혁신 채찍(Innovation stick)은 혁신을 위한 특정 의무를 부과하고 그 의무를 달성하지 못하였을 경우 벌금 등의 불이익을 부과하는 방식이다. 특허와 같은 당근뿐만 아니라 불이익을 부과하는 채찍으로도 혁신을 달성할 수 있다. 필요한 혁신이지만 이에 대한 시장의 수요가 적은 경우, 시장 경쟁에만 두면 외부효과가 만연한 경우, 또는 채찍 적용 대상이 시장에서 탈출할 위험이 적은 경우에는 혁신 채찍이 유용하다. 혁신 채찍은 사회 전체 이익을 위한 효과적인 수단을 추구하도록 하고 당근과 달리 추가적인 비용을 발생시키지 않는다. 단, 이러한 이점을 누리기 위해서는 정부가 혁신 채찍을 설정하는 주체로서 정보 부담을 지어야 한다. 대표적인 혁신 채찍으로는 기업평균연비제도와 포괄수가제를 들 수 있는데, 모두 미국, 유럽, 우리나라 등 여러 국가에서 활용되고 있다. 앞으로 다가올 인공지능⋅빅데이터 시대에도 혁신 채찍은 중요한 역할을 할 수 있다. 인공지능 ⋅빅데이터가 발전할 수 있는 환경을 구축하거나 우려되는 외부효과를 방지하는 데 혁신 채찍이 좋은 도구가 될 수 있다. 공공 영역에서는 고품질 공공데이터 확보를 위한 혁신 채찍이, 시장 영역에서는 인공지능⋅빅데이터 시스템의 블랙박스화와 차별을 방지하기 위한 혁신 채찍이 필요하다. 이를 위해서 정부는 많은 정보 부담을 감수하고 준비하여야 한다. 준비 없이 만들어진 채찍은 사람들을 시장에서 탈출하게 하여 오히려 혁신을 저해할 수 있다. 미국, 유럽 등 주요국은 이미 인공지능⋅빅데이터 시대의 혁신 채찍을 수립하기 위한 연구를 시작하였다. 우리도 국제사회와 함께 필요한 혁신 채찍이 무엇인지, 적용 기준은 무엇인지, 어떻게 평가할지 논의를 진행하여야 한다.

최근, 여러 분야에서의 AI가 빠르게 성장하였고 게임에서도 큰 발전이 있었다. 게임 AI에 대한 접근 방법은 여러 가지가 있다. 먼저 지도 학습 기반 접근 방법은 게임 플레이 데이터에서 학습하고, 플레이 행동을 흉내 낸다. 그러나, 지도 학습 기반 접근 방법은 입력 자질을 선형 조합하므로, 복잡한 문제에는 성능 향상에 한계가 있다. 선형 조합에 따른 성능 한계를 개선하기 위해, 딥 뉴럴 네트워크 기반 접근방법은 지역적 특성 및 전역적 특성을 개별적으로 각각 표현하기 위해 둘 이상의 뉴럴 네트워크를 사용한다. 그러나 딥 뉴럴 네트워크 기반 접근방법은 충분한 학습 집합이 필요하다. 학습 집합을 준비해야 하는 부담을 줄이기 위해서, 강화 학습 기반 접근 방식은 Agent가 먼저 Action을 하고 이에 따른 보상을 분석하여 학습한다. 즉, 이 접근방법은 Agent가 최대 보상을 받도록 학습한다. 본 논문에서는 강화 학습을 통해 여러 게임에서 학습하는 AI를 제안한다. 제안하는 AI 모델은 개별 게임에서 Local Agent가 플레이하고, 여러 Local Agent에서 Global Agent를 학습한다. 실험 결과, 한 게임에서 학습한 Agent는 학습했던 게임에서는 우수한 성능을 보여주었지만, 새로운 게임에서는 성능이 떨어졌다. 반면에, 두 게임에서 학습한 제안하는 Agent는 학습한 게임과 새로운 게임 모두에서 잘 적응했다.

