Earticle

환경 복잡성의 증대와 변화의 가속화로 인하여 기업 미래에 대한 불확실성이 높아짐에 따라 정보기술(IT)에 기반을 둔 디지털화의 확산이 단위 기업의 경계를 넘어 기업군 즉, 기업생태계(Business Ecosystem) 또는 산업생태계(Industrial Ecosystem)에 미치는 영향에 대한 관심이 높아지고 있다. 경영 현장에서는 기업 및 산업의 디지털화가 기업 및 산업 생태계의 건강성과 지속성을 높이는 도구로 기대와 주목을 받고 있다. 또한 최근 연구들은 정보기술이 기업군 및 산업 생태계 내에서 정보나 자원의 공유를 용이하게 함으로써 기업 간의 상호교류를 촉진시키는 역할을 한다는 관점에서 정보기술과 기업생태계의 건강성 간의 관계에 관심을 집중하고 있다. 나아가 거시적 관점에서 IT는 기업 간의 상호작용의 수준을 넘어 산업 자체의 구도와 판도에 변화를 초래하고 있는 것으로 인식되고 있다. 그러나 이러한 기업군 및 산업생태계 차원의 변화 현상은 매우 광범위하고 복잡하게 나타나 산업내 다양한 개체들의 상호작용과 의존성을 파악하기에 적합한 분석 방법론이 충분히 개발되지 않고 있다. 본 연구에서는 디지털 변환(Digital Transformation)에 의해 초래되는 기업생태계의 전반적 구조 변화와 진화과정을 분석하기 위한 생태계 매핑(Ecosystem Mapping) 방법론을 단계적으로 개발하고 이를 실제 산업의 분석에 적용함으로써 방법론의 적용 가능성과 디지털 변환이 산업 생태계의 구조변화에 미치는 영향에 대한 분석을 동시에 시도하였다. 특히 본 연구에서는 국내 영화산업을 디지털변화에 의한 영향을 분석하는 대상으로 선정하였다. 활동사진기의 발명으로 출발한 영화산업은 유성영화, 컬러영화의 등장이라는 산업 혁신의 역사에서 보는 바와 같이 기술의 진보가 산업 생태계의 형성과 변화에 극적인 영향을 미치는 산업으로서 디지털 기술의 도입에 따라 산업 생태계의 구조가 변화하는 현상을 분석하기에 매우 적합한 산업으로 평가되었기 때문이다.

As the complexity of business environment increases rapidly the use advanced information technology start to affect not only the business processes of individual companies but also the fundamental nature of business and industrial ecosystem. The changes observed at the level of business and industrial ecosystem encompasses a broad range of transformation. This unit of analysis is not sufficiently dealt with by existing information systems research. This research attempted to analyze the changes in business ecosystem caused by digital transformation using a relatively new approach called ecosystem mapping. We developed and suggested an ecosystem mapping methodology step by step and applied the methodology to film industry. The film industry is chosen because it is an industry very sensitive to the changes in technology and has gone through massive transformation during the last three decade by way of using modern information technology.

최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 “보건의료” 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

Recently, attempts have been made to convert unstructured text into vectors and to analyze vast amounts of natural language for various purposes. In particular, the demand for analyzing texts in specialized domains is rapidly increasing. Therefore, studies are being conducted to analyze specialized and general- purpose documents simultaneously. To analyze specific terms with general terms, it is necessary to align the embedding space of the specific terms with the embedding space of the general terms. So far, attempts have been made to align the embedding of specific terms into the embedding space of general terms through a transformation matrix or mapping function. However, the linear transformation based on the transformation matrix showed a limitation in that it only works well in a local range. To overcome this limitation, various types of nonlinear vector alignment methods have been recently proposed. We propose a vector alignment model that matches the embedding space of specific terms to the embedding space of general terms through end-to-end learning that simultaneously learns the autoencoder and regression model. As a result of experiments with R&D documents in the “Healthcare” field, we confirmed the proposed methodology showed superior performance in terms of accuracy compared to the traditional model.

