이 연구에서는 발명영재교육의 국내 연구들의 양적 경향성을 살펴보고 이들 연구분석에서 내재적 의미와 연결속성을 파악하여 향후 발전 방안을 모색하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 이를 위하여 한국학술연구정보원(RISS)에서 '발명영재교육' 으로 논문을 검색하여 등재후보지 이상의 국내 학술논문 97편을 최종 선정하고, 발행년도, 저자구성, 연구자 소속과 소재지역, 발행 학술지 등 연구일반에 관한 SPSS로 기술적 통계분석을 수행하고, 학술논문의 키워드를 이용하여 상위출현빈도, N-gram, 연결·매개중심성을 살펴보았다. 발명영재교육 학술논문으로 확인된 2007년 이후 증가세를 보이던 추세가 제3차 영재교육진흥종합계획 시기를 정점으로 이후 다시 감소세를 나타냈다. 저자 특성를 기술적 통계분석한 결과, 논문 절반이 공동으로 발표되었고 그 다음으로 다수, 단독의 저자구성을 보이고 있었다. 단독으로 발행된 논문은 연구자 소속이 대학, 연구소, 초등학교, 중학교 소속으로 확인되었고, 협력적 논문은 신진 연구자와 전문 연구자가 협력하는 연구, 전문 연구자 간 협력 연구가 다수였으며, 신진 연구자 간 협력적 연구는 1편에 그쳤다. 발명영재교육 논문이 발표된 지역과 학술지를 살펴볼 때, 일부 지역이나 학술지에 집중되어 있었고, 편차가 매우 크게 나타났다. 학술논문 키워드를 이용한 언어네트워크 분석 결과 상위 출현성을 보인 의미 있는 키워드는 창의, 프로그램 등이 확인되었고, 동출현성이 높은 키워드 쌍은 발명영재-창의이었다. 상위의 연결중심성 키워드는 창의, 문제해결·개발·기업 등이 다른 연구주제로 확장하기 위한 중개자 역할을 하며 다양한 주제로 확장 가능한 연구주제로 작용하고 있었다. 매개중심성의 경우 창의, 창의적, 프로그램, 효과 등이 높은 매개중심성을 보여 다른 키워드를 상호매개하거나 중재시키는 역할을 하는 중요한 키워드임을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과를 통해 발명영재교육의 발전을 위한 국가정책적 대책이 마련될 필요가 있으며, 영재교육에 대한 사회적 책무성을 높이는 한편, 교사의 전문성을 신장할 수 있는 발명생태문화를 조성할 필요성을 제기하였다.
고고 자료의 기록방식이 아날로그 기록에서 디지털로 전환되면서 3D 스캐닝 기술의 도입은 본격화되었다. 현재 3D스캔과 사진측량을 이용한 고고 자료의 디지털 기록에 대한 연구와 도입은 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 비용, 인력 문제 등으로 인해 대부분의 매장문화재 기관에서는 적극적인 디지털 기술의 도입을 주저하고 있다. 본고는 3D 스캔 방식 중 효율성이 가장 높다고 평가되는 사진측량 기술을 이용하여 오픈소스 소프트웨어를 활용한 유물의 디지털 실측 방법을 제시하고자 한다. 유물의 디지털 실측 절차는 크게 3D 모델 획득, 3D 모델 편집 및 입단면도 제작, 전자도면 작성의 세 단계로 이루어진다. 디지털 기술 적용의 접근성을 살펴보기 위해 전 과정은 오픈소스 소프트웨어만을 이용하였다. 연구 결과 정량적 평가에서 실제 유물과 3D 모델의 수치 데이터 간 계측의 편차가 크지 않았다. 또한, 오픈소스 소프트웨어와 상용 소프트웨어 간 정량적 품질 비교분석 결과 유사도가 높았다. 다만 데이터 처리시간은 상용 소프트웨어의 성능이 우위에 있었다. 이는 지속적인 알고리즘 개선으로 인한 연산속도 향상의 결과로 판단된다. 정성적 평가에서는 메시 및 텍스처 품질의 차이가 일부 발생하였다. 오픈소스 소프트웨어로 생성된 3D 모델은 메시표면에 노이즈가 다수 발생하거나 메시의 표면이 부드럽지 않고 유물의 제작흔, 문양의 표현을 확인하기 어려웠다. 하지만 일부 프로그램에서 정량적·정성적 평가에서 상용 소프트웨어에 견줄 만한 품질을 획득할 수 있었다. 3D 모델 편집을 위한 오픈소스 소프트웨어에서는 사진실측 결과물의 후처리, 정합, 병합뿐만 아니라 유물 실측에 필요한 스케일 조정, 입단면도 제작 및 이미지 렌더링까지 가능하였다. 이후 오픈소스 캐드 프로그램에서 트레이싱하여 최종 도면을 완성하였다. 고고학 연구에서 사진실측의 적용은 발굴과정부터 보고서 작성 그리고 3D 모델 데이터의 수치정보를 이용한 연구 등 활용 가능성이 매우 높다. 컴퓨터 비전의 획기적인 발전으로 오픈소스 소프트웨어의 종류도 다양해졌고 성능도 상당부분 개선된 것으로 확인되었다. 누구나 쉽게 디지털 기술의 적용이 가능한 현재 고고 자료의 3D 모델 데이터의 획득은 문화유산의 보존과 연구 활성화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.
