본 연구에서는 4차 산업혁명에서 가장 중요하게 대두될 수 있는 융합R&D정책에 대해 소셜 네트워크 분석을 통해 새로운 대안을 제시하려고 한다. 연구장비, 연구성과의 자료들을 활용하여 연구장비 네트워크 분석을 실시하여 융합R&D의 특성 및 구조분석을 실시하며, 연구장비 공동활용 및 다학제 협력연구를 통해 창출될 수 있는 새로운 융합R&D정책에 대한 접근을 시도하려고 한다. 나아가, 연구개발과 사업화 사이에서 더욱 중요한 역할을 할 수 있는 분석과학기술에 대한 정책적 플랫폼 구축관점 대한 시사점을 찾아내려고 한다. 이를 위해 계량적 접근과 비계량적 접근을 동시에 활용하여 연구주제에 대한 타당성을 확보할 것이며, 앞으로 미래산업 및 유망기술에 대한 전략적 선별에 있어 일부 근거를 제시해줄 수 있을 것이다. 이러한 연구결과를 통해 우리나라 기초과학 및 기초과학인프라에 대한 발전적 정책방안과 융합연구 및 융합연구의 사업화에 대한 정책적 관점을 제시하도록 한다. 분석자료는 한국기초과학지원연구원(KBSI) 현황자료를 중심으로 살펴보며, 분석방법은 소셜네트워크분석(SNA:Socail Network Analysis)을 활용한다.
본 연구는 소셜미디어와 건강정보서비스에 대한 소비자들의 융합적 선호를 분석함으로써 다양한 채널과 형태로 제공되고 있는 기존의 건강정보서비스에 대한 소비자들의 선호속성을 도출하고 이에 대한 평가를 객관화시킬 수 있는 분석방법을 발굴하는데 그 목적이 있다. 다속성 효용이론은 개별적 선호속성간의 상대적 선호도를 탐색하고, 이 결과를 바탕으로 대상 분야에 대한 소비자의 전체적 선호도를 파악하는 데 효율적인 방법이다. 우리는 미디어와 건강정보에 관련된 선행연구들로부터 도출된 최신성, 비용성, 유용성, 용이성과 신뢰성 등의 선호속성들이 실제로 건강정보서비스 이용의도에 영향을 미칠 수 있음을 실증하였고 이 속성들을 활용하여 각 소셜미디어들에 대한 효용을 계산함으로써 소비자들의 소셜미디어별 건강정보서비스에 대한 평가도 계량적으로 분석할 수 있었다. 다양한 서비스로 무장한 소셜미디어들이 속속 등장하고 있는 현실을 감안하면 소셜미디어를 활용한 다양한 서비스 시장을 객관적으로 판단하기 힘든 경우 본 연구에서 제안하고 있는 다속성 효용이론의 활용은 시장에 대한 분석에 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
대학의 교양교과 주제가 다양한 영역으로 분화되고 복합적인 주제로 융합되면서 점차 교양교육의 주제를 파악하는 것이 어려워지고 있다. 이 연구의 목표는 A 대학의 교양교육과정으로 개설되어 있는 교과목의 주제적 영역을 계량정보학적으로 분석하여 시각화하는 것이다. 분석을 위하여 수집된 계획서는 총 214개이며 분석에 적용된 요소는 교과목명, 교과개요, 목표, 주별 수업계획이다. 분석 대상에서 추출된 주제어는 모두 278종이며 총 8개의 주제 클러스터로 군집화 되었다. 주제 클러스터간 관계를 네트워크기법으로 분석한 결과 개인적 영역, 사회적 영역으로 나뉘어지는 것으로 나타났다. 개인적 영역은 다시 14개 하위 주제 클러스터로, 사회적 영역은 11개 하위 주제 클러스터로 분류되었다. 개인적 영역에서는 '언어', '과학', '인성'이 주요 주제 클러스터로 파악되었고 사회적 영역에서는 '다문화' 주제 클러스터가 4개의 다른 주제 클러스터와 다각적인 관계를 맺고 있는 것으로 분석되었다. 주제 네트워크로 교양교과목의 주제 영역을 분석한 방법은 교양교육을 강화하고 개선하거나 대학도서관이 교양교육을 위한 장서개발을 하는데 필요한 기초자료를 생산하는 목적으로 활용될 수 있을 것이다.
