• 대순사상논총
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• 제47집
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• pp.241-279
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• 2023

『만법전(萬法典)』은 1986년에 처음으로 간행되었고, 1994년과 1995년에도 재간행되어 정체를 알기가 어려운 신비한 내용을 지닌 수련서 혹은 불교 계통의 서적으로 널리 알려져 왔다. 이제 『만법전』의 내용을 분석함으로써 증산교단(甑山敎壇)의 한 파인 서백일(徐白一)의 용화교(龍華敎)에서 간행한 책으로 밝혀졌다. 따라서 『만법전』에 실린 여러가사는 '증산교가사'로 규정할 수 있다. 『만법전』에 실린 가사에는 천지공사(天地公事), 의통(醫統), 도수(度數), 서신(西神), 천존(天尊), 지존(地尊), 인존(人尊), 치천하오십년(治天下五十年), 해원시대(解冤時代) 등 증산교단에서 고유하게 사용하는 용어들이 많이 언급되었고, 증산의 탄생장소, 탄생 시점, 성씨, 생존기간 등이 읊어져 있다. 그리고 증산이 했다고 전하는 말을 그대로 인용하여 노래하였고, 오선위기(五仙圍碁), 상씨름, 생장염장(生長斂藏), 언청신(言聽神), 기초동량(基礎棟樑), 해인(海印), 상계신(上計神) 등의 증산 고유의 용어에 대해서도 읊고 있다. 특히 증산이 제자들에게 외워준 한시(漢詩)의 일부 구절이 그대로 인용되고 있다. 한편 『만법전』에는 불교적 구원관도 확인이 가능한데, 특히 미륵신앙(彌勒信仰)을 중점적으로 노래하였다. 그런데 『만법전』은 전통적인 불교의 미륵신앙과는 다르게 미륵불의 기운과 능력을 지닌 특정한 인물의 탄생을 예고하고 강조하는 경향이 있다. 미륵세존(彌勒世尊)과 용화회상(龍華會上)을 강조하면서도 전북에 있는 모악산(母岳山) 금산사(金山寺)를 특별하게 읊고 있어서 금산사를 중심으로 한 증산이 바로 미륵불로 오셨다는 증산교인들의 믿음을 긍정적으로 노래한다. 나아가 『만법전』에는 용화교(龍華敎)의 교주인 서백일(徐白一)의 탄생일, 탄생장소, 수감년도, 출옥 시기, 호(號) 등이 언급되어 있어서 이미 세상을 떠난 증산을 대신해서 이 세상에 나온 구원의 절대자가 바로 서백일이라고 은근히 주장하고 있다.

• 박물관과 연구
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• 제1권
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• pp.278-305
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• 2024

국립중앙박물관이 소장한 일제강점기의 유리건판 사진과 조선총독부박물관 공문서는 1950년 한국전쟁으로 북한 지역 소재 문화유산이 큰 피해를 입기 전의 모습을 알려주는 자료로서 가치가 있다. 이에 최근 유리건판과 총독부박물관 문서를 활용한 북한 지역 불교조각 연구가 증가하고 있으며, 본고에서는 황해도의 대표적 사찰 중 하나인 황주 성불사의 불교조각에 대해 기존 성과를 바탕으로 몇 가지 새로운 의견을 개진하였다. 이를 위해 먼저 문헌기록을 토대로 성불사의 연혁을 정리하고 현황을 짚어본 후, 유리건판 속 존상별 제작시기와 조성배경 등을 자세히 살펴봄으로써 성불사 불교조각을 종합적으로 이해하고자 했다. 1945년 해방 이전 성불사의 불교조각은 보살상 2건, 여래상 4건, 삼존상 1건의 총 7건이 확인된다. 제작시기에서는 고려 전기 2건, 고려 후기 1건, 조선 전기 3건, 조선 후기 1건의 분포를 보인다. 이 가운데 오늘날 실물이 남아있는 2건이 주목된다. 먼저 성불사 응진전에서 촬영되었다는 고려 전기 석조약사여래좌상이다. 이 상의 당시 대좌 실측도를 면밀히 검토한 결과, 현재 정방산 내금강 골짜기의 옛 상원암 터에 전하는 머리없는 석조약사여래좌상 및 대좌 부재와 일치함을 알 수 있었다. 이 판단이 맞다면 북한 지역에 전하는 고려 전기 불교조각의 작례를 새롭게 확보하는 것으로서 의의가 크다. 다른 하나는 성불사 극락전에서 발견된 조선 1454년(단종2) 작 금동아미타여래삼존좌상이다. 이 상은 현재 사리원력사박물관에 보관 중이며 조선 전기 이북 지역에서 확인되는 소형 금동불의 기년작으로서 중요하다. 본고는 성불사라는 단일 사찰에 초점을 맞추어 북한 지역 불교조각을 고찰한 사례 연구이다. 앞으로 국립중앙박물관 유리건판 자료가 더욱 다양한 방식으로 활용된다면 우리나라 불교조각사의 연구에 적지 않은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.53-68
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• 2024

Generative AI는 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며, 이를 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용하기 위한 방안이 모색되고 있다. 특히 OpenAI사에서 개발한 Large Language Model인 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT 서비스의 대중 공개 이후 더욱 주목받으며 전반적인 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구는 Generative AI, 특히 그 중에서도 OpenAI사의 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT의 등장에 초점을 맞춰 스타트업 업계에 미치는 영향을 조사하고 등장 이전과 이후에 일어난 변화를 비교하였다. 본 연구는 스타트업 업계에서 Generative AI가 어떻게 활용되고 있는지를 상세히 조사하고 ChatGPT의 등장이 업계에 미친 영향을 분석함으로써 비즈니스 환경에서 Generative AI의 실제 적용과 영향력을 밝히는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ChatGPT 발표 전후에 등장한 Generative AI 관련 스타트업의 기업 정보를 수집하여 산업군, 사업 내용, 투자 정보 등의 변화를 분석하였다. 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 통해 스타트업 업계의 동향과 Generative AI의 도입이 스타트업 업계에 어떤 혁신을 가져왔는지 파악하였다. 연구 결과, ChatGPT의 등장 이후 Generative AI 관련 스타트업의 창업이 증가한 것을 알 수 있었으며 특히 Generative AI 관련 스타트업의 자금 조달 총액과 평균 금액이 크게 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한, 다양한 산업군에서 Generative AI 기술을 적용하고자 하는 시도를 보이고 이를 활용한 기업용 애플리케이션, SaaS 등 서비스와 제품의 개발이 활발해지며 새로운 비즈니스 모델의 등장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 Generative AI가 스타트업 업계에 미치는 영향을 확인하였으며, 이러한 혁신적인 신기술의 등장이 비즈니스 생태계에 어떠한 변화를 가져다 줄 수 있는 지 이해하는데 이바지할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 재활간호학회지
