안전모는 다양한 산업현장에서 머리 보호를 위해 착용되는 보호구로 법적으로도 착용이 의무화되어있다. 그러나, 안전모 착용에 따른 불쾌감 및 생리적 부담은 작업자들이 착용을 꺼려하는 주된 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위한 하나의 방안으로 안전모에 냉매팩을 삽입하는 방법을 제안하였고, 동시에 냉매팩 삽입으로 인한 안전모의 무게 증가가 인체생리반응에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. WBGT $33{\pm}1^{\circ}C$의 환경에서 인체착용평가 방법을 이용하여, 4가지 실험조건으로 안전모 착용시의 인체 생리반응을 조사하였고, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 안전모만 착용 시(OH)와 안전모 미착용시(NH)를 비교해 보면, 안전모 착용 시에 평균피부온, 직장온, 심박수, 발한량 등이 통계적으로 유의하게 높았고, 주관적인 감각에서도 더 덥고, 더 습하며, 불쾌하고 주관적으로도 힘들다고 느끼는 것으로 나타났다. 둘째, 냉매팩 삽입시의 경우(HA, HB), 냉매팩의 종류에 따라 여러 인체생리반응에 차이를 보였으나, 안전모만 착용한 경우(OH)와 비교 시 안전모내 기후, 발한량, 직장온 상승도, 열저장(heat storage) 등이 더 낮았다. 한서감과 쾌적감에서는 냉매팩 종류에 따라 다른 경향을 보였다. 본 결과를 통해 안전모 착용시의 생리적, 주관적 부담 정도를 객관적으로 파악할 수 있었으며, 안전모에 냉매팩을 삽입하는 방법을 서열 스트레스를 경감시키는 하나의 방법으로 제시할 수 있었다. 추후 연구에서는 냉매팩의 무게, 피복면적, 성분 등을 고려해야 할 것이며, 본 결과가 서열 환경에서 안전모를 착용하고 작업하는 여러 산업 근로자에게 도움이 되기를 기대한다.
합금박막형 자기기록매체의 제작방법은 스퍼터링과 무전해 도금방법이 주로 이용되고 있으며, 미국이나 일본 등에서는 스퍼터링 방법에 비하여 대량생산이 용이하고, 도금조건에 따라 다양한 특성의 합금박막을 제조할 수 있는 무전해 도금방법을 이용한 합금자성박막에 대하여 많은 연구를 하고 있지만 국내에서는 이에 관한 연구가 매우 미약한 실정이다. 따라서 이 연구에서는 차아인산이수소나트륨을 환원제로 사용한 무전해 도금법을 이용하여 corning glass 2948 유리기판 위에 Co-Mn-P 도금층은 석출전위에 따라 산성에서 석출되지 않고 알칼리성에서만 환원석출반응에 의해 형성되었으며, 석출속도는 pH와 온도가 증가할수록 상승하여 pH10, 온도 $80^{\circ}C$일 때 가장 우수하였다. 자기적 특성은 pH9, 온도 $70^{\circ}C$일 때 보자력 870Oe, 각형비 0.78로 가장 우수하였으며, 이 때, Co-P 도금층의 인(P)의 함량은 2.54%,두께는 $0.216\mu\textrm{m}$였다. 결정배향은 $\beta$-Co의 Fcc는 발견되지 않았고, $\alpha$-Co의 hcp(1010), (0002), (1011)방향의 결정배향을확인할 수 있었으며, (1010), (1011)방향이 우선 배향한 것으로 보아 수평자기벡터를 형성함을 확인할 수 있었다. 무전해 Co-Mn-P 도금층은 Co-P 도금층에 비해 보자력의 경우 100Oe 정도 증가하였지만, 각형비에 있어서는 큰 변화가 없었고, 결정배향 또는 Co-P 도금층과 마찬가지로 $\alpha$-Co (1010), (1011)방향이 우선 배향하여 수평자기벡터를 형성함을 확인할 수 있었다.2년경에 판매되는 단말기의 80%정도는 멀티모드타입 단말기일 것으로 예측되는 점, 그리고 금년말까지 100개 회사 이상이 SDR 포럼 멤버로 가입할 것으로 예측되는 점, 무선 인터넷 폭발적인 성장으로 복합 멀티미디어 단말기 시대가 다가오는 점 등으로 미루어 볼 때, 고객의 서비스 가치선택에 역점을 둔 기술을 중시해야 한다는 점에서 더욱 설득력을 지닌다. 