본 연구의 목적은 개념도 방법론(concept mapping method)을 활용하여 정신건강분야 실천가의 강점기반실천경험을 탐색하여 강점기반실천 적용 방향성을 제시하는 데 있다. 이를 위해 정신건강영역에서 종사하는 실천가 11명을 대상으로 인터뷰를 실시하여 92개의 핵심적인 진술문을 도출하였고, 연구참여자가 최종 진술문을 분류 및 평정하였다. 이후 분류 및 평정된 데이터로 집단 유사성 행렬표(GSM)를 작성한 뒤 다차원척도법(ALSCAL)과 위계적 군집분석(Ward 방법)을 사용하여 개념도를 그렸다. 연구결과, 정신건강분야 실천가의 강점기반실천경험은 실천효과 요인과 실천과제 요인, 실천장면 요인과 실천가 요인의 2개 차원으로 구분되었고, ‘클라이언트 삶의 주체성 회복’, ‘기존실천의 한계’, ‘실천환경 구축’, ‘실천가의 전문성 향상’, ‘실천내용의 변화’, ‘관점의 전환’의 6군집으로 범주화되었다. 이 중 연구참여자는 군집1의 ‘클라이언트 삶의 주체성 회복’에 대해 가장 중요하다고 평가하였다. 이러한 연구결과를 토대로 강점기반실천 확대를 위한 실천방법에 대해 제언하였다.

This study aims to explore the experiences of strengths-based practice of mental health professionals through concept mapping to understand its contents and importance and to present social welfare implications. In-depth interviews were conducted with 11 mental health professionals, and 92 key statements were derived. Group Similarity Matrix(GSM) was created based on sorting and rating of the final statements by study participants. Multidimensional Scaling and Hierarchical Cluster Analysis(ALSCAL) were conducted to create the concept map. As a result, the strengths-based practice experiences of mental health professionals were divided into two dimensions: effectiveness-assignments factors and practice field-practitional factors. The statements were categorized into several clusters such as ‘Recovery of client in life agency', ‘Limitations of professional-centered practice', 'Building a practice environment', ‘Enhancing practitioner expertise’, ‘Changing practice contents’, and 'Shifting to a strengths-based perspective'. The participants rated 'Recovery of client life agency' in Cluster 1 as the most important. Based on the finding, practical implications were discussed.

Optimal resources allocation should be done in first establishment stage. But, optimal capacity allocation in consideration of practical standards such as current traffic volume has a significant impact on performance. In this paper, we've attempted to model an appropriate mapping method based on network traffic as the basis for early allocation policy.

AUTOSAR is an automotive software platform standard created by European automobile manufacturers and their first tier suppliers to standardize software infrastructure. This standard has reached a stage where it can be exploited by the industries. But to exploit the standard, we need a well-defined development process model suited for AUTOSAR. In this paper, we propose a complete software development process model, keeping in mind the existing best practices of the industries. We have also used the COTS-based development since it reduces development time and ensures reliability.

Maximum likelihood methodology was applied to analyze the efficiency and statistical power of interval mapping by using a threshold model. The factors that affect QTL detection efficiency (e.g. QTL effect, heritability and incidence of categories) were simulated in our study. Daughter design with multiple families was applied, and the size of segregating population is 500. The results showed that the threshold model has a great advantage in parameters estimation and power of QTL mapping, and has nice efficiency and accuracy for discrete traits. In addition, the accuracy and power of QTL mapping depended on the effect of putative quantitative trait loci, the value of heritability and incidence directly. With the increase of QTL effect, heritability and incidence of categories, the accuracy and power of QTL mapping improved correspondingly.

