나이브 베이스 학습은 유명하면서도, 빠르면서도 효과적인 지도 학습 방법으로, 다소 잡음을 가진 라벨이 있는 데이터집합을 다루는 데 좋은 성능을 보인다. 그러나, 나이브 베이스의 조건적 독립성 가정은 실세계 데이터를 다루는 데 필요한 특성에 다소 제약사항을 가지게 한다. 지금까지 연구자들이 이 조건적 독립성 가정을 완화시키는 방법들을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 어트리뷰트 가중치, 커널 밀도 측정 등이 있다. 본 논문에서, 우리는 커널 밀도 측정과 어트리뷰트 가증치를 이용하여 나이브 베이스의 학습 효과를 개선하기 위한 NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) 이라는 새로운 접근 방법을 제안한다.
최근 자연어 처리 분야에서 문맥적 의미를 반영하기 위한 대조학습 (contrastive learning) 에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이 때 대조학습을 위한 양질의 학습 (training) 데이터와 검증 (validation) 데이터를 이용하는 것이 중요하다. 그러나 한국어의 경우 대다수의 데이터셋이 영어로 된 데이터를 한국어로 기계 번역하여 검토 후 제공되는 데이터셋 밖에 존재하지 않는다. 이는 기계번역의 성능에 의존하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 한국어 리뷰 데이터로 임베딩의 의미 반영 정도를 측정할 수 있는 간단한 검증 데이터셋 구축 방법을 제안하고, 이를 활용한 데이터셋인 SimKoR (Similarity Korean Review dataset) 을 제안한다. 제안하는 검증 데이터셋을 이용해서 대조학습을 수행하고 효과성을 보인다.
본 연구에서는 평택과 부산의 초등학교를 대상으로 학교 주변과 교실 내를 포함하여 총 16개 지점에서 PM2.5(particulate matter less than 2.5 ㎛ in diameter) 및 PM10(particulate matter less than 10 ㎛ in diameter)을 동시에 측정하였고, 이 결과를 여러 국외 선행연구 리뷰를 통해서 획득한 실내·외 PM2.5 및 PM10 측정 농도 및 I/O ratio(Indoor/Outdoor ratio)와 비교하였다. 선행연구는 총 30건의 연구에서 144건의 사례를 수집하여 이를 실내활동, 측정 계절, 건물용도, 주변환경에 대해 다양한 항목별로 분류하여 본 연구의 측정결과와 비교하였다. 선행연구 결과에서 PM2.5는 흡연활동이나 요리활동 등의 실내 연소작용이 없는 환경에서는 외기농도가 실내농도에 중요한 영향을 미치는 반면, PM10은 외기농도와 함께 물리적 활동에 따른 재 비산이 중요한 실내 배출원일 것으로 보인다. 평택과 부산의 초등학교에서의 측정결과도 선행연구 리뷰 결론을 뒷받침하는 양상을 보였고, 공기청정기 사용이 미세먼지 저감에 효율적인 것으로 나타났다. PM2.5와 PM10은 실내 배출원 및 외기와의 상호작용 영향이 다를 수 있으며 환기방식에서는 강제환기가 자연환기보다 PM2.5와 PM10의 실내농도 감소에 더 효율적일 수 있는 것으로 보인다.
우리나라는 2011년부터 체계적으로 융합인재교육 연구를 수행하기 시작하여 수많은 프로그램을 개발해오고 있으며, 교육과정에도 구체적으로 반영할 움직임을 보이고 있다. 이에 STEM, STEAM 교육에 관한 수많은 논문들의 리뷰를 통해 이 교육의 특징, 문제점, 해결해야 할 과제를 명료화할 시점이 되었다고 본다. 따라서 본 연구는 STEM과 STEAM 교육과 관련한 많은 국내외 논문들의 리뷰를 통해 이들 교육의 특징 및 문제점을 명료화하고 이를 통해 우리나라 융합인재교육의 해결 과제를 제안하는 데 있다. 본 연구를 통해 얻은 의미 있는 결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 통합교육과정의 접근 방식은 통합의 목적에 따라 구분되는 것이지 우월성의 차이로 구분될 수 없음을 제시하였다. 둘째, STEAM 교육과 같은 통합교육과정은 이전의 교육과정에서 강조된 수직적 깊이보다 교과 융합과 같은 수평적 연계를 중시하는 특징이 있다. 이에 따라 교과 지식과 수직적인 연계성이 약화될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 기존의 교육과정에서 강조되었던 핵심 개념과 기능이 STEAM 교육에서도 강조되어야 하며, 이와 더불어 기존의 각 교과의 핵심 개념과 기능에 대한 비교 연구가 선행되어야 함을 제시하였다. 셋째, 우리나라 융합인재교육의 연구 현황을 제시하고, 그 한계와 극복해야 할 사항을 제시하였다. 넷째, 이러한 리뷰 연구 결과를 토대로 현 상황에서 적용 가능한 STEAM 교육의 접근 방안의 예를 제안하고, 교육과정, 교수학습, 평가 측면에서 우리나라 융합인재교육에서 해결해야 할 과제와 시사점을 제안하였다.
