의 보안 기술을 구현하였고 그 결과 SDP의 취약 부분인 엔드포인트 보안을 강화하였다. 제안된 시스템을 시제품으로 개발하고 공인시험기관의 테스트(TTA V&V Test)로 성능시험을 완료하였다. SDP 기반 접근제어 솔루션은 스마트 자동차 보안 등에서도 활용될 수 있는 향후 잠재력이 매우 높은 기술이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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