This paper explores ethical issues that arise from utilizing “mental mapping” as a visual research method, drawing on a study of women immigrants who had moved to South Korea through commercially arranged marriages. It discusses the potential of the method, particularly in promoting participants’ agency and authorship in research processes. The efforts of the researcher to cede power in research processes to the participants contributed to the project having fuzzy boundaries where the participants were co-producers of knowledge, even though, for a range of reasons, it proved difficult to acknowledge participants as co-authors. The barriers included institutional expectations attached to university-based research and the participants’ reluctance to be publicly identified by family and neighbors. The researcher was pushed to navigate ethical and practical issues arising between anonymity and authorship, and suggest flexible approaches for acknowledging authorship.

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.

In the generation of Web 2.0, as many users start to make lots of web contents called user created contents by themselves, the World Wide Web is overflowing by countless information. Therefore, it becomes the key to find out meaningful information among lots of resources. Nowadays, the information retrieval is the most important thing throughout the whole field and several types of search services are developed and widely used in various fields to retrieve information that user really wants. Especially, the legal information search is one of the indispensable services in order to provide people with their convenience through searching the law necessary to their present situation as a channel getting knowledge about it. The Office of Legislation in Korea provides the Korean Law Information portal service to search the law information such as legislation, administrative rule, and judicial precedent from 2009, so people can conveniently find information related to the law. However, this service has limitation because the recent technology for search engine basically returns documents depending on whether the query is included in it or not as a search result. Therefore, it is really difficult to retrieve information related the law for general users who are not familiar with legal terms in the search engine using simple matching of keywords in spite of those kinds of efforts of the Office of Legislation in Korea, because there is a huge divergence between everyday words and legal terms which are especially from Chinese words. Generally, people try to access the law information using everyday words, so they have a difficulty to get the result that they exactly want. In this paper, we propose a term mapping methodology between everyday words and legal terms for general users who don't have sufficient background about legal terms, and we develop a search service that can provide the search results of law information from everyday words. This will be able to search the law information accurately without the knowledge of legal terminology. In other words, our research goal is to make a law information search system that general users are able to retrieval the law information with everyday words. First, this paper takes advantage of tags of internet blogs using the concept for collective intelligence to find out the term mapping relationship between everyday words and legal terms. In order to achieve our goal, we collect tags related to an everyday word from web blog posts. Generally, people add a non-hierarchical keyword or term like a synonym, especially called tag, in order to describe, classify, and manage their posts when they make any post in the internet blog. Second, the collected tags are clustered through the cluster analysis method, K-means. Then, we find a mapping relationship between an everyday word and a legal term using our estimation measure to select the fittest one that can match with an everyday word. Selected legal terms are given the definite relationship, and the relations between everyday words and legal terms are described using SKOS that is an ontology to describe the knowledge related to thesauri, classification schemes, taxonomies, and subject-heading. Thus, based on proposed mapping and searching methodologies, our legal information search system finds out a legal term mapped with user query and retrieves law information using a matched legal term, if users try to retrieve law information using an everyday word. Therefore, from our research, users can get exact results even if they do not have the knowledge related to legal terms. As a result of our research, we expect that general users who don't have professional legal background can conveniently and efficiently retrieve the legal information using everyday words.

온톨로지 매핑 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매핑은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내고 이를 표현하는 절차를 말한다. 온톨로지 매핑을 이용하여 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색을 구현할 수 있고, 여러 응용프로그램이 하나의 도메인을 공유하는 등 여러가지 방안으로 사용할 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매핑의 성능을 판단하는데 있어서 매핑 결과를 측정하는 방법론의 측정 값을 주로 고려해왔다. 본 연구에서는 매핑을 수행할 때 두 개의 파라미터를 사용하였는데 하나는 알파이고 하나는 Threshold이다. 이것은 매핑의 정확성을 판단하는데 많은 영향을 미친다. 앞서 언급했듯이 매핑결과에 대한 측정값을 중요하게 여기기 때문에 많은 매핑관련 연구에서 알고리즘이 좋은 측정값을 도출할 수 있도록 파라미터를 조절하는 것에 초점을 맞춰왔다. 본 연구에서 측정방법에 따른 높은 측정결과를 지향하는 것이 아닌 온톨로지의 성격과 매핑결과의 사용처에 따라 파라미터를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경과 매핑의 사용처에 알맞게 파라미터를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.

