• 한국심리학회지:학교
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• 제18권1호
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• pp.31-48
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• 2021

본 연구는 특정 학과에 입학한 대학 신입생들의 학과 내 교우관계가 향후 해당 학과에서의 학업유지를 예측할 수 있는지를 확인하기 위해 수행되었다. 학업유지 상태는 측정한 기간 동안 학생이 대학에 등록을 하여 재적하고 있는 상태를 의미한다. 본 연구는 교우관계를 측정하기 위해 자신과 타인의 지각을 집단에서 파악할 수 있는 사회연결망 분석 방법을 사용하여 관계를 정량화하는 방법으로 사회적 요인을 구체화하였다. 본 연구의 참여자는 2017년, 2018년, 2019년 신입생을 대상으로 하였다. 이름 생성기 방식을 통하여 교우관계를 양적으로 나타내는 네트워크 변인들을 조사하였고 이를 독립변인으로 하여 2020년 1학기까지의 학업 중단 경험 유무를 통해 학업유지 정도를 예측하였다. 분석 방법은 Cox 비례위험모형 분석을 사용하였으며 결과는 내향 연결정도 중심성이 학생들의 학업유지를 유의하게 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 학과 동기 사이의 교우관계가 학업유지 및 중단을 예측하여 조기선별과 학업유지를 위한 개입에 도움을 줄 수 있는 결과를 보여주었다는 점에서 의의가 있다. 다만 연구대상이 하나의 학과 신입생으로 제한되기 때문에 일반화를 하는데 한계가 있으므로 추가 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.453-462
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• 2022

본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.119-131
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• 2021

플랫폼 비즈니스의 급속한 성장과 함께 디지털 트랜스포메이션은 기업의 가장 중요한 화두로 부상하였으며, 기업에게 있어 더 이상 선택사항이 아닌 생존을 위한 필수전략이 되었다. 많은 기존 기업들은 디지털화를 위하여 필사의 노력을 하고 있다. 관련된 많은 연구들이 있었지만, 아직 대부분 사례 분석들을 통한 개념적 모델 수준의 연구들에 머물고 있다. 본 연구의 목적은 디지털 트랜스포메이션의 기반이 되는 플랫폼 비즈니스 모델을 중심으로 트랜스포메이션을 통해 획득할 효익의 근간이 되는 데이터의 통합 및 증가되는 네트워크 효과의 효익을 학술적, 체계적으로 분석해 보고자 하는 것이다. 플랫폼 기반 변화는 내부의 효율성 강화와 외부적 확장으로 구분할 수 있다. 내부적으로는 기업의 내부 데이터가 결합되고 다시 의사결정 및 실행과 결합되도록 하는 데이터 구조 개선 및 조직의 개선이 필요할 것이며, 외부적으로는 플랫폼 비즈니스 모델 기반 사업 구현으로 보다 많은 소비자의 외부 데이터를 결합, 활용하는 구조를 세워 신사업 개척, 소비자 행동 예측을 위한 가치를 높여야 할 것이다. 디지털 트랜스포메이션이 성숙되지 않은 상황에서, IT인프라가 가장 구조적으로 앞서 있는 금융산업은 가장 먼저 산업적으로 이상을 실현할 수 있는 산업으로 기대되고 있다. 외부 데이터 결합 사업을 위하여 금융 기업들은 다양한 시도들을 하고 있으며, 좋은 결실을 맺는다면 타 산업의 전환성숙에도 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 정책적으로는 정부의 마이데이터 사업 실시에 있어 국가 차원의 데이터 구조, 거래 체계에 대한 논의가 빨리 진행되어야 할 필요성을 제기하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.449-460
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• 2021

