본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.
본 연구의 목적은 지속가능발전목표(SDGs)가 유엔총회에서 결의된 이후 전 세계적으로 창업분야에서 SDGs 연구가 얼마나 수행되었는지 살펴보고, 해외 및 국내 연구동향을 비교하여 국내 SDGs 이행을 위한 창업분야의 연구 방향성을 모색하는 데 있다. 이를 위해 검색어를 선정한 후 Web of Science(Wos), KCI, DBpia 등 세 개의 데이터베이스를 활용하여 창업분야의 SDGs 연구물을 추출하였다. 데이터 정제를 거쳐 해외는 총 356편의 연구물을, 국내는 총 4편의 연구물을 분석에 활용하였다. 국내 연구물은 숫자가 너무 적어 해외 연구물만 빈도분석과 키워드 네트워크 분석을 실시하여 연구동향을 살펴보았다. 연구 결과 빈도분석에서는 창업분야 SDGs 연구가 지속가능성과 관련된 용어들을 중심으로 비즈니스 모델, 혁신, 창업교육, 전략 등과 함께 연구되는 것으로 나타났다. 또한 연도별 빈도분석을 통해 창업분야 SDGs 정책, SDGs 이행에 있어 여성 창업가들의 역할, 에너지 창업분야의 SDGs, 경영대학원의 SDGs 이행 방향성과 SDGs 교육, SDGs 이행과 평가를 위한 지표, 지속가능성을 위한 기술 등으로 매년 주제가 다양하게 확장되는 것으로 나타났다. 키워드 네트워크 분석에서는 연구제목과 저자 키워드, 초록을 모두 포함하여 분석한 결과, 비즈니스, 지속가능성, SDGs, 혁신, 창업가정신, 비즈니스 모델, 교육 등의 핵심 키워드를 중심으로 연구범위가 창업생태계, 변화와 전략, 윤리, 기후 등으로 확장되는 것이 확인되었다. 본 연구는 해외 창업분야의 SDGs 연구동향을 제시함으로써 불모지에 가까운 국내 창업분야 SDGs 연구의 발판을 마련하였다는 점에 의의가 있다.
'90년대 전반기 중 세계 경제 상황은 정치, 경제 및 환경의 급격한 변화에 따른 불황으로 유황시장에도 심대한 영향을 미치게 되었다. 이와 같은 경기의 후퇴는 다수의 생산자로 하여금 전반적인 시장 상황을 바꿀 수 있는 전략 변경 및 새로운 시장 개발을 촉진시키게 하였다. 최근에 전개되고 있는 극단적인 정치$\cdot$경제적인 변화는 재래시장과 무역균형을 변경시키게 되었다. 개선되는 세계경제에 따른 광범위한 구조조정과 지난 2년간 진행되어온 전반적으로 농업에 유리한 조건에 힘입어 1995년 유황공업은 회복이 시작되어 54.63백만 톤이 생산되었다 국제 유황 무역은 수요와 공급 면에서는 균형을 못 찾고 있다. 1995년 유황생산 중 무역량은 $45\%$에 이르렀다. 유황생산에 영향하는 요소가 변함에 따라 무역의 형태가 변하게 되고 세계 유황 수급 균형에 영향을 주게 되었다. 지난 2년간 있었던 유황생산 회복은 다음 십년간 지속될 것으로 예측된다. 대부분 수요의 증가는 자연가스의 생산을 지배하는 요소에 따라 결정 될 것이다 1986년 이래 유가가 떨어진 후 세계 에너지 수요는 연간 $2.3\%$ 증가하였다. 석유와 가스는 미래 에너지 수요의 증가로 $70\%$이상을 공급하게 될 것이다. 동아시아에서 회수 유황은 원유의 정제로부터 유래된 것으로 가장 신장이 큰 공급원으로 2005년까지 주요유황생산 부분이 될 것이다. 동아시아에서 주요 회수 유황생산국은 일본으로 전체의 $66\%$를 차지한다. 석유 정제로부터 회수 유황생산량은 동아시아에서 증가하고 있다. 유황회수 시설 투자는 일본을 위시하여 한국, 싱가폴 및 태국에서 이루어지고 있으며 이는 점차 증대되는 환경규제에 기인된다. 동아시아 공업국가 예컨대 일본과 한국에서의 유황소비는 인산생산 저조로 정체해 있으나 지난 10년간 여타의 아시아 국가에서의 유황소비는 꾸준히 증가되었다. 이 같은 증가는 앞으로 10년간 계속 될 것으로 추정된다. 