역사기억 서사 매핑 방법론의 목표는 분단사를 기억하는 방법에 대하여 현재의 남한주민에게 한정된 시각에서 벗어나 기억의 주체에 북한주민과 해외 코리언을 포함하고, 분단의 시작과 현재, 그리고 미래의 시각을 아우르는 것이다. 현재진행형인 분단사를 바로 보면서, 이에 대한 다양한 기억 방식들을 총체적으로 담아내고 자성적 기억과 다수의 기억으로 통합될 수 있도록 역사적 사건을 기억하는 방법에 대한 윤리적 문제를 고찰하는 방법과 기회를 제공하고자 하는 것이다. 분단사 영역에서 상대방의 기억을 배제하고 특정한 관점과 의견만이 강요되는 것이 사회갈등의 한 축이라면, 역사기억 서사 매핑, 분단사기억 서사 매핑은 분단사에 대한 다양한 목소리를 인정하는 역사인식으로의 전환 가능성을 보다 넓힐 수 있는 사회갈등의 해결안이라고 할 수 있다. 역사기억 서사 매핑의 또다른 장점이자 의미는 디지털로 이루어지는 일종의 플랫폼이라는 점이다. 역사기억 서사 콘텐츠의 집합체를 손쉽게 분류하고 저장하고 분석할 수 있는 도구적 역할을 제공하기 때문이다. 나아가 역사기억 서사 매핑 도구는 분단사를 기억하는 주체와 시점(時點), 그리고 분단체제를 공고히 하는 분단서사 및 분단 문제를 비판적으로 바라보는 고발‧성찰‧화합의 통합서사 자료들이 체계화되는 거대 라이브러리로서의 기능 또한 가능하다는 장점을 가진다.

The methodology for historical memory narrative mapping (mapping) aims to transcend the current perspective limited to South Korean residents when considering how to remember the division. The methodology aims to broaden the view by including North and overseas Koreans as subjects of memory, encompassing perspectives from the beginning of the division to the present and future. By directly examining the ongoing division narrative, such mapping seeks to comprehensively capture various memory methods, thereby providing an opportunity to reflect on the ethical issues related to remembering historical events. If the exclusion of the other party''s memories and the imposition of specific perspectives and opinions constitute one axis of social conflict in the field of division, the aforementioned mapping, and division memory narrative mapping can be viewed as solutions to societal conflicts that broaden the possibility of transitioning to a historical recognition that acknowledges diverse voices. Another advantage and significance of mapping lie in its digital nature as a kind of platform. The methodology provides a tool for easy classification, storage, and analysis of collections of historical memory narrative content, which contribute to the reflection on ethical issues related to historical memory methods and facilitates the integration of diverse memories. Furthermore, mapping tools have the potential to function as a vast library where narratives that critically examine and denounce the division narrative and issues related to the divided system, as well as those of accusation, reflection, and reconciliation, are systematically organized.

사고대비물질 취급 사업장에서 사고가 발생하면 일반 화학물질사고보다 더 많은 인명, 재산피해를 야기한다. 사고를 예방하기 위해 여러 시스템들과 제도들을 개발하고 있지만, 사고발생의 주원인인 작업자의 오류를 제거 또는 감소시키기 위한 기술들은 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 2012년 9월 구미 불산 누출사고 case study를 통해 국내기술지침들을 기반으로 위험작업 수치화 및 잠재위험확인, 작업평가를 수행하였으며 기존 시스템들을 보완하기 위한 새로운 risk mapping 방법론 개발에 관한 연구를 진행하였다.

