• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.237-250
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• 2022

본 연구는 '온라인 플랫폼 공정화법(안)'(이하 '온플법(안)')이 디지털 플랫폼 기업들의 시장 가치에 미친 영향을 네이버의 사례를 통해 계량 분석한다. 우리는 Abadie & Gardeazabal(2003)의 통제집단합성법(synthetic control method)을 사용하여 '온플법(안)' 규제를 받지 않는 가상의 네이버의 기업가치를 추정하여 실제 네이버의 기업가치와 비교하였다. '온플법(안)' 입법예고 직전 기간 '온플법(안)' 적용대상인 실제 네이버와 '온플법(안)' 규제를 받지 않는 가상의 네이버의 주가 움직임을 일치시켜 다양한 복합 효과(compounding effects)를 통제했다. 연구 결과 '온플법(안)' 입법예고 기간 (2020년 9월 28일 ~ 2020년 11월 9일) 전후로 네이버는 '온플법(안)' 규제 전 시가 총액의 16.18%인 약 8조 5천억 원에 달하는 기업 가치를 상실한 것으로 나타났다. 지금까지 규제의 경제적 비용편익분석을 할 때 간접비용 부분은 정량화된 분석이 용이하지 못하다는 이유로 간과되는 것이 사실이다. 우리는 향후 다양한 규제에 대한 사회적/경제적 비용편익분석에서 참조할 수 있도록, 자본시장 정보를 통해 특정 규제가 기업의 경제적 가치에 미치는 영향을 엄밀하게 추정할 수 있는 방법론과 실제 사례를 제시했다. 분석 방법과 기간에 따라 경제적 비용은 달라지겠지만, 본 연구의 결과는 디지털 플랫폼에 대한 규제 영향 분석의 방향을 제시하는데 효시가 될 수 있다.

• 한국산업보건학회지
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• 제34권1호
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• pp.77-84
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• 2024

Objectives: Interventions promoting physical exercise and healthy habits in workplaces have been shown to be effective in reducing risk factors for metabolic syndrome. This study was conducted to examine the effects of an individualized conditioning exercise program of IT company office workers with or at higher risk of metabolic syndrome. Methods: A total of 444 IT company office workers with or at higher risk of metabolic syndrome participated in a 3-month conditioning exercise program. Body composition data using bioelectrical impedance analysis and cardiopulmonary data using cardiopulmonary exercise testing from 53 individuals (mean age: 34.8 ± 7.1 years, sex : 21% female, height : 170.4 ± 6.8 cm, weight : 75.2±12.2 kg, body mass index : 25.8±3.3 kg/m²) who have successfully completed pre-test, intervention, and post-test were analyzed. The 12 weeks intervention encompassed: (1) health counseling (2) supervised exercise(endurance-based, aerobic exercise, or circuit training once a week for 50 minutes at heart rate reserve(HRR) of 77-95%) (3) self-directed exercise and biweekly health screening checks. Results: The results indicated a significant decrease in body weight, body fat mass and body mass index, respectively. Moreover, VO₂peak, AT VO₂ and AT Time significantly improved, respectively. Resting blood pressure(SBP/DBP) showed positive changes but were not statistically significant. We observed the correlation between characteristics of participants and rate of changes in cardiopulmonary outcomes of participants, there are no significant correlation. These results indicate positive changes in body composition and cardiorespiratory fitness parameters following individualized conditioning exercise program. Conclusions: Individualized workplace exercise program for preventing metabolic syndrome can lead to improvements in body composition and cardiorespiratory fitness.

• 한국도서관정보학회지
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• 제42권4호
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• pp.263-280
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• 2011

본 연구에서는 국내 주요 검색 포털들의 전반적인 모바일 통합 검색 현황을 조사하고, 네이버와 구글의 모바일 통합 검색 컨텐츠를 분석, 평가하였다. 즉 이 연구에서는 네이버와 구글을 대상으로 검색 결과에 노출되는 문서 수, 검색 결과 문서들의 컬렉션별 분포, 작성 연도별 분포와 같은 특징을 조사하고, 문서의 적합도, 최신성, 신뢰도 등을 평가하였다. 또한 네이버의 통합웹 베스트와 통합웹, 구글의 베스트 웹문서와 웹문서의 품질을 비교하였으며, 문서의 순위와 문서의 적합도 간의 상관관계를 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 효과적인 모바일 통합 검색 서비스의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제30권1호
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• pp.33-50
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• 2013

이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제31권2호
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• pp.79-97
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• 2014

본 연구는 네이버 전문정보, 구글 스칼라, 그리고 MS Academic Search에서 제공하는 학술정보서비스에 대한 특성을 살펴보고 135명의 대학생을 대상으로 그 이용 및 품질에 대해 콘텐츠, 서비스 및 효과성을 중심으로 비교 평가 하였다. 분석결과 콘텐츠 부분에서는 구글 스칼라에 대한 이용자 평가가 높게 나타났고, 검색성의 경우 구글 스칼라가, 디자인 부분에서는 네이버 전문정보가 상대적으로 높게 평가되었다. 접근성에 있어서는 네이버 전문정보와 구글 스칼라가 MS Academic Search보다 높게 평가되었고, 정보의 유용성과 이용자 만족도에서는 구글 스칼라가 다른 포털 학술정보서비스보다 높게 평가되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.139-143
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• 2021

