• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.75-95
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• 2020

소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 조형예술학연구
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• 제10권
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• pp.5-50
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• 2006

인간의 신체는 단순한 육체적 몸을 넘어서 온갖 삶의 역사를 담은 상징체이다. 특히 예술 표현을 위해 신체를 사용하는 수많은 예들을 통해 볼 때, 즉 예술의 대상으로서 신체를 포착하거나, 자신의 생각을 전달하기 위해 신체 행위를 드러내거나 간에 시간과 장소를 포함한 삶의 지시체와 같은 역할을 해왔다. 이러한 신체에 대한 입장은 사실 그리 오래된 관점이 아니다. 1960년대 이래 이성과 사유의 힘을 중심화 하던 모더니즘의 사유 패러다임이 쇠퇴하고 감성과 감각의 중요성이 부각되면서 오랜 동안 정신의 시녀였던 신체가 탈분화적 관점에서 하나의 실체로서 주목하게 되면서부터이다. 이는 현대미술의 흐름에서 1940년대 이후 액션페인팅(Action Painting)에서부터 신체행위의 중요성이 제기되고 1960년대 액셔니즘(Actionism)과 플럭서스(Fluxus)의 빈번한 퍼포먼스(Performance)에서 신체는 표현의 중요한 매체가 되었다. 이브 클랭(Yves Kline)의 신체와 그 흔적에 의한 개념적 작업에서 시작되어, 1970년대 본격화된 바디아트(Body Art)에서 신체는 보다 확고한 예술의 매체로 부각된다. 이후 1980년대 만개한 페미니즘(Feminism)과 1990년대 파편화되고 해체된 신체미술의 경향들로 이어졌다. 이러한 흐름에서 볼 때 신체는 지시적 의미의 단계를 넘어서 개인의 정체성으로부터 세계상을 함축하여 드러낼 수 있는 단서로 간주된다. 특히 1980년대 이후 페미니즘(Feminism)적 경향의 키키 스미스(Kiki Smith)는 신체의 확장된 의미를 제시해주는 대표적 작가들로 그들의 작품을 연구 대상으로 하게 되었다. 이러한 배경 아래 키키스미스의 작품 세계를 고찰하기 위해, 신체를 통해 의미의 지평이 열리는 객관적 방법을 모색한 결과, 기호학과 신체론에 대한 고찰이 필요하다는 사실을 인식하게 되었다. 즉 신체를 객관화하여 가장 기초적인 수준에서 표현적인 부분과 내용적인 부분을 구조적으로 나누어 그 관계에 의해 의미가 발생하게 되는 과정을 기호와 텍스트의 개념에서 시작하였다. 나아가 이 표현면과 내용면의 구조적인 결합방식을 그레마스(A. J. Greimas)의 구조의미론에서 다룸으로써 의미의 확장을 위한 토대론적 작업을 구축하였다. 한편, 신체론에서는 세계와의 관계항으로서 신체를 조망하게 해준 메를로-퐁티(Maurice Merleau-Ponty)의 현상학(Phenomenology)과 애브젝션(abjection)의 개념을 통해 해체와 파편의 신체를 전달하게 해준 줄리아 크리스테바(Julia Kristeva)의 논의가 구조의미론적 분석을 해석으로 확장시키는 데 중요한 기여를 하였다. 키키 스미스는 1980년대 중반 죽음에 대한 서사에서 시작된 이중화와 파편화의 신체로부터 상처받을 수 있는 신체의 비천함이 구체적으로 드러난 1990년대 그리고 상처의 치유에 이르는 종교와 신화로 이어지는 2000년대 이후의 과정을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.107-129
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• 2022

기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제6권1호
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• pp.56-64
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• 1995