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• 제2권2호
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• pp.257-270
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• 1999

The purpose of this study is to investigate factors related to the intent of using home nursing of chronic disease patients who got out of a university hospital. For the purpose, the study selected 153 patients who were hospitalized and left K university hospital with diagnoses of cancer, hypertension, diabetes and cerebral vascular accident and ordered to be discharged and performed interviews with them and surveys on their medical records to obtain the following results. For this study a direct-interview survey and medical record review was conducted from June 28 to Aug. 30, 1998. The frequency and mean values were computed to find the characteristics of the study subjects, and $X^2$-test, t-test, factor analysis and multiple logistic regession analysis were applied for the analysis of the data. The following results were obtained. 1) When characteristics of the subjects were examined, men and women occupied for 58.8% and 41.2%, respectively. The subjects were 41.3 years old in aver age and had the monthly aver age earning of 0.99 million won or below, which was the most out of the total subjects at 34.6%. Among the total, 87.6% resided in cities and 12.4 in counties. The most left the hospital with diagnosis of cancer at 51.6%, followed by hyper tension at 24.2%, diabetes at 13.7% and cerebral vascular accident at 7.2%. 2) 93.5% of the selected patients had the intent of using home nursing and 6.5%, didn't. Among those patients having the intent, 85.6% had the intent of paying for home nursing and 14.4%, didn't. The subjects expected that the nursing would be paid 9,143 won in aver age and 47.7% of them preferred national authorities as the main servers. 86.3% of the subjects thought that home nursing business had the main advantage of making it possible to learn nursing methods at home and thereby contributing to improving the ability of patients and their facilities to solve health problems. 3) Relations between the intent of use and characteristics of the subjects such as demography-related social, home environment, disease and physical function characteristics did not show statistically significant differences among one another. Compared to those who had no intent of using home nursing, the group having the intent had more cases of male patients, the age of 39 or below, residence in cities, 5 family member s or more, no existence of home nursing servers, leaving the hospital from a non-hospitalized building, disease development for five months or below, hospitalization for ten days or more, non-hospitalization with in the recent one month, two times or over of hospitalization, leaving the hospital with no demand of special