• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.71-110
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• 2010

본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권2호
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• pp.212-219
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• 2016

동해 남서해역과 같이 용존 무기 질소(dissolved inorganic nitrogen; DIN)가 제한된 환경에서 우점 규조류 Chaetoceros debilis와 Leptocylindrus danicus의 용존 유기 질소(dissolved organic nitrogen; DON)의 이용성을 정량적으로 평가하였다. 질소원으로 DIN은 질산염과 암모늄, DON은 동해에서 중요한 비율을 차지하는 글리신(glycine)과 요소(urea)에 관하여 각각 평가하였다. Monod 식으로부터 유도한 C. debilis의 최대생장속도(${\mu}_{max}$)와 반포화상수(Ks)는 질산염에서 $1.50day^{-1}$와 $1.62{\mu}M$, 암모늄에서 $1.13day^{-1}$와 $6.97{\mu}M$, 글리신 $1.46day^{-1}$와 $3.36{\mu}M$, 요소 $0.93day^{-1}$와 $0.55{\mu}M$으로 나타났다. 또한 L. danicus는 질산염에서 $1.55day^{-1}$와 $5.21{\mu}M$, 암모늄에서 $1.57day^{-1}$와 $4.57{\mu}M$, 글리신 $1.47day^{-1}$와 $3.80{\mu}M$, 요소 $1.42day^{-1}$와 $1.94{\mu}M$이었다. 두 종 모두 요소에서 용존 무기 질소보다 상대적으로 높은 친화성이 확인되었으며, 이러한 높은 친화성은 DIN 제한된 상태에서 C. debilis와 L. danicus이 생장을 유지하기 위해 요소를 이용할 것으로 판단되어진다. 따라서 동해 남서해역과 같이 DIN이 제한된 해역의 경우, DON의 효율적인 이용이 식물플랑크톤의 우점화 전략에서 중요한 요인 중 하나로 생각된다.

• 한국작물학회지
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• 제53권3호
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• pp.251-255
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• 2008

상위 씨감자 순환식 심지양액재배에 있어서 송이의 배지 재료로서의 이용 가능성과 알맞은 재식밀도를 구명하고자 송이 + 피트모스(1:2, v/v)와 펄라이트 + 피트모스(1:2, v/v) 배지에 대지 소괴경($7.0{\pm}0.2\;g$)을 상자($0.16\;m^2$)당 각각 3, 6, 9, 12, 15주(19, 38, 56, 76, $95/m^2$)를 심어 생육 및 수량을 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 조사된 모든 형질에 있어서 배지종류와 재식밀도간 유의한 상호작용이 없었다. 생육불량주가 상자당 3주$\sim$12주재식구에서 $8.3{\sim}14$이었으나 15주재식구에서는 25.8%이었다. 2. 줄기 및 잎의 길이, 주당 경수 등은 배지종류에 따른 차이가 없었으나 $m^2$당 ${\geq}5\;g$괴경수 및 괴경수량은 송이혼용배지에 비해 펄라이트혼용배지에서는 각각 21% 및 32% 증가되었다. 3. 재식밀도가 상자당 3주에서 9주로 증가됨에 따라 줄기 및 잎의 길이가 작아졌으나 더 밀식될 때에도 이상 감소되지 않았으나 주당 괴경수 및 괴경수량은 밀식할수록 감소되었다. 4. 재식밀도가 상자당 3주에서 15주로 증가됨에 따라 $m^2$ 당 ${\geq}5\;g$괴경수 및 괴경수량은 각각 101개와 6.3 kg에서 269개와 11.6 kg으로 증가되었다. 5. 소괴경 심지양액재배 시 펄라이트 + 피트모스 배지가 보다 적합하며, 생육불량개체비율, $m^2$당 ${\geq}5\;g$괴경수과 괴경수량 등을 고려한 알맞은 재식밀도는 소괴경이 충분할 경우 $m^2$당 76주 정도, 부족할 경우 56주 정도로 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권6호
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• pp.638-647
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• 2007

본 연구에서는 회수증진기법 중 하나인 $CO_2$ 공법을 생산유전에 적용할 경우, 적용성 여부를 간단하고 정량적으로 평가할 수 있도록 하기 위한 평가차트를 개발하였다. 이 평가차트는 소스의 이용성, $CO_2$-오일의 혼합도, 저류층 및 오일 특성의 적정성, 주입기법의 평가항목으로 구성되어 있다. 저류층 및 오일의 특성에서 오일 비중, 오일 점성도, 오일 포화도, 저류층 온도 및 투과도의 기본평가항목에 대해서는 점수로 평가되며, $CO_2$ 순도, 저류층 두께 및 경사도 등의 추가평가항목에 대해서는 상 중 하로 구분하여 정량적으로 평가된다. 또한 미서블공법의 주입기법 평가에서는 지층경사, 수직투과성 및 저류층 두께 등에 따라 연속주입공법과 WAG($CO_2$) 공법의 여부가 정성적으로 평가된다. 이와 같이 구성된 평가차트에 대해 $CO_2$ 공법이 성공적으로 수행된 51개 유전의 적용사례를 분석하여 이를 토대로 $CO_2$ 공법이 가능한 추천점수를 설정하였다. 본 연구에서 개발한 평가차트를 국내 기업이 참여중인 스코틀랜드의 캡틴 생산유전과 베네수엘라의 오나도 생산유전에 적용하여 $CO_2$ 공법의 적용 가능성 여부를 평가하였다. 여기서 캡틴 유전은 저류층의 공극률과 투과도가 매우 양호하나, $C_{21+}$ 이상의 무거운 탄화수소 함유량이 54%를 넘는 중질유이다. 따라서 이러한 중질오일은 $CO_2$와 비미서블공법으로 진행되므로 비미서블공법 기준하의 기본평가항목에 대해서만 평가한 결과 비미서블 $CO_2$ 공법이 적정한 것으로 평가되었다. 한편, 베네수엘라의 오나도 유전에 대해서는 최소 미서블압력이 저류층 압력보다 낮게 산출되어 미서블 $CO_2$ 공법이 적용 가능할 것으로 평가되었다.