• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.31-59
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• 2007

We frequently use search engines to find relevant information in the Web but still end up with too much information. In order to solve this problem of information overload, ranking algorithms have been applied to various domains. As more information will be available in the future, effectively and efficiently ranking search results will become more critical. In this paper, we propose a ranking algorithm for the Semantic Web resources, specifically RDF resources. Traditionally, the importance of a particular Web page is estimated based on the number of key words found in the page, which is subject to manipulation. In contrast, link analysis methods such as Google's PageRank capitalize on the information which is inherent in the link structure of the Web graph. PageRank considers a certain page highly important if it is referred to by many other pages. The degree of the importance also increases if the importance of the referring pages is high. Kleinberg's algorithm is another link-structure based ranking algorithm for Web pages. Unlike PageRank, Kleinberg's algorithm utilizes two kinds of scores: the authority score and the hub score. If a page has a high authority score, it is an authority on a given topic and many pages refer to it. A page with a high hub score links to many authoritative pages. As mentioned above, the link-structure based ranking method has been playing an essential role in World Wide Web(WWW), and nowadays, many people recognize the effectiveness and efficiency of it. On the other hand, as Resource Description Framework(RDF) data model forms the foundation of the Semantic Web, any information in the Semantic Web can be expressed with RDF graph, making the ranking algorithm for RDF knowledge bases greatly important. The RDF graph consists of nodes and directional links similar to the Web graph. As a result, the link-structure based ranking method seems to be highly applicable to ranking the Semantic Web resources. However, the information space of the Semantic Web is more complex than that of WWW. For instance, WWW can be considered as one huge class, i.e., a collection of Web pages, which has only a recursive property, i.e., a 'refers to' property corresponding to the hyperlinks. However, the Semantic Web encompasses various kinds of classes and properties, and consequently, ranking methods used in WWW should be modified to reflect the complexity of the information space in the Semantic Web. Previous research addressed the ranking problem of query results retrieved from RDF knowledge bases. Mukherjea and Bamba modified Kleinberg's algorithm in order to apply their algorithm to rank the Semantic Web resources. They defined the objectivity score and the subjectivity score of a resource, which correspond to the authority score and the hub score of Kleinberg's, respectively. They concentrated on the diversity of properties and introduced property weights to control the influence of a resource on another resource depending on the characteristic of the property linking the two resources. A node with a high objectivity score becomes the object of many RDF triples, and a node with a high subjectivity score becomes the subject of many RDF triples. They developed several kinds of Semantic Web systems in order to validate their technique and showed some experimental results verifying the applicability of their method to the Semantic Web. Despite their efforts, however, there remained some limitations which they reported in their paper. First, their algorithm is useful only when a Semantic Web system represents most of the knowledge pertaining to a certain domain. In other words, the ratio of links to nodes should be high, or overall resources should be described in detail, to a certain degree for their algorithm to properly work. Second, a Tightly-Knit Community(TKC) effect, the phenomenon that pages which are less important but yet densely connected have higher scores than the ones that are more important but sparsely connected, remains as problematic. Third, a resource may have a high score, not because it is actually important, but simply because it is very common and as a consequence it has many links pointing to it. In this paper, we examine such ranking problems from a novel perspective and propose a new algorithm which can solve the problems under the previous studies. Our proposed method is based on a class-oriented approach. In contrast to the predicate-oriented approach entertained by the previous research, a user, under our approach, determines the weights of a property by comparing its relative significance to the other properties when evaluating the importance of resources in a specific class. This approach stems from the idea that most queries are supposed to find resources belonging to the same class in the Semantic Web, which consists of many heterogeneous classes in RDF Schema. This approach closely reflects the way that people, in the real world, evaluate something, and will turn out to be superior to the predicate-oriented approach for the Semantic Web. Our proposed algorithm can resolve the TKC(Tightly Knit Community) effect, and further can shed lights on other limitations posed by the previous research. In addition, we propose two ways to incorporate data-type properties which have not been employed even in the case when they have some significance on the resource importance. We designed an experiment to show the effectiveness of our proposed algorithm and the validity of ranking results, which was not tried ever in previous research. We also conducted a comprehensive mathematical analysis, which was overlooked in previous research. The mathematical analysis enabled us to simplify the calculation procedure. Finally, we summarize our experimental results and discuss further research issues.

