이 논문의 목적은 급속한 경제발전과 산업화 초기단계의 한국사회에서 경력내 직업이동구조가 어떻게 구축되었는가를 밝히는 데에 있다. 생애사 자료에 나타난 직업이동의 개인사들을 분석함으로써 이 논문은 산업화 초기단계인 1954년에서 1983년까지 30년 동안의 성인 남녀의 경력내 연간 직업이동들을 모형화하였다. 상위 비육체노동직업, 하위 비육체노동직업, 자영업, 육체노동직업, 농업의 5개 직업범주를 통하여 연원 이동표상에 나타난 이동형태는 비이동성에 의해 일차적으로 특징지워진다. 그러나 이동의 절대량으로 볼 때 비이동성의 정도는 각 직업군에서 달리 나타나, 요약하면 U자형이라고 볼 수 있다. 전체적으로 연간이동의 형태는 직업간의 거리라는 개념으로 가장 잘 설명될 수 있다. 직업이동의 상대적 형태를 연구하기 위해서 일반적으로 사용되고 있는 대수선형모형의 문제점들을 지적하고 비판하면서 필자는 개념적,이론적 작업과 모형추정의 방법론적 작업을 결합시키는 형태의 대수선형모형을 주장하였다. 이러한 모형은 1) 세대간 이동과 세대내(경력간)이동의 구별을 가능하게 하며, 2) 불평등구조 관점, 노동시장적 관점, 생애사적 관점을 동시에 반영할 수 있는 것이어야 한다. 이동표의 분석에서 출발직업과 도달직업의 상대적 규모 외에 크게 6가지의 개념적으로 구별되는 설명요인들(지속성, 천정, 전통부문, 비육체노동, 대안적 이동경로, 직업간 거리)에 바탕을 둔 모형을 통하여 경력이동의 형태를 분석하였다. 우리사회에서 세대내 직업이동의 상대적 형태는 지속성 요인과 천정효과에 의해 좌우되는 것으로 나타나고 있다. 그러나 세대간 이동의 연구결과와는 달리, 우리사회에서 세대내 (경력내) 직업이동에서는 자영업으로의 대안적 이동경로의 요인이 강하게 작용하고 있는 것으로 나타난다. 세대내 직업이동의 상대적 형태는 다음과 같은 몇가지로 특징지울 수 있다. 첫째, 대각선상에서 일어나는 지속성 요인의 효과가 절대적이다. 지속성 요인의 효과는 서구 선진산업사회에서의 U자형과는 달리 역-J자형으로 나타나고 있다. 둘째, 비육체노동직업과 육체노동직업 및 농업간의 직업간 거리에 의한 부의 이동효과가 명백히 발견된다. 셋째 농업으로부터의 이동은 상대적으로 도달직업의 종류와 상관없이 일어나고 있다. 넷째, 비육체노동직업간의 이동은 상대적으로 매우 높고 쌍방향적이며, 다른 직업군에 대해 배타적이다. 다섯째, 유출과 유입의 양 측면에 있어 자영업은 매우 독특한 기능을 수행하고 있다. 여섯째, 우리사회에서 경력내 직업이동의 상대적 형태는 대각선을 중심으로 비대칭적이다.
이 논문의 목적은 급속한 경제발전과 산업화 초기단계의 한국사회에서 경력내 직업이동구조가 어떻게 구축되었는가를 밝히는 데에 있다. 생애사 자료에 나타난 직업이동의 개인사들을 분석함으로써 이 논문은 산업화 초기단계인 1954년에서 1983년까지 30년 동안의 성인 남녀의 경력내 연간 직업이동들을 모형화하였다. 상위 비육체노동직업, 하위 비육체노동직업, 자영업, 육체노동직업, 농업의 5개 직업범주를 통하여 연원 이동표상에 나타난 이동형태는 비이동성에 의해 일차적으로 특징지워진다. 그러나 이동의 절대량으로 볼 때 비이동성의 정도는 각 직업군에서 달리 나타나, 요약하면 U자형이라고 볼 수 있다. 전체적으로 연간이동의 형태는 직업간의 거리라는 개념으로 가장 잘 설명될 수 있다. 직업이동의 상대적 형태를 연구하기 위해서 일반적으로 사용되고 있는 대수선형모형의 문제점들을 지적하고 비판하면서 필자는 개념적,이론적 작업과 모형추정의 방법론적 작업을 결합시키는 형태의 대수선형모형을 주장하였다. 이러한 모형은 1) 세대간 이동과 세대내(경력간)이동의 구별을 가능하게 하며, 2) 불평등구조 관점, 노동시장적 관점, 생애사적 관점을 동시에 반영할 수 있는 것이어야 한다. 이동표의 분석에서 출발직업과 도달직업의 상대적 규모 외에 크게 6가지의 개념적으로 구별되는 설명요인들(지속성, 천정, 전통부문, 비육체노동, 대안적 이동경로, 직업간 거리)에 바탕을 둔 모형을 통하여 경력이동의 형태를 분석하였다. 우리사회에서 세대내 직업이동의 상대적 형태는 지속성 요인과 천정효과에 의해 좌우되는 것으로 나타나고 있다. 그러나 세대간 이동의 연구결과와는 달리, 우리사회에서 세대내 (경력내) 직업이동에서는 자영업으로의 대안적 이동경로의 요인이 강하게 작용하고 있는 것으로 나타난다. 세대내 직업이동의 상대적 형태는 다음과 같은 몇가지로 특징지울 수 있다. 첫째, 대각선상에서 일어나는 지속성 요인의 효과가 절대적이다. 지속성 요인의 효과는 서구 선진산업사회에서의 U자형과는 달리 역-J자형으로 나타나고 있다. 둘째, 비육체노동직업과 육체노동직업 및 농업간의 직업간 거리에 의한 부의 이동효과가 명백히 발견된다. 셋째 농업으로부터의 이동은 상대적으로 도달직업의 종류와 상관없이 일어나고 있다. 넷째, 비육체노동직업간의 이동은 상대적으로 매우 높고 쌍방향적이며, 다른 직업군에 대해 배타적이다. 다섯째, 유출과 유입의 양 측면에 있어 자영업은 매우 독특한 기능을 수행하고 있다. 여섯째, 우리사회에서 경력내 직업이동의 상대적 형태는 대각선을 중심으로 비대칭적이다.