따라서 이 같은 목적과 3세대 이동통신 및 인터넷 사용자의 증가, 반도체기술의 발전에 힘입어, 과거 군용 시스템에서 이용되던 SWR 기술을 상용시스템 특히 3세대 이동통신에 적용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. '96년 SDR 포럼이 결성되었는데, 목적은 휴대형 장치(hand-held devices), 기지국(base stations), 차량형 장치(mobile stations)를 포함하는 다중모드(multi-mode), 다중대역(multi-band) SDR을 위한 개방형 구조의 표준을 정하기 위함이다. 이 같이 public forum에 의한 표준(open architecture standard)이 정해지면 그 다음은 이를 어떻게 구현할 것인가가 문제가 될 것이다. 본고에서는 먼저 SDR 단말기 요구사항을 살펴보고, 이 요구사항들을 만족하는 SDR 단말기 구조, SDR 계층참조 모델, 그리고 기존의 단말기 구조와 SDR 계층참조 모델의 연관관계에 대해 살펴보고, 크게 두가지 종류의 단말기 즉 사용 SDR 단말기와 군용 SDR 단말기에 대해 살펴보고, 설계 절차 및 현재 시점에서 단말기 구현을 위해 해결해야 하는 기술적 과제를 살펴보고 결론을 언급한다.a^{2+}$ 통로를 자극함으로써 세포바깥의 $Ca^{2+}$이 세포안으로 이동하여 나타나는 변화로 생각된다.축력의 차이로부터 기인한다고
본 연구는 청소년 자녀와 부모가 함께 한 실제 상황의 의사소통 훈련이 실생활의 의사소통 능력에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 또한, 대화분석방법을 활용하여 이들의 대화구조와 과정을 밝히고 의사소통 문제점과 이를 개선한 사례를 제시하여 효과적인 의사소통 전략을 탐색하고자 했다. 이를 위해 중학교 기술 가정 교과 '가족의 의사소통' 단원에 적용할 수 있는 4차시의 교수학습 과정안 및 UCC제작을 활용한 실제 상황적 수행평가를 개발하고 실험집단과 비교집단으로 나누어 적용하였다. 실험집단에는 실제 가정생활에서의 부모-자녀 간 의사소통 훈련을 수행과제로 제시하고 비교집단에는 수업 중 학습활동을 통한 훈련만 제시하며, 수업 및 사전, 사후 수행과제를 동일하게 제시하였다. 연구 대상은 중학교 1학년으로 실험집단은 4학급 149명, 비교집단은 4학급 147명의 총 8학급 296명과 그의 부모이다. 실생활에서 부모자녀간 의사소통 능력과 관계정도를 알아보기 위해 사전과 사후의 설문지와 부모자녀간 실제대화를 분석한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 양적연구 결과에서 부모님과 함께 의사소통 훈련을 실천하여 실제 상황적 수행평가를 수행한 실험집단이 학습상황에서 훈련한 비교집단보다 부/모에 대한 대화시간이 늘었고, 기능적 의사소통 능력이 향상되었으며, 관계 만족도가 증가한 결과를 보였다. 둘째, 대화분석한 결과, 부모자녀의 의사소통 걸림돌 사용은 실험집단이 비교집단보다 줄고, 긍정적 요소는 실험집단이 비교집단 보다 증가하여 실험집단의 의사소통 개선 효과가 유의미하게 높았다. 특히, 무패법(갈등해결법)을 통한 의사소통 문제 해결 사례는 실험집단이 70%, 비교집단이 43.3%로 갈등 해소에도 효과적이었다. 셋째, 두 집단 모두 부모가 자녀보다 약 3배 이상 많은 의사소통 걸림돌을 사용하고 있었으며, 부모는 훈계, 강의, 비난, 빈정대기, 명령 외에 다양했고, 자녀는 논쟁과 회피, 비난, 강요(떼쓰기) 순서로 나타났다. 대화과정에서의 의사소통 문제점은 자녀의 회피적, 반항적 말투가 부모의 역기능적 의사소통을 더욱 부추겨서 자녀 대 부모의 반응으로 회피 대 훈계 명령 캐묻기, 논쟁 대 비난 논쟁, 강요 대 명령, 비난 대 비난 빈정대기 등의 경향이 나타났다. 넷째, 학생들의 평가결과 실제 상황적 수행평가가 효과적인 의사소통 방법을 실생활에서 실천하도록 돕고 부모자녀의 의사소통 능력 및 관계를 향상시키는데 매우 효과적이라고 응답하였다. 본 수업 및 실제상황적 수행평가는 학습자가 자신의 대화 모습을 관찰하여 의사소통 문제점을 파악하고 개선함으로써 원만한 가족관계 형성을 돕는데 공헌하였다. 또한, 청소년 자녀와 부모를 대상으로 하였으며 부모자녀간 실제대화를 분석하여 대화구조를 심층적으로 밝히고 의사소통 문제점과 개선한 대화사례를 제공한 것에 의의가 있다.