treatment, operation underwent, poor results of treatment, leaving the hospital with demand of rehabilitation services, physical disablement and high evaluation point of daily life. 4) Among those patients having the intent of using home nursing, 47.6% demanded technical nursing and 55.9%, supportive nursing. As technical nursing,' inject into a blood vessel ' and 'treat pustule and teach basic prevention methods occupied for 57.4%, respectively, topping the list. Among demands of supportive nursing, 'observe patients 'status and refer them to hospitals or community resources as available, if necessary' was the most with percent age point of 59.5. Regarding the intent of paying for home nursing, 39.2% of those patients wishing to use the nursing responded paying for technical services and 20.2, supportive services. In detail, 70.0% wanted to pay for a service stated as 'inject into a blood vessel', highest among the former services and 30.7%, a service referred to as 'teaching exercises needed to make the body of patients move', highest among the latter. When this was analyzed in terms of a relation between the need(the need for home nursing) and the demand(the intent of paying for home nursing), The rate of the need to the demand was found two or three times higher in technical nursing(0.82) than in supportive nursing(0.35). In aspects of tech ical nursing, muscle injection(1.26, the 1st rank) was highest in the rate while among aspects of supportive nursing, a service referred to as 'teach exercises needed for making patients move their bodies normally'(0.58, the 1st rank). 5) factors I(satisfaction with hospital services), II(recognition of disease state), III(economy) and IV(period of disease) occupied for 34.4, 13.8, 11.9 and 9.2 percents, respectively among factors related to the intent by the subjects of using home nursing, totaled 59.3%. In conclusion, most of chronic disease patients have the intent of using hospital-based home nursing and satisfaction with hospital services is a factor affecting the intent most. Thus a post-management system is needed to continue providing health management to those patients after they leave the hospital. Further, supportive services should be provided in order that those who are satisfied with hospital services return to their community and live their in dependent lives. Based on these results, the researcher would make the following recommendation. 1) Because home nursing becomes more and more needed due to a sharp increase in chronic disease patients and elderly people, related rules and regulations should be made and implemented. 2) Hospital nurses specializing in home nursing should be cultivated.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.17-26
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• 2012