오늘날 우리사회가 맞고 있는 가치관의 변화, 도덕성의 불괴와 더불어 가정폭력은 중대한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 흔히 문제가 되는 가정 폭력으로는 배우자학대, 아동학대, 노인학대, 근친상간등을 들수있는데 특히 근친상간은 그 문제의 은폐성으로 인하여 정확한 발생빈도조차 파악되지 않고 있다는점이 그 심각성을 더해주고 있다. 그러나 아동에 대한 성적학대의 한 형태인 근친상간이 높은 빈도로 발생하고 있다는 사실은 여러문헌을 통하여 간접적으로 알려진 사실이다. 근친상간은 매우 역기능적인 가족관계에서 유발되며 이러한 환경에서 성장한 자녀가 성인이 된후 그들의 자녀를 성적으로 학대하는 경향이 높다는 악순환성에서 그 심각성을 엿볼수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 근친상간 경험청소년의 성격적특성, 근친상간 발생 가정내 가족원의 성격적특성과 정신병력 유무 및 근친상간발생 가정의 가족역동을 알아보기 위함이다. 연구방법은 설문지와 면담을 통한 측정조사연구로써 조사대상자는 중학교 1학년에서 고등학교 3학년까지 재학중인 학생청소년 1,237명과 소년원, 분류심사원에 재원중인 비행분류심사원, 범죄 청소년 601명중 불충분한 응답자 142명을 제외한 1,696명을 대상으로 하였다. 조사결과 전체 연구대상자중 근친상간경험비율은 3.7%였으며 근친상간유형별로는 형제-자매간 근친상간유형이 1.6%로 가장 높았다. 근친상간경험 청소년의 성격특성은 근친상간비경험 청소년에 비해 미숙하고, 융통서이 적으며, 의사표현력의 결여, 충동적, 학업성적의 저조와 긴장, 불안 및 의존적 성향을 보여주었으며 가족원중에도 우울증환자, 알코올중독자, 정신병력자 및 범법행위자등이 많았다. 또한 근친상간발생 가정의 가족역동은 근친상간이 발생하지 않은 가정의 가족역동에 비해 매우 역기능적이었음을 알수 있었다. 즉 근친상간 발생 가정의 가정분위기는 매우 불안정하였으며, 자녀에 대한 부모의 거부적 태도, 가족원간의 불화, 원만하지 않은 부부관계등을 보여주었다.로 나타났으며, 특히 LNNB-C의 지적 과정 척도(C11)와 FSIQ간에 가장 높은 부적 상관을 보여주었다. 이러한 절과들은 모두 뇌손상을 진단하는 신경심리 검사로서 한국판 LNNB-C의 타당도 및 진단 변별력이 우수함을 입증해주는 결과라 할 수 있다.形 父母平定尺度)(CAPRS), 아동행동조사표(兒童行動調査表) 및 연속과제수행(連續課題遂行)에서 호전을 보였고, 투여 2개월후에서도 같은 양상의 호전을 보였으며, 또한 아동행동조사표(兒童行動調査表)에서 외향성(外向性)은 물론 소통불능(疏通不能)${\cdot}$사회적위축(社會的萎縮)${\cdot}$과잉행동(過剩行動)${\cdot}$공격성(攻擊性)${\cdot}$비행요인(非行要因)에서도 호전양상을 보였다. 이와같은 결과는 이 두 약물이 모두 주의력(注意力)과 인지기능(認知機能)을 증진시키기는 하였으나, 보다 뚜렷한 변화는 methylphenidate 투여후에 볼 수 있었다. 특히 methylphenidate투여후 연속과제수행(連續課題遂行)에서 민감도(敏感度)와 반응오류수(反應誤謬數)의 호전이 있었으나 반응기준(反應基準)에는 변화가 없었다는 소견, 그리고 단기기억수행(短期記憶遂行)에서의 호전과 '같은 그림 찾기' 검사의 오류수(誤謬數)에서 변화가 없었다는 소견은 methylphenidate가 훈기요인(勳機要因)의 호전에 의한 이차적인 변화에 의한 것이 아니라 주의집중력(注意集中力)에 직접적으로 효과를 나타내는 것으로 해석할 수 있었다. 또한 이같은 소견으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애환아(過剩運動障碍患兒)에서의 충동성(衝動性)은 이 장애의 중심증상이 아니거나, 이들 약물투여에 의해 호전되지 않거나, 호전의 측정에 문제가 있을 수도 있겠다. 마지막으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)에서 과잉행동(過剩行動)과

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.

