• 정보관리학회지
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• 제36권3호
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• pp.149-174
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• 2019

이 연구는 대학도서관의 웹사이트 실제 이용 데이터를 분석하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 웹사이트의 개선방안을 제안하는데 있다. 이 연구에서는 2018년 1월부터 2018년 12월까지 C대학교 웹사이트에서 이루어진 이용자들의 트래픽을 분석하여 이용행태를 분석하였다. 웹사이트의 분석 툴로는 '구글 애널리틱스'를 활용하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 이용자 일반적 특성, 사용자환경 분석, 방문 분석, 유입분석, 사이트 분석 5가지로 구분지어 분석하였다. 그 결과, 1) 이용자 일반적 특성을 분석 결과에서 웹사이트 접속 위치가 대한민국뿐만 아니라 중국에서도 일부 접속이 있었다. 2) 사용자 환경 분석에서는 주 이용 브라우저 유형은 인터넷 익스플로러로 나타났다. 다음 순위는 크롬이었으며, 3위와 4위인 Safari로 이탈률이 익스클로러나 크롬의 두 배에 달했다. 화면 해상도에서는 1920x1080 해상도가 가장 많은 비율을 차지하였으며 그 외에도 다양한 환경에서 접속하는 것으로 나타났다. 3) 유입 매체 분석에서는 직접 유입이 가장 높게 나타났다. 4) 사이트 분석에서는 총 페이지뷰 수인 4,534,084 페이지 중 최다 페이지뷰를 차지한 페이지는 메인페이지 다음으로 대출/연장/이력/예약 페이지, 학술DB 페이지, 소장자료 페이지 순으로 나타났다.

• Safety and Health at Work
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• 제10권3호
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• pp.377-383
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• 2019

Objectives: Exposure to fine particles in urban air has been associated with a number of negative health effects. High levels of fine particles have been detected at underground stations in big cities. We investigated the exposure conditions in four occupational groups in the Stockholm underground train system to identify high-exposed groups and study variations in exposure. Methods: $PM_1$ and $PM_{2.5}$ were measured during three full work shifts on 44 underground workers. Fluctuations in exposure were monitored by a real-time particle monitoring instrument, pDR, DataRAM. Qualitative analysis of particle content was performed using inductively coupled plasma mass spectrometry. Nitrogen dioxide was measured using passive monitors. Results: For all underground workers, the geometric mean (GM) of $PM_1$ was $18{\mu}g/m^3$ and of $PM_{2.5}$ was $37{\mu}g/m^3$. The particle exposure was highest for cleaners/platform workers, and the GM of $PM_1$ was $31.6{\mu}g/m^3$ [geometric standard deviation (GSD), 1.6] and of $PM_{2.5}$ was $76.5{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.3); the particle exposure was lowest for ticket sellers, and the GM of $PM_1$ was $4.9{\mu}g/m^3$ (GSD, 2.1) and of $PM_{2.5}$ was $9.3{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.5). The $PM_1$ and $PM_{2.5}$ levels were five times higher in the underground system than at the street level, and the particles in the underground had high iron content. The train driver's nitrogen dioxide exposure level was $64.1{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.5). Conclusions: Cleaners and other platform workers were statistically significantly more exposed to particles than train drivers or ticket sellers. Particle concentrations ($PM_{2.5}$) in the Stockholm underground system were within the same range as in the New York underground system but were much lower than in several older underground systems around the world.

• 경영과정보연구
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• 제38권1호
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• pp.83-101
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• 2019

블록체인은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등과 더불어 혁신적인 기술로 간주된다. 최초의 블록체인 애를리케이션이고 암호화폐인 비트코인 출시 이래로, 블록체인은 파괴적 기술로의 인식은 물론 폭 넓게 확산되지도 못하고 있다. 블록체인 관련 연구를 살펴보면, 암호화폐, 기술 일반동향과 전망, 요소기술 등에 대한 설명이 대부분이다. 물론 아직까지 블록체인 기반의 킬러 애플리케이션이 존재하지 않고 있다. 이와 같이 늦게 확산되는 블록체인 기술을 고려하여, 국내의 블록체인에 대한 최신 연구 상황에 대한 이해가 필요하다. 본 연구의 목적은 기업의 IT실무 담당자들이 조직의 경쟁력을 높이기 위해서 필요한 블록체인 애플리케이션을 식별할 수 있도록 가이드라인을 제공하는 것이다. 이를 위해서 우리는 네 가지의 접근법을 소개한다. 첫째, Iansiti & Lakhaki(2017)가 제안한 분석틀을 적용하여 국내에서 발간된 블록체인 관련 연구논문을 분류하였다. 이 작업의 목적은 조직의 실무자들이 블록체인 애플리케이션의 도입을 고려할 때 벤치마크 또는 사례로서 활용할 수 있도록 도움을 주기 위함이다. 두 번째는 제시된 분석틀을 이용하여 블록체인 애플리케이션의 가치 개념을 도입하여 조직의 블록체인 애플리케이션 채택의 진화적 경로를 제안하였다. 세 번째는, 블록체인 기술 도입을 조직의 혁신을 촉진하기 위한 수요관점에서블록체인 기술 적용이 가능한 영역을 식별할 수 있는 근거를 제공하였다. 네 번째는 기업 가치사슬 모형과 다섯 경쟁세력 모형을 이용하여 블록체인 애플리케이션 도입의 탐색할 수 있는 근거를 제공하였다.

