지난 수 십 년간 해안지형 연구분야의 축적된 지식은 해안단구의 분포 특징으로부터 지반 운동에 관한 양질의 기록과 증거들을 생산할 수 있게 하였다. 본 연구에서는 한반도 남동부 경주시 양북면과 양남면 소재의 수제리-수렴리 일대의 해안단구 분포와 지형발달을 논의하였다. 연구지역 일대에는 고고위읍천면을 포함하여 해발고도 160m까지 8단의 해안단구가 체계적이고 연속적으로 발달하고 있다. 특히 최근 반복적으로 보고되고 있는 해안단구 고고위면의 존재는 동해안 일대의 해안단구 형성시기를 보다 구체적으로 논의하는 중요한 단서를 제공한다. 본 연구를 통해 확인되는 해안단구 고고위면의 구정선고도와 그 추정 시기에 의하면, 플라이스토세 중기 (약 70만년) 이후 한반도 동해안의 평균 지반운동 속도는 0.23mm/year로 확인된다. 이와 같이, 해안단구 연구 결과로부터 도출되는 지반 융기 운동의 속성과 시, 공간 특성은 복잡한 한반도 신생대 제4기 지반 운동의 본질을 이해하는 기초적 자료가 될 것이다.
우리나라 하천관리의 패러다임은 1990년대 이후 기존의 치수 및 이수능력을 고려함과 동시에 하천환경의 보전 및 복원을 새로운 목표로 설정한 자연친화적 방식으로 변화되었다. 하천법령 및 제도적 측면에서도 수자원 장기종합계획 및 유역 종합 치수계획은 하천의 환경보전 및 다목적 이용계획을 포함하도록 규정하고 있으며, 국내 하천법에 따르면 하천기본계획 수립 또한 자연친화적 하천조성 및 이와 관련된 보전지구 지정 등을 포함하도록 규정하고 있다. 하천설계기준, 자연 친화적 하천관리에 관한 통합지침, 또는 수자원 장기종합계획에서 적용하고 있는 하천환경조사 및 평가지표는 서로 다를 뿐만 아니라 과학적인 근거가 명확하지 않는 등 국가차원의 표준화가 이루어지지 못한 상태라 할 수 있다. 1990년대 이후 미국, 독일, 영국, 호주 등 선진국들은 하천환경 복원사업의 추진과정에서 복원사업의 타당성 제고 및 성공적인 사업수행을 위하여 그들 국가의 하천특성에 적합한 하천환경 평가 체계를 구축한 바 있으며, 이들 평가체계는 새로운 과학적 지식과 기술의 축적에 힘입어 지속적으로 발전되고 있다. Fujita의 유형화(Segment 분류)법에 의하면, 하천구간(Segment)은 하상경사, 하상재료, 식생, 생태 등이 통계적으로 동질인 하천 구간으로서, 하도 특성과 하천생태계 공간을 구분하는 단위이다. 자연하천에서 동일한 경사를 갖는 하천구간은 하상재료, 소류력, 저수로 폭, 수심 등이 대체로 동일한 값을 나타내고 있으며, 하도 특성을 지배하는 주요 인자로 각 하천의 평균 연최대유량, 하상재료의 대표입경, 하상경사 등을 설정하고 있다. 본 연구에서는 하천구간을 유형화하는 기준을 하상경사로 적용하여 평가단위를 분류하였으며, 평가체계는 미국의 USEPA를 한국형 하천환경에 맞도록 수정보완 하였다. 특히 미국의 USEPA의 지표 중 하안영역의 식생피복, 하반림 등은 생물분야 식생영역과 상충되어 제외하고 우리나라 특성에 적합한 하천횡단형상, 하천횡단 구조물 등의 평가기준을 재정립하여 내성천에 평가적용 분석하였다. 하천환경의 수리 및 하도 특성 평가기준 개발에 따라 평가체계의 개념적 틀을 토대로 통합적이고 표준화된 한국형 하천평가기준 개발을 위한 방법론을 정립하고, 나아가 하천환경의 지속가능성을 전제로 한 하천복원사업의 장 단기적 성공 여부를 평가할 수 있는 실무지침의 과학적 근거를 제시하고자 한다.
