• 기독교교육논총
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• 제67권
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• pp.157-194
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• 2021

AI의 윤리의식 문제는 국제적인 것이며 지속적으로 나타나고 있다. AI는 어린아이처럼 인간의 모든 것을 습득하고 모방한다. 그러므로 현재 우리가 AI에게 요구하는 윤리의식은 먼저 인간에게 요구되는 윤리의식이며, 그 중심에는 인간에 대한 존엄성이다. 이에 본고는 AI 기술의 발전에 따른 인간의 정체성과 그 문제를 분석하고, 인간 존엄성의 신학적 전제와 특성을 변증하여, 인간의 존엄성 교육의 방향을 모색하는 연구를 진행하였다. 첫째, AI의 발전과 인간에 대해 논하였다. AI 기술의 발전은 인류의 전유물로 여겨지든 '이성 혹은 지성'을 AI이라는 기계와 공유하게 되었다. 그래서 AI 기계보다 탁월하며, 구별되는 인간성에 대한 의문이 제기된다. 둘째, 트랜스휴머니즘과 인간의 정체성에 대해 논하였다. 트랜스휴머니즘은 비효율적인 인간의 지능 개선과 인간 능력 향상을 위해, AI 기계와 인간의 결합을 주장해 왔다. 하지만 인간과 AI 기계의 결합으로 인한 인간 정체성에 대한 문제가 심각하게 제기되었다. AI 시대, 인간의 정체성은 하나님이 우리를 지으실 때 품으셨던 마음을 믿는 것이다. 셋째, 인간의 존엄성에 대한 신학적인 전제와 특성을 변증하였다. 인간의 존엄성은 세계 각국의 헌법과 국제인권조약의 핵심적 개념이다. 하지만 인간이 존엄하다는 선언적인 확신은 신학적 전제 없이는 이해하기 힘든 주장이다. 인간 존엄성의 신학적 전제는 천부로부터 생명을 부여받은 존엄한 존재라는 것에 있다. 또한 그 특성은 인간의 '선'과 '영원성'에 대한 갈망, 아름다움의 추구, 관계 속에서 행복한 존재라는 것에 있다. 넷째, 인간의 존엄성 교육의 방향을 제시하였다. 인간 존엄성 교육의 방향은 인간은 어떤 존재이며, 어떻게 생겨났으며, 얼마나 소중한 존재인지 일깨워주고, 의식하고, 최고의 가치로 받아들이게 하는 것이다. 그것은 인간의 정체성을 교육하는 것이며, 그 핵심은 어떠한 형편이든 - 빈부격차, 지식정도, 피부색깔, 성별, 연령, 장애여부 등 - 관계없이 모든 사람은 하나님의 형상, 하나님의 영광을 위한 존재로서 하나님께 매우 중요한 존재라는 것에 있다.

• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.51-60
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• 2021

