본 연구의 목적은 온라인 미술기반 동료 슈퍼비전 실행과정에서의 특징을 바탕으로 실제 적용을 돕는 고려사항을 제안하는데 있다. 연구자를 포함한 임상미술치료 박사과정 동료들은 연구 참여자로서 실행과정에서 반복적인 문제점 파악과 개선적용을 시도하였고, 이 과정에서 수집된 다양한 자료들을 질적으로 분석하였다. 분석결과 특징을 살펴보면 '미술기반' 측면에서는 매체 및 공간의 확장성, '온라인' 측면에서는 주도성, 편리성, 신속성이 확인되었다. 이를 통해 파악된 고려사항은 다음과 같다. 먼저 '사전 구조화'는 명확한 경계와 설정, 집단의 사전 협의, 자기 주도적 준비와 태도가 기반이 되어야 한다. 두 번째, '미술 구조적 측면'은 창작을 통한 몰입을 돕는 공간과 매체 마련, 안정적인 시행구조화가 이루어져야 한다. 세 번째, '기술적 측면'은 미술작품을 전달할 수 있는 활용방안과 창작자의 명확한 의도전달이 가능한 방법을 적용할 필요가 있다. 마지막으로 '윤리적 측면'은 최소 보안표준 기준에 따른 온라인 소프트웨어 활용 및 반복적인 비밀보장 상황 유지를 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 팬데믹을 포함한 다양한 상황에서 미술치료사의 전문역량을 유지하고 미술치료사간 네트워크 확장을 위한 실질적 방법을 제안했다는 것에 의의가 있다.
본 연구는 65세 이상 노인에게 공공의 사회보장부문에서 제공하는 사회적 급여를 사회복지비용이라 정의하고, 노인의 농업노동 참여가 사회복지비용 지출에 어떻게 영향을 미치며 농업노동 참여여부에 따라 1인당 그리고 한 해 사회복지비용 지출이 얼마나 차이가 있는지를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 노인의 소득·의료보장을 위해 지출된 2003년도 교통수당, 경로연금, 국민기초생활보장 생계급여와 의료급여, 국민건강보험급여 등 생계지원비 및 의료지원비를 37개 동·읍·면사무소와 국민건강보험공단에 자료제공 협조를 요청하여 만 65세 이상 노인 799명에 대한 원자료를 수집·활용하였다. 65~74세, 75~84세, 85세 이상 등 3개 연령집단별로 분석한 결과, 첫째, 생계지원비 및 의료지원비 모두 모든 연령집단에서 농업노동에 참여한 노인보다 농업노동을 하지 않았던 노인에게 더 많이 지출되었다. 노인 1인당 차액은 연령집단에 따라 약간 차이가 있었는데 생계지원비는 113,959~361,132원, 의료지원비는 15,644~51,418원이었다. 둘째, 노인의 농업노동 참여여부는 65~74세, 75~84세 연령집단의 생계비 지출에, 65~74세 연령집단의 의료지원비 지출에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 결과를 기초로 하여 노년기 농업노동 참여에 따른 한 해 사회복지비용 절감액을 산출한 결과, 2003년도 기준 1304억원이었다.
본 연구는 한농대 학생들의 장기현장실습장의 지리적 정보와 현장실습을 마친 한농대 3학년 학생들을 대상으로 실습장의 주거환경만족도에 대한 조사를 실시한 결과이다. 도상연구에 의하면 실습농장으로부터 학생들의 불만이 많았던 편리성 시설이나 안전성과 보건관련 시설까지의 평균 거리는 약 12km, 사회공공시설까지의 거리는 약 4.4km.로 나타났다. 학생들은 실습기간 중 '교통 이용의 편리성'과 '상업·편의시설과의 접근성' 등 편리성에 관련된 요인이 가장 큰 불만요인으로 조사되었으며, 여학생의 경우에는 '건물 방범 및 보안상태'에 대한 안전성 요인이 불만요인으로 나타났다. 시설 및 구조, 편리성, 안전성, 쾌적성, 사회성 등 5개 영역에서 주거 만족도 수준은 만족 수준에 도달하지 못했으며, 여학생의 경우에는 안전성과 편리성 영역에서 보통 이하의 만족도로 보였다. 학과별로는 말산업학과와 화훼학과가 다른 학과들보다 낮은 보통 이하의 만족도를 보였다. 주거유형별로는 주인세대와 함께 생활하는 경우의 만족도가 다른 유형보다 높았으며, 주거구조별로는 조립식 또는 컨테이너 구조의 만족도가 다른 구조보다 낮게 나타났다.
