ICT기술의 발전으로 인해 인터넷을 통한 판결문 검색은 점점 간편해지고 있다. 하지만 판결문을 기반으로 양형을 예측하는 것은 개인에게는 아직까지는 매우 어려운 실정이다. 양형이 법률상의 형량에서 많은 가중과 감경요소가 적용되는 복잡한 과정을 수반하고, 법관의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 이에 본 연구에서는 법률 판결문의 데이터를 구조화하여 AI 적용에 적합하게 만드는 것에 초점을 맞추어 양형 예측 모델을 개발하고자 했다. 기존 선행연구들의 이론적, 통계적 분석을 통해 양형을 예측하는 데에 설명력이 높은 변수들을 파악하였다. 또한, 현재 공개되어있는 판결문 중 강력범죄 판결문 50건을 분석함으로써 판결문에 필수적으로 포함되는 정보를 추출할 수 있는 구조를 제시했다. 이 구조에는 기본정보, 양형 정보, 양형 이유, 선고형의 결정 이유와 같은 필수 정보뿐 아니라, 판결문의 구체적 내용에서 드러나는 가해자와 피해자 그리고 공범의 정보들을 추출할 수 있는 틀을 제시하였다. 이는 향후 법률 분야의 인공지능 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
마이크로폰의 주파수 응답 특성은 마이크로폰이 레벨 허용 범위로 재생할 수 있는 주파수 범위를 나타내는 것으로, 마이크로폰이 가지고 있는 특성을 평가하는 기준으로 사용되는 가장 중요한 음향 특성 파라메타 중의 하나이다. 이와 같은 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기 위한 기존의 방법들은 그 측정 조건이 매우 까다로울 뿐만 아니라, 고가의 장비를 사용하여 측정하여야 한다는 문제점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 간단하게 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터로 생성한 Optimized Aoshima's Time Stretched Pulse(OATSP) 신호를 표준 스피커를 통하여 발생시킨 다음, 측정하고자 하는 마이크로폰으로 수음된 신호와 역 OATSP 신호를 컨볼루션시켜 마이크로폰의 임펄스 응답을 측정하고, 이 신호를 이용하여 측정할 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 구하는 방범이다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 제안한 알고리즘을 이용하여 구한 마이크로폰의 주파수 응답 특성 측정값과 그들이 갖고 있던 주파수 응답 특성 데이터를 비교 분석하였다. 비교 결과, 측정한 각각의 마이크로폰 주파수 응답 특성들 사이에 오차가 발생하였으나, 오차가 그 측정값들이 허용 오차(${\pm}3{\sim}{\pm}5dB$) 범위에 내에 있었으므로 제안한 알고리즘이 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기에 적합한 방법임을 입증하였다.
부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.
디지털 전환이 다양한 분야에서 가속되고 있는 가운데, 금융시장에서도 디지털·전자화된 화폐를 포함한 지급결제 수단 발전에 관한 관심이 집중되고 있다. 그중 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency, CBDC)는 기존 실물 화폐를 대체할 수 있는 미래 디지털화폐로 가치변동이 없으며 기존 실물 화폐인 현금과1:1 등가교환이 가능하다. 최근 국내·외에서는 CBDC 출시를 위해 다양한 연구 및 개발을 진행하고 있다. 그러나, 현재 CBDC 시스템은 대용량 거래에 대한 처리 속도 지연, 응답대기시간 지연 및 네트워크 부하 등 CBDC 확장성에 관한 문제가 존재한다. 범용적인 CBDC 시스템을 구축하기 위해서는 기존 블록체인의 낮은 처리량 및 네트워크 부하 문제 등의 확장성 문제를 해결해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 범용 CBDC 구축을 위한 강화학습 기반의 CBDC 환경에서 대용량 데이터에 대한 처리량 및 네트워크 부하 문제 해결 기술을 제안한다. 제안 기술은 기존 시스템 대비 최대 64배 이상의 처리량 증대 및 20% 이상의 네트워크 부하를 감소할 수 있다.
