21세기 디지털 사회에서는 각 개인의 연결과 상호작용이 사회 현상에 막대한 영향을 미치고 있으며, 이로 인해 사회는 더욱 복잡해지고, 순간적으로 급격한 변화가 일어나는 현상이 빈번히 발생한다. 사회 복잡성(Social Complexity)은 다수의 사회 구성원들 간의 복잡한 연결로 인해 발생하는 상호작용 패턴을 의미한다. 2011년 발생한 '아랍의 봄' 혁명, 글로벌 금융위기, 조류독감의 발생과 확산, 글로벌 기후 변화, 테러리스트들의 네트워크와 사이버 범죄의 증가 등은 복잡하게 연결된 글로벌 사회 현상으로 발생하는 복잡성의 사례들이다. 우리 사회의 안전성과 지속성을 확보하기 위해, 이러한 사회 복잡성을 그려내어, 그 속에 숨겨진 패턴을 분석하고 예측하는 기술에 대한 연구 개발이 국가적으로 필요하다. 다양한 분야의 사회적 모형을 개발하고 서로 연결하여, 복잡한 사회적 상호작용을 대규모 시뮬레이션을 통해 현상 분석과 사회경제 정책적 대응방향에 대한 통찰력을 가질 수 있는 대규모 '모사현실(Simulated Reality)' 기술 개발을 서둘러야 한다.
본 연구는 교육실습 동안 가정과 예비교사의 수업 상황에서 언어 상호작용을 분석하는 데 목적을 두었다. 4명의 가정과 예비교사를 대상으로 수업참여 관찰을 한 이후 녹화된 자료를 AF 분석을 활용하여 분석하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 예비교사의 언어 상호작용을 항목별로 살펴보면 교사의 '강의', '비언어적 상황', 교사의 '질문' 순으로 높게 나타났다. 학습자의 '긍정적인 학습 분위기 조성', '칭찬이나 격려' 항목에서는 빈도가 낮게 나타났으며 학습자에게 '지시' 혹은 '학생 비판이나 교사의 권위를 정당화'는 거의 이루어지지 않았다. 둘째, 수업 상호작용의 형태는 '교사의 질문-학생의 반응적인 발언' 혹은 '강의-질문'의 형태로 나타났으며 마지막 수업에서는 '교사의 질문-학생의 주도적인 발언', '강의-교사의 질문-칭찬이나 격려, 학생의 아이디어 수용 및 활용' 순으로 나타났다. 셋째, 수업에서 지수 경향은 전체적으로 비지시적인 경향을 띠며, 학습자의 발언에 허용적으로 나타났다. 교사의 질문비가 높고 첫 수업에서 학생의 발언비와 넓은 답변비는 낮게 나타났으나 마지막 수업에서는 높게 나타났다. 넷째, 전문가 분석에서 수업 운영에 대한 질문과 확산형 질문이 증가하였으며 교사는 학생들의 학습활동을 안내하고 학생들은 교사의 질문에 대하여 확산적인 사고를 하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 예비교사들이 교과 지식의 전달을 촉진하고 학생과 적극적인 언어 상호작용이 이루어지도록 자기수업 분석과 함께 현장에서의 적극적인 지원이 요구된다.