최근 디지털 콘텐츠 중 E-Book과 웹 소설이 증가하고 있다. 삽화는 텍스트 콘텐츠에서 독자의 이해를 도울 수 있다. 따라서 텍스트 콘텐츠를 분석하여 자동으로 삽화를 생성하는 여러 접근방법이 등장했다. 먼저 규칙 기반 접근방법은 문장을 분석하는 규칙과 분석된 문장 구조를 삽화로 변환하는 규칙을 모두 활용하여 삽화를 생성한다. 그러나 정해진 규칙에서 벗어나면 삽화를 생성하지 못 할 수도 있다는 단점이 있다. 다음으로 통계 기반 접근방법은 통계를 기반으로 후보 중 가장 가능성이 높은 삽화를 생성한다. 그러나 통계 기반 접근방법은 사람이 추출한 정보에 강하게 의존한다는 단점이 있다. 본 연구는 사람이 아닌 시스템이 자동으로 정보를 추출하는 딥러닝을 활용한 삽화 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 형태소 분석기, 개체명 인식기, 의존 구문 구조 분석기로 이루어져있다. 동화 "빨간모자"를 통해 평가하였고, 총 99문장 중 삽화 생성이 가능한 문장이 28문장, 삽화 생성이 불가능한 문장이 71문장이었다. 삽화 생성이 불가능한 문장의 경우 대사가 41문장, 불명확한 주어가 2문장, 그리고 표현이 불가능한 서술어가 28문장이었다. 제안하는 시스템이 올바른 삽화를 생성한 문장은 23문장, 부적절한 삽화를 생성한 문장은 2문장, 삽화를 생성하지 않은 문장은 74문장으로 나타났다.

인공지능 시대가 점점 다가오고 있다. 각국 정 부와 기업이 앞다투어 투자하고 다양한 인공지능 제품 및 서비스를 선보이면서, 인공지능 알고리즘의 오작동, 데이터로 인한 차별행위 발생 등으로 인한 사고가 등장하기 시작하였다. 이런 사고는 앞으로 더 많이, 더 자주 일어날 것이다. 문제는 인공지능 사고에 대한 손해배상책임을 묻기 쉽지 않다는 것이다. 인공지능 사고는 데이터를 활용하여 스스로 수많은 학습 과정을 통해 결과를 도출하는 기계학습 및 딥러닝의 특성상 피해자가 사고 원인을 파악하여 가해 행위를 특정하고 그 손해를 입증하기 쉽지 않다. 기업의 알고리즘 비공개 및 분산된 소프트웨어 개발 방식 은 손해 원인의 입증을 한층 더 어렵게 만든다. 또한 피해자가 손해의 원인을 밝힌다고 하더라도 데이터로부터 정보를 추출하고 확률적인 판단을 내리는 인공지능 기술의 특성상 정확한 결과 예측이 어려워 개발자의 과실 및 과실과 손해 사이의 인과관계가 부정될 가능성이 높다. 이와 같은 이유로 인공지능 사고의 피해자가 그에 대한 보상을 받기 어렵다면, 이는 결국 기술에 대한 불신으로 이어져 인공지능 기술의 확산이 저해될 것이다. 지속 가능한 인공지능 시대를 위해서 는 개발자 등 관련자가 인공지능 동작에 대한 설명 가능성 및 투명성을 제고하도록 그들에게 일정한 의무와 책임을 부과하여야 한다. 일반적으로 인공 지능의 예측 정확도와 설명가능성은 반비례하기 때문에, 성능뿐만 아니라 설명가능성을 위한 연구개발 역량을 배분하도록 제도를 마련할 필요가 있다. 따라서 GDPR과 같이 개발자등에게 인공지능 동작을 설명할 행정 의무를 부과하거나 인공지능 사고에 대해서 손해배상 청구 시 증명책임을 전환하는 방안을 고민할 시점이다. 이와 같은 법제 방향은 개별적 사고에서 손해를 공평하고 타당하 게 분담하게 할 뿐 아니라, 제조자등이 본인에게 부과된 입증을 다하기 위해 인공지능의 판단 과정 및 근거를 설명하기 위한 기술을 모색하게 함으로써 결과적으로 인공지능의 불투명성을 완화 하고 설명가능성을 높일 것이다. 실제로 GDPR에서 인공지능 동작에 대한 설명요구권이 논의되기 시작하면서 설명가능 인공지능에 대한 연구가 활 발히 진행되기 시작하였다. 인공지능 사고에 대한 책임을 어떻게 분담하여야 혁신은 장려하면서 위험을 방지할 수 있을지, 인공지능이 사회에서 신뢰를 쌓을 수 있으려면 어떠한 기준을 설정해야 할지 앞으로 계속 찾아가야 할 것이다.

