• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.35-55
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• 2013

최근 기업 경영에 있어 정보기술의 도입 및 전략적인 활용은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 기업의 전략적인 목표와 정보기술 간의 상호 의존은 기업의 생존 및 성장에 중요한 역할을 하고 있으며, 이에 따라 이미 많은 기업이 지속적으로 정보기술에 투자하고 있다. 정보기술 투자 성과 관련해서는 기업 내부의 요인들과 전략들, 기업외부의 고객까지 여러 가지 복합적인 요소들이 서로 상호작용하고 있기 때문에, 각 요인들을 독립적으로 분리하여 정보기술 투자 성과에 미치는 영향력을 분석하는 것이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 기존의 연구들을 바탕으로 정보기술 투자성과에 영향을 줄 수 있는 변수들을 도출하여, 각 변수들의 관계를 수리적인 모델링을 통해 단순화시키고, 시뮬레이션 방법론을 이용하여 각 변수들의 변화에 정보기술 투자 성과는 어떻게 달라지는지를 밝혔다. 본 연구의 결과는 정보기술 투자는 서비스의 품질을 증가시켜 경제학적인 성과들에 간접적으로 영향을 주고, 정보기술 투자와 동시에 소비자 잉여는 증가되지만, 큰 투자비용으로 회사의 이익은 감소하게 된다. 그리고 시간이 지남에 따라 품질 증가에 관한 정보가 고객들 사이에 퍼져 나가게 되므로 최종적으로 기업의 수익을 증가시켜준다. 또한, 정보기술 투자 성과 극대화를 위해서는 회사가 제공하는 서비스와 소비자들의 네트워크 효과 등이 고려되어 정보기술 투자 여부를 결정하고, 회사에 맞는 정보기술 투자 전략을 세워야 함을 시뮬레이션 모형을 통해 확인할 수 있었다. 구체적으로, 한 번에 많은 투자를 할 경우는 단기적인 성과는 클 것으로 기대되나, 장기적으로 좋은 성과가 이뤄지지 않는다. 그러나 정보의 확산 속도가 빠르거나 정보의 장벽이 될 수 있는 정보를 받지 못하는 소비자가 적을 경우 단기에 집중 투자 하는 것이 많은 수요를 얻을 수 있다. 또, 여러 번에 걸쳐 투자하는 경우는 적당한 주기를 가지게 될 경우 장기적으로 큰 성과를 낼 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 경제학 모델링과 시뮬레이션을 결합시켜, 각각의 한계를 모두 극복할 수 있는 방법론을 활용했다는 측면과, 정보기술 투자의 성과를 제품 품질의 매개 효과 모형에 적용하여 정보기술 투자와 기업 성과간의 관계를 보여주었다는 측면, 마지막으로 정보기술 투자 전략 및 정보의 확산 효과를 반영하여 정보기술 투자의 성과를 확인할 수 있다는 측면에서 의의가 있다.

• 대한시과학회지
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• 제20권4호
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• pp.579-588
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• 2018

목적 : 대한민국 비정시 군인의 안경 청구 및 보급체계를 분석하고 개선방안을 제시하고자 하였다. 방법 : 국군에서 제공되는 비정시 군인용 안경의 청구 및 보급체계를 조사하고 분석하였다. 비정시 군인 37명을 대상으로 평소 착용하는 일반안경의 굴절력을 기준으로 보급된 파편방호용 및 방독면용 내부 장착안경의 굴절력과 교정시력을 측정하였다. 원거리 교정시력이 1.0 이하인 대상에게 완전교정을 실시하고 교정시력의 변화를 비교하였다. 현 청구 및 보급에 따른 문제점의 개선방안을 제시하고 시력관리 전문 인력의 활용방안을 모색하였다. 결과 : 비정시 군인에게 보급되는 안경은 입대할 때 착용한 안경의 굴절력과 동일하게 복제되었다. 