본 연구는 50인 미만의 제조업 근로자들의 수면의 질을 평가하고, 이들의 인구사회학적 특성, 건강행태 및 직업관련 특성과 수면의 질과의 관련성을 규명하고자 대전광역시 D공단에 소재하고 있는 50인 미만의 소규모 제조업 사업장 남성 근로자 856명을 대상으로 2011년 4월 1일부터 6월 30일까지의 기간 동안에 자기기입식 설문조사를 실시하였다, 조사내용은 조사대상의 인구사회학적 특성, 건강관련행위 특성, 직업관련 특성 및 한국판 PSQI를 사용한 수면의 질 평가 등이었다. 연구 결과, PSQI에 의한 수면의 질 평가에서 전체 조사대상자의 32.0%는 수면의 질이 좋은 것으로, 68.0%는 수면의 질이 좋지 않은 것으로 평가되었다. 위계적 다중회귀분석 모델에 의한 조사대상자의 수면의 질(PSQI) 수준은 기혼군일수록, BMI가 낮을수록, 주관적인 건강상태가 좋지 않을수록, 비흡연군, 음주군, 규칙적인 운동을 하지 않는 군 및 커피를 음용하는 군, 생산직 근로자, 주당 근무시간이 길수록, 질병으로 인한 결근 경험이 있는 군일수록, 외래진료경험이 있는 군일수록 유의하게 낮았다. 위의 모델에서 보면 직업관련 특성이 추가됨으로 해서 13.1%의 설명력을 증가시켜 PSQI에 의한 수면의 질에 직업관련 특성이 높은 관련성이 있음을 시사하고 있다.
4차 산업의 선두에 있는 대화형 에이전트는 앞으로 사용자 중심의 개인화를 목표로 하며, 다양한 IoT와 연결할 수 있는 허브 역할을 가질 수 있는 중요한 위치를 차지하고 있다. 개인화에 있어서 사용자의 감정을 인지하고 올바른 상호작용을 제공하는 것은 대화형 에이전트가 풀어야 할 숙제이다. 이 연구에서는 먼저 감정의 정의와 과학적 공학적 접근에 대해서 알아보았다. 또한, 감정이 가진 사회적인 기능이 무엇이며 어떤 요소가 있는지 사회적 관점을 통해서 알아보고 이를 이용하여 감정을 어떻게 이해할 수 있는지 밝혔다. 이를 바탕으로 사용자가 커뮤니케이션에서 감정의 사회적 요소들을 어떻게 발견할 수 있는지 알아보았다. 연구결과 사용자 발화에서 사회적 요소를 발견할 수 있으며, 이를 감정이 가지는 사회적 의미와 연결할 수 있다. 최종적으로 사용자 커뮤니케이션에서 사회적 요소들을 발견할 수 있는 모델을 제안한다. 이를 바탕으로 대화형 에이전트를 디자인하는 데 있어서, 사용자 중심의 설계와 상호작용 연구에 도움이 되길 바란다.
안전하지 못한 환경은 작업속도를 지연시키고, 사고 발생 시 대응에 많은 시간을 소요하게 하여 건설공사의 생산성을 크게 저하시킨다. 반면, 지나친 안전관리를 오히려 생산성 저해 요인으로 지적하는 연구도 존재한다. 따라서 건설공사의 생산성을 저해하지 않는 적절한 안전관리는 성공적 공사 수행에 매우 중요한 요인이나, 안전관리와 생산성 상호 간 미치는 영향이 복잡하기에 이에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 시스템 다이내믹스를 활용하여 안전 관리와 생산성 영향 요인 간의 인과 모델을 구축하고, 효율성 지표를 통한 생산성 측정 및 분석을 진행한다. 이를 통해 과다 인원 투입으로 인한 현장 혼잡도 증가, 비정기적 안전 조치 및 비효율적 초과근무가 실제 작업에 투입되는 시간에 미치는 영향을 분석한다. 안전관리와 생산성의 상호 영향성에 대한 기초 연구인 본 연구의 결과물은, 적정 생산성 확보 가능한 안전관리 방안 수립의 기반으로서 건설산업 경쟁력 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
온라인 게임 산업이 성장함에 따라 온라인 게임 보안 이슈는 증가하고 있다. 특히 게임내의 사이버재화를 현금으로 바꾸는 행위인 현금거래(RMT; Real Money Trade)는 탈세나 돈세탁등과 같은 실물경제의 범죄활동과 연관되면서 국내를 비롯한 여러 나라에서 민감한 문제로 떠오르고 있다. 이러한 현금거래는 작업장이라고 불리는 전문적인 불량사용자 조직에 의해 이루어진다. 온라인 게임 사업자들은 이러한 작업장을 탐지하기 위하여 게임 bot 탐지 알고리즘을 이용해 각각의 bot 사용자를 탐지하고 그들의 계정과 IP 주소를 차단하고 있다. 하지만 게임 bot 탐지 알고리즘은 작업장의 일부분만 탐지가 가능하여 큰 효과를 거두기 어렵고, IP 주소 차단 역시 IP 변조나 가상 사설망 기술을 이용하여 쉽게 우회 가능하다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 온라인게임 서비스를 이용하는 사용자들의 연결패턴 정보에 데이터마이닝 기법을 적용하여, 작업장 그룹 내 불량사용자 군집을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 제안한 모델을 활용하여 IP 변조나 VPN 기술을 통한 우회접속 역시 탐지할 수 있다. 국내 최대 온라인 게임의 실제 데이터를 샘플로 하여 수행결과를 도출하였고, 본 논문에서 제시한 기법을 이용한 결과를 실제 차단 리스트와 비교하여 본 결과, 효율적으로 작업장을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있었다.