이는 유황비료 소비가 4.81백만 톤에서 6.6백만 톤으로 증가될 것으로 예상되고 이는 주로 중국이 내수 인산생산을 증가시키려는 데 기인된다. 더욱이 다가올 10년은 다수의 아시아 국가의 급속한 경제 발전으로 비료 이외의 유황의 소비가 꾸준히 증가 될 것이다. 동아시아는 10.29백만 톤을 생산하고 10.99백만 톤을 소비하여 1995년에는 70만 톤의 유황이 부족하였다. 이와 같은 영향이 계속된다면 동아시아 유황부족은 2005년에는 1.05백만 톤으로 증가될 것으로 예상된다. 그러나 중국에서 황화철에서부터 공급되는 유황함량이 많아 이 지역에서의 원소유황의 진정한 균형에 대해서는 정확하게 평가되지 못한다. 1995년 동아시아에서는 1.3백만 톤의 원소유황을 일본, 캐나다, 미국에서 수입했다. 이들 국가는 앞으로도 이 지역의 주요 공급자가 될 것이다. 황산의 많은 양은 일본에서 이 지역으로 수출되는데 그 양은 1995년 10만톤 이상에 이른다. 더욱이 경제?환경적 이점 때문에 중국이 황화물에서 회수하는 유황대신 원소 유황의 수입을 지속적으로 증가시키고 있어 지역내의 유황 부족이 증가 될 것이다. 이 같은 상황진전으로 앞으로 10년 이내에 2.5백만 톤의 추가시장이 있게 될 것이다. 이 기간내 한국으로서 현재 326,000톤의 부족에서 2005년에는 309,000톤의 과잉으로 유황균형이 변할 수 있는 주요계기가 될 것이다 이 같은 과잉은 회수 유황생산이 1995년 333,000톤에서 2005년 870,000톤으로 $161\%$가 증가될 것으로 예상된다. 동기간 내에 기타 유황생산은 280,000톤에서 320,000톤으로 $14\%$ 증가되는 것으로 추정된다. 그리하여 2005년 한국에서 유황 공급은 1.19백만 톤이고 수요는 881,000톤으로 추정 된다. 미래 한국에서 유황의 또 다른 잠재시장은 식물양분으로서 이다. 인산비료 생산은 유황산업의 골격으로 1995년 세계적으로 인산비료는 유황소비의 53%인 53.60백만 톤을 점유하였다. 작물의 유황결핍 현상은 세계도처에서 나타나고 있어 식물양분으로서 유황시장은 20년전의 시장과 같이 현황을 띠는 시장으로 유황공업이 때를 만나게 될 것이다. 공업국에서 유황의 대기로의 방출억제로 자연 공급량이 감소되고 개발도상국에서 증산으로 유황의 탈취가 증가됨에 따라 유황 부족은 점차 중요한 문제로 확산되고 있다. 세계적으로 $1993\~1994$년간 7.52백만 톤으로 추정되는 유황 부족이 농산물의 수량과 질을 하락시키는 결과를 가져오게 하였다: 이와 같은 현상으로 유황비료의 수요가 증대되었고 산업계는 수요증대에 대응할 기술개발에 노력하게 되었다. 현재의 식량생산과 비료 소비추세가 지속된다면 아시아에서 2000년까지 매년 4.5백만 톤의 유황부족이 있게 될 것이다 이와 같은 유황비료의 부족은 적절한 대책을 취하지 않는 한 2010년에는 6.5백만 톤으로 증가 될 것이다. 동아시아는 경제발전으로 유황비료 장기 잠재시장이 기대되고 새로운 시장으로 $50\%$이상을 점유하게 될 것이다. 서구와 북미에서 유황비료 산업은 이윤 있는 잠재시장으로 인정되고 상업적으로 앞서 있는 시장이다. 점증하는 수요에 대한 대처와 유황비료의 성공은 시장에서 가격에 좌우된다. 실제로 북미와 서구에서 현재의 소매가격은 유황 톤당 $266\~466\$$의 범위에 있다. 인도에서는 비료로서 유황시장은 덜 발달된 단계로서 대표가격은 $120\$$이다. 이 가격 범위로 보아 2010년에 동아시아 시장의 잠재 유황비료 시장은 3.4백만 톤에 이르고 비료공업에서 추가로 얻는 이윤은 408백만 내지 1조5천억$\$$이 될 것이다. 이와 같은 시장이 발전 될 수 있는 것은 계속된 제품개발과 비료산업 시장개척에 달려있다.
