• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권4호
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• pp.325-329
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• 2004

목적: 생쥐 간에서 분리한 S9 분획을 사용하여 방사성추적자의 대사물질을 측정함으로써 S9 분획이 새로운 방사성추적자의 대사물질 측정에 사용될 수 있는가를 평가하였다. 대상 및 방법 : 저자들에 의하여 체내 대사경로가 연구된 방사성추적자를 사용하였으며, 생쥐 간 S9 분획은 마이크로솜을 얻는 과정에서 생쥐의 간으로부터 얻어졌다. 체외 대사물질 측정방법을 방사성추적자에 S9 분획과 NADPH를 넣고 $37^{\circ}C$에서 반응하였으며 해당하는 시간대에 반응용액의 일부를 취하여 대사물질을 방사능 TLC로 측정하였다. 대사로 인한 탈불소화는 뼈 모사물질인 인산칼슘과 반응하여 흡착 정도를 측정함으로써 확인하였다. 결과: S9 분획을 사용한 체외 대사물질 측정방법에서 방사성추적자 $[^{18}F]1$은 대사로 인한 탈불소화가 일어나 15분 이내에 거의 모두 $[^{18}F]$ 플루오라이드 이온으로 대사되었다. 이 결과는 동일한 방사성추적자를 사용하여 저자들이 보고한 체내방법 및 마이크로솜을 사용한 체외방법에서 얻은 결과와 일치하였다. 방사성추적자 $[^{18}F]2$는 60분 이내에 모두 대사되었으며, $4-[^{18}F]$플루오로벤조산을 포함한 3개의 대사물질이 확인되었다. 이 중에서 원점에 위치한 대사물질은 체내방법 및 마이크로솜을 사용한 체외 대사물질 측정방법에서 얻은 대사물질과 일치하였다. 마이크로솜을 사용한 체외방법에서 얻은 결과와 비교할 때 대사물질을 유사하였으나 대사물질들의 비율은 상이하였으며, 이 결과는 S9 분획에 있는 세포질의 영향으로 여겨진다. 결론: S9 분획을 사용한 체외 대사물질 측정법은 체내의 간 대사물질을 예측하는데 매우 유용성이 크며, 특히 대사로 인한 탈불소화를 추적하는 데는 인산칼슘을 이용한 흡착법과 함께 높은 신뢰성을 갖는 것이 확인되었다. 각 횡단면에 대한 랜덤계수율, 산란계수율, NECR을 구하였다. 결과: 스캐너의 중심에서 1 cm 벗어난 지점에서 횡축방향, 축방향 공간분해능은 (1) 5.3, 6.5 mm (FBP), (2) 5.1, 5.9 mm (3D RAMLA)이었다. 횡단면의 중심에서 10 cm 벗어난 지점에서 횡축반경방향, 횡축접선방향, 축방향 공간분해능은 (1) 5.7, 5.7, 7.0 mm (FBP), (2) 5.4, 5.4, 6.4 mm (3D RAMLA)이었다. 감쇠매질이 없는 이상적인 상황에서의 민감도는 횡단면의 중심에서 3,620 counts/sec/MBq, 횡단면의 중심에서 10 cm 벗어난 지점에서 4,324 counts/sec/MBq이었다. 산란분획은 40.6%, 최대 참계수율과 최대 NECR은 각각 88.9 kcps @ 12.9 kBq/mL, 34.3 kcps @ 8.84 kBq/mL이었다. 결론: 이 실험에서 NEMA NU2-2001을 이용해 GSO 섬광결정을 사용해 제작된 PET/CT에 대한 성능 평가를 실시하였다. 이는 BGO, LSO 섬광결정을 사용해 제작된 PET 스캐너의 특성과 비교할 수 있는 자료를 제공하며 PET 영상 획득 시 객관적 평가와 분석에 유용하였다.tinning 시간은 20분 이상(20-35분)을 유지하고, 가능한 rotating invertor를 사용하는 것이 좋을 것으로 생각된다.KC $\varepsilon$이 K562(Adr)세포에서 많이 발현되었으나, K562와 K562(Adr)세포에서는 verapamil처리에 따른 PKC 아형의 변화는 없었다. 결론: Verapamil은 암세포의 종류에 따라 MIBI와 TF의 섭취를 감소시켰고, 고용량에는 MDR세포의 섭취도 감소시켰으며 이러한 현상은 세포독성 이나 PKC효소 아형과는 관련이 없었다. 그러므로 MDR의 진단시 verapamil을 처치에 따른 MIBI와 TF의 섭취 정도를 기준으로 하는