37명의 비정시 군인에게 보급된 일반안경, 파편방호용 및 방독면용 내부 장착 안경의 등가구면굴절력은 각각 $-3.47{\pm}1.69D$, $-3.52{\pm}1.66D$ 및 $-3.55{\pm}1.63D$였으며 완전교정 등가구면굴절력은 $-3.79{\pm}1.66D$로 모두 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 일반안경, 파편방호용 및 방독면용 내부 장착 안경에 의한 원거리 고대비 및 저대비 교정시력(logMAR)은 각각 $0.06{\pm}0.80$, $0.21{\pm}0.82$, $0.15{\pm}0.74$, $0.34{\pm}0.89$ 및 $0.10{\pm}0.70$, $0.22{\pm}0.27$이었으며, 완전교정 후에는 각각 $0.02{\pm}1.05$, $0.10{\pm}0.07$, $0.09{\pm}0.92$, $0.26{\pm}0.10$ 및 $0.04{\pm}1.00$, $0.19{\pm}1.00$으로 증가하였다. 일반안경과 방독면 안경의 저대비 시력을 제외하고 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 안경의 청구, 제작 및 보급은 각각 5 단계로 구성되며, 최초 청구로부터 보급까지 약 2주 이상 소요되는 것으로 나타났다. 결론 : 비정시 군인의 안경 보급체계는 1) 굴절검사 체계의 결여, 2) 청구부터 보급까지 소요시간이 길고, 3) 보급 안경의 굴절력이 정확하지 못한 것으로 나타났다. 이를 개선하기 위해 단기적으로 관리 인력의 굴절력 측정에 대한 전문지식의 교육이 필요하고, 장기적으로 안경처방 표준체계의 도입과 시력관리 전문 인력의 확보가 필요할 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제39권
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• pp.351-378
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• 2006

매체의 발달과 함께 무형문화재에 대한 기록도 여러 가지 방법으로 시도되고 있는데, 과거에는 문자 기록에만 의존하던 것에서 최근에는 사진, 음원 및 영상 등을 많이 활용하게 되었고, 그 방식에 있어서도 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 이행하고 있는 추세이다. 이러한 변화의 과정에서 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 3차원적 기록을 필요로 하는 무용종목 등에서 주목을 받고 있다. 모션캡쳐란 움직이는 물체에 공간상의 위치를 표시하는 센서를 부탁시키고 시간의 흐름에 따라 센서의 위치를 컴퓨터의 좌표공간에 치환하여 기록하는 시스템으로, 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 형체가 없이 사람의 기예에 의해서 전승되고 있는 무형문화재의 신체적 표현을 디지털화 된 데이터로 나타내줌으써 무형문화재의 보존을 위한 과학적 자료를 제공해 준다. 국립문화재연구소는 멀티미디어 및 디지털 시대에 대응하기 위해 무형문화재에 대한 새로운 기록방안 개발을 목적으로 영화 및 게임 등의 CG제작 현장에서 널리 사용되고 있는 모션캡쳐(Motion Capture) 장비를 이용하여 국가지정의 중요무형문화재에 대한 기록 작업을 실시하고 있다. 본 사업은 복권기금을 사용하여 2005년부터 2007년까지 3개년에 걸쳐서 국가지정의 중요무형문화재 중 신체적 동작이 중요하게 표현되고 있는 무용 7개 종목 11건의 모션캡쳐 작업을 실시할 예정이다. 이미 1차 년도인 2005년에는 승무, 살풀이춤, 태평무 등 기술적 난이도가 낮은 독무(獨舞)를 중심으로 데이터 축적작업을 실시하였고, 2차 년도인 2006년에는 진주검무, 승전무, 처용무 등 군무(群舞)의 데이터를 축적할 예정이며, 3차 년도인 2007년에는 학연화대합설무의 데이터 축적과 함께 축적된 데이터를 이용한 무형문화재의 비교 분석 및 전승을 위한 교육용 프로그램과 대국민 서비스를 위한 3차원 콘텐츠 등을 개발할 계획이다. 본 보고서에서는 사업 초년도인 2005년도에 실시된 보유자 이매방, 이애주, 정재만의 승무, 이매방의 살풀이춤, 강선영의 태평무 등의 모션캡쳐 작업에 대하여 기술하고 있다. 이를 통하여 무형문화재에 대한 새로운 기록 방안을 모색하기 위한 시도를 소개하려고 한다. 이번 사업에서는 기술적으로 다음과 같은 두 가지 문제가 제기되었다. 첫 번째, 장시간(20~30분 가량)의 보유자의 춤을 끊김 없이 모션캡쳐 받을 수 있는가라는 문제였다. 수 차례의 사전 모의테스트를 통해 사업수행 적합성 판단을 마쳤고, 결국 사업수행을 무사히 마칠 수 있었다. 두 번째, 리타겟팅(RE-Targeting)이 없이 정확한 모션캡쳐 동작을 가공해 낼 수 있는가라는 문제였다. 모션캡쳐 데이터에서 국내 최초로 보유자의 골격구조 역추출 방식을 도입하여 최대한 정확한 보유자의 춤 동작을 구현해낼 수 있었다. 이번 작업에서는 이매방, 이애주, 정재만, 강선영 네 보유자의 전신 삼차원 스캔을 통해 정확한 삼차원 신체 모델링을 얻었고, 보유자 본인의 춤사위 동작을 그대로 모션캡쳐에 적용함으로써 최대한 정확도를 유도할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제25권2호
