대언 믿음과 대물 믿음의 구별을 소개하고, 믿음 문맥과 양상 문맥에서 대언(de dicto)/대물(de re) 애매성이 동일하게 나타나는데, 양상 구문의 경우 한국어는 영어와 차별화되는 특징을 갖지 않는다는 것을 지적한다. 부정문에서도 대언/대물 구문의 애매성이 나타나는 바, 이와 관련하여 한국어는 대물 부정문에 해당하는 통사 구조를 허용한다. 대물 구문은 지시적으로 투명한 구문이요 따라서 동일자 대입률을 허용하는 구문이며, 대언 구문은 지시적으로 불투명한 구문이요 동일자 대입률을 허용하지 않는 구문이다. 그런데, 인용 동사, 언어행위동사, 인지태도 동사들과 함께 사용되는 한국어의 인용 어미 '라고'는 특이하게도 영어와 평행하게 대언/대물 애매성을 갖는 문장 뿐 아니라 애매성 없는 대물 구문을 구성하는 문장도 제공한다. 또한, '라고' 구문은 내포절의 내용에 대한 화자의 공약에 있어서도 중립적이다. 한국어에서는 내포절의 내용에 대한 화자의 긍정적인 공약을 표시하고자 하는 경우 '음/임' 또는 '라는 것'이라는 어미를 사용한다. 이런 점 때문에 '앎이 진리를 전제한다'는 서구 인식론의 원칙은 인식 문장을 한국어 어미 '라고'를 사용하는 문장으로 표현하려고 할 때에는 어려움을 겪게 된다.
이 글의 목적은 헤겔의 법철학이 자유주의에 대한 변증법적 비판이라는 점을 밝히는 데 있다. 이 글에서의 변증법적 비판이란 형식논리학적 부정이 아닌 자기부정적 자기복귀라는 헤겔적 의미의 변증법적 부정을 의미한다. 따라서 헤겔 법철학이 자유주의에 대한 변증법적 비판이라면 헤겔 법철학은 자유주의에 대해 비판적이면서 동시에 자유주의를 거부하지 않고 오히려 자유주의적 측면을 갖게 될 것이다. 자유주의에 대한 비판은 개인의 자유와 권리가 개인의 자유로운 행위를 통해 주관적으로 실현될 수 없고 반드시 사회적 매개를 통해 상호주관적으로 실현된다는 점을 함축한다. 그리고 이는 현대 자유주의자들의 논쟁에서도 발견된다. 왜냐하면 현대 자유주의는 개인의 자유와 권리의 실현을 위해 정부의 역할이나 제도적 마련을 요구하고 있기 때문이다. 그리고 헤겔 법철학의 자유주의적 측면은 헤겔이 인륜성 속에서 실현하고자 하는 가치가 결국 개인의 자유와 권리의 구체적 실현과 확장이라는 점에서 드러난다.
최근 기술의 발달과 산업의 변화를 통해 게임업계는 PC와 Mobile 그리고 Console game에서 서로 다른 플랫폼 유저가 함께 즐길 수 있는 크로스플레이를 지원하여 재미를 극대화 하고 있다. 크로스플레이를 통해 플랫폼의 경계가 없어지면 기존의 보안이 일정수준 이상 유지되었더라도 새로운 서비스로 인해 예상치 못한 보안위협이 발생 할 수 있다. 기존에 진행된 온라인 게임보안 연구는 PC와 Mobile환경에서 발생 가능한 부정행위 탐지가 대부분이지만 크로스플레이가 가능해짐에 따라 Console game에 대한 보안연구 역시 필요하다. 따라서 본 논문은 Console game 유저를 대상으로 크로스플레이를 즐길 때 발생 가능한 보안위협을 STRIDE와 LINDDUN 위협모델링을 활용하여 체계적으로 식별하고 국제공통평가기준을 활용해 보안요구사항 도출하여 크로스플레이에 대한 평가 기준을 제시한다.
기업의 탈법, 비리 등 부정행위를 조사할 경우 인사, 회계, 물류, 생산 등의 업무데이터(Business Data)의 확보가 필요하다. 다수의 기업들은 분산된 업무 데이터를 데이터베이스(Database)화하여 통합적으로 관리하고 있기 때문에 디지털 포렌식 조사를 위하여 데이터베이스에 대한 체계적인 업무데이터 추출기법 연구가 중요하다. 일반적인 정보체계 환경에서 데이터베이스는 상위 어플리케이션 및 대용량 파일 서버와 통합된 정보체계 내의 부분적 형태로 존재한다. 또한 사용자가 입력한 원시 업무 데이터는 정규화 과정을 거친 테이블 설계에 의해 하나 이상의 테이블에 분산되어 저장된다. 기존 데이터베이스 구조 분석에 관한 연구들은 데이터베이스의 최적화와 시각화를 위하여 테이블 간 연관관계 분석이 가장 중요한 연구대상이었다. 그러나 원시 업무데이터를 획득해야 하는 디지털 포렌식 관점의 연구는 테이블 간 연관관계 시각화보다 데이터의 해석이 더 중요한 연구대상이다. 본 논문에서는 데이터베이스 내부에서 미리 정의된 테이블 간 연관관계 분석기술뿐만 아니라 도메인 전문 지식(domain knowledge)을 활용한 체계화된 분석절차를 제시하여 데이터베이스에 저장된 원시 업무 데이터 구조를 분석하고 사건관련 데이터를 추출할 수 있는 분석방안을 제안한다.