제조업의 경쟁력 제고와 성장을 위한 전략으로 도입된 스마트공장 및 스마트제조는 미래의 국가 경쟁력이며, 국가 산업구조를 혁신하기 위한 제반 활동이라 할 수 있다. 한국 정부는 산업부의 제조업 혁신 3.0 전략부터 지속적으로 스마트제조혁신 정책을 추진하였다. 본 연구는 스마트공장 및 스마트제조산업에 대해 기술표준을 기반으로 정책영역을 발굴하고자 한다. 국제 기술표준에 부합하는 국내표준의 정립과 지원이 요구되는 현시점에 정책적 영역에 대한 분석 및 제조업 분야의 스마트제조 공정영역별 우선순위를 살펴봄으로써 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대해 맹목적인 국제표준화를 추진하기보다는 기술표준 정책영역을 구분하고 정책적 우선순위를 도출하는 것은 스마트제조 고도화를 위한 중요한 정책적 결정을 위한 근거가 될 수 있다. 이를 위해 전문가 인터뷰를 기반한 계층화분석방법과 5대 공정영역에 대한 중요도-성능 분석을 통해 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대한 정책 추진보다는 데이터와 보안 영역 등 신기술에 대한 탐색을 기반으로 선도적인 표준화 참여가 요구되며, 탄소배출과 에너지 비용 등과 관련된 국제환경대응에 따른 글로벌 정세에 따른 수출과 디지털 통상에 대한 정책적 고려가 필요하다.
본 연구는 플랫폼 정부의 개념이 다양하게 인지되고 있는 상황에서, 플랫폼 정부의 유형화를 수행하였다. 플랫폼 정부 개념의 포괄성 및 모호성이 실무자들의 정책추진에 장애가 되기 때문이다. 이에 관련 문헌 및 사례를 토대로 플랫폼 정부의 유형화 기준을 도출하였다. 기술적 측면은 데이터를 핵심 요인으로 하여, 공공부문의 정보시스템 및 웹사이트 등을 통합하는 통합시스템 플랫폼과 공공부문의 데이터를 단일 창구를 통해 제공 및 활용토록 하는 데이터 플랫폼 등의 플랫폼 정부 유형을 제시하였다. 거버넌스적 측면은 이해관계자를 핵심 요인으로, 공공부문과 민간부문의 교류를 목적으로 하는 소통 플랫폼과 공공부문과 민간부문이 협업하여 새로운 산출물을 도출하는 협업생산 플랫폼 등의 플랫폼 정부 유형을 제시하였다. 각 유형에 따른 플랫폼 정부 실제 사례를 제시하고, 이에 따른 함의를 제시하였다. 추가적으로 플랫폼 정부 유형 기준을 토대로 국내 디지털플랫폼정부의 추진현황에 대해 세부과제를 중심으로 어떠한 유형으로 분류되는지 내용분석을 진행했다. 분류결과 통합시스템 플랫폼 측면이 강조되고 있는 것으로 확인되었다. 플랫폼 정부 유형화를 토대로 국내 디지털플랫폼정부 구현의 정책적 제언은 다음과 같다. 첫째, 플랫폼 정부의 다양한 유형에 대한 균형 있는 구현이 요구된다. 둘째, 이해관계자의 참여와 협업을 촉진할 방안을 마련해야 한다. 셋째, 플랫폼 정부 구현을 위한 공공부문의 재구조 및 재창조의 필요성이다.
기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.
우리나라는 수요 곡물의 대부분을 수입으로 의존하기 때문에 주요 곡물 수출 국가의 재배 면적과 생산량 예측을 통해 식량안보를 증진시킬 수 있다. 특히, 밀 주요 수출국인 우크라이나를 대상으로 재배지역의 변화 전망을 파악하는 것이 장기적인 밀 수급에 대한 미래 정책 결정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 작물의 기후적합도를 예측하는 Fuzzy Union 모델을 사용하여 과거 기후조건(1970~2000)에서 우크라이나 지역의 밀의 기후적합도를 평가하고자 하였다. 우크라이나 통계청으로부터 밀 생산량과 재배면적 통계자료를 수집하였다. 또한, 위성영상을 활용하여 작물의 재배면적과 수량에 대한 공간자료인 EarthStat 자료를 수집하였다. 모델로 계산된 기후적합도와 밀 관측지점과 비교하여 임계값을 설정하였다. EarthStat 자료와 실제 관측자료를 비교한 결과 일정 지역에서 재배면적과 수량이 일치하지 않는 지역들이 존재하였다. 과거 기후 조건에서 산출된 기후적합도의 경우에도 지역적인 차이를 보였다. 예를 들어, 우크라이나의 서북부 지역에서 0.8 이상의 높은 기후적합도의 분포를 보였으나 동남부 지역에서는 0.15 수준의 낮은 기후적합도를 보였다. 그러나, 기후적합도의 행정구역별 통계량과 실제 밀 재배면적과 생산량을 비교한 결과 일정 수준의 상관관계를 가졌다. 특히, 단위면적당 생산량과 기후적합도의 상관계수는 0.647로 중위 정상관을 나타냈다. 이러한 결과는 기후적합도를 활용하여 재배면적 추정 및 단위면적당 수량 예측이 가능함을 시사하였다.
