• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.121-137
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• 2022

본 연구의 목적은 하이테크 소셜벤처의 사회적·경제적성과에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 규명하여, 하이테크 소셜벤처와 관련 생태계 이해관계자에게 필요한 성공 요인과 통찰력을 제시하는 데 있다. 선행연구에 근거하여 핵심기술역량, 핵심비즈니스역량, 소셜미션지향의 세 가지 성과요인 차원을 구성하였고, 각 하위요인으로 기술혁신지향성, R&D역량, 비즈니스모델, 고객지향성, 소셜네트워크, 소셜미션추구를 도출하였다. 실증분석을 위해 국내 하이테크 소셜벤처를 대상으로 설문조사를 진행하였고, 회수된 243부의 유효한 자료는 PLS-구조 방정식 분석을 통해 가설의 유의성을 검정하였다. 분석 결과, R&D역량, 고객지향성, 소셜네트워크, 소셜미션추구는 모두 사회적·경제적 이중성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술혁신지향성은 사회적·경제적성과에 모두 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났는데, 이는 표본기업들의 기술혁신지향성이 추상적인 조직문화적 특성으로만 내재되었기 때문에 발생한 것으로 추정한다. 비즈니스모델은 사회적성과에만 유의한 영향을 미쳤는데, 이는 사회적기업을 위해 개발된 측정도구의 한계로 추정되며, 원인 파악을 위한 추가 다집단분석 결과도 이와같은 추정의 근거를 뒷받침해 주었다. 본 연구는 사회적경제 생태계에 새롭게 등장하고 있는 하이테크 소셜벤처를 식별하고 선제적으로 실증 연구를 진행함으로써 관련 연구분야의 토대를 마련하였으며, 사회적기업 및 소셜벤처의 성과요인 연구와 실증적 연구모형을 확장시키는 계기가 되었다고 판단한다. 그러나 연구 방법이나 과정에 있어서, 사회적·경제적 이중성과의 균형을 위한 요인 도출이나 검증, 주관적 측정 방법, 표본의 대표성 등의 한계가 있었다. 향후 한계를 보완하고 개선된 연구모형을 설계하여, 더욱 심도 있는 후속 연구가 이어지기를 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제52권2호
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• pp.51-63
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• 2024

건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.

• 구강회복응용과학지
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• 제40권2호
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• pp.72-81
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• 2024

목적: 본 연구의 목적은 가철성 다이 시스템으로 제작된 작업 모형과 솔리드 작업 모형을 이용해 치과용 캐드캠 시스템(CAD/CAM)으로 제작된 지르코니아 3본 고정성 치과 보철물의 변연 및 내부 적합성을 평가하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 하악 우측 제1소구치와 하악 우측 제1대구치에 지르코니아 크라운을 위한 치아 삭제 프로토콜을 수행하고, 하악 우측 제2소구치가 없는 레퍼런스 모델을 만들었다. 레퍼런스 모델은 폴리비닐 실록산 인상체를 사용하여 복제되었고, 일반적인 치과 기공 절차에 따라 20개의 작업 모형이 제작되었다. 비교 분석을 위해, 10개의 지르코니아 3본 고정성 치과 보철물은 가철성 다이 시스템에서, 나머지 10개는 솔리드 작업 모형에서 제작되었다. 모든 작업 모형은 치과용 데스크탑 스캐너를 사용하여 디지털화되었고, 캐드 소프트웨어에서 보철물을 설계하였다. 최종 3본 고정성 치과 보철물은 밀링 과정을 통해 제작되었다. 변연 및 내부 적합도 평가는 레퍼런스 모델에 제작된 보철물을 위치시키고, 디지털 평가 방법으로 적합도가 측정되었다. 두 그룹 간의 통계 비교를 위해 Mann-Whitney U 검정이 적용되었다(α = 0.05). 결과: 가철성 다이 그룹은 솔리드 작업 모형 그룹에 비해 소구치와 대구치에서 유의하게 높은 적합도 차이를 보였으며(P < 0.05), 특히 변연 및 교합 간격에서 유의하게 높은 편차를 보였다. 색상 편차 맵에서도 가철성 다이 그룹이 변연 및 교합 영역에서 더욱 높은 편차를 보였다. 결론: 3본 고정성 치과 보철물의 적합도 차이는 가철성 다이 시스템의 작업 모형 상에서 제작된 치과 보철물에서 초래되었으며, 이를 통해 가철성 다이 제작 방법이 치과 고정성 보철물의 정확성에 영향이 있었음을 검증하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.423-446
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• 2023