서울시와 인천광역시, 그리고 경기도가 포함된 서울 대도시권에서는 1990년 이후 인구집중현상이 극심하게 나타나고 있으며, 특히 서울시의 인구억제정책에 따라 인천광역시 및 경기지역으로의 인구집중이 심화되고 있다. 본 연구에서는 세계의 대도시에서 공통적으로 나타나고 있는 도심공동현상의 확인을 위하여 서울 대도시권의 역사적인 인구자료를 분석하였고, 서울 대도시권의 확산패턴을 확인하기 위하여 인구자료로부터 산출한 순위변화지수(RMI: Rank Mobility Index)를 분석하였다. 또한 지역 간 상호작용 분석에 유용한 자료로서 최근 미국에서도 대도시를 정의하는 유일한 기준으로 사용될 만큼 그 중요도가 높아지고 있는 통근자 자료를 본 연구에서도 분석하였다. 인구 자료의 분석 결과, 서울시의 인구는 1990년 이래 정체현상을 보이고 있으나, 내부적으로는 외곽에 위치한 구 및 동으로의 편중현상을 나타냄이 확인되었다. 또한 순위변화지수의 분석으로 대규모 개발과 인프라 건설이 집중된 서울 이남지역을 위주로 서울 대도시권이 불균형적 확산을 지속하고 있음을 확인하였으며, 통근자 자료의 분석을 통하여 서울 주변지역의 자족성이 높아질수록 서울에 대한 의존도가 낮아짐을 확인하였다. 본 연구결과는 서울대도시권의 효율적인 계획 및 관리 정책 수립에 기여할 것으로 기대된다.
기존에 신기술제품 소비시장을 연구하기 위한 많은 모델이 있었으나, 소비자, 유통업자, 제조업자로 구성되는 가치사슬 단계의 전반적인 상호작용을 통한 시장의 움직임을 파악하는 연구는 미약하다. 이에 본 논문에서는 수요자, 유통업자, 제조업자로 구성되는 다중행위자와 소비자선택이론의 상호작용을 통해 신기술상품의 구매에 대한 수요확산을 시뮬레이션하였다. 본 연구는 신기술상품 구매 시의 소비자의 선호도를 분석하고자 컨조인트 분석을 적용하여 선호도 계수를 추정하였으며 행위자기반모형을 통해 신기술 채택 및 인센티브 제공 여부에 따른 소비행태를 시뮬레이션 분석하였다. 분석결과 기술제품의 시장점유율은 재고수준에 따른 인센티브의 제공과 신기술제품의 상품적용에 따른 소비자층의 제품수용이 조화롭게 이루어질 때 상승하는 것으로 나타났다.
DS-CDMA 시스템은 대역폭 효율이 매우 낮아서 고속의 데이터를 전송하는 경우 높은 확산이득을 유지하기 어렵다. 옵셋누적 확산 CDMA는 정보비트를 확산한 코드들을 옵셋을 두고 중첩하여 전송하는 방식이다. 이 시스템은 코드 위상에 옵셋이 있어도 직교성이 유지되는 코드를 필요로 한다. 직교 상보코드는 코드 그룹에 속한 코드간 상호상관함수가 항상 0이 되는 특성이 있어서 옵셋누적 확산 CDMA에 적용이 가능하다. 직교 상보코드 기반의 옵셋누적 확산 CDMA (OCC-OSS CDMA) 시스템에서는 사용자별로 직교 상보코드 그룹을 할당하며, 각 사용자 데이터는 주어진 코드로 확산되고 중첩되어 코드별로 멀티캐리어로써 전송된다. 그러나 OCC-OSS CDMA 시스템은 옵셋을 갖고 중첩된 코드가 누적되기 때문에 심볼 크기가 일정하지 않으며, 확산효율(칩 당 전송되는 정보비트 수)을 높일수록 코드의 중첩도가 높아져서 심볼 레벨의 수가 증가한다. 따라서 누적확산기 출력 심볼을 캐리어 위상으로 매핑하여 전송하는 경우 신호 성상도가 밀집되어 채널의 영향을 쉽게 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 누적확산기 출력 심볼을 일정 크기 이하로 클리핑한 후 캐리어 변조하여 전송하는 방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방식의 비트오율 성능을 AWGN 환경에서 분석하였으며, 레벨 클리핑을 하지 않은 시스템과 비교하여 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