If an accident occurs at work places that handle 'the accident preparedness substances', it causes more property damage and casualties than accidents of normal chemical substances. Even though various systems and regulations have been operated in order to prevent accidents, techniques for reducing and removing human error, which is one of the main reasons of accidents, are still inadequate. In this paper, hazardous work digitization, potential hazard verification, and work evaluation based on domestic technical guidelines have been performed through a case study of the accident of hydrofluoric acid leakage in Gumi in September 2012, and development of a new risk mapping method has been studied to supplement existing systems.

시멘틱 웹에서의 온톨로지는 특정 영역의 설명을 위해 공유할 개념화된 명세란 정의로 널리 알려져 있으며, 시멘틱웹의 중요한 요소기술이다. 온톨로지는 특정 도메인에 대한 정보를 기술하는데, 이러한 온톨로지를 매핑할 경우 많은 양의 정보를 통합관리하거나, 상호호환성을 이룰 수 있다. 여러 온톨로지 매핑 방법론의 성능을 평가하는 수단 중 f-measure란 것이 있는다. f-measure의 값은 정확도(precision)과 응답률(recall)에 의해서 결정된다. 정확도와 응답률이 변화함에 따라 f-measure 값도 자연히 변하기 때문에, 높은 f-measure 값을 구하기 위해서는 정확도와 응답률의 밸런스를 조정할 필요가 있다. 본 논문에서는 높은 f-measure값을 얻을 수 있는 정확도와 재현률을 구하는 방법을 휴리스틱적 방법을 통하여 알아보고자 한다.

배경: 청소년을 연구대상으로 하는 다양한 연구가 학계에 보고되고 있으나, 청소년 현장에서 당사자인 청소년의 인식이나 의견을 알아보는 연구가 제한적이다. 본 연구는 청소년이 주도적으로 참여하는 연구에 대한 접근이 드물게 이루어지고 있다는 점에 착안하여, 이를 보완하고 다양한 현장 의견을 수집 및 정보를 생산하는 데 적절한 방법론의 탐색이 필요하다는 문제인식에서 시작하였다. 목적: 본 연구는 이러한 문제 인식에 기초하여, 청소년 현장의 목소리를 담아낼 수 있으면서도 이론과 현장을 잇도록 돕는 GCM 연구법을 소개하고, 청소년학 연구접근법으로의 해당 방법론이 청소년학을 포함한 여러 청소년 현장으로의 적용 가능성을 알아보는 탐색적 성격의 연구이다. 방법: 연구목적을 달성하기 위해 먼저, GCM 방법론을 소개하고 청소년 현장에서의 활용가능성을 모색하기 위한 연구의 세부 절차를 제시하였다. 이를 위해 선행연구와 관련 매뉴얼의 고찰을 통해 분석하였다. 결과: GCM 방법은 준비단계(preparation), 아이디어 생성(generating ideas), 아이디어 구조화(structuring the ideas), 분석(analysis), 해석(interpretation), 결과 사용(using the results)으로 여섯 단계로 구성되어 집단의 구조화된 논의의 개념구성을 개념도(concept map)로 시각화하는 한편, 이러한 결과를 다차원 척도법과 위계적 군집분석 등 다변량 통계기법을 활용하는 등의 혼합방법(mixed-methods) 접근임을 확인하였고, 청소년 현장에서의 활용 가능성을 모색하였다. 시사점: 본 연구를 통해 다양한 관점으로 본 연구방법론의 활용 가능성을 모색하였다. 또한, 아직 청소년학에서 드물게 접근되고 있는 청소년 참여형 실행연구(Youth Participatory Action Research; YPAR)의 접근법으로도 제시하여 청소년이 연구참여자로 수행될 수 있도록 하는 패러다임을 제시하였다는 점에 의의가 있다.