이 논문에서는 우리나라의 기후변화를 연구한 기존 논문 결과를 정리했다. 필요한 경우, 주변 국가 및 전지구 기후변화를 연구한 논문도 참고했다. 현재까지 축적된 우리나라 기상관측 자료를 분석한 연구를 종합해 보면, 지난 100년간 한반도에 나타난 기온상승은 자연적 변화 범위를 넘어선 것으로 판단된다. 특히, 전구 평균 해수면 온도상승보다 큰 한반도 주변 해역의 온도상승과 연관되어 우리나라 강수량이 많아졌고, 접근하는 태풍 활동도 강해졌다. 이들 기상 요소뿐 아니라 대규모 대기순환장의 변화가 한반도와 주변지역의 기후에 영향을 끼쳐서 여름 몬순인 장마와 겨울 몬순인 한파의 시공간적 특성에 변화를 가져왔다. 이 연구에서는 짧은 준비기간과 지면의 한계, 그리고 저자들의 한정된 지식으로 인하여 관련된 모든 연구를 정리하지 못했지만, 향후 연구자들이 우리나라와 주변지역 기후변화 연구를 하는 데 있어서 도움을 줄 것으로 기대한다.
인터넷과 정보통신, 인공지능기술을 기반으로 하는 디지털 혁신 시대를 맞이하면서 거대한 규모의 데이터집합이 발생, 수집, 축적되어, 다양한 공공기관에서 온라인에 오픈하여 유용한 공공정보를 제공하고 있다. 데이터를 분석하여 유용한 통찰력과 정보를 얻기 위하여, 데이터집합에 내재되어 있는 객체와 속성 사이의 이진 관계를 기반으로 데이터를 분석, 분류, 군집화 및 시각화하는 형식개념분석기법이 성공적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여, 객체의 속성뿐만 아니라 객체들 사이의 관련 관계를 기반으로 데이터집합을 분류하고 개념화하여 가시화하기 위한 기법과 지원도구를 제안한다. 일부 공공 오픈 데이터집합을 대상으로 본 논문의 제안기법을 적용하여 몇 가지 실험을 수행한 결과, 데이터집합으로부터 개념 계층구조를 생성하고 시각화하여 보다 유용한 지식을 추출함으로써 제안기법의 타당성과 유용성을 실증하였다. 본 논문에서 제안한 분석기법은 효과적인 데이터분석, 분류, 군집화, 시각화, 정보검색 등을 위한 유용한 도구로 사용될 수 있다.
대학은 교육 및 연구 활동을 통하여 민주시민으로서의 소양과 자질을 구비한 전문 인력을 양성하고 지식을 축적·창출하여 국가와 사회발전에 기여한다. 이를 위하여 정부는 대학재정지원사업을 통하여 대학의 기본 역량을 향상시키고 자율적 혁신을 지원하고 있다. 재정지원사업은 공정한 평가를 통하여 비교 우위에 있는 대학에 한정된 정부의 재정을 차등 지원하므로 대학의 경쟁력을 강화하기 위해서는 교육과 연구를 지원하는 교육기본시설이자 핵심기관인 대학도서관의 역할과 기능이 중요하다. 하지만 대학도서관은 재정 및 인력 부족, 시설·설비·공간 등의 열악한 환경, 학생들의 참여율 저조 등의 이유로 정부의 재정지원사업에 적극적으로 참여하지 못하고 있다. 이에 본 연구는 ACE 사업(2010-2016)에 선정된 45개 대학 가운데 도서관이 참여한 18개 대학도서관의 프로그램 운영사례를 조사·분석하여 문제점과 시사점을 도출하고 담당 사서를 대상으로 대학도서관의 역할과 성과 등을 설문 조사하였다. 그 결과를 바탕으로 앞으로 정부의 대학재정지원사업에 대비하여 대학도서관이 고려해야 할 전략과 방안을 제안하였다.
정보화 시대의 물결이 점진적으로 가속화를 이루며 대용량 텍스트 및 음성, 동영상 등 다양한 형태의빅데이터가 축적됨에 따라 이러한 지식데이터를 활용할 수 있는 융합 분석 솔루션이 증가하고 있으며, 이에 따라 데이터 저장 비용의 감소, 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발달 등은 데이터의 양적·질적 팽창을가져왔다. 이러한 상황은 기존에 시도하지 못했던 데이터의 활용을 가능하게 만들고, 데이터의 잠재적 가치와 영향력이 높아지고 있다. 이러한 융합 분석 체계를 교육제도 개선에 응용하여 미래지향적 교육 시스템을 제시하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 트위터를 대상으로 빅데이터 분석을 수행하여데이터에 대한 자연어 처리 및 단어의 빈도수 분석을 통한 국내의 창의교육에 대한 이슈와 성과에 대한정량적인 척도를 솔루션으로 제시하였다.
국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.
