• 한국수산과학회지
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• 제8권2호
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• pp.47-60
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• 1975

자원해석은 일반적으로 시계열적 견지에 입각하고 있으나, 본 연구에서는 단면적인 견지에서, 2년간의 자원변동을 극수적인 관계에서 파악하여 자원해석을 하였으며, 이것으로 각년의 가입량을 추정하는 방법 시도하였다. 이를 요약하면 다음과 같다. 1. 단일 population에 있어서 t 시기(년 또는 어기)와 t+1 시기와의 초기자원량(미수)의 관계는 $N_{0,\;t+1}=N_{0,\;t}(1-m_t)-C_t+R_{t+1}$ 단, $N_0$ : 초기자원량 (미수), C : 어획미수, R : 가입미수, m : 자연사망률 이다. 위의 식에서 다음의 관계가 성립된다. $\phi_{t+1}=\frac{(1-\varrho^{-z}{t+1})Z_t}{(1-\varrho^{-z}t)Z_{t+1}}-\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}\phi_t-a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}C_t+a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}R_{t+1}$ 단, $\phi$ : 밀도지수, M : 자연사망계수, Z : 감소계수, a' : 평균자원량에 대한 밀도지수 이 식에서 $\phi$ 및 $C_t$를 독립변수, $\phi_{t+1}$를 종속변수라해서 중회귀분석하여 $\phi_t$ 및 $C_t$ 의 각 계수를 구하고, 이 각 계수로서 저연사망계수 M, 단위노력당 어획계수 a'을 구하여 t+1연의 가입량추정치 $\hat{R}_{t+1}$를 구할 수 있다. 중회귀분석하는 데 있어서는 $R_{t+1}$이 거의, 같으며 $X_{t+1}$에 심한 차이가 없는 시기를 선정하여 취급할 수 있다. 2. 각 시기의 추정된 가입량은 가입량의 상대치로서 인정하는 것이 안전하다. 3. 밀도지수 대신으로 자원량지수를 사용하여도 같은 추정방법으로 가입량이 추정된다. 단, 어장면적을 고려해야 한다. 4. 변동관계를 미수로서 취급할 때는 이론적으로 가입량의 절대치를 구할 수 있으나, 중량으로 취급할 때는 이론적으로 가입량의 상대치를 구하게 된다. 그러나 어느 경우나 같은 추정방법이 적용된다. 5. 인도양의 bigeye tuna에 대하여 수전(1970)의 자료를 이용하여 본 추정방법에 적용시켜 보았다. 수전(1970)가 구한 M,q(단위노력당 어획계수)로서 계산된 각년의 가입량의 변화와 본연구에서 구한 각년의 가입량의 변화와는 극히 비례적이었다(Table 2, Fig.2). 6. 한국동안의 꽁치에 있어서 해황어황 주간예보 ($1964.3\~1974.8$ : 국립수산진흥원 포항지원)의 자료를 이용하여 어느 해의 춘하기의 밀도지수와 그해의 추동기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 추기의 가입량을 추정하고 어느 해의 추동기의 밀도지수와 다음해의 춘하기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 춘하기의 가입량을 추정하였다(Table4, Fig.5, Fig.7). 그 결과, 년금의 폭이 좁은 이 꽁치 군단에 있어서 각년의 밀도지수와 가입량이 상당히 비례적이었다.

• 벤처창업연구
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• 제15권4호
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• pp.193-216
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• 2020

