• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.195-211
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 해양안보
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• 제5권1호
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• pp.1-53
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• 2022

중러 관계 강화는 강대국 경쟁이 재개되고 있음을 보여주는 한 가지 징후라고 볼 수 있다. 공식적인 방위동맹을 체결하지 않았음에도 불구하고 양국의 군사관계가 강화되고 있다는 사실을 눈여겨 볼 필요가 있다. 특히, 중국과 러시아가 세계 최강의 해군력을 보유하고 있다는 점에 비추어 본다면, 양국간 해양안보협력 강화는 최근 수년 간 나타난 국제안보 전개상황 중 가장 중요한 양상으로 꼽을 수 있다. 여러 플랫폼과 장소에서 펼쳐진 중러 해상합동훈련은 고위급 인사교류와 중국의 대규모 러시아 무기 구매, 중러 우호조약 체결 및 다양한 협력형태로 수년간 지속되었다. 양국간 해상합동훈련은 냉전기의 대치국면이 종식된 직후 시작되었으나, 그 중요성은 최근 십년의 기간 동안 더욱 부각되고 있다고 볼 수 있다. 해상합동훈련이 양국 국방동맹의 핵심으로 부상하고 있기 때문이다. 양국은 그 어느 때보다도 다양한 장소에서 다양한 무기체계를 활용해 해상훈련에 임하고 있다. 앞으로 양국의 합동군사훈련은 북극, 초음속 운반수단, 아프리카, 아시아, 중동의 신규 파트너를 비롯해 새로운 위치와 전력을 동원해 펼쳐질 가능성이 크다. 또한, 경비함정 및 제병 연합부대를 동원한 해상합동 훈련을 수행하는 등 최근에 보여준 획기적인 전개를 지속할 것으로 보인다. 중국과 러시아는 양자간 해군협력을 토대로 일련의 목표를 추구하고 있다. 중화인민공화국과 러시아 연방 사이에 체결된 선린우호협력조약 (Treaty of Good-Neighborliness and Friendly Cooperation)은 공동방어 조항을 포함하고 있지는 않지만, 공동의 위협에 대해 상호 논의하도록 언급하고 있다. 전통적/비전통적 군사작전 (예: 대해적 작전, 인도적 구호 및 최고수준의 전투수행)을 모의하는 해상훈련은 합동군사활동을 통해 공동의 도전과제에 대한 양국의 대응력을 강화하는 수단이 된다. 이러한 합동훈련이 전투력 측면에서 높은 수준의 상호운용성을 구현하지 못하더라도, 이를 통해 중러 양국이 단합된 해군력을 동원할 수 있는 역량을 갖추고 있다는 사실을 국제사회에 알릴 수 있다. 양국의 해상무역의존도나 영해를 둘러싼 국가간 갈등을 감안하면 이는 중요한 메시지라고 할 수 있다. 한편으로는 해상합동훈련을 통해 자국의 전투력을 향상시키고, 동시에 서로의 전략, 전술, 전투기술 및 절차에 대한 이해를 강화할 수 있다. 점차 부상하고 있는 중국 해군은 특히 러시아군으로 부터 많은 혜택을 얻을 수 있다. 러시아군은 복수의 제병협동작전을 중심으로 중국인민해방군 (People's Liberation Army, PLA) 보다 훨씬 많은 해상임무수행 경험을 보유하고 있기 때문이다. 그러나 한편으로는 전투력 강화를 통해 양국 정치지도자들이 군사력을 동원하거나 다른 국가와 대치할 경우, 긴장을 더 고조시키는 방향을 선택할 가능성이 더욱 커졌다는 부정적인 측면이 지적된다. 이러한 모든 영향은 양국 해군이 대부분의 해상합동훈련을 수행하는 동북아시아 지역에 더욱 큰 파급력을 미친다. 동북아시아 지역은 중국과 러시아가 미국 및 일본과 벌이는 그리고 불편한 상태로 한국을 사이에 둔 해상에서의 대치상황이 펼쳐지는 격전지가 되고 있다. 중러 해군 협력 강화가 공고해지면서 한미 군사계획이 더욱 복잡해지고, 북한에 집중되어야 할 자원이 전환되어 결국 지역 안보환경을 악화시키는 결과로 이어지고 있다. 한미일 해군 실무자의 입장에서는 중러 해군이 모두 포함된 시나리오를 수립해야 할 필요성이 더욱 커지고 있다. 가령, 한미 정책 결정가들은 중러 군사력의 공동 무력대응에 대비하기 위해 미 국방부가 과도한 지출을 하게 만들고, 한반도에서 한미안보 부재가 발생하지 않도록 대한민국 해군을 신속하게 보충해야 하는 상황이 발생하게 되었다. 북한이 한국 및 동맹국과 해상에서 대치할 경우 이를 중러 해군이 지원할 수 있다는 가능성은 또다른 심각한 도전을 제기한다. 이 같은 긴급사태 발생 가능성을 고려해 안보결속을 강화하겠다는 한일 간의 약속을 토대로, 한미일 3국 공동군사훈련을 더욱 확대할 필요가 있다.

