• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.185-203
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• 2020

4차 산업혁명과 함께 ICT(정보통신기술)와 제조업이 융합된 스마트 제조업 시대로 변화하고 있다. 과거의 제조업은 생산효율 증진을 위한 단순 목적으로 공업적인 기술 혁신을 추구했다면, 스마트 제조업에서는 ICT와 융합된 스마트팩토리 구축을 통해 제조 공정과 서비스 형태가 융·복합 플랫폼 형태로 변모하고 있다. 스마트팩토리 구현 기업들은 ICT의 장점을 활용한 이점과 함께, 개방화/융합화/정보화에 따라 발생하게 되는 보안 이슈를 동시에 접하게 된다. 스마트팩토리에서는 ICT를 기반으로 모든 기계와 설비 등이 연결되어 기존에 생각하지 못했던 융·복합적 보안 위협요인에 노출되고 상시적으로 다양한 사이버 위협이 발생할 수 있음으로 보안이 더욱 강화되어야 한다. 보안사고의 위험을 줄이고 스마트팩토리를 성공적으로 도입하기 위해서는, ICT 기술들이 적용되고 있는 스마트팩토리 산업 현장의 특성을 감안하여 우선적으로 적용되어야 할 주요 보안요인들을 도출할 필요가 있다. 본 연구에서는 스마트팩토리 구축 시 적용해야 할 보안요인들의 중요도를 파악하기 위해 단말/네트워크/플랫폼·서비스 범주를 포괄한 '스마트팩토리 보안요인의 계층적 분류 모델'을 제시하고, 스마트팩토리 및 보안 관련 전문가 그룹(기술위원, 사업전문가, 보안전문가)을 대상으로 중요도 평가 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 다양한 보안 위협으로부터 안전한 스마트팩토리 구현에 필요한 보안요인들의 상대적 중요도를 도출하고 이를 기반으로 스마트팩토리 보안요인간의 우선순위를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해, 앞으로 더욱 확산될 스마트팩토리가 보다 안전하게 구축·운용될 수 있도록 스마트 제조업 시대에 필요한 정보보안 확보에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제1권1호
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• pp.139-155
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• 2001

본 연구는 수신함수 역산 기법을 이용하여 새로 설치된 한국기상청(KMA)의 광대역 지진 관측망 하부의 수직 속도모델을 찾는 것이다. 본 연구에서는 Moho(지각-맨틀 경계) 불연속면과 퇴적층-기반암의 접촉면과 같은 임피던스 차가 큰 두 지층사이에서 발생되는 P파에서 S파로 전환파인 Ps 및 다중 반사파 위상들을 이용한다. 원격지진자료는 서울(SEO), 인천(INCN), 대전(TEJ), 서산(SOS/SES), 강릉(KAN), 울진(ULC/ULJ), 대구(TAG), 부산(PUS), 그리고 울릉도(ULL) 관측소의 원격지진 P파 파형자료를 이용하였다. 광주와 춘천 관측소에서는 Moho 전환파인 Ps 도착시간과 Radial 성분 수신함수 파형이 후방위각에 따라 일치하지 않고 파형도 명확하지 않음이 발견되었다. 수신함수 역산결과 지각두께는 경기육괴에 속해있는 인천, 서울, 서산관측소에서는 29 km, 강릉(KAN) 관측소에서는 28 km, 옥천습곡대에 속해있는 대전(TEJ) 관측소에서는 32 km, 경상분지에 속해있는 대구(TAG) 관측소에서 34 km, 부산(PUS) 관측소에서는 33 km, 영동-광주 함몰지대인 광주(KWJ) 관측소에서 32 km, 영남육괴의 동쪽 경계에 위치한 울진관측소에서는 28 km, 그리고 동해의 울릉도의 울릉도관측소에서는 17 km로 각각 나타났다. 인천, 서산, 광주 그리고 강릉 관측소의 Moho 불연속면의 속도구조 양상은 약 $3{\sim}5km$ 두께의 완만한 속도 전이대를 갖는 것으로 나타났다. 강릉, 울진, 부산 관측소의 상부지각(${\sim}5km$)은 고속도의 복잡한 지각구조를 보이고 있다. 경상분지에 속해있는 대구(TAG)와 부산(PUS) 관측소에서는 한반도 서부 지역 (INCN, SEO, SOS, TEJ, KWA 관측소)의 얇은($29{\sim}32km$) 지각 두께에 비해 매우 두꺼운 지각 두께를 갖는 것으로 나타났다. 울릉도(ULL) 관측소하부의 지각 두께는 17 km인 준해양성(suboceanic) 지각으로 상부지각에서 고속도를 나타내는 복잡한 속도 구조를 보이며, 서쪽 방향에서 들어오는 Ps파형의 진폭은 다른 방향에서 입사하는 파형의 진폭에 비해 상대적으로 큰 것으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.77-97
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• 2019