• 한국농공학회지
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• 제15권2호
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• pp.2949-2967
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• 1973

본 시험연구에서는 한발시에 배추와 무우의 최저용 수량을 규명하여 한발시에도 안심하고 수확을 할수 있는 방안을 모색하여 우리나라에서 밭 작물에 관개를 하지 않고 천후의 농업을 하는 방식을 개선하여 전천후농업으로 전환하기 위한 기본적인 연구와 역점을 두었다. 따라서 그 첫단계로 채소를 통하여 밭작물의 관개 예의한 증수와 한해를 극복하며 나아가서 다른 밭작물도 여기에 준용할 수 있는 방법을 모색하여 보았다. 본 연구는 배추와 무우를 보통 원예시험장 재배법에 준하여 재배하면서 용수관리는 수평방향의 지하수를 차단할 수 있도록 깊이를 1m까지 파고 비니루자루로 씨웠다. 그 위에는 $1m{\times}1m$의 시험구를 만들어 외각은 나무로 사각형을 만들어서 관수량이 외부로 흐르지도 않고 외부의 물 1m 지하에 있는 지하수만 연직방향으로 이동할 수 있으며 모세관 현상으로 상승 할수 있게 하였다. 포장 전체는 비닐하우스를 지어 강우를 차단하고 급수에만 의존했으며 통풍을 원활히 하기 위하여 지상까지는 비니루를 차단하지 않고 60cm 이상을 차단하여 그림 1과 같은 외부의 강우에 영향을 제한했다. 그 결과 포장내에 기온이 y=0.46+1.09x 라는 관계식으로 포장내에 온도가 외기온 보다 상승함을 나타냈다. 시험구는 배추2품종, 무우 2품종에 2반복 15처리로 120구에 보통구 8구로 128구에 대하여 1차시험은 $5{\sim}7$월에 2차 시험은 $8{\sim}10$월에 시행하고 관수 처리를 해서 1일 관수는 아침 저녁으로 4,000cc를 나누어 주었다. 4,000cc/일는 0.462l/sec/ha에 해당하며 배추의 용수량 0.62l/sec/ha나 무우의 용수량 0.64l/sec/ha보다 별로 적지 않은 최소의 용수량이다. 배추나 무우는 파종후 초기에 다 한발을 받으면 생장에 심한 타격을 주었고 배추는 생장기간 내내 계속 관수가 필요로 했고 무는 생장이 초기 중기를 지나면 뿌리가 깊이 발달하여 후기에 한발 처리는 크게 생장의 위축은 가져오지 않았다. 또한 무우나 배추가 공히 1차시험($5{\sim}7$월) 때가 2차시험($8{\sim}10$월)보다 더 많은 수분을 필요로 했는데 동일량을 급수했으므로 더 심한 한해를 받았다. 이 실험치는 Blaney and Criddle 값도 똑같이 배추와 무우의 1차 시험치는 소비량계수 K가 1.14와 1.06이였고 2차시험에는 0.97과 0.86으로 $0.17{\sim}0.20$정도 더 높았다. 또한 배추는 품종에 따라 심한 수확량차를 보였으나 무우는 그렇지는 않았다. 또 배추와 무우를 공히 처리(No.2)와 보통구와 수확량 이 비교를 했을 때 처리구(계속관수구)가 양호했고 품종은 유의성이 없었다. 이상의 종합으로 미루어 보아 보리, 밀, 콩, 감자, 당근등 각종 밭작물도 유사한 반응을 예측할 수 있고 우리나라와 같이 산지개발 면적이 많이 가지고 있어 이곳에 알맞은 적지 적소의 작물을 재배하기 위해서도 밭관개 및 한해 시험은 계속 연구되어야 하며 앞으로 밭작물 증수에 크게 기대되는 바이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.231-252
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제25권2호
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• pp.231-244
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• 2000

