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영양.식생활 교육자료의 인증 시스템 개발 연구 (Development of an accreditation system for dietary and nutrition related education resources)

  • 김지명;이경애;박유경;이경혜;오상우;이희승
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제47권2호
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    • pp.145-156
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    • 2014
  • 본 연구에서는 영양 식생활 교육자료에 대한 인증 시스템을 개발하기 위하여 2011년 4월부터 10월에 걸쳐 연구를 진행하였다. 문헌고찰, 인터뷰, 자문회의 및 전문가 회의, 설문조사, 공청회 개최 등의 체계적인 연구 절차를 통해 타당성, 신뢰성, 적용가능성을 갖춘 인증 시스템을 개발하고자 하였다. 인증 시스템 개발을 위하여 보건복지부의 우수건강도서, 환경부의 우수환경도서, 교육과학기술부의 우수과학도서, 문화체육관광부의 우수학술도서 및 우수교양도서, 농림수산식품부의 농업교육프로그램, 대한의학회의 건강정보심의인증, 시각장애인연합회의 사용자웹접근성인증, 한국정보화진흥원의 웹접근성품질마크, 문화체육관광부의 데이터베이스품질인증 제도를 분석 참고하였다. 본 연구에서 개발된 영양 식생활 교육자료에 대한 인증 시스템은 제 3자에 의한 인증 시스템으로 운영되며, 이를 위해 인증 운영기관에 인증위원회가 구성되어 인증 전반에 대한 업무를 관장한다. 인증 심사 절차는 신청 및 접수, 자료 정리 및 분류, 1차 심사 (서면평가), 2차 심사 (전체회의), 결과통보의 순으로 진행한다. 인증 심사위원은 3인으로 구성하며, 총 인증 심사기간은 2개월로 하고, 상반기와 하반기로 년 2회 접수를 실시한다. 인증 심사 결과는 적합 또는 부적합으로 평가하며, 최종 인증을 받은 교육자료는 인증서 및 인증마크를 발급받고, 홈페이지, 보도자료 등을 통한 홍보 추진, 공동주관기관을 통한 판촉 및 홍보를 지원하도록 한다. 인증 유효기간은 웹사이트의 경우에만 2년으로 하며, 갱신심사로 기간을 연장할 수 있다. 이상에서 개발된 영양 식생활 교육자료에 대한 인증 제도는 정보에 대한 신뢰성을 높여 교육과 학습에 대한 만족도를 높여줄 것으로 기대된다.

신뢰관계 유지율 분석을 통한 보험회사의 비즈니스 모델 개발 (Development of a Business Model for Korean Insurance Companies with the Analysis of Fiduciary Relationship Persistency Rate)

  • 최인수;홍복안
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.188-205
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    • 2001
  • 보험자의 고지의무는 최대선의원칙의 상호성에 그 바탕을 둔 것으로서 최근에 들어와 영미보험법계에서 널리 인정되고 있는 추세이다. 보험자 고지의무의 위반효과로서 전통적인 구제수단인 보험계약 해지(취소)와 기납입 보험료의 반환만을 인정한다면 보험계약자를 적절히 보호해 주지 못하는 경우가 발생할 수 있으며, 이를 위해 보험 계약자에게 손해배상 청구를 인정하는 문제가 논의되고 있다. 일부 영미법계 국가의 법원에선 이를 이미 승인하고 있는데 그 법률적 기초를 제공하는 것이 바로 신뢰관계 이론이다. 신뢰관계의 개념은 이제 더 이상 형평법이나 영미법계의 국가만의 법 이론이 아니다. 따라서 어느 영역에서보다도 공공의 이익(public interest)과 밀접한 관계가 있는 보험계약의 본질로서 신뢰관계를 인정하는 것은 공평 타당한 보험계약 당사자 관계를 추구하는 하나의 효율적인 방안이 될 것이며, 이는 보험자 고지위반 효과로서 손해배상 청구를 인정하는 법률적 기초를 제공할 수 있게 된다. 앞으로 우리나라 보험산업에서도 보험계약의 본질로서의 신뢰관계를 인정해야만 보험 산업의 경영실적과 질적 수준을 높이게 된다고 본다. 따라서 이와 같은 신뢰관계를 잘 유지하는 것, 즉 신뢰관계 유지율을 높이는 것이 보험산업에 있어서의 관건이 된다고 본다. 신뢰 관계 유지율은 우리나라에서는 금액비교식을, 미국에서는 건수비교식을 사용하여 계산하고 있다. 그런데 보유계약의 건별 금액이 차이가 있어 상호 절대 비교가 불가능하고, 월별 회차별로 나타내기 때문에 회사전체의 보유계약의 유지상태의 실력을 알아 볼 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 보험계약의 본질로서 신뢰관계를 인정하고 보험회사전체의 보유계약의 유지상태의 실력을 알아 볼 수 있는 새로운 신뢰관계 유지율을 개발하여 보험회사의 내실 (질)있는 성장을 추구하는 포괄적 실력평가 기준을 제시하였다. 즉, 기준시점의 보험계약 각 각을 기초로 하여 납기월수 대비 통상 유지된 계약의 개월 수로 표시한 건수비교식 신뢰관 계 유지율이라고 하는 것을 개발하였다. 이 포괄적 실력 평가 기준인 신뢰관계 유지율은 해당 보험회사가 얼마나 재무구조가 튼튼하고 또한 얼마나 값싼 보험료를 책정할 수 있는가를 나타내며, 건수비교식 신뢰관계 유지율을 이용하여 A손해보험회사의 실력을 평가 분석하였다. 보험회사의 실력을 평가 분석해 본 결과 나타난 신뢰관계 유지율의 악화는 신계약제일의 외형성장위주의 정책이 낳은 결과이며, 질적성장보다는 양적인 신계약위주의 영업에 치중함으로 말미암아 고비용 저효율의 악순환을 거듭하여 왔음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 외형성장위주의(시장점유율 확대)경영 정책인 고비용 저효율의 악순환 구조에서 벗어나기 위한 개선방안으로 내실위주의 경영정책인 저비용 고효율의 수익 극대화 구조인 새로운 비즈니스 모델을 개발하였다.

