• 한국노년학
• /
• 제39권4호
• /
• pp.883-893
• /
• 2019

인구 고령화에 따른 노인의 우울장애와 자살의 연관성에 대해 사회적 관심이 높아지고 있는 실정이다. 연구 목적은 고의적 자해로 입원한 노인 우울증 환자 특성을 분석하였다. 질병관리본부(Korea Centers for Disease Control and Prevention, KCDC)의 퇴원손상심층조사자료(Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey)를 활용하여 3,280명을 대상으로 하였으며, 통계 프로그램 STATA 12.0을 이용하여 빈도분석, 교차분석, 그리고 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 성별[여(OR, 0.694; CI, 0.583-0.827)], 거주지[중소도시(OR, 0.078; CI, 0.648-0.935)], 자해결과[사망(OR, 0.461; CI 0.315-0.674)]의 경우에 우울증이 적었으나, 위험 요인[재정적 문제(OR, 3.485; CI 2.500-4.857), 정신적 문제(CI 2.917; CI 2.356-3.612), 육체적 질병(OR, 2.678; CI 1.869-3.836), 가족구성원과의 갈등(OR, 1.828, CI 1.437-2.325)], 발생장소[거주지 외(OR, 1.416; CI 1.182-1.695)], 자해수단[중독(OR, 1.695; CI 1.345-2.317)]의 경우 우울증이 많았으며, 통계적으로 유의하였다. 이러한 결과를 바탕으로 의료기관은 고의적 자해 환자 입원시 우울증을 사전에 감지하고 이를 최소화 시키는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.21-28
• /
• 2023

21세기 정보통신기술의 발달은 주요기반시설의 제어시스템에 초연결성과 초지능성을 갖게 하여 운용 효율성을 높였으나, 보안 취약점을 증가시켜 해킹 위협에 노출되고 있다. 그중에서도 일상생활에 필수적으로 사용하는 전력을 공급하는 전력시스템은 국가 중요기반체계로서 사이버공격의 주요 표적이 되고 있다. 최근에는 전력시스템을 보호하기 위해서 다양한 보안체계를 개발하고 실전형 사이버공방훈련을 통해서 전력시스템의 안정성을 유지하고자 한다. 하지만, 사이버공격이 인공지능과 빅데이터 등의 첨단 ICT 기술과 접목되면서 기존의 보안체계로 지능화되고 있는 사이버공격을 방어하기가 쉽지 않게 되었다. 이러한 지능화되는 사이버공격을 방어하기 위해서는 지능형 사이버공격의 유형과 양상을 사전에 파악하고 있어야 한다. 본 연구에서는 첨단 ICT 기술과 접목된 사이버공격의 진화에 대해서 분석하였다.

• 한국의류학회지
• /
• 제47권5호
• /
• pp.779-803
• /
• 2023

The growth of digital news media and the stock price index has resulted in economic fluctuations in the fashion industry. This study examines the impact of fashion industry news and macroeconomic changes on the Textile & Wearing Apparel KOSPI over the past five years. An auto-regressive integrated moving average exogenous time series model was conducted using the fashion industry stock market index, the news topic index, and macro-economic indicators. The results indicated the topics of "Cosmetic business expansion" and "Digital innovation" impacted the Textile & Wearing Apparel KOSPI after one week, and the topics of "Pop-up store," "Entry into the Chinese fashion market," and "Fashion week and trade show" affected it after two weeks. Moreover, the topics of "Cosmetic business expansion" and "Entry into the Chinese fashion market" were statistically significant in the macroeconomic environment. Regarding the effect relation of Textile & Wearing Apparel KOSPI, "Cosmetic business expansion," "Entry into the Chinese fashion market," and consumer price fluctuation showed negative effects, while the private consumption change rate, producer price fluctuation, and unemployment change rate had positive effects. This study analyzes the impact of media framing on fashion industry business cycles and provides practical insights into managing stock market risk for fashion companies.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.15-30
• /
• 2020

부동산 산업에도 빅데이터 분석, 머신러닝 및 가상현실(virtual reality, VR)과 같은 4차산업혁명 관련 최신기술이 접목되며 기술에 의한 산업의 변화가 진행 중이다. 프롭테크(proptech)는 부동산(property)에 디지털 기술(technology)이 결합한 새로운 용어이다. 본 연구는 국내에서 잘 알려져 있고, 현재 다수의 사업이 진행되고 있는 모바일 부동산중개 애플리케이션을 대상으로 품질요소(시스템 품질, 서비스 품질, 인터페이스 품질, 정보 품질)를 종합적인 관점에서 도출하고 분석하는 것을 목표로 하였다. 연구의 수행은 온라인 및 오프라인을 통한 설문조사를 진행하였으며, 총 161개의 표본이 통계분석에 사용되었다. 결과적으로 시스템 품질 및 서비스 품질을 제외한 나머지 품질요인들은 사용자 만족, 지속적 사용 및 구전의도에 대한 주된 영향요인으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 주로 부동산 중개서비스, P2P 대출, 광고 플랫폼을 비롯하여 대부분 아파트에 집중되어 있는 국내 프롭테크 기업들이 유럽, 미국, 중국 등 에서와 같이 다양한 분야에서의 프롭테크 산업으로 성장하기 위해서는 추가적 연구가 필요함을 보여주고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.625-632
• /
• 2024