온라인 배너 광고 산업에서는 일반적으로 복수의 배너 대안이 제작된다. 이때 중요한 의사결정은 어떤 광고 배너 대안을 선택해서 고객에게 노출하느냐 하는 것이다. 각 배너 대안을 고객이 클릭할 확률을 미리 알 수 없기 때문에 경영자는 실험적으로 여러 대안을 노출한 후, 고객의 클릭 여부에 따라 각 대안의 클릭 확률을 추정하며 최적의 대안을 찾아야 하고 이것은 온라인 광고와 관련된 강화학습 프로세스이다. 이 과정에서의 주요 의사결정 문제는 축적된 추정 클릭 확률 지식을 이용해서 최적의 대안을 노출하는 활용 전략과, 잠재적으로 더 우수한 대안을 찾기 위해 새로운 대안을 시도해보는 탐색 전략의 최적 균형점을 찾는 것이다. 본 연구는 구전효과와 대안의 수가 이러한 최적 탐색-활용 전략에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 고객이 노출된 배너를 클릭하는 경우 관련 제품을 주위에 홍보하는 과정을 통해 광고 배너의 클릭률이 높아지는 구전효과를 온라인 광고 관련 강화학습에 추가하여 구현한 것이다. 분석을 위해 Multi-Armed Bandit 모형을 이용한 시뮬레이션 기법을 사용하였다. 분석 결과, 구전효과의 크기가 커지고 배너 대안의 수가 적을수록 광고 강화학습의 최적 탐색 수준이 높아지는 것이 관측되었다. 이는 구전효과에 의해 고객이 광고 배너를 클릭할 확률이 증가함에 따라 기존에 축적했던 추정 클릭률 지식의 가치가 낮아지고, 따라서 새로운 대안을 탐색하는 것의 가치가 증가하기 때문으로 분석되었다. 또한 광고 대안의 수가 작을 경우에는 구전효과 크기가 커질 때 최적 탐색 수준이 더 큰 폭으로 증가하는 경향을 발견하였다. 최근 온라인 구전으로 인해 구전효과의 영향이 커지는 시점에서 본 연구는 의미 있는 시사점을 제공한다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.
팬데믹(Pandemic)으로 인해 온라인 시장의 규모가 급속하게 커졌다. 일상에서의 비대면화는그동안 기술수용에 늦은 소비자마저 온라인구매의 편리함을 경험하게 하는 계기가 되었고, 이들은 팬데믹 이후에도 온라인구매의 이점을 선호하게 될 것이다. 하지만 이러한 변화의 시기에 소비자가 취할 수 있는 제품 정보는 편평한 디스플레이상의 시각적 정보만으로 축소되었다. 회사들은 차별적이고 경쟁력 있는 정보를 제공하기 위해 AR/VR, Streaming 기술 등을 도입하고 있지만, 정직한 사용자들이 남긴 리뷰는 회사가 제공하는 잘 가공된 정보만큼 소비자에게 강력하게 인식되고, 회사의 상품개발과 마케팅 및 판매 전략을 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 중요하게 인식될 필요가 있다. 그렇다면 소비자의 입장에서, 구매 의사결정 전에 참고하는 리뷰의 평점이 크게 어긋난다면, 소비자들은 어떻게 리뷰정보를 처리할까? 수렴되지 않은 평점은 늘 신뢰할 수 없고 가치 없는 것일까? 본 연구에서는 소비자의 개인 성향으로 볼 수 있는 조절초점 성향이 어떻게 사고방식을 지배하여 수렴되지 않은 정보를 수용하고 처리하는지 보이고자 하였다. 실험은 화장품을 대상으로 제품 리뷰 평점의 분산(높음 vs 낮음)이 소비자의 조절초점(예방초점 vs. 향상초점)에 따라 제품 태도에 어떤 영향을 미치는지 2x2 연구로 설계하였다. 연구결과, 예방초점의 소비자는 분산이 작을 때 높은 제품 태도를 보이지만, 향상초점의 소비자는 분산이 클 때 높은 제품 태도를 보인다는 것을 발견하였다. 이와 같은 연구로, 본 논문은 동일한 평균값의 평가점수를 가진 제품이라도 후기의 분산 값에 따라 소비자의 조절초점 성향이 영향을 미쳐 제품 태도가 달라진다는 것을 설명할 수 있다. 본 논문은 평점이 수렴되지 않는 정보에 대한 소비자의 정보처리의 메커니즘을 밝힌 이론적 공헌이 있으며, 실무적으로 기업은 리뷰가 축적됨에 따라 개인화되고 최적화된 상품 정보를 제공하는 등 빅데이터를 바탕으로 지식경영을 응용한 고객경험설계가 가능함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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