현대사회는 인간, 사물, 네트워크가 관계를 형성하는 디지털기술의 발전으로 정보화, 지능화되고 있다. 이와 같은 시대적 변화에 따라 식물 재배 시 온도, 습도, 일광량, 수분공급 등 식물관리를 용이하게 할 수 있는 정원 관련 시스템이 등장하기 시작하였다. 이에 본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 스마트가든의 개념 및 인식경향에 대하여 파악하고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 선행연구와 텍스트마이닝을 활용하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트가든의 특성은 기술의 발전 및 사람들의 라이프스타일의 변화로 실내·외 공간에서 IoT기술과 정원이 융합한 새로운 정원형태 혹은 여가의 유형 중 하나이다. 기술의 발전과 환경의 중요성이 높아지면서 인간과 자연이 융합되는 생활공간의 요구로 스마트가든이 현실화되고 보편화되고 있다. 스마트가든의 등장으로 정원 관련 산업의 변화, 사람들의 라이프스타일 변화 등 정원의 활성화에 기여할 수 있을 것이다. 둘째, 현재 스마트가든과 관련된 연구 및 이용자의 경험에서 공통적으로 스마트가든의 기술적인 측면에 관심이 가장 높다. 사람들은 스마트가든이 일상생활 속에서 안전하고 쾌적하며 편리한 생활을 할 수 있는 기능 및 기술적인 측면을 중요시하며, 개인의 취향 및 디지털 기기의 이용능력에 따라 주체적인 이용이 나타나고 있다. 셋째, 스마트가든의 이용행태를 살펴보면 주로 가정 및 실내공간에서 이용하고 있으며, 먹을 수 있는 식물을 재배하고 있는 추세이다. 환경의 중요성이 높아지고 기후변화, 식량위기 등에 대한 우려로 먹거리와 관련된 식물 재배를 선호하고 있지만, 화훼류 등을 키울 수 있는 다양한 기술 및 매뉴얼로 이용자의 욕구를 만족시켜주어 정원기능의 확대에 이바지할 수 있을 것이다. 또한, 스마트가든의 형태를 새롭고 세련된 형태라고 느끼고 있어 스마트가든의 디자인이 이용자의 가치를 만족시키는 중요한 요소임을 알 수 있다. 현재 스마트가든은 기술적인 차원에서 발전하고 있다. 그러나 스마트가든의 주요 구성 요인은 인간과 자연 그리고 기술일 것이다. 단순하게 화분과 스마트기기를 연결하여 식물을 편하게 기르는데 집중하는 것이 아니라, 스마트시티, 스마트홈 등 다양한 도시서비스와 연계성을 강화하고, 스마트가든이 과학기술에 의해서만 자연이 재현되는 것이 아니라, 조경가와 상호작용하여 정원의 기능 및 이용자의 니즈를 포함한 디자인이어야 할 필요가 있다. 또한, 실내뿐만이 아니라, 도시공원 및 공공시설에서 시민에게 제공하여 연령 및 디지털 기기·정보의 격차로 인하여 '스마트'한 서비스를 향유하지 못하는 계층을 대상으로 하여 세대 간 커뮤니케이션, 정원의 기능을 공유할 수 있는 새로운 조경공간으로 잠재성을 갖고 있다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권2호
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• pp.38-61
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• 2019

20세기 초반까지 독일 고고학에서는 유물 유적에 대한 객관적이고 섬세한 관찰을 중시하는 연구 경향과 어느 정도의 민족주의 혹은 자민족 우월주의의 입장에서 물질문화의 연구를 통해 과거의 민족 혹은 종족의 자취를 찾아 그들의 시공간적 범위를 확정하려는 시도가 공존하고 있었다. 2차 세계대전이 끝나고 독일이 동서로 분열된 이후 구 서독에서는 전통적인 독일 고고학의 전통을 계승하여 유물 유적의 관찰과 목록화, 그리고 편년과 분포의 확인에 집중하였다. 구 동독에서는 맑스주의의 사적 유물론에 입각한 역사의 합법칙적 발전 과정을 물질 자료를 통해 입증하려는 시도와 함께 과거의 문화유산이 갖고 있는 역사적 가치를 사회주의의 이념에 충실하거나 혹은 그 발전에 기여한 정도에 따라 평가하고자 하였다. 그럼에도 불구하고 구 서독과 구 동독의 고고학은 분열 이전의 독일 고고학의 전통을 상당히 공유하고 있었다. 분열 이후에도 고고학자들의 교류가 어느 정도 지속되고 있었고 구 동독의 고고학이 구 서독의 고고학, 그리고 유럽 고고학 전체에서도 인정받을 수 있는 의미 있는 나름의 연구 성과를 내고 있었다. 이러한 사실을 바탕으로 동 서독 고고학의 통합이 제도적인 측면에서는 어느 한쪽에 의한 일방적인 통합이었다는 한계에도 불구하고 양자가 비교적 단시일 내에 통합을 완성할 수 있는 계기를 마련하게 되었다. 한국의 경우에도 고고학 연구와 문화유산 보존의 측면에서는 공통의 연구사적 전통을 공유하고 상호 교류(공동 조사와 학술 교류 등)에 더욱 노력할 필요가 있다. 비록 맑시즘과 주체사상에 의거한 형식화된 해석이라 하더라도 이를 비판적으로 검토하여 필요한 경우 받아들이려는 열린 마음을 통해 남북한 고고학 및 문화유산 보존의 간극을 점차적으로 줄여나가는 작업은 더 이상 미룰 수 없는 과제라고 할 수 있다. 독일의 사례는 이러한 작업을 보다 효율적으로 진행하는 데 나름의 시사점을 던져줄 수 있으리라 생각한다.