본 논문에서는 한국어 쓰기 교육을 위한 교육용 게임으로서 text-to-scene 모델을 제안한다. 사용자 입력 문장에 대해 즉각적인 피드백을 제공하기 위해서, 제안하는 text-to-scene 모델은 사용자 입력 문장의 의미구조를 분석하여 장면을 자동으로 생성한다. 사용자가 문장을 교정하면서 자연스럽게 한국어 쓰기 능력이 향상될 수 있도록, 제안하는 text-to-scene 모델은 정답 장면과 사용자 입력 문장에 대한 장면을 함께 제공하므로, 사용자는 입력 문장의 어느 부분이 잘못되었는지 쉽게 파악하고 문장을 수정할 수 있다. 기존의 text-to-scene 연구에서 정교하게 장면을 생성하기 위해서는 필요한 자원 구축이 어렵고 처리 과정이 매우 복잡하다는 점을 고려하여, 제안하는 text-to-scene 모델은 외국인이 쉽게 이해할 수 있는 수준으로 장면을 단순하게 표현한다. 실험결과 격조사나 문장 요소 생략 등을 고려하여 15개의 단어를 임의로 조합하여 5개 어절 이내의 문장 1,048,576개 문장을 만들어 실험한 결과 제안하는 모델은 한 문장당 평균 14.94ms가 소요하면서 안정적으로 장면을 생성하였다. 외국인을 대상으로 한 작문 시험 결과, 종이를 이용한 작문 결과에서는 10개 문항 중 오답 문장이 평균 4.7개 나왔는데, 제안하는 text-to-scene 모델을 이용한 작문 결과에서는 한 문장 당 평균 1.56회의 미리보기를 하고 문장을 수정하여 0.87개가 나왔다.

본 논문에서는 코딩 초보자를 위한 C 언어 기반 코딩 교육용 게임을 제안한다. 제안하는 코딩 교육용 게임은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 제안하는 코딩 교육용 게임은 학습자가 코딩 학습 후 복잡한 시스템도 개발할 수 있도록, C 언어를 바탕으로 코딩 교육을 진행한다. 즉, 제안하는 코딩 교육용 게임은 C 언어의 기본이 되는 변수와 상수, 기본 자료형과 연산자, 조건문, 반복문, 함수, 배열을 바탕으로 총 6개의 스테이지로 구성한다. 둘째, 제안하는 C 언어 기반 코딩 교육용 게임은 C 언어에 대한 기본지식이 없이도 학습자가 게임 진행이 가능하도록, 설명과 힌트를 친절하게 제공한다. 제출한 코드가 틀린 경우 학습자는 코드를 여러 번 다시 제출할 수 있는데, 실험 결과 총 6개의 스테이지에 대해 PC 환경에서 학습자는 평균 5.7회 제출을 시도하였고, 최종적으로 스테이지를 클리어한 비율이 평균 84.9%이다. 셋째, 제안하는 코딩 교육용 게임은 다양한 환경에서 사용할 수 있도록, 웹기반 게임으로 개발하였다. PC 환경과 모바일 환경에서 학습자가 어떻게 다르게 상호작용하는지를 실험하였는데, 학습자는 모바일 버전에 비해 PC 버전을 더 사용하기 편하게 느껴서, 코드를 수정해서 제출도 많이 하지만 작성시간은 오히려 더 짧게 나타났다.