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• pp.35-40
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• 2021

신사구체여과율(glomerular filtration rate, GFR)은 신장 질환의 진단, 치료 및 추적 관찰에 중요한 지표이며, 건강인에서도 약제사용, 신장이식 공여자의 신장 평가 등에 사용된다. GFR 검사의 표준방법은 외인성 표지자인 이눌린(inulin)을 연속 주입하여 측정하는 방법이나, 시간이 많이 소요되고 검사 방법이 복잡하기 때문에, 혈청 크레아티닌 농도로 계산한 추정사구체여과율(estimated glomerular filtration rate, eGFR)을 대신 사용한다. 그러나 크레아티닌은 연령, 성별, 근육량 등에 영향을 받는 것으로 알려져 있으며, 현재 많이 사용되는 추정사구체여과율 공식에는 성인의 경우 Cockroft-Gault 공식, Modification of Diet in Renal Disease(MDRD) 공식, Chronic kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) 공식 등이 있고, 소아의 경우 Schwartz 공식을 사용하고 있다. ^99mTC diethylenetriaminepentaacetic acid(^99mTc-DTPA)를 사용한 신사구체여과율(glomerular filtration rate, GFR) 측정은 이눌린을 대체 할 수 있어 현재 사용되고 있다. 이에 ^99mTc-DTPA를 이용하여 측정한 신사구체 여과율과 CKD-EPI 공식을 이용한 추정사구체여과율을 비교하여 보았다. 서울 아산병원을 내원한 신장이식 공여자 200명(남성 96명, 여성 104명, 47.3세±12.7)을 대상으로 ^99mTc-DTPA(0.5 mCi, 18.5 MBq)를 정맥투여 하고 획득된 plasma(Two-plasma-sample-method, TPSM)를 계측하여 신사구체여과율(glomerular filtration rate, GFR)을 측정하였다. 혈청 크레아티닌 농도를 근거로 chronic kidney disease epidemiology collaboration (CKD-EPI) 공식을 이용하여, 추정사구체여과율(estimated glomerular filtration rate, eGFR)을 도출하였다. 신장이식 공여자 200명(남성 96명, 여성 104명, 47.3세±12.7)을 대상으로 ^99mTc-DTPA를 사용하여 측정된 신사구체여과율 평균값은 97.27±19.46 (GFR, ml/min/1.73m²)이고 CKD-EPI 공식을 이용한 추정사구체여과율 (estimated glomerular filtration rate, eGFR) 평균값은 96.84±17.74(CKD-EPI, ml/min/1.73m²), 혈청 크레아타닌의 농도는 0.84±0.39 (mg/dL)이다. 혈청 크레아티닌 근거 추정사구체여과율에 대한 ^99mTc-DTPA 신사구체여과율의 회귀식은 Y= 0.5073X + 48.186, 상관계수는 0.698이었다.(P<0.01)혈청 크레아티닌 근거 추정사구체여과율에 대한 ^99mTc-DTPA 신사구체여과율의 Difference(%)는 1.52±18.28 이었다. ^99mTC-DTPA를 이용해서 측정된 신사구체여과율과 혈청 크레아티닌 농도에 기반하여 도출된 추정사구체여과율에 대한 상관계수는 0.698로 중등도 정도의 상관성을 확인할 수 있었다. 이는 추정사구체여과율은 연령, 성별, 근육 양 등 신장 외적인 요소에 영향을 받고 신장질환자를 대상으로 만든 공식을 사용하는 원인에 기인하는 것으로 추정된다. 신장 질환의 진단, 치료 및 추적 관찰, 신장이식 공여자의 신장 평가 등에 사용되는 신사구체여과율 측정에 ^99mTc-DTPA를 사용함으로써 신뢰성 있는 결과를 임상에 제공할 수 있다.