본 연구는 온라인상에서 판매되는 동일한 제품들이 각각 다른 가격으로 판매되는 현상에 영향을 조망하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해서 온라인상에서 가격 분산에 대한 영향을 미치는 4가지의 요인을 중심으로 탐색적인 연구를 진행하였다. 첫째로 제품의 고유 속성인 제품의 평균가격, 최고가격, 최저가격, 둘째로 시장요인인 출시연도, 출시개월 수, 공급업체 수 셋째로는 소비자요인인 해당 제품에 대한 리뷰수와 평가태도 등의 요인들이 가격분산에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 것을 본 연구의 초점으로 설정하였다. 연구의 분석을 위해 온라인의 가격비교 사이트 중에서 대표적인 서비스인 다나와를 통해서 대상제품군을 선정하였다. 먼저 제품군을 제품 컨셉에 따라서 효용적 개념의 제품과 쾌락적 개념의 제품군으로 구분하여 효용적 개념의 제품군으로 노트북, 세탁기 그리고 쾌락적 컨셉의 제품군으로 백팩과 운동화를 각각 200개씩 전체적으로 유효 표본을 400개를 선정하여 분석하였다. 분석 결과 효용적 컨셉의 제품은 평균가격, 최고가격, 최저가격, 출시연도, 유통점 수, 리뷰의 수가 가격분산에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 쾌락적 컨셉의 제품군은 평균가격, 최고가격, 최저가격, 출시연도, 유통점 수, 리뷰 및 평가가 가격 분산과 긍정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해서 온라인 가격분산 현상을 확인할 수 있었으며 이와 관련된 변수들도 검증할 수 있었다. 유통점 마케팅 담당자들 관점에서는 가격분산을 유지하기 위해서 역시 이러한 변수들을 고려해서 전략을 수립할 필요가 있을 것으로 보인다.
트러플 활용기술과 관련된 특허 출원은 1980년 중반 처음 시작되었으나, 전체 출원 건수가 1년에 5건 내외로 출원이 간헐적으로 지속되고 있으며, 2019년도에 출원 건수가 30건으로 급격히 증가하고, 그 이후로 출원이 꾸준히 지속되는 경향을 보이고 있다. 특허들의 국가별 점유율을 살펴보면, 한국, 미국, 일본 순으로 출원이 이루어지고 있으며, 한국과 미국에서 출원되는 특허 수가 전체 특허의 50% 이상을 차지하고 있다. 분야별 특허 출원 동향을 살펴보면 식품(AA), 건강기능식품(AB) 분야의 경우 2020년부터 출원이 급격히 증가하는 추세를 보이고 있으며, 화장품(AC) 분야에서는 2015년부터 출원이 급격히 증가하여 꾸준히 출원이 지속되고 있으나, 의약품(AD) 분야 및 기타(AE) 분야는 특허 출원이 꾸준히 이루어지고 있다. 각 출원인 별로 다양한 분야에 특허를 출원하기 보다는, 각 출원인 별 주력 분야에 출원하는 경향을 보였으며, MYCOTECHNOLOGY은 균사체 관련 기술, NIPPON MENAADE KESHOHIN KK은 화장품, 의약품, 피부미용, 줄기세포 관련 기술, 엘지생활건강은 화장품 관련 기술을 많이 출원하였다, 본 리뷰에서는 화장품(AC), 식품(AA), 건강기능식품(AB), 의약품(AD), 기타(AE) 기술분야에 대한 내용이 언급되어 있으나, 더욱 세분화된 기술분야에 대한 자료 확보를 위해 추후 트러플 관련 기술에 대한 논문동향 파악에 대한 리뷰가 필요할 것으로 보인다. 현재 출원된 특허들은 대부분 한국을 비롯하여 모든 국가에서 트러플을 이용한 식품, 화장품 등 상품 개발을 위한 특허만 있는 것으로 조사되었다. 그러나 장기적으로 봤을 때 트러플의 생산량은 감소할 것이고 가격경쟁을 위해 트러플의 대량생산이 필요할 것이다. 따라서 앞으로는 트러플의 인공재배 관련 특허 출원을 위한 많은 기술개발 및 연구가 추진되어야 할 것이다.