쉴드 TBM 터널 라이닝은 세그먼트와 링으로 분절되어 있다. 2-링 빔-스프링 모델은 세그먼트 라이닝의 링과 세그먼트의 연결부 경계조건을 통해 불연속성을 고려하며 단면 설계 시 주로 활용하는 모델링 방법이다. 그러나 3차원 해석이 필요한 경우 대체로 Segmentation에 대한 고려 없이 연속체 라이닝으로 간주하여 세그먼트 라이닝에 대한 응력과 변위를 검토하는 경향이 일반적이다. 본 연구는 세그먼트와 링의 접촉면에 Coulomb의 마찰 법칙에 근거한 Shell interface element를 적용하여 세그먼트 간 계면 거동하는 모델링으로 지진 시 세그먼트 라이닝의 응력과 변위에 대한 응답 특성을 연구한다. 세그먼트 라이닝은 건설 과정에서 Ovaling 변형이 발생된다. 국내 세그먼트 라이닝의 Ovaling 변형에 대한 관리 기준은 없다. 스웨덴이나 중국의 경우 내경 7.0 m의 라이닝인 경우 5~10‰의 Ovality 기준을 갖고 있으나 이는 현실적으로 실현하기 어려운 기준치이다. 본 연구는 Shell interface element를 활용한 세그먼트 라이닝 모델링을 통해 지진 시 라이닝에 발생되는 응력과 변위의 특성을 연속체 모델링 결과와 비교하여 Segmentation이 고려된 라이닝의 지진에 대한 응답 특성을 연구하고 이를 통해 세그먼트 라이닝의 Ovality 기준과 의미를 연구한다. 연속체 라이닝과 세그먼트 라이닝의 지진 시 응력과 변위의 분포 양상은 유사하였다. 그러나 응력과 변위의 최댓값은 세그먼트 라이닝과 차이를 보여주었다. Shell로 모델링 된 연속체 라이닝의 지진 시 응력 분포는 3차원 원통형 형상에 연속성을 갖는 응력 분포를 보이지만 세그먼트 라이닝은 분절된 세그먼트 외측으로 응력이 집중되었고 세그먼트와 링의 접촉면이 집중되는 위치에서 가장 큰 응력이 발생되었다. 이러한 단속적이고 국부적 응력 분포는 라이닝의 Ovality가 클수록 지진 시 더욱더 국부적 집중도가 커진다. 응력 분포가 급격하게 커지는 Ovality는 150‰ 정도에서 발생되기 시작했으며 그보다 작은 Ovality 에서는 원형 단면 라이닝에서 발생되는 응력보다 작은 응력이 발생되었다. 그러나 Ovality 150‰는 실제 라이닝에서 실현될 수 없는 비현실적 값이다. 따라서 세그먼트 라이닝의 Ovality는 심도에 따라 증가될 수 있으나 지진 하중에 대한 안정성에는 큰 영향을 미치지 않는다. 그러나 터널의 단면 확보 및 품질관리를 위해서는 Ovality에 대한 계측과 관리가 요구된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제48권3호
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• pp.232-238
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• 2024

본 연구는 현재 감천항에 입항하는 선박교통 특성을 반영하여 감천항 도등의 효용성을 검토하였다. 감천항 도등은 1996년 4,000TEU 컨테이너선 출입항을 위해 감천항 항로표지 보완 기본설계과정에서 제안되어 설치되었다. 이후 부산지방해양수산청의 감천항 정온도 향상을 위한 기존 외곽 시설 재배치 검토 연구를 통해 50,000DWT급 일반 화물선 입항 대응 및 한진 부두의 크레인 높이를 반영한 도등으로 개선되었다. 그러나 현재 감천항의 해상교통 특성을 보면 해상교통 혼잡도도 원활하고 대형선박 보다는 10,000톤 이하의 중소형 선박 비중이 높아 대형선박 입항을 대응하기 위해 개선된 도등의 효율성은 감소되었다고 볼 수 있다. 그러나 입항선박의 규모에 따른 변화 추이를 보면 30,000톤 이상선박의 입항비율의 연평균증가율(CAGR)이 8.45%로 증가되고 있어 향후 대형선박의 입항비중 증가에 대한 대비를 위해서는 감천항 도등을 필수 등화로 유지하는 것이 필요하다. 따라서 도등을 철거할 경우 감천항 항로의 협소한 공간 특성상 입출항 선박이 조우하는 경우에는 충돌의 위험이 증가하여 항해자에게 큰 부담이 될 수 있기 때문에 도등의 기능은 유지하는 대신 전도등을 이전설치 하여 유지보수에 대한 부담을 경감시키는 방법과 도등의 기능 대신 지향등을 설치하는 방법을 고려해 볼 수 있다. 지향등 설치 시 인근 부산북항에 설치된 Single Sector Lights가 명확한 중시선을 제공하지 못하여 지점에 따라 명확한 구분이 어려움에 따라 이용자 만족도가 떨어지는 부분을 개선할 수 있는 Double Sector Lights를 설치를 고려해볼 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.179-194
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• 2024