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복합적 기능의 식물 애플리케이션 디자인을 위한 사용자 조사 (A Study on User's Opinion for Designing of Multi-Functional Plant Applications)

  • 이하나;박한나;백진경
    • 한국과학예술포럼
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    • 제37권4호
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    • pp.297-308
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    • 2019
  • 연일 최대치를 갱신하고 있는 미세먼지 수치로 인해 대한민국 정부는 공기 오염과 씨름하고 있으며, 환기의 어려움과 실내 방출 오염물질로 인한 실내공기 오염 문제 역시 심각하다. 이러한 실내의 공기 질 개선에 식물의 공기 정화 효과가 돋보이고 있다. 본 연구는 현대인의 생활 환경과 실내공기 오염의 위해성 및 식물의 개선 기능을 조사하고, 식물 애플리케이션 사용을 활성화하기 위하여 시작되었다. 본 연구의 목적은 국내외 식물 관련 애플리케이션의 주요기능과 디자인 현황을 파악하고, 현대인의 식물 애플리케이션 사용 실태를 분석하여 더욱 편리한 식물 관련 지식 습득을 돕는 것이다. 따라서 본 논문은 실내공기 오염이 건강에 미치는 영향과 식물 관련 애플리케이션에 대한 사용자 의식조사를 이행하였다. 이를 통해 새로운 복합적 기능의 식물 애플리케이션 디자인을 제안하는 데 근거를 마련하고자 시도하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 이론적 고찰 결과 실내공기 오염은 실내 생활의 비중이 높은 현대인에게 더욱 위험하며 건강에 악영향을 끼친다. 이와 같은 문제 해결을 위하여 실내공간에 식물을 두는 것만으로도 공기 정화 및 스트레스 감소에 크게 효과를 볼 수 있었다. 둘째, 선행 연구 분석 결과 실내공기 오염의 위해성과 건강에 미치는 영향, 공기정화 식물의 실내 공기개선 사례와 관련된 연구 사례를 찾아볼 수 있었으며, 애플리케이션 개발 및 개선을 통한 사용자의 행동 개선 사례를 파악할 수 있었다. 셋째, 국내외 식물 애플리케이션 현황 조사 결과 현재 설치 수가 높은 애플리케이션의 주요 기능은 식물식별, 물 주기 알림, 식물 기초 정보 제공 등이 있었으며, 카메라를 통한 식물 식별 애플리케이션이 다수였다. 넷째, 설문조사 결과 대부분의 응답자가 식물을 키우고 있거나, 키운 경험이 있었다. 식물 애플리케이션을 사용한 경험이 거의 없는 사람 역시 향후 식물 관련 애플리케이션 사용에 긍정적인 의견을 밝혔다. 또한, 공기 오염 등의 사회 문제로 인하여 식물을 활용한 공기 정화, 기능성 식물 등에 높은 관심을 보이었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 실내공기 오염을 개선할 수 있는 식물과 이와 관련된 정보 제공을 용이하게 도울 수 있는 복합적 기능의 식물 애플리케이션의 필요성을 제안하고자 한다.