• 지질공학
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• 제31권3호
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• pp.307-319
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• 2021

최근 드론 및 빅데이터, 인공지능 등 디지털 기술을 활용한 비탈면 연구를 수행하고 있으나 다소 미흡한 실정이며, 여전히 비탈면 붕괴 대비에 취약하다. 이러한 이유로 비탈면 붕괴에 효과적으로 대처하기 위해 디지털 기술을 활용한 비탈면 붕괴 예측 및 분석 연구에 대한 발전방향을 제시하는 것이 필연적이며, 이를 위해 비탈면 붕괴 예측 및 분석에 관한 이해가 선제되어야 한다. 본 연구는 비탈면 붕괴 예측 및 분석 연구의 지적구조를 규명하여 연구방향을 제시하기 위해 2016년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지의 5년간의 Web of Science 기반으로 문헌 데이터를 수집하고 이를 동시출현단어를 활용하여 분석하였다. 네트워크 분석을 통하여 세부 주제 영역을 밝히고, 키워드 간의 지적 관계를 시각화하여 관계, 중심성 분석을 통한 전역 및 지역 중심성이 높은 키워드를 도출하였다. 또한 군집분석을 실시하여 형성된 군집을 다차원축적지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 비탈면 붕괴 분석 및 예측 연구의 지적구조를 밝히고, 향후 연구 방향을 찾는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 동양고전연구
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• 제67호
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• pp.173-201
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• 2017

신흥무관학교는 신민회 인사들의 숙의에 따라서, 국망 직후 서간도에서 독립전쟁을 위한 배후기지로서 가장 먼저 설치된 곳이었다. 신흥무관학교는 1911년부터 1920년대까지 약 10년 간에 걸쳐서 무려 3,500명의 독립운동 간성들을 배출한 것으로 알려지고 있다. 그러나 10년 세월 동안 많은 수의 학생들이 어떻게 충원이 되었는지에 대해서는 아직까지도 구체적으로 밝혀진 것이 없다. 필자는 신흥무관학교의 학생 충원문제를 검토하는 과정에서 이상룡(李相龍)의 "만주기사(滿洲紀事)"를 주목하게 되었다. "만주기사"는 총 16편에 이르는 연작 시이다. 이상룡은 신흥강습소를 설치한 후부터 양성한 군사가 오륙백에 이른다고 회고하였으나, 지금까지 연구자들은 이 부분을 단지 문학적 수사로 치부하여 간과한 측면이 있었다. 한편 제6편에서는 추가가에 정착한 후 8년 동안 건립한 소학교가 30개 소에 이른다고 회고하였다. 필자는 이를 바탕으로 신흥강습소 초기부터 길러낸 5백 명 이상의 학생들이 신흥무관학교 학생들을 포함하여 인근의 하급교육기관, 즉 소학교 학생들을 통칭한 것이라고 결론지었다. 그리고 그 소학교들을 구체적으로 증명하였다. 유하 통화 지역 소학교 학생들은 졸업 후 신흥무관학교에 입학하였다. 그리고 신흥무관학교 졸업생들은 학규에 따라서 2년 간 의무적으로 인근 소학교 교사로 부임하여 군사교육을 포함한 소학교 교육을 담당하였다. 결국 신흥무관학교와 그 인근의 소학교들은 독립전쟁이라는 큰 목적 하에서 서간도 한인들에 의해서 유기적으로 운영되었던 커다란 독립운동의 군영이었던 셈이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.63-79
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• 2022