• 한국식생활문화학회지
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• 제6권4호
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• pp.421-432
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• 1991

1. 본(本) 연구(硏究)의 목적(目的)은 한국인의 식생활(食生活)에서 각별한 위치를 차지하고 있는 곰탕류의 섭취와 그 배경(背景)이 되는 요인의 상호관계(相互關係)를 규명하여, 앞으로 차세대(次世代)에의 영양교육(營養敎育)을 하는 데에 있어서 하나의 단서를 얻기 위함에 있다. 그 첫 단계로 곰탕 전문점을 찾는 손님을 대상으로 식생태학적(食生態學的) 접근방법을 사용하여 조사(調査)하였다. 2. 대상자의 약 67%는 일주일에 $1{\sim}2$회이상(回以上), 15%는 3회이상(回以上) 곰탕류를 섭취하고 있었다. 섭취빈도에 있어서의 연령차(年齡差)는 보이지 않았다. 3. 섭취빈도가 높을수록 맛이나 냄새에 대한 ${\ulcorner}$기호도(嗜好度)${\lrcorner}$가 높고(p<0.001), 칼슘섭취에 유의하고 있었으며(p<0.05), 소양(肝)도 넣어 먹도록 배려(配慮)하고 있었다(p<0.01). 4. 곰탕전문점에 온 이유로서는 전체적으로 봐서 식기호면(食嗜好面)이 가장 높은 비율이었다. 섭취빈도가 높은 쪽에서는 식기호면(食嗜好面)이 강하게 나타난 데에 비해, 섭취빈도가 낮은 쪽에서는 식기호면(食嗜好面)외에 그 음식점의 유명도(有名度)나 친구의 소개 등의 정보면(情報面)이 강하게 나타났다. 5. 다른 한국요리(韓國料理)보다 곰탕류를 선택하는 이유로서는 섭취빈도가 높은 쪽에서는 식기호면(食嗜好面)이나 생리적상태(生理的狀態)에 관한 요인이 가장 강하게 작용하는 데에 비해, 섭취빈도가 낮은 쪽에서는 생리적상태(生理的狀態)에 관한 요인이 가장 강하게 작용하고 있었다. 6. 곰탕류 섭취 후 건강면(健康面)에서의 주관적(主觀的) 심리적평가(心理的評價)에 대해서는(복수회답(複數回答)) 80.5%가 긍정적(肯定的), 30.5%가 특별한 변화가 없고, 6.5%가 부정적(否定的)인 것으로 봐서, 대부분의 사람이 곰탕류는 건강(健康)에 좋다고 인식(認識)하고 있었으며, 그 인식(認識)에는 섭취빈도에 따른 차이(差異)는 보이지 않았다. 7. 연령이 높을수록 곰탕류의 맛이나 냄새에 대한 기호도(嗜好度)가 유의(有意)하게 높았으며, 건강(健康)과의 관련에서는 ${\ulcorner}$식후 소화가 잘 된다${\lrcorner}$라는 이유로 곰탕류를 선택하였으며, 연령이 낮을수록 ${\ulcorner}$식욕(食慾)이 없을 때${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$숙취(宿醉)일때${\lrcorner}$에 선택하는 경향이 강한 것으로 봐서, 연령에 따른 섭취빈도의 차(差)는 없으나, 곰탕류를 선택할 때의 기호(嗜好) 의식(意識) 건강(健康)에의 관심 행동면(行動面)에는 약간의 차(差)가 나타났다. 8. 다변량해석(多變量解析)의 결과(結果), 고섭취빈도군(高攝取頻度群)은 주로 50대이상(代以上)이며 곰탕류에 대한 기호도(嗜好度)가 매우 높고 식의식면(食意識面)이나 식행동면(食行動面), 건강면(健康面)에서 긍정적(肯定的)이었다. 이에 반하여 중섭취빈도군(中攝取頻度群)은 주로 40대(代)였으며 곰탕류에 대한 기호도(嗜好度)가 높았으나 고섭취빈도군(高攝取頻度群)에 비해 식의식면(食意識面)이나 식행동면(食行動面)에서 덜 적극적(積極的)인 경향이었다. 저섭취빈도군(低攝取頻度群)은 주로 20대(代)와 30대(代)였으며 곰탕류에 대한 기호도(嗜好度)가 보통이었으며, 식기호면(食嗜好面)보다 ${\ulcorner}$친구의 소개로${\lrcorner}$ 등에 의해서 섭취하고 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권1호
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• pp.103-122
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• 2011

Recently, numerous documents have been made available electronically. Internet search engines and digital libraries commonly return query results containing hundreds or even thousands of documents. In this situation, it is virtually impossible for users to examine complete documents to determine whether they might be useful for them. For this reason, some on-line documents are accompanied by a list of keywords specified by the authors in an effort to guide the users by facilitating the filtering process. In this way, a set of keywords is often considered a condensed version of the whole document and therefore plays an important role for document retrieval, Web page retrieval, document clustering, summarization, text mining, and so on. Since many academic journals ask the authors to provide a list of five or six keywords on the first page of an article, keywords are most familiar in the context of journal articles. However, many other types of documents could not benefit from the use of keywords, including Web pages, email messages, news reports, magazine articles, and business papers. Although the potential benefit is large, the implementation itself is the obstacle; manually assigning keywords to all documents is a daunting task, or even impractical in that it is extremely tedious and time-consuming requiring a certain level of domain knowledge. Therefore, it is highly desirable to automate the keyword generation process. There are mainly two approaches to achieving this aim: keyword assignment approach and keyword extraction approach. Both approaches use machine learning methods and require, for training purposes, a set of documents with keywords already attached. In the former approach, there is a given set of vocabulary, and the aim is to match them to the texts. In