• 헤리티지:역사와 과학
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• 제50권2호
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• pp.116-139
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• 2017

낙산사는 익조(翼祖)인 이행리(李行里)가 관음굴에서 후사점지를 기원하여 도조(度祖)를 낳게 해준 사찰이었다. "태조실록" 등에 도조는 조선개창의 예언을 직접적으로 받은 인물로 기록된다. 낙산사는 창건 이래 관음신앙의 본산으로 그 명성이 꾸준히 이어져 왔으며, 도조의 잉태로 조선의 창업과 관련있는 사찰로 주목받았다. 도조의 낙산사 관음굴 기복잉태설은 조선후기까지 왕실과 사대부들 사이에서 회자되었다. 이성계(李成桂)도 낙산사에 관심을 보였고, 세조(世祖)가 강원도 순행(巡幸) 시 예종의 원찰로 중창하였다. 낙산사는 세조가 왕권강화 등을 위해 불교적 상서(祥瑞)와 이에 따른 사찰의 중창 등을 집중적으로 시행하던 시기에 중창되었다. 이러한 정책과 달리 낙산사 중창은 세조가 자식 예종의 무병장수 기원을 위한 신앙심의 발현으로 추진한 것이었다. 세조의 낙산사 중창의지는 매우 강했다. 그러므로 낙산사는 국가의 전폭적 후원을 받으며 중창되었다. 낙산사 중창비용은 국가에서 모두 충당하는 것으로 표면화하고 추진하였으나, 워낙 큰 공역이었으므로 중창에 필요한 물자와 비용조달에 따른 지역의 피해는 매우 컸다. 조선왕실에서는 낙산사 중창으로 물의를 일으켰던 감동승(監董僧) 학열(學悅) 또한 비호해 주었다. 낙산사는 중창직후 왕실의 지원으로 사세가 더욱 번창하였다. 예종과 성종은 전지(田地)와 노비 등을 낙산사에 하사하고, 강원도에서 공납하던 소금을 사급(賜給)하는 등 후원을 아끼지 않았다. 뿐만 아니라 낙산사 경내를 보호하기 위해 낙산사 인근 양양대로를 폐지하고, 새 길을 개설하였다. 그리고 낙산사 해안 십리의 구역에 포어(捕漁)를 금지하는 금표를 세워 민간의 출입을 금지시켰다. 낙산사는 조선후기에 들어 크게 쇠락했으나 왕실의 원당보호정책 속에서 후원이 지속되었고, 원당으로서의 명맥과 사세를 유지해 나갔다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권1호
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• pp.272-287
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• 2019

엄밀한 의미의 비무장지대(Demilitarized Zone : DMZ)는 한국군사정전협정에 의해서 설정된 폭 4km, 길이 248km의 좁은 띠로 이루어진 육상지역으로서 서쪽으로는 경기도 파주시 장단면 장단반도의 임진강 하구로부터 시작해서 동쪽으로는 강원도 고성군 현내면의 동해안까지 이른다. 그러나 비무장지대에 인접한 민통선지역(민북지역)과 한강 하구와 서해안의 민통선지역의 생태계도 어느 정도 비무장지대의 생태계와 유사하므로 비무장지대와 민통선지역을 합쳐 일반적으로 "비무장지대 일원의 생태계"라고 부르고 있다. 비무장지대 일원의 식물상은 총 1,864종류로 파악되며 이는 우리나라 전체 관속식물 종류의 약 42%에 해당한다. 비무장지대 내부의 식생, 식물상, 동물상은 수많은 지뢰와 출입의 제약 때문에 정밀한 조사가 거의 불가능하다. 2001년 경기도 파주시 장단면 경의선 남북 연결 철도 건설 구간의 비무장지대 내부 식생을 조사한 결과 산림 식생은 신갈나무, 상수리나무, 굴참나무 등 참나무류가 주로 우점하는 2차림으로서 구조가 매우 단순하였고 비무장지대의 나머지 반은 과거의 묵논에 형성된 억새, 물억새, 달뿌리풀 등의 장경초지로 이루어져 있었다. 비무장지대의 대부분이 원시림으로 덮여 있을 것이라는 예상과는 전혀 다르게 비무장지대 내부의 식생은 이와 같이 군사적인 활동에 기인한 빈번한 산불로 대부분 구조가 단순한 2차 천이 초기의 산림이거나 과거의 농경지에 형성된 묵논 습지 및 초지로 되어 있다. 비무장지대의 법적 보호 장치로는 통일 후 2년 동안만 한시적으로 적용되는 환경부의 자연유보지역이 유일하다. 따라서 비무장지대의 보전을 위해서는 천연보호구역, 명승, 국립공원 등 국내법에 따르는 자연보호지역 지정이 우선되어야 한다. 국제적인 협력을 얻기 위해서는 유네스코 생물권보전지역, 유네스코 세계유산, 람사르 국제습지의 지정에 비무장지대가 포함될 수 있도록 노력해야 할 필요가 있다. 비무장지대의 세계유산 신청 시에는 지난 60여 년간 산불에 의해서 2차림과 묵논 습지가 유지되어온 독특한 생태적 경관적 가치를 내세울 수 있다. 아무런 자연 보전 대책 없이 통일이 이루어질 경우 비무장지대 생태계는 순식간에 6.25전쟁 직전 상태로 되돌아갈 수 있다. 통일 후에도 비무장지대 생태계를 현 상태로 유지하기 위해서는 지뢰 존치, 철조망 존치, 도로와 철도의 터널 및 교량화, 산불 유지 등의 대책이 논의되고 준비되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.221-238
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• 2019