최근 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용한 주식 가격 예측 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 그 중에서도 최근에는 주식 매수 및 매도 주문 정보를 담고 있는 호가창을 이용하여 주가를 예측하려는 연구가 시도되고 있다. 하지만 호가창을 활용한 연구는 대부분 가장 최근 일정 기간 동안의 호가창 추이만을 고려하며, 호가창의 중기 추이와 단기 추이를 같이 고려하는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 논문에서는 호가창의 중기와 단기 추이를 모두 고려하여 주가 등락을 보다 정확히 예측하는 딥러닝 기반 예측 모델을 제안한다. 더욱이 본 논문에서 제안하는 모델은 중단기 호가창 정보 외에도 해당 종목에 대한 동기간 뉴스 헤드라인까지 고려하여 기업의 정성적 상황까지 주가 예측에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 딥러닝 기반 예측 모델은 호가창 변화의 특징을 합성곱 신경망으로 추출하고 뉴스 헤드라인의 특징을 Word2vec을 이용하여 추출한 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락 여부를 예측한다. 실제 NASDAQ 호가창 데이터와 뉴스 헤드라인 데이터를 사용하여 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 모델에 비해 정확도를 최대 17.66%p, 평균 14.47%p 향상시켰다. 또한 해당 모델로 모의 투자를 수행한 결과, 21 영업일 동안 종목에 따라 최소 $492.46, 최대 $2,840.83의 수익을 얻었다.

• 예술경영연구
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• 제58호
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• pp.205-239
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• 2021

본 논문은 예술자료 아카이브 활용에 있어 시맨틱 웹 기반의 정보와 의미연결망 구성이 왜 중요하고, 그것이 예술경영 맥락에서 갖는 의미와 가치 그리고 향후 적용 가능성에 대해 탐색적으로 연구하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 미국 재즈 뮤지션들의 구술일화를 바탕으로 시맨틱 웹 기술을 적용한 링크드 재즈와 한국 원로예술인들의 삶과 예술관을 담은 아르코예술기록원의 구술채록 사례를 중심으로 연구를 진행하였다. 이와 관련하여 구술채록에 내포된 의미 연결성 그리고 시맨틱 웹기반의 디지털 아카이브 구축에 관한 선행연구를 살펴보았다. 본 논문에서는 사례 분석 결과를 바탕으로 시맨틱 웹 기술의 문화예술 자료 적용 가능성을 다음 다섯가지 측면에서 논의하였다. 첫째, 인물 간의 관계 노출(revealing relationship)을 통해 관계를 확인하고 숨은 예술인을 발견할 수 있다. 둘째, 맥락적 의미(contextual meaning) 정보를 통해 당시 사회와 문화를 이해하고 연구할 수 있다. 셋째, 수요자 관점에서 다양한 장르를 아우르며 넓고 깊게 예술 탐험(art exploration)을 할 수 있다. 넷째, 예술 복원(construction)을 통해 역사를 새롭고 풍부하게 재구성할 수 있다. 다섯째, 빅데이터와 연계하여 융복합과 협업을 통해 예술의 경계를 넘어 범위를 확장 시킬 수 있다. 이러한 시맨틱 웹 기반의 관계망 데이터는 예술사 연구, 예술기획 및 창작 등 예술생태계 전반에 걸쳐 다방면으로 활용될 수 있다. 본 연구는 방대한 문화예술자료를 디지털화하고 시맨틱 웹 기술을 통해 이들 간의 관계 네트워크를 식별하고 분석하는 것이 예술경영에 측면에서 의미가 있음을 이해할 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.54-67
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• 2023

태산(泰山)은 해발 1,532m로 중국에서 제일 높은 산이 아님에도 불구하고 "오악독존(五嶽獨尊)"과 같은 높은 명성을 가지고 있다. 가이드북은 특정 이벤트나 시설 등에 대한 안내와 설명을 담은 책이나 소개서이다. 특히 관광지에 대해 상세하면서 정확한 정보를 다른 상업홍보 보다 시각적이면서도 다량으로 제공한다는 특성이 있다. 이에 태산에 관한 경관을 묘사한 가이드북을 연구 재료로 활용하여 경관유형 및 요소 분석과 경관요소의 커널 밀도(Kernel Density), 평균중심(Mean Center), 표준차 타원(Standard Deviational Ellipse) 분석을 통해 태산경관 특성을 파악하였다. 본 연구 결과를 요약하면, 첫째, 태산의 경관유형 특성은 자연경관이 가장 많이 나타났으며, 이는 시문과 빅 데이터 분석에 나타난 인간활동 위주의 태산경관 특성과 다르다. 둘째, 세부적인 경관유형별로 보면 경관요소의 비중에 따라 많이 나타난 것은 지형, 구조물, 건물, 식물, 의미, 사람, 이미지 순이라고 할 수 있다. 셋째, 시계열별 경관요소로 보면 ''봉선(封禅)"과 ''제사(祭祀)", ''전설"은 1950년대와 1980년대에 많이 나타났으며 1990년대 이후는 ''등반", ''멀리 바라보기"가 많이 나타났다. 넷째, 태산 경관요소의 공간분포는 전시대에 걸쳐 태산 대정 (岱顶)과 대묘 (岱廟)에 많이 분포되어 있다. 이는 향후 태산 풍경명승지의 중요 공간이 될 수 있다. 그리고 전체적으로 경관요소는 태산 풍경명승지 집중분포에서 태산과 태안 도시지역을 포함하는 분산분포의 형태로 나타났다. 이는 향후 태산 풍경명승지의 경관 보정과 가이드북 재제작을 할 때 필요한 시사점을 제시하고자 한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권4호
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• pp.777-799
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• 2022

