• 한국노년학
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• 제25권2호
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• pp.1-14
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• 2005

이 연구는 고령사회를 대비해 60살 노인의 거주지역에 대한 사인별 사망비율을 산출하여 사회 환경요인을 중심으로 건강위해요인들을 규명하고자 하는데 있다. 분석결과, 우리나라 60살 이상 노인의 주요 12대 사망원인 순위는 1. 뇌혈관질환 2. 만성하기도 질환 3. 허혈성 심장질환 4. 당뇨병 5. 기관지 및 폐암 6. 위암 7. 간암 8. 고혈압성질환 9. 간 질환 10. 결장 및 직장암 11. 운수사고 12. 고의적 자해 등 이었다. 뇌혈관질환, 당뇨, 고의적 자해의 사망비율이 가장 높은 곳은 인천지역으로 그 중 고의적 자해의 최저지역인 광주에 비해 약2.6배정도 높았다. 기관지 및 폐암의 사망비율은 울산이 최다지역 이었고, 허혈성 심장질환의 사망비율은 부산이 최다지역으로 최저지역인 전북지역에 비해 2,0배정도 높았다. 위암, 결장, 직장 및 항문 암의 사망비율은 충북, 대전이 최다지역으로 최저지역인 제주, 전남에 비해 각 1.5배, 1.9배정도 높았다. 그러나 전남지역은 고혈압성 질환의 사망비율이 최다지역으로 최저지역인 충남에 비해 1.8배정도 높았다. 운수사고의 사망비율은 최다지역이 경북으로 최저지역인 서울에 비해 2.8배정도 높았다. 이와 같은 노인의 사인별 사망비율에 대한 거주지역간 차이는 사회 환경요인이 주요인 것으로 조사되었다. 대도시의 경우 뇌혈관질환의 사망비율은 이혼율(+0.832)과 납의 대기 중 오염도(+0.879)가 증가할수록 높았고, 고의적 자해의 사망비율도 이혼율(+0.827)이 높을수록 많았다(R-Sq(adj)=62.1%, p=0.022). 도 지역의 경우, 허혈성 심장질환의 사망비율은 이혼율, 흡연율, 지방세, 비만 등이 높을수록 많았고(R-Sq(adj)=95.99%, p=0.001), 직장 및 항문 암의 사망비율은 비만(+0.666)할수록 높았다. 시도지역의 경우, 기관지 및 폐암의 사망비율은 흡연율(+0.691)과 아황산가스농도(+0.602)가 높고, 도로 비포장 구간이 많을수록 높았다(R-Sq(adj)=57.9%, p=0.004). 운수사고의 사망비율은 도로 비포장 구간(+0.775)이 많을수록 높았다(R-Sq(adj)=57.1%, p=0.000). 종합적으로 볼 때, 이혼율이 높은 지역이 뇌혈관질환, 고의적 자해사고가 많았다. 흡연율이 높은 지역은 기관지 및 폐암, 심장질환이 많았으며, 비만이 높은 지역은 직장 및 항문 암이 많았다. 그러나 대기오염이 높은 지역은 뇌혈관질환, 기관지 및 폐암, 만성하기도 질환이 많았고, 도로 비포장 구간이 많은 지역은 운수사고가 높았다. 따라서 노인건강증진을 위한 정책방향은 개인 통제가 가능한 흡연율, 이혼율, 비만비율은 노인보건교육을 강화하고, 납(pb)과 아황산가스의 대기오염, 도로 비포장 구간은 정부의 적극적인 역할이 요구된다. 정부는 고령사회를 대비해 이들의 사회 환경요인을 시급히 해결할 수 있는 노인건강증진정책을 강구해야 할 것이다.

• 사회복지연구
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• 제41권4호
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• pp.189-224
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• 2010