The purpose of this study was to investigate the understanding of immunization and antibody test by region and age. The questionnaire was conducted for those who raised their dogs for more than two years. The survey consisted of 500 people. SNS. The results showed that the perception of the reinforcement vaccination was more prevalent than Seoul / Gyeonggi province. However, in the Seoul / Gyeonggi area, the recognition and comprehension of the antibody test was higher and the participation rate by age was the highest in the 20s. In addition, the percentage of people who knew about vaccination was much higher, and the understanding of reinforcement vaccination showed a similar rate. The results of the questionnaire showed that the importance of antibody test is more important than antibody vaccination. In the case of a large number of antibodies, the reinforcement vaccination should be performed at the appropriate time after the antibody test.

제70차 UN 총회(2015.9)에서 지구와 인류을 위한 향후 15년간의 전 지구적 의제를 담은 새로운 지속가능발전목표 (SDGs: Sustainable Development Goals, 2016~2030)를 채택하였다. 이후 세계 각국은 지속가능성 향상 및 국제적 합의 시행을 위한 SDGs 대응 전략을 수립하고 있다. 국립공 원관리공단은 보호지역의 전문기관으로서 국제사회의 경 제·사회·환경 패러다임 변화에 대한 선제적인 대응이 필요 하다. 따라서 본 연구의 목적은 지속가능발전목표(SDGs) 분석 및 보호지역 관련 지표를 도출하고, 보호지역(국립공 원과 생물권보전지역) 관련 SDGs 지표 이행현황 조사와 SDGs의 효과적 이행을 위한 추진과제 도출 및 이행전략 수립이다. SDGs는 17개 지속가능발전목표와 169개의 세 부목표로 구성되어있으며, 지속가능발전을 위한 필수적인 것으로 경제성장, 건강한 삶, 기후변화 등 경제, 사회, 환경 의 통합된 접근과 조화를 강조하고 있다. 국내 이행 여건 분석을 위하여 제3차 지속가능발전 기본계획(2016-2035), 제4차 국가환경종합계획(2016-2035), 제3차 자연환경보 전 기본계획(2016-2035) 등 각 종 법정 중장기 계획을 분석하였으며, 국제 이행 여건 분석을 위하여 생물다양성협약 (Convention on Biological Diversity: CBD) 2011-2020 전 략 계획(Aichi Target), 유네스코 MAB(Man and the Biosphere) 전략(2015-2025) 및 리마행동계획(2016-2025), 캐나다 지속가능발전전략(2016-2019) 등을 조사하였다. 지 속가능발전목표(SDGs) 총 17개 중 10개 목표, 169개 세부 목표 중 32개 세부목표가 보호지역과 직․간접적으로 연관되어 있는 것으로 나타났으며, 이를 토대로 SDGs 성취에 기여할 수 있는 보호지역 관련 6개 분야 15개 추진과제를 도출하였다. UN 지속가능발전목표(SDGs)는 포괄적이며 구 체적이고 다양한 개발목표를 담고 있다는 특성이 있기 때문에 이의 효과적 이행을 위해서는 다양한 이해관계자의 참여 가 중요하며, 이를 위한 효율적이고 전문적인 협력체계 축 노력이 매우 중요하다. 본 연구를 통해 도출된 15개 추진 과제는 법정 국가계획 등을 참고하여 추진과제를 도출하였 기 때문에 추진과제별로 각 국가계획과 연동하여 사업계획 을 수립함으로서 그 추진동력을 확보할 필요가 있으며, 또 한 분야별로 다양한 이해관계자의 참여 등 폭넓은 파트너쉽 을 통해 공감대 형성은 물론 사업 실행력을 강화할 필요가 있다.