Background: This study is based on the recognition that while various studies targeting youth are being reported in academia, research on the perceptions and opinions of youth who are directly involved in the field is limited. In other words, the approach to studies in which youth participate actively is rarely pursued. Therefore, we started from the problem of the need to explore appropriate methodologies for collecting diverse field opinions and producing information to complement this situation. Purpose: Based on this problem recognition, this study introduces the GCM research methodology, which that can capture the voices of youth in the field while bridging theory and practice, and explores the applicability of this methodology as a youth studies research approach in various youth settings including youth studies, in an exploratory study. Methodology: In order to achieve our research objectives, we initially introduced the GCM methodology and presented a detailed research procedure to explore its potential applications in the field of youth. To accomplish this, we conducted an analysis of prior research and relevant manuals. Findings: The GCM method consists of six stages: preparation, generating ideas, structuring the ideas, analysis, interpretation, and using the results. It visualizes the conceptual organization of the group's structured discussions as a concept map and confirms that it is a mixed-methods approach that utilizes multivariate statistical techniques such as multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis. Furthermore, it explores the possibility of its application in the field of youth. Conclusions: Through this study, we explored the potential applicability of the research methodology from various perspectives. Additionally, we presented a paradigm for Youth Participatory Action Research (YPAR), an approach that is still uncommonly utilized in youth studies, to enable youth to participate as research subjects. This is significant in that it offers a framework for youth engagement in research.

Two-dimensional (2D) materials such as transition metal dichalcogenides have attracted tremendous scientific interests owing to their potential of solving the zero band-gap issue of graphene. In this work, the research areas and technology evolutionary dynamics of the 2D materials were identified using the scientometric method focusing on keyword mapping and clustering. The time-series analysis showed that the technological progress of 2D material is in the early growth period. The overlay mapping analysis were carried out to investigate the technology evolution of 2D materials with time. The strategic diagram of co-word analysis classifying the topological positions of keyword was derived to support the analysis results. It is conjectured that extensive research will be conducted widely on the application of 2D materials not only in electronic and optoelectronic devices, but also in various other fields such as biomedical applications, and that their development will be more rapid based on accumulated results of extant graphene research.

본 연구는 취업 유지 중인 정신장애인의 회복 경험을 탐색하는 것을 목적으로, 개념도 연구(concept mapping)를 활용하였다. 이를 위해 취업 유지 중인 정신장애인12명을 연구 참여자로 선정하여 심층 면접을 진행하였고, 진술문 통합 과정을 거쳐 82개의 최종 진술문을 도출하였다. 또한 심층 면접에 참여한 연구 참여자가 최종진술문에 대한 유사성 분류와 중요도 평정을 시행하였다. 이렇게 수집된 자료들은 집단 유사성 행렬표(GSM)로 만든 다음, 다차원 척도 분석 중 ALSCAL과 계층적군집분석 중 Ward의 연결 방법으로 분석하였다. 이러한 과정을 통해 취업 유지 중인 정신장애인의 회복 경험에 관한 개념도를 최종적으로 도출하였다. 연구 결과, 취업 유지 중인 정신장애인의 회복 경험 개념도의 차원의 수는 총 2개로, ‘개인적-사회적’ 차원과 ‘기능적-인식적’ 차원으로 명명되었다. 군집분석의 결과7개의 군집으로 분석되었고, 취업 유지 중인 정신장애인의 회복 경험에 관한 군집은 각각 ‘사회적 관계의 성장’ (군집 1), 주체적인 경제 활동’ (군집 2), ‘자기돌봄능력의 강화’ (군집 3), ‘정신과적 증상 감소’ (군집 4), ‘내면의 힘 발견’ (군집 5), ‘지지와 옹호’ (군집 6), ‘타인에 대한 이해’ (군집 7)로 명명되었다. 최종진술문의내용별 중요도는 평균 4.05점으로 평정되었고, 군집별 중요도는 ‘내면의 힘 발견’ (군집 5)과 ‘주체적인 경제 활동’ (군집 2)이 평균 4.17점으로 가장 높은 것으로나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 정신장애인을 위한 실천적·정책적 함의를 논의하였고, 연구의 의의와 한계를 살펴보았다.

