• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.35-45
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• 2022

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.

• 한국조리학회지
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• 제18권5호
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• pp.63-79
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• 2012

본 연구의 목적은 서비스이익사슬 모형을 국내외식업에 적용하여 내부서비스품질, 직원만족, 조직몰입 등의 직원 구성개념들과 서비스 가치, 고객만족, 고객충성도 등의 고객 구성개념들 간의 관계를 살펴보고, 효과적인 외식기업 경영전략을 제시하는 것이다. 전술한 목적을 수행하기 위하여, 본 연구는 한국음식업중앙회와 협의한 결과, 대구광역시지회에서 연구 참여의사를 밝혔고, 그 결과 51개 외식업체가 참여의사를 밝혔고, 최초 표본으로 추출되었다. 또한, 다른 레스토랑의 소개를 부탁하는 스노우볼 샘플링 방법으로 49개 외식업체를 추가 선정하여 최종 100개 외식업체의 직원과 고객이 조사되었다. 직원설문지 741부와 고객설문지 970부가 최종분석에 사용되었다. 분석결과, 내부서비스품질의 요인들 중 팀워크와 커뮤니케이션이 직원만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 직원만족은 조직몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조직몰입은 고객의 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지각된 가치는 고객만족과 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 고객만족은 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.153-170
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• 2021

이 연구는 선수, 구단, 연맹, 에이전시 등 프로스포츠 관계자를 대상으로 심층인터뷰를 실시하여 승부조작 유발요인을 탐색하고 이를 바탕으로 예방전락을 도출함으로써 프로스포츠 활성화를 위한 전략적 시사점을 도출하고자 시도되었다. 스노우볼 샘플링 기법을 활용하여 프로스포츠계에서 근무한 경력이 3년 이상인 사람을 8명 선정하였다. 이들을 대상으로 반구조화된 심층인터뷰 방법을 적용하여 자료를 수집·분석하였다. 분석결과 승부조작 유발요인으로 첫째, 대학 진학을 위한 카르텔로부터의 학습효과 둘째, 합숙환경에서 학습된 문화 셋째, 잠재학습 효과의 발현 넷째, 인적 네트워크의 부정적 효과 다섯째, 개인의 성향을 핵심범주로 도출하였다. 승부조작 예방 전략으로는 첫째, 개인능력 중심으로의 대학입시제도 개선 둘째, 학생선수 교육시스템의 개선 셋째, 예방시스템의 구축 넷째, 지속적인 교육 다섯째, 에이전트 제도의 활성화를 핵심범주로 도출하였다. 도출된 연구결과에 대한 시사점과 향후 연구방향에 대하여 논의하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권8호
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• pp.795-806
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• 2014

이 연구는 초등과학부진학생들의 기초과학탐구능력을 향상하기 위해 중재프로그램을 개발하고 안구추적기를 활용해 중재프로그램의 효과를 검증하는데 있다. 연구 참여자는 초등과학부진학생 35명이었다. 안구운동추적기는 SMI사의 iView XTM RED로 고정형이고 샘플링 속도는 120 Hz이었다. 실험을 설계하고 분석하기 위해 Experiment 3.4와 BeGaze 3.4 프로그램을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째 기초탐구 교수전략, 교사 학생 행동, 교수-학습지도안, 학습 활동지를 포함하여 중재프로그램을 개발하였다. 둘째, 중재프로그램 적용결과 기초과학탐구능력이 향상되었고 전체 문제해결시간이 통계적으로 유의미하게 줄어들었다. 셋째, 기초과학탐구 문제영역과 핵심단어에 대한 평균응시시간이 통계적으로 유의미하게 감소하였다. 넷째, 기초과학탐구문제해결과정에서 동공 크기(pupil diameter)가 통계적으로 유의미하게 확장되었다. 다섯째, 기초과학탐구문제해결과정에서 평균도약시간(average saccade time)은 통계적으로 유의미하게 증가하였다. 여섯째, 문제 단서영역에 대한 평균응시도입시간(average fixation entry time)은 통계적으로 유의미하게 빨라졌고, 평균응시시간은 통계적으로 유의미하게 줄어들었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.871-884
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• 2021

본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권9호
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• pp.1388-1398
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• 2015

