• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권1호
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• pp.17-22
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• 1999

임상에서 사용되는 가속기의 설계특성변화가 빔 출력변화에 미치는 영향을 알아봄으로써 보다 효율적인 정도관리를 수행하고자 한다. 선형가속기를 구성하고 있는 여러 가지 요소 중에서 빔 조정 인자들인 이온원부의 입사전류 (INJ-I), 이온원부의 입사전압 (INJ-E), 가속전압 (PFN), 휨자석 전류 (BMI), 펄스반복주파수 (PRF)를 선택하여 디지털 메바트론 제어프로그램 상에서 선형가속기가 자동 제어되는 허용범위를 조사한 후 그 영역내에서 전류값들을 변화시켜가면서 선량에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 이온함을 사용하여 홉수선량을 측정하고 오실로스코프를 사용하여 빔 출력의 파형을 분석하였으며 방사선 계측장치로 대칭성과 평평도를 계측하였다. 방사선 가속 장치는 선형가속기 (Mevatron MD, Siemens, Germany)를 이용하였으며, 계측장치로는 RFAplus (Scanditronix, Sweden)를 사용하였다. 그리고 가속기의 설계특성변화 즉 , 빔 조정 인자들의 변화가 선량분포특성에 변화를 주는 것을 측정하기 위해 0.6cc 이온함(Capintec PR06C, USA), 미소전위계(Capintec192, USA)와 오실로스코프 (Tektronix, USA)를 사용하였다. 선형가속기의 선량률과 에너지변화에 영향을 미치는 인자들인 INJ-I, INJ-E, PFN, BMI, PRF의 전압과 전류값들을 변화시켰을 때 인자들마다 차이는 있었지만, 이온함을 사용하여 측정했을 때와 오실로스코프로 출력펄스의 변화를 보았을 때는 선량률의 변화를 확인할 수 있었다. 그러나 RFAplus로 에너지와 대칭성 등에 관한 그래프를 그렸을 때는 거의 동일한 결과를 나타내었다. 인자 INJ-I, INJ-E, PFN, BMI, PRF 들의 D10/D20은 0∼0.02, 대칭성은 0.1-0.2%, 평평도는 0.1∼0.4%의 미세한 변화를 보였다. 디지털화 된 각 인자들의 전류와 전압값들을 변화시킬 때 선량률에는 미세한 영향을 미치게 되지만, 기계자체에서 기준값에 맞추기 위해 자동 제어가 되어 선량분포에는 크게 영향을 미치지는 못하는 것으로 평가되어졌으나 빔 조정 인자들의 특성을 파악함으로써 정도관리의 기초자료를 확보하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제38권1호
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• pp.1-10
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• 2010

이 연구에서는 목재의 효율적인 이용의 일환으로 스프루스 직교형적층재의 중층을 중밀도섬유판(medium density fiberboard, MDF), 파티클보드(particle board, PB) 및 오에스비(oriented strand board, OSB)의 3종류의 시판용 목질보드를 복합적층한 3층 목질계 복합적층재(패널)를 제작하여, 중층 목질보드라미나의 구성엘리멘트가 복합적층재의 휨 크리프성능에 미치는 영향을 조사하였다. 복합적층재의 휨 크리프곡선은 우측상변이 급증하는 지수함수 그래프를 나타내었고, 각 복합적층재의 중층 목질보드라미나의 종류에 따라 다른 경향을 나타내었다. 복합적층재의 크리프변형은 표층섬유직각방향($C_{\perp}$ 타입)에서는 중층에 PB, MDF, OSB를 배열한 $C_{\perp}$(P)타입 > $C_{\perp}$(M)타입 > $C_{\perp}$(O)타입의 순으로, OSB를 중층에 배열한 타입의 크리프변형이 MDF나 PB를 중층에 배열한 것의 2배 이상 적은 것이 확인되었고, 복합적층에 의해 스프루스 섬유직각방향의 크리프변형의 현저한 감소가 나타났다. 한편, 표층섬유방향($C_{\parallel}$ 타입)의 크리프변형은 중층에 PB, OSB, MDF를 삽입한 $C_{\parallel}$(P)타입 > $C_{\parallel}$(O)타입 > $C_{\parallel}$(M)의 순이었으나, 복합적층에 의해 적층재상호간의 비는 현저히 감소하였고, 중층에 PB와 OSB를 배열한 복합적층재의 크리프변형의 차이는 매우 적은 것이 확인 되었다. 이 값은 목질보드의 크리프변형보다는 0.108~0.464배의 적은 크리프변형을 나타내어 복합적층에 의해 목질보드의 크리프변형의 현저한감소가 나타났다. 복합적층재의 표층섬유방향에 대한 표층섬유직각방향의 크리프이방성은 초기변형보다 크리프변형이 현저히 컸지만, 스프루스 평행형적층재의 크리프이방성보다는 현저히 감소하는 것이 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국지구과학회지
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• 제29권7호
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• pp.626-639
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• 2008