최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권4호
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• pp.422-439
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• 2019

후방가장자리 개체군은 전형적으로 고도의 고립된 분포에 따라 개체군의 유전적다양성이 낮고 절멸의 위험이 높다고 평가한다. 그러나 유전적다양성이 낮음에도 불구하고 오랜 기간에 걸쳐 개체군의 지속이 관찰된다. 따라서 개체군의 지속에 관여하는 생태적인 과정에 대한 이해가 필요하다. 넓은잎제비꽃은 세계적인 분포에서 한국이 후방가장자리개체군에 해당한다. 한반도의 중부 내륙에 제한적인 분포를 나타내는 넓은잎제비꽃의 지속에 관여하는 요인을 알아보기 위해 먼저 분포현황을 조사하였다. 다음으로 식생 및 토양환경, 식물계절학, 자가화합성 여부, 개체군 구조 그리고 분포지에서 관찰되는 위협요인을 조사하고 평가하였다. 넓은잎제비꽃은 석회암지대의 낙엽활엽수림 하부, 낙엽침엽수와 낙엽활엽수 식재림의 하부, 관목림의 하부 그리고 초원에 걸쳐 분포하였다. 개체군내에서 유묘의 재정착이 관찰되었고 대부분 안정적인 개체군 구조로 나타났다. 개방화는 화분매개곤충의 방문이 열매의 생산과 밀접한 연관이 있었다. 그렇지만 개체군 내에서 폐쇄화의 생산이 보다 왕성하였고 일부 개체군에서는 개체의 크기가 큼에도 불구하고 폐쇄화만을 생산하였다. 개체의 크기는 개방화의 생산에 비해 폐쇄화의 생산에 보다 더 높은 상관이 있었다. 따라서 개체군내의 유묘 보충은 폐쇄화의 기여도가 높은 것으로 판단되었다. 개방화와 폐쇄화의 생산은 토양분석 항목 중 유효인산을 제외하고는 상관이 없는 것으로 나타났다. 넓은잎제비꽃은 자가불화합성으로 이것은 왕성한 폐쇄화의 생산능력이 존재하기 때문으로 생각되었다. 생육지에서 관찰된 잠재적인 위협요인으로는 석회암광산의 개발, 경작지의 확대 및 주택의 건설이 있었다. 넓은잎제비꽃은 한반도에서 석회암지대에 고립되어 분포하지만 초원부터 비교적 울폐도가 낮은 식생하부에 이르기까지 넓은 식생환경에 걸쳐 관찰되었다. 또한 다수의 개체군과 안정적인 개체군 구조를 유지하고 있어 현재와 같은 상태가 유지된다면 개체군의 지속은 가능할 것으로 평가되었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.69-77
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• 2022

3차원 공간모형은 도시문제 해결을 위한 분석틀로서 도시계획, 환경, 토지 및 주택관리, 재난 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 또한, 3차원 공간모형의 구축 시에 저비용으로 단시간에 3차원 영상 촬영이 가능한 드론의 활용성은 증가하고 있다. 드론을 활용한 가상도시 구축 및 시뮬레이션 모듈 활용 측면에서 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도는 매우 중요한 요소로 기능하기 때문에 이를 향상시키기 위한 방법들이 제안되고 있다. 본 연구는 건축물이 밀집하여 위치한 도심지를 대상으로 항공촬영 조건별로 드론을 활용한 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도를 비교분석하였다. 분석 대상지는 서울특별시 영등포구 대림2동 내 건축물 밀집도가 높은 일부지역으로 선정하였으며 항공촬영 조건으로, 촬영각, 촬영고도, 드론영상의 중복률을 활용하였다. 항공촬영의 정확도는 대상지 내에 설치한 검사점의 실제 측량값과 항공촬영을 통해 구축한 3차원 공간모형의 예측값 간의 차이를 분석함으로써 정확도를 산정하였다. 3차원 공간모형의 정밀도는 항공촬영을 통해 생산된 Point cloud와 Point cloud에 기반하여 구축된 3차원 공간모형 간의 차이를 분석함으로써 정밀도를 산정하였다. 분석결과, 정확도의 경우, 상대적으로 높은 중복률에서 정확도가 높은 것으로 분석되었으나, 정밀도의 경우에는 중복률이 높을수록 정밀도는 오히려 낮아지는 경향을 보였으며 촬영각도가 수직에 가까울수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다. 촬영고도의 경우에는 정밀도와 유의미한 관련성은 없는 것으로 분석되었고, 기선고도비의 경우에는 중복률과 상이하게, 기선고도비가 커질수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다.