[목적] 본 연구는 화학적으로 안정된 $^{99m}Tc$-HMPAO (d, l-hexamethylpropylene amine oxime) 방사성 의약품을 사용한 환자 가운데 뇌조직 추출률이 떨어져 영상의 질이 저하되었던 환자를 대상으로 $^{99m}Tc$-HMPAO 방사성 의약품 외의 요인으로 뇌조직 추출률에 변화가 일어나는 요인을 알아보고자 한다. [대상 및 방법] 2010년 1월부터 2010년 12월까지 대뇌경색(Cerebral infarction, CI)에 의한 $^{99m}Tc$-HMPAO 뇌혈류 SPECT 검사를 시행한 환자 272명 가운데 뇌조직 추출률이 떨어졌던 환자 23명(연령 $55.3{\pm}9$세, 남 21명, 여 3명)을 대상으로 하였다. 대상환자는 정상 뇌조직 추출률을 보인 환자와 검사를 동시에 진행하여 같은 $^{99m}Tc$-HMPAO 방사성의약품을 사용함으로써 화학적 안전성을 확인하였다. 대상환자의 연령, 성별, 혈압, 당뇨 수치, 검사 시 사용 약물, 검사시 환자상태, 과거 검사 시 CT/MRI 조영제 부작용 이력, 과거 SPECT 검사를 시행한 환자의 전과 후 검사 영상을 비교하여 뇌조직 추출률에 영향을 미치는 요인과의 상관관계를 분석하였다. [결과] 다중선형회귀분석(Multiple Linear Regression)의 결과, 성별 및 전, 후 검사 영상을 제외한 6가지 사항에서는 특이한 상관관계를 발견할 수 없었다($p$>0.05). 남성 91.3%, 여성 8.7%로 남성이 여성보다 뇌조직 추출률이 떨어졌다고 보인다. 비모수 검증을 이용한 전과 후 검사 영상에서는 유의미한 차이를 나타내지 않았다($p$>0.05). 결과적으로 전과 후 검사 영상에서 비슷한 뇌조직 추출률을 나타냈으며 환자 개인에 따라 뇌조직 추출률에 변화가 있음을 확인하였다. [결론] 화학적으로 안정된 $^{99m}Tc$-HMPAO 방사성 의약품의 사용도 환자의 개인적인 특성 및 체질에 따라서 뇌조직 추출률이 떨어지는 유의한 요인임을 확인하였다. 앞선 $^{99m}Tc$-HMPAO 뇌혈류 SPECT 관련 논문을 참고할 때 뇌혈관 질환 중 측부 순환로에 의한 요인이 추측되지만, 환자에 따라 뇌조직 추출률이 떨어지는 정확한 요인은 알 수 없었다. 그러나 $^{99m}Tc$-HMPAO SPECT 검사가 뇌질환에 따른 경과 추적에 유용한 검사이며 추적 검사 시 뇌조직 추출률이 떨어지는 환자에 대한 정보를 검사에 반영하여 정확한 검사와 판독에 도움을 줄 것으로 생각한다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.9-16
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• 2010

본 연구는 방사성동위원소의 의학적 이용도가 증가함에 따라 의료기관 핵의학과 방사선 관계종사자의 직무 별 방사선 이용에 대한 개인 방사선 피폭선량의 실태를 파악하여, 방사선 위험에 대해 경각심을 고취시키고, 방사선 관계종사자들에게 안전관리와 합리적인 피폭선량 관리에 도움을 주고자 분석하였다. 2007년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 의료기관에서 근무하는 핵의학 방사선 관계종사자로 분류되어 개인 방사선피폭선량 측정을 정기적, 연속적으로 3년 간 조사 관리된 40명의 종사자를 대상으로 직종 별, 영상실 별, 연령 별, 선량구간 별, 직무 별 관련업무를 파악하여 심부선량에 대하여 연간평균피폭선량을 각각 분석하였다. 분석법으로는 빈도분석과 ANOVA를 시행하였다. 3년 간 영상실 별 연간피폭선량은 PET 및 PET/CT 영상실이 11.06~12.62 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였고, 감마카메라 주사실이 11.72 mSv로 높았으며, 직종 별 연간평균피폭선량은 임상병리사가 8.92 mSv로 가장 높았고, 방사선사 7.50 mSv, 간호사 2.61 mSv, 연구원 0.69 mSv, 접수 0.48 mSv, 의사 0.35 mSv 순으로 나타났으며, 세부업무에 따른 직무별 연간평균피폭선량은 PET 및 PET/CT 업무가 12.09 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였으며, 감마카메라 주사실이 11.72 mSv, 싸이크로트론 관련 합성 업무 8.92 mSv, 감마카메라 영상업무 4.92 mSv, 치료 및 안전관리 2.98 mSv, 간호사 업무 2.96 mSv, 관리 업무 1.72 mSv, 영상분석 업무 0.92 mSv, 판독업무 0.54 mSv, 접수업무 0.51 mSv, 연구업무 0.29 mSv 순으로 나타났다. 선량구간 별 연간평균피폭선량은 연구대상자의 15명(37.5%)이 1 mSv이하의 선량분포와 5명(12.5%)이 1.01~5.0 mSv이하의 선량분포를 가지고 있었고, 5.01~10.0mSv에서 14명(35.0%), 10.01~20.0 mSv에서 6명(15.0%)의 분포로 분석되었다. 연령에 따른 연간평균피폭선량은 방사선사 직종에서는 25~34세 종사자가 8.69 mSv로 가장 높은 평균선량을 보였고, 근무기간에 따른 연간평균피폭선량은 방사선사 직종에서 5~9년 종사자가 9.5 mSv로 가장 높은 평균선량을 나타냈다. 고용형태에 따른 연간평균피폭선량은 정규직 임상병리사 8.92 mSv, 방사선사 7.82 mSv, 계약직 방사선사 7.55 mSv, 인턴직 방사선사 5.62 mSv, 계약직 간호사 2.61 mSv, 정규직 연구원 0.69 mSv, 접수 0.55 mSv, 의사 0.35mSv 순으로 피폭을 받는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과로 볼 때 의료기관에서 근무하는 핵의학 방사선 관계종사자의 대부분이 현재의 방사선 안전관리가 실효성 있게 이루어지고 있었으며, 직무특성에 따라 많은 차이가 있는 것을 알게 되었다. 그러나 방사선 피폭을 최소화시키는 노력이 필요하며, 이를 위해서 체계적 교육과 합리적 피폭량 관리를 위한 체계가 필요하다고 사료된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.31-59
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• 2007

We frequently use search engines to find relevant information in the Web but still end up with too much information. In order to solve this problem of information overload, ranking algorithms have been applied to various domains. As more information will be available in the future, effectively and efficiently ranking search results will become more critical. In this paper, we propose a ranking algorithm for the Semantic Web resources, specifically RDF resources. Traditionally, the importance of a particular Web page is estimated based on the number of key words found in the page, which is subject to manipulation. In contrast, link analysis methods