• 한국작물학회지
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• 제34권1호
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• pp.60-73
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• 1989

수도재배에 있어서 수량은 여러 가지 요인이 복합적으로 작용하여 나타난 반응의 산물이다. 수도의 적정재배조건을 구명하기 위하여 지금까지는 제한된 요인 및 수준에서 시험연구가 수행되어 왔는데, 처리요인수 및 각 요인당 처리수준이 증가될 경우 전체 처리수의 급증으로 시험수행이 어렵게 된다. 본 연구는 이를 극복하고자 조생량 벼 품종 '운봉벼'의 재식주수, 주당본수, 질소시비량, 이앙일, 육묘일수 등 5가지 계량적 재배요인의 최적조건을 구명하기 위한 시험을 수행하고 수량을 Box와 Wilson의 중심합성계획법에 따라 분석하였으며(시험 1), 같은 품종을 공시하여 실험 1과 같은 요인을 Finney의 부분실시법(FFD)과 비교함으로써(시험 2) CCD의 농사시험연구에의 활용가능성을 제시하고자 하였다. 1. 재배조건에 따른 수량반응 수량은 5요인중 4요인의 수준을 중심수준에서 통제하였을 때 각 요인별 최대수량은 중심수준(재식주수, 90수/3.3$m^2$ ; 주당본수, 5본 ; N시비량, 11kg/10a ; 이앙일, 6월 25일 ; 육묘일수, 35일) 부근이었고 각 요인이 양극단수준으로 갈수록 감수하였으며 5요인중 3요인을 중심수준에서 통제하고 난 뒤에 2요인들 간의 상호작용에 의한 수량은 가 수준의 중심부에서 최고치를 보였다. 전체 5개 요인의 상호작용에 의해 나타난 수량의 정상점은 안부점이었다. 2. 두 계획법의 비교 가. CCD에서 수량에 대한 각각의 정상점에서의 재배조건은, 재식주수 107주/3.3$m^2$, 주당본수 4본, 질소시비량 10kg/10a, 이앙일 6월 26일, 육묘일수 33일이었고, 정상점에서의 수량은 439kg/10a으로서 FFD에서의 그것들과 비슷하였다. 나. CCD에 의하면 요인수와 수준수가 많아도 처리조합수를 획기적으로 줄일 수 있었고, 실험재료의 절적, 작업시간의 단축 및 작업의 간편화를 가져왔다. 다. CCD(각 요인별 5수준)는 FFD(각 3수준)에 비하여 수준수가 많았지만 결과를 도해화하기에 편리하였다. 라. 양 계획법에 있어서 수량의 정상점이 안부점인 것으로 보아 요인의 설정시 각 요인 상호간의 이질성을 고려해야 하며, 처리요인의 지나친 증가도 억제되어야 할 것이다. 마. CCD는 극한수준($\pm$2, $\pm$2, $\pm$2, $\pm$2, $\pm$2)의 처리가 없기 때문에 각 요인의 극한수준의 실험영역에 대해서는 적은 정보를 얻었으나. FFD보다는 많은 유익한 정보를 획득할 수 있었다. 따라서, CCD는 획기적으로 처리수를 줄였어도 유익한 정보를 제공하는 것으로 보아, 농사시험연구에 효율적으로 활용할 수 있는 계획적으로 확인되었다.적으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

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.