한국농촌의학회지 창간호(1976년 발행)부터 24권2호(1999년 발행)까지 총 3호에 게재된 연구논문을 종합 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 총 34호에 게재된 전체논문수는 337편이었고 이중 원저논문수는 240편(71.2%)이었다. 원저논문은 1970년대에 13편, 1980년대에 73편, 1990년대에 154편으로 계속 증가하고 있었다. 2. 원저논문 240편의 저자수는 1명에서 10명까지였고 3인인 경우가 55편(22.9%)으로 가장 높았다. 공동저자수가 점차 증가하는 추이를 나타냈다. 연구기관수는 l개에서 5개까지였고 단일기관인 경우가 106편(44.2%)으로 가장 높았다. 1990년대에 오면서 3개이상의 연구기관들이 공동연구하는 양상을 뚜렷이 나타냈다. 3. 게재논문의 사용언어는 97.5%가 한글로 기술되었으며, 영어논문은 2.5%이었다. 원저논문에 연구비를 받았다고 표시된 논문은 24편(10.0%)이었다. 4. 원저논문의 연구영역별 분류에 의하면 보건 관리에 관한 논문이 105편(43.8%), 질병역학 연구논문이 96편(40.0%), 농촌환경 및 농민의 직업성 질환분야는 39편(16.3%)으로 순이었다. 1970년대에는 질병역학 12편(92.3%), 보건관리 1편((7.7%)이었다. 1980년대에는 질병역학 33편(45.2%), 보건관리 29편(39.7%), 농촌환경 및 농민의 직업성질환 11편(15.1%)이었다. 1990년대에는 보건관리 75편(48.7%)으로 가장 많았고 질병역학 51편(33.1%), 농촌환경 및 농민의 직업성질환 28편 (18.2%) 순이었다. 5. 각 영역별 연구주제별 분류에 의하면 농촌 환경 및 농민의 직업성질환 논문 39편중 농약중독 8편(20.5%)으로 가장 많았고 농부증, 비닐하우스증에 관한 논문은 각각 7편(17.9%), 사고손상 및 기타중독 6편(15.4%) 순이었다. 질병역학 논문 96편중 기생충 56편(58.3%)으로 가장 많았고, 비감영성질환 16편(16.7%), 감염성질환 12편(12.5%)순이었다. 보건관리 논문 105편중 의료이용행태 25편(23.8%)으로 가장 많았고, 보건의료체계 18편(17.1%), 모자보건 13편(12.4%)순이었다. 연대별 다빈도 10순위 연구주제별 분포에 의하면 1970년대에는 기생충 6편(46.2%), 비감염성질환 4편(30.8%)순이었다. 1980년대에는 기생충 28편(38.4%)으로 가장 많았고, 보건의료체계 9편(12.3%), 의료이용행태 7편(9.6%), 모자보건 5편(6.8%), 농약중독 4편(5.5% )순이었다. 1990년대에는 기생충 22편(14.3%), 의료이용행태 18편(11.7%), 노인보건 16편(10.4%), 보건의료체계 14편(9.1%), 감염성질환 10편(6.5%), 비감염성질환 10편(6.5%) 순이었다. 6. 원저논문의 연구설계방법은 분석적연구 115편(47.9%), 기술적연구 92편(38.3%), 실험적 연구 21편(9.2%), 증례보고 6편(2.5%)순이었다. 1970년대에는 기술적연구 13편(100%)이고, 1980년대에는 기술적 연구 47편(64.4%), 분석적연구 19편(26.0%)이었으며, 1990년대에는 분석적연구 96편(62.8%), 기술적연구 32편(20.9%)으로 나타났다. 통계처리방법으로는 3개 연구영역 모두 지술적통계량을 모든 논문에 시도하였고, ${\chi}^2$-검정, t-검정 순이었다. 이상의 결과에서, 한국농촌의학회지에 원저 논문의 게재가 점차 증가하고 있고, 저자수 및 연구기관수도 1990년대에 들어 증가하여 농촌의 보건의료에 관한 연구가 계속 활발히 이루어지고 있다고 판단된다. 연구영역을 분석한 결과 보건관리에 관한 논문이 가장 많았는데 1970, 1980년대에 질병역학 논문이 가장 많았지만 1990년대에 와서 보건관리 논문이 급증한데 기인한다. 연구주제별 분석결과 1970, 1980, 1990년대 공히 질병역학 영역에 속한 기생충에 관한 논문이 가장 많아서 그동안 우리나라 농촌에 기생충 문제가 현 비중을 차지하고 있었음을 반영 할 수 있다. 그러나 1990년대에 그 비중이 감소하는 추세이며 앞으로 의료 이용행태, 노인보건 등 보건관리에 관한 주제에 대한 연구가 더 많이 이루어질 것으로 예측된다.