• 한국환경생태학회지
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• 제36권6호
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• pp.676-683
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• 2022

2000년 이후 급격한 생활환경의 변화와 근래에 발생한 예측 불가능한 전염병 등의 영향으로 국내·외의 여행과 이동을 자제하고 건강을 위한 야외활동은 기존에 조성되어 온 유명한 둘레길, 숲길 등의 공익적 가치가 더욱 중요하게 부각되고 있다. 본 연구는 CVM을 활용하여 충청도와 경상도를 가로지르는 숲길을 연결하는 가칭 '동서트레일'에 대한 환경적 가치를 추정하였다. 연구는 동서트레일을 방문한 탐방객을 대상으로 하였으며, 723부를 분석에 이용하였다. 조사대상지를 방문한 응답자의 기본적인 이용행태는 주 2-3회 정도 운동하는 건강에 관심이 많은 사람들이며, 거주지에서 멀지 않은 곳의 숲길을 친구나 가족들과 방문하고, 1회 방문 시 약 5만원 이상을 소비하는 경향을 보이고 있다. 둘레길을 방문할 때 숲길코스에 대한 안내판이 부족하다는 것을 느끼고 있으며, 적절한 장소에 쉼터를 설치해 주기를 원하는 것으로 나타났다. 동서트레일의 보존가치를 추정하기 위한 방법은 Hanemann식 이중경계 로짓모형을 이용하였다. 동서트레일 방문자가 1회 방문 시 얻을 수 있는 환경적 가치는 30,087원으로 추정할 수 있었다. 추정된 금액을 동서트레일 인근 직접이용권에 속한 인구로 환산하면 동서트레일의 연간 환경가치는 약 940억원으로 추정할 수 있다. CVM을 이용한 숲길에 대한 환경의 가치추정에 대한 연구는 현재까지 진행된 적이 없으며, 추정된 연구 결과는 국가 숲길 정책에 대한 타당성을 제시해 줄 수 있을 것이다.

• 커뮤니케이션디자인학연구
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• 제68권
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• pp.278-288
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• 2019

광범위하고 다양하게 발전해가고 있는 IoT 시장에서 리스크와 사용 편리성이 구매 의도에 미치는 영향분석과 이에 대한 감성적 소비 가치의 조절 효과를 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 크게 세 가지 제품군에서 각각 2가지의 제품을 선정해 연구를 시행하였다. 연구의 방법으로는 크게 세 가지로 첫째, 이론적 고찰, 둘째, 연구모형 검증을 위해 IoT 제품의 소비가 가능한 20대 이상의 남녀 250명을 대상으로 survey 분석을 하였으며 분석은 SPSS를 이용하여 기술통계로 신뢰도 분석과 요인분석을 하였다. 셋째, Survey 분석의 오류를 해소하기 위해 남녀 20~30대 8명을 대상으로 심층 인터뷰와 간접적 체험에 따른 뇌전도(EEG)의 변화를 측정하였다. 본 연구의 가설의 실증분석 결과 IoT 제품의 사용 편리성이 구매 의도에 있어서 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 리스크가 구매 의도에 부정적인 영향을 보일 것으로 예측하였으나 본 연구에서는 유의미하지 않게 나타났다. 이는 일반적으로 고객이 하이테크제품을 구매할 때 제품구매 비용, 사용 비용, 처분에 관한 비용 등 금전적 손실에 대해서 일반제품의 경우보다 경시되는 경향을 나타낸 것이 아닌가 짐작하였고, 심층 인터뷰와 EEG 분석결과 IoT 제품의 특성상 리스크가 있어도 신기술의 신기한 제품, 나의 삶을 이롭게 할 것이라는 막연한 생각 등으로 구매해보고 사용해보고자 하는 욕구가 있다고 이야기했다. 감성적 소비가치의 하위요소인 심미성, 상징성, 쾌락성 모두 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 감성적 소비가치가 구매 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타난 선행연구들과 일치하는 결과이다. 심층 인터뷰와 EEG 분석결과 역시 동일한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 감성적 소비가치가 IoT 제품 구매 의도에 영향을 미치는 것을 밝혀냈다. 이는, IoT 제품을 생산하는 기업들은 좀 더 감성적 소비가치를 적용한 마케팅에 집중해야 할 필요성으로 보인다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제29권4호
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• pp.455-476
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• 2023