최근 글로벌 경제의 중장기적 불황과 성장률 하락에 기인하여, 대내외적으로 불투명한 환경하에서 생존하며 발전하기 위한 새로운 대안으로 새로운 서비스와 상품을 탄생시키고 생산방식의 변화와 업무 혁신 등으로 조직의 지속가능성을 높이는 기술혁신에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 이런 분위기 속에서 중소벤처기업의 성장은 국가 경제에 미치는 영향성이 지대하다는 것을 다수가 공감 중이며, 그런 중소벤처기업들이 기업 성과를 높이고 성과의 지속이 가능하도록 구성원들의 기술혁신 역량을 높이기 위한 여러 가지 노력이 지속되고 있다. 본 연구의 목적 역시 중소벤처 기업의 기술혁신 역량이 지식경영의 성과와 어떠한 상관관계를 가지고 있는가를 조사하고 기업의 전략적 활동을 조직화하여 가치 창출에 사용될 자원과 조직 능력을 외부 네트워크로부터 획득하게 하는 네트워크역량이 어떤 역할을 수행하는지에 대해 분석하여 확대 또는 강화해야 하는 영향요인을 정확히 파악하여 내·외부적인 역량을 강화하도록 하는 데 있다. 따라서 본 연구에서는 기술혁신역량이 중소벤처기업의 네트워크역량을 매개로 삼아, 기술혁신역량이 지식경영성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설을 검증하고자 한다. 기술혁신역량을 기반으로 한 경제활동이 코로나 등으로 불확실성이 높아진 환경에서 새로운 변화에 신속히 대응하며, 장기적 경기 침체 극복은 물론이고 거시적 경제 성장과 발전을 이끌어 조직의 지속적 성장과 생존뿐 아니라, 국가의 새로운 성장 동력이 될 수 있도록 해야 한다. 그리고 조직 내 가장 중요한 지식경영성과의 종속변수 설정을 통해서 본 연구를 진행하였다. 그 결과 기술혁신역량 중 연구개발역량과 학습역량은 재무적성과에 미치는 영향이 없는 것으로 나타났다. 그에 반해 기업혁신 활동은 재무적성과 및 비재무적성과에 모두 정(+)의 영향성을 가진 것으로 나타났다. 기술혁신역량을 활용하여 연구개발 활동을 하는 중소벤처기업 경영에서 무형적이며 비재무적인 요인 영향성이 확인되는 것은 선행연구 중 기업혁신 활동이 재무적성과에 영향성을 미친다는 다수의 연구와는 반대되는 결과이지만 일부 연구와는 유사한 결과이다. 이런 결과도출의 이유로는 조사기업들 다수의 업력이 7년 이상으로 스타트업 기업은 벗어났으나 매출은 100억 이하인 중소벤처기업들로서 매출 수익 일변도의 스타트업 시점과는 달리 연구개발역량과 학습역량이 재무적인 성과보다 무형적 비재무적성과에 긍정적 영향을 많이 끼치기 때문이라고 생각된다. 기업혁신 활동은 재무와 비재무적성과에 모두 긍정적(+)인 영향을 끼치는 것으로 나타났고, 연구개발역량과 학습역량은 네트워크역량을 매개변수로 재무적성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 기업혁신 활동은 네트워크역량의 매개변수 영향성이 재무적성과와 비재무적성과 모두에 없는 것으로 나타났으며, 연구개발역량과 학습역량도 비재무적성과에는 영향성이 없었다. 네트워크역량의 매개변수 효과가 나타내는 것은 연구개발역량과 학습역량이 계량적 재무적성과를 도출할 때로 한정됨을 알 수 있다. 이런 결과들을 토대로 추후 연구개발사업의 성과측정에서는 비재무적성과 측정을 강화하도록 하는 정책 시행을 제시하는 바이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권1호
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• pp.87-115
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• 2012

제휴 로열티 프로그램(coalition loyalty program; 이하 CLP라고 한다)이란 하나의 로열티 프로그램 안에 다수의 제휴 기업들이 참여하며, 이들과 독립된 (로열티 프로그램 운영)기업이 관리하는 로열티 프로그램으로 정의된다(Blattberg 등 2008). 본 연구의 목적은 고객의 브랜드에 대한 사전 선호 수준에 따라, CLP가 고객 충성도를 증가시키는 원인과 제휴 네트워크 안의 주체 간 인식의 전이에 차이가 있을 것임을 밝히는 데에 있다. 고객 충성도의 동기는 전환장벽(switching barrier) 관점(Balabanis 등 2006; Colgate와 Lang 2001; Jones 등 2000)에 따라 자발적인 이유(브랜드 매력도)와 비자발적 이유 (브랜드 전환비용)로 설명하였다. CLP안에서 브랜드(비선호)-CLP-브랜드(선호)간 전이효과(spillover effect)는 인지적 일관성(Aaker과 Keller 1990; Hamilton 등 1989)과 정보 통합 이론(Anderson 1981; Simon과 Ruth 1998)을 적용하였다. 연구 결과는 다음 세 가지로 학문적 실무적 의의를 갖는다. 첫째, 브랜드에 대한 사전 태도에 따라 정보처리 경향이 달라진다는 소비자 행동 연구의 견해를 CLP 제휴 상황에서 검증하였다. 고객은 브랜드 선호가 높을수록 자발적 동기를 강화하고, 반대의 경우 비자발적 동기를 강화한다. 둘째, 브랜드에 대한 사전 태도가 해당 브랜드와 연관된 주체 간 인식 전이에 긍정적 조절효과를 함을 검증하였다. 즉 선호 브랜드와 어떤 주체가 연관될 때(비선호 브랜드와 연관된 경우에 비해) 인식의 전이가 더 많이 발생한다. 셋째, 기업이 CLP가입에 대한 전략적 선택을 할 때 마케팅 목적에 따라 고려해야할 사항이 달라진다. 기업의 목적이 충성고객의 유지라면, 로열티 프로그램 자체의 보상 방식과 활용 방식 등이 고려되어야한다. 하지만 목적이 비충성고객의 확보라면, 유명 브랜드의 제휴 여부를 따져야 한다. 또한 기업은 CLP의 효과(브랜드 충성도)에 안주할 것이 아니라 그 원인을 알아야 하는데, 비선호 브랜드처럼 비자발적 동기 강화에 따른 충성도 증가는 장기적으로 바람직하지 못하다는 견해가 있다(Egans 2001).