such as Google's PageRank capitalize on the information which is inherent in the link structure of the Web graph. PageRank considers a certain page highly important if it is referred to by many other pages. The degree of the importance also increases if the importance of the referring pages is high. Kleinberg's algorithm is another link-structure based ranking algorithm for Web pages. Unlike PageRank, Kleinberg's algorithm utilizes two kinds of scores: the authority score and the hub score. If a page has a high authority score, it is an authority on a given topic and many pages refer to it. A page with a high hub score links to many authoritative pages. As mentioned above, the link-structure based ranking method has been playing an essential role in World Wide Web(WWW), and nowadays, many people recognize the effectiveness and efficiency of it. On the other hand, as Resource Description Framework(RDF) data model forms the foundation of the Semantic Web, any information in the Semantic Web can be expressed with RDF graph, making the ranking algorithm for RDF knowledge bases greatly important. The RDF graph consists of nodes and directional links similar to the Web graph. As a result, the link-structure based ranking method seems to be highly applicable to ranking the Semantic Web resources. However, the information space of the Semantic Web is more complex than that of WWW. For instance, WWW can be considered as one huge class, i.e., a collection of Web pages, which has only a recursive property, i.e., a 'refers to' property corresponding to the hyperlinks. However, the Semantic Web encompasses various kinds of classes and properties, and consequently, ranking methods used in WWW should be modified to reflect the complexity of the information space in the Semantic Web. Previous research addressed the ranking problem of query results retrieved from RDF knowledge bases. Mukherjea and Bamba modified Kleinberg's algorithm in order to apply their algorithm to rank the Semantic Web resources. They defined the objectivity score and the subjectivity score of a resource, which correspond to the authority score and the hub score of Kleinberg's, respectively. They concentrated on the diversity of properties and introduced property weights to control the influence of a resource on another resource depending on the characteristic of the property linking the two resources. A node with a high objectivity score becomes the object of many RDF triples, and a node with a high subjectivity score becomes the subject of many RDF triples. They developed several kinds of Semantic Web systems in order to validate their technique and showed some experimental results verifying the applicability of their method to the Semantic Web. Despite their efforts, however, there remained some limitations which they reported in their paper. First, their algorithm is useful only when a Semantic Web system represents most of the knowledge pertaining to a certain domain. In other words, the ratio of links to nodes should be high, or overall resources should be described in detail, to a certain degree for their algorithm to properly work. Second, a Tightly-Knit Community(TKC) effect, the phenomenon that pages which are less important but yet densely connected have higher