Purpose - Our study examines the determinant factors of corporate financial fraud and whether the characteristics of outside directors tend to decrease the fraud in China. Design/methodology/approach - The data come from the enforcement actions of the Chinese Securities Regulatory Commission (CSRC). The multiple regression analysis were hired in order to analyze the data. Findings - Firms that have smaller size, higher debt ratio, or lower return of assets are associated with the incidence of fraud. However, the firms that have a high proportion of outside directors on the board or whose outside directors have a high compensation are less likely to engage in fraud. Our results show that outside directors monitor the actions of managers and thus help deter fraudulent acts. On the other hand, fraud is more associated with the local outside directors rather than outside directors who are from other locations. Since local outside directors tend to be more related with managers of firms, they can lose their independence. Research implications or Originality - Our findings have implications for the design of appropriate outside directors systems for China-listed firms. Moreover, our results imply that recruiting outside directors from other regions can improve the expertise and independence of outside directors in China. Our study contributes to provide more useful information about investors' investment decisions or management oversight and regulators' decisions on audit activities by disclosing information relating to the characteristics of outside directors.
황우석의 연구윤리 부정사건 이후, 국내에서는 아직도 연구윤리에 대해 많은 문제점을 갖고 있다. 국내의 연구윤리교육 확산을 위해서는 연구윤리와 관련된 컨텐츠를 준비하고 이와 같은 컨텐츠를 교육시스템을 통하여 학습하고 실천함이 중요하다. 본 연구에서는 연구윤리의 범위, 국내에서의 연구부정행위에 대한 사례 및 미국에서의 연구윤리 교육사례를 통해 두 국가에서의 연구자 연구윤리교육의 내용과 방법을 살펴보고, 학습활동관리시스템(LAMS, learning activity management systems)을 활용하여 연구윤리교육을 운영하기 위한 방법을 살펴보고자 한다. 그리고 본 연구의 목적은 연구윤리 교육프로그램에 필요한 연구윤리 컨텐츠의 개발과 이러한 컨텐츠를 각 급 학교와 연구 기관에서 활용하기 위하여 학습활동관리시스템인 LAMS 시스템을 활용한 연구윤리 교육시스템을 구축하는 방법을 제시하고자 함뿐만 아니라, 이를 통하여 연구윤리 의식이 확산되도록 하기 위함이다.
최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해 온라인 원격 수업과 비대면 시험으로 인해 수업 태도 및 시험 부정행위에 대한 관리가 어려움을 겪고 있다. 따라서 온라인으로 학생들의 행동을 자동으로 인식하고 검출하는 시스템이 필요하다. 사람의 행동을 인식하는 행동 인식의 경우 컴퓨터 비전에서 많이 연구되는 기술 중 하나이다. 이러한 시스템을 개발하기 위해서는 온라인 수업 및 시험에서 주요 정보가 될 수 있는 사람의 팔 움직임 정보와 주변 물체에 대한 정보를 포함하는 데이터가 필요하다. 기존 데이터 세트는 여러 분야에 대해 분류를 하거나 일상생활 행동으로 구성되어 있어 본 시스템에 적용시키기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 실시간으로 진행되는 온라인 시험 및 수업에서 태도를 분류할 수 있는 데이터 세트를 제시한다. 또한, 기존의 행동 인식 데이터 세트와의 비교를 통해 제안된 데이터 세트가 올바르게 구성되었는지를 보여준다.
최근 드론은 하나의 취미 생활이 될 정도로 대중화가 되었다. 드론이란 조종사 없이 무선 전파로 비행·조종이 가능한 무인 항공기를 말하며, 주로 비행기나 헬리콥터 모양을 하고 있다. 드론은 군사용으로 시작 되었지만, 건설 현장, 농약 살포용, 현장 탐사, 화물 배송 그리고 수험생에게 답을 알려주는 부정행위를 방지하기 위한 드론 등 민간으로 용도가 크게 확대 되었다. 하지만 시중에서 볼 수 있는 드론은 굉장히 고가이고, 고장이 났을 경우 수리하기가 어려우며, 비행시간이 짧은 불편함이 있다. 본 논문에서는 위에서 말한 불편한 점을 해결하고자 보다 적은 비용으로 8비트 마이크로컨트롤러인 ATmega128을 이용한 드론를 구현했다. 6축 자이로, 가속도 센서와 MCU간의 TWI통신과, PID 제어를 통한 드론의 자세 제어를, 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 드론을 제어하는 동작을 C프로그래밍언어를 기반으로 구현하였다. ATmega128을 이용한 드론은 호버링이 가능하고, 제어에 필요하지 않은 핀을 활용하여 다양한 용도의 드론으로 사용 할 수 있다.
본 연구는 단일사례로 동물공포증에 대한 이론적 명제를 기반으로 한 도구적 사례연구이다. 지렁이 공포증을 겪는 여성 연구 참여자로부터 아버지에 대한 심리분석을 목적으로 6개의 범주가 도출되었다. '두려운 존재', '늘 따라다니는 여자 문제', '은밀한 부정행위와 충격', '처벌에 대한 두려움', '지렁이 상징과 공포 전위', 그리고 '지렁이 공포증' 이다. 무서운 아버지에 의한 처벌 불안이 공포증의 원인 이었다. 연구 참여자에게 지렁이 공포증은 아버지에 대한 두려움이 지렁이에게 전위 된 것으로 지렁이 공포는 아버지의 대리물로 해석된다. 즉 지렁이 공포증은 아버지에 대한 오랫동안 억눌린 두려운 감정이 다시 발현되는 것을 대체하는 도피와 방어 과정으로 이해되어야 하며, 그 상징성은 병적 가족 분위기의 은유적 변형으로 볼 수 있다.
정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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