other words, the keywords assignment approach seeks to select the words from a controlled vocabulary that best describes a document. Although this approach is domain dependent and is not easy to transfer and expand, it can generate implicit keywords that do not appear in a document. On the other hand, in the latter approach, the aim is to extract keywords with respect to their relevance in the text without prior vocabulary. In this approach, automatic keyword generation is treated as a classification task, and keywords are commonly extracted based on supervised learning techniques. Thus, keyword extraction algorithms classify candidate keywords in a document into positive or negative examples. Several systems such as Extractor and Kea were developed using keyword extraction approach. Most indicative words in a document are selected as keywords for that document and as a result, keywords extraction is limited to terms that appear in the document. Therefore, keywords extraction cannot generate implicit keywords that are not included in a document. According to the experiment results of Turney, about 64% to 90% of keywords assigned by the authors can be found in the full text of an article. Inversely, it also means that 10% to 36% of the keywords assigned by the authors do not appear in the article, which cannot be generated through keyword extraction algorithms. Our preliminary experiment result also shows that 37% of keywords assigned by the authors are not included in the full text. This is the reason why we have decided to adopt the keyword assignment approach. In this paper, we propose a new approach for automatic keyword assignment namely IVSM(Inverse Vector Space Model). The model is based on a vector space model. which is a conventional information retrieval model that represents documents and queries by vectors in a multidimensional space. IVSM generates an appropriate keyword set for a specific document by measuring the distance between the document and the keyword sets. The keyword assignment process of IVSM is as follows: (1) calculating the vector length of each keyword set based on each keyword weight; (2) preprocessing and parsing a target document that does not have keywords; (3) calculating the vector length of the target document based on the term frequency; (4) measuring the cosine similarity between each keyword set and the target document; and (5) generating keywords that have high similarity scores. Two keyword generation systems were implemented applying IVSM: IVSM system for Web-based community service and stand-alone IVSM system. Firstly, the IVSM system is implemented in a community service for sharing knowledge and opinions on current trends such as fashion, movies, social problems, and health information. The stand-alone IVSM system is dedicated to generating keywords for academic papers, and, indeed, it has been tested through a number of academic papers including those published by the Korean Association of Shipping and Logistics, the Korea Research Academy of Distribution Information, the Korea Logistics Society, the Korea Logistics Research Association, and the Korea Port Economic Association. We measured the performance of IVSM by the number of matches between the IVSM-generated keywords and the author-assigned keywords. According to our experiment, the precisions of IVSM applied to Web-based community service and academic journals were 0.75 and 0.71, respectively. The performance of both systems is much better than that of baseline systems that generate keywords based on simple probability. Also, IVSM shows comparable performance to Extractor that is a representative system of keyword extraction approach developed by Turney. As electronic documents increase, we expect that IVSM proposed in this paper can be applied to many electronic documents in Web-based community and digital library.