• 마케팅과학연구
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• 제20권3호
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• pp.262-268
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• 2010

虚拟社区(virtual community, VC)今年来发展迅速, 越来越多的人参与到虚拟社区中交换信息和分享观点. 虚拟社区是通过计算机布告板和网络进行非面对面的知识和语言交流的一种大众集合体. B2C电子商务网站虚拟社区则是商业性的虚拟社区, 通过培养信任环境来促进消费者在该网站的购买行为. B2CVC通过信息交流, 如推荐, 评论, 买者与卖者评级等, 来建立社会性的氛围. 目前, 虽然学术界已经认识到B2CVC的重要性, 但是关于社区成员的口碑传播行为的研究还不充分. 本研究提出了一个理论模型, 探讨在B2C网站社区中参与度, 满意度, 信任度, 粘度和口碑传播之间的关系. 本研究的目的有三个: 1, 通过整合信念, 态度和行为的测量来实证检验B2C网站社区模型; 2, 更好地理解各因素对口碑传播的影响关系; 3, 更好地理解B2C网站社区黏度在CRM营销中的作用. 研究模型包含以下要素: 1, 社区成员的信念变量, 通过参与度来测量; 2, 社区成员的态度变量, 通过满意度和信任度来测量; 以及3, 社区成员的行为变量, 通过网站黏度和口播传播意愿来测量. 参与度是消费者在虚拟社区的参与动机. 对于社区成员来说, 信息的查找和发布是他们参与到社区的主要目的. 满意度是成员对社区整体评价的重要指标, 反映了成员与社区的交互程度. 虚拟社区的形成与发展依靠成员分享信息和服务的自愿程度. 研究者已经发现信任是促进匿名交互的关键, 因此构建信任被看作是虚拟社区的重要研究课题. 此外, 虚拟社区的成功依靠成员的粘度来提高购买潜力. 社区成员间的观点交流和信息交换代表一种 "写作式" 的口碑传播. 因此口碑传播是推动B2C虚拟社区在互联网上扩散的主要因素之一. 研究模型及假设如图一所示. 本研究通过实证调查中国携程旅游网虚拟社区成员来验证模型. 数据收集过程中共发放243份问卷, 其中有效问卷204份. 通过实证数据验证了参与度, 满意度和信任度影响粘度和口碑传播之间的假设关系. 结构方程模型(SEM)方法用来进行数据分析. 模型的拟合指数结果为χ2/df 是2.76, NFI是 .904, IFI是 .931, CFI是 .930, 以及RMSEA是 .017. 结果表明, 参与度对满意度具有显著的影响(p<0.001, ${\beta}$=0.809). 参与度可以解释满意度的方差比例超过50%, 调整R2为0.654. 参与度对信任度具有显著影响(p<0.001, ${\beta}$=0.751), 解释率为57%, 调整R2为0.563. 此外, 满意度对黏度的影响显著(${\beta}$=0.514), 但是信任度对黏度的影响并不显著(p=0.231, t=1.197). 黏度对口碑传播的影响显著, 且解释率超过80%, 调整R2为 0.846. 总之, 研究结果支持了大部分的研究假设, 但是信任度显著影响粘度的假设没有得到支持. 本研究丰富了电子商务网站虚拟社区的学术研究成果, 深入探讨了在B2C电子商务环境下的用户信念, 态度和行为等因素. 研究成果有助于实践者进行更有针对性的资源开发和市场开拓. 网络营销人员可以针对B2C网站社区来有针对性地制定营销策略, 如对于国际旅游业务, 营销人员可以针对中国的B2C网站社区用户开展营销活动, 如为活跃的用户提供特殊折扣以及为早期参与者提高社区黏度定制营销计划等. 未来的研究应该拓展社区成员行为的研究, 并在不同的行业, 社区和文化背景下开展研究.

• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.33-58
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• 2008

본 연구는 서비스실패가 아니라 제품실패 이후, 회복노력의 효과를 실패심각성에 따라 확인하는 것이다. 회복노력은 보상노력, 장점노력 및 단점노력으로 구분되었다. 보상노력은 실패상황을 직접적으로 되돌리려는 의도로 구체적인 보상을 제공하는 방안으로, 장점노력은 제품실패를 초래하는 이유가 특정한 장점을 추구하는 과정에서 불가피하게 발생할 수 있는 문제임을 언급하는 것과 같이 추가적인 상대적 장점을 설명하는 방식으로, 그리고 단점노력은 자사제품이 서비스실패를 초래할 수 있는 문제점을 지니고 있는 반면에 경쟁제품은 또 다른 측면의 단점을 지니고 있다는 점을 부각시켜 소비자의 자사제품에 대한 부정적 태도를 회복시키려고 방안이라고 개념화되었다. 그러한 회복노력들이 실질적으로 효과가 있다고 결론을 내리기 위해서, 회복노력이 제공되지 않는 상황과 비교하여 소비자의 태도나 의향이 우호적인지 검토된다. 가설검증을 위해 화장품산업에서 소비자들을 대상으로 가상적인 시나리오를 이용한 실험을 실시하였다. 연구 결과, 전반적으로 회복노력들은 효과적인 전략임이 확인되었고, 보상노력은 장점노력이나 단점 노력보다 효과적이었다. 특히 심각성이 높은 실패조건에서 단점노력은 장점노력보다 긍정적인 제품태도를 유도하였다. 심각성이 낮은 실패조건에서 장점노력과 장점노력의 효과는 기대할 수 없었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.21-37
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• 2013

최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제26권1호
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• pp.81-103
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• 2001

농촌지역 중년여성의 건강행위와 이에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 경상북도 예천군의 4개 보건진료소 담당지역에 거주하고 있는 40-64세 사이 여성 468명을 대상으로 2000년 3월 1일부터 3월 31일까지 조사하였다. 대상자들의 본인건강에 대한 관심도는 17.5%가 높다고 하였고 만성질환이 있는 경우가 없는 경우보다 관심도가 높았다. 그리고 핵가족이 대가족보다, 개방적 가족분위기에서 본인건강에 대한 관심도가 높았다. 본인건강에 대한 가족의 관심도는 15.4%가 높다고 하였는데, 교육정도가 높을수록 높았고 개방적 가족분위기에서 유의하게 높았다. 자기효능점수는 최대 평점 68점 중, 대상자들의 평균점수는 49.90점이었고 종교, 학력, 배우자 동거유무, 경제상태, 본인의 건강관심도와 유의한 차이가 있었으며, 가족형태, 가족분위기, 자신건강에 대한 가족들의 관심도도 자기효능의 유의한 영향변수였다. 가족기능점수는 최대 평점 10점에 평균 5.51점으로 연령, 학력, 직업, 경제상태, 본인의 건강관심도에 따라 유의한 차이가 있었고, 가족분위기 및 자신건강에 대한 가족의 관심도에 따라 가족기능점수에 유의한 차이를 보였다. 건강행위 실천율은 비흡연율 89.5%, 비음주율 63.0%, 운동실천율 6.6%, 정상수면율 75.6%, 아침식사율 91.7%, 비간식율 18.2%, 표준BMI 69.2%였다. 건강행위빈도는 Breslow Index가 0-3점이 4.5%, 4-5점이 53.2%, 6-7점이 42.3%였고, 건강행위 점수는 최대 평점 7점에 평균 5.20이었는데, 배우자동거유무, 경제상태, 만성질환유무, 그리고 가족분위기가 유의한 변수였다. 건강행위를 종속변수로 한 다중회귀분석 결과 건강행위는 배우자동거유무, 경제상태, 가족분위기가 유의한 영향변수였으며, 배우자가 없는 경우, 경제상태가 좋을수록, 가족분위기가 개방적일수록 건강행위를 잘 하고 있었다. 자기효능이 높을수록, 가족기능이 낮을수록 건강행위를 잘 했으나 유의한 변수는 아니었다. 본 연구에서 사용한 건강행위측정도구는 외국에서 개발된 도구이므로 앞으로는 우리나라 사람에게 알맞은 표준화된 측정도구를 개발하여 반복 연구해 볼 필요가 있다. 그리고, 농촌 여성들을 대상으로 하는 지역사회 보건사업에 있어, 모든 대상자들에게 일률적으로 같은 건강증진 프로그램을 제공할 것이 아니라 먼저 개개인건강행위를 파악하고 배우자동거유무, 경제상태 및 가족분위기 등을 파악하여 건강증진 프로그램을 마련해야 할 것으로 생각된다.