• 경영정보학연구
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• 제20권1호
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• pp.159-177
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• 2018

정보통신기술의 발전과 함께 인터넷 상에서 유통되는 디지털 정보의 양과 범위가 급격히 증가하고 있다. 주목할 점은 개인정보의 가치가 광범위하게 인식되면서 의도치 않은 유출과 그에 따른 프라이버시 침해와 같은 부작용 역시 빠르게 증가하고 있다는 것이다. 이러한 개인정보 침해로 인한 정보주체의 피해를 구제하기 위해 전세계 각국은 법률적으로 개인정보 자기결정권을 구체화하고 있으나 실제 현장에서 행사되는 경우는 매우 드문 것으로 나타나고 있다. 특히, 일반적 형태의 개인정보에 비해 개인의 신체 및 건강, 진료 등에 대한 민감한 정보를 담고 있는 개인의료정보의 경우, 보안사고 발생 시 더 많은 경제사회적 문제를 가져올 수 있음에도 개인의료정보에 대한 자기결정권 행사는 충분히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 보호와 관련된 개인의 의도 및 행동을 설명하기 위한 이론적 프레임워크로 활용되어 온 보호동기이론을 기반으로 개인의료정보의 자기결정권 행사 의도에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 설문조사를 통해 수집된 200건의 데이터에 대한 실증분석 결과, 위협평가(위협에 대한 지각된 취약성, 지각된 심각성)와 대처평가(지각된 반응 효율성)가 개인의료정보의 자기결정권 행사 의도에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 개인이 평소 갖고 있는 개인의료정보 제공에 대한 우려 역시 개인의료정보의 자기결정권 행사 의도에 유의한 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 도출된 결과와 관련된 이론적, 실무적 시사점과 본 연구의 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.52-63
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• 2015

국내 건축물 중 업무시설은 국가 경제발전 및 산업구도의 변화와 더불어 급속도로 보급되기 시작하여 2012년 수도권 기준 소방대상물 현황 31개종 중 공동주택 다음으로 많은 비중을 차지하고 있는 주요 시설물이다. 그러나 2014년 현재 수도권지역 업무시설 중 70% 이상이 사용기간 15년 이상으로 주요 건축 마감재의 노후화와 기능저하가 시작되는 등 수선이 시급한 업무시설이 지속적으로 증가하고 있는 실정이다. 특히, 업무시설은 사옥 또는 임대사무실의 목적으로 활용되고 있어 시설물의 노후화와 기능 저하가 초래될 경우 건축주와 유지관리 주체에게 임대 경쟁력 저하 및 부동산 가치 하락 등의 문제점을 가져올 수 있다. 이와 같은 시설물의 노후화와 기능 저하를 예방하기 위해서는 준공 후 경과연수에 따라 수선율을 기준으로 한 예방적 차원의 계획 수선을 필요로 한다(La et al. 2001). 이러한 수선율을 기준으로 하는 국내의 수선기준들은 그 대상의 범위가 주로 공동주택과 공공기관 시설물에 국한되어 있어 업무시설에 해당 기준을 적용하기에는 한계성이 있으며, 현업에서의 수선계획 수립을 위한 수선율 기준의 적용성 제고를 위해서는 필수적으로 연간단위의 마감재별 수선율 데이터가 요구되고 있는 것으로 조사 분석되었다. 따라서 본 연구의 목적은 6개소 업무시설의 실제 수선이력데이터를 수집 및 분석하여 업무시설을 대상으로 한 건축 마감재의 수선율 산정 모형을 개발하고 사례적용을 통해 도출된 마감재별 연간단위 수선율의 적정성을 검증하는 것이다. 본 연구의 결과물은 업무시설의 건축주 및 유지관리 주체들로 하여금 발생 가능한 돌발적 보수비용과 기회비용의 낭비를 예방케 함으로써 보다 효율적인 유지보수 예산의 계획과 집행을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.15-22
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• 2002