서해안에 위치한 태안근해에서 대조기 때 유동특성 및 물질확산을 연구하기 위해서 조류, 염료운 및 온배수의 확산에 대한 현장관측, 수리실험 및 수치실험을 실시하였다. 현장관측, 수리 및 수치실험에 의한 유황은 상호간에 대체로 잘 일치하였다. 현장에서 조류는 해안선을 따라 낙조류시에는 남서방향으로, 창조류시에는 북동방향으로 탁월하게 흐르고, 대상영역내 최대유속은 WSW 방향으로 2.13㎧로 관측되었다. 현장에서 유속관측치로부터 구한 Eulerian 확산계수는 7.82$\times$$10^{5}$$ extrm{cm}^2$/s이다. 수리모형에서 염료운의 면적으로부터 구한 확산계수는 0.18 $r^{(4}$3)/이며, 그 크기는 $10^{5}$ ~$10^{6}$$\textrm{cm}^2$/s로서 현장에서 Eulerian 확산계수와 비슷하게 나타났다. 모형실험에 의한 당 해역의 확산계수는 남해안에 위치한 진해만에서 구한 확산계수보다는 2~3 order, 동해안에 위치한 온산만에서 구한 확산계수보다는 1~2 order 크게 나타났다. 화전(1975)의 2차원 수치모델을 적용한 결과 얻어진 온배수의 확산양상은 수리실험에 의한 염료운의 확산양상과 유사하게 나타났다. 수리실험 및 수치실험 결과에 의하면, 태안해역의 물질확산은 창조류 때보다 낙조류 때 탁월하게 일어났다.다.
최근 트위터와 페이스북 등의 소셜 네트워크 서비스 (SNS)가 전세계적으로 급성장하고 있다. 특히 트위터는 팔로잉이나 리트윗 기능 등을 이용한 정보의 확산이 용이하므로, 새로운 홍보 마케팅 수단으로 각광받고 있다. 본 연구에서는 기업 트위터 이용자를 상호작용 형태별로 분류해서 그룹별 영향력 정도와 프로파일을 분석하고, 트위터의 콘텐츠를 속성별로 분류해서 확산 정도와 내용을 심층적으로 분석함으로써, 효과적인 기업 홍보 마케팅용 트위터 활용 방안을 제안하였다. 국내 대표 IT 기업인 K사의 홍보 마케팅용 트위터 계정을 구독하고 있는 약 2,800여명의 팔로어들을 대상으로 연구를 진행한 결과, 기업 트위터 이용자들은 구독 콘텐츠의 확산에 다소 소극적인 것을 알 수 있었다. 또한 리트윗에 참여하는 확산 그룹과 비구독 확산 그룹의 특성을 분석한 결과, 10,000명 이상의 많은 팔로어를 보유한 이 용자보다는 1,000명 이하의 작은 네트워크를 가진 이용자들의 확산 기여도가 높았다. 트위터 콘텐츠의 속성별로 발행 건수 대비 리트윗 되는 비율을 분석한 결과에서는 채용, 이벤트, IT 정보, 일반홍보의 순서로 높게 나타났다. 결론에서는 연구 결과에 기반한 실무적인 제언이 심층적으로 논의 되었다.
한정된 미세공간에서의 제한확산(hindered diffusion)은 멤브레인 기공(pore)에서 입자들의 운동에 의해 결정되는 여과 메카니즘을 매우 미세한 수준에서 이해하는데 중요한 현상이다. 구형(spherical) 콜로이드 입자에 비해 보다 복잡한 형태(conformation)인 고분자사슬 구조를 갖는 다가전해질(polyelectrolyte)의 제한확산 거동에는 다양한 인자들이 관련되어 있기 때문에, 이론 접근은 물론 실험적 접근도 한층 어려운 것이 사실이다. 본 연구에서는, 슬릿형 미세기공에 한정되어 있는 단일한 다가전해질(single polyelectrolyte)에 coarse-grained bead spring model과 먼거리(long-range) 정전상호작용(electrostatic interaction)인 Debye-Huckel potential을 적용하여 분자시뮬레이션 기법인 브라운 동력학 모사를 수행하였다. 기공과 다가전해질 사슬(Polyelectrolyte chain)의 주어진 크기에서, 용액의 전해질 이온농도가 감소함에 따른 사슬의 신장(extension)효과는 제한확산계수를 감소시켰고, 기공 벽면의 하전성은 제한확산계수를 더욱 감소시켰다. 이는, 다가전해질 사슬(polyelectrolyte chain)의 입체적 장애(steric hindrance)와 함께 정전반발력이 미세기공에서의 확산이동을 억제함을 의미한다.