도시화는 여름철 도시형 홍수, 도시 열섬 등의 문제를 야기시킨다. 이러한 현상을 해결하기 위해서는 도시 열환경 변화의 정확한 파악이 필요하다. 이는 에너지 수지를 통해 설명될 수 있지만, 도심지의 경우 일반적인 에너지 수지와 달리 건물이나 인공토지피복에 의해 저장된 열에너지인 저장열을 고려하여야 한다. 하지만 저장열은 도시 표면의 복잡한 3차원 구조와 피복의 다양성 때문에 그 산출이 어려우며, 도시마다 다른 환경으로 인해 선행연구의 저장열 산출 방법을 타 도심지에 적용시키는 데는 어려움이 존재한다. 특히 대부분의 선행연구는 국외 도시를 중심으로 이루어졌기 때문에 국내 도심지의 다양한 토지피복과 건물 특성에 적합한 저장열 산출 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 도심지의 다양한 지표타입이 존재하는 지역의 자료를 이용하여 저장열의 정량적인 산출이 가능한 회귀 식 도출을 목적으로 한다. 이를 위해 순복사와 지표면 온도 자료를 독립변수로, 플럭스 타워 기반 저장열 추정치를 종속변수로 사용하여 비선형 회귀분석을 수행하였으며, 산출된 회귀계수를 각 독립변수에 적용하여 저장열 산출 회귀 식을 도출하였다. 플럭스 타워 기반 저장열 추정치의 시계열 분석 결과 본 연구에서 산출한 저장열이 주간의 high peak와 야간에서의 값의 분포와 경향을 잘 모의하고 있었고, 플럭스 타워 기반 저장열 추정치에 비해 연속적인 저장열 산출이 가능하였다. 또한 산점도 분석 결과 Root Mean Square Error (RMSE) $50.14Wm^{-2}$, bias $-0.94Wm^{-2}$로 유의한 수준의 정확도를 보였다.
이 연구는 미국내에서도 지역 정신보건제도가 가장 잘 확립되어 있는 것으로 평가를 받는 캘리포니아주의 주립병원에 입원한 환자들이 어떻게 변화되어 왔는가, 특히 탈시설화운동이 시작된 1960년대 이후 입원환자의 추세를 고찰하는 데 연구의 목적이 있다. 그리고 이를 토대로 앞으로 한국의 정신병원에서 예견되는 변화를 포함한 정신 보건제도의 발전을 위한 정책적 함의를 도출하고자 한다. 연구의 방법으로는 각종 통계자료를 비롯한 문헌조사를 시작으로 직접 현지를 방문하여 주정신보건국과 카운티정신보건국의 각종 데이터를 이용하였으며, 또 실제 주립병원들을 직접 답사하여 각종 시설 및 프로그램의 현황 등을 분석하였다. 1851년 최초의 주립병원이 설립된 이후 입원환자의 수는 계속 증가하여 1959년에는 10개의 병원에 37,489명으로 최고에 달하였다. 그러다가 1970년 12,240명, 1980년 5,314명, 그리고 1997년에는 4개의 병원에 약 89%가 줄어든 4,263명으로 환자의 수가 감소하였다. 이처럼 입원환자의 급격한 감소에 따라 주립병원의 존립에 대한 논란은 많지만, 당분간은 늘어나는 사법 처리된 환자들의 주 치료기관으로 존속될 전망이다. 