이 연구의 목적은 대순진리회 해원상생에 내포된 인권 요소를 중심으로 북한헌법의 자체적 인권과 북한 주민의 인권 실상에 대해 고찰하는 것이다. 해원상생은 선천의 상극적 자연법에 지배된 인간의 원한을 해소하고 인간 서로서로 잘되게 해주는 의미를 가진 새로운 자연법이다. 해원상생의 자연법에는 인간 존엄의 가치인 생명권, 자유의사에 따라 결정하고 말하며 행동할 수 있는 자유권(신체의 자유, 양심의 자유, 종교의 자유, 언론의 자유, 출판의 자유), 사회적 환경에서 평등한 대우를 받을 권리인 평등권, 치료를 통해 최고 수준의 건강을 확보할 권리인 건강권이 내포되어 있다. 북한헌법에는 헌법의 근본원리인 천부적 인권을 보장하기 위한 제도적 장치로서의 성격이 없고, 독재자와 독재체제를 옹호하고 주체사상을 완성하기 위한 혁명 전사의 권리를 규정하고 있다. 생명권은 사회정치적 생명론에 따라 개인의 생명이 집단의 생명에 귀속되도록 명시되어 있다. 자유권은 집단주의 원칙에 따라 개인의 이익보다 집단의 이익을 더 우선시하도록 명시되어 있다. 평등권과 건강권은 계급적 차별을 명시하여 차별적 대우를 정당화시켰다. 북한 주민의 생명권은 북한형법과 형법부칙의 사형제도로 인해 보장받지 못하고 있다. 북한 정권은 공개처형을 통해 북한 주민이 인간으로서 존엄하게 죽을 수 있는 권리까지 박탈하고 있다. 북한 정권은 노동당의 지시로 적법절차가 이루어지게 하고, 종교를 미신 또는 아편으로 인식하며, 노동당이 언론과 출판물을 감시하게 하여 신체·종교·언론·출판의 자유를 보장하지 않는다. 북한 주민은 신분에 따라 분류되고, 가부장적 질서에 따라 전근대적 생활방식을 강요받으며, 평등권을 보장받지 못하고 있다. 또한 의료분야 가용성·접근성의 양극화와 무상치료제의 붕괴로 건강권을 보장받지 못하고 있다.
본 연구는 수요자중심의 종합병원 환경디자인 기초연구로서 세대별 사용자 이용행태 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 문헌연구를 통하여 세대 및 병원에서의 행태를 파악하였으며, 20대부터 60대 까지 각 세대별 300명씩, 총 1500명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. (1) 이용빈도, 방문목적, 방문시간대, 이용교통수단, 동행인원, 주방문공간, 대기 중 행위, 종합병원 선택방법 관련 항목에서 세대별 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. (2) 전 세대에서 종합병원은 주로 연1-2회 방문한다고 응답하였으며, 20대와 30대는 치료 및 진료를 위하여, 40대, 50대, 60대는 건강검진을 위하여 방문한다고 응답한 비율이 높게 나타나 건강검진센터가 장년층(40s, 50s, 60s)의 특성을 고려한 환경계획이 이루어져야 할 것이다. (3) 40대, 50대, 60대는 평일 오전에 주로 종합병원을 방문하며, 20대, 30대는 주말 오전에 방문한다고 응답한 비율이 상대적으로 높게 나타났다. (4) 종합병원 방문 시 20대는 대중교통을 주로 이용하며 30에서 60대 까지 주로 자가용을 이용하는 비율이 높게 나타났다. (5) 20대는 주로 '로비'를 방문한다고 하였고, 연령대가 높아질수록 '외래진료실' 이라고 응답한 비율이 높게 나타나, 노인층을 배려한 외래진료실 환경구축이 필요할 것이다. (6) 이용자 대부분은 대기시간에 휴대전화를 사용한다고 대답하였고, 연령대가 높아질수록 TV시청, 책 또는 잡기 읽기, 아무것도 안한다고 응답한 비율이 높게 나타났다. 그러므로 휴대전화 사용과 시각적 미디어 관람 환경을 서비스 차원에서 제공하는 것이 필요할 것이다.