지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spoctroradiometer) 센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF 모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서 BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약 0.01(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.
제4차 산업혁명의 확산과 코로나 19의 장기화로 인한 사회적 변화의 기로에서 한국 정부는 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책을 발표했다. 디지털 뉴딜 정책은 데이터, 네트워크, 인공지능 기술을 중심으로 공공분야 및 산업의 디지털 전환을 가속화함으로써 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 주요 과제로 삼고 있다. 그러나 급변하는 사회환경에서 기술의 미래 이익에 대한 정보비대칭은 정책의 방향과 효과에 대한 대중의 분석 능력의 차이를 야기할 수 있으며, 이로 인해 정책의 실질적 효과에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 한편, 언론은 정부 정책을 대중에 전파하는 전달자 역할을 통해 담론 형성을 주도하며, 보도를 통해 특정 이슈에 대한 제반 지식을 대중에게 제공하는 역할을 한다. 즉, 특정 정책에 대한 언론의 보도량이 증가할수록 이슈 집중도는 높아지며, 이를 통해 대중의 의사결정에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 정부의 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량과 주식 시장의 동태적 관계를 그랜저 인과관계(Granger causality), 충격반응함수, 분산분해분석을 이용하여 검증하는 것이다. 이를 위해 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량, 키워드 검색량과 KOSDAQ 상장 기업 중 디지털 뉴딜 정책과 관련이 있는 디지털 기술 기반 기업들의 일일주식회전율, 일일주가수익률, EWMA 변동성을 변수로 설정하였으며, 정책발표 시점 전후 60 거래일, 총 120 거래일 간의 데이터를 이용했다. 분석 결과, 언론 보도량은 키워드 검색량, 일일주식회전율, EWMA 변동성과 양방향 그랜저 인과관계가 존재하였으며, 언론 보도량의 증가는 디지털 뉴딜 정책에 대한 키워드 검색량에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 언론 보도량에 대한 충격반응분석 결과 EWMA 변동성을 큰 폭으로 하락시키는 양상을 보였으며, 시간이 지날수록 영향력이 점차 증가하며 주식 시장의 변동성을 완화시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과를 토대로 디지털 뉴딜에 대한 언론 보도량은 주식 시장과 유의한 동태적 관계가 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.
질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
충남(忠南) 전북지방(全北地方) 적송림(赤松林)의 천이과정(遷移過程)을 연구(研究)하기 위하여 솔잎혹파리의 피해지속기간(被害持續期間)에 따라 피해극기지(被害極基地) (5년전(年前)에 피해발생(被害発生))인 공주(公州)(A), 피해지속지(被害持續地)(10년전(年前)에 피해발생(被害発生))인 부여(扶餘)(B), 피해회복지(被害回復地)(20년전(年前)에 피해발생(被害発生))로서 고창지역(高敞地域)(C)을 조사지역(調査地域)으로 설정(設定)하고, 각(各) 조사지역별(調査地域別)로 환경요인(環境要因)과 식생상태(植生狀態)를 調査하여, 환경요인(環境要因)과 식생상태(植生狀態), 삼림군집(森林群集)의 비교(比較), 식물상(植物相)의 변화(変化) 등(等)을 분석(分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다 1. 임분(林分)이 솔잎혹파리피해(被害)로 부터 회복(回復)되어 감에 따라 식생구성(植生構成)에 변화(変化)가 오고 대상수종(代償樹種)으로 발달(発達)된 참나무류(類)의 상대우점치(相対優点値)가 감소(減小)되었다. 그러나 본(本) 조사지역내(調査地域內)에서는 상수리나무의 상대우점치(相対優点値)가 다른 참나무류(類) 보다 높았다. 2. 솔잎혹파리피해(被害)가 지속(持續)됨에 따라 삼림군집(森林群集)의 종구성상태(種構成狀態)가 점차 다양(多樣)하여진다. 그후 피해(被害)가 회복(回復)됨에 따라 임분(林分)의 종구성상태(種構成狀態)는 단순화(单純化)되는 것으로 나타났다. 3. 상대밀도(相対密度) 및 상대우점치(相対優点値)의 상대치(相対値)에 의(依)한 식생천이(植生遷移)를 종합분석(綜合分析)한 결과(結果) 솔잎혹파리피해(被害)의 극심(極甚)에서 우점종(優点種)을 이루던 참나무류(類)가 피해(被害)로부터 회복(回復)되어감에 따라 그 값이 감소(減少)되고, 싸리류(類), 진달래류(類) 등(等)이 하층식생(下層植生)을 형성(形成)하는 삼림군집(森林群集)으로 변화(変化)하여 갔다. 4. 식생(植生)에 미친 토심(土深), 토양함수량(土壤含水量), 유기물함량(有機物含量), 그리고 유기물층(有機物層)의 두께는 본(本) 조사대상지(調査対象地)의 범위내에 있어서는 거의 같은 것으로 사료(思料)되었고 연평균강수량(年平均降水量)과 온도(温度)도 유사(類似)하였다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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