• 예술경영연구
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• 제56호
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• pp.39-87
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• 2020

본 연구는 행정인, 기획인, 예술인 집단으로 직무자를 나누어 문화행정의 공공성 우선가치 인식을 비교하였다. 이를 통해 자율성-책무성, 형평성-효율성 간의 2×2 가치 매트릭스 위에서 집단별 당위와 현실에서 가치분배에 따른 유형화 분석을 진행하였다. 연구결과 자율성-책무성 우선 가치 비교는 현실에서 모든 집단이 책무성 요구가 더 강하게 작동한다고 인식하였다. 당위적으로는 행정인, 기획인, 예술인으로 예산분배의 흐름에서 아래로 내려갈수록 책무성보다 자율성이 더 필요하다는 당위 가치선이 나타났다. 집단별 자율성-책무성 충돌에서 당위와 현실의 인지부조화의 크기는 행정인, 기획인, 예술인 순으로 예산의 위계에서 하위로 갈수록 커지는 결과가 나왔다. 집단 간, 효율성-형평성 우선 가치 비교는 현실에서 모든 집단이 효율성 요구가 더 강하게 작동한다고 인식하였다. 당위적으로는 예술인, 행정인, 기획인 순으로 형평성을 강조하였다. 집단별 효율성-형평성 충돌에서도 당위와 현실의 인지부조화의 크기는 예산의 위계에 따른 행정인, 기획인, 예술인 순으로 커지는 결과를 나타냈다. 이를 바탕으로 집단별 당위-현실 간, 2×2 가치 매트릭스를 유형화하여 비교분석하였다. 당위적인 가치분배는 문화를 통한 공동체주의 가치추구형과 개인의 문화적 자유 균등가치를 균형있게 추구하는 방향을 강조하였다. 하지만 현실에서는 공동체주의 가치추구와 문화의 경제적 가치추구형을 강조한다고 인식하였다. 한국문화행정은 현실에서 자율보다 책무를 기반으로 관료통제를 통한 공동체주의 가치와 경제적 가치를 강조하는 가치분배 압력이 작동하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 문화행정 현장에서 이루어지는 가치분배를 위한 의사결정과 정책실행에 함의를 줄 수 있을 것이다.

• 생태와환경
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• 제57권1호
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• pp.1-16
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• 2024

습지는 생태적 중요성과 경제적 가치에도 불구하고 인간의 과도한 이용으로 인하여 교란받고 있을 뿐만 아니라 유수생태계인 하천에 비하여 습지 연구는 상대적으로 적다. 본 연구는 아열대 기후의 제주도에 분포하는 중·소형 습지 50개소를 대상으로 저서성 대형무척추동물 군집 특성과 주요 종의 분포 특성을 알아보기 위하여 2021년 현장조사를 실시하였다, 현장조사는 국립생태원의 "내륙습지 조사지침(2020)"에 따라 수행되었다. 조사기간 동안 출현한 저서성 대형무척추동물은 총 3문 5강 19목 53과 133종이었다. 습지별 출현종수는 4~31종의 범위였으며 평균 17.5종이 출현하였다. 포식성 곤충인 잠자리목과 노린재목, 딱정벌레목의 세 분류군은 출현종수와 개체밀도가 각각 전체의 67.7%와 68.2%를 차지하였는데, 특히 딱정벌레목의 구성비가 가장 높았다. 한편, 국가습지 유형분류체계에 따른 습지 유형별 출현종수와 개체밀도는 통계적으로 유의미한 차이가 없었다. 본 연구를 통하여 멸종위기 야생생물은 기수갈고둥과 물장군, 물방개의 총 3종이 확인되었으며 큰무늬왕잠자리를 비롯하여 제주도 내에만 국지적으로 분포하는 다수의 종이 기록되었다. 전체 대상 습지는 저서성 대형무척추동물 군집의 유사성에 따라 5개의 그룹으로 세분되었으며 각 그룹은 습지면적과 세립질 입자의 구성비, 습지 장축 길이, 수생식물 구성비의 항목에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 지표종분석(ISA) 결과에서 총 19종의 지표종이 선정되었는데, 노란실잠자리는 지표값이 63%로 가장 높았으며 그 다음으로 자색물방개와 깔따구류의 순이었다. 습지 환경과 생물 자료를 지속적으로 축적한다면 지표종의 환경변화에 따른 반응을 보다 객관적으로 제시할 수 있으며 습지생태계의 현재 상태를 평가하고 관리하기 위한 생물학적 지표 개발에 적용이 가능할 것이다. 본 연구 결과는 중·소형 습지에 대한 저서성 대형무척추동물의 생물다양성과 서식환경에 대한 정보를 제공하고 향후 습지 보전과 복원을 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.