교통 사업이 사회적 이익과 효율을 극대화하기 위해서는 적절한 평가가 이루어져야 한다 하지만 지금까지는 비용/편익 분석 등과 같은 단일기준에 의한 평가만이 이루어져왔다. 그러나 단일기준 평가 기법은 정성적인 항목을 제대로 반영할 수 없어서, 다양한 계층의 이해관계를 적절히 해결하지 못해왔다. 이러한 문제의 해결을 위해서, Saaty는 다기준 평가기법의 일종인 AHP 기법(Analytic Hierarchy Process)을 개발했다. AHP 기법은 전문가들을 대상으로 한 설문을 통해 평가항목과 대안 간의 가중치를 구하고. 이들을 선형 결합한 총합으로 대안을 평가한다. 이 과정에서 AHP 기법은 여러 평가항목의 관계가 독립적이라는 강한 가정을 하지만, 실제로는 평가항목 간에 완전히 독립적인 관계가 성립하기는 어렵다. 또한 전문가로 구성된 설문 대상자가 각각 느끼는 중복도의 크기도 같다고 할 수 없다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 평가항목 간의 중복도 문제를 개선한 AHP 기법을 개발하고자 한다. 우선 중복도를 산정하기 위해 설문 대상자들이 느끼는 평가항목간의 중복도를 평가항목의 가중치에 반영할 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 3가지 모형을 제안한다. 첫 번째는 기존 AHP 기법의 가중치 산정 단계에서 결과를 보정하는 모형이다. 두 번째는 평가항목 간의 교차 가중치를 두 평가항목에 일정한 비율로 배분하는 것이고, 세 번째는 교차 가중치를 Fuzzy 측도인 Bel과 Pl을 사용하여 두 평가항목에 배분하는 모형이다. 마지막으로 이번 연구에서 개발된 모형의 적용성을 검증하기 위해 $\ulcorner$철도도심통과구간 개선사업$\lrcorner$에 실제로 적용하여 보았다.문제가 존재하나 모델추정 티에 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다 SP 방법을 사용한 데이터를 분석할 경우 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)를 분석하는 절차를 반드시 수행하여야 한다. 만약 단순한 모델링기법의 추정치가 다중응답의 문제로 인해서 영향을 받았다면 반드시 모델링 추정치를 보정하여야 한다.는 규모가 큰 평수일수록 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 높은 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때 본 논문에서 도출된 교통소음의 가치를 교통시설의 타당성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다. 창출을 위한 범정부차원의 기획과 연구비의 집중투자를 추진하고 있다.달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from

• 벤처혁신연구
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• 제5권4호
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• pp.135-156
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• 2022

문화의 파급력에 있어서 한류, K-pop 등을 통해 그 영향력이 대중매체, 한국에 대한 인식 제고 등 다양한 분야에서 확인되고 있다. 하지만 기존 창업학에서 문화와 관련한 연구는 부족하였다. 이러한 상황에서 문화와 창업을 연구해 창업에의 부정적인 인식이 변화되고 국민적 창업의지를 높일 수 있을 것으로 예측하고 문화계발효과이론(The cultivation theory)을 토대로 드라마 특성 변수들이 창업의지에 미치는 영향에 관한 연구를 목적으로 하였다. 본 연구에서는 창업의지에 영향을 미치는 요인들을 확인하고 창업의지를 높이는데 긍정적 역할을 하는 사회적 지지의 조절 효과를 확인하고자 하였다. 연구대상은 일반인 419명으로 온라인을 통해 데이터를 얻어 이를 분석하였다. 본 연구의 분석 방법은 SPSS 통계프로그램 Ver. 24를 기본으로 조절효과 분석에는 위계적 회귀분석 방법을 실시하였다. 본 연구의 가설 검증 분석 결과는 아래와 같다. 첫째, 혁신성, 위험감수성, 자아성취, 경제적 성취, 드라마몰입도, 드라마속 성공모델, 간접경험 모두 창업의지에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 창업의지에 영향을 미치는 요인 중에서 자아 성취가 가장 큰 영향이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 여러 변수들과 창업의지 간 사회적 지지의 조절효과에서 혁신성과 창업의지 간, 자아 성취와 창업의지 간, 드라마속 성공모델 및 간접경험과 창업의지 간 사회적 지지의 조절효과가 나타나 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구를 통한 학문적 가치라면 창업의지의 영향요인으로 기존의 변수에서 벗어나 드라마특성 변수들이 창업의지에 미치는 영향을 확인한 점이다. 또한, 개인의 외적 지원의 총체라 할 수 있는 사회적 지지의 조절효과의 유의성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은, 창업의지에의 영향요인에 있어서 자아성취가 창업의지에 가장 큰 영향을 보인 점이다. 따라서 창업지원정책이나 창업교육에 있어서도 자아성취의 고취가 필수적이라 할 수 있다. 또한 TV 드라마의 파급력에 비추어 드라마속 성공모델과 간접경험이 창업의지를 높이는 바, 창업 및 창업가에 대한 인식 변화에도 그 영향력을 예측할 수 있었던 점이다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.191-211
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• 2022