본 연구의 목적은 고추장 소스의 제품 개발을 위해 소비자 요구에 기반을 둔 Quality Function Deployment(QFD) 모델을 적용하고자 하였다. QFD는 고객의 요구 사항이 제품이나 서비스 개발의 각 단계에 반영될 수 있도록 하는 강력한 품질 경영 도구이다. 고추장 소스 제품 개발에 QFD 기법을 적용하기 위해 먼저 소비자로부터 요구 사항을 도출하고 소비자의 중요도, 수행도 분석을 위해 소비자 설문조사를 실시하였다. 다음으로 전문가 인터뷰를 통해 기술특성을 도출하고 품질표 및 상관관계를 정의하였다. 최종적으로 각 단계에서 수집되고 해석된 데이터를 이용하여 고추장 소스 제품 개발을 위한 품질의 집을 완성하였다. 그 결과 고객인지도 비교에서는 고추장 소스의 신선한 풍미를 가장 중요하게 생각하였으며, 음식 풍미 향상, 음식 활용도 높음의 순으로 높게 나타났다. 고추장 소스의 품질에 대한 요구도와 개선비를 모두 고려하여 우선순위로 연결해 본 결과 신선한 풍미, 음식 풍미 향상, 음식 활용도 높음, 활용 가능한 레시피 제공 등이 높게 분석되었다. 이를 통해 소비자들은 고추장 소스 제품의 외관적인 측면보다는 풍미와 관련된 제품 품질을 더 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 기술특성의 난이도는 구매용이성, 브랜드 개발, 현지 식재료 사용, 독특한 콘셉트가 높게 나타난 반면, 순한 매운맛, 선명하고 탁한 붉은색, 끈적끈적하게 천천히 흐르는 점도에 대해서는 난이도 점수 및 순위가 낮게 나타났다. 기술특성 값을 중심으로 실행 난이도와 기술특성 간의 상호관계를 고려하여 기술특성 우선순위를 매겨 본 결과 용도 다양화에 대한 속성이 가장 높은 우선순위를 차지하고 있는 것을 알 수 있었다. 다음으로 무료 샘플 및 시식, 독특한 콘셉트, 브랜드 개발, 고추장 소스의 입자 보이지 않음 순으로 우선순위가 높게 나타났다. 이를 통해 고추장 소스의 개발과 이의 소비 확대를 위해서는 현지 소비자가 쉽게 접할 수 있는 레시피 개발과 동반 음식을 함께 제안하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 고추장은 매운 맛을 내는 소스 중에서 발효라는 공정을 거쳐 제조되므로 이러한 이미지를 부각시켜 기존의 매운 소스와의 차별성을 둔 현지인 맞춤형 포지셔닝 전략이 필요할 것이다. 한편으로는 제품 콘셉트 도출 단계에서부터 소비자가 직접 참여하는 프로슈머 마케팅을 잘 활용하면 그들의 요구사항을 반영한 맞춤 상품을 공급할 수 있을 것이다. 이는 고객 만족도를 높이는 것뿐만 아니라 브랜드에 대한 로열티를 높일 수 있으므로 고추장 소스 콘셉트 개발 시에도 이러한 방법을 이용한다면 소비자의 니즈를 충족시킬 수 있는 차별화된 제품을 개발할 수 있을 것이라 판단된다. 그러나 본 연구는 편의추출법에 의해 설문 대상자를 선정하였고, 미국의 뉴욕 맨해튼과 중국의 베이징이라는 지역적 제한점을 갖고 있어 미국과 중국 대부분의 소비자 니즈를 반영했다고 보기에는 어려움이 있다. 이에 따라 향후 외적 타당도의 저해 요인들을 감소시킬 수 있는 소비자 계층에 따른 샘플링, 지역적 범위를 확장시킨 조사 설계 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.705-715
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• 2016

이 연구의 목적은 실제 과학수업에서 시선추적과 주의력 검사를 통해 초등학생들의 주의의 특성을 분석하는 것이다. 초등학생들의 주의 과정을 분석하기 위하여 SMI사의 ETG(eye tracker glasses) 이동형 시선추적기를 사용하였고, 샘플링 속도는 30Hz이다. 사전 주의력 검사의 연구대상은 초등학교 6학년 155명이었고, 시선추적의 연구 대상은 초등학교 6학년 남학생 6명이었다. 시선추적의 연구대상자는 모두 과거 안구병력이 없었으며, 안경을 쓰지 않았다. 안구운동 분석은 'BeGaze Mobile Video Analysis Package' 프로그램을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학생의 주의력 검사 결과, 선택적 주의와 자기통제는 .316으로 낮은 상관을 보였고, 선택적 주의와 지속적 주의는 .85로 높은 상관을 보였다. 둘째, 선택적 주의와 자기 통제의 상관관계를 기준으로 초등학생들의 주의 유형을 주의형(attentive type), 비주의형(inattentive type), 안이형(easygoing type), 경솔형(hasty type)으로 구분하였다. 셋째, 실제 과학수업에서 초등학생들의 안구운동분석을 통해 초등학생들의 주의는 상향식 주의처리, 하향식 주의처리, 디폴트 모드 네트워크로 구분할 수 있었다. 또한 실제 수업에서 초등학생들의 주의 전환은 다양한 원인으로 인해 빈번히 발생하였다. 초등학생들이 목표 지향적이고 지식에 의존하는 하향식 주의 처리를 못하는 원인은 초점주의 실패로 인한 목표 대상 지각의 실패, 목표 대상에 대한 관련지식의 부재, 관련지식에 대한 유추의 실패 등으로 나타났다. 주의력 검사와 안구운동분석을 종합하여 초등학생의 주의 처리과정을 도식하였다. 이 연구에서 밝힌 초등학생의 주의 특성과 주의 처리과정이 효과적인 교수전략, 교수학습 모형, 교수자료를 개발하는데 기초적인 자료로 활용될 것을 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.55-79
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• 2013

본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.