본 연구는 OECD 국가와 우리나라 간호인력의 현황 및 변화추이를 비교분석하여 간호인력의 수급 방향 을 제시코자 한다. 2000년부터 2015년까지의 자료를 분석한 결과, OECD 국가들은 크게 두 가지 방식 을 취하고 있었다. 첫째, 면허인력(11.6%) 보다는 활동 간호인력(19.2%) 증가에 초점을 맞추고 있었고, 활동 간호인력을 증가시키기 위한 방법으로 면허인력을 증가시키기 보다는 병상 수를 꾸준히 감소 (-15.8%)시켰다. 그 결과 간호인력의 높은 노동강도와 이직의 주요 요인으로 작용하는 ‘100병상 당 간호 인력 수’가 증가(33.7%)하였고, 이는 활동 간호사의 증가로 이어졌다. 둘째, OECD 국가들은 양질의 간 호서비스 제공을 위해 활동 간호인력 중 ‘간호사 대비 간호보조 인력의 비율’을 20% 수준으로 유지해왔 다. 반면, 우리나라는 면허 간호인력(62.2%)과 병상 수(148.0%)를 지속적으로 늘려 왔다. 그 결과 ‘100병 상 당 간호인력’이 OECD 국가 중 가장 적고, ‘인구 1000명 당 활동 간호사수’는 OECD 평균(6.93명)의 50% 이하 수준(3.1명)에 머무르고 있다. 그리하여 ‘간호사 대비 간호조무사 비율’은 OECD 평균의 2배 이상인 상황이다. 따라서 향후 간호인력 수급 정책의 방향은 양적 확대―간호대학의 입학정원 증원을 통한―보다는 간호인력 보유와 적정 간호인력 구성에 초점을 맞추어야 할 것으로 사료된다.

본 연구는 반려동물을 키우는 사람들의 삶에 어떠한 영향을 미치는지, 나아가 반려동물의 문제점을 파악해 그에 맞는 해결방안을 찾아 더 나은 유대를 형성하기 위해 설문조사 를 실시하게 되었다. 설문조사는 원광대학교 앞에서 30명, 나머지는 조원들과 분배하여 성인남녀 90명을 대상으로 실시하였다. 총 120 명의 설문조사를 실시하였고 또한 반려동물을 키움으로써 겪는 문제점들을 조사하기 위해 설문조사 과정에서 간단한 상담이 이루 어졌으며, 문제점을 개선하기 위한 방안을 모색하고 유대관련 홍보 캠페인을 진행하였다. 연구결과 가장 많이 키우는 반려동물은 강아지로 주로 지인을 통해 분양을 받았고, 동물을 좋아해서 분양받은 이유가 가장 많았다. 키우는 곳은 주로 아파트가 많았으며, 반려동물을 키운 기간은 1년 미만에서 8년 이상까지 비슷한 비율을 보였고, 반려동물을 키우면서 함께하는 시간은 5시간이 가장 많았다. 반려동물을 키움으로써 나타난 긍정적인 변화는 행동의 변화가 가장 컸고, 문제점으로는 배변과 잦은 짖음의 문제가 가장 컸다. 따라서 반려동물의 문제점들을 개선하여 더 나은 유대관계 형성과 인간과 동물의 유대에 대한 적극적인 홍보가 필요한 것으로 생각된다.