• 한국식품영양과학회지
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• 제35권4호
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• pp.464-469
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• 2006

진주 채취 후 폐기되는 진주조개 육 및 패주를 기능성 식품의 추출소재 또는 가공품의 소재와 같이 효율적으로 이용하기 위한 기초 연구로서 진주조개 육 및 패주의 식품성분특성에 대하여 살펴보았다 진주조개 육의 중금속은 수은과 크롬의 경우 검출되지 않았고, 카드뮴의 경우 0.06 ppm, 납의 경우 0.11 prm이 검출되었다. 또한 패주의 경우 검토한 4종의 중금속이 모두 검출되지 않았다. 휘발성염기질소 함량과 pH는 진주조개 육의 경우 각각 11.6 mg/100 g 및 6.31이었고, 패주의 경우 각각 8.6 mg/100 g 및 6.33을 나타내었다. 이와 같은 결과로 미루어 보아 진주조개 패주 및 육은 식품가공 소재로서 식품위생적인 면에서 문제가 없었다. 패주의 조단백질 및 총 아미노산 함량은 각각 16.5%와 15.691 mg/100 g으로서, 진주조개 육(11.2% and 10,131 mg/100 g)과 대조구인 굴(12.1% and 11,213 mg/100 g)보다 높았으며, 칼슘과 인의 함량은 육이 각각 93.4mg/100g과 116.0mg/100g, 패주가 75.2 mg/100 g과 148.1 mg/100 g이었다. 유리아미노산과 taste value는 진주조개 육이 각각 635.5 mg/100 g과 40.2, 패주가 각각 734.9 mg/100 g과 24.1이었으나, 굴의 경우 각각 883.8 mg/100 g과 40.2로 진주 가공부산물보다 높은 수치를 나타내었다. 이상의 이화학적, 영양적 특성으로 살펴본 결과, 진주조개 패주는 육에 비하여 단백질 및 탄수화물, 총 아미노산 함량 및 무기질 함량이 높아 근육에 비하여 영양적인 면에서 식품 재자원으로서 우수하다고 판단되었다. 하지만 진주조개 패주 및 육은 굴이나 기타 패류에 비하여 맛 특성은 낮아 맛 추출 소재로는 부적절하다고 판단되었다.련이 필요한 것으로 사료된다. 세부속성별로는 "분위기가 조용하고 편안하다.", "불만이나 고충이 신속히 처리된다."라는 속성이 중점개선 영역에 포함되어 분위기와 고충처리 부분에 대한 개선을 위한 집중적인 노력이 필요한 것으로 분석되었고, "내부시설 및 기물이 쾌적하다.", "종업원이 친절하다." 항목은 유지관리 영역에 포함되기는 하였으나, 수행도 수준이 중요도에는 다소 못 미쳐 일부 개선이 필요한 것으로 사료된다. 전반적으로 기존의 일반 베이커리 연구들에서 나타난 선택속성 및 고객인지 중요도가 제품중심이었던 결과와는 달리 베이커리카페에 대해 고객이 인지하는 중요 선택속성은 제품, 서비스, 인테리어 등의 복합적인 요소가 포함되는 것으로 나타나 향후 베이커리카페 관련연구에서는 이러한 차이를 명확히 파악하고 연구를 전개해 나가야 할 것으로 사료된다. 또한 업체의 마케팅전략 수립에 있어서도 고씩의 욕구에 부응하기 위해 중요도와 수행도의 차이가 큰 선택속성 차원과 세부항목을 중점대상으로 하여 일반 베이커리와는 구분되는 방식으로 접근해야 할 것으로 판단된다. 이상의 결과를 종합해볼 때, 베이커리카페 이용고객은 특징적인 선택속성을 기준으로 베이커리카페를 선택하는 것으로 나타나 새로운 외식 산업 군인 베이커리카페의 조기정착과 발전을 위해서는 이러한 선택속성에 대한 이해를 바탕으로 활발한 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다. 또한 본 연구를 통해 도출된 선택속성 차원 중 많은 경우에 있어 고객이 인지하고 있는 중요도에 비해 수행도가 낮은 것으로 나타나 해당 차원의 개선을 위한 경영자들의 노력이 요구되어 진다. 체중군(0.82)에 비해 영양 질적 지수(INQ)가 높았으며(p<0.0335), 비타민 $B_1$은 정상 체중군이 유의적으로 가장 높은 영양 질적 지수를 보여주었다(p<0.0452). 이상의 결과로

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권2호
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• pp.89-116
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• 2011

In collaborative tagging systems such as Delicious.com and Flickr.com, users assign keywords or tags to their uploaded resources, such as bookmarks and pictures, for their future use or sharing purposes. The collection of resources and tags generated by a user is called a personomy, and the collection of all personomies constitutes the folksonomy. The most significant need of the folksonomy users Is to efficiently find useful resources or experts on specific topics. An excellent ranking algorithm would assign higher ranking to more useful resources or experts. What resources are considered useful In a folksonomic system? Does a standard superior to frequency or freshness exist? The resource recommended by more users with mere expertise should be worthy of attention. This ranking paradigm can be implemented through a graph-based ranking algorithm. Two well-known representatives of such a paradigm are Page Rank by Google and HITS(Hypertext