• 중소기업연구
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• 제42권4호
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• pp.69-102
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• 2020

본 논문은 한국중소기업학회 40년의 역사적 흐름 속에서 창업생태계 연구 동향을 조명하고, 생산적 창업생태계 조성에 필요한 생태투입·산출요인에 관한 측정지표 개발 방향을 고찰하기 위해 수행되었다. '중소기업연구'의 창업생태계 연구 동향을 살펴본 결과, 선행연구는 생산적 창업생태계 조성과 다양한 생태투입요인에 대한 관리적 중요성을 강조하고 있다. 그러나 생태투입요인과 기업가정신으로 대변되는 생태산출요인 간 인과성을 검증하려는 실증연구에 필요한 측정모형 및 변수개발을 다루는 탐색적 연구는 실무·정책적 요구를 충족하지 못하고 있었다. 경험적 사실에 근거하여 창업생태계 성공요건을 규명하는 사례연구의 불균형적 발전은 연구 결과의 일반화와 효과적 실무·정책적 대안을 제안하는 데 한계가 있다. 국가·지역 경제성장을 견인하는 혁신동력으로써 생산적 창업생태계의 조성과 효율적 운영이 중요한 오늘날, 향후 실증연구에서 활용 가능한 생태요인 측정모형의 개발이 절실하다. 이에 본 연구는 기존의 [투입→산출→결과→성과] 프로세스를 적용하여, 생태투입·산출요인을 중심으로 창업생태계 측정 모형을 개념화하였다. 우선, 선행연구를 기반으로 생태투입요인(재정적·지식·제도적·사회적 자본)을 체계화하고, 생태산출요인은 설립, 혁신 및 성과기준 기업가정신으로 개념화하여 측정 가능한 변수로 도출하였다. 또한, 향후 실증연구에서 생태투입·산출요인 측정 시 활용 가능한 데이터베이스를 제안하고, 각 데이터의 특성을 검토하였다. 본 연구가 제안한 창업생태계 측정지표는 생태요인 간 인과성을 검증하려는 후속 연구에서 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제47권1호
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• pp.26-34
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• 1999

연구배경: 최대 산소 섭취량 ($VO_2$ max) 은 답차 운동시 자전거시 보다 높게 측정이 되는데, Hassen과 Wasserman 등에 의하면 답차 시 약 1.11배 정도 높게 측정된다고 하였다. $VO_2$ max는 나이, 성별, 키, 체중 등 뿐만 아니라 인종, 사회문화적 배경 및 운동 습관에 따라서도 영향을 받을 수 있음이 알려져 있다. 본 연구에서는 한국 대학생 연령의 성인을 대상으로 답차와 자전거 운동시 $VO_2$ max와 무산소 역치에서의 산소 섭취량 (AT)을 측정, 비교하였다. 방법: 1998 년 6월부터 9월까지 연세대학교 의과대학에 재학중인 남학생 44명을 대상 으로 하였다. 이들을 무작위로 2군으로 나누어 24명은 답차를 우선 시행 후 1주일 후 자전거로 운동을 시행하였고 20명은 자전거를 우선 시행 후 답차를 시행하였다. 증상 제한적 최대 운동 시행토록 하였으며, 최소한 호흡 교환비(RER) 가 1.1을 초과한 경우, 최대 산소 섭취량이 30초 이상 평점을 이룬 경우, 최대 운동시 심박 예비율이 15% 미만이거나 또는 호흡 예비율이 30% 미만일 경우를 최대 운동으로 정의하였고 이들 중 한가지라도 충족시키지 못한 경우에는 최대운동을 하지 않은 것으로 (submaximal exercise) 간주하여 연구에서 제외하였다. AT는 V-slope method로 구하였다. 결과: 답차 운동시의 $VO_2$ max와 AT 의 값은 각각 $45.1{\pm}6.66 m\ell$/kg/min, $26.0{\pm}6.78 m\ell$/kg/min 이었으며, 자전거 운동시에는 각각 $34.9{\pm}5.89 m\ell$/kg/min, $19.5{\pm}4.77 m\ell$/kg/min 이었다. 측정-$VO_2$ max/예측 $VO_2$ max 의 값은 답차 운동시 $98.8{\pm}13.24 %$ 이었으며, 자전거 운동시 $84.4{\pm}13.42 %$ 이었다. 자전거의 결과로 답차 운동시 $VO_2$ max 의 예측치를 구할 때 쓰이는 Hassen등의 공식을 이용하여 이를 실제 답차 운동시 얻어진 $VO_2$ max값과 비교해 보았을 때 두 값 사이의 차이는 통계적으로 유의하였다 (p<0.01). 최대 운동시 심박 예비율, 산소/맥, 호흡 예비율, $V_E$/MVV, $V_E/VCO_2$는 (답차 운동과 자전거 운동사이에 차이가 있었다 ). 그러나 $V_E/VO_2$, Vd/Vt, Ti/Ttot는 차이가 없었다. AT에서는 산소/맥, 호흡 예비율, $V_E$/MVV, Ti/Ttot값은 차이가 있었으나 나머지 값들은 그렇지 못하였다. 결론: 본 연구에서 보았듯이 답차와 자전거 사이의 차이가 크므로 결과의 해석에 이용시 유의해야 할 것이며, 향후 한국인에서 적용할 수 있는 참고치를 구하려는 노력이 필요할 것으로 여겨진다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권1호
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• pp.31-68
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• 1990