최근 대용량 말뭉치를 기반으로 한 언어 모델이 개발됨에 따라 다양한 자연어처리 분야에서 사람보다 높은 성능을 보이는 시스템이 제안되었다. 이에 따라, 더 어렵고 복잡한 문제를 해결하기 위한 데이터셋들이 공개되었으며 대표적으로 기계독해 작업에서는 시스템이 질문에 대해 답변할 수 없다고 판단할 수 있는지 평가하기 위한 데이터셋이 공개되었다. 입력 받은 데이터에 대해 답변할 수 없다고 판단하는 것은 실제 애플리케이션에서 중요한 문제이기 때문에, 이를 해결하기 위한 연구도 다양하게 진행되었다. 본 논문에서는 문서를 이해하여 답변할 수 없는 데이터에 대해 효과적으로 판단할 수 있는 기계독해 시스템을 제안한다. 제안 모델은 문서의 내용과 질문에 대한 이해도가 낮을 경우 정확한 정답을 맞히지 못하는 사람의 독해 패턴에서 착안하여 기계독해 시스템의 문서 이해도를 높이고자 한다. KLUE-MRC 개발 데이터를 통한 실험에서 EM, Rouge-w 기준으로 각각 71.73%, 76.80%을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.347-353
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• 2017

본 연구는 국내 지도 앱의 사용자 경험을 분석하고 장단점을 가려 더 많은 사람이 쉽게 이용할 수 있도록 개선하는 데 목적이 있다. 더 나은 UX/UI를 제시하기 위해 첫째, 정성적 방법으로 기존 문헌과 블로그 등의 자료수집을 하고. 둘째, 정량적 방법으로 설문조사와 인터뷰로써 네이버와 다음 지도 앱의 만족도 조사, 사용성 평가를 분석하였다. 그 결과, 네이버 사용은 포털에서부터 인지도, 친숙함, 블로그 등의 맛집, 여행 정보의 활용성 때문이었고, 다음 지도 이용자는 네이버와 비교하면 소수이지만 다른 지도 앱을 충분히 이용해보고 비교하여 다음 지도를 선택한 경우로 상세한 경로 표시와 간단한 조작, 실시간 정확도에서 만족도가 더 높았다. 네이버는 인지도와 친숙함으로 가장 대중적인 지도이며 특히 최근 개발된 내비게이션을 보면 지속적인 기술개발까지 뒷받침되고 있다는 것을 알 수 있고, 다음 지도는 상세함과 실시간 경로 정보를 한눈에 보여주는 인터페이스로 소수의 마니아층을 이룰 정도로 신뢰를 얻고 있다. 향후, 이 장점들만 서로 보완해도 국내 지도발전에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-99
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• 2022

오픈 도메인 질의 응답 (ODQA, Open-Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 답을 찾는 과업으로서 질문과 관련있는 지식을 찾는 "검색" 단계를 필요로 한다. 최근 이미지, 테이블 등의 검색을 요구하는 멀티 모달 ODQA에 대한 연구가 많이 진행되었을 뿐만 아니라 산업에서의 중요도 또한 높아지고 있다. 본 논문은 여러 종류의 멀티 모달 ODQA 중에서도 테이블 - 텍스트 기반 멀티 모달 ODQA 데이터 집합으로 Fusion-in-Decoder (FiD)를 이용한 멀티 모달 오픈 도메인 질의 응답 연구를 제안하며 베이스라인 대비 최대 EM 20.5, F1 23.2 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.100-104
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• 2022

오픈 도메인 질의 응답(Open Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 단서가 주어지지 않은 환경에서 정답을 도출해 내는 어려운 문제이다. 최근 테이블 데이터와 같은 구조화된 데이터에서의 질의응답 시스템에 대한 중요도가 점차 높아지면서, 본 논문에서는 위키피디아에 등장하는 테이블들을 대상으로 한국어 테이블 오픈 도메인 질의 응답 시스템을 구성하기로 한다. 또한, 테이블 검색의 한계를 보완하기 위해 Joint Reranker 기반 Fusion-In-Decoder를 제안하고 적용하여 질의응답 Task에서 베이스라인에 대비하여 EM 3.36, F1-Score 3.25 향상을 이루어냈다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.473-474
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• 2021

일반적으로 대학교에서 제공하는 통학버스 애플리케이션은 버스의 위치나 도착시각 같은 정보를 제공해주기 위해서 GPS 수신기와 같은 추가 장비를 설치해야 하는 비용 문제로 인해 버스 시간표, 노선도 등 단편적인 정보만을 제공해주고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결방안으로 실시간 도로 교통 정보가 반영된 네이버 길 찾기 API를 사용하여 버스 도착시각을 학생들에게 제공해주는 통학버스 애플리케이션을 설계한다. 현재 단편적인 정보만을 제공해주는 대학교 통학버스 애플리케이션에 도입된다면 대학교 학생들의 통학버스 이용의 질을 향상할 수 있을 것이다.