본 연구는 묻지마 범죄가 주로 대인관계 문제에서 비롯되었고 제3의 무고한 대상에 대한 보복행위라는 특징에 착안하여, 사회적 배제 경험과 전위된 공격성의 관계를 확인하고 두 변인의 관계에서 스트레스와 사회적지지 등 관련 요인의 역할을 확인하고자 하였다. 이를 위해 만 19세 이상 49세 이하의 성인 남성 353명을 대상으로 사회적 배제 경험이 전위된 공격성에 미치는 영향에 대한 스트레스의 매개효과와 사회적지지의 매개효과 조절에 대한 가설을 세우고 이를 검증하였다. 주요 결과로는 첫째, 사회적 배제는 전위된 공격성에 정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 스트레스는 사회적 배제와 전위된 공격성의 관계에서 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다. 셋째, 스트레스의 매개효과를 사회적지지가 조절할 것이라는 가설은 검증되지 않았으나, 매개모형에서 사회적지지의 조건부 직접효과가 확인되었다. 즉, 사회적지지는 스트레스를 매개한 간접효과에는 영향을 미치지 않았으나 사회적 배제와 전위된 공격성 간의 직접효과를 조절하는 것으로 나타났다. 사회적 배제가 전위된 공격성을 예측하는 것은 사회적 지지 평균집단(mean)과 고집단(M+1SD)에서만 유의했으며 고집단으로 갈수록 증가하는 것으로 나타났다. 이는 사회적 지지가 높은 집단에서 오히려 전위된 공격성을 스트레스 조절 전략으로 사용한다는 의미로, 사회적 지지가 공격성을 낮추는 역할을 한다는 선행 연구들과는 상이한 결과다. 사회적지지 수준이 낮은 사람들은 사회적 배제 경험에도 불구하고 전위된 공격성의 사용빈도가 낮다는 의외의 결과를 보여주었다. 논의에서는 이러한 결과의 사회적 의미를 해석하였으며, 사회적 배제와 전위된 공격성의 관계를 구체화할 추가적인 연구 아이디어를 제안하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.129-141
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• 2023

작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(E_pm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(E_em)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, E_pm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.

• 산업융합연구
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• 제22권1호
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• pp.149-162
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• 2024

본 연구는 우리사회에서 가장 취약한 집단이라고 할 수 있는 여성 독거노인을 대상으로 이들의 우울이 시간의 흐름에 따라 어떠한 변화패턴을 갖는지 그리고 이러한 우울에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 규명하기 위한 종단연구이다. 동시에 본 연구에서는 동일한 노인일지라도 연령에 따른 차이가 크다는 점을 고려하여 여성 독거노인을 전기(the young-old)와 후기노인(the old-old)으로 구분하여 각 집단의 우울에 영향을 미치는 예측요인이 서로 어떠한 차이가 발생하는지를 확인하였다. 주요 분석결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 여성 독거노인의 우울은 시간이 지나면서 감소하는 패턴을 갖는 것으로 나타났다. 조건적 모형에서 여성 독거노인의 우울궤적의 초기수준에 영향을 미치는 요인을 살펴보면 그 외 도시보다는 대도시 지역에 사는 노인이, 주관적 건강상태가 좋을수록, 운동을 하지 않는 노인이 초기 우울값이 낮은 것으로 나타났다. 다음으로 여성 독거노인의 우울의 변화율(기울기)에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과, 연령이 높을수록, 대도시에 사는 노인이, 주관적 건강상태가 좋을수록, 친교활동이 적을수록, 사회활동을 많이 할수록 우울수준이 큰 폭으로 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 여성 독거노인의 우울의 초기값과 기울기에 영향을 미치는 경로에 전기노인과 후기노인 사이에 일부 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적인 내용을 살펴보면, 후기노인의 경우 초기에 사회활동 참여정도가 높을수록 우울의 변화폭은 커지는 반면 전기노인은 유의미한 영향관계가 없었다. 전기노인이 후기노인 보다 초기 주관적 건강상태가 양호할수록 우울의 변화폭이 컸다. 후기노인에게서만 초기에 주기적으로 운동을 하는 노인이 그렇지 않은 노인에 비해 초기 우울값이 높았다. 이상의 분석결과를 바탕으로 여성 독거노인의 우울을 감소시키기 위한 제언을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.421-435
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• 2024

2023년 4월에 양강지풍의 영향으로 영동지역에 위치한 강릉에 산불이 발생하였다. 본 연구에서는 강릉 WUI (Wlidland-Urban Interface) 산불 소유역을 대상으로 식생회복에 따른 침식률을 평가하고자, GIS 기반의 RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation)와 SEMMA (Soil Erosion Model for Mountain Areas)를 이용하였다. WUI 화재 소유역은 고도의 범위가 10-30m로 낮으며, 사면의 평균경사는 10.0±7.4°로 준경사면 (general slope)에 해당한다. 토성은 유기물 함량이 높고, 토심이 깊은 양질사토(loamy sand) 이었다. 산불 이후 구곡부(gully)에서 초본층이 왕성하게 재생함에 따라, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)가 최대 0.55에 이르렀다. 침식률 모의 결과 RUSLE은 0.07-94.9 t/ha/storm의 범위이었고, SEMMA는 0.24-83.6 t/ha/storm의 범위를 보였다. RUSLE는 SEMMA보다 평균침식률을 1.19-1.48배 과다 예측하였다. 소나무 화재목이 분포하고, 경사가 급한 중부사면에서 침식률이 크며, 초본층의 회복이 빠른 구곡아래 와지(hollow)에서 상대적으로 낮은 침식률을 보였다. SEMMA는 화재 사면의 NDVI가 0.25(Ic=0.35) 이하인 특정 식생피복에서 급격히 증가하는 침식민감도를 보였다. 유기물 함량이 높고 자연 식생의 회복이 빠른 준경사면은 급경사면에 비해 침식률이 상대적으로 작았다. WUI 산불 지역은 집중호우에 의한 토사재해로 후속적인 물·인적 피해가 예상됨에 따라, 본 연구 결과는 화재 이후 응급대처의 시행을 위한 목표 관리 및 의사 결정의 기초자료로 활용될 것이다.