본 연구는 학업중단 북한이탈 청소년의 한국사회 적응과정과 사회적 지지의 경험에 관한 심층적 이해를 제시하고, 사회복지 및 거시적 차원에서 적응을 위한 적극적인 지원과 해결방안을 모색하는데 그 목적이 있었다. 본 연구는 사례연구조사를 실시하여 '범주화' 하였고, '학업중단 북한이탈 청소년의 초기적응과정 네트워크' 를 도출하였다. 본 연구의 주요결과로는 첫째, 연구참여자들은 경제적 적응을 제일 힘겨워하였고, 경제적 적응은 학업적응과 매우 긴밀한 연관성을 나타내었다. 연구참여자들은 남한거주기간 1.5년 미만의 초기적응과정에 있는 20대 초반의 학업중단 청소년들이었다. 따라서 탈북과정에서 초래된 학업격차와 연령차로 인하여 정규교육체계에 편입하지 못하였고, 취업시 학력조건이 미달되어 단순노동직의 저임금과 과잉근무에 시달리며 잦은 이직과 무직의 경험을 반복하였다. 둘째, 연구참여자들은 인간관계를 적응과정의 제일 중요한 핵심요소로 인식하였고, 인간관계에서 얻어지는 사회적 지지는 한국사회 적응에 긍정적인 기능을 하였다. 특히 남한사람들과의 교류는 정보적·평가적 지지를 얻을 수 있는 귀한 자원으로 인식되었다. 이러한 정보적·평가적 지지는 연구참여자들의 언어 적응을 돕고 문화적 이질감을 완화하였으며, 심리적 적응의 부정적 측면을 개선해 주었다. 한편 북한이탈주민과의 교류는 '배울 것이 없다' 는 이유로 멀리하였지만, 북한이탈주민 중심의 친밀한 관계에서 오는 정서적 지지는 연구참여자들의 적응과 심리적 안정에 매우 긍정적인 기능을 담당하였다. 셋째, 연구참여자들은 신체건강 및 심리적 적응에 있어 큰 어려움을 경험하였다. 지병은 치료받지 못하여 악화되었고, 여성의 자각증상은 매우 높았다. 새로운 환경에서 밀려오는 스트레스는 심리적 적응에 부정적인 영향을 미쳤으며, 연구참여자들은 자신감부족, 대인기피, 소외감을 경험하였고, 스트레스가 만성적인 경우 좌절감과 패배감을, 심각한 경우에는 분노와 우울증상을 경험하였다. 한편 연구참여자들은 가족과 함께 남한에 거주하였으므로 '가족을 고향에 버리고 왔다' 는 죄책감이나 '혼자' 라는 외로움이 낮았고, 민주주의 사회에서의 자유감과 안전감에 높은 만족도를 보였다. 이상의 연구결과를 근거로, 학업중단 북한이탈 청소년의 사회적 지지체계의 강화, 자립·자활을 위한 경제적 지원정책 제안, 학업적응 지원을 위한 교육정책 마련 등에 관한 구체적인 해결방향을 제언하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.163-169
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• 2024

India is a developing nation and has come with comprehensive way in modernizing its reducing poverty, economy and rising living standards for an outsized fragment of its residents. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) education plays an important role in it. STEM is an educational curriculum that emphasis on the subjects of "science, technology, engineering, and mathematics". In traditional education scenario, these subjects are taught independently, but according to the educational philosophy of STEM that teaches these subjects together in project-based lessons. STEM helps the students in his holistic development. Youth unemployment is the biggest concern due to lack of adequate skills. There is a huge skill gap behind jobless engineers and the question arises how we can prepare engineers for a better tomorrow? Now a day's Industry 4.0 is a new fourth industrial revolution which is an intelligent networking of machines and processes for industry through ICT. It is based upon the usage of cyber-physical systems and Internet of Things (IoT). Industrial revolution does not influence only production but also educational system as well. IoT in academics is a new revolution to the Internet technology, which introduced "Smartness" in the entire IT infrastructure. To improve socio-economic status of the India students must equipped with 21st century digital skills and Universities, colleges must provide individual learning kits to their students which can help them in enhancing their productivity and learning outcomes. The major goal of this paper is to present a low cost, effective learning mechanism for STEM implementation using Raspberry Pi 3+ model (Single board computer) and Node Red open source visual programming tool which is developed by IBM for wiring hardware devices together. These tools are broadly used to provide hands on experience on IoT fundamentals during teaching and learning. This paper elaborates the appropriateness and the practicality of these concepts via an example by implementing a user interface (UI) and Dashboard in Node-RED where dashboard palette is used for demonstration with switch, slider, gauge and Raspberry pi palette is used to connect with GPIO pins present on Raspberry pi board. An LED light is connected with a GPIO pin as an output pin. In this experiment, it is shown that the Node-Red dashboard is accessing on Raspberry pi and via Smartphone as well. In the final step results are shown in an elaborate manner. Conversely, inadequate Programming skills in students are the biggest challenge because without good programming skills there would be no pioneers in engineering, robotics and other areas. Coding plays an important role to increase the level of knowledge on a wide scale and to encourage the interest of students in coding. Today Python language which is Open source and most demanding languages in the industry in order to know data science and algorithms, understanding computer science would not be possible without science, technology, engineering and math. In this paper a small experiment is also done with an LED light via writing source code in python. These tiny experiments are really helpful to encourage the students and give play way to learn these advance technologies. The cost estimation is presented in tabular form for per learning kit provided to the students for Hands on experiments. Some Popular In addition, some Open source tools for experimenting with IoT Technology are described. Students can enrich their knowledge by doing lots of experiments with these freely available software's and this low cost hardware in labs or learning kits provided to them.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 한국조경학회지
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• 제52권1호
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• pp.71-86
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• 2024