글로벌 지속가능성이 큰 기업들의 가치가 높아짐에 따라 ESG가 최대 화두로 주목받고 있다. 이러한 배경에서 전반적인 글로벌 흐름에 맞추어 국내 ESG에 관한 학문 연구도 급속하게 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 ESG 연구 동향을 살펴보기 위해 체계적 문헌 고찰방법론을 활용하여 ESG 연구의 학문적 관심도 변화를 살펴보고 연구의 주요키워드들을 추출하였다. 이를 위해 지난 10년간 연구가 진행된 ESG 학술논문들을 연도별로 수집하고, 핵심주제어와 논문 제목을 활용하여 텍스트마이닝 기법으로 빈도분석을 하였다. 연구결과 첫째, 국내 ESG 학술논문들의 연도별 게재 수를 계랑 서지학 분석의 누적 수로 분석한 결과 해마다 ESG 연구논문들의 게재수가 증가하고 있으며 이를 통해 ESG 이슈에 대한 학문적 관심도의 지속적인 증가를 확인하였다. 둘째, 연구대상 논문들의 핵심주제어와 논문 제목의 빈도분석 결과로 ESG, 기업, 사회, 책임, 경영, 투자, 지속가능의 단어들이 추출되었다. 또한, 해외에서 체계적 문헌고찰로 진행된 연구를 바탕으로 국내외 ESG 주요키워드들이 공통으로 책임, 지속가능, 경영 임을 확인하였다. 그리고 최근 국외 연구에서 제시한 ESG 주요 이슈와 본 연구에서 제시한 ESG 핵심키워드들의 공통요소들을 비교한 결과 과거 연구들과 비교하면 최근 연구의 관심사가 환경임을 확인할 수 있었다. 셋째, 국내 ESG 연구들이 활용한 데이터들은 주로 KEJI 지수, KRX 지수, KCGS ESG 평가지수 등이 있음을 알 수 있었고, 그리고 중소기업을 대상으로 한 연구는 전체 152편 중 총 8편으로 현저하게 부족함을 확인하였다. 본 연구를 통해 ESG 연구 동향과 연구의 증가 폭을 확인할 수 있었으며, 향후 후속 연구자들이 연구주제 및 연구키워드에 대해 구분하고 더욱 다양한 연구주제 선정하는데 기초자료를 제시하였다. 또한, 중소기업 대상 학문 연구는 아직 미흡하거나 부족하여 이에 관한 관심과 연구가 강화될 필요가 있으며, 빠르게 급변하는 시장에서 실무적으로 접목할 수 있는 ESG 실천 지침 등을 고려한 후속 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_3호
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• pp.867-878
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• 2017

과거 지구 환경에 대한 정보를 바탕으로, 향후 지구 환경 변화를 예측할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다는 점에서 최근 지질유산에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한 지질유산의 특성상 지속적으로 보존 및 관리를 하지 않으면 훼손이 쉽고 복구가 어렵다. 그러나 현실적으로 지질유산이 공간적으로 다양하게 분포하고 실질적인 지질유산의 관리주체가 명확하지 않기 때문에 많은 훼손이 발생하고 있다. 지질유산의 공간적인 분포를 우선적으로 파악하여 지질유산의 통합적인 관리체계를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 선행연구에서 마련된 지질유산에 대한 가치평가 기준을 통해 공간정보를 이용하여 수도권 지역의 실제적인 지질유산 등급분포도를 작성하였다. 이를 위해 우선적으로 문헌조사를 통해 연구지역인 수도권 일대의 지질유산 현황목록을 정리하였고, 선행연구를 통해 마련된 가치평가 기준을 적용한 데이터베이스를 설계 및 구축하였다. 설계된 항목을 통해 공간정보 데이터베이스를 구축한 후 지도화하는 과정을 통해 지질유산 등급분포도를 작성하였다. 지질유산 등급분포도 작성 결과 수도권 지역의 지질유산은 경기도 연천시(18.8%), 포천시(10.6%), 파주시(6.3%) 등 경기북부지역에 약 35% 이상이 존재하였으며, 인천광역시에 18.1%, 경기도 안산시 8.1%로 경기서부지역에 약 26.2%가 존재하였다. 지질유산의 지질시대는 신생대 제 4기가 16.9%로 가장 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 통하여 지질유산의 공간 분포적 특성과 함께 지질학적 특성을 분석할 수 있도록 한다. 또한 지속적으로 구축되고 있는 지질유산 데이터를 공간정보를 기반으로 관리할 수 있는 체계가 수립될 수 있다. 이를 통해 지질유산에 대한 정보가 공간적으로 통합 관리 될 수 있으며 관리 주체가 지질유산에 대한 명확한 정보를 통해 지질공원으로의 발전에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구 결과를 바탕으로 추후에는 수도권 지역 뿐 아니라 전국적으로 확대하여 지질유산의 체계적인 구축 및 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.157-176
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• 2016