• 시큐리티연구
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• 제40호
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• pp.209-242
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• 2014

이 연구는 사회적 문제로 부각되고 있는 초등학교 범죄예방을 위해 학부모를 대상으로 범죄예방설계(CPTED)요소 인식에 대한 분석을 통해 CPTED의 전략적 요소들이 학생들의 대상 범죄를 효과적으로 예방하는데 도움이 될 수 있는지 이해하고 정책적 제언과 방향 제시에 필요한 기초자료를 제공하려는데 그 목적이 있다. 그러한 연구목적의 달성을 위해 이 연구에서는 핵심적인 틀(Framework)로써 중요도-실행도 분석(IPA: Importance-Performance Analysis)을 선택하였다. 연구의 대상자는 1차 조사 집단은 2010년 경주시 초등학교 학부모 203명과 2차 조사 집단은 2014년 동 지역 초등학교 학부모 297명을 유목적 표집(Purposeful Sampling)으로 선정하였다. 이 연구에서 사용한 설문지는 Martilla & James(1977)가 제시하였던 "중요도-실행도 분석(Important-Performance Analysis: IPA)" 기법을 적용하여 초등학생 학부모들을 대상으로 학생의 범죄예방을 위한 CPTED 전략요소에 대한 인식을 분석하였다. 중요도의 신뢰도(Cronbach's ${\alpha}$)는 1차 집단 0.886, 0.920, 0.895와 2차 집단 0.880, 0.906, 0.878 이었으며, 실행도의 신뢰도는 1차 집단 0.880, 0.917, 0.878과 2차 집단 0.735, 0.840, 0.830이었다. 자료의 분석은 빈도 분석, 신뢰도 분석, 기술통계 분석 및 대응표본 t-Test를 실시하였다. IPA 실행격자를 통해 분석한 바, 초등학교 학부모들의 CPTED 전략요소에 대한 중요도는 전반적으로 매우 높았지만 그 성취도는 구성요소에 따라 편차가 있는 것으로 나타났다. 연구결과, 초등학교 건물 내 외부에서 학생을 대상으로 한 범죄의 불안감을 해소할 수 있는 범죄예방 설계(CPTED)의 중요한 전략요소는 1차 집단의 기계적 감시, 조직적 감시, 그리고 영역성 강화이며 2차 집단의 조사에서 기계적 조직적 요인으로 나타났으며, 경비인력 확충과 정문에 범죄예방 중요요소들 높은 중요도 비해 실행도가 낮아서 시급히 투자가 요청되고 있다고 하겠다. 이 연구의 분석결과는 학생들의 범죄예방을 위해 범죄예방 설계(CPTED) 전략요소를 규명하고 향후 초등학교에서 CPTED의 구성요소를 효과적으로 적용하는 정책적 방향 제시에 기초자료를 활용될 수 있기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권6호
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• pp.885-896
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• 2003