본 연구는 사용자가 개인정보를 경제적 관점으로 인지할 때, 개인적 특성, 거래 상대방의 특성, 상황적 특성에 따라 변화되는 개인정보가치를 비용편익분석 프레임워크를 바탕으로 살펴보았다. 이를 위하여 본 연구는 첫째, 개인이 인지하는 개인정보가치의 영향 요인 탐색, 둘째, 개인적, 거래 상대방, 상황적 특성에 따른 인터넷 사용자들의 개인정보가치 인식의 차이 확인, 셋째, 도출된 선행요인들을 바탕으로 개인의 지각된 위험에 미치는 영향력 검증, 넷째, 개인의 지각된 위험과 개인정보가치 사이의 상관관계를 분석하였다. 또한 개인적 특성인 위험회피 성향과 거래 상대방의 정보보안체계 확립 및 개인정보 유출 경험 여부, 상황에 대한 불확실성과 통제성의 요인에 따라 달라지는 개인의 지각된 위험을 파악하고 추가적으로 이에 따른 개인정보가치의 변화를 살펴보았다. 연구 분석 결과, 개인정보 유출 경험과 정보보안체계 확립 여부 및 상황의 통제성과 불확실성은 개인의 지각된 위험에 유의미한 영향을 미쳤으며, 지각된 위험의 증가는 개인정보가치 상승에 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 개인의 지각된 위험과 그 특성 요인들, 그리고 개인정보가치의 관계를 바탕으로 개인정보가치 산정에 새로운 관점을 제시함과 동시에 향후, 개인정보가치 산정 모델의 토대를 제공하였다는 점에서 의의를 갖는다.
한미 방위비분담금은 1991년 1,073억 원을 부담하는 것으로 시작되었고, 2021년 1조 1,833억 원을 부담하는 것으로 규모가 점차 증가하고 있으며, 방위비 분담금에 대한 국민의 관심도 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 한미 방위비 분담금 결정에 영향을 미치는 결정 요인(경제, 안보, 국내정치, 행정, 국제정치)을 실증적으로 분석하여 방위비 분담금 결정 과정을 보다 깊이 있게 이해하고, 방위비 분담금 산정과 집행의 효율성을 제고하는 것이다. 연구 범위는 1991년 ~ 2021년의 한미 방위비 분담금이다. 실증분석에 이용된 자료는 국방부, 정부 통계자료, SIPRI, 언론보도 등 다양한 2차 자료를 활용했다. 실증분석 방법으로 시계열을 활용한 다중회귀분석을 이용하고 자기회귀모형으로 데이터를 분석하였다. 다중회귀분석을 통한 실증적 연구 결과 우리는 아래와 같은 결과를 도출했다. 한국의 경제 규모, 즉 GDP와 전년도의 방위비 분담금, 그리고 주한미군의 병력 수치가 방위비 분담금 결정에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 한국의 경제 성장이 방위비 분담금 증가에 영향을 주는 주요 요인임을 나타내며, 예산의 점진적 증가와 주한미군 주둔 비용 분담 특별협정(SMA) 협상 방식이 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다. 반면, 집권당의 정치적 성향, 북한의 군사 위협, 중국의 국방예산 등은 방위비 분담금 결정에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
연합 학습은 분산 환경에서 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 효율적으로 머신러닝 모델을 학습하는 방법으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 이러한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델의 성능을 최적화하기 위해 새로운 FedRFBagging 알고리즘을 제안한다. 클라이언트별 데이터 특성에 기반하여 로컬 랜덤 포레스트 모델의 트리를 동적으로 조정함으로써 통신 비용을 줄이고, 다수의 클라이언트 환경에서도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있다. 제안하는 방법은 다양한 데이터 조건에 적응하여 모델의 안정성과 학습 속도를 크게 향상시킨다. 랜덤 포레스트 모델은 여러 개의 결정 트리로 구성되나, 연합 학습 환경에서 모든 트리를 서버로 전송하면 통신 오버헤드가 기하급수적으로 증가하여 사용이 어려워진다. 또한 클라이언트 간 데이터 분포의 차이로 인해 트리의 품질 불균형이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 FedRFBagging 알고리즘을 제안하며 이는 각 클라이언트에서 성능이 높은 트리만을 선택해 서버로 전송하고, 서버는 불순도 값을 기준으로 트리들을 선택하여 최적의 글로벌 모델을 구성한다. 이를 통해 통신 오버헤드를 줄이고 다양한 데이터 분포에서도 높은 예측 성능을 유지할 수 있다. 글로벌 모델은 다양한 클라이언트 데이터를 반영하지만, 각 클라이언트의 데이터 특성은 다를 수 있다. 이를 보완하기 위해 클라이언트는 글로벌 모델에 추가 트리를 학습하여 로컬 데이터에 맞춘 최적화를 수행한다. 이를 통해 전체 모델의 예측 정확도를 높이고 변화하는 데이터 분포에 적응할 수 있다. 본 연구는 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델이 가지는 통신 비용과 성능 문제를 효과적으로 해결하여 적용 가능한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델을 위한 알고리즘임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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