기후위기가 심각해지는 현 시점에 서식처 보호 및 복원과 생물다양성 보전 등 도시공원의 생태적 기능의 중요성이 증가하고 있다. 생태공원은 「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」과 「자연공원법」이 정한 공원의 유형에 해당하지 않아 전국적으로 조성되는 수많은 생태공원의 법적 근거 역시 다양하고 관리주체도 상이하여 체계적으로 지정·관리되지 못하고 있는 현실이다. 도시공원 패러다임의 생태적 전환과 국토 생태계의 총체적, 통합적 관리를 위한 자연공원 체계의 개선을 위해 생태공원의 법적 지위를 명확히 하는 것은 중요하다. 이를 위해 관련 법령을 분석하여 문제점과 법제적 개선 방향을 도출하였다. 첫째, 국토교통부와 환경부 법률의 연계성이 떨어지고 이원화된 공원 체계 속에 생태공원의 법적 지위는 모호한 것으로 나타나, 공원 관련 법제의 개정을 통해 생태공원을 명확히 규정해야 한다. 둘째, 생태공원은 생태계의 보호와 복원, 생물다양성의 보전과 증진, 자연관찰과 생태학습 및 여가활동의 균형을 도모하며 생태적 방법으로 조성·관리되는 지속가능한 공원으로 정의할 수 있으며 지속적인 논의를 통해 다듬어가야 할 것이다. 셋째, 공원 관련 행정 협력 체계에서 국가와 지방자치단체의 역할을 체계화하고 거버넌스 구축을 통해 새로운 공원조성·관리 모형을 수립해야한다. 넷째, 생태공원 서식처의 특성은 개별법의 영향을 받으므로 시설 중복결정의 가능성을 열어둘 필요가 있다. 다섯째, 생태공원의 목표, 원칙, 시설물의 조성 기준을 갖추도록 세부 지침과 표준 조례가 필요하다. 여섯째, 법률의 개정과 더불어 지자체의 조례 역시 구체화되어야 한다. 이 연구는 생태공원을 제도적으로 명확히 규정해야 한다는 문제의식을 기반으로 현재 생태공원과 관련된 다양한 법적 현실을 추적한 문헌 연구이다. 다양한 이해관계자들의 의견을 실증적으로 반영하지 못한 한계를 가지나, 이러한 법적 고찰은 생태공원 조성 기반을 체계화하여 도시의 생태계를 보전하며 시민들에게 자연체험과 학습의 기회를 제공할 수 있는 정책 방향을 제시하는데 기여할 수 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제13권2호
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• pp.89-105
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• 2008