2006년 UN PRI를 계기로 확산된 ESG 경영에 대한 관심이 최근에는 우리 사회 전반에 걸쳐 확산되고 있다. 소비자는 기업의 ESG 분야에 있어서의 적극성 여부를 소비행위의 기준으로 삼고 있으며, 국제사회는 다양한 규제조치들을 정비하여 강화하고 있다. 투자시장에서는 비재무성과(ESG 정보)가 재무성과(신용등급)와 함께 중요한 투자지표로 활용되고 있다. 이러한 기업평가 패러다임의 변화와 시장압력으로 인해 기업이 ESG 대응활동을 소홀히 할 경우 시장선택에서 배제될 가능성이 높아지고 있으며, 이에 따라 ESG 경영의 중요성도 높아져가고 있다. 기업은 이런 시장압력에 대응하여 정당성을 확보하기 위해 다양한 노력을 하고 있지만 그 과정에서 ESG 경영의 근거가 되는 기록/데이터를 체계적으로 관리하고 활용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 ESG 경영에 대한 기본적인 이해를 위해 ESG의 대두 과정과 현재 기업에 적용되는 ESG 관련 규제들을 정리하였다. 이를 통해 ESG 경영은 기업의 선한 의지로 이뤄지는 것이 아니라 기업 평가 패러다임의 변화에 따라 기업의 생존을 위한 경영 전략으로 수용되고 있는 점을 알 수 있다. 그리고 기업의 ESG 관련 업무 담당자 면담을 통해 기업의 ESG 대응 과정을 수동적 커뮤니케이션과 능동적 커뮤니케이션으로 구분하였고, 각 커뮤니케이션 유형별로 면담 과정에서 확인된 문제점을 정리하였다. 그리고 ESG 경영정보를 기업 내외부 이해관계자(Stakeholders)와 수동적/능동적으로 커뮤니케이션하는 과정에서 ESG 아카이브가 각 커뮤니케이션 유형별 문제점을 극복할 수 있는 도구로서 기능할 수 있는 가능성을 제기하고, 이러한 역할을 할 수 있는 ESG 아카이브의 유형을 5가지로 제시하였다.
심해저 망간단괴를 채집하기 위한 집광기는 궤도차량 형태로 해저면을 주행하면서 망간단괴를 채집한다. 집광기의 운영은 수상선에서 실시간 원격으로 제어되며, 이를 위해서는 운영 소프트웨어가 중요한 역할을 차지하게 된다. 현재는 실제 심해저 망간단괴 집광기의 개발에 앞서 시험집광기를 개발하여 근해역 성능 실증시험을 준비중에 있다. 이러한 시험집광기는 기계부와 전기 전자부로 구성되는데, 이를 원격으로 제어, 계측하기 위해서 운영 소프트웨어가 필수적이다. 본 논문에서는 시험집광기의 제어와 계측을 위한 실시간 운영 소프트웨어의 설계와 개발에 대하여 소개하였다. 임베디드시스템으로 PXI 컨트롤러가 사용되고, 소프트웨어 개발툴로는 LabVIEW를 사용하였다. 시험집광기의 효과적인 성능 실증시험을 위하여 본 실시간 운영 소프트웨어가 개발되었다. 아울러 시험집광기의 모니터링 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스 관리시스템(DBMS)이 MS SQL과 LabVIEW를 사용하여 개발되었다.
방대한 콘텐츠가 생산되고 소비되면서 빅데이터를 활용한 개인 추천 서비스가 최근 주목 받고 있다. 개인 추천 서비스를 위하여 개인 정보나 콘텐츠 평가 정보를 수집하는 것은 서비스 제공자 입장에서 중요해지고 있다. 기존 연구들은 적은 평점 정보로 더 나은 추천을 제공할 수 있는 알고리즘을 제안하거나, 평점의 양을 늘리기 위한 서비스 디자인을 제시하였다. 그러나 추천서비스 사용자가 어떤 동기로 평점을 입력하고, 서비스를 지속적으로 사용하는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 추천 서비스를 사용하고 있는 사용자들을 심층 인터뷰하여 평점 입력의 동기와 평점의 의미에 대하여 탐구하였다. 그 결과, 서비스를 경험 하면서 평점의 의미와 활용 정도가 달라짐을 알 수 있었다. 초기 평점을 입력할 때에는 과거 경험에 대한 데이터베이스를 구축하는 의미로 활용하였고, 초기 평점 단계를 지나면 현재의 느낌과 생각을 반영하는 도구로 활용하였다. 이 과정에서 자신의 평점 체계를 정교하게 다듬으며 자신만의 의미를 부여하는 모습을 보였다. 마지막 단계에서는 자신의 평점 체계뿐만 아니라 다른 사람의 평점 체계나 평점의 의미를 읽어내고 적극적으로 활용하는 모습을 보인다. 서비스에서 제공하는 알고리즘의 한계를 파악하고 있기 때문에 서비스의 추천을 불신하기도 하였다. 연구 결과를 바탕으로 추천 서비스에 대한 실무적 시사점을 도출하였다.