본 연구의 목적은 초임 과학 교사가 소집단 모형구성 활동을 운영하며 어떤 인식론적 프레이밍을 보였는지 탐색하고, 연구자와 함께 수업을 설계, 진행, 성찰한 경험이 교사의 인식론적 프레이밍 변화에 어떻게 기여했는지를 이해하는 것이었다. 우리는 경력 2년 차의 초임과학 교사 1명을 사례로 연구하였다. 교사는 약 4개월간 2개 학급에서 소집단 모형구성 활동이 포함된 18차시의 수업을 운영하였으며, 교사의 수업 실행 전후에는 교사-연구자 사이의 협력적 성찰이 13회 이루어졌다. 교사의 수업 실행과 협력적 성찰은 모두 녹화 녹음되었으며 전사되어 질적으로 분석되었다. 우리는 발화 단위로 인식론과 관련된 요소들을 귀납적으로 추출하고, 이러한 발화가 일관성 있게 나타난 부분을 찾아 교사의 인식론적 프레이밍을 유추하였다. 연구 결과, 교사의 인식론적 프레이밍은 단원 초반부에 '빈칸 채우기' 프레이밍, 중반부에 '개인적 추론 구성하기' 프레이밍, 후반부에 '사회적 추론 구성하기' 프레이밍으로 각각 다르게 나타났으며, 소집단 모형구성활동에서 교사와 학생의 역할에 대한 교사의 관점이 뚜렷하게 구분되었다. 이러한 변화는 교사가 연구자와 협력하여 모형구성 수업을 계획, 진행하고 성찰하며, 학생들의 가능성과 달라진 실행을 꾸준히 관찰하면서 나타났다. '빈칸 채우기' 프레이밍에서 '개인적 추론 구성하기' 프레이밍으로의 전환에는 교사가 소집단 모형구성 활동을 운영하고 협력적 성찰하는 과정에서 학생들을 관찰하며 학생들의 능력에 대해 새로운 인식을 가지게 된 것이 중요했다. '개인적 추론 구성하기' 프레이밍에서 '사회적 추론 구성하기' 프레이밍으로의 전환에는 교사가 연구자와의 협업으로 교실에서 사회적 상호작용 장을 형성하여 협력적 지식 구성의 가치를 인식하게 된 것이 중요한 역할을 했다. 이 연구 결과는 소집단 모형구성 활동을 운영하는 교사를 지원하는 교사 교육 방안을 모색하는 데 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.703-711
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• 2024