Induced Topic Selection) by Kleinberg. Both Page Rank and HITS assign a higher evaluation score to pages linked to more higher-scored pages. HITS differs from PageRank in that it utilizes two kinds of scores: authority and hub scores. The ranking objects of these pages are limited to Web pages, whereas the ranking objects of a folksonomic system are somewhat heterogeneous(i.e., users, resources, and tags). Therefore, uniform application of the voting notion of PageRank and HITS based on the links to a folksonomy would be unreasonable, In a folksonomic system, each link corresponding to a property can have an opposite direction, depending on whether the property is an active or a passive voice. The current research stems from the Idea that a graph-based ranking algorithm could be applied to the folksonomic system using the concept of mutual Interactions between entitles, rather than the voting notion of PageRank or HITS. The concept of mutual interactions, proposed for ranking the Semantic Web resources, enables the calculation of importance scores of various resources unaffected by link directions. The weights of a property representing the mutual interaction between classes are assigned depending on the relative significance of the property to the resource importance of each class. This class-oriented approach is based on the fact that, in the Semantic Web, there are many heterogeneous classes; thus, applying a different appraisal standard for each class is more reasonable. This is similar to the evaluation method of humans, where different items are assigned specific weights, which are then summed up to determine the weighted average. We can check for missing properties more easily with this approach than with other predicate-oriented approaches. A user of a tagging system usually assigns more than one tags to the same resource, and there can be more than one tags with the same subjectivity and objectivity. In the case that many users assign similar tags to the same resource, grading the users differently depending on the assignment order becomes necessary. This idea comes from the studies in psychology wherein expertise involves the ability to select the most relevant information for achieving a goal. An expert should be someone who not only has a large collection of documents annotated with a particular tag, but also tends to add documents of high quality to his/her collections. Such documents are identified by the number, as well as the expertise, of users who have the same documents in their collections. In other words, there is a relationship of mutual reinforcement between the expertise of a user and the quality of a document. In addition, there is a need to rank entities related more closely to a certain entity. Considering the property of social media that ensures the popularity of a topic is temporary, recent data should have more weight than old data. We propose a comprehensive folksonomy ranking framework in which all these considerations are dealt with and that can be easily customized to each folksonomy site for ranking purposes. To examine the validity of our ranking algorithm and show the mechanism of adjusting