이러한 연구결과로 보아 한국의 전문정신병원의 입원환자들도 지역 정신보건제도가 발전하게 됨에 따라 향후 감소될 것이 일반적인 전망이므로 정신병원의 서비스프로그램의 다양화와 지역사회 중심의 재활 및 사회복귀를 위한 다각적인 노력이 요청된다. 최근까지 우리나라의 정신보건정책은 단순히 정신의료기관과 정신요양시설의 병상수 증설에만 치중해 왔으며, 정신질환이라는 문제를 약물치료나 정신치료에만 의존하여 해결하려는 의학적, 임상적 모델에 의존해왔다(황성동, 1996). 그러나 미국에서는 탈시설화(deinstitutionalization) 운동이 본격적으로 일어나기 시작한 1960년대 초반 이후로 지역사회를 중심으로 각종 정신사회재활서비스를 적극적으로 제공하는 지역사회 정신보건서비스가 보편적인 모델로 정착되었다. 그래서 많은 환자들을 주립병원에 장기간 수용하는 것을 지양하고 환자의 생환거점인 지역사회 내에서 다양한 재활치료를 통해 사회적 기능을 회복하고 사회에 복귀시키려는 접근법이 보편적인 정신보건정책이자 실천방향이 되었던 것이다(Bell, 1989; Torrey, 1997; Watkins & Callicutt, 1997). 그리고 이러한 미국의 정신보건제도의 변화는 곧 세계적인 추세가 되었다. 다행히 최근 들어 한국에서도 정신의학계와 정부에서 지역사회 정신보건모델에 대한 관심이 높아지고 있으며, 1997년부터 시행된 정신보건법에는 이 모델의 활용에 대한 조항들이 구체적으로 명시되어 있다. 그러므로 이제 한국의 정신보건제도도 종래의 장기입원 중심의 전통적 모델에서 지역사회중심의 정신보건서비스 모델로 전환을 시도하고 있다고 하겠으며, 이에 따라 그 동안 정신보건치료의 중심이 되어온 전문 정신병원의 역할과 기능에 많은 변화가 있을 것이라는 예측이 가능할 수 있다. 이러한 때에 선진 각국의 정신보건제도가 지역 정신보건체제로 전환되면서 그 동안 정신치료의 중심적 역할을 맡아 온 전문 정신병원에 어떠한 변화가 일어났는가에 대한 고찰은 앞으로 우리나라의 정신보건정책을 수립하는 데 매우 유익할 것이다. 따라서 이 연구는 미국 내에서도 지역 정신보건제도가 가장 잘 확립되어 있는 것으로 평가받고 있는 캘리포니아주를 연구 지역으로 하여, 종래에 정신치료의 중심이 되어 온 주립 정신병원에 입원한 환자들이 어떻게 변화되어 왔는가를 고찰하는 데 연구의 목적이 있다. 특히 정신보건제도의 역사상 큰 획을 긋는 탈시설화운동 이후에 일어난 변화의 추세를 고찰하는 데 중점을 두었다. 그리고 이 연구의 결과를 기초로 앞으로 우리나라의 정신보건서비스 전달체계의 변화에 따른 전문 정신병원의 변화를 모색하고, 정신보건제도의 전반적인 발전을 위한 정책적 시사점을 얻고자 한다. 연구의 방법으로는 각종 통계자료를 비롯한 문헌조사를 시작으로 직접 현지를 방문하여 주 정신보건국과 카운티 정신보건국의 각종 데이터를 이용하였으며, 또 실제 주립병원들을 직접 답사하여 각종 시설 및 프로그램의 현황 등을 분석 고찰하였다.