Descriptor 조합 및 동일 병명 이미지 수량 역비율 가중치를 적용한 유사도 기반 작물 질병 검색 기술 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Similarity based Plant Disease Image Retrieval using Combined Descriptors and Inverse Proportion of Image Volumes)

  • 임혜진;정다운;유성준;구영현;박종한
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.30-43
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    • 2018
  • 영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.

KB-BERT: 금융 특화 한국어 사전학습 언어모델과 그 응용 (KB-BERT: Training and Application of Korean Pre-trained Language Model in Financial Domain)

  • 김동규;이동욱;박장원;오성우;권성준;이인용;최동원
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.191-206
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    • 2022
  • 대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

미술관 이미지저작권 아카이브 모델 연구 (A Study on Image Copyright Archive Model for Museums)

  • 남현우;정성인
    • 한국과학예술포럼
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    • 제23권
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    • pp.111-122
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    • 2016
  • 본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.

저화질 안면 이미지의 화질 개선를 통한 안면 특징점 검출 모델의 성능 향상 (Enhancing the performance of the facial keypoint detection model by improving the quality of low-resolution facial images)

  • 이경욱;이예진;박종혁
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.171-187
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    • 2023
  • 저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

디지털 트윈 기반 노지스마트팜 활용방안 (Utilization of Smart Farms in Open-field Agriculture Based on Digital Twin)

  • 김석구
    • 한국작물학회:학술대회논문집
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    • 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.7-7
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    • 2023
  • 현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.

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제조-공급자간 갈등 원인과 거래조정 방식의 갈등관리 효과 (The Causes of Conflict and the Effect of Control Mechanisms on Conflict Resolution between Manufacturer and Supplier)

  • 이진화
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권4호
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    • pp.55-80
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    • 2012
  • 다른 기업과 거래관계를 형성하고 유지하는 것은 빠르게 변화하는 치열한 환경에서 대부분의 기업에게 불가피한 전략적 선택이다. 유통망 안의 모든 기업들도 결국 독립적 기업 간의 이러한 거래 계약으로 맺어져 있다. 하지만 모든 기업 간의 거래가 하나의 목표를 가지고 공동의 이익 창출을 위해 노력하여, 모두 효과적이고 효율적인 성과만을 낼 수는 없다. 대리인 이론에 따르면, 기업들은 모두 독립적 주체로서 각자의 이해를 추구하고, 위험을 회피하려하며, 제한된 합리성을 가지고 불충분한 정보를 처리하게 된다. 즉, 기업 간 거래관계는 그 속에서 신뢰와 협력을 기대하는 동시에, 갈등과 기회주의적 행위도 예측해야 한다. 이에 본 연구는 기업 간 거래의 갈등 원인을 확인하고, 실제 기업이 주로 활용하는 거래조정 방식의 갈등관리 효과를 밝히고자 한다. 이를 위해 관련된 기존 연구와 대리인 이론을 활용하여, 제조업자와 공급업자 간 갈등이 관계성과에 미치는 영향과 거래 위험요인(환경동태성, 자산특유화 수준)의 갈등 유발 효과, 그리고 국내 기업거래 연구에서 잘 다루어지지 않은 거래 조정방식의 갈등관리 효과를 가정하였다. 더불어 국내 중소기업 데이터 329개를 대상으로 연구모델을 검증하였다. 연구 결과, 구매기업(제조업자)의 환경 동태성과 자산 특유화 수준이 높을수록 더 큰 갈등이 유발되었으며, 이러한 B2B 갈등은 기업 간 관계질과 재무성과에 부정적 영향을 끼쳤다. 또한 사회적 조정방식과 법적 조정방식은 갈등의 관계질에 대한 부정적 영향을 매우 유의한 수준에서 완화시키는 조절효과가 검증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 B2B갈등의 원인과 관리기법에 대하여 실증적으로 확인하였다는 의의가 있으며, 특히 국내 거래관리 연구에서 소홀히 다루어졌던 법적 계약 방식의 긍정적이고 유의한 효과를 확인하였다는 의의가 있다.

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지능형 검색엔진을 위한 색상 질의 처리 방안 (Color-related Query Processing for Intelligent E-Commerce Search)

  • 홍정아;구교정;차지원;서아정;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.109-125
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    • 2019
  • 지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.