• 대한한방내과학회지
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• 제44권4호
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• pp.726-740
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• 2023

목적: 이 연구의 목적은 불면증에 대한 한방 족욕요법의 연구 동향을 검토하는 것이다. 방법: 관련 연구의 수집을 위해 CNKI에서 검색을 수행하여, 2023년 8월 29일까지 발표된 연구를 검토하였다. 불면증 환자를 대상으로 한방 족욕요법과 수면제를 비교한 무작위 대조군 임상시험 만을 분석에 포함하였다. 포함된 연구들의 방법론적 질은 Cochrane risk-of-bias assessment tool을 사용하여 평가하였다. 메타분석의 결과는 위험비(risk ratios, RRs)와 평균차(mean differences, MDs) 및 그 95% 신뢰구간(confidence intervals, CIs)으로 제시되었다. 결과: 총 11편의 무작위 대조군 임상시험이 포함되었다. 분석 결과, 한방 족욕요법은 벤조디아제핀계 약물과 비교하여 유의하게 더 높은 총유효율(RR, 1.25; 95% CI, 1.15 to 1.36; I²=25%)과 개선된 피츠버그 수면의 질 지수(Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI) 총 점수(MD, -3.10; 95% CI, -4.24 to -1.95; I²=73%)를 보였다. 또한, 벤조디아제핀계 약물에 한방 족욕요법을 병용한 경우, 벤조디아제핀계 약물을 단독으로 사용한 것과 비교하여 유의하게 더 높은 총유효율(RR, 1.15; 95% CI, 1.04 to 1.27; I²=0%)과 개선된 PSQI 총 점수(MD, -2.23; 95% CI, -4.09 to -0.38; I²=80%)을 보였다. 네트워크 분석을 통해 한방 족욕요법에 포함된 약재를 분석하고 시각화한 결과, 4개의 클러스터가 발견되었으며, 핵심 약재는 야교등과 산조인이었다. 포함된 연구들의 방법론적 질은 전반적으로 낮았다. 결론: 이 연구는 불면증 개선에 있어서 단독요법 또는 병행치료로서의 한방 족욕요법이 효과적이라는 제한된 수준의 근거를 보여준다. 이 연구의 발견은 향후 한국에서 시행할 한방 족욕요법 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.17-27
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• 2023

포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제39권3호
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• pp.358-375
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• 2015

이 연구의 목적은 융합인재교육(STEAM)이 가지는 가치, 필요성, 정당성을 탐색하고, 국내외 사례와 전문가들의 인식을 조사하여 우리나라 실정에 맞는 융합인재교육의 정책 및 실행 방향을 제시하고자 한다. 이 연구의 대상자는 2011학년도 전국의 초.중.고등학교에서 융합인재교육 연구학교의 실무를 담당한 교사 11명과 STEM/STEAM 교육과 관련된 국내 전문가 19명, 국외 전문가 12명이며, 이들이 소속된 기관의 프로그램 운영 사례를 논의의 대상으로 하였다. 우리나라의 융합인재교육 정책에서 고려되어야 할 점을 경험과 이해, 정책적 지원, 추진 방향의 측면에서 분석된 결과는 첫째, 경험과 이해의 측면에서 학교 현장에서 편리하게 적용하고 활동할 수 있는 프로그램 개발과 적용 방안이 제시되어야 하고, 이 교육 활동의 목표가 무엇이며 평가 체제와 환류에 대한 표준이 작성되어야 한다. 전문가들은 주제중심 학습이 가장 선호되는 학습이며, 창의적 사고력 개발과 실생활 적용능력을 위한 교육이 이루어져야 된다고 인식하고 있다. 둘째, 정책적 지원의 측면에서는 우수한 STEAM 교사 양성을 위한 다양한 프로그램과 정책적 유인책이 부족하다. 다양한 시각과 첨단 기술을 가미한 과학기술, 공학 및 예술과 인문사회를 아우를 수 있는 교재를 개발하여 보급하여야 한다. 이를 위해 교사들이 활동한 내용을 서로 나누고 자료를 쉽게 얻을 수 있는 STEAM 네트워크가 필요하다. 이 네트워크에는 기업체, 대학, 연구소 등의 관련 기관이 함께 참여할 수 있도록 정책적인 유도가 필요하다. 셋째, 추진방향의 측면에서는 현행 교육과정에서 STEAM 교육이 자연스럽게 이루어 질 수 있는 정책 방안 제시가 필요하다. 국내외 전문가들은 창의적 사고력을 기르는 교육과 함께 융합적 문제해결력을 기르는 교육 방향으로 나가는 것을 추천하고 있다. STEAM 교육과 관련된 정부의 부처 간의 협조에 의해서 이를 실천해 나갈 것을 요구하고 있다.

• 벤처창업연구
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• 제15권6호
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• pp.95-114
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• 2020

본 연구에서는 창업지원정책의 수혜 기업들의 창업성과에 미치는 영향을 살펴보고 지원기관 및 실무자에게 이론적 실무적 시사점을 제공하고자 창업지원정책이 창업성과에 미치는 영향에 관한 메타분석을 하였다. 이를 위해 2007년부터 2020년까지 국내에서 발표된 학술지 논문과 학위논문의 선행연구들 중에서 정의 통계수치인 상관계수가 포함된 논문을 최종적으로 35편 선정하였다. 창업지원정책의 선행연구에서 독립변수로는 자금지원, 교육지원, 시설/장비지원, 네트워크지원, 멘토링지원, 컨설팅지원, 마케팅지원, 경영지원, 기술지원, 인력지원과 종속변수로 창업성과인 재무적 성과, 비재무적성과에 미치는 영향의 효과크기를 검토하였다. 효과크기의 패턴을 시각적으로 이해하기 쉽도록 forest plot으로 제시하였고 small-study-effect인 출간편의가 있는 데이터들은 민감성 분석을 통하여 이상치를 검증하였다. 정부지원정책의 효과크기를 분석한 결과 대체로 중간이상의 효과크기를 나타내 창업성과에 영향을 미치고 있음이 검증되었다. 독립변수 중 창업성과에 대한 효과크기가 가장 큰 요소는 인력지원이며, 그 다음으로 기술지원, 마케팅지원, 경영지원, 시설/장비지원, 교육지원, 멘토링지원, 자금지원, 네트워크지원, 그리고 컨설팅지원 순으로 효과크기가 큰 것으로 분석되었다. 최근 2020년 10월 8일 「중소기업창업 지원법」이 제조업 중심에서 디지털 전환과 스마트화 등으로 개편한 만큼 창업지원정책도 창업단계를 고려하고 우선순위를 검증하여 예산의 편성을 하여야 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.79-92
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• 2015

미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.