• 한국가정과교육학회지
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• 제29권4호
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• pp.161-193
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• 2017

본 연구의 목적은 고등학교 교육과정에서 활용할 수 있는 가정교과 기반의 예비부모교육 프로그램을 개발하고 평가하여, 예비부모인 고등학생 학습자들이 훗날 우리 사회의 주역이 될 미래세대를 현명하게 보살필 수 있는 성숙한 부모가 되는데 필요한 역량을 갖추도록 하며 동시에 현재 정부가 추진하고 있는 부모교육 활성화 방안의 청소년 대상 예비부모교육을 실행하는 데 도움이 되는 기초자료를 제공하는데 있다. 본 연구의 예비부모교육프로그램 개발 및 평가 과정은 일반적체제설계모형인 ADDIE 모형을 따랐으며, ADDIE모형 중 실행단계(Implement)를 제외한 분석, 설계, 개발, 평가의 4가지 과정을 거쳐 이루어졌다. 먼저, 분석 단계에서는 프로그램 내용요소 추출과 프로그램 개발의 시사점을 얻기 위해 관련 선행연구와 2015 개정 중 고등학교 "기술 가정" 교육과정 문서를 대상으로 분석이 이루어졌다. 그 결과 가정교과 이 외의 분야에서 연구되어 온 예비부모교육의 9 가지 주제(1.자기이해, 2.예비부모의 성, 3.결혼, 4.임신과 출산, 5.부모됨, 6.부모역할, 7.부모 자녀관계, 8.부모와 가족, 9.부모와 사회)와 해당 내용요소들은 이미 가정교과 교육과정에 모두 포함되어 있음을 확인하였으며, 9가지 주제 이외에 가정교과만의 독자적인 주제(1.생애설계, 2.가정생활 내 의 식 주 실천역량, 3.가정생활과 자녀안전, 4.가족문화)와 해당 내용요소들을 별도로 확인함으로써 예비부모교육 시행에 있어 가정교과가 지닌 강점(청소년과 가정과 사회를 바라보며 부모교육 내용 뿐만 아니라 식 의 주 소비 생활 전반을 포함하는 총체적 관점의 교육과 실제로 부모 준비를 실천하게 하는 교육)을 확인하였다. 둘째, 프로그램 개발을 위한 설계는 가정교과와 예비부모교육 간의 접점을 찾고 이를 프로그램 구성요소(목적, 개발방향, 주제, 내용요소, 학습목표, 학습활동)에 반영하는 과정을 통해 이루어졌다. 이 연구의 예비부모교육 프로그램은 미래세대를 현명하게 길러낼 수 있는 성숙한 부모가 지녀야 할 관련 지식, 태도, 가치관, 실천적 문제 해결 능력을 고등학생 학습자가 갖추도록 지원하는 것을 일차 목적으로 두며, 부모됨의 준비 관점에서 학습자가 현재 생활 점검 및 개선을 통해 생활자립능력을 갖추도록 하는 것을 이차목적으로 둔다. 궁극적으로 이 두 가지 목적 달성을 통해 학습자가 장차 부모로서 살아갈 가정생활 영역과 개인적 성취와 관련된 직업생활 영역 그리고 사회 발전에 기여할 수 있는 민주시민으로서의 삶의 영역간의 균형을 이뤄 이를 조화롭게 영위할 수 있는 성숙한 부모로의 성장을 돕고자 하였다. 프로그램 개발방향은 '전체 전개', '내용구성', '교수 학습법 구성'으로 크게 세 가지 측면에서 설정되었다. 프로그램의 주제는 총 11개로 '1. 부모 됨: 부모가 된다는 건', '2. 배우자선택: 행복한 부부관계, 자녀에게 주는 최고의 선물', '3. 임신과 출산: 새로운 생명과의 감동적인 만남', '4. 신생아 돌봄: 24시간 신생아 돌봄', '5. 영유아자녀돌봅: 사랑스러운 나의 아기와의 관계, 애착', '6. 유아기 자녀 돌봄: 별에서 온 내 아이, 유아기 자녀 돌보기', '7. 부모와 건강가정: 건강가정 속 부모와 자녀', '8.부모 자녀 관계: 현명한 부모, 자녀와 효과적으로 상호작용하기', '9. 가정생활 내 자녀안전: 가정생활 속 안전관리자, 부모', '10. 영유아 돌봄 실습', '11. 지역사회 양육지원서비스 개발 실습'이다. 프로그램의 들어갈 최종 내용요소들은 분석단계에서 추출된 내용요소들을 11개 주제와의 관련성을 토대로 분배된 후 선정되었다. 학습목표와 학습활동은 해당 주제와 내용요소를 반영하여 구상되었으며, 특히 프로그램의 학습활동은 1) 부모 됨 관련 실천적 문제를 포함한 사례 활용, 2) 학습한 지식과 기술을 활용한 지역사회 교류활동, 3) 부모 됨 관련 학습내용을 활용한 실생활 프로젝트 활동, 4) 고등학생 학습자의 현재 삶의 긍정적인 변화를 유도하는 활동, 그리고 5) 자녀 발달을 지원하는 가정교과 내 의 식 주 실습활동을 주요 특징으로 한다. 