무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보(Location Information)를 이용한 서비스 형태는 아주 다양하여 지고 있으며, LBS(Location-Based Services)라는 형태로 국내외 시장에서 급속히 학장하고 있다. 이러한 서비스의 기본정보인 위치정보는 고부가가치의 정보로 인정되고 있으며 또한 이러한 위치를 기반으로 한 서비스는 기존의 GIS(Geographic Information System)를 일반사람들에게 생활 속의 정보로 밀접하게 홀용할 수 있게 되었다. 즉, LBS로 인하여 GIS는 새로운 패러다임의 전환을 맞이하게 되었으며 대용량 이동체 데이터베이스 (MODB : Moving Object Database) 는 LBS를 위한 핵심 플랫폼 기능으로 인식되고 있다, 이러한 대용량 이동체 데이터베이스와 이동통신망과의 위치획득 인터페이스를 통한 위치정보 획득 기능은 아주 중요한 요소가 되며, 향후 위치를 기반으로 한 다양한 서비스가 제공될 경우, 이동성을 가지는 수많은 고객의 위치정보를 획득함으?? 심각한 시스템의 부하는 미리 예측할 수가 있다. 즉, 대용량의 이동체의 위치정보를 획득함에 있어서, 심각한 통신부하로 인한 LBS 플랫폼의 성능 저하가 발생 할 수가 있다. 따라서, MODB에서는 위치획득 기능은 안정적인 LBS플랫폼이 이동통신망으로부터 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동체의 과거 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득 회수를 줄임으로써 시스템 부하를 줄이고자 한다. 본 논문에서는 이러한 이동체의 이동 패턴을 이용하여 다양한 위치획득 모델을 설계하였으며, 시뮬레이션 환경에서 위치획득 모델을 구현함으로써 성능을 평가하였다.A가 다른 처리보다 높았다.구된다.을 나타냈다. 정소, 난소 및 자궁의 조직검사에서는 모든 투여구간에 커다란 변화는 없었다.이라는 중요성에 비추어, 사회문화주의 이론의 제안을 통해 아동의 수학 학습에서의 교사의 적극적인 역할의 가능성을 제시하고 있다. 삼림경관를 나타내었다. 각 화분대 및 아분대 우점수목의 기후환경에 대응하는 생태적 특징으로 작성한 가상 기온변화곡선의 내용은 다음과 같다: 화분대 I은 Butula우점기로서 약 57,000년 BP까지 형성되었으며, 상대적 한냉기로 간주된다. 화분대 II는 EMW우점시기로서 $57,000{\sim}43$,000년 BP에 형성되었으며, Alt Wurm에서 mittel W${\"{u}}$rm으로 전환되는 Interstadial로 간주된다. 화분대 III은 43,000~15,000년 BP간의 가장 오랜 시기를 포함하며, mittel Wurm${\sim}$Jung Wurm기에 해당한다. 한냉기인 화분대 III시기 중에는 Betula, Pinus, Picea 등의 목본류가 교대로 우점하는데, YY1에서 Quercus 와 Picea의 화분조성 변화로 볼 때 아분대 IIId시기가 가장 한냉하였을 것으로 추정된다. 화분아분대 IVa는 하부 화분대와 상부 화분대간의 전환기층으로서 피나무(Tilia)속 우점기로 나타나며, Holocene에 해당하는 화분대 IVb와 V는 약 7,000년 BP부터 현재까지 식생변화로 각각 Quercus와 Pinus가 우점하는 시기로 한국 동해안의 曺(1979)의 화분대 I과 II에 각각 대비된다. Bartlein et al.(1986)의 diagram을 통해 볼 때, 영양지역의

• 시큐리티연구
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• 제28호
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• pp.103-130
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• 2011

본 연구는 글로벌 비즈니스 환경에서의 한국기업의 수익성과 기업안정성 제고를 위한 기업보안과 비즈니스의 전략적 협력에 관한 연구이다. 현대기업환경은 하루가 다르게 과학기술이 복잡해지고 국경에 상관없이 새로운 경쟁자들이 등장하면서 아무리 거대한 기업이라도 혁신적인 사고로 무장한 새로운 기업에게 하루 아침에 시장을 내주어야 하는 상황이 빈발하고 있다. 이러한 새로운 환경에서 살아남기 위해서는 새로운 관점의 기업경영관리기법에 대한 패러다임의 변화이다. 한국기업이 과거를 답습하는 낮은 수준의 보안리스크관리방법으로는 기업수익에 도움이 되는 보안관리가 되지 못한다. 21세기 70억에 육박하는 인구가 살고 있는 지구촌은 급격한 생태계변화에 직면해있다. 급격한 기후환경의 변화는 순식간에 수십만 명의 이재민을 발생시키고, 신종전염병으로 수백만 마리의 가축을 생매장시키는 광경을 우리는 매순간 목격하고 있다. 이러한 변화는 지구촌에 살고 있는 인간의 삶의 근본적인 방식의 변화를 추동하고 있다. 우리의 경제적인 삶의 근간인 기업생태계도 여기에 예외가 될 수는 없다. 21세기 기업환경에서 생존하기 위해서는 경영진 수준의 보안리스크관리가 필요하며, 보안리스크관리를 통한 기업경쟁력을 제고를 위해서는 기업의 보고라인을 새롭게 정립하여야 할 것이다. 기업도 변화하는 환경에 민감하지 않으면, 하루아침에 시간의 뒤안길로 사라질 수 있음을 명심하여야 한다. 현대기업의 새로운 리스크 중에 특히 한국기업들이 안이하게 대처하는 분야가 보안리스크이다. 과거와 다르게 훨씬 대규모이고 전파 속도가 빠른 보안리스크는 경영진이 다루어야 하는 주요한 기업리스크 중에 하나이다. 현대기업에 핵심적인 영향력을 미치는 보안리스크에는 기업 브랜드와 평판의 보호, 생산과 운영의 연속성, 고객신뢰의 유지가 우선한다. 본 연구에서는 이러한 보안리스크를 효과적으로 다루기 위한 기업보안과 비즈니스의 전략적 협력에 관하여 제시하였다.