고등학교 과학교과서의 개선을 위한 제안을 제시하기 위해 한국과 미국 고등학교 지구과학 교과서의 지질학 영역에 있는 탐구 활동이 탐구내용, 탐구과정, 탐구상황 면에서 평가되었다. 탐구활동의 내용에서, 한국 교과서는 단원 당 5.8개로 미국 교과서의 단원 당 4개보다 더 많은 탐구활동 개수를 포함하고 있었다. 한국 교과서는 대부분 도표나 그래프 등 자료해석에 관련된 탐구활동을 포함하고 있고 미국 교과서는 스스로 조작하는 실험이나 자료변형 그리고 직접설계 할 수 있는 탐구활동 기회를 제공하고 있다. 탐구활동 1개당 사용된 탐구과정 개수는 한국 교과서가 평균 1.8개인 반면 미국 교과서는 3개로 미국 교과서가 한국 교과서보다 더욱 다양한 탐구과정을 사용한다는 것을 알 수 있다. 모든 교과서에서 가장 많이 사용된 탐구과정 요소는 추리와 자료해석으로 이 두 요소의 비율은 한국 교과서는 평균 73.3%이고 미국 교과서는 46.2%였다. 즉 한국 교과서는 특정 탐구과정 요소만을 강조하였고, 이런 고르지 못한 탐구과정 요소의 분포는 학생의 통합능력 신장에 저해요인으로 작용할 수도 있을 것으로 판단된다. 특히 통합적 탐구과정에서 미국교과서는 7개의 모든 요소가 다 제시되었지만 한국 교과서는 단지 2개 내지 4개의 요소만이 제시되어 한국 교과서가 미국 교과서보다 학생들이 다양한 탐구능력을 함양할 수 있게 하는 탐구활동을 제공하는데 있어 취약점을 갖고 있다는 것을 말해 준다. 탐구상황 분석에서 한국교과서는 다소 단편적 인이고 실생활과 관련이 낮은 탐구 상황이 제공되었고, 미국 교과서는 좀 더 실생활과 관련되어 적용된 탐구 상황의 내용들로 구성되어 있음을 보여주었다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제33권2호
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• pp.124-130
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• 2018