본 연구는 창의성의 영역 특수적인 입장에서 과학적 창의성을 다룬 논문들을 내러티브 리뷰의 방법을 사용하여 탐색한 것이다. 창의성을 바라보는 2가지 입장 중에서 한 가지인 영역 특수적인 입장은 창의성에 대해 "그 아동이 얼마나 창의적인가?"라는 창의성의 일반적인 입장에서 "그 아동은 어느 영역에서 창의적인가"라는 영역 특수적인 접근방법으로 창의성을 바라보는 것이다. 이러한 관점에서 본 연구는 과학을 바라보았을 때, 과학적 창의성은 어떻게 정의될 수 있으며, 또 어떤 구성 요인들로 이루어졌는가를 탐색해 본 연구이다. 과학적 창의성 관련 논문들에 대한 리뷰를 통해 본 연구는 과학적 창의성은 과학적인 지식을 바탕으로 논리적이고 분석적인 사고를 통해 새롭고 적절한 것을 찾아내는 능력으로 정의할 수 있었으며, 과학적 창의성의 구성 요인은 정의적, 인지적, 환경적 요인으로 나눠 살펴본 결과, 영역 특수적인 관점에서 가장 두드러지게 차이를 보이는 과학적 창의성의 인지적 요인은 과학 관련 지식, 과학 탐구과정, 문제 발견력, 문제 해결력 등으로 구성되어짐을 알 수 있었다. 이러한 과학적 창의성에 대한 논의는 보다 과학적 창의성에 대한 실증적인 연구에 대한 좋은 길잡이가 될 것으로 사료된다.
멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.
소셜 빅데이터는 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많으며, 이들을 처리하기 위해 단어별 출현 빈도수를 기반으로 한 통계적인 형태소 분석 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나 이들 방법에서는 복합 명사를 제대로 인지하지 못해, 키워드 추출의 정확도가 떨어지는 문제점이 지적되고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터의 키워드 분석에 있어 복합 명사를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 형태소 분석 단계를 통해 얻어진 단어를 조합하여 복합 명사 후보군을 만들고, 주어진 리뷰에서 이들의 출현 빈도를 조사하여 얻어진 빈도수를 기반으로 복합 명사를 추출한다. 복합 명사 후보군을 구성하는 방법에 따라 두 가지 알고리즘을 제안하였으며, 각 알고리즘의 성능을 수식으로 표현하고 비교한다. 그리고 온라인에서 수집된 실제 데이터를 대상으로 실험을 통해 비교 결과를 검증하는 동시에, 제안 방법이 실시간 처리에도 적합함을 보여준다.
현재 우리 산업의 가속화된 발전으로 인해 다양하고 많은 양의 오염이 만들어지기 시작하고 있다. 특히 폐수의 경우 석유, 금속 및 유기물로 오염되는 강과 바다가 늘고 있으며, 빠른 조치가 필요해 보인다. 이러한 오염에 대응하기 위해 폐수에서 분리막을 이용한 깨끗한 물의 여과가 비용적으로 유리하고 친환경적인 기술로 떠오르고 있다. 재생 자원으로 만들어진 막여과 기법들이 환경오염의 원인 중 하나인 합성고분자 분리막들을 대체하기 위해 많이 사용되고 있다. 박테리아 셀룰로오스(Bacterial Cellulose / BC)는 순수하고 뚜렷한 형태의 셀룰로오스 나노섬유(Cellulose nanofibrils / CNF)이다. CNF에서 제조된 나노페이퍼는 각기 다른 용도로 한외여과막과 나노여과막으로 사용된다. BC의 높은 결정성으로 인해 폐수 처리 막의 필수 기준인 우수한 기계적 성질을 가질 수 있다. 본 리뷰 논문에서는 염료, 오일 및 중금속 등 폐수의 오염물질들을 걸러내기 위해 사용될 수 있는 BC 기반 분리막들에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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