목적: 본 연구는 대상자 별 선호하는 착색렌즈 착용 전과 후에 근거리 시지각 능률의 변화에 대하여 알아보고자 하였다. 방법: 안질환이 없고, 굴절이상도 -5D 이하, 교정시력 1.0 이상인 남녀 20명(21±1.41세)을 대상으로 실시하였다. 컬러닥터(Vom Co. Korea)를 통하여 선호하는 색상렌즈는 선정하였고, 일반무착색안경과 착색안경 착용 후 근거리 시지각 능률을 각각 측정하여 변화를 비교하였다. 근 거리시지각 능력은 읽기능력을 평가하는 독서읽기능력과 근거리 효율 평가로 구분하여 실시하였고 근거리 효율 평가는 실 꿰기(1)와, 검정쌀 고르기(2)로 구분하여 실시하였다. 실험결과는 Origin 6.0 프로그램을 사용하여 독립표본 T검정을 시행하였고, p값이 0.05이하일 때 유의한 결과라고 평가하였다. 결과: 읽기능력은 부분에서는 무착색안경 착용 시 평균 68.65±18.84초, 착색안경 착용 시 60.58±17.89초로 평균 8.06±15.35초 감소하여 착색안경을 착용 시 독서읽기능률이 통계적으로 유의한 향상을 보였다 (p=0.001). 근거리 효율 평가(1)에서는 무착색안경 착용 시 123.47±32.05초, 착색안경 착용 시124.95±29.53초로 평균 1.47±14.99초 증가하여 착색안경 을 착용 시 시간은 증가하였지만 통계적으로 유의한 차이가 없다는 결과를 보였다(p=0.67). 근거리 효율 평가(2) 부분에서는 무착색안경 착용 시 28.95±28.94개, 착색안경 착용 시 31.84±31.84개로 평균 2.89±4.91개 증가하여 착색안경 착용 시 능률이 증가하였고 통계적으로 유의한 결과를 보였다(p=0.0108). 결론: 읽기능력부분은 착색안경 착용 시에 시간이 감소하여 능률이 증가하였다. 그러나 근거리 작업능력 실 꿰기 실험에서의 결과 값은 시간 증가로 능률이 저하하였지만 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 반면 근거리 작업능력 부분 검정 쌀 고르기 실험에서는 60초당 발췌한 개수가 향상 되었다. 위의 3가지 연구를 통해 선호하는 색상안경을 착용하였을 때 근거리 시지각 능률이 대체적으로 향상됨을 알 수 있었다.