한국 동해 연안에서의 종관주기 해수면 변동 특성과 그 원인을 규명하기 위해 동해 연안 4개 정점에 대하여 1999-2005년까지 7년 동안의 해수면과 대기압 자료를 분석하였다. 해수면의 wavelet 스펙트럼 분석 결과 모든 연도에 걸쳐 약 3-17일에 이르는 종관주기에서 95% 신뢰수준의 유의한 해수면 변동성이 식별되었고, 그러한 변동성은 봄에서 초여름에 이르는 기간에 비교적 강하게 나타났다. 이러한 변동성의 원인을 찾기 위해 해수면과 대기압 간 교차 스펙트럼 분석을 한 결과, 종관주기에서 높은 상관성을 보여 종관주기 해수면 변동의 생성에 있어 역기압 효과(inverted barometric effect)가 중요하게 작용함을 알 수 있었다. 또한, 동해 연안의 인접 해수면 관측소간 교차 스펙트럼 분석결과 북에서 남으로 위상지연이 생기는 경우와 그렇지 않은 경우로 나뉘었다. 즉 1999, 2003, 2005년은 인접 해수면 관측소간 남쪽으로 점진적인 위상지연이 발생하였고 2000-2002, 2004년은 점진적인 위상지연이 발생하지 않았다. 위상지연이 발생하는 경우의 위상속도는 약 12-15m/s로 연안 켈빈파의 위상속도와 유사한 형태로 볼 수 있다. 이러한 점진적인 위상지연의 발생원인은 봄에서 초여름 기간에 동아시아 대륙에서 발달한 저기압이 동해 북부해역을 통과하여 동진할 때 발생하는 것으로 사료된다. 인접 관측소간 점진적인 위상지연이 발생하지 않은 경우는 동아시아 대륙에서 발달한 저기압이 종관주기를 가지고 동해 연안을 중부나 남부 구역을 통해 지날 때 나타남을 알 수 있었다. 이처럼 우리나라 동해안에서 점진적인 위상지연이 발생하지 않는 경우에는 일본 남서해안에서 북동쪽으로 연안을 따라 $5{\sim}8\;m/s$의 전파속도를 가지고 점진적인 위상지연이 발생함을 알 수 있었다.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

• 한국안광학회지
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• 제18권1호
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• pp.75-84
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• 2013

목적: 연령에 따라 역기하콘택트렌즈(reverse geometry contact lens), MC렌즈(myopia control lens)를 착용 한 후 근시진행억제 효과에 대한 굴절교정값의 변화를 단초점렌즈(single vision lens)와 비교해 알아보고자 한다. 방법: 6세에서 15세 사이의 아동에게 역기하콘택트렌즈 57안, MC렌즈 56안, 단초점렌즈 78안을 각각 착용시킨 후 연령에 따라 Group 1은 10세 이하, Group 2는 11세에서 15세 이하, Group 3은 연구 대상을 모두 포함하여 3그룹으로 나눴다. 이를 바탕으로 12개월 이하, 13~24개월, 25~36개월 까지 굴절교정값의 변화를 통한 근시 진행 억제 효과를 알아보고 통계적 유의성을 검증하고자 하였다. 결과: 착용기간에 따른 굴절교정값의 변화는 Group 3에서 12개월 이하에서는 역기하콘택트렌즈를 착용한 아동에서 변화가 없었고, MC렌즈는 $-0.36{\pm}0.10$ D, 단초점렌즈는 $-0.67{\pm}0.52$ D가 유의하게 변화되었다(P<0.05). 13~24개월에서 역기하콘택트렌즈는 $0.18{\pm}0.49$ D, MC렌즈는 $0.60{\pm}0.42$ D, 단 초점렌즈는 $1.37{\pm}0.72$ D로 유의(P<0.05)하게 변화되었다. 25~36개월에서 역기하콘택트렌즈는 $0.29{\pm}0.61$ D, MC렌즈는 $0.93{\pm}0.57$ D, 단초점렌즈는 $1.72{\pm}0.78$ D로 유의(P<0.05)하게 변화되었다. Group 1에서는 36개월 까지 역기 하콘택트렌즈는 $0.29{\pm}0.73$ D로 MC렌즈는 $1.07{\pm}0.59$ D로 단초점 렌즈는 $1.75{\pm}0.74$ D로 유의(P<0.05)하게 증가하였으며 Group 2에서는 36개월 까지 역기하콘택트렌즈는 $0.28{\pm}0.42$ D로 MC렌즈는 $0.75{\pm}0.49$ D로 단초점 렌즈는 $1.70{\pm}0.84$ D로 유의(P<0.05)하게 증가하여 굴절교정값의 변화는 10세 이하가 11세 이상보다 유의(P<0.05)하게 큰 것으로 나타났다. 결론: 본 연구 결과 12개월 이하의 착용시 역기하콘택트렌즈는 모든 연령에서 굴절교정값의 변화가 없었고, MC렌즈는 모든 연령에서 단초점렌즈보다 더 낮은 시력변화폭을 나타내 근시진행의 억제효과가 있으며, 13~36개월 착용시 역기하콘택트렌즈와 MC렌즈는 모든 연령에서 단초점렌즈보다 낮은 시력변화를 보여 근시진행의 억제효과가 있는 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.