스마트폰, 태블릿PC와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 앱의 보급도 크게 늘어나면서 우리 일상의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 게임, 생활, 엔터테인먼트, 정보, 전자상거래 등 다양한 종류의 수많은 앱이 생겨나고 있으나, 그들 중 대부분이 사용자의 구매 선택조차 받지 못하고 있으며, 구매가 이루어진 이후에도 많은 수는 오랫동안 사용되지 않고 외면당하고 있다. 사용자가 앱을 선택하고 사용하는 데에 영향을 미치는 요인을 찾는 연구는 사용자에게 적합한 앱을 선별적으로 추천하는 데에 활용됨으로써 마케팅 효과를 높일 수 있다는 점에서 앱 개발자나 배포자 및 사용자 모두에게 기여하는 실무적 가치가 크다고 할 수 있을 것이다. 이런 관점에서, 본 연구는 앱의 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 유형별로 어떻게 달라지는지를 파악하려는 목적에서 수행되었다. 앱 사용에 영향을 미치는 요인으로서 사용자의 인구통계학적 특성뿐만 아니라 사용자가 앱을 구매하고 사용한 경험, 구매 시 참고한 앱에 대한 객관적 평가인 별점, 마케팅의 수단으로서 상품의 소개 화면에 노출되는 배지(Badge)의 영향을 살펴보았다. 사용자의 앱 선택에 영향을 미치는 요인에 대한 기존 연구들은 대부분 설문에 대한 응답 결과를 분석에 사용함으로써 사용기록이 정확히 반영하지 못하는 한계점을 갖는 반면, 본 연구는 특정한 기간 동안 사용자의 실제 사용기록 전체를 측정하고 수집하여, 이 데이터를 기반으로 분석을 실시했다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 할 수 있다. 사용자가 자신의 모바일 기기에 설치된 다양한 앱을 설치해놓고 이들 중 자신의 필요에 적합한 것을 선택하여 사용하게 되는데, 이 선택에 영향을 미치는 요인이 카테고리 별로 다를 것이라는 점을 고려하여, 다변량 프로빗 모형을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석결과로 앱 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 카테고리 별로 달라지는 것과 앱 카테고리 선택 간의 상관관계를 제시하였으며, 사용자의 앱사용 목적에 따라 쾌락성(Hedonic)과 실용성(Utilitarian)으로 구분지어 설명하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.297-303
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• 2023

소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제18권2호
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• pp.39-47
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• 2014

유방암 환자가 매년 증가함에 따라 BSGI 검사에 대한 의존도가 높아지고 검사 건수가 증가하고 있는 추세이다. 하지만 국내에서 BSGI 검사는 각 기관의 상황 및 업체권고에 따라 검사 프로토콜을 적용하고 있으며 관련 연구가 미비한 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 영상의 질을 평가할 수 있는 팬텀을 자체적으로 제작하여 검사 프로토콜에 대해 고찰하고자 하였다. Dilon 6800 BSGI 장비를 이용하여 팬텀 내 구의 크기는 5단계로 구분하여 제작하여 실험하였다. 방사성동위원소는 $^{99m}TcO_4$를 사용하여 배후방사능과 관심영역의 비율을 2 : 4 : 8로 구분하였으며 5, 7, 10분 영상을 획득하였다. 획득된 영상은 각 구의 크기에 따라 관심영역을 설정하고 정량적, 정성적 분석을 시행하였다. 획득된 데이터는 SPSS ver.18.0을 통해 통계 분석하였다. 정량적, 정성적 분석 결과, 방사성동위원소의 주입량에 따른 각 구의 계수율은 주입량이 많을수록 계수율이 증가하였고, 구의 크기가 클수록 계수율이 증가하는 성향을 나타냈다(p<0.005). 영상획득시간에 따른 각 구의 계수율은 획득시간이 길수록 계수율이 증가하였고, 구의 크기가 클수록 증가하는 성향을 나타냈다(p<0.005). 방사성동위원소의 주입량에 따른 각 구의 대조도 잡음비는 주입량이 많을수록 증가하는 성향을 나타냈고, 8배 비율의 획득영상에서 대조도 잡음비가 가장 높았다. 또한 영상획득시간에 따른 각 구의 대조도 잡음비는 획득시간이 길수록 증가하는 성향을 나타냈고, 7분 획득영상에서 대조도 잡음비가 가장 높았다(p<0.005). 자체적으로 제작한 팬텀을 통한 정량적, 정성적 평가에서 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 팬텀의 유용성을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구를 통해 장비 특성과 환경을 고려하여 BSGI 검사 프로토콜을 확인하고 활용한다면 보다 임상적 가치가 높을 것으로 사료된다.