경제력집중(經濟力集中)은 경제적(經濟的) 자원(資源)과 수단(手段)의 상당부분이 소수의 경독주체(經瀆主體)에 집중되어 이들이 자원배분(資源配分)의 흐름에 큰 영향을 미칠 수 있는 상태를 말한다. 그러므로 경제력집중(經濟力集中)은 본질상 자유시장기구(自由市場機構)의 생리와는 부합하지 않지만 자본주의(資本主義)의 역사로 볼 때 그것이 바로 자유경쟁(自由競爭)의 소산이라는 측면도 있다는 점이 문제가 된다. 구미(歐美)와 일본(日本) 등에 있어서 자본주의체제(資本主義體制)의 진화궤적(進化軌跡)은 이 문제가 어떻게 전개되는가에 따라 결정되어 왔다. 우리나라에서의 경제역집중(經濟力集中)은 다수의 독(獨) 과점적(寡占的) 대기업(大企業)들이 소유관계(所有關係)로 결합되어 있는 기업집단(企業集團) 즉 소위 재벌(財閥)의 문제로 집약될 수 있다. 우리나라의 기업집단(企業集團)의 성장은 시장기구(市場機構)의 작동결과에 기인한 면도 있지만 고도경제성장기(高度經濟成長期)의 정부정책(政府政策)에 의하여 촉진된 것도 부인할 수 없다. 기업집단(企業集團)에 의한 경제력집중(經濟力集中)은 과거 우리나라의 정치(政治) 경제(經濟) 사회(社會)가 거쳐온 진화과정(進化過程)을 집약적으로 나타내는 것 이다. 그러므로 우리나라에서 민주주의(民主主義)와 자본주의(資本主義)의 이념(理念)과 질서(秩序)에 대한 국민적(國民的) 합의(合意)를 모색하려는 현시점에서 경제력집중(經濟力集中)을 객관적으로 인식하여 효율(效率)과 형평(衡平)을 조화하는 적절한 대응방향을 모색 하는 것은 매우 긴요한 과제이다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.17-26
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• 2010

세계경제 및 환경의 변화에 따라 농산물의 불안정적인 수급으로 인한 문제점이 노출되고 있으며, 우리나라의 경우 농산물의 안정적인 확보를 위하여 국가 전략적 차원에서의 해외농업투자의 필요성이 요구되고 있다. 하지만 정부차원의 지원 미진, 해외 농업에 대한 정보 및 기술 미비, 개발자금 확보의 어려움, 장기간의 투자금 회수기간, 사후관리 미흡 등의 이유로 성과를 이루지 못하고 있는 실정이며, 특히 해외 농산물의 국내 반입 시 관세의 장벽, 물류 유통비용 등으로 가격 경쟁력이 떨어지고 있어 국내에 반입되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 해외농업투자의 기본개념 및 실태를 살펴보고 해외농업투자의 필요성과 고려사항, 문제점 등을 도출하여 해외에서 재배된 농산물의 경쟁력을 위한 유통 측면에서의 개선방안을 정부의 간접적인 지원, 유통 현대화 및 유통정보기능 강화, 유통시설, 수송루트, 하역업무개선, 경쟁력 확보를 위한 정부의 정책적 지원, 교육 훈련을 통한 전문인력 양성 등 다섯 가지 측면에서 제시하였다.