최근, 집적 소자의 미세화에 따라 늘어난 배선 신호 지연 및 상호 간섭, 그리고 소비 전력의 증가는 초고집적 소자 성능 개선에 한계를 가져온다. 이에 따라 기존의 알루미늄(Al)/실리콘 절연 산화막은 구리(Cu)/저유전율 박막(low-k)으로 대체되고 있고, 이는 소자 성능 개선에 큰 영향을 미친다. 그러나 Cu는 Si과 low-k 내부로 확산이 빠르게 일어나 소자의 비저항을 높이고, 누설 전류를 일으키는 등 소자의 성능을 저하시킬 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 Cu의 확산을 막기 위하여 Ta, TaN 등과 같은 확산방지막에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으나, 배선 공정의 집적화와 low-k 대체에 따른 공정 및 신뢰성 문제로 인해 새로운 확산방지막의 개발이 필요하게 되었다. 이를 위해, 본 연구에서는 Cu-V 합금을 사용하여 low-k 기판 위에 확산방지막을 자가 형성 시키는 공정에 대한 연구를 진행하였다. 다양한 low-k 기판에서 열처리조건에 따른 Cu-V 합금의 특성을 확인하기 위해 4-point probe를 통한 비저항 평가와 XRD (X-ray diffraction) 분석이 이뤄졌다. 또한, TEM (transmission electron microscope)을 이용하여 $300^{\circ}C$에서 1 시간 동안 열처리를 거쳐 자가형성된 V-based interlayer가 low-k와 Cu의 계면에서 균일하게 형성된 것을 확인하였다. 형성된 V-based interlayer의 barrier 특성을 평가하고자 Cu-V합금/low-k/Si 구조와 Cu/low-k/Si 구조의 leakage current를 비교 분석하였다. Cu/low-k/Si 구조는 비교적 낮은 온도에서 leakage current가 급격히 증가하는 양상을 보였으나, Cu-V 합금/low-k/Si 구조는 $550^{\circ}C$의 thermal stress 에서도 leakage current의 변화가 거의 없었다. 이러한 결과를 바탕으로 열처리를 통해 자가형성된 V-based interlayer의 Cu/low-k 간 확산방지막으로서 가능성을 검증하였다.
소셜 미디어상의 부정적 구전에 대한 기업의 공급사슬 리스크의 중요성과 심각성에도 불구하고 관련된 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 제품의 부정적 구전이 소셜 미디어를 통해 어떻게 유통되는지, 부정적 구전의 유통과 확산에 영향을 주는 주체의 특징은 무엇인지를 사회적 교환이론에 기초하여 분석하였다. 이를 위해 트위터를 이용해 미국도로교통안전국(NHTSA)에서 4개 자동차 기업의 자동차 리콜 정보를 수집하였다. 최초 트위터(Seed tweet)를 바탕으로 부정적 구전의 유통과 확산을 살펴보기 위한 RT(Re-tweet) 네트워크를 구조를 분석하여 부정적 구전 네트워크의 특징을 파악하고, 초기 유포자의 특성이 부정적 구전 확산에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 부정적 구전은 다수 이용자와 연결된 허브 이용자를 중심으로 확산하는 스몰월드 네트워크 구조임을 확인하였으며, 초기 유포자의 영향력이 크고 상호호혜성이 높을수록 부정적 구전 확산의 속도와 규모가 유의미하게 증가함을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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