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정선기 한남대학교 사회과학연구소 2011 사회과학연구 Vol.20 No.2
사회적기업 육성에 대한 정부의 적극적인 지원과 관심은 사회적 일자리를 창출하고 지역 경제를 활성화하는 중요한 촉진제가 될 수 있다. 그러나 사회적기업이 자생할 수 있는 '생태계'가 충분히 구축되지 않은 상태에서 정부가 단기적인 재원투입방식으로 접근할 경우 지속가능한 성장을 담보하기 어렵다. 지역에서 지속가능한 사회적기업의 성장을 위해서는 정책적으로 첫째, 체계적인 지원을 위한 제도와 시스템을 구축하고, 거버넌스 네트워크를 운영할 필요가 있다. 둘째, 지역특화형 사회적기업을 발굴하여 지속가능성을 담보할 수 있는 장기적인 관점에서 지원정책을 펼칠 필요가 있다. 셋째, 지역의 사회적기업에 대한 심층적인 연구와 체계적인 지원시스템을 구축하고, 단순히 취약계층의 일자리창출이라는 복지 서비스 측면에서 지원하기보다는 ‘고용없는 성장’에 대응하고, 지속가능한 지역경제를 실현하기 위한 근본적인 대안으로 받아즐일 필요가 있다. The government's active support and attention to nourish social enterprises could act as a significant catalyst for the creation of jobs and the revitalization of the regional economy. But even so, committing short-term resources in this case without the proper establishment of the eco-system of social enterprises may not secure its sustainable development. In order to ensure the sustainable growth of social enterprises, first, a policy or network for a systematic support must be established, along with the management of a 'Governance Network.' Second, a regionally specialized social enterprise must be excavated and supported through a long-term method that assures its sustainability. Third, an in-depth research of regional social enterprises must be conducted. In addition, instead of funding under the name of job creation for the lower-classes, 'jobless growth' must be attended to, and considered as the fundamental solution for a sustainable regional economy.
1P-411 흑연화된 탄소나노섬유를 이용한 촉매층 구조 개선
정선기,전명훈,함가현,이재영 한국공업화학회 2017 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2017 No.1
고분자 전해질 연료전지는 높은 에너지 밀도, 낮은 작동 전압 등의 장점으로 인해 화석연료를 대체할 청정 에너지원으로 각광을 받고 있다. 고분자 전해질 연료전지의 생성물로서 물이 환원극에서 생성되는데, 과량이 될 경우, 촉매층과 가스확산층 내부의 기공을 막게 되어 물질의 공급을 방해하고 그로 인해 성능 및 내구성 저하를 초래한다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해 본 연구진은 흑연화된 탄소나노섬유를 촉매층에 적용하여 고분자 전해질 연료전지의 물질 전달을 개선하는 연구를 진행 하였다. 흑연화된 탄소나노섬유와 촉매의 비율에 따라 전극을 제조하고 단전지 성능 평가를 진행하여 흑연화된 탄소나노섬유가 촉매층 내부에서 갖는 물 관리 기능에 대해 규명하였다. <sup>**</sup>이 연구는 한국전력공사의 지원을 받아 수행된 연구이다. (과제번호: R16EA01)
학술논문 내에서 참고문헌 정보가 포함된 서지 메타데이터 자동 생성 연구
정선기,신현호,지선영,최성필 한국문헌정보학회 2022 한국문헌정보학회지 Vol.56 No.3
서지정보는 연구 주제의 최신 동향의 인지와 유용성을 검증하는 데에 참고할 수 있다. 즉, 각자 연구자들이 필요로 하는 문헌에 신속하게 접근하기 위해서는 학술논문에서 저자 정보, 요약, 초록, 참고문헌 등을 쉬운 방법으로 파악해야 한다. 그러나, 현재 출판되는 PDF 형식의 전자 학술논문은 출판 주체별로 고유한 양식을 띄고 있어서, 몇몇 특징에 의한 규칙 기반 추출법으로는 수많은 문헌에서 목표 정보를 추출하여 요약된 서지사항으로 자동 생성하기 어렵다. 이에 본 연구는 학술논문 서지사항 자동 생성에 있어서 양식의 다양성으로 인한 메타데이터 자동 추출의 난점을 극복할 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 서지사항이 주로 기술되는 학술논문의 첫 페이지에서 목표 영역과 본문의 시작점을 구분할 수 있는 심층신경망 기반 모델과 앞의 모델로 추출된 서지사항을 상세한 메타데이터로 분류하고 재생성하는 규칙 기반 모델로 구성된다. 제안하는 모델은 참고문헌 요약정보를 생성하는 모델도 포함하는데, 본문의 말미와 참고문헌 시작점의 분리, 그리고 개별 참고문헌 추출을 규칙 기반 방법으로 진행하고, 추출한 각개 참고문헌의 서지정보를 분류하는 데에 심층신경망을 이용하도록 구성하였다. 추가로, 논문 자체의 서지정보를 전후처리 없이 추출/생성하는 모델의 가능성을 확인하기 위하여 참고문헌 영역까지 아우르는 모델을 구축하여 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 서지정보를 전후처리 하지 않고 진행한 비교 실험에 비하여 더 높은 성능을 보였다.