property, time, and expertise weights, we first use a dataset designed for analyzing the effect of each ranking factor independently. We then show the ranking results of a real folksonomy site, with the ranking factors combined. Because the ground truth of a given dataset is not known when it comes to ranking, we inject simulated data whose ranking results can be predicted into the real dataset and compare the ranking results of our algorithm with that of a previous HITS-based algorithm. Our semantic ranking algorithm based on the concept of mutual interaction seems to be preferable to the HITS-based algorithm as a flexible folksonomy ranking framework. Some concrete points of difference are as follows. First, with the time concept applied to the property weights, our algorithm shows superior performance in lowering the scores of older data and raising the scores of newer data. Second, applying the time concept to the expertise weights, as well as to the property weights, our algorithm controls the conflicting influence of expertise weights and enhances overall consistency of time-valued ranking. The expertise weights of the previous study can act as an obstacle to the time-valued ranking because the number of followers increases as time goes on. Third, many new properties and classes can be included in our framework. The previous HITS-based algorithm, based on the voting notion, loses ground in the situation where the domain consists of more than two classes, or where other important properties, such as "sent through twitter" or "registered as a friend," are added to the domain. Forth, there is a big difference in the calculation time and memory use between the two kinds of algorithms. While the matrix multiplication of two matrices, has to be executed twice for the previous HITS-based algorithm, this is unnecessary with our algorithm. In our ranking framework, various folksonomy ranking policies can be expressed with the ranking factors combined and our approach can work, even if the folksonomy site is not implemented with Semantic Web languages. Above all, the time weight proposed in this paper will be applicable to various domains, including social media, where time value is considered important.

• 기록학연구
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• 제22호
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• pp.157-199
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• 2009

중국공산당의 창당과 함께 문서와 당안 관리 조직이 출현한 것은 아니었다. 1926년 중앙 비서처가 설립된 이후 문서과와 그 소속 문건열람처, 문건보관처 등이 설립됨으로써 본격화되었던 것이다. 1930년대 초 비서조직의 업무개선이 집중적으로 논의되었는데, 비판의 핵심은 정치적 역할을 자각하지 못한 채 단순히 "기능적 조직"으로 전락하고 말았다는 것이었고, 이의 해결 방안은 곧 "비서처 업무의 정치화"였다. 나아가 1940년대에는 "정풍운동"의 영향으로 문서만이 아니라 각종 주요 정보자료를 수집하여 정리, 제공하는 재료과의 임무가 강조되었다. 한편, 문서의 작성에 있어서 인물이나 기관의 명칭을 다르게 표기한다든가 약물을 사용하여 문서를 작성하는 등 보안의 유지가 줄곧 강조되었으며, 또한 업무활동과 지역의 상황에 대한 정기보고를 통해 중앙과 지방간의 소통이 강조되었다. 비서장은 중요 공문의 초안을 작성하는 것은 물론, 모든 문건의 열람과 심사를 담당하여 문서처리의 중심적 역할을 수행하였다. 문서의 처리가 끝나면 당안이라고 불리우며 보관되었는데, 중앙 비서처 문서과의 "문건보관처"가 이러한 역할을 담당하였다. "중앙문고"라고 불리기도 한 문건보관처는 1930년대 초부터 더 이상 당안을 이관받을 수 없었지만, 1940년대에는 재료과가 문서와 간행재료를 보존하고 제공하는 역할을 강화해갔다. 