주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.
본 연구는 수정란을 수란우에 이식하기 이전에 형질전환가능 수정란을 선발할 수 있다면 형질전환동물의 생산에 크게 도움이 되므로 3.2 kb $\beta$-actin promoter (lacZ/n대) DNA를 미세주입하여 배반포기배에서의 발현을 확인하여 이들을 선발할 수 있는가를 규명하고자 하엿다. 채란된 난포란은 10%FBS, 5$\mu\textrm{g}$/ml LH, 0.5$\mu\textrm{g}$/ml FSH, 100 unit/ml penicillin 및 100 $\mu\textrm{g}$/ml streptomycin이 함유된 TCM199에 22~24 시간동안 체외성숙을 유도후 5$\mu\textrm{g}$/ml heparin으로 수정능획득을 유도한 1$\times$106 sperm/ml의 정자로 체외수정을 시켰다. 체외수정후 18~20시간째에 vortexing에 의해 과립막세포를 제거하고 원심분리시켜 자/웅전핵이 확인되는 수정란의 핵에 3~4 ng/${\mu}\ell$ lacZ/neo DNA를 미세주입하였다. 모든 수정란의 배양은 3 mg/ml BSA, 20${\mu}\ell$/ml NEM AMINO acids 및 40${\mu}\ell$/ml BME amino acids가 함유되어 있는 CR1aa 배양액에 neo/DNA로 transfected 된 BRL 단층에서 실시하였다. G418에 대한 적정농도를 찾기 위하여 정상적인 수정란에 0, 50, 100 및 200 $\mu\textrm{g}$/ml G418를 첨가하여 배양한 결과 8일째에 30.3%(44/145), 8.7%(13/150), 0.7%(1/151) 및 0% (0/134)의 수정란이 배반포기까지 발달하였다. 그래서 본 실험에서는 일정하게 100$\mu\textrm{g}$/ml G418을 첨가하여 배양하였다. 총 1,127개의 수정란을 미세주입후 G418 없는 배양액에서 710개 (63.0%)가 분할하였다. 미세주입후 48시간째에 2-세포기이상 분할된 수정란을 대조구 및 100$\mu\textrm{g}$/ml G418처리구를 무작위로 할당하여 배양하였으며, 또한 740개의 정상수정란도 같은 반복수로 배양을 실시하였다. 미세주입한 수정란은 8일 후 11.6%(26/255) 및 5.2% (14/267)가 대조구 및 G418 처리구에서 배반포기까지 발달하였으며 정상수정란은 27.2% (151/740)가 배반포기 배까지 발달하였다. 미세주입후 대조구에서는 23.1$\pm$2.6/70.7$\pm$4.7 (32.7%)의 할구가 $\beta$-Gal 활력을 보였고, 반면에 100$\mu\textrm{g}$/ml G418 처리구에서는 40.3$\pm$4.1/48.8$\pm$7.5 (82.6%)가 $\beta$-Gal 활력을 보였다. 비록 mosaic 형태로 외래유전자가 발현되었지만 대조구에서 87.0% (26/30개) 배반포기가 $\beta$-Gal 활력을 보인 반면, G418 처리구에서는 모든 배반포기가 $\beta$-Gal 활력을 보였다 (P<0.05). 그러나 대조구 및 G418 처리구의 ICM colony에서는 영양배엽과 내배엽을 제외한 epiblast에서는 확인되지 않았다. 그러나 이 결과로부터 $\beta$-actin promoter/lacZ gene이 integration되지 않는 것인지 또는 다만 염색 확인이 되지 않는 것인지를 판단할 수는 없다. 이상의 결과는 미세주입후 G418에서 배양한 배반포기배에서는 대부분의 할구에서 주입된 gene을 발현하고 있었으나 ICM colony에서는 특히 epiblast에서는 발현되지 않거나 침묵하고 있었다. 비록 G418 처리구에서 훨씬 더 높은 비율로 주입된 gene이 발현되고 있으나 총세포수는 유의적으로 감소하여 이후 형질전환동물의 생산과 ES like-cell의 설립에는 감소될 것으로 사려된다. 그러나 형질전환 수정란의 선발 및 형질전환동물의 생산능력에 관해서는 더 많은 연구가 필요하다고 사려된다.