• 농업과학연구
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• 제2권2호
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• pp.357-373
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• 1975

본 연구는 남부 Oregon의 고온건조한 기후하에서 선발된 Tall fescue 10개 인자형의 동기 생육형 다계교배후대의 능력을 검정하기 위하여 대전의 충남대학교 농과대학 실험포장에서 수행되었는데 이를 파생계통들에 대한 대비 품종으로는 다수품종인 Fawn과 동기 생육형 품종 T.F.M을 공시하였으며 특히 광합성과 관련이 깊은 식물체 및 잎의 주요 형질과 아울러 재식 후 첫 여름의 조사료 생산량을 조사 분석하였던 바 주요한 결론을 요약하면 다음과 같다. 1). 단위엽당 생체중 및 건물중을 다수성 품종 Fawn에 비해 동기 생육형 파생계통군 및 품종이 현저히 가벼웠으며 한편 이들 엽형질에 있어서는 파생계통간에도 아주 큰 변이를 나타내고 있었다. 2). 단위엽면적당 엽체적은 다수 품종 Fawn에 비해 동기 생육형 파생계통군 및 품종에서 적었다. 다계교배 파생계통간에는 상당한 엽면적의 차이를 보였는데 인자형 16의 다계교배 파생계통의 평균 엽면적은 Fawn의 엽면적과 차이가 없었다. 3). 동기생육형 파생계통 및 품종간에는 특정엽중(단위면적당 엽중)의 차이가 인정되지 않았던 바 특정엽중의 유전적인 변이는 대체로 크지 않았으며 이 유전집단에서는 이미 좁아졌던 것으로 추측된다. 한편 집단내에 있어서 광합성 생산은 차이가 없을 것이나 광합성생산과 전류간의 균형에서는 차이가 있을 것으로 추측되는 바 이러한 문제를 구명하기 위해서는 특정 엽중의 주간 변이에 관한 연구가 이루어져야 할것이다. 4). 엽폭은 Fawn에 비해 동기생육형 품종 및 파생계통군에서 좁았으며 다계교잡 파생계통간에는 현저한 엽폭의 변이를 나타내었다. 5). 제1회 예취전의 초장은 대비품종과 동기 생육형 품종 및 다계교잡 파생계통군간에 현저한 차이를 보였던 바 다수성 품종 Fawn의 초장이 현저히 길었으나 일차 예취후의 초장의 재생력에 있어서는 유의차가 인정되지 않았다. 한편 다계교배 파생계통군에서는 제1회 초장간에 유의차가 인정되지 않았으나 목야지나 싸일레지 생산에 관련되는 중요한 형질의 하나인 재생력에 있어서는 다계 교배 파생계통들 간에 명확하고도 현저한 차이를 나타내고 있었다. 6). 일주당(一株當) 폭은 다수품종 Fawn에 비해 동계 생육형에서 현저히 좁았다. 7). 분얼수의 차이 역시 현저하였던 바 품종 Fawn에서 동기 새육형 파생계통군이나 품종보다 현저히 일차 예취후의 분얼수가 증가 되었다. 특히 분얼수에 있어서는 다계교배 파생계통간에 큰 변이를 보였던바 일차 예취후의 이차 측정에서 대체로 유전적인 차이가 더욱 뚜렷해짐이 명확하였는데 이는 어떤 품종이나 인자형들에서는 낙엽에 의해서 이 형질이 아마 촉진 되었기 때문이 아닌가 생각된다. 8). 동기생육형 파생계통군 및 품종의 초기 생육 재생력 및 총수량은 대비 품종 Fawn에 비해 현저히 낮은 경향을 보였다. 한편 파생 계통간에 생초수량의 변이가 큰 경향을 보였는데 이러한 점은 동계 생육형 Tall Fescue 모집단의 수량을 향상시키는 다계교배 파생계통의 선발을 여름에 수행하는 기초를 제공하고 있다. 9). 본 연구에 공시된 동계 생육형 품종 및 파생계통의 생초 수량을 위시한 대체적인 입과 식물체의 형질은 대비품종 Fawn에 비해 우수하지 못하였으나 이들 형질의 다계교배 파생계통간의 변이는 아주 컷던 바 한국에서는 여름동안의 다수성에 관한 다계교배 차대검정을 통하여 동계 생육형 Tall Fescue의 개량이 가능 할 것으로 본다. 10). 본 연구에 있어서 여러형질간의 상호관계의 결과는 분산분석의 결과와도 잘 일치되고 있는바 신품종개발을 위한 바람직한 인자형의 선발에 기여하는 바가 클 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1-8
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• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.

• 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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• 제27권3호
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• pp.231-252
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.