본 연구는 고객의 감성에 의한 개성이 중요시되고 브랜드와 제품에 다양한 컬러를 반영한 지속가능한 경쟁 우위차원에서 컬러마케팅과 브랜드 카리스마 그리고 마케팅 성과 간의 영향관계를 분석하였다. 정제된 266개의 설문을 분석한 결과 첫째, 컬러마케팅의 상징성과 연상성은 브랜드 카리스마에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 둘째, 컬러마케팅의 상징성은 마케팅성과의 브랜드충성도와 브랜드만족에, 연상성은 마케팅성과의 브랜드충성도에, 식별성은 마케팅성과의 브랜드만족에 유의적인 관계로 분석되었다. 셋째, 브랜드 카리스마는 전환장벽을 제외한 마케팅성과의 브랜드충성도와 브랜드만족에 긍정적인 관계인 것으로 확인되었다. 본 연구의 유용성은 첫째, 기업들이 소비자의 라이프스타일 분석에 의한 개성있는 표적고객들에게 컬러마케팅으로 고객유인전략에 활용할 수 있는 동시에 브랜드 카리스마가 고객과의 지속적 경쟁우위 관계강화의 접착제 역할을 담당할 수 있음을 시사하며, 둘째, 브랜드컬러는 고객들에게 기업의 이미지를 인지 및 연상시키고 브랜드 카리스마를 낳아 충성도로 연결되는 소위 고객관계관리의 무기로 활용할 수 있다.
본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.
인간이 갖는 죽음과 사후 세계에 대한 두려움과 호기심은 많은 상상력을 낳았다. 차사형 인물 역시 이러한 상상력의 산물이다. 인간의 상상력 속에서 멀고 먼 이승과 저승을 연결하는 존재가 필요했기 때문이다. 이런 차사형 인물은 서사무가 속에서 구체적인 형상으로 드러난다. 서사무가에서 그려지는 차사형 인물은 첫째, 염라대왕과 같은 상위 신격이 부여한 임무를 수행하는 인물이다. 둘째, 이승과 저승을 오고 갈 수 있는 능력을 가진 인물이다. 셋째, 망자를 저승으로 데려가는 역할을 수행하는 인물이다. 넷째, 인간의 혼만 빼내거나, 명부를 수정할 수 있는 능력을 갖춘 인물이다. 다섯째, 인정에 약하고, 절대적인 위력을 갖지 못한 인간적인 면모도 함께 갖는 인물이다. 이러한 차사형 인물의 특성은 현대 콘텐츠에서도 활발하게 수용되고 있다. 가장 대표적인 작품은 <49일>, <신과 함께>, <도깨비> 등이 있다. 이들 작품은 차사형 인물이 갖는 기본적인 다섯 가지 특성들을 잘 살려 수용하였다. 모든 작품에서 차사형 인물이 이승과 저승을 오고 가며 망자를 천도하는 인물로 등장하기 때문이다. 현대 콘텐츠임에도 저승과 사후세계가 수용되며, 차사형 인물 역시 중요한 역할로 자리한 것이다. 물론 이 과정 속에서 다양한 현대적 변용이 일어나기도 한다. 즉, 기능적인 측면과 성격적인 양상은 기존의 캐릭터를 유지하면서도 그것을 둘러싼 외형과 배경은 현대적 감각에 맞게 변개된 것이다. 이와 같은 과거와 현재의 만남을 통해 차사형 인물은 새로운 캐릭터로서의 의미를 창출하고 있다 하겠다.