PET/CT검사에 있어서 CT는 해부학적인 정보를 제공할 뿐 아니라 PET영상에 대한 감약 정보를 제공하는 역할을 하고 있다. CT의 감약차를 이용하는 것으로서 검사 부위에 존재하는 여러 가지 변수에 의해 그 정도가 달라질 수 있다. 이것은 현재 본 원에서 PET/CT검사 시에 팔을 몸 옆에 두고 검사하는 것에도 적용할 수 있으며, 이에 본 논문에서는 일부 타 병원에서 시행하고 있는 팔을 머리 위로 올리고 검사하는 방법과 함께 CT값의 변화에 따른 표준섭취계수의 변화를 비교 연구했다. NEMA 1994 PET 모형의 삽입체와 모형의 부피를 고려하여 4:1의 비율로 $^{18}F$-FDG를 주입하였다. 먼저 테플론 삽입체 두 개를 NEMA 1994 PET 모형의 양 옆에 고정시켜 팔을 내리고 있는 상태를 가정하여 영상을 얻었으며 테플론 삽입체를 제거하여 팔을 머리 위로 올린 상태를 가정하여 영상을 얻었다. 앞의 과정을 거쳐 얻은 영상을 재구성 하여 Volume Viewer를 이용해 한 영상면 당 5개의 관심 체적을 설정했고 각 측정값을 평균하여 얻어낸 CT값과 표준섭취계수로 그 변화를 측정하였다. 측정된 값과 폐 관련 암환자의 간에 관심 영역을 설정하고 측정한 값을 비교하여 실제 임상 영상에서의 차이를 측정하였다. 모형 실험결과 테플론 삽입체를 부착하였을 때보다 테플론 삽입체를 부착하지 않았을 때 CT값이 -5.8 HU에서 0 HU으로 평균 5.8 HU 증가하였고 표준섭취계수는 24.64에서 24.29로 평균 0.35 감소하였다. 축방향 균일도는 0.064에서 0.052로 평균 0.012 감소하였다. 환자 실험결과 팔을 내리고 검사하였을 때보다 팔을 머리 위로 올리고 검사하였을 때 CT값은 54.1 HU에서 59.9 HU로 평균 5.8 HU 증가하였고 표준섭취계수는 2.02에서 1.85로 평균 0.17 감소하였다. 테플론 삽입물을 부착한 상태로 검사할 때 보다 테플론 삽입물을 부착하지 않은 상태로 검사할 때 CT값은 증가하고 표준섭취계수는 감소하는 양상을 보였다. 이러한 현상이 일어나는 이유는 감약의 정도와 표준섭취계수의 상관관계에서 찾을 수 있다. CT값이 증가할수록 감약 계수는 비례하여 증가하는데 이것은 결국 CT값이 증가될수록 감약이 증가된다고 볼 수 있다. 따라서 팔에 의해 감약이 과다하게 측정될 수 있으므로 결국 표준섭취계수의 증가로 이어진다고 판단된다. 하지만 그 값의 차이가 매우 적어 진단적으로 유의한 범위라고 볼 수 없다. 팔을 머리 위로 올리고 검사하는 자세가 어깨 및 팔에의 $^{18}F$-FDG섭취와 환자의 고통을 야기하게 된다는 점들을 종합하여 고려해 보았을 때, PET/CT검사 시에는 팔을 내리고 검사하는 것이 합리적이나, 환자의 상태 및 영상의 질적 측면을 고려하여 결정하여야 하겠다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
본 연구는 1999년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업을 대상으로 재무적 제약과 배당스무딩간의 관계를 실증분석 하였으며, 주요한 분석결과는 다음과 같다. 기업들은 목표 배당성향을 가지고 있으며, 실제 배당성향이 목표 배당성향에서 이탈하면 다시 배당지급을 부분적으로 조정한다. 배당조정속도는 Lintner(1956)의 배당조정모형의 핵심변수인 전기 주당배당과 당기 주당이익을 사용하여 거의 대부분 측정할 수 있으며, 잔여배당이론과 그 이후에 등장한 배당신호이론, 대리인이론, 케이터링 이론 및 거래비용이론에 관한 대용변수들은 배당조정속도에 부분적으로 영향을 미친다. 그리고 전기 주당배당은 당기 주당이익보다 배당조정속도에 더 큰 영향을 미치는데, 이는 기업들이 특별한 이유가 없는 한 전기 주당배당 수준을 장기적으로 유지하는 안정적인 배당정책을 선호한다는 증거가 된다. 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다. 다시 말해, 혁신형 중소기업은 배당지급이 목표 배당성향에서 이탈하더라도, R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 목표 배당성향을 향하여 배당지급을 신속하게 조정하여 배당스무딩을 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 이는 재무적 비제약 기업일수록 자본시장을 통한 외부 자금조달이 용이하기 때문에 주당배당을 신속하게 조정한다는 증거가 된다. 따라서 자본시장 접근성이 용이하여 재무적 제약을 적게 받는 기업일수록 외부 자금조달이 용이하기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정함으로써 배당스무딩을 더 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 중소기업청에서 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업은 신용보증지원, 정책자금지원, 조세혜택, 공공입찰 우선권 부여 등과 같은 다양한 정책적 혜택으로 인해 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정할 수 있다. 결론적으로, 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르고, 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정 속도가 더 빠르다. 다시 말해, 중소기업 중에서도 R&D 집중도가 높은 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 배당스무딩을 신속하게 할 수 있고, 혁신형 중소기업 중에서도 자본시장 접근성이 좋은 기업은 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당스무딩을 더 신속하게 할 수 있다. 따라서 중소기업 경영자는 R&D 집중도를 증가시키고 자본시장 접근성을 높여 재무적 제약을 회피함으로써 신속한 배당스무딩을 통해 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다고 생각한다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)의 경우에도 배당조정속도가 비혁신형 중소기업보다 더 빠르게 나왔다. 이러한 결과는 배당정책의 측면에서 중소기업청의 혁신형 중소기업 정책을 지지하는 실증적인 증거가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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