셋째, 프로그램의 개발은 앞서 설정된 설계에 따라 이루어졌으며, 이에 총 11개 주제에 따른 17차시 분량에 해당하는 교수 학습과 정안 및 학습자료가 개발되었다. 개발된 교수 학습과정안은 수업흐름 및 교사 참고자료를 포함하며, 수업 도입부에 가상의 자녀로부터 수업관련 메시지를 받는 것을 시작으로, 정리단계에서는 받은 메시지에 대한 답장의 형태로 해당 차시의 내용 정리 및 예비부모로서의 다짐을 하는 것을 기본 틀로 하였다. 학습자료는 학습활동을 위해 필요한 각종 계획서나 보고서 양식을 포함하며, 정규교육과정에서의 교과서와 같은 역할을 하도록 구체적으로 작성되었다. 넷째, 개발된 프로그램의 평가는 프로그램 개발과정과 결과물 두 가지 측면에 대해 가정교과 전문가 13인으로부터 5점 리커트형 설문지를 활용하여 이루어졌다. 개발과정에 대한 기초분석 평가결과 평균 4.61점, 내용타당도 지수 97.4%였으며, 프로그램 결과물에 대한 평가결과는 평균 4.37점 내용타당도 지수 86.9%였다. 이와 같은 값은 이 연구 프로그램의 개발과정과 그 결과물에 대한 타당도가 상당히 높은 수준에서 확보됐음을 나타내며, 이에 이 연구의 가정교과 기반의 예비부모교육 프로그램은 고등학생 학습자를 대상으로 하는 예비 부모 교육 프로그램으로 타당하고 적합하다는 결론을 내릴 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.175-191
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• 2011

국가신성장동력으로MICE(Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition) 산업이각광받으면서국내전시산업에 대한 관심이 드높아 지고 있다. 이에 따라 국내 전시산업(domestic exhibition industry)도 미국이나 유럽과 같이 전시성과를 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 그 중에서도 전시환경이나 전시기법 등에 따라 관람효과가 다르기 때문에 지능형 정보기술을 이용하여 전시장에 방문한 참관객의 참관패턴을 분석하여 참관객을 이해하고 더 나아가 참여업체 간의 연관관계 도출 및 전시회의 성과를 높이고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그런데, 이러한 기존의 부스추천시스템과 관련된 연구를 살펴보면 시스템적인 관점에서 추천의 정확성만을 논하고 있을 뿐 추천을 통한 참관객의 행동이나 인식의 변화에 대해서는 충분히 논의하고 있지 못하다. 부스추천시스템(Booth Recommendation System)은 참관객의 부스방문 정보를 바탕으로 참관객에게 적절한 부스를 추천하기 때문에 참관객은 사전에 계획하지 않은 전시장을 방문하게 될 수 있다. 이 때 참관객은 계획하지 않은 방문행동을 통해서 만족할 수도 있지만 추천과 정이 번거롭다거나 자유롭게 참관을 하는데 방해가 된다고 생각할 수 있다. 이 경우 참관객의 자유로운 관람보다 오히려 더 좋지 않은 성과를 낼 수 있다. 따라서 부스 추천시스템을 전시장에 적용하기 위해서는 시스템의 성과에 미치는 영향요인이 무엇인지 전반적으로 검토하고, 부스추천시스템이 참관객의 계획되지 않은 방문행동에 미치는 영향에 대해 면밀히 검토해야 한다. 이에 본 연구에서는 부스추천시스템의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 이론과 기존문헌을 통해 살펴보고자 하였다. 또한, 참관객의 지각된 부스추천시스템의 성과가 참관객의 계획되지 않은 행동에 대한 만족도와 부스추천시스템의 재사용의도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 이론적 프레임워크로 본 연구는 계획되지 않은 행동이론(Unplanned Behavior Theory)을 도입하였다. 계획되지 않은 행동(unplanned behavior)이란 "소비자들이 사전에 계획하지 되지 않은 채 실행된 어떤 행동"으로 정의할 수 있다. 소비자들의 계획되지 않은 행동은 그 동안 마케팅 등 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 특히, 마케팅에서는 계획되지 않은 행동 중 계획되지 않은 구매(unplanned purchasing)에 많은 관심을 두어 왔는데 이 개념은 종종 충동적 구매(impulsive purchasing)와 혼동되어 사용되곤 하였다. 