The purpose of this study is to investigate the recovery experiences of workers with mental illness by using Concept Mapping. For the study, individual in-depth interviews were conducted for 12 workers with mental illness, and 82 statements were derived through the statement integration process. After that, the 12 participants generated 50 statements and classified them according to their similarities, also rated each statement of importance. Next, multi-dimensional scaling (using ALSCAL) and hierarchical cluster analysis (using Ward’s method) were conducted based on the participants’ sorting of final statements. Through this process, the conceptual map of the recovery experiences of workers with mental illness was finally confirmed. The research results are as follows. The dimensional analysis of statements was named in 2 dimensions: ‘personal?social’ and ‘functional? cognitive’. As a result of cluster analysis, the statements were categorized 7 clusters i.e., ‘development of social relationships’, ‘independent economic activity’, ‘empowering self-care ability’, ‘decreasing psychiatric symptoms’, ‘finding inner strength’, ‘support and advocacy’ and ‘understanding others’. The average of significance for all 82 statements was 4.05, and relative significance between clusters revealed that ‘finding inner strength’ and ‘independent economic activity’ got the highest rating(M = 4.17). Based on the findings, practical and political implications were discussed for people with mental illness. Finally, limitations of the study were suggested, as well as the direction of further research.

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

Recently, as word embedding has shown excellent performance in various tasks of deep learning-based natural language processing, researches on the advancement and application of word, sentence, and document embedding are being actively conducted. Among them, cross-language transfer, which enables semantic exchange between different languages, is growing simultaneously with the development of embedding models. Academia's interests in vector alignment are growing with the expectation that it can be applied to various embedding-based analysis. In particular, vector alignment is expected to be applied to mapping between specialized domains and generalized domains. In other words, it is expected that it will be possible to map the vocabulary of specialized fields such as R&D, medicine, and law into the space of the pre-trained language model learned with huge volume of general-purpose documents, or provide a clue for mapping vocabulary between mutually different specialized fields. However, since linear-based vector alignment which has been mainly studied in academia basically assumes statistical linearity, it tends to simplify the vector space. This essentially assumes that different types of vector spaces are geometrically similar, which yields a limitation that it causes inevitable distortion in the alignment process. To overcome this limitation, we propose a deep learning-based vector alignment methodology that effectively learns the nonlinearity of data. The proposed methodology consists of sequential learning of a skip-connected autoencoder and a regression model to align the specialized word embedding expressed in each space to the general embedding space. Finally, through the inference of the two trained models, the specialized vocabulary can be aligned in the general space. To verify the performance of the proposed methodology, an experiment was performed on a total of 77,578 documents in the field of 'health care' among national R&D tasks performed from 2011 to 2020. As a result, it was confirmed that the proposed methodology showed superior performance in terms of cosine similarity compared to the existing linear vector alignment.

최근 이상기후로 인해 다양한 원인으로 홍수가 발생하고 있으며, 이에 대한 대책으로 가상의 강우 시나리오에 대한 침수예상도가 작성되어 해당지역의 주민들에게 정보를 제공하고 있다. 하지만 이러한 침수예상도가 나타내는 모든 지역에 대해 예산을 투자하여 대비를 할 수 없는 실정이다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 제방에 대한 수리학적, 지반공학적 위험도, 제방 자체의 성질과 특성을 반영한 취약도를 포함하는 제방 리스크 지도를 작성하여 외수범람에 대한 안전도를 등급화 하였다. 그 결과 침수예상도를 작성하는데 있어 제방 리스크 지도에서 등급이 높은, 즉 리스크가 높은 제방에 대한 재해대책을 수립하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 안성천 유역을 대상으로 제방 리스크 평가를 실시하고, 작성된 제방 리스크 지도를 바탕으로 제방의 붕괴 및 월류시나리오에 대해 1차원 외수범람 해석 및 2차원 침수해석을 실시하여 침수예상도를 작성하였다. 또한 기존의 침수예상도는 침수심에 대한 위험도만을 구분하여 나타내고 있지만, 본 연구에서는 다양한 요소에 대한 침수예상도를 제시함으로써 연구결과물이 재해예방 및 재해경감대책 수립을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 SCADA 시스템을 이용하여 전력, 발전설비, 송유시설, 가스처리, 도로교통, 폐수처리 등 사회인프라 구조물에 대한 능동적 재난관리 및 방지 방법론을 개발하는 것이다. SCADA 시스템은 원격으로 제어기능을 수행하고, 운영 성능 분석 및 보고하기 위한 컴퓨팅 시스템이다. 여러 제작사의 이기종 설비 시스템들을 단일 SCADA 시스템에서 관리하기 위해서는 이기종간의 데이터 호환과 정보 수집의 일반화가 필요하며, 본 연구에서는 이를 XML 기반의 데이터 통신을 통해 해결하고자 하였다. 본 연구에서는 해상풍력발전 설비의 이기종간 데이터 일반화를 목표로 하였고, 나아가 발전 설비 외에도 이기종 단말의 데이터 동기화가 필요한 경우에 XML을 이용한 이기종 단말의 데이터 수집 방법론을 활용할 수 있을 것이다.