Study of Animation 3-Dimensional Motion Picture국내뿐만 아니라 전 세계의 수백만의 인구가 영상을 접하고 있다. 영상은 움직이는 형상을 시각화 하는 것에서 지식, 정보 전달의 매체로서 자리 매김 하였다. 과학의 발전은 온라인(Online)시대를 열어주었고 온라인 시대의 정보습득은 지속적으로 고속화 되어, 과량의 정보 속에서 선택을 해야 하는 관객들을 함께 가속화 시키고 있다. 선택적인 측면에서 시각적인 전달 방법은 급변하는 시대의 요구에 맞게 변화하게 된다. 다량의 정보 속에서 순간의 선택을 받기 위한 일한으로, 1차적인 요건은 시선을 집중시키는 것이며, 그에 상응하는 만족감을 선사하는 것이다. 영상의 초기는 실제로 자신이 보고 있는 상황을 그대로 옮기고자 하는 욕구에서 출발한 것이다. 정지화면에서 만족하지 못한 인간은 움직이는 화면(Film)을 개발하였고 양안의 시점의 차이와 광선의 자극 반응을 감안한 실제 인지하는 시점보다 더 입체감을 만들어내는 영상을 가늠 해내는 연구를 하게 된다. 이는 컬러 필름(Color Film)에서 입체영상 개발까지 놀라운 성과를 누리게 된다. 인간의 가시적인 면에 대한 욕망의 추구 즉, 극대화된 실재감(Reality) 있는 볼거리 추구는 영상이 포함되는 모든 분야에 지속적으로 요구되고 있다. 지금 수백만의 인구가 보편적으로 보고 있는 영상들은 평면적이다. 화면의 깊이 감(Depth)과 착시현상(Optical Illusion)은 효과적으로 현실감을 주며 정보를 전달한다. 하지만, 인간의 양안 시점차이로 인식하는 입체감은 평면속에서 만들어 내는 깊이 감으로는 현실감 있게 인식하는데 한계점이 존재한다. 이러한 한계를 만족시킬 입체 영상) 입체영상은 영화에서 시작되었으나, 20c후반기에 들어서면서 애니메이션 분야와 모바일, 광고 패널, 텔레비전등의 매체를 이용한 입체 영상의 개발로 인하여 특정 분야에 한정 시킬 수 없으므로 영상으로 칭한다. 입체 영상은 21c에 들어서면서 영상매체의 한 분야로 급부상하고 있다. 1900년 무렵부터 연구된 입체영화(3-Dimensional motion Picture)는 In여 년이 지난 지금 대중화를 눈앞에 두고 있다. 국내에서는 놀이 동산이나 박물관등에서 흔히 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 HDW등의 대중화로 화질의 발전을 이룬 텔레비전 분야 등에서 실용화 될 전망이다. 국제적인 흐름과 함께 국내에서도 입체 영화에 대한 연구가 활성화 되어 영상산업의 한 주류로서 대두되고 있다. 이러한 상황에서 입체영상에 대한 이해와 콘텐츠(Contents)의 개발은 기술적인 진보에 발맞추어 준비되어야 한다. 본 논문은 이러한 기술적인 계보에 발맞춘 영상 콘텐츠 개발에 박차를 가하고자 앞으로의 발전분야에 대한 기술적인 면과 기법적인 면을 제시하여 기술만 앞서고 내용은 수입하는 수입국이기 보다는 미리 준비하여 비전문가나 타국의 기술에 선점 당하지 않는 분야로 성장할 수 있는 진보적인 영상 인들의 관심과 지속적인 연구를 독려하고자 한다.
대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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