특히 조사연구를 위한 재료의 수집이 실행되었고, 일본의 통치 아래에 있던 지역을 회복하면서 대량의 당안과 문헌 자료를 수집하기도 하였다. 1931년 당안의 분류방법과 목록작성방법이 규정된 이후 특히 1940년대에 본격적으로 제도화되었는데, 기본적으로는 주제분류법이 유지되었고 기초적인 목록표기법이 채택되었다. "중요성"과 "기밀성"을 관리의 기준으로 삼는 원칙은 비교적 초기부터 나타났지만, 문서의 보존과 폐기를 구분하는 평가의 개념이나 절차는 명확치 않았다. 비밀의 보안관리와 접근제한의 제도를 실행하는 한편, "보존과 이용의 통일"이라는 구호에서도 알 수 있듯이 당안재료의 이용제공에 대한 문제의식은 매우 강렬하였다. 혁명운동과 전쟁의 와중에서도 중국공산당은 문서당안의 관리와 보존을 강화해가는 노력을 지속했다. 그 성과가 항상 바람직한 것도 아니었고, 그 경험을 안정적으로 발전시켜갈 수 있었던 것도 아니었다. 그것은 필경 중국공산당이 처해 있던 역사적 여건에서는 불가피한 일이었을 것이다. 이 과정에서 두드러지게 나타난 특성은 단지 기능적인 수준에서 문서당안관리의 효율화를 추진했던 것이 아니라 것이 아니라, 오히려 중국공산당의 혁명운동에 미치는 정치적 의의에 대한 자각을 강화해가며, 혁명 정책 연구의 실증적 근거이자 또한 중국공산당 역사의 증거로서 당안재료가 갖는 가치에 주목하였던 것에서 찾을 수 있을 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제37권
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• pp.371-405
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• 2004

문화재의 국제적인 유통행위는 다수 국가가 관계되므로 이 문제 해결을 위해서는 국제법적인 접근이 필수적이다. 2차대전 이후 문화재의 가치가 물질적 가치에서 국가와 민족의 정체성 확립을 위한 정신적 민족적인 측면의 가치가 중시되면서 신생 독립국과 식민제국들 간에 문화재의 소유권 다툼이 쟁점화 되어 문화재 반환을 목적으로 하는 국제적인 협력과 법제도적인 장치의 모색이 필요하게 되었다. 문화재의 불법거래에 관한 국제협약으로 유네스코(UNESCO)를 중심으로 문화재의 준비적 보존의무를 부과하는 1954년 "전시 문화재 보호에 관한 협약", 문화재 반 출입에 대한 통제와 반출에 허가장 발급을 통해 불법 취득 유통 억제를 위한 1970년 "문화재불법 반 출입 및 소유권 양도의 금지와 예방수단에 관한 협약", 도난이나 불법적으로 반출된 문화재의 국제적 반환을 의무화한 1995년 "유니드로와 협약"이 있다. 또한 유엔(UN)의 산하 기관으로 유네스코(UNESCO)는 특히 소위 문화재 분과(the Division of Cultural Heritage)를 마련하여 문화재에 대한 관계업무 처리에 주력하여 오고 있으며, UN 총회 역시 1973년의 결의 3187 이후로 문화재 보호에 관하여 계속적인 관심을 표현하여 오고 있는데 그 기본내용은 문화재의 원산국에로의 반환에 관한 국제 협력을 확인하고, 각국에 예술품 및 문화재의 불법거래 금지 및 방지를 위한 적절한 조처를 권고하며, 자국내 문화재에 대한 목록화 작업을 권고함과 아울러 종국적으로 많은 국가가 유네스코(UNESCO) 협약의 당사국이 되어 국제적인 협력체제의 구성원이 될 것을 권장하는 것이다. 국제협약의 한계로 협약상의 문화재에 대한 정의 차이가 존재한다. 먼저 1954년 협약상의 문화재는 동산에만 국한되는 것이 아니라 부동산도 포함하고 있는데 1970년 협약은 그 제정 목적이 '문화재의 불법적인 반 출입 및 소유권 양도의 금지와 방지수단'의 강구에 있으며 따라서 그 규율대상도 원칙적으로 유형의 동산문화재(tangible movable cultural property)에 국한된다고 봐야할 것이다. 1995년 협약도 역시 동산문화재를 규율대상으로 삼고 있다. 이 두 협약은 이 점에서 1954년 협약이나 주로 부동산적인 특성을 갖는 문화유산 및 자연유산을 대상으로 하는 1972년의 협약과 차이를 보이고 있다. 이러한 차이는 문화재의 개념에 대한 내재적인 차이를 반영하는 것이 아니라 주어진 협약의 제정 목적 및 취지가 다름에서 기인하는 것이다. 우리나라의 경우 1866년의 병인양요, 일본에 의한 36년간의 식민통치, 군정기, 경제 개발기 등을 통하여 다수의 문화재가 해외로 유출되었다. 물론 이들 문화재를 전부 반환 받을 수도 없고 또 받을 필요도 없는 것이지만, 이들 중 일부는 한국 사회의 문화적 역사적 정체성의 형성에 중요한 역할을 한다거나 또는 이들의 외국(특히, 일본)에서의 소재가 과거 한국민에 대한 지배의 상징으로서 기능한다거나 할 경우 반환 문제가 제기될 수 있을 것이다. 이러한 경우에 우리의 입론을 강화하기 위해서는 1954년 협약 및 제1의정서의 비준은 적극적으로 고려해야 한다고 판단된다. 반환을 요구할 경우 우선 문화재의 도난 여부가 핵심이며 이 경우 국제협약에 따라 조치하면 될 것이지만 외교적 협상의 단계에 이르면 이 문제는 정치적 문제가 될 것이다. 이 경우 반환을 요구하는 국가는 상대국이 문화재를 반환하도록 유도해야 한다. 문화재의 불법거래 방지에 대한 절실한 필요성에 반해, 동북아 지역 국가 및 시민사회의 방지노력은 대단히 미흡한 실정인 바, 이를 실현하기 위한 국가 및 시민 사회적 차원의 체계적인 노력이 동아시아 지역 전체에서 활발하게 전개하여야 할 것이다. 문화재의 불법적인 거래를 가장 효과적으로 막을 수 있는 방법은 인터폴(Interpol) 회원국간 정보를 신속히 유통시키는 것인데 이를 위해서는 인터넷 기술에 바탕을 둔 통신 시스템을 개발해야 하며 도난당한 문화재의 불법거래를 방지하기 위한 보다 효율적인 방안으로 문화재 보호 법률의 도입, 국제협약의 가입, 수집품 목록 구축 등의 조치가 필요하다고 본다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권4호
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• pp.55-78
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• 2011