건강기능식품의 경우 단성분보다는 복합제품 개발이 우선시되고, 12가지 기본제형이외에도 즉석밥과 같은 일반식품형태의 제품으로 범위가 확대되고 있다. 이러한 제품에서 기능성(지표)성분을 효율적으로 분석할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요한 실정이다. 복합제품 등에서 정성 정량 가능한 밀크씨슬 추출물의 기능성(지표)성분인 실리마린을 효과적으로 분석할 수 방법을 확립하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 액체크로마토그래프-질량분석기(LC-MS/MS)를 이용하여 신속하고 효율적으로 실리마린의 6가지 구성성분, 실리크리스틴, 실리디아닌, 실리빈A, 실리빈B, 이소실리빈A, 이소실리빈B를 동시분석할 수 있는 정성 정량시험법을 확립하였다. 확립된 시험법에 대해 특이성, 검출한계, 정량한계, 정확도, 정밀도에 대한 검증을 통하여 유효성을 확인하였다. 또한 시중 유통검체 17건을 확보하여 시험한 적용가능성도 검토하였다. 직선성에서는 $r^2$ > 0.999 이상임을 확인하였고, 검출한계 및 정량한계는 각각 실리크리스틴은 0.3, 0.8, 실리디아닌은 9.0, 27.3, 실리빈A은 3.3, 9.9, 실리빈B는 5.4, 16.3, 이소실리빈A는 4.9, 14.9, 이소실리빈B는 3.2, $9.7{\mu}g/L$이었다. 또한 평균 회수율은 96.2~98.6%로 나타났으며, 반복정밀도는 상대표준편차 3%이하, 실험실간 재현성은 1.5%이하로 나타나 정확성, 재현성이 우수하였으며 이는 AOAC 가이드라인에서 제시한 기준에 모두 적합한 수준이었다. 시중 유통품에 대하여 실험한 결과 81.2~106.5%로 모두 적합하였다. 따라서 본 연구에서 개발된 분석법은 건강기능식품 중 실리마린의 정성 정량분석에 이용될 수 있으며, 나아가 건강기능식품 공전 개정에 반영되어 우수한 품질의 건강기능식품유통에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.102-116
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• 2006

전자 카탈로그는 시장 참여자들이 제공하는 상품과 서비스에 대한 정보를 가지고 있으며 결과적으로 전자 상거래의 근간을 형성하고 있다. 카탈로그의 관리는 여러 가지 요소에 의해 복잡해지는데, 상품 분류는 이들의 핵심 요소이다. 분류 계층 구조는 지출 분석, 관세 규제의 실행, 상품의 식별 등을 위해 활용된다. 이와 같이 상품 분류 체계는 상품 데이타베이스의 설계에 토대가 되고, 상품 정보의 활용 및 관리의 거의 모든 면에서 중심적 역할을 한다. 그러나, 데이타 모형, 연산, 의미론 등의 측면에서 상품 분류에 대한 형식적인 연구는 거의 없었다. 분류에 관한 논리적 모형의 부재는 분류에 대해서뿐만 아니라 일반적인 상품 데이타베이스에 대해서도 비일관성 및 비융통성 등 많은 문제를 야기시킨다. 상품 정보의 효율적이고 편리한 활용을 위해 각 사용자의 관점에 따른 다양한 뷰를 제공할 필요가 있다. 새로운 상품이 출현하고 기존 상품이 사라짐에 따라 분류체계도 이에 따라 일관성을 유지하면서 변경 및 진화해야 한다. 또한 이질적인 다른 분류체계와 매핑되거나 병합될 필요가 있으며, 이 때 정보의 손실을 줄이는 것이 중요하다. 이들 요구사항에 대해, 분류체계는 제한된 시간 및 비용 내에서 수용할 수 있도록 충분히 동적이어야 한다. 그러나, UNSPSC 및 eClass와 같이 현재 널리 사용중인 분류체계는 이러한 동적인 특성에 대한 요구사항을 만족시키지 못한다. 이 논문에서 우리는 상품 분류 체계의 의미를 이해하고, 기존의 분류 체계의 이면에 있는 의미를 포획하여 표현할 수 있는 방법으로 의미적 분류 모형을 제시하고자 한다. 상품 정의는 재료, 시간, 장소 등의 속성과 무결성 조건과 같은 많은 의미를 지니고 있다. 상품 데이타베이스의 동적 특성 및 이에 대한 기존코드 기반 분류 체계의 한계점을 분석하고, 제안된 의미적 분류 모형이 상품 데이타베이스의 동적 특성에 관한 요구사항을 만족시킨다는 것을 설명한다. 이 모형은 상품 클래스를 명시적이고 형식적으로 정의할 수 있는 수단을 제공하며, 상품 클래스간의 관계를 그래프로 구성한다. 이 모형은 분류 체계의 매핑을 용이하게 하며, 선행 연구에 의해 제기된 요구 사항 및 문제를 해결한다고 믿는다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.