지난 15년 동안(2001~2015) 전 세계는 새천년개발목표 (MDGs; Millenium Development Goals, MDGs) 8개 목표 의 달성을 위해 노력해왔으며, 2014 MDGs 보고서(UN, 2014)에 따르면 이 중 몇 개의 목표는 중요한 진전이 있었으 나1), 환경적 지속가능성에 대한 위협이 지속되고 있다는 인 식에 기초하여 제70차 UN 총회(2015.9)에서 지구와 인류 을 위한 향후 15년간의 전 지구적 의제를 담은 새로운 지속 가능발전목표(SDGs: Sustainable Development Goals, 2016~2030)를 채택하였다. 따라서, 새롭게 채택된 국제의 제인 SDGs의 생물다양성 및 자연 보전과 관련된 내용을 살펴보고, 보호지역 분야의 시사점을 살펴보고자 하였다. SDGs는 17개 지속가능발전목표와 169개의 세부목표로 구성되어있으며, 지속가능발전을 위한 필수적인 것으로 경 제성장, 건강한 삶, 기후변화 등 경제, 사회, 환경의 통합된 접근과 조화를 강조하고 있다. MDGs의 8개 목표 중 하나였 던 환경의 지속가능성 확보와 관련된 내용이 대부분 계승되 고 확장되었다고 할 수 있다. SDGs의 17개 목표 중 goal 14와 goal 15에서는 해양 및 육상 생태계의 보전과 지속가 능 이용에 대해 직접적인 세부목표를 설정하고 있다. 육상 생태계의 경우(goal 15) 국제적 합의의 이행과 더불어 사막 화 방지, 생물다양성 손실 중지, 멸종위기종의 멸종방지, 밀 렵 및 불법거래 종식, 침입외래종 영향 저감 등의 세부목표 를 제시하고 있으며, 해양생태계 분야(goal 14)는 해양오염 방지와 해양산성화 최소화, 해양‧연안 생태계의 회복력 증 지‧복원, 위해보조금 방비 등의 내용을 세부목표로 담고 있 다. 또한 제6차 세계공원총회(WPC, 2014)에서 집중 논의 되었던, 지구가 직면한 다양한 위협(기후변화, 식량 및 물 안보, 자연재해, 건강/복지)의 가장 효과적인 자연적 해결책 으로서의 자연 및 보호지역의 역할의 경우, SDGs 개별목표 에서 보호지역의 역할에 대해 직접적으로 언급하고 있지는 않지만, 자연 보전과의 관련성을 언급2)하고 있다. 기후변화 와 관련해서는 선진국들에 재원 조성약속(2020년까지 연간 1천억불) 이행촉구와 더불어 기후변화 관련 위험과 자연재 해에 대한 회복 및 적응력 강화, 국가 정책/전략/계획에 기 후변화 수단을 통합 등을 제시하고 있다. 보호지역 확대 목 표에 있어서는 해양의 경우 생물다양성협약 아이치타켓 11 의 구체적 확대목표인 10%를 직접 언급하고 있으나(goal 14.5), 육상지역은 구체적인 확대목표에 대한 언급 없이 국 제적 합의에 대한 의무이행만(goal 15.1)을 언급하고 있다. 생물다양성 및 보호지역 관련 SDGs 목표에 대한 국가차원 의 효과적 이행 기반을 진단하기 위해, SDGs 채택 이후 정부에서 수립한 법정 중장기 국가계획(제3차 지속가능발전 기본계획 2016-2035), 제4차 국가환경종합계획 2016-2035), 제3차 자연환경보전 기본계획 2016-2035))을 살펴보면, 관련 세부목표별로 일부 반영이 미흡한 분야(지속가능관광의 모 니터링 및 평가기제, 해양산성화 최소화 등)도 있었으나 상당 부분 우리나라의 국가적 맥락을 반영하여 각 종 계획에 담고 있는 것으로 나타났다. 이상에서 살펴보았듯이 SDGs는 지속가능발전의 근간이 자연의 보전에 있음을 명확하게 인식하고 있는 것을 알 수 있으며, SDGs가 향후 15년간 UN 등 국제사회의 주요 개발 협력을 위한 활동수칙이 될 수 있기 때문에, 이러한 국제사 회의 공감대 속에서 향후 보호지역에 기반한 지속적인 환경 보전 활동과 협력이 강화될 것으로 기대된다. 따라서 SDGs 에 담긴 보호지역 관련 다양한 목표들과 연계하여 자연(보 호지역 등) 보전을 통한 지속가능발전모델 구현에 더 많은 관심과 노력이 필요할 것으로 판단된다.

In this paper, we propose English word display interfaces to improve short-term memory: a basic display, a rotation change display, a size change display, and a color change display. Using these display interfaces, we apply the word recall memory test to users. Experimental results show that the users recall more English words in the rotation change display and the color change display, as compared with the basic display and the size change display. Also, the users think that the rotation change display and the color change display are more helpful for short-term memory than the basic display and the size change display. It describes that the word display interface can have an influence on short term memory.

In this paper, we analyze user's manipulation and reaction in an accelerometer-based game interface, as compared with a touch joystick-based game interface. To roll the ball, the user carefully grabs and adjusts the smartphone with both hands in the accelerometer-based game interface; while the user very quickly clicks the up, down, left, right, buttons in the touch joystick-based game interface, because it is already familiar to the user. The accelerometer-based game interface is relatively more immersive and interesting than the touch joystick-based game interface; because the user gets more desired results by elaborately operating the game with both hands rather than by clicking the buttons with the thumb.