전 세계적으로 기후변화에 대응하기 위해 탄소중립 달성을 위한 전략 중 하나인 생태계와 생태자원을 활용하여 탄소를 저감하는 자연기반해법 방안에 관한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 생태계서비스 기반의 평가 모델인 InVEST Carbon, Coastal Blue Carbon 모델을 이용하여 부산 연안 육역과 연안 해역을 대상으로 탄소저장량 추정 및 경제적 가치 평가를 진행하였다. 연구 결과 부산 연안 육역은 부산 전체 육역과 비교하여 단위면적당 탄소저장량이 적으며, 현재 추진 중이거나 계획된 개발이 완료되면 탄소저장량은 더 감소할 것으로 나타났다. 연안 해역은 육역과 비교해 탄소저장량이 적은 것으로 나타났지만, 향후 생태자원을 활용하는 자연기반해법의 잠재성은 크다. 하지만 공유수면 매립과 같은 개발 행위로 탄소저장량이 많은 중요 서식지에 영향을 줄 경우, 탄소저장량의 감소를 초래하며 이러한 부정적인 영향이 장기적으로 지속될 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 부산 연안역의 지속가능한 관리를 위하여 탄소저장량을 고려한 생태계서비스 기반의 관리 전략이 필요하다.
최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적 분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있다. 이러한 랜섬웨어 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 시그니처 기반 정적 분석의 탐지 방법과 행위기반의 동적 분석을 이용한 탐지 연구가 현재 주된 연구유형이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 ".text Section" Opcode와 실제 사용하는 Native API의 빈도수를 추출하고 K-means Clustering 알고리즘, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 선정한 특징정보들 사이의 연관성을 분석하였다. 또한, 타 악성코드 유형 중 웜과 Cerber형 랜섬웨어를 분류, 탐지하는 실험을 통해, 선정한 특징정보가 특정 랜섬웨어(Cerber)를 탐지하는 데 특화된 정보임을 검증하였다. 위와 같은 검증을 통해 최종 선정된 특징정보들을 결합하여 기계학습에 적용하여, 최적화 이후 정확도 93.3% 등의 탐지율을 나타내었다.
입찰담합은 공공건설공사에서 빈번히 발생하는 문제로, 관련 당국에서는 적절한 제재가 필요하다. 본 연구는 민사적 측면과 형사적 측면을 모두 고려하여 입찰담합을 차단하기 위한 최적의 집행모델의 필요성을 분석하였다. 최근에는 공정거래위원회에서 과징금을 부과하고 발주처에서 민사상 손해배상 소송을 제기하는 등 공정거래법상 제재가 중첩되는 경우가 발생하고 있다. 본 연구의 목적은 건설공사 입찰담합에 대한 중복제재 가능성에 대한 과징금 및 보상체계의 실효성을 평가하는 것이다. 공정거래법상 중복제재가 제도개선에 도움이 된다는 결과를 얻었다. 다만 국가가 원고인 손해배상 소송에서는 과징금 및 형량 등을 고려해야 하며, 공동행위에 대한 과징금을 감면하고, 확정판결 후 과징금을 환급하며, 과징금 부과 시 손해배상 제도 등을 고려할 필요가 있다. 본 연구는 제재 및 보상의 개선 효과를 분석하여 공공건설공사의 입찰담합을 억제하기 위한 효율적인 집행모델 개발에 기여한다.
한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.