제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권2호
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• pp.72-78
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• 2009

관측밀도가 동일한 조건에서 단위격자점의 크기를 줄일 경우 PRISM 방식에 의해 추정된 강수량 분포 가 단위격자점의 크기를 줄이기 전에 비해 개선되는지 확인하기 위해 PRISM 코드를 수정하여 $270m{\times}270m$ 격자점 단위로 구동할 수 있도록 하였다. 남한 전역의 지형자료를 270m DEM으로부터 준비하고 432개 기상청 자동기상관측소의 2007년 월별 적산강수량 자료를 입력자료로 하여 각 격자점의 PRISM 회귀식을 도출하였다. 회귀모형과 DEM 고도에 의해 각 격자점의 월별 적산강수량을 추정한 다음, 추정된 강수량분포도로부터 한국수자원공사 우량관측소 166개소에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 해당관측소의 실측값과 비교하였다. 동일한 강수자료를 이용하되 이번에는 5km 격자점의 PRISM 회귀모형을 유도하여 강수량 분포도를 작성하고 166개 지점 추정강수량을 추출하여 실측자료와의 차이를 RMSE로 표현하였다. 5km 대신 270m 분해능의 DEM을 사용할 경우 월 강수량이 100mm 이상인 경우 평균 10%의 오차 감소효과가 확인되었다.

• 동남아시아연구
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• 제20권3호
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• pp.263-297
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• 2010

The relics of the Southeast Asian civilizations in the first phase are found with the relics from India, China, and even further West of Persia and Rome. These relics are the historic marks of the ancient interactions of various continents, mainly through the maritime trade. The traces of the indic culture, which appears in the historic age, are represented in the textual records and arts, regarded as the essence of the India itself. The ancient Hindu arts found in various locations of Southeast Asia were thought to be transplanted directly from India. However, Neither did the Gupta Hindu Art of India form the mainstream of the Gupta Art, nor did it play an influential role in the adjacent areas. The Indian culture was transmitted to Southeast Asia rather intermittently than consistently. If we thoroughly compare the early Hindu art of India and that of Southeast Asia, we can find that the latter was influenced by the former, but still sustained Southeast Asian originality. The reason that the earliest Southeast Asian Hindu art is discovered mostly in continental Southeast Asia is resulted from the fact that the earliest networks between India and the region were constructed in this region. Among the images of Hindu gods produced before the 7th century are Shiva, Vishnu, Harihara, and Skanda(the son of Shiva), and Ganesha(the god of wealth). The earliest example of Vishnu was sculpted according to the Kushan style. After that, most of the sculptures came to have robust figures and graceful proportions. There are a small number of images of Ganesha and Skanda. These images strictly follow the iconography of the Indian sculpture. This shows that Southeast Asians chose their own Hindu gods from the Hindu pantheon selectively and devoted their faiths to them. Their basic iconography obediently followed the Indian model, but they tried to transform parts of the images within the Southeast Asian contexts. However, it is very difficult to understand the process of the development of the Hindu faith and its contents in the ancient Southeast Asia. It is because there are very few undamaged Hindu temples left in Southeast Asia. It is also difficult to make sure that the Hindu religion of India, which was based on the complex rituals and the caste system, was transplanted to Southeast Asia, because there were no such strong basis of social structure and religion in the region. "Indianization" is an organized expansion of the Indian culture based on the sense of belonging to an Indian context. This can be defined through the process of transmission and progress of the Hindu or Buddhist religions, legends about purana, and the influx of various epic expression and its development. Such conditions are represented through the Sanskrit language and the art. It is the element of the Indian culture to fabricate an image of god as a devotional object. However, if we look into details of the iconography, style, and religious culture, these can be understood as a "selective reception of foreign religious culture." There were no sophisticated social structure yet to support the Indian culture to continue in Southeast Asia around the 7th century. Whether this phenomena was an "Indianization" or the "influx of elements of Indian culture," it was closely related to the matter of 'localization.' The regional character of each local region in Southeast Asia is partially shown after the 8th century. However it is not clear whether this culture was settled in each region as its dominant culture. The localization of the Indian culture in Southeast Asia which acted as a network connecting ports or cities was a part of the process of localization of Indian culture in pan-Southeast Asian region, and the process of the building of the basis for establishing an identity for each Southeast Asian region.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.105-131
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• 2022