본 연구는 지구온난화잠재력(GWP)이 매우 큰 냉매가스에 대한 EU의 최신 규제 강화 동향을 살펴보고 탄소중립에의 시사점을 도출하였다. EU집행위는 최근 F-가스 규정(Regulation)을 대폭 강화하는 개정안을 공개하였다. 본 연구는 개정안의 냉매 관련 주요 내용의 의미를 현행 규정과 비교해 제시하였다. 개정안의 주요 내용은 시장출시 허용 HFC 최대량 대폭 축소, HFC 할당 관련 규정 강화, 고GWP 냉매 사용 제품 및 장비의 시장출시 금지 대상 추가, 규제대상 F-가스 추가 및 기존 가스의 GWP 업데이트, 그 외에도 보다 촘촘해지고 강화된 규제설계등이다. EU의 이러한 움직임은 미국, 일본 등 선진국의 정책기조에 영향을 미칠 것이며, 우리나라의 정책도 더욱 강화될 것이다. 따라서 관련 산업계에서는 차세대 냉매가스로의 변경이 불가피한 상황이 될 것이다. 한편, 본 연구는 기존의 냉매 및 F-가스 관련 연구에서는 주목하지 않았던 과불화화합물(PFAS) 규제와 관련된 최신 정책 동향에 대해서도 분석하였다. 유럽 5개국의 추진하고 있는 PFAS의 REACH(EU의 화학물질 등록, 평가, 승인 및 제한 제도) 제한물질 등록이 이뤄지게 된다면, 냉매가스와 관련해서는 산업계에 매우 큰 파장을 불러일으킬 것이다. 또한, 냉매를 비롯한 F-가스 물질과 관련된 각국의 온실가스 감축 전략도 전면 재검토가 불가피해질 것이다.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.180-186
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• 2022

Photosynthetically active radiation flux density (PPFD) and daily light integral (DLI) values related to plant photosynthesis were obtained using the sunlight time and insolation data points in the agricultural weather sensor data for Jinan-gun, Jeollabuk-do, Korea from 2016 to 2020. The objective was to optimize the photo-environmental conditions for cultivating ginseng. The range of average monthly sunshine duration was 395.5-664.1 min, with the longest duration observed in June. The range of average annual accumulated daily insolation was 11.98-17.65 MJ·m^-2. The range of average daily external DLI calculated from the insolation and solar time data was 22.3-36.1 mol·m^-2·d^-1, and the annual cumulative DLI was 8,156-13,175 mol·m^-2·d^-1. Both the insolation and DLI values were the highest in 2016 and lowest in 2020. Based on the PPFD required for ginseng growth (111-185 µmol·m^-2·s^-1), the monthly average daily DLI and monthly cumulative DLI were 3.51-5.87 and 82-228 mol·m^-2·d^-1, respectively. The range of five-year average value for the external monthly cumulative DLI was 298-1,459 mol·m^-2·d^-1, and the monthly cumulative DLI values when a black double shading film and blue-white shading film were applied were 101-496 and 36-175 mol·m^-2·d^-1, respectively. A comparative analysis of DLI values indicated that shading was required to ginseng growth throughout the year under natural light. When the black double shading film was used, shading was required from March to October. When the blue-white shading film was applied from April to August, (i.e., the period with active ginseng growth) the appropriate DLI for ginseng growth could be continuously maintained. Regional weather differences due to climate change are gradually increasing, and even in one region, monthly and cumulative DLI values are different every year. Therefore, in order to implement a precise agricultural environment for ginseng cultivation, precise analysis and continuous research using agricultural weather sensor big data is required.