본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 ICT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 코로나19 펜데믹 전후의 교과과정 변화를 분석하였다. 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용소프트웨어공학, 전산학·컴퓨터공학, 그리고 인공지능공학으로 분류된 172개 전공을 대상으로, 2023학년도와 2019학년도 교과과정을 비교 분석하였다. 제4차 산업혁명 대응을 위해 도입된 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야의 교과과정 변화를 분석하였다. 분석결과 각 교육과정 군에 대해 코로나19 팬데믹 전후로 관련 교과과정 도입이 약2.6%p 증가(2023 84.2%, 2019 81.6%)하였으며, 교육영역별 가중치를 부여하여 계산한 4차산업혁명 대응지수(100점 만점)는 9.5점 상승(2023 37.0점, 2019 27.5점)하였으며, 이는 인공지능과 클라우드 및 빅데이터 분야의 교과 개설 증가에 기인한 것으로 분석되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.135-143
• /
• 2024

이 연구는 거래적 리더십이 직무 성과와 직무 만족도에 미치는 영향을 탐구하며, 특히 직무 열의의 매개 효과를 중심으로 분석하였다. 변혁적 리더십에 비해 상대적으로 덜 주목받았던 거래적 리더십의 역할을 재조명함으로써, 리더십 연구에 있어서의 이론적 균형을 모색하고자 한다. 이 연구는 설문조사를 통한 실증 분석을 바탕으로, 거래적 리더십이 직원의 직무 열의를 향상시킴으로써 직무 성과(팀 성과)와 직무 만족도를 증진시키는 경로를 확인하였다. 연구 결과, 업적에 따른 보상과 예외 관리의 두 거래적 리더십 요소가 직무 열의를 통해 직무 성과와 직무 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 리더십이 단일 스타일에 국한되지 않고 다양한 접근 방식을 통합할 때 더 큰 효과를 발휘할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 조직이 리더십 스타일을 조정하고 직무 열의를 촉진시키는 전략을 개발함으로써, 최종적으로 조직의 성과와 직원의 만족도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.249-254
• /
• 2023

최근 드론을 활용한 농약 살포 임무로 농민들의 작업 시간을 절약하고 농약 및 인체 유해성으로부터 보호되어 드론 보급이 활성화되고 있다. 기존 농약 살포 방식인 광역방제기와 헬기 방제에서 파생된 여러 단점 보완이 가능하다. 최근에는 스마트팜 확대 정책으로 IoT 기반의 다양한 작물의 생육 정보를 실시간 모니터링하고 핵심 변수에 대한 빅데이터 수집을 통해 최적의 생육 환경을 구축하여 수확 증대를 통한 농민의 수익 창출에 적극 활용되고 연관 드론 산업 기술도 발전되고 있다. 본 연구에서는 농업응용 분야의 다양성을 확보하기 위해서 비닐하우스 차광을 위한 작업에 드론을 적용하였고 차광막 살포와 관련된 기술 구현을 구체화하기 위하여 비닐하우스 환경에 대한 기초 연구를 실시하였다. 비닐하우스의 내부와 외부 환경을 고려하여 양질의 빛을 제공하기 위해 드론 노즐의 균일 살포를 위한 노즐설계, 비닐하우스의 투광률 분석, 차광제 도포 실험을 통하여 드론을 활용한 차광임무가 가능하도록 하는 기초연구를 수행하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.23-45
• /
• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.177-192
• /
• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.35-57
• /
• 2021

본 연구는 국가서지의 최신 경향을 분석하고자 문헌연구, 홈페이지분석, 사서 대상 설문조사를 실시하였다. 분석 결과 첫째, 한 국가 출판물의 기록이라는 국가서지의 정의에 부합하기 위해서 국가서지에 인쇄에서 전자자원까지 다양한 자료가 수록되도록 하였으나 현실적으로 모든 자료가 포함될 수 없으므로 제외사항이 있었다. 보편적인 국가서지 선정기준을 작성하는 것은 불가능하며, 국가의 특성을 반영하고, 분석을 바탕으로 한 타당하고 포괄적인 수록범위를 마련하는 방안이 필요하다. 둘째, 국가서지를 효율적으로 생성하기 위해 출판사 및 도서관 등과 협력이 이루어지고 있다. 국가서지 생성의 효율성을 위해 표준화 및 일관성, 디지털 자원에 대한 컬렉션 단위 메타데이터 기술, 링크드데이터를 활용한 국가서지 생성 등과 같이 국가서지 발행 및 생성에서 변화가 모색되어야 한다. 셋째, 국가서지는 국가서지 온라인 검색 시스템, 링크드데이터 검색, PDF, OAI-PMH, SRU, Z39.50을 이용한 MARC 다운로드, RDF/XML 형식의 대량 다운로드 형태 등으로 발행되고 있고, 온라인목록과 통합되거나 별도로 구축되기도 한다. 다만, 국가서지와 온라인목록은 통합 도서관 시스템을 이용해 데이터 재사용 방식으로 구축될 필요가 있다. 넷째, 국가서지를 위한 차별화된 기능으로 다양한 브라우징 기능과 함께 이용자 태깅, 국가서지 통계 등 다양한 서비스를 제공하고 있다. 추가적으로 국가서지 빅데이터 분석, 전자 출판물과의 링크, 링크드데이터의 대량 다운로드 서비스가 제공되어야 하며, 차별화된 서비스 개발을 위해서는 이용자의 요구를 파악하고, 이를 반영한 한 개방 서비스를 마련해야 할 것이다. 본 연구에서 분석된 국가서지의 최신 경향 및 고려사항을 통해 국내 및 국외 국가서지의 발전적 변화를 모색할 수 있을 것이다.