• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.10-24
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• 2021

연구목적: 본 연구의 목적은 현재 대체연료로 사용하고 있는 바이오디젤과 일반디젤 혼합물의 위험성을 장비별(태그방식과 펜스키마르텐 방식) 시험방식에 따른 인화점 및 연소점의(밀폐, 오픈) 차이를 비교 분석, 측정함으로서 혼합물의 위험성을 확인하고, 화학물질의 위험성 평방법을 확립하여 화재원인 물질의 감식과 감정에 참고 자료로 활용하고자 함이다. 연구방법: 인화점 실험 방법 및 결과 처리는 원유 및 석유 제품 인화점 및 연소점 시험방법으로 사용되고 있는 테그밀폐식 및 펜스키마텐스식 시험방법인 ASTM 및 KS M mode를 기준으로 실험하였다. 본 실험에 사용한 장비의 제조사는 일본의 TANAKA사에서 생산한 장비로 KS M 2010의 시험규격을 만족하는 시험장비로 인화점 및 연소점을 측정하였고, 바이오디젤과 일반디젤 혼합물의 시험방식에 따른 인화점(밀폐, 오픈) 차이를 확인하고, 바이오디젤과 일반디젤 혼합물의 발화점을 기존의 디젤과의 비교 발화위험성을 비교 분석하였다. 연구결과: 실험결과를 살펴보면 먼저 혼합물의 인화 위험성에 대한 실험 결과 분석으로 인화점이 64.5℃인 일반 디젤을 기준으로 했을 때 바이오디젤이 70% 함유된 물질의 인화점은 약 92℃로 확인되었고, 가솔린과 바이오디젤 또는 바이오디젤 혼합물을 합성했을 때 인화점이 낮아지는 경향을 확인할 수 있었다. 아울러 인화점과 연소점의 차이는 약 20~30℃정도로 분석되었고, 소량의 가솔린 또는 메탄올의 혼합시 인화점은 낮아지나, 연소점은 기존의 혼합물의 연소점과 유사하다는 것을 확인하였다. 결론: 본 연구에서는 기존의 위험물안전관리법렬상의 위험물 판정 기준에 대한 세부내용의 실효성 확보 및 위험물 판정의 신뢰성 및 재현성 확보를 목적으로, 인화성 혼합물에 대한 실험적 연구를 통해서 혼합물에 대한 위험성 판단기준을 확인, 소방현장에서 단속되는 인화성 액체 대한 실험적 판정 기준에 대한 참고적인 자료를 제공할 수 있을 것이다. 또한 향후 본 연구로 시험방법별 실험에 대한 노하우를 축적한다면 위험물의 위험성 평가 연구에 있어 기초 자료이자 위험물 판정에 관한 연구의 기반으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.185-209
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• 2023

4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• 수면정신생리
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• 제10권1호
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• pp.39-51
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• 2003

POMS의 우수한 효용성을 국내에서도 활용하기 위해 K-POMS를 제작하여 그 신뢰도와 타당도를 점검하였고 만족할 만한 수준의 신뢰도와 타당도를 확보하였다. K-POMS의 요인 특성은 POMS와 비교하여 놀랄 만큼 유사한 특징을 보여준다. 단지 혼란-당황의 요소가 확실하지 않고 그 항목들이 여러 감정 요인에 나뉘어 부하되는 요인 분석 결과는 한국인의 정서와 그 표현이 영어권과 다를 가능성을 시사한다. 임상적으로 다양한 집단과 다양한 연령에 대한 자료를 보완하면 정신측정학적으로 훨씬 용이하게 사용할 수 있을 것이다. 나아가 이 연구에 나타난 제한점을 넘어서 한국인의 정서에 맞는 척도 항목을 개발하고 이 연구에서 나타난 '무기력과 불확실성' 요인이 일관성 있는 특성인지를 확인하는 작업이 필요할 것으로 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.99-130
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• 2012

과거 기업은 고객만족을 통해 고객의 충성도를 구축해 지속적인 이윤을 창출하는데 주로 초점을 맞추었다. 그러나 고객들은 기업에게 긍정적 영향만을 주지 않으며 때로는 기업을 위험에 빠뜨리기도 하고 곤란에 처하게 하기도 한다. 서비스 실패를 경험한 고객에게 기업이 적절한 서비스 회복조치를 취하지 못했을 때 그들은 배신감과 분노 같은 강한 부정적 정서를 느끼며 이러한 부정적 정서는 기업의 성과에 상당한 부정적 영향을 미칠 수 있는 공격적 행동이나 보복행동을 유발 할 수 있다. 고객이 느끼는 이러한 부정적 정서는 기업과 오랜 거래관계를 유지하고 그 기업에 대해 애착을 가진 충성고객에게 더 강하게 발생될 수 있다. 강한 배신감을 느낀 충성고객은 단순히 경쟁기업으로 브랜드 전환을 하는데 머무는 것이 아니라 온라인 부정적 구전, 불매운동, 언론매체를 통한 호소 등의 강력한 보복행동을 수행한다. 본 연구는 서비스 실패요인으로 발생되는 배신감이라는 감정이 보복욕구를 통해 보복행위까지 가는 인과관계에 대해 알아보고, 기업 간의 충성도가 각기 다른 고객들을 분류하여 그 차이를 살펴보았다. 실증분석 결과 각각의 공정성 훼손은 모두 지각된 배신감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 고객들은 분배 공정성 훼손으로 인한 서비스 실패를 경험하였을 경우 가장 높게 배신감을 지각했으며 절차공정성 훼손으로 인한 서비스 실패를 경험하였을 경우 배신감을 가장 낮게 느끼게 하는 것으로 나타났다. 또한 지각된 배신감은 보복욕구에 유의한 영향을 미치며 이후 부정구전과 보복적인 불평행동, 제3단체를 통한 불만 홍보와 같은 보복행위 모두에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 공정성 훼손은 지각된 배신감과 보복욕구와 같은 매개변수를 통하여 보복행위에 영향을 미치는 것으로 볼 수 있다. 마지막으로 공정성 훼손과 지각된 배신감과의 관계에서 과거 해당기업과 고객 간의 관계의 친밀도를 나타내는 관계품질의 조절변수 역할을 검증한 결과 관계품질은 조절변수로서 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 서비스 실패 요인이 보복행위에 미치는 영향을 단순 인과관계로 보지 않고 기업과 고객 간의 관계품질의 조절효과를 고려하여 연구를 하였다는 데 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.