국가단위의 연안통합관리계획과 각 지역별 연안관리지역계획의 효율적 실행을 위한 방안이 검토되고 있다. 본 논문은 연안에 대한 지자체 지역주민 민간단체 전문가 집단간의 네트워크를 통한 연안통합관리의 실행방안을 연구하였다. 해외의 사례연구를 바탕으로 하여, 양식장이 밀집되어 해양환경의 보전이 절실히 요망될 뿐만 아니라, 지역경제와 산업의 요구로 매립 등 해양환경을 훼손할 가능성이 큰 개발활동이 계획되는 등 이용행위간 상충적인 대립이 존재할 가능성이 크고, 한편으로 다양한 해양 및 환경 관련 단체들이 활발한 역할을 하고 있는 중소도시인 여수지역을 시범모델지역으로 선정하여 지역네트워크의 구성과정과 필요사항을 제시하였다. 대상지역에 대한 연안의 문제점과 이용실태, 지역 해양수산관련 업계 및 환경단체 인력과 활동 상황 파악, 연안관리 인적 네트워크 구성방안과 모델 개발, 외국의 연안관리 참여제도 조사 및 국내 도입방안, 해양산업 및 환경보호 활동기관 단체들과의 연대방안, 주민 참여 확대 방안과 중앙정부 및 지방정부의 지원 방안 등이 검토/연구되었다. 여수지역에서 실제적으로 관련 네트워크를 창립하여 운영하는 중에 활동자금의 조달, 중앙정부와 지자체와의 관계에서 네트워크의 지위와 안정적 장치의 미확보로 실효성과 구속력이 약한 문제 등이 제기되었다. 네트워크의 활성화 및 효율성을 위해서는 캐나다의 ACAP (Atlantic Coastal Action Program)와 같이, 지역조정담당을 선정하여, 일정한 보수를 제공하고, 계획 수립에 전념할 수 있는 사무실 환경을 제공하는 등의 벤치마킹이 필요한 것으로 검토되었다. 이러한 지역 네트워크의 구축사례는 효율적 연안관리와 정책조율을 통한 정부의 정책 입안에 이바지할 것이다.
본 논문의 목적은 플로티누스에게 귀속된 소위 '자동적 행동 이론'을 비판적으로 검토하는 것이다. 이 이론에 따르면, 플로티누스적 현자(賢者)는 추론이나 숙고 없이 자동적으로 행동할 수 있다. 이 이론은 현자의 행동을 외부 자극에 대한 기계적인 반사 작용으로 축소함으로써 행위자를 자동기계로 만들 위험이 있다는 우려를 불러 일으켰다. 우리는 플로티누스가 묘사한 현자의 비-숙고적인 행동이 자동적이지 않음을 논증함으로써 플로티누스가 '자동적 행동 이론'을 주장하지 않았음을 보이려고 한다. 우선, 플로티누스가 인간 행동의 이상적 모델로 제시한 세계이성(즉, 세계영혼의 이성)의 비-숙고적 행동 방식에 주목할 것이다. 사실, 플로티누스는 세계이성이 세계를 '마치 자동적인 것처럼' 통치한다고 언급한다. 이 언급은 세계 통치의 자발적이고 자연스러운 방식을 가리키기 위한 것으로 해석된다. 이런 측면에서 세계이성의 작동 방식은 자연(즉, 세계영혼의 생산 능력)의 그것에 비교된다. 하지만 플로티누스는 세계이성은 자신이 무엇을 하는지 알면서 하지만, 자연은 모르면서 한다는 점을 지적한다. 이와 관련해서, 플로티누스는 세계이성이 무엇을 할지 이미 알기 때문에 추론하거나 숙고하지 않는다고 밝힌다. 이 점을 규명하기 위해 우리는 플로티누스가 제시한 슬기와 기술의 유비를 살펴 볼 것이다. 플로티누스는 세계이성을 아무런 의혹과 망설임, 어려움 없이 자신감 있게 작업하면서, 숙고의 매개 없이 자신의 지성을 표현하는 고도의 숙련 기술자 또는 예술가에 비유한다. 이런 시각에서 슬기에 따른 비-숙고적 행동은 숙고적 행동보다 우월한 것으로 나타난다. 플로티누스는 항상 상황 전체를 통제할 수 있는 세계이성과 달리 숙련 기술자에게는 계산이나 숙고가 필요한 어려운 상황들이 있음을 인정한다. 그렇지만 그는 숙련 기술자라면 쉽게 해결책을 찾을 수 있다고 확신한다. 이것은 현자가 보통 때에는 거장이나 대가처럼 숙고 없이 행동할 수 있지만, 비상 상황에는 숙고를 사용하되, 수월하고 창의적으로 도전에 대응할 것임을 암시한다. 나아가, 우리는 칙센트미하이의 '몰입' 개념과 그것을 적용한 안나스의 덕과 기술의 유비 논변을 사용하여 플로티누스적 현자의 행동 모델을 설명하려고 시도할 것이다. 마지막으로 현자의 유덕한 행동은 습관화된 행동이지만, 수동적이고 판에 박힌 자동적인 행동이 아니라, 능동적이고 유연하며 지적인 행동임을 보일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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