1990년대 사이버문학론의 전개과정은 문학장의 형성과 충돌, 집단지성을 통한 상징권력 추구와 욕망의 이중성을 극명하게 보여준다. 모든 욕망은 권력지향적일 수밖에 없는데, 사이버문학론은 네트워크-공간의 비평주체들이 공존의 인문학을 표방하면서 전개되었다는 점에서 의미가 있다. 1996년 "사이버문학의 도전" 출간과 계간 "버전업"의 창간으로 본격화된 사이버문학론은 인공자연의 탄생을 예술의 변화와 연결 지으려는 학문적 시도였지만 문학장을 형성하게 된 배경에는 현실공간의 문학장이 가상공간을 영토화하려는 시도를 막고, 자체적으로 문학장을 형성하려는 상징권력에 대한 욕망이 강하게 자리잡고 있었다. 사이버문학론의 실패는 현실공간과 가상공간 사이에서 비평권력의 모순된 욕망이 충돌했기 때문이다. "버전업"은 본격문학과 사이버문학에 대한 사회적 구별짓기, 곧 계급적 차별화를 해소하고자 시도하였으나 스스로 본격문학을 닮아감으로써 오히려 계급적 차별화를 공고히 했다. 90년대 사이버문학론은 상징권력에서 드러난 욕망의 모순과 구별 짖기의 한계는 분명하지만 인공자연의 탄생에 대한 최초의 문학적 대응이었다. 문학 담론은 항상 당대의 사회적 조건(기술적 진보를 포함하는)과 예술 텍스트의 관계를 탐구해 왔다. 인공자연의 문학장 안에서 전체를 아우르는 새로운 비평담론을 생산하는 것은 기술편집시대 문학의 중요한 과제이며, 인문학과 기술이 공존해야 하는 당위이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.447-454
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• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.193-210
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• 2022

급속한 모바일 기술의 발전과 네트워크 속도 향상은 다양한 서비스 형태로 생활의 편의를 제공하고 있으며 모바일 쇼핑몰에서도 예외는 아니다. 빅데이터를 활용한 맞춤 추천, AI 기반의 특화된 개인화 서비스 등을 활용하여 기업들은 판매촉진에 큰 노력을 하고 있으나, 대다수의 모바일 쇼핑몰에서는 상품에 대한 정보를 담고 있는 상세페이지의 정보 구성은 동일한 레이아웃 형태로 제공되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 모바일 상품 상세페이지의 콘텐츠 배열 및 레이아웃이 소비자 성향에 맞게 제공되어야 한다고 판단하여, Higgins의 조절초점이론(Regulatory Focus Theory)을 바탕으로 소비자의 성향을 분류하여 두 가지 레이아웃 배열의 상품 상세페이지를 구성하여 제시하였다. 콘텐츠 레이아웃 배열이 F-shaped 패턴으로 제시되었을 때 정돈감(Organizedness)으로 정보가 인지되고, Z-shaped 패턴으로 제시되었을 때 생생함(Vividness)으로 정보가 인지되어 소비자의 성향에 따라 제품 태도와 구매 의도에 영향을 받는지에 대하여 알아보고자 하였다. 결과적으로 예방초점 성향의 소비자들은 콘텐츠 레이아웃 구성이 통일감 있고 정돈감(Organizedness) 있는 형태의 레이아웃 배열에서, 향상초점 성향의 소비자들은 생생함(Vividness)이 느껴지는 자유로운 레이아웃 배열로 제시되었을 때 제품 태도 및 구매 의도에 긍정적인 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제16권1호
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• pp.153-165
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• 2023

