웹에서 정보 접근에 대한 폭발적인 주문으로 웹 사용자의 다음 접근 페이지를 예측하는 필요성이 대두되었다. 웹 접근 예측을 위해 마코브(markov) 모델, 딥 신경망, 벡터 머신, 퍼지 추론 모델 등 많은 모델이 제안되었다. 신경망 모델에 기반한 딥러닝 기법에서 대규모 웹 사용 데이터에 대한 학습 시간이 엄청 길어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 딥 신경망 모델에서는 학습을 여러 컴퓨터에 동시에, 즉 병렬로 학습시킨다. 본 논문에서는 먼저 스파크 클러스터에서 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 중요한 데이터 분할, shuffling, 압축, locality와 관련된 기본 파라미터들이 얼마만큼 영향을 미치는지 살펴보았다. 그 다음 웹 접근 예측을 위해 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 성능을 높이기 위하여 이들 스파크 파라미터들을 튜닝 하였다. 실험을 통하여 논문에서 제안한 스파크 파라미터 튜닝을 통한 웹 접근 예측 모델이 파라미터 튜닝을 하지 않았을 경우와 비교하여 웹 접근 예측에 대한 정확성과 성능 향상의 효과를 보였다.
본 연구는 ICT 활용능력과 학습목적 컴퓨터 사용영향 요인을 파악하기 위해 PISA 2009 한국자료 141개 학교의 학생 4,298명을 대상으로 다층분석을 실시하였다. 연구의 결과로 첫째, ICT 활용능력은 여학생, 사회경제문화적지위, 온라인 자료읽기, 컴퓨터 태도 하위항목의 중요성과 관심은 정적으로 유의하였고, 재미 및 시간왜곡은 부적으로 유의하였다. 학교수준에서는 사회경제문화적지위만이 유의하였다. 둘째, 가정에서 학습목적의 컴퓨터 사용은 ICT 활용능력의 학생수준 영향변인들의 결과와 같았으나 컴퓨터 태도 하위항목의 중요성은 유의하지 않았다. 학교수준에서는 사회경제문화적지위가 정적 영향, 지역규모는 부적 영향을 나타내었다. 셋째, 학교에서 학습목적 컴퓨터 사용은 성별 차이가 없었고, 온라인자료읽기는 정적 영향, 재미와 시간왜곡은 부적인 영향을 주었다. 학교수준에서는 사회경제문화적지위와 컴퓨터 비율은 정적 영향, 지역규모와 학생-교사비율은 부적 영향을 주었다. 연구결과는 다층적 접근을 통해 개인차와 학교 간 차이를 고려한 정보교육 정책이 이뤄져야 함을 시사한다.
사회-기술 시스템의 근본적 변화를 다루는 전환연구가, 지속가능한 발전에 대한 논의 확대를 배경으로 정책적 활용의 폭을 넓혀가고 있다. 본 논문의 목적은 대표적인 전환이론인 다층적 관점, 전환관리, 전략적 니치관리 및 기술혁신시스템 이론의 특징과 정책적 함의를 고찰하고, 이를 전환정책 설계와 운영과정에 활용하기 위한 통합적 분석틀을 제시하는 것이다. 각 전환이론은 서로 다른 연구적 입장을 견지하고 있으나, 사회-기술 시스템의 근본적 변화를 동태적으로 분석하고 있다는 점에서 상호보완적이다. 따라서 전환현상이 복잡해지고 전환에 영향을 미치는 변수가 확대될수록, 각 이론의 연계 및 통합적 활용에 대한 필요성이 높아지고 있다. 최근 국내에서도 전환이론을 혁신정책 및 과학기술정책에 접목하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 전환적 사고가 반영된 정책도 등장하고 있다. 기후변화, 에너지 자원의 활용 등 우리 사회와 정부가 대응해야 할 지속가능성 이슈가 증가할수록, 효과적인 전환정책의 설계와 운영에 대한 필요성은 증가하게 된다. 본 논문은 개별 전환이론에 대한 비판적 고찰을 토대로 통합적 전환정책 분석틀을 도출하고, 우리나라의 스마트그리드 정책사례에 예시적으로 적용하여 분석한 결과를 제시한다.
사회 기술시스템론은 사회와 기술은 서로 분리되어 존재할 수 없는 통합된 시스템으로 존재한다고 파악한다. 사회와 기술이 서로 보완성을 형성하면서 사회 기술시스템을 구성한다. 사회 기술시스템론은 혁신체제론이 진화한 논의로서 혁신의 사용 측면, 사회적 측면을 중요한 요소로 설정하고 있다. 혁신체제론의 경제중심적 측면을 보완하면서 사회적 측면까지 분석에 포괄하고 있는 것이다. 이 글에서는 사회 기술시스템론의 특성을 살펴보고 그것의 활용방안을 살펴본다. 특히 장기비전 형성, 연구개발사업 기획, 참여형 연구개발사업, 과학문화 사업에 사회 기술시스템론을 도입했을 때 나타나는 양상과 의의를 논의한다.