외식업계에서는 충성도제고를 위한 장기적 고객 관리 프로그램으로서 사용금액 대비 일정률의 포인트를 적립해주는 고객보상(로열티)프로그램을 시행해왔으며, 단기적인 매출 증대를 목적으로 신용카드사나 이동통신사와의 전략적 제휴를 통해 소비자에게 할인혜택을 제공하는 제휴할인카드를 경쟁적으로 도입하고 있다. 포인트 적립과 제휴카드할인 프로그램은 추구하는 목적은 서로 다르나 소비자에게는 동일한 구매시점에 둘 중에서 하나를 선택해야하는 경합적인 대안이 된다. 일반적으로 소비자는 손실에 대해 더 민감하게 반응하는 위험회피 성향을 보이며, 실용적 동기에 의한 취득 및 거래효용의 관점에서 할인이 강력한 구매 동기가 되므로, 분리된 이익으로서의 포인트 적립 보다 할인 혜택을 제공함으로써 손실의 감소로 인식되는 제휴카드할인이 더 선호될 것으로 예상할 수 있다. 기업의 입장에서도 제휴기업간의 비용분담을 통해 보다 적은 비용으로 큰 소비자 할인혜택을 제공할 수 있다는 비용효율의 장점 및 경쟁 대응 필요성 때문에 제휴카드할인을 도입하게 된다. 그러나 할인판촉은 실제적인 비용이 투입되므로 매출의 증가를 통해 비용 보다 큰 수익이 보장될 때만 의미를 가지는 촉진 수단이다. 외식업의 경우 방문객수가 증가해야 매출의 증대를 이룰 수 있으며 운영효율이 향상된다. 테이블당 고객수 증가는 공간효율을 높여주어 이익개선에 기여가 크다. 따라서 제휴카드할인이 실제적인 기업성과향상을 가져오려면 할인이 객수의 증가 특히 테이블당 객수의 증가에 기여를 해야 한다. 제휴카드할인이 객수증가 및 이익률의 향상에 도움이 되는지의 여부를 알아보기 위하여 패밀리 레스토랑업체의 실제 매출 데이터를 사용하여 검증해 본 결과 포인트 적립제도는 객수 증가와 유의적 관계를 보이지 않은 반면 제휴할인은 객수 증가에 실제적인 영향이 있음이 밝혀졌으며, 할인율이 증가하면 테이블당 고객수도 증가하며 약 25%의 할인이 제공되면 추가로 한 명의 고객이 유인되는 효과가 있었다. 또한 수익성의 측면에서는 1인당 지불금액 즉 객단가는 할인율의 증가에 따라 하락하는 경향을 보였지만 객수의 증가로 인한 추가이익이 추가비용을 상쇄하고 있어서 제휴할인카드의 도입이 비용 대비 효과의 측면에서 적극적으로 고려할 수 있는 촉진 수단임이 입증되었다. 본 연구는 기업의 실측 데이터를 활용하고 있다는 점에서 소비자 태도나 의도의 변화를 기준으로 기업의 의사 결정 정보를 제공하고자한 기존연구보다 현실적인 접근을 하고 있다. 즉, 기업의 실제 데이터로 제휴카드할인 프로그램의 효과를 측정하였고, 포인트 적립 및 차감제도를 직접 비교함으로써 기업에게 향후 마케팅 전략 수립에 관한 현실적인 시사점을 제공하였다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 수면정신생리
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• 제17권2호
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• pp.100-108
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• 2010

목 적: 컴퓨터의 보급으로 인터넷 사용이 보편화되면서 인터넷 중독에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 인터넷 중독의 정확한 병태생리에 대한 이해와 진단 기준은 아직 확립되어 있지 않다. 청소년은 발달 과정 중에 있기 때문에 인터넷 중독에 더 취약할 가능성이 있으며, 우울감과 수면 문제에 대한 이해가 중요하다. 본 연구에서는 청소년의 인터넷 중독, 수면 양상, 그리고 우울감의 특징과 그 연관성을 살펴보고자 하였다. 방 법:서울 시내 일 중, 고등학교의 중학교 2학년(155명), 고등학교 1, 2학년 학생(644명)을 대상으로 하였고 그 중 696명의 설문지를 분석 대상으로 하였다. 설문지에는 Young 인터넷 중독 척도(Young's Internet Addiction Scale, YI-AS), 피츠버그 수면의 질 척도(Pittsburgh Sleep Quality In-dex, PSQI), 우울감 척도(The Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, CES-D), 그리고 인터넷 사용 패턴과 기본적인 인구학적 정보에 대한 질문들이 포함되었다. 연구 대상자들을 학년별, YIAS 점수에 따라 나누어 비교하였고, YIAS와 다른 변인과의 상관관계를 분석하였다(two-tailed, p<0.05). 결 과: 인터넷 중독군(internet-addicted, IA)은 14명(2.0%), 과사용군(over-using, ou)은 193명(27.7%), 비중독군(not-addicted, NA)군은 489명(70.3%) 이었으며, 전체 대상군의 평균 IAS 점수는 35.24점, PSQI 점수는 5.53점, CES-D 점수는 16.72점이었다. 평일 평균적인 수면 시간은 학년이 올라가면서 점점 감소하였다(F=51.909, p< 0.001). IA군, OU군, NA군으로 나누어 비교하였을 때 컴퓨터를 공부 이외의 목적으로 사용하는 시간(96.36${\pm}$63.31분 vs. 134.92${\pm}$86.79분 vs. 213.57${\pm}$136.87분, F=34.287, p<0.001), 휴대용 전자기기를 공부 이외의 목적으로 사용하는 시간(84.22${\pm}$79.11분 vs. 96.97${\pm}$91.89분 vs. 152.31${\pm}$93.64분, F=5.400, p=0.005)에 유의한 차이가 있었다. PSQI 총점(5.26${\pm}$2.97 vs. 6.08${\pm}$2.97 vs. 7.50${\pm}$4.41, F= 8.218, p<0.001)과 CES-D 점수(15.40${\pm}$8.08 vs. 19.05${\pm}$8.42 vs. 30.43${\pm}$13.69, F=32.692, p<0.001)에서도 유의한 차이가 있었다. YIAS 점수는 컴퓨터를 공부 이외의 목적으로 사용하는 시간(r=0.356, p${\pm}$0.001), 휴대용 전자기기를 공부 이외의 목적으로 사용하는 시간(r=0.136, p<0.001)과 유의한 상관관계가 있었다. YIAS 점수와 PSQI 점수(r= 0.131, p=0.001), YIAS 점수와 CES-D 점수(r=0.265, p< 0.001), PSQI 점수와 CES-D 점수(r=0.357, p<0.001)는 서로 유의한 상관관계가 있었다. 결 론: 인터넷 중독은 행위 중독의 한 가지로 여러 정신병리와 관련이 있을 뿐만 아니라, 수면의 질을 결정하는 여러 가지 요인들, 우울감과도 밀접한 관련이 있다는 것을 알 수 있었다. 따라서 청소년의 인터넷 중독을 평가할 때 동반될 우울감과 수면 양상에 대한 고려가 함께 이루어지는 통합적인 접근이 필요할 것이다.