본 연구는 SBAR 기반 시뮬레이션실습이 간호대학생의 보고자신감, 의사소통능력, 간호역량 및 디브리핑 만족도에 미치는 효과를 검증하고자 시도되었다. 본 연구는 일지역의 일 대학 간호학과에 재학 중인 3학년 학생을 대상으로 시뮬레이션실습 교과목을 수강한 학생 46명을 대상으로 하였다. 자료는 시뮬레이션실습 전·후 자가 보고식 설문지를 이용하였으며, 2023년 10월 30일부터 12월 22일까지 수집하였으며, 단일군 전·후 실험설계연구이다. 자료분석은 SPSS/WIN version 26.0 프로그램을 사용하여 빈도분석, 기술통계, Shapiro-Wilk test, Paired t-test를 이용하여 분석하였다. 연구결과, 보고자심감은 교육 실시 전 평균 5.79±1.47점에서 교육 후 평균 7.13±1.56점이었고, 의사소통능력은 교육 전 평균 3.62±0.44점에서 교육 후 평균 4.34±0.67점이었으며, 간호역량은 교육전 평균 2.64±0.39점에서 교육 후 평균 3.26±0.51점이었고, 디브리핑 만족도는 교육 전 평균 3.57±0.51점에서 교육 후 평균 4.18±0.58점이었다. SBAR 기반 시뮬레이션실습 교육 전·후 보고자심감(t=2.84, p=.006), 의사소통능력(t=-3.28, p=.001), 간호역량(t=-8.16, p<.001), 디브리핑 만족도(t=2.72, p<.001)는 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 본 연구결과를 토대로 간호대학생들에게 SBAR를 활용한 의사소통 교육은 저학년 교육과정부터 체계적으로 이루어지면서, 간호역량 향상을 위해 시뮬레이션 실습교육 뿐만 아니라 다양한 실습 상황에서도 SBAR 의사소통을 활용한 보고 교육 강화 및 확대가 필요할 것으로 생각된다.

• 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.

• 한국양식학회지
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• 제21권4호
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• pp.203-212
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• 2008

참굴 유생의 최적 성장과 먹이생물의 이용성을 높이기 위해 현재 인공종묘생산에서 많이 이용되고 대량배양이 용이한 미세조류를 대상으로 그 요구조건을 구명하고, 나아가 인공배합사료개발에 요구되는 기초적인 사료 설계 자료를 얻기 위하여 대량 인공종묘생산 시 유생에 축적되는 영양소의 변화를 유생의 발달 단계에 따라 조사하였다. 유생의 일간 각장 성장은 $5.8{\sim}30.8\;{\mu}m$로 중형각정기 유생 이후 최대 성장률을 보였고, 사육 12일째 각장 $311.0\;{\mu}m$의 부착기 유생으로 성장하였다. 습중량, 건중량 및 AFDW는 각각 $0.5{\sim}15.0\;{\mu}g/larva$, $0.2{\sim}6.5\;{\mu}g/larva$ 및 $0.1{\sim}2.3{\mu}g/larva$이었다. 각각의 증중량은 D형 유생에서 각장 $100\;{\mu}m$까지는 감소하였고, 사육 8일째까지는 급격한 증가를 보였지만, 부착기 유생으로 발달하면서 감소하였다. 알의 일반성분 조성 중 회분은 7.7%로 전체 유생단계의 $30.3{\sim}39.6%$에 비해 매우 낮은 함량을 보였지만, 조단백질, 조지질 및 탄수화물의 함량은 전 유생단계에 비해 높았다. 유생의 조지질($0.6{\sim}1.1%$), 조단백($6.1{\sim}10.6%$), 탄수화물($1.0{\sim}2.7%$), 아미노산 및 지방산 함량은 포기각정기 유생까지는 감소하였고, 이후 어느 정도 축적되는 경향을 보였다. 알과 유생의 아미노산 조성 비율은 유생의 발달단계와 상관없이 비슷한 조성비로 glutamic acid (5.85%, $1.26{\sim}2.24%$)과 aspartic acid (4.67%, $0.97{\sim}1.70%$)가 가장 놀은 조성을 보였다. 전체 유생기 동안 필수아미노산으로서 leucine ($0.83{\sim}1.26%$), lysine ($0.90{\sim}1.35%$) 및 arginine ($0.92{\sim}1.25%$)이 성장함에 따라 비교적 높게 축적되었다. D형 유생에서 부착기 유생으로 발달하는 과정에서 조화지방산은 65.5% ($54.3{\rightarrow}17.1%$)로 줄어들었고, 단일불포화지방산과 고도불포화지방산은 각각 35.8% ($29.9{\rightarrow}40.6%$)와 484.6% ($7.8{\rightarrow}45.6%$)로 축적되었다. 이 중 palmitic acid ($9.9{\sim}37.0%$), oleic acid ($12.2{\sim}32.3%$) 및 linoleic acid ($2.0{\sim}33.6%$)가 비교적 높은 조성을 보였고, EPA와 DHA은 각각 $2.2{\sim}11.6%$, $2.0{\sim}4.5%$로 나타나, 전체 유생단계에서 EPA가 DHA에 비해 높은 조성비($1.1{\sim}3.5$, EPA/DHA)을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.