COVID-19(Coronavirus Disease 2019)는 RNA 형 바이러스로써 점막감염(粘膜感染)과 비말전파(飛沫傳播)로 전염되는 급성 호흡기성 질병이다. 2019 년 12 월 중국 후베이 우한에서 처음 감염이 보고된 후 빠르게 글로벌로 확산되었고, 현재 여러 국가와 지역이 Lockdown 상태에 있다. COVID-19 의 치사율은 국가별, 연령별 차이는 있으나 사스(SARS-CoV), 메르스(MERS-CoV) 등과 비교하여 높다고 할 수 없다. 그러나 COVID-19 는 신종 코로나바이러스로써 아직 백신(Vaccine)과 항바이러스제가 개발되지 않았고 다른 질병과 비교하여 빠른 감염 속도때문에 의료 공백, 사회적 혼란, 경제적 손실을 크게 일으키고 있다. 따라서 바이러스의 확산 양상을 데이터 분석을 통하여 예측할 수 있다면 사회·경제적인 폐해를 줄일 수 있어 Bass 모델과 R 패키지를 이용하여 COVID-19 확산 예측 모형을 계량적으로 제시하였다.
삼림경관지의 물리적 환경이 지닌 시각적 질을 계량적 접근방법으로 분석하여 환경설계에 객관화된 기초자료를 제시하고자, 자연삼림경관의 경관가치를 Iveson 법에 의하여 평가하고, 삼림내 주리용공간에 대하여는 S.D Scale을 측정하고, 인자분석 Algorithm을 통하여 이미지 구호를 밝혔으며, 시각적 선호성 및 S.B.E Method에 의한 시각적 선호도를 파악한 결과는 다음과 같다. 1. Iverson 인자 I과 IV가 높은 치를 보이는 지점일수록 경관의 가치순위가 높게 나타났으며, 인공구조물이 공잔적으로 일관된 맥락을 유지하는 분배와 연종의 상관관계를 보이지 않고 이질적으로 작용하는 지점에서는 낮은 치를 보였다. 인공요소를 자연경관요소에 동질적으로 융합시켜 Iverson 인자 IV의 측정치를 높이는 설계기법이 중요하다 하겠다. 2. 각 조사지점 공히 계절에 따른 S.D. Scale 치의 차이가 나타났으며, 삼림경관지에서 인공구조물이 보완적, 융합적으로 작용하는 공간에서는 시각적 연속성 구조물의 형태적 간결성 강조성 이질요소의 통일성 및 동화성 등의 어의미분척도가 이미지의 주성분석 변수로 나타났다. 3. 삼림경관지의 공간 이미지를 함축하는 변인은 종합평가, 개성, 정연성, 역량성, 품격, 친근감 및 공간규모 등 7개의 인자군으로 분석되었으며, 인자수 제어방법에 의하여 T.V. 는 45.32%로 나타났다. 4. 모든 계절 공히 개성, 품격, 정연성, 역량성 및 친근감의 인자가 높은 Factor Score를 보여, 삼림경관지의 계절적 공간이미지를 대표하는 인자군으로 나타났으며, 각 공간 이미지의 주인자 및 계절별 이미지 차이를 나타내는 인자는 각지점간 높은 유의성을 보였다. 5. 성별에 따른 Factor Score의 차이는 삼림경관지에 대한 이미지 중 종합평가와 개성 차원에서만 인정되었고, 연령에 따른 차이는 30대 이하와 40대 이상간에 현저한 차이를 보였으며, 학력에 따른 유의성도 나타났다. 직업간의 유의성은 학생과 타 직업간에 나타났다. 직업간의 유의성은 학생과 타 직업간에 현격하게 나타났으나, 개인차를 나타내는 속성적 변수는 상호보완적인 변수기능을 수행하고 있기 때문에 다양한 행동의 설명력있는 이유로 볼 수 없다.
본 논문에서는 홀로그램정보의 손실이 없고, CCD 화소면의 최대 활용이 가능한 in-line 형태의 광학계를 구성하고, 보다 향상된 위상 천이법을 토대로 디지털 in-line 홀로그래피 마이크로스코피를 구현하였다 이러한 구성방식으로 디지털 홀로그래피의 최대 문제인 0차 회절 항에 의한 DC잡음과 in-line 홀로그래피에서 나타나는 트윈 이미지가 효율적으로 제거됨을 실험적으로 보였고, 위상 맵핑을 통해 계량적으로 분석하였다. 또한 광학장치 컨트롤과 영상처리가 연동하여 실시간적으로 이루어지므로, 본 논문에서 연구한 DHM 방식은 앞으로 미세분석을 위한 삼차원 현미경법에 많은 응용이 이루어 질것으로 기대된다.