• 한국광학회지
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• 제28권5호
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• pp.203-212
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• 2017

과학적 모형은 특정한 물리적 현상을 기술, 설명, 예측할 수 있는 개념 체계를 말한다. 과학적 모형의 사회적 구성 수업은 과학교육 분야에서 새로운 교수 학습 전략으로 주목받고 있으며 다양한 연구가 진행되고 있다. 모형을 통한 예상과 실제 세계에서 얻은 자료와의 일치, 불일치에 따라 모형의 적합성을 판단하고 모형을 수정해 가는 것이 모형 구성 수업의 핵심이다. 하지만 많은 모형 구성 수업에서는 교사가 제공한 제한적인 자료를 가지고 모형을 비교하고 판단하는 것에 그쳤으며, 스스로 실험을 통해 얻은 실제 세계에 대한 자료를 가지고 모형의 적합성을 판단할 수 있는 기회를 제공하는 수업은 많지 않았다. 이에 본 연구에서는 실험을 통해 얻은 결과를 모형을 통한 예측과 직접 비교하여 모형을 평가할 수 있는 과학적 모형의 사회적 구성 프로그램을 제시하고자 하였다. 6개월간 교사, 연구자 간의 협력적 논의를 통해 중학교 2학년 빛과 파동 단원 중 '볼록렌즈가 상을 만드는 원리'라는 주제에 대해 총 5차시의 모형 구성 프로그램을 개발하였다. 경기도 남녀 공학 중학교 2학년 3개 반 80명의 일반 학생과 20년 경력의 현직 과학 교사가 2주간 개발된 프로그램에 함께 참여하였으며, 학생들에게 수업의 어떤 점이 좋거나 어려웠는지, 이 수업을 친구에게 추천하고 싶은지를 질문하였다. 수업 후 95.8%의 학생이 구조 규칙을 사용한 모형 이상의 과학적 모형을 구성하였다. 학생들의 응답을 살펴보면 원리를 찾아내거나 친구들을 이해시키기가 어려웠지만 이론으로 이해하기 어려웠던 것을 실험을 통한 모형 수정 과정을 통해 이해하게 되었고, 학급 친구들끼리 경쟁자가 아닌 동반자가 된다는 점이 좋았다는 등의 응답이 나타났다. 참여 학생 중 92.5%가 본 프로그램을 보통이상으로 친구에게 추천하겠다고 응답하였다. 개발된 프로그램은 학교현장에 적용되어 학생의 모형 구성 능력 및 사회적 구성 능력의 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국철학논집
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• 제23호
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• pp.295-316
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• 2008

이 글은 당말(唐末) 저명 무관(武官)인 왕진이 저술한 "도덕경논병요의술"의 군사사상에 대한 연구이다. 역사적으로 많은 학자들은 "도덕경"을 병서(兵書)로 간주하였다. 그러나 군사적 시각으로 "도덕경"을 계통적으로 해석한 사람은 왕진 한 사람뿐이다. 왕진은 세상에 전쟁이 끊임없이 일어나는 이유는 인간이 본성적으로 분쟁을 좋아하기 때문이라고 생각한다. 그에 따르면 인간은 만물 가운데 가장 뛰어난 영혼을 갖고 태어난다. 그러나 하늘이 인간을 낳을 때 마음 가운데 큰 욕심을 갖게 한다. 따라서 인간은 승리를 추구하며 이익을 쫓고 바른 길을 등지고 사악한 길을 걷는다. 각 욕망 사이의 모순은 크고 작은 분쟁을 일으키게 된다. 인간에게 욕심이 있는 것은 인간에게 정(情)이 있다는 것이다. 인간에게 정이 있기 때문에 전쟁이 없을 수 없다. 이러한 전쟁을 해결하기 위해 인간은 무기(武器)를 사용한다. 왕진은 무기란 매우 흉악하고 위험한 물건이기 때문에 이를 사용하는 전쟁은 세상에서 가장 악한 행위라고 생각한다. 그런데 세상의 많은 일들이 무기를 잘 사용할 수 있는가의 여부에 따라 그 이해(利害)가 결정된다. 따라서 무기의 사용기술은 현실 세계에서 효용성을 가지며 매우 중요한 의미를 지닌다. 그러나 나라를 다스리고 군대를 통솔하는데 있어서 먼저 힘써야 할 것은 도덕적 가치이다. 문무(文武)를 병행할 때 나라의 안녕과 전쟁의 승리를 담보할 수 있다. 왕진은 노자가 분쟁이 전쟁과 혼란의 근원으로 보고 그 근본적 해결책으로 부쟁(不爭)을 강조했다고 생각한다. 따라서 왕진은 "부쟁"이 "도덕경"의 핵심요지고 그 자신의 군사사상의 중심임을 밝힌다. 그에 있어 "부쟁"은 바로 "무위(無爲)"이다. "무위"는 정치적 의미만이 아니라 군사적 의미도 내포하고 있다. 그는 노자의 "무위"사상을 자신의 군사사상에 적용시켜 군사적 "부쟁"사상을 정립한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.287-316
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• 2023

최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.