근력 트레이닝은 운동의 효과와 함께 부상의 위험도 함께 공존한다. 운동에 대한 지식과 경험이 부족하거나 과도한 운동 강도에서의 반복은 부상으로 이어질 수 있다. 운동 진행 중 과정에 대한 적절한 피드백은 과학적 데이터 제공을 통한 운동 효과증대 및 부상의 감소는 물론 심리적 동기부여의 효과도 기대할 수 있다. 무선 근전도를 적용한 8주 동안의 바이오피드백 트레이닝의 적용에 따른 EMG(Electromyography) 장비 검증 및 운동 효과를 살펴보는 데 목적이 있다. 최근 3개월 이내 근골격계 진단을 받은 사람들을 제외하고 20대의 48명을 대상으로 4개의 그룹에 대해 8주간의 근전도 바이오피드백 트레이닝이 진행되었으며, 측정은 사전, 4주차, 8주차에 각각 실시되었다. 트레이닝 프로그램은 상지 근육을 강화하기 위한 것으로, 그룹별로 다른 운동이 시행되었다. 근전도 프로토타입인 Fitsig를 트레이닝 중에 사용하였고 근육의 변화를 확인하였다. 연구 분야에서 잘 알려진 Noraxon사의 제품과 Fitsig®(EMG, FS-100)의 상관성 분석 결과, 중등도 상관성이 나타났다. 상완골 둘레, 상완골 근육량, 상완 이두근과 상완 삼두근 근력은 좌우 모두 시기간 통계적으로 유의한 차이가 발생했으며, 운동 종류에 따른 차이는 발생하지 않았다. 실시간 근전도를 활용한 피드백 트레이닝은 근비대 성장 및 근력 향상에 긍정적인 것으로 나타났다.
본 논문은 경영환경에 대한 불확실성 증대, 데이터 없는 최초 상황 발생, 합리적 의사결정이 불가능할 경우 등 기업환경이 변화할 때, 벤처 중소기업 경영자들은 의사결정 시 직관을 어떻게 활용하는가에 관한 사례연구다. 논문은 문헌 연구와 벤처 중소기업 경영자 16명을 심층 인터뷰하여 자료를 수집하였고, Klein, G, 의 "포괄적(generic) 멘탈 시뮬레이션 모델"로 분석하였다. 연구에 사용된 직관은 본인의 경험을 사용하는 전문가(expert) 직관과 타인의 경험도 활용하는 전략적(strategic) 직관으로 분류하였다. 사례연구 결과 경영자들은 전문가 직관과 전략적 직관을 다르게 활용하고 있었다. 전문가 직관의 특징은 별 노력 없이도 빠르게 작동하는데, 반해 전략적 직관은 시간이 많이 소요된다. 또 다른 특징은 전문가적 직관은 이미 발생된 일에 대한 의사결정에 많이 사용되고, 전략적 직관은 미래형 의사결정에 많이 활용되었다. 전략적 직관의 프로세스는 (1)전략적 관심단계 (2)매개물 발견단계 (3)1차 멘탈 시뮬레이션 단계 (4)핵심 매개변수 띄우기 단계, (4)2차 멘탈 시뮬레이션 단계 (5)내부 평가 단계 (6) 의사결정 단계를 거친다. 위에 단계를 모델링하여 벤처 중소기업 경영자들의 "전략적 직관에 의한 의사결정 모형(Strategic intuition decision-making model)"을 도출하였다. 사례분석 결과 나타난 중요한 결과는 첫째, 성공하는 의사결정 시 성공과 실패의 중요한 차이는 의사결정 프로세스 중 "2차 멘탈 시뮬레이션"에서 결정되었고, 둘째, 전문가 직관이 전략적 직관보다 많아질수록 경영의 어려움에 봉착하였으며. 셋째, 전략적 직관은 학습이 가능하다.
북한 우라늄 농축 시설은 국내외적으로 심각한 위협중 하나이다. 특히 우리나라 입장에서는 국가 안보에 관련된 사안이므로 항상 주시하고 대비를 하여야 한다. 북한 미신고 우라늄 농축시설 탐지 가능성을 평가하기 위해 시설로 부터 장 단거리에 따른 공기중 우라늄 농도를 예측하였다. 북한 농축시설에 대해 국제 사회에 알려진 정보와 다른 국가의 농축 시설 운영 데이터를 근거로 북한 시설로부터 공기중으로 누출되는 $UF_6$ 선원항(source terms)을 계산하였다. 계산된 선원항과 영변 주변 기상 자료를 바탕으로 장 단거리 대기 확산 모델 - Gaussian Plume and HYSPLIT Models -을 이용하여 북한 농축시설 주변과 멀리 떨어진 남한 지역에서의 공기중 우라늄 농도를 결정하였다. 최대 공기중 우라늄 농도와 위치는 기상 조건과 방출 높이에 따라 시설 바로 근처와 0.4 km 이내 이고, 농도 약 $1.0{\times}10^{-7}g{\cdot}m^{-3}$로 나타났다. 본 논문의 가정을 적용하였을 때, 수 십 ${\mu}g$ 정도의 우라늄 샘플을 채취할 수 있을 것으로 나타났다. 이 수십 ${\mu}g$ 우라늄 양은 현대 측정 장비로 어려움 없이 측정 가능한 양이다. 반면에 영변 농축시설에부터 수 백 km이상 떨어진 남한 지역의 농도는 $1.0{\times}10^{-13}{\sim}1.0{\times}10^{-15}g{\cdot}m^{-3}$이하로 자연 방사성 우라늄 농도보다 낮은 값이다. 따라서 본 논문에 의하면 북한 영변 농축시설 주변에서 공기포집에 의한 신고 및 미신고 핵활동 탐지는 가능하지만 장거리에서는 불가능할 것으로 예측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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