• 벤처창업연구
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• 제16권5호
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• pp.75-89
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• 2021

본 연구는 국내 소상공인의 사업성과에 영향을 미치는 요인 중 개인 요인인 창업가 특성과 환경요인인 시장특성이 사업성과에 미치는 영향과 디지털 리터러시의 매개효과를 밝히는 것을 목적으로 한다. 현재 소상공인은 디지털 기술의 확산과 코로나 19의 장기화로 인해 기존의 방식으로 사업을 영위해 나가기 어려운 상황에 직면해 있다. 이들에게 필요한 역량의 하나로 본 연구에서는 디지털 리터러시에 주목하였으며, 디지털 리터러시가 소상공인 개인·시장의 특성, 사업성과와 어떠한 관계에 있는지 살펴보았다. 선행연구에서 소상공인의 사업성과를 설명하는 다양한 요인을 검토하였으며 소상공인의 창업가특성인 혁신성과 자기결정성, 시장특성인 시장의 경쟁정도와 성장성을 독립변수로 도출하고 재무적 성과와 비재무적 성과를 종속변수로 설정하였다. 디지털 리터러시는 독립변수와 종속변수 간의 관계를 매개하는 역할을 할 것으로 보고 가설을 설정하였다. 실증연구를 위해 전국의 소상공인을 대상으로 설문조사를 실시하였고 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 소상공인의 혁신성과 자기결정성은 재무적 성과와 비재무적 성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 시장의 경쟁정도는 재무적·비재무적 성과에 유의한 영향이 없으며 시장의 성장성은 재무적 성과와 비재무적 성과에 유의한 정(+)의 영향이 있음을 확인하였다. 디지털 리터러시의 매개효과의 경우, 혁신성이 비재무적 성과에 미치는 영향에 대해 부분매개효과가 있으며 시장의 경쟁정도가 재무적 성과와 비재무적 성과에 미치는 영향에 대하여 디지털 리터러시는 완전매개효과가 있음을 확인하였다. 마지막으로 성장성이 비재무적 성과에 미치는 영향에 대하여 디지털 리터러시는 부분매개효과가 있음을 확인하였다. 결과를 살펴보면, 혁신성과 자기결정성에 해당하는 소상공인의 창업가 특성은 직접적으로 사업성과를 높이는 요인으로 작용하며, 시장특성은 간접적으로 디지털 리터러시를 높여서 성과를 올리는 효과가 있음을 알 수 있다. 이상의 연구결과를 토대로 연구의 시사점과 한계점, 그리고 향후 연구방향을 함께 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.208-220
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• 2019

본 연구에서는 낙엽 현상을 정량화하는 모델을 적용하여 광릉숲 천연활엽수림에서 수종에 따른 낙엽의 시기와 속도를 추정하고, 이에 따른 상층 수종의 양분이용특성을 검토하였다. 낙엽은 2015년과 2016년의 가을에 36개의 낙엽수거망을 이용해 주기적으로 수집하였으며, 5개 수종으로 분류하여 측정한 건중량을 딕슨의 모델에 적용했다. 또한 수집시기마다 낙엽의 질소농도를 분석하여 재전류율을 산출하였다. 광릉숲의 낙엽은 10월 초에 시작하여 11월 중순까지 떨어졌는데, 수종에 따라 두 해에 다른 경향을 보였다. 평균적으로 낙엽이 절정인 시기는 상층의 서어나무가 먼저, 졸참나무가 가장 늦게 나타났고, 낙엽의 속도는 팥배나무가 최소 18.6일 동안 빠르게, 까치박달이 최대 40.8일 동안 천천히 나타났다. 한편 낙엽이 절정일 때 상층 수종의 질소 재전류율은 졸참나무 평균 0.45%, 서어나무 평균 0.48%로 나타났으며, 졸참나무의 재전류율은 강수량이 적었던 2015년에 높게 나타났다. 잎은 달려있던 기간의 기온, 강수량, 광주기, $CO_2$ 등의 환경변화에 영향을 받아 탈락되므로 낙엽 현상과 재전류율은 수종에 따라 연간 다른 경향의 차이를 보였다. 향후 낙엽수들의 계절현상을 정량화하고 여러 조건에 따라 비교 분석 한다면 기후변화에 의한 낙엽 시기와 속도의 조절이 수목의 생육 기간을 연장 혹은 단축할 지를 예측하고, 이것이 양분이용특성에 어떠한 영향을 미치는지를 구명할 수 있을 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제14권2호
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• pp.61-72
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• 2019