과거에 성지는 주로 고고학적 규범에 근거하여 호명되면서 종종 단일의 고정된 정체성을 부여받았으나 최근의 추세는 좀 더 포괄적으로 역사적, 맥락적 해석과 연동하여 유연하게 접근하고 있다. 성지는 시공간을 초월하여 다양한 변화를 경험해왔으며 권력과 권위의 복잡한 상호작용을 내재한 다층적인 종교정체성을 드러낸다. 이런 관점에서 대순진리회 도장의 종교적 상징과 이미지, 그리고 공간구조에 내포되어 있는 다층적인 의미는 세계유산이라는 새로운 정체성의 재정립을 가능하게 한다. 이 연구는 성지의 역사적 가치만큼이나 순례와 같은 영적 추구 행위가 동등하게 주목받고 있는 가운데, 유네스코 세계유산위원회가 지향하는 탁월한 인류의 보편적 가치를 통해 도장의 세계유산등재 가능성을 탐색한다. 이를 위해, 기존 종교유산의 사례로 그리스 아토스수도원공동체와 네팔 룸비니를 소개하고 종교유산이 어떤 방식으로 운영되고 있는지 고찰하며, 최종적으로는 도장의 문화유산으로서의 가치성을 실증적으로 검증한다.
본 연구는 대구 자동차부품산업을 사례로, 흡수역량의 관점에서 특정 경제공간에 모여 있는 기업들의 기술이전 프로세스를 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 기업의 흡수역량은 기술이전의 공급 주체, 경로, 방법, 제도적 상호작용과 긍정적 연관성이 있는 것으로 나타났다. 낮은 흡수역량은 기업들의 기술 탐색 능력을 떨어트려 기술이전을 제약하는 반면, 높은 흡수역량은 공식·비공식 경로를 통한 기술 탐색과 다양한 기술이전 기회로의 접근 가능성을 부여한다. 이러한 결과는 지역 기술이전의 활성화를 위해서는 단기적으로 지역 매개기관의 선제적인 찾아가는 서비스를 통해 기업들의 탐색 능력을 보완하는 한편, 장기적으로는 지역 기업들의 흡수역량 증진에 초점을 둔 정책 접근이 필요함을 시사한다. 이러한 정책의 효과적 추진을 위해서는, 제도 주체간 연계를 촉진하는 인터페이스 구조의 확립에 있어서 기업의 흡수역량 수준별로 대응되는 다층적 거버넌스의 접근이 요구된다.
위성의 전지는 위성의 수명과 직접적인 영향을 갖고 있으며 이것의 정상동작여부에 따라 위성의 안정적인 임무수행여부가 결정된다. 상대적으로 일반화된 셀 모델링의 최근 개발은 NiH2셀의 동특성을 시뮬레이션 하기 위한 기본적인 원리에 기반을 둔 접근방식이다. 그러나 이러한 일반적인 방정식을 통해 비선형성과 전력상태를 포함하는 전지 특성을 예측하는 것은 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 다층신경회로망을 이용하여 비선형 특성를 갖는 니켈-하이드로진 전지 특성을 모델링 하였으며, 모델링된 상수값은 위성의 식시간 동안의 전지 전력상태 분석을 위해 사용되었다. 모델링 결과의 정확성을 확인하기 위해 니켈-하이드로진 전지시험결과 분석자료와 비교 검토 되었다. 전지 동작모드는 정상동작모드와 실패모드로 나누어 분석되었다. 정상동작모드는 위성의 식시간 동안 아크젯 동작 여부에 의해 각각 분석되었으며, 또한 태양전지와 배터리 셀 일부의 고장으로 인한 실패모드에서의 전지전력상태가 분석되었다.
신재생 에너지에 관한 적극적 사업 참여가 필요한 현 시점에서, 신재생 에너지 사업 참여의 성장동력과 내실있는 추진전략에 대한 기초정보가 필요하였다. 이에 따라 본 연구는 다층모형을 활용한 신재생 에너지 사업참여 로드맵에 미치는 영향 요인을 분석하여, 신재생 에너지 사업 참여 활성화를 위한 기초정보를 제공하고자 하였다. 본 연구결과, 실효성있는 신재생 에너지 사업 참여 로드맵을 달성하기 위해서는 업종별 신재생 에너지사업 참여 요소의 재정립이 필요함을 살펴볼 수 있다. 구체적으로 살펴보면, 사업의 주도 단체, 이익배분 방식, 녹색산업 금융지원, 사업 시행 방식, 발전소 위치, 포괄적 장기전략 등의 적절한 대응방안 마련이 필요하고, 관련 산업의 육성을 촉진할 수 있는 제도적 접근이 필요할 것임을 발견하였다. 무엇보다 실효성있는 신재생에너지 사업 참여 로드맵을 달성하기 위해서는 국가경제에의 부담을 최소화하면서 신재생에너지의 보급을 확대하고 관련 산업의 육성을 촉진할 수 있는 제도적 접근이 필요함을 시사하였다.
본 연구는 대공위협에 대한 생존성 향상을 위한 다층 대공방어 체계의 최적 투자 계획 모델을 고려한다. 최적화 모델 수립을 위해 다층 대공방어 체계를 네트워크 모델로 표현하고, 가용 예산이 제한되어 있는 상황 하에서 대응실패 확률을 최소화하기 위해 각 방어무기에 대하여 투자여부를 결정하는 모델과 연속적인 투자가 가능한 모델을 각각 제시한다. 비선형 형태의 목적함수를 로그함수를 통해 선형화하였으며, 제시된 최종 모델의 해법으로서 동적계획법 알고리즘과 선형계획법을 제안한다. 가상의 다층 대공 방어 상황을 설정한 후, 두 가지의 최적화 모델에 대한 최적해를 도출하고 그 결과를 분석하였다. 이는 다층 대공방어 체계의 신뢰도 향상을 위한 효과적인 투자 계획 수립의 필요성 및 접근방법을 제시한다.
시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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