본 연구에서는 행정안전부에서 운영한 대표적인 국민참여 플랫폼인 '광화문 1번가'가 출범한 2018년부터 2021년까지 기간 동안의 다양한 국민참여 과정을 분석하여 국민참여 플랫폼의 실질적인 운영 및 성과들을 살펴보고자 한다. 이를 통해 국민참여를 통한 정책화 과정을 성공적으로 유도할 수 있었던 영향요인은 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 국민참여를 독려하기 위한 온라인 참여 채널을 다양화 하였다. 둘째, 국민참여를 독려하고 확대를 위해 대국민 아디이어 공모 및 국민심사에 대한 보상을 시행하였다는 점 역시 중요하다. 셋째, 국민들의 아이디어를 세련화하고 정제하기 위하여 전문가 등의 참여를 독려하였다. 이러한 연구결과를 통해 우리정부가 지속적으로 국민참여를 통한 정책화 과정을 유도하는데 일조할 수 있으리라 판단된다. 향후 국민참여를 통한 정책화를 위한 성공요인을 도출함에 있어서 계량적인 분석기법을 활용하여 국민참여과정, 온라인채널을 통한 의사소통, 전문가와의 협업 등의 영향요인들이 국민참여 과정에 어떻게 영향을 주는지를 증명하는 연구를 후속적으로 수행해야 할 것이다.
연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.
4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.
공유 유기 프레임워크(COF)는 분자 분리, 염료 분리, 가스 분리, 여과 및 담수화를 포함한 다양한 응용 분야에서 가능성을 보여주었습니다. COF를 막에 통합하면 투과성, 선택성 및 안정성이 향상되어 분리 공정이 향상됩니다. 단일 벽 탄소 나노튜브(SWCNT)와 COF를 결합하면 염료 분리에 이상적인 높은 투과성과 안정성을 가진 나노 복합막을 생성합니다. COF를 폴리아미드(PA) 막에 통합하면 합성 계면 전략을 통해 투과성과 선택성이 향상됩니다. 혼합 매트릭스 막(MMM)의 3차원 COF 필러는 CO2/CH4 분리를 향상시켜 바이오가스 업그레이드에 적합합니다. COF와 금속 유기 프레임워크(MOF) 막을 결합한 모든 나노 다공성 복합재(ANC) 막은 투과성-선택성 트레이드오프를 극복하여 가스 투과성을 크게 향상시킵니다. 가상 COF (hypoCOF)를 사용한 계산 시뮬레이션은 CO2 분리 및 H2 정제와 관련하여 우수한 CO2 선택성과 작업 능력을 입증합니다. 박막 복합재(TFC) 및 폴리술폰아미드(PSA) 막에 통합된 COF는 유기 오염물, 염 오염물 및 중금속 이온에 대한 거부 성능을 향상시켜 분리 능력을 향상시킵니다. TpPa-SO3H/PAN 공유 유기 프레임워크 막(COFM)은 대전된 그룹을 활용하여 정전기적 반발을 통해 효율적인 담수화를 가능하게 함으로써 기존의 폴리아미드 막에 비해 우수한 담수화 성능을 보여 이온 및 분자 분리의 잠재력을 제시했습니다. 이러한 연구 결과는 투과성, 선택성 및 안정성을 향상시켜 향상된 분리 공정을 위한 막 기술에서 COF의 잠재력을 강조합니다. 이 검토에서는 분리 공정에 적용된 COF에 대해 논의합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.