본 연구는 학습자들의 환경 소양을 조사하여 환경 소양의 요인별로 그 결과를 분류한 후, 요인별 분류에 따른 학생들의 환경행동 실천 경험에 대해 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위한 연구이다. 연구의 실행은 P 광역시에 위치한 D 초등학교 6학년 학생 47명의 학생들을 최종 분석의 대상으로 진행되었으며, 환경소양 검사지와 환경행동 실천 경험에 관한 설문지를 주요 데이터로 사용하였다. 연구의 결과 학습자들은 환경소양 요인에 따라 세 군집으로 분류되었으며, 각각 고 환경소양군, 저 환경소양군, 저기능정서군으로 명명하였다. 각 군집별로 환경행동 실천 경험에 대한 기술 내용을 활용하여 언어 네트워크를 형성하고, 중심도 분석을 실시하여 시각화한 후 분석하였다. 분석한 결과 고환경소양군은 1) 환경행동 실천 주체를 개인과 가족으로 인식하고, 2) 환경행동 실천 경험을 환경소양의 모든 요소와 연관지어서 기술하였으며, 3) 기후변화에 대해 비교적 비관론적 관점으로 인식하는 것을 확인하였다. 저 환경소양군과 저기능정서군은 1)환경행동 실천 주체를 비교적 사회적 문제로 인식하고, 2) 환경행동 실천 경험에 대한 기술이 비교적 편향되어 있으며, 특히 저기능정서군은 지식 요소에 집중되어 있다. 그리고 3) 기후변화에 대해서는 비교적 낙관론적인 관점으로 인식하고 있는 것을 확인하였다. 이 같은 결론을 바탕으로 환경교육의 관점에서 시사점을 주는 제언을 하였다.

• 전기화학회지
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• 제25권4호
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• pp.174-183
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• 2022

높은 에너지 밀도와 고순도 수소 생산의 측면에서 고분자 전해질 연료전지와 수전해가 주목받고 있다. 고분자 전해질 연료전지 및 수전해를 위한 촉매층은 귀금속 계열의 전기 촉매와 이오노머 바인더로 구성되어 있는 다공성 전극이다. 이 중 이오노머 바인더는 촉매층 내 이온 전도를 위한 3차원 네트워크 형성과 전극 반응에 필요한 또는 생성되는 물질들의 이동을 위한 기공 형성에 중요한 역할을 수행한다. 상용 과불소계 이오노머의 활용 측면에서 이오노머의 함량, 이오노머의 물성, 그리고 이를 분산시킬 분산 매체에 촉매층의 성능 및 내구성이 크게 달라진다. 현재까지 고분자 전해질 연료전지용 촉매층을 위한 이오노머의 활용 방법은 많은 연구가 진행되어왔으나 고분자 전해질 수전해 적용 방면에서는 촉매층 연구가 다소 미비한 실정이다. 본 총설에서는 현재까지 보고된 연료전지 측면에서의 이오노머 바인더 활용 연구결과를 요약하였으며, 수소 경제 시대의 가속화를 위해서 고분자 전해질 수전해 핵심요소 중 하나인 촉매층용 이오노머 바인더에 관한 연구에 유용한 정보를 제공하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.19-36
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• 2023

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제40권3호
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• pp.143-162
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• 2023

본 연구는 법원도서관 법마루 도서대출 데이터를 분석하여 이용자 대출 패턴을 파악하고 분석 결과를 향후 이용자 서비스에 반영하는 방안을 제안하였다. 2022년 법마루의 소장 도서는 212,608권이었으며, 법률서가 73%를 차지하고 있었다. 그러나 실제 대출은 일반서가 83%의 비중을 차지하고 있었다. 주제별 이용계수를 살펴보면 문학 분야가 5.85로 가장 활발히 이용되고 있었고 법학 분야가 0.23으로 가장 저조하게 이용되고 있었다. 상호대차의 경우, KERIS 가입 회원기관과 대한변호사협회 모두 제법 분야, 민법 분야, 사법소송절차 분야 순으로 대출 비율이 높았다. 다만, 법학계인 KERIS 가입 회원기관이 실무계인 대한변호사협회에 비해 더 다양한 주제 분야의 법률서를 대출하고 있었다. 법률정보의 접근권 향상을 위해 법마루 대국민 대출서비스를 시행했지만 실제로는 열람 공간의 이용이 높았고, 대출 역시 일반서의 비중이 월등히 높다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해서는 법마루 대출 서비스 홍보 강화 및 개인화 서비스 제공, 도서대출 규정 정비 온라인서비스 강화 및 협력네트워크 구축 등이 필요할 것으로 보인다.