토지피복분류， 식생분류， 식물피복도 분류 등 원격탐사 영상자료의 주된 이용분야에서 지상자료는 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 가령 감독분류를 위한 training site 에 대한 측정이나 또는 분류 정확도 검증을 위한 측면에서도 지상측정은 반드시 필요한 부분이다. 본 논문에서는 피복분류 과정에서 반드시 필요한 지상측정을 위한 표본조사에서 유의하여야 할 통계학적 측면에서 고려해야 할 사항을 검토한다.

임도는 산림자원을 효율적으로 관리하기 위한 주요 기간 시설물로서, 임업 시업측면뿐만 아니라 휴양, 산림재해, 산촌경제 등의 다양한 목적에 반드시 필요한 시설물이다. 우리나라에서는 지난 1980년대 이래 효율적 산림자원 관리를 위한 국가적 사업으로 임도개설이 활발하게 이루어져 왔으나, 저예산의 사업특성에 따라 정확한 임도 위치를 나타내는 임도망도가 제대로 갖추어져 있지 않다. 산림지리정보체계 사업의 중요 주제도로서 수치 임도망도의 개선이 시급한 실정이다. 본 연구의 목적은 현존 임도망의 위치를 정확히 보여줄 수 있는 수치임도망도의 제작 및 갱신 방법에 따른 수치지도의 정확도와 제작과정의 효율성을 비교분석하고자 한다. 국공유림과 민유림에 다양한 임도가 분포하고 있는 충남 오서산 지역의 35km 임도를 대상으로 GPS 측량, 위성영상, 정사항공사진, 수치항공사진 도화 등 네 가지 방법으로 수치 임도망도를 제작 비교하였다. 벡터지도의 정확도는 수치사진측량시스템으로 도화된 임도망도가 GPS를 이용한 실측 임도망과 가장 일치된 결과를 보여주고 있으나, 작업에 소요되는 시간은 다른 방법에 비하여 가장 길게 나타났다.

Forest road has been an essential infrastructure for various forestry practices as well as for recreational use, disaster management, and local economics promotion. Since 1980s, extensive network of forest roads has been constructed as an national project in Korea. However, due to the minimal-budget of the project, accurate maps of forest road are not usually available. Although forest road map is a main thematic layer for the forest Geographic Information System (FGIS), its locational accuracy has not been sufficient for the practical applications and, therefore, the update of digital forest road maps is urgent. The objectives of this study is to compare ae methodology of generating and updating digital forest road maps from the aspects of the map accuracy and the efficiency of methods. Four mapping methods (GPS surveying, satellite imagery, ortho aerial photograph, and digital photogrammetry) were applied to generate the forest road maps over the study area of Mt. Oseo in Chungchungnam-do, which has a 35km forest roads distributed in national, public and private forests. The forest road Imp produced by digital photogrammetric method is the most accurate and comparable to GPS surveying although it required the greatest amount of labor time.