scores than the ones that are more important but sparsely connected, remains as problematic. Third, a resource may have a high score, not because it is actually important, but simply because it is very common and as a consequence it has many links pointing to it. In this paper, we examine such ranking problems from a novel perspective and propose a new algorithm which can solve the problems under the previous studies. Our proposed method is based on a class-oriented approach. In contrast to the predicate-oriented approach entertained by the previous research, a user, under our approach, determines the weights of a property by comparing its relative significance to the other properties when evaluating the importance of resources in a specific class. This approach stems from the idea that most queries are supposed to find resources belonging to the same class in the Semantic Web, which consists of many heterogeneous classes in RDF Schema. This approach closely reflects the way that people, in the real world, evaluate something, and will turn out to be superior to the predicate-oriented approach for the Semantic Web. Our proposed algorithm can resolve the TKC(Tightly Knit Community) effect, and further can shed lights on other limitations posed by the previous research. In addition, we propose two ways to incorporate data-type properties which have not been employed even in the case when they have some significance on the resource importance. We designed an experiment to show the effectiveness of our proposed algorithm and the validity of ranking results, which was not tried ever in previous research. We also conducted a comprehensive mathematical analysis, which was overlooked in previous research. The mathematical analysis enabled us to simplify the calculation procedure. Finally, we summarize our experimental results and discuss further research issues.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국가금학회지
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• 제33권3호
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• pp.171-179
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• 2006

이 연구는 한국 재래 닭에서 부화 후 고환 발달 과정을 명확하게 이해가기 위하여 부화 후 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 21, 28, 32, 44, 52 및 64주령(n=13마리/일령)의 한국 재래닭을 이용하여 수행하였다. 한국 재래 닭의 고환은 2.5 % glutaraldehyde를 이용하여 전신 관류 고정하고 조직 처리 과정을 거쳐 Epon-araldite에 포매하였다. 초박절편기를 사용하여 $1{\mu}m$로 절편한 다음 methylene blue로 염색하여 일반적인 조직의 변화상과 형태 계측을 일반적인 방법에 따라서 정자 생성을 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 부화 후 1주령의 고환의 평균 무게는 0.015 g이었고 점진적으로 증가하여 21주령에는 3.93 g이고 21주령부터 64주령까지는 변화가 없었다. 곱슬정세관의 용적 치밀도는 1주령에 32.6%이었으나 점차적으로 증가하여 64주령에서는 92.89이었다. 1주령의 한국 재래 닭 고환 간질 조직은 고환 실질의 67.4%를 나타내었고 이러한 비율은 성장하는 동안에 점차적으로 감소하여 64주령에 7.11%를 나타내었다. 고환내 총 정자 생성은 18주령부터 28주령까지는 유의성있게 증가하였고 고환 1g당 정자 생성은 $18\sim28$주령까지는 유의성있게 증가하였고 $28\sim52$주령까지는 변화가 없었으나 64주령에 유의성 있게 감소하였다. 곱슬정세관의 평균 직경은 $1\sim21$주령까지 주령에 따라 점진적으로 증가하였고 곱슬정세관의 길이는 1주령에 0.34 m이었고 성장하면서 유의성 있게 증가하여 64주령에서는 72.2 m이었다. 곱슬정세관내 생식세포의 발달 단계는 다음과 같이 분류할 수 있다. 1) 정조세포($1\sim8$주령), 2) 정조세포, 정모세포($10\sim12$주령), 3) 정조세포, 정모세포, 원형의 정자세포($14\sim16$주령), 4) 정조세포, 정모세포, 정자세포 및 정자($18\sim64$주령). 이러한 결과를 종합하여 보면 한국 재래 닭에서 부화 후부터 성숙시기까지 고환 발달의 양상은 신생시기-성 성숙 이전기($1\sim12$주령), 성 성숙시기($14\sim18$주령) 및 성숙시기$(21\sim64)$로 나뉜다.