• 대기
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• 제24권3호
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• pp.303-315
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• 2014

HadGEM2-CC 모델에서의 $CO_2$ 농도증가에 대한 RCP 시나리오의 결과는 21세기 말 전 지구 연평균 기온과 강수 증가가 전망되고 이에 따라 식물의 생산량 및 호흡량 증가가 전망된다. 20세기 말 일차생산량(GPP와 NPP), 호흡량, LAI가 21세기 말 기온 증가에 따라 증가하는 점은 기존의 Shao et al. (2013)와 유사하였다. 특히 이전 연구와 유사하게 21세기 말 일차생산량과 호흡량은 고위도보다 열대 저위도 지역에서 증가량이 더 컸다. 기온이 상승하고 강수량이 증가하면서 식생이 자라지 않던 나지 면적이 감소하였고, 이에 따른 식생 면적 증가는 식생의 생산량(GPP, NPP) 증가로 나타났다. 특히, 본 연구에서는 C3 초지, 활엽수의 면적 증가가 뚜렷하였다. 이는 Beck and Goetz (2011)에서 언급한 대로 온난화에 따른 식생 면적 증가가 식생 생산성과 연관되어 $CO_2$ 흡수작용을 강화하는 데 기여할 수 있음을 의미한다. Shao et al. (2013)에 따르면 21세기 말 누적 NEE는 증가가 전망되고 이는 특히 열대와 고위도 지역이 주요 흡수원으로 작용하였기 때문으로 그 원인을 설명하였다. 본 연구에서 사용된 HadGEM2-CC에서는 전 지구 평균적으로 NEE 흡수가 증가하는 경향은 동일하게 전망하며, 이는 열대보다는 북반구 고위도지역인 유라시아와 북미 대륙에서 증가한 흡수가 그 원인으로 분석되었다(Fig. 8). 앞서 Mynenl et al. (1997)에 따르면 기온상승에 따라 식생의 광합성활동, 생장시기 길이와 시작시기의 당겨짐을 보고하였다. 본 연구 실험에서도 이와 유사하게 미래에 기온 상승에 따라 식생 성장 기간이 길어지고 LAI도 증가하며 식생 지대가 점차 고위도로 북상할 것을 전망하였다(Figs. 5, 12b). 이에 따라 육상 생태계의 $CO_2$ 흡수량은 20세기 말보다 21세기 말에 증가하였고 우리나라가 속해있는 동아시아지역($90^{\circ}E{\sim}140^{\circ}E$, $20^{\circ}N{\sim}60^{\circ}N$)은 기온, 강수뿐 아니라 $CO_2$ 흡수량도 같은 위도대의 전 지구 동서평균보다 크게 모의되었다. RCPs에 따른 흡수율은 21세기 중반까지는 대기 중 이산화탄소 농도 변화율과 유사한 경향을 보이는데 RCP 8.5에서는 21세기 후반에 흡수 증가율이 감소하며 이는 Liddicoat et al. (2013) 에서 보인것과 유사하다. 하지만 대기 중 $CO_2$의 증가와 식생분포 지역의 확대에도 불구하고 21세기 말 육상생태계의 순생태계흡수량은 크게 증가하지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 기온 상승이 크게 일어난 21세기 후반부터 토양 호흡의 급격한 증가로 인하여 육상생태계의 이산화탄소 흡수 능력은 감소한 것에 기인하였다. 향후 본 연구결과의 유의성을 확보하기 위해 다양한 모델의 자료를 추가할 필요가 있다. Shao et al. (2013)에 따르면 미래 탄소 흡수 전망에 있어 전 지구 및 위도별 모의 결과가 모델마다 매우 다양한데 이는 지면생태모형 간의 식생역학, 물리과정의 차이로 해석된다. 미래 육상생태계의 이산화탄소 흡수 능력의 변화와 기후변화를 보다 정확하게 예측하기 위해서는 다른 모델의 자료를 이용한 불확실성을 정량화 하는 것이 필요하며 이는 전 지구 및 지역별 탄소 순환 이해를 높이는 데 기여할 것이다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.49-65
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• 2014

구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.