최근 사회적기업에 대한 관심이 증가하고 양적 질적으로 성장하면서 사회적기업의 성공과 실패를 결정하는 요인에 대한 관심도 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 한국사회적기업진흥원에 자발적으로 경영공시를 수행한 사회적기업을 중심으로 기업의 특성이 재무적 성과와 사회적 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석을 수행하였다. 사회적기업의 재무적 성과는 당기순이익률, 영업이익률, 총자산이익률을 사용하였으며, 사회적 성과는 총고용 수, 취약계층고용비율을 사용하였다. 사회적기업의 특성요인으로는 대표자 특성(성별, 나이, 사회적기업 운영 경험), 기업규모, 업력, 차입금의존도, 자기자본비율, 인증 경과기간 등을 설정하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적기업의 특성과 재무적 성과와의 분석에서 기업규모, 조직형태, 정부지원금, 자기자본비율은 재무적 성과와 통계적으로 유의한 양의 관련성을 보였으며, CEO 나이, 기업업력, 차입금의존도는 통계적으로 유의한 음의 관련성을 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적기업의 특성과 사회적 성과와의 분석에서는 CEO 성별, CEO 연령, 기업규모 정부지원금은 총근로자수와 유의한 양의 관계를 나타낸 반면, 인증유형, 업종더미는 유의한 음의 관계를 보였다. 한편 CEO 성별과 인증유형은 취약계층취업률과 유의한 양의 관련성을 보였으며, 정부지원금, 기업규모 등은 취약계층취업률과 통계적으로 유의한 차이를 나타내지는 않았다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.198-209
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• 2021

본 연구는 졸참나무, 물푸레나무, 느티나무를 대상으로 용기 규격이 시설양묘 과정에 질소 양분 특성에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행되었다. 16 종류의 용기[4 생육밀도(100, 144, 196, 256본/m²) × 4 용적(220, 300, 380, 460 cm³/구)]에서 생산된 묘목의 질소 양분 특성을 조사·분석하였다. 생육밀도와 용적에 따른 용기묘의 질소 양분 농도 및 함량 변화를 알아보기 위해 이원분산분석 및 다중회귀분석을 이용하였다. 세 수종 모두 용기 규격에 따라 묘목의 질소 양분 특성은 유의적 차이를 보였으며, 생육밀도와 용적 두 요인간의 상호작용이 질소 농도 및 함량에서 확인되었다. 세 수종 모두 질소 함량과 용적은 정의 상관관계를 보였지만, 물푸레나무의 질소 함량은 생육밀도와 부의 상관관계를 나타냈다. 추가적으로 양분벡터분석을 실시하여, 용기 규격에 따른 시비 효과 차이로 양분결핍, 과량집적 등의 양분저장능력이 다르다는 것을 확인하였다. 묘목 질소 함량을 기준으로 다중회귀분석기법을 적용한 결과, 졸참나무는 180~210본/m²과 410~460 cm³/구, 물푸레나무는 100~120본/m²과 350~420 cm³/구, 느티나무는 190~220본/m²과 380~430 cm³/구가 최적 용기 규격으로 최종 도출되었다. 수종별 적정 용기 적용으로 시설양묘 과정에서 양분저장능력이 높은 묘목 생산과 함께 조림 후에도 우수한 생장을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.83-89
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• 2021

라이프스타일이 빠르게 변화하고 있고, 식생활과 식품가공 기술의 발전에 따라 가구별로 식품 소비패턴이 매우 다양하다. 본 논문은 가구 단위의 농식품 구매 정보를 담고 있는 농촌진흥청이 구축하고 있는 소비자 패널 데이터의 식품군을 재분류하고 농식품 소비행위 주체인 패널 대표자의 연령대별로 그룹화하여 농식품 소비 특성 비교를 하였다. 연령대 구분의 기준은 대사질환 유병률로 20% 이상인 60대 이상 그룹과 10% 미만인 30~40대 그룹으로 나누었다. LightGBM 알고리즘을 사용하여 30~40대와 60대 이상의 식품 소비패턴의 차이를 분류 분석한 결과 정밀도는 0.85, 재현율은 0.71, F1_score는 0.77로 나타났다. 변수중요도의 결과는 과자류, 엽경채나물류, 조미채류, 과채류, 수산물류 순이었으며, SHAP 지표의 상위 5개 값은 과자류, 수산물류, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류 순이었다. 이상치에 민감한 평균을 대신한 중앙값으로 소비패턴을 이진 분류한 결과 과자류의 경우 30~40대가 60대보다 두 배 이상 높은 것을 알 수 있었다. 이외의 변수에서도 30~40대와 60대 이상 사이에서 유의미한 차이를 보였다. 연구 결과 30~40대는 60대보다 과자류를 두 배 이상 소비하는 패턴을 보였으며, 60대의 경우 30~40대보다 수산물, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류를 두 배 이상 섭취하였다. 상위 5개 품목 외에도 밀가공식품인 과자, 빵류, 면류에서 30~40대의 소비가 높았으며, 이는 60대의 식품 소비패턴과 차이를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-9
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• 2021