고객만족도조사에서 가중치를 어떠한 방법으로 산정할 것인지는 여러 가지 논점이 제기되고 있는 상황이다. 이에 본 연구는 최소제곱 회귀모형과 분위회귀모형의 회귀계수를 비교하여 분위별 만족도의 가중치가 어떻게 다른지 살펴보고, 분위별 회귀계수의 영향력 차이를 파악하기 위해 부트스트랩 검증을 실시하였다. 공개 소프트웨어인 R(Quantreg 패키지)을 이용하여 분석한 결과, 분위에 따라 만족도 요인의 영향력 크기는 차이가 있는 것으로 나타났고, 각 분위별 회귀계수는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 평균적인 집단의 특성을 제시하는 최소제곱 회귀모형보다 만족수준에 따른 고객집단 별로 만족요인의 영향력을 제시하는 분위회귀모형을 이용하는 것이 고객만족도를 위한 계량적 융합정책 설계에 기여를 할 것이다.
본 연구는 팬덤활동에 연구들을 총체적·계량적으로 분석한 후 팬덤활동의 구성 유형과 효과를 검증하는 데 목적이 있다. 연구결과는 다음과 같다. 효과크기 비교 시 사회경제분야 관련 변인이 가장 큰 효과크기를 보였고, 다음은 개인 행동, 개인심리로 효과크기가 나타났다. 다음으로 팬덤활동의 영향요인에서 긍정적 변인의 효과크기가 중간 수준의 효과크기를 나타내고 부정적 변인의 효과크기가 낮은 수준의 효과크기를 보이는 것으로 나타났다. 또한 팬덤 형태 내 분석에서는 팬덤이 아이돌 팬덤일 때 가장 효과크기가 크고, 그다음은 스포츠스타, 배우 순이었다. 연구 대상자 중 효과크기는 대학생, 전체, 성인, 중고등학생, 중학생 순으로 나타났다. 한편 나라별 구분에 따른 분석을 실시한 결과 중국이 가장 효과크기가 높고, 유사하게 미국의 경우도 높은 수준의 효과크기가 있었다. 반면 대한민국의 경우 효과크기가 나타나 낮은 수준의 효과크기를 보였다.
융합 과학 연구가 활성화되며 인문학에서도 디지털 인문학(Digital Humanities) 연구가 장려되고 있다. 이에 본 연구는 역사 데이터에 텍스트마이닝과 개체계량학 연구 방법을 적용한 시론(試論) 연구를 제안하고자 하였다. 선조실록(宣祖實錄)·선조수정실록(宣祖修正實錄), 난중잡록(亂中雜錄), 징비록(懲毖錄)을 활용하였으며, 사료(史料)에서 주제 변화와 공통 개체를 탐색하기 위해서 네트워크 분석과 DMR 토픽모델을 사용하였다. 분석 결과를 통해서 텍스트 데이터에 대한 계량 분석의 활용 가능성 확인, 특정 주제의 시기적 변화, 인물 개체 간 미발견 관계를 제시함으로써 연구의 확장 가능성을 제안할 수 있었다.
본 연구의 목적은 SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동의 관계를 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위하여 국내 대표 포털사이트로부터 집합행동이 명확히 관찰되는 스포츠이슈 5건과 관련 포털 기사 5건을 선정하였고, 그 댓글 중, 추천 수에 따른 상위 100개 씩 총 500개의 댓글을 집단감정의 분석 대상으로 수집하였다. 또한 해당 이슈로부터 발생한 대중의 행위를 집합행동의 분석대상으로 선택하였다. 각 분석대상 댓글과 집합행동은 전문가 회의를 통하여 1~5점의 점수를 부여하였으며, 이에 대한 일원배치분산분석 및 다중회귀분석 결과는 다음과 같다. 첫째, SNS에서의 스포츠 집단감정은 스포츠이슈에 따라 다르게 나타났다. 둘째, SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동 간에는 유의한 인과관계가 있음이 규명되었다. 본 연구는 스포츠 집단감정과 집합행동의 인과적 관계를 계량적 분석을 통하여 실증적으로 규명하였다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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