• 자원환경지질
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• 제56권3호
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• pp.311-330
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• 2023

CO₂ 배출량 증가로 인한 지구온난화 심화에 대한 주요 대책으로 CO₂를 포집하여 지중에 저장하는 이산화탄소 포집·저장(Carbon capture storage, CCS) 기술이 주목받고 있다. 최근 현무암의 거대한 체적, 높은 반응성, 풍부한 양이온 함량 등의 특성이 CO₂ 포획 및 저장 기작에 유리하게 작용한다는 사실이 부각되면서, 현무암층을 대상으로 하는 CO₂ 지중저장이 다양한 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 CO₂ 지중저장 기작, 현무암의 특성과 더불어 국외 연구 사례들을 조사 및 분석하여, 현무암 CO₂ 지중저장에 대한 타당성을 검토하였다. 조사한 사례들은 수행 방법을 기준으로 실험, 모델링, 현장 실증 연구로 분류하였다. 연구 사례별 실험 조건의 경우 온도는 20 ~ 250 ℃, 압력은 0.1 ~ 30 MPa, 암석-유체 간 반응 시간은 수 시간에서 4년까지 넓은 범위에서 진행되었다. 모델링 연구에서는 현무암 CO₂ 지중저장 후보지와 유사한 모델을 구축하여 CO₂-유체 주입 전∙후 유체역학적 및 지화학적 요인들에 대한 변화를 살펴본 사례가 다수였다. 검토 결과, 현무암은 잠재 CO₂ 저장용량이 크고, CO₂ 광물화 반응이 빠르기 때문에 현무암 CO₂ 지중저장시 온도와 압력 및 지질구조와 같은 환경적인 제약이 적다. 현장 실증 사례인 CarbFix project, Wallula project가 성공적으로 수행되어 실증 수행가능성 또한 높게 평가되고 있다. 그러나 현무암 대상 CO₂ 지중저장에서 신중히 고려해야 할 점도 존재한다. 광물화 기작이 현무암의 조성, 주입 지역의 특성 등 여러 요인에 따라 결과가 상이하게 나타나고, 탄산염과 규산염 광물 등의 침전으로 인해 관정 주입성(injectivity) 저하가 발생할 수 있다. CO₂ 주입 시 저장층 내 압력 증가가 발생할 수 있으며 암석-CO₂-유체 반응 과정에서 지중환경 오염의 위험성도 존재한다. 유체에 CO₂를 용해시켜 주입하기 때문에 기존 방식과 다른 지중 모니터링 기술 또한 요구된다. 따라서, 현무암에서의 CO₂ 지중저장을 안정적이고 효율적으로 수행하기 위해서는 적합한 대상 지역을 선별하고, 해당 지역에 대한 여러 자료를 구축하여 이를 기반으로 한 다양한 실험, 모델링, 현장 실증 등의 체계적인 연구 수행이 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.65-76
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• 2023

기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다. 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.183-203
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• 2018

전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.

• 한국화재조사학회지
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• 제9권1호
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• pp.103-121
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• 2006

우리나라에서 발생한 화재 원인조사 대부분은 소방관서에서 초기조사, 경찰관서에서 수사가 진행되고 있으며, 보다 난해하거나 이해관계가 복잡한 경우인 일부만이 경찰에서 심도 있게 조사하고 경찰조사 시 감정이 필요한 경우 감정기관에 감정의뢰 후 경찰관서 자체조사만으로 끝나며, 점차 전문기관에 의뢰되고 있는 건수가 증가하고 있는 실정이나 많은 문제점을 안고 있어 이에 대안을 제시한다. 국내 화재사고 발생 건수는 소방방재청 통계 연간 약 30만 건으로 추산되나, 전국 경찰화재감식 전문 요원(국립과학수사연구소 전문화 교육 이수자)은 80여명에 지나지 않으며, 국립과학수사연구소 화재감정 관련 연구원은 전국에 15명인 것에 비추어 사건화 된 화재에 대한 감식 감정 인력은 턱없이 모자라 과중한 업무를 수행하고 있는 실정이다. 가연성 액체에 의한 방 실화 시 바닥재의 연소형태를 비교 연구함으로써 연소에 사용된 연소촉매제에 대하여 추론 할 수 있는 연구를 실시하여 모델을 제시하였다. 화재사건 관련 감식 감정 업무를 담당하고 있는 경찰 및 국립과학수사연구소의 과중한 업무의 부담인 의뢰 건수의 폭주로, 경찰 화재 감식의 대상 중 범죄혐의(방화, 실화 등)가 있는 사건은 전체 조사 건수의 20% 미만이고, 나머지 80%에 달하는 사건이 범죄혐의 없는 제조물 관련 또는 이재 관계의 민사 소송 사건에 지나지 않는 것이 현실이다. 본 연구는 경찰화재조사 및 소방화재조사에 대한 검토와 문제점 대안 등을 제시하여 화재사건과 관련하여 경찰 소방 양 기관에서 합동으로 사건을 처리하는 것이 과오를 범하지 않는 효율적이고 과학적인 수사가 될 수 있다는 제도개선이 필요함이 요구된다.