2019년 개선 이후에도 글로벌 컨테이너 항만시장의 성과를 평가하는 UNCTAD의 정기선해운연계지수(LSCI)는 사용이 제한적이다. 특히 정기선해운연계지수는 관계의 거리만을 기준으로 성과를 평가하기 때문에 기항 매력을 결합한 성과지수가 더 효율적일 것이다. 본 연구에서는 일본 Ocean-Commerce사의 2007, 2017, 2019년 데이터에 수정된 Huff 모델, 소셜 네트워크 분석의 허브-권한 알고리즘 및 고유벡터 중심성, 그리고 상관관계 분석을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 기항 매력도와 항만의 전반적 성과가 항상 일치하지는 않았다. 기항 매력도 분석에 따르면 부산은 10위권 안에 머물렀다. 더불어 우리나라의 다른 항만에 대한 기항 매력도도 분석 기간 중 낮은 수준에서 서서히 개선됐다. 둘째, 글로벌 컨테이너항은 일반적으로 항로별로 반입항과 반출항 역할로 장기 특화되어 있으며, 전 기간에 걸쳐 전문성을 유지하면서 성장하고 있다. 그러나 우리나라의 항만은 분석 시기마다 역할이 계속 바꿨다. 마지막으로 본 연구에서 제시한 기간별 항만물동량과 확장항만연계지수(Extended Port Connectivity Index, EPCI)는 0.77에서 0.85사이의 상관관계를 보였다. 비록 대서양 자료가 EPCI 분석에 제외되고 항만물동량 대신 선박의 처리능력을 사용하였지만 둘은 높은 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 글로벌 항만을 평가하고 분석하는 데 도움이 될 것이다. 연구에 따르면 한국의 항만은 전문성을 유지하면서 성과를 향상하기 위한 장기 전략이 필요하다. 특히 항만의 바람직한 역할을 유지·발전시키기 위해서는 보완항과의 협력과 파트너십을 활용하고 보완항에 기항하는 선사들의 서비스를 유치하는 것이 바람직하다. 본 연구가 장기간에 걸친 많은 데이터와 방법론을 사용한 복잡한 분석을 수행하였지만, 전세계 항만 대상의 연구, 장기적 패널 분석, 기항 매력도 분석에 대한 과학적 매개변수 추정이 수행되면 연구의 완성도가 더욱 높여질 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.43-65
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• 2010

오늘날 치열한 경쟁과 환경변화로 인해 많은 기업들은 고객관계관리(Customer Relationship Management, 이하 CRM)를 경영혁신의 도구로 인식하고 많은 투자 및 노력을 기울이고 있다. CRM 시스템의 개선 및 전략적 보완을 위한 지속적 노력과 더불어 이에 대한 이론적 연구가 활발하게 실시되었지만, 시스템 도입이 기업성과에 미치는 영향에 대한 실증연구는 포괄적으로 다루어지지 않았다. 최근 국내 금융업, 호텔, 항공 등의 분야에서 고객관계관리 도입으로 인한 기업성과에 대한 실증연구가 실시되었고, 외국에서는 병원관리학을 중심으로 균형성과표의 활용에 대한 연구가 실시되었지만, 국내 제약산업에 대해서는 이러한 연구들이 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 제약회사 고객관리 시스템의 수준이 Kaplan and Norton에 의해 제안된 균형성과표의 이론적 틀에 따라 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지 연구해 보고자 하였다. 실증분석결과, CRM 시스템 수준은 기업성과에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 시스템이 제공하는 유용한 분석자료들이 고객유지, 고객만족 및 고객수익성 개선에 유의적인 영향을 주어 결과적으로 기업의 수익성, 성장성 및 주주가치 증대에 폭 넓게 기여하며, 효율적 내부 프로세스로 뒷받침되는 바람직한 선순환구조를 제시하고 있다고 생각된다. 그러나 세부분석결과, 영업사원실적평가 시스템은 단기수익성 증대에만 유의적 영향을 주었고, 고객 분석시스템은 기업성과에 미치는 유의성이 없는 것으로 나타났다. 이는 제약회사 구성원들의 전통적 업무방식 고수, 단기목표 지향성 및 장기적 기업성과지표에 대한 인식 부족에서 기인한다고 생각된다. 연구결과, 제약기업에 보다 적합한 CRM 시스템의 개발과 보완, 인식률과 활용도 제고의 필요성이 제안되며, 표본 확대 및 대표성 개선을 통해 보다 의미 있는 연구결과가 제시될 수 있을 것이다.