본 실험은 수경재배에서의 왕고들빼기 '선향'의 광도와 양액 농도가 광합성과 생육, 기능성 물질함량의 변화를 알아보고자 수행했다. 재배 환경은 온도 25±1℃, 상대습도 60±5%가 조절되는 생장 시스템에서 담액 수경 방식으로 재배하였다. 파종 14일 후, 광도 3수준(PPFD 100, 250, 500µmol·m-2·s-1)과 양액 농도 3수준(EC 0.8, 1.4, 2.0dS·m-1)를 조합하여 어린잎 채소 크기에 도달하였을 때 수확하여 분석하였다. 왕고들빼기 선향의 광합성율, 기공전도도, 증산율, 수분이용효율은 광도가 높을수록 증가하였다. 광합성율과 수분이용효울은 PPFD 500-EC 1.4, PPFD 500-EC 2.0 처리에서 가장 높았다. 엽록소 함량은 광도가 높을수록 감소하였며 엽록소 a/b 비율은 광도가 증가할수록 증가하였다. 잎수분함유량(LWC)와 비엽면적(SLA)는 광도가 높을수록 감소하여 부상관(p < 0.001)을 가졌다. 초장은 PPFD 100-EC0.8에서 가장 길었고, 엽수, 생체중, 건물중은 PPFD 500-EC2.0에서 가장 높았다. 기능성 물질인 안토시아닌과 총 페놀화합물은 PPFD 500-EC 1.4, 2.0 처리에서 가장 높았고, 항산화 소거 능력(DPPH)은 PPFD 250, 500에서 높았다. 생육과 기능성물질 함량 증진을 고려했을 때 왕고들빼기 수경재배 시 적정 광도와 EC는 PPFD 500-EC 2.0dS·m-1이며, 저광 조건인 PPFD 100, 250에서는 EC 0.8dS·m-1재배가 적합하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.129-149
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• 2021

최근 인간과 사회적으로 상호작용할 수 있는 소셜 로봇(Social Robot)에 대한 관심이 커지고 있다. ICT 기술 발전에 힘입어 소셜 로봇이 개인에게 맞춤형 서비스와 정서적 교감을 제공하기 쉬워졌으며, 현대의 사회문제들과 이로 인한 개인의 삶의 질 저하를 해소하기 위한 수단으로 소셜 로봇의 역할이 주목받고 있다. 소셜 로봇에 대한 관심에 힘입어 소셜 로봇 보급 또한 크게 늘고 있다. 많은 기업이 다양한 목표시장을 겨냥하기 위한 로봇 제품들을 시장에 선보이고 있으나, 현재까지 시장을 선도하는 명확한 흐름은 부재하다. 이에 따라 소셜 로봇의 디자인을 통해 로봇을 차별화하고자 하는 시도가 늘고 있다. 특히 의인화는 소셜 로봇 디자인에서 중요하게 연구되고 있으며, 소셜 로봇을 의인화하여 긍정적인 효과를 발현하려는 접근이 많이 시도되었다. 그러나 소셜 로봇에 대한 의인화가 형성되는 메커니즘을 체계적으로 설명하는 연구는 부족하다. 의인화에 대한 모호한 이해는 소셜 로봇의 의인화를 형성하기 위한 디자인 최적점의 도출을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소셜 로봇의 의인화가 형성되는 메커니즘을 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 3×2 Mixed Design의 실험 연구를 통해 소셜 로봇의 인간 유사성(Human-likeness)과 개인의 해석수준(Construal Level)이 의인화 형성에 미치는 영향을 확인하였다. 의인화가 형성되는 메커니즘에 대한 6개의 연구 가설을 제시하고, 206명 표본의 데이터를 분석하여 가설을 검증하였다. 분석 결과 소셜 로봇의 인간 유사성 수준에 따라 로봇 의인화 수준이 높아지며, 소비자 해석수준에 따라 인간 유사성이 의인화에 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 소셜 로봇의 디자인 속성인 인간 유사성과 개인의 사고방식인 해석수준을 함께 고려하여 의인화가 형성되는 메커니즘을 설명하였다는 점에서 시사점이 있다. 본 연구의 결과를 소셜 로봇 의인화 형성을 위한 디자인 최적화의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.