현재 ISO, OGC 등의 국제표준화 기관들을 중심으로 지리정보 표준화에 대한 작업이 활발하게 진행 중에 있으며, 이러한 결과로 다수의 GIS 표준이 제정되었다. GIS DB 들간의 공간정보 공유, 상호 교환, 유통 등의 상호운용성을 높이기 위한 표준화 작업들은 개방형 인터페이스 설계 표준에 중점을 두고 있다. 그러나 이러한 표준화 작업에서는 지리정보 DB 자체에 대한 스키마 설리 절차 및 방법 등은 고려하고 있지 않고, 상호운용을 위한 인터페이스를 표준화하거나 공간 DB의 추상스키마 표준만을 제안하고 있다. 설계 표준 없이 서로 다른 데이터 모델에 따라 개별적으로 구축된 지리정보 DB들간의 표준 인터페이스를 통한 데이터공유는 데이터 모델의 상이성으로 인해 정보의 손실이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 GIS DB를 구축할 때 서로 다른 GIS S/W를 이용하더라도, 구축된 지리정보시스템들간의 공간 데이터 모델, 논리적 구조, 의미 구조 등을 통일할 수 있도록 하기 위한 지리정보 DB의 설계 지침을 제시한다. 특히, ISO 추상 스키마 표준을 관계형 모델, 객체-관계형 모델, 객체 중심 모델, 기하 중심 모델로 변환하는 표준 지침을 제안한다. 그리고 기존의 상용 GIS S/W를 대상으로 논리적, 물리적 설계 지침에 따른 각 S/W의 적용 예제 모델을 제시하여 DB 설계 지침으로 활용하기 위한 토대를 제공한다. 본 논문에서 제시한 지리정보 DB 설계 지침의 응용 스키마, 개념적 및 논리적/물리적 구현 스키마를 적용하여 GIS DB를 구축하는 경우에는 각 DB들 간의 상호운용성이 원활해지고 각 스키마들의 산출물을 통하여 통일화된 스키마 정의 및 카탈로깅 지원이 가능해진다.템 개발은 지자체 GIS 재사용의 문제를 해결해 줄 수 있을 것이다.정들이 단계적으로 성과를 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을
Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.
'기술융합'은 기존기술 간 결합 또는 전혀 새로운 기술개발을 통한 신산업 창출과 사회적 난제 해결을 가능하게 하는 혁신의 최근 트렌드이다. 과학기술을 통한 한국 경제성장 전략의 첨병이었던 국가출연연구소(이하 출연(연))에 대해서도 융합연구 조직으로의 역할 변화를 둘러싼 정책적 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 출연(연) 융합연구의 성공 핵심요소를 '협업'으로 보고 다음의 연구목적을 설정하였다. 첫째, 기술개발 목적과 문제해결 과정 관점에서 융합연구 개념과 범위를 정의하고, 그 특성을 반영하는 분석 프레임워크를 제안한다. 둘째, 융합연구에서의 협업활동과 그 성과를 유형화하고 새로운 분석지표를 제안한다. 셋째, 융합연구에서의 협업활동 특성과 그 정도가 성과에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여, 국가연구개발사업 및 NST 융합연구사업을 통한 융합연구 과제 수행 경험이 있는 각 출연(연) 104명의 연구책임자들에게 협업의 방식 및 정성적 성과에 대한 설문조사를 수행하였다. 이후, 조사결과를 바탕으로 협업활동 특성과 성과 간 상관관계를 규명하는 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 지식 창출활동에서는 협업 파트너 다변화가 중요한 변수였다. 둘째, 유사분야 연구자들 간 집체형 협업활동은 특허 기술이전과 같이 목적이 명확한 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 연구자들에게 독립성과 자율성을 부여하고, 지식 노하우 등 기술역량의 상호공유가 이루어질수록 창출지식의 다양성 및 관계의 지속성이 높아지는 것으로 나타났다. 연구결과는 융합연구를 위한 협업과 성과 분석방법의 정책방향을 제시한다.
고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.
웹 기술의 급속한 발전은 기업들이 관리해야 하는 정보량의 폭발적인 증가를 초래하였다. 이와 더불어 보다 정확한 정보를 찾기 위한 검색 엔진 솔루션 시장의 규모도 더불어 크게 증가하였다. 하지만 대부분의 검색엔진들은 사용자의 검색 의도를 고려하지 않고 사용자가 입력한 특정 키워드를 포함하는 문서들을 반환하는 방법을 채택하고 있어, 실제 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결 하기 위한 중요 기술인 적합성을 만족시키기 위해 재현율과 정확율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 우선 검색어의 재현율을 높일 수 있도록 유사어 관계 확장을 위한 온톨로지 스키마 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 추론을 통해 검색어의 확장을 제시하였다. 확장된 검색어들을 이용하여 문서 검색을 하기 위한 다단계 유사도 검색 순위화 알고리즘을 제안하였다. 설계된 온톨로지 스키마와 온톨로지 저장소의 데이터를 기반으로 추론과 유사도 검색 순위화 엔진이 포함된 웹사이트 형식의 사용자 의도 적응형 검색 솔루션을 구현하였다. 구현된 검색 솔루션을 통해 다양한 검색어를 입력하여 제안 방법의 타당성을 입증하였고 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 솔루션의 필요성을 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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