그런데, 충동적 구매가 갑자기 무엇인가 구매를 해야하는 강하고 지속적인 충동(urge)이라고 본다면 계획되지 않은 구매는 구매의사결정의 시점이 상점에 들어가기 전이 아닌 상점 내에서 수행된다는 점이 다르다. 즉, 모든 충동적 구매는 비계획적이나, 모든 계획되지 않은 구매가 충동적인 구매는 아니다. 그런데, 왜 소비자들은 계획되지 않은 행동을 하는가? 이에 대해서는 학자들에 따라 여러 가지 의견이 있으나 소비자가 사전에 철저한 계획을 수립하지 않고 따라서 중간에 계획을 변화시킬만한 유연성(flexibility)이 있기 때문이라는 점에 일관된 의견을 보인다. 즉, 계획되지 않은 행동을 하는데 많은 비용이 소요된다면 소비자들은 사전에 수립한 계획을 변경하기 어렵게 될 것이기 때문이다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 전시장 역시 참관객들은 방문하기 전에 전시장이 어떤 프로그램으로 구성되어 있는지 살펴보고, 어떤 부스를 방문할지를 사전에 계획하게 된다. 그 이유는 참관객들이 전시장 방문에 투입할 수 있는 시간은 한정되어 있는 반면에 전시회는 대규모의 다양한 부스로 운영되기 때문에 참관객들이 모든 부스를 참관한다는 것이 현실적으로 불가능하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 부스추천시스템이 참관객이 선호할 만한 부스를 추천하게 되면 참관객은 자신의 계획을 변화시켜서 부스추천시스템이 추천한 부스를 방문하게 된다. 이러한 방문행동은 소비자가 상점을 방문하거나, 관광객이 관광지에서 계획하지 않은 행동을 하는 것과 유사한 측면에서 이해가 가능하며 특히 최근 여행소비자들이 정보기기의 영향으로 계획되지 않은 행동을 하는 경우가 부쩍 증가한 추세와 동일한 맥락에서 이해가 가능하다. 이에 다음과 같은 연구모형을 설정하였다. 이 연구모형은 참관객이 지각한 부스추천시스템의 성과(performance)를 매개변수로 하고 있는데 이 성과에 영향을 미치는 요인으로 부스추천시스템에 대한 신뢰(trust), 전시장 참관객의 지식수준 (knowledge level), 부스 추천시스템의 기대된 개인화 (expected personalization) 그리고 부스추천시스템의 자유위협(threat to freedom)을 영향요인으로 파악하였다. 또한, 지각된 부스추천시스템 성과와 계획되지 않은 행동에 대한 참관객의 만족도와 향후 부스추천시스템의 재사용의도간의 인과관계도 파악하고자 하였다. 이 때 부스추천시스템에대한신뢰는권한(competence), 자선(benevolence), 그리고진실(integrity)의2차요인(2nd order factor)으로구성하고, 나머지 요인들은 1차 요인으로 구성하였다. 이를 검증하기 위해 2011 DMC Culture Open 행사에서 부스추천시스템을 테스트하기 위하여 시스템을 개발하고, 101명의 참관객을 대상으로 실증조사를 하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 부스추천시스템에 있어서 참관객의 신뢰가 가장 중요한 요소이며 실제 해당 부스추천시스템을 이용한 참관객들은 신뢰를 통해 부스추천시스템이 성과 있다고 인식하였다. 둘째, 참관객의 지식수준 역시 부스추천시스템의 성과에 유의한 영향을 미쳤는데 이는 추천의 성과가 전시장에 대한 사전적 이해가 필요함을 의미한다. 즉, 전시장에 대한 이해가 높은 참관객이 부스추천시스템의 유용성을 더 잘 파악하는 것으로 나타났다. 셋째, 기대된 개인화 수준은 성과에 유의한 영향을 미치지 못했는데 이는 기존 연구와 다른 결과로 본 연구에 사용된 부스추천시스템이 충분히 개인화 서비스를 제공하지 못했기 때문이라고 판단된다. 넷째, 부스추천시스템의 추천정보는 개인의 자유를 위협하거나 제한한다고 느끼지 않음으로 충분히 유용한 가치를 갖는다고 할 수 있다. 끝으로 부스정보시스템의 높은 성과는 참관객들의 계획되지 않은 행동에 대한 높은 만족도와 향후에도 부스추천시스템을 재사용할 의도를 만드는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 부스추천시스템이 야기하는 참관객의 계획되지 않은 부스방문행동에 미치는 영향력을 분석하기 위해 계획되지 않은 행동이론을 중심으로 실증자료를 이용하여 분석하고, 이를 통해 향후 부스추천시스템의 구축 및 설계에 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 향후에는 보다 정교한 설문구성과 측정대상을 이용하여 추가적인 검토가 필요할 것으로 기대된다.