도시 생태계에서 우점 수종의 형질 특성은 분획화 및 고립된 식생, 그리고 생물상호작용 감소 등 환경 변화에 대한 종의 형질 적응과 생태계 기능에 대한 통찰력을 제공한다. 우리는 한국의 서울 중심에서 남쪽 방향의 4개 산지에서 환경 요인 (지리, 기상 및 토양 속성)을 포함하여 모두 40개체 팥배나무 (Sorbus alnifolia)에서 측정한 4개 유형의 잎 형질 (Leaf area, Specific leaf area, Leaf dry mass content, Leaf shape index)과 7개 유형의 번식 형질 (Fruit width, Fruit length, Fruit shape, Fruit dry weight, Fruit dry matter content, Seed weight 및 Seed ratio)의 평균과 분산 양상, 그리고 형질 조합에 대한 다변량 분석을 실시하였다. 측정된 환경 요인은 조사 장소의 개별성을 나타내었지만, 도심 식생이 더 건조하고 생장도일이 길었다. 도심에서 팥배나무의 잎은 작고 무거워지며, 열매는 길쭉하고 가벼운 종자를 생산하여, 오랜 도시화 영향에 따른 형질 반응들이 관찰되었다. 우리의 연구는 식생 파편화 및 고립화에 따른 생물 상호작용 감소를 나타내는 도심 환경에서 팥배나무 집단의 성장 및 번식 기제의 변화를 확인하였다. 우리는 축소된 생물 상호작용 규모, 그리고 대기 오염 같은 부정적 환경 요인이 많은 도시에서 핵심 수종의 기능과 지속성에 관해 제한적이지만 뚜렷한 생태 정보를 제공한다.
분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
대기오염, 지구온난화 문제 등 환경 문제의 심각성이 대두되면서 청정 연료의 관심이 커지고 있다. 그 중 수소는 기존 화석연료와는 달리 연소 시 부산물로 수분만이 발생하는 대표적인 친환경 에너지원으로 현재 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 물류 분야에서도 수소를 활용한 물류 네트워크를 구축하기 위해 다양한 정책적 노력이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 수소 물류 네트워크의 구축에 있어 수소충전소의 입지 결정은 매우 중요한 문제이다. 최근 개발된 수소추진(수소연료전지) 화물차에 수소를 공급하는 충전소는 수소 기반 물류체계가 본격적으로 자리 잡는 데 있어 필수 불가결한 요소이다. 이러한 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 선행연구는 대부분 수리적 모형에 기반한 최적화 기법만을 사용하여 수소충전소의 최적 입지를 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 동향과는 차별화하여 최적화 기법의 중요한 투입 변수 중 하나인 충전소 후보지에 대한 공간적 특성을 검토하는 방법으로 머신러닝 모형들을 활용하고 그 적용가능성을 확인하였다. 머신러닝은 다양한 분야에서 우수한 성과를 증명한 기법이지만 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 연구 분야에서는 아직 적용된 바가 없다. 이를 위해 본 연구에서는 개별공시지가, 수소공급지와의 거리 등 전국 고속도로 휴게소와 고속도로의 무작위 지점들의 위치와 관련된 변수들을 독립변수로 선정하여 단일 머신러닝 모형과 앙상블 모형을 적용하고 그 성과를 비교하였다. 분석 결과, 랜덤포레스트(Random Forest) 모형이 가장 우수한 성과를 보였으며, 다른 모형들 또한 우수한 분류 성능을 보여 최적 입지 문제에 대해 공간적 특성을 예비적으로 검토하는 방법론으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 머신러닝 모형은 수소충전소의 최적 입지 결정 분야에서 향후 최적화 기법을 적용한 연구의 예비적 검토 방법론으로 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 고객만족의 매개효과를 통해 고객충성도를 결정짓는 주요 요인을 연구하는 것이다. 또한 고객이 전통적인 자금이전과 은행에서 핀테크로 전환하는 이유를 살펴보고자 하였다. 이 연구에서 제시된 소비자 선택은 국경 간 자금거래에서 모바일 핀테크를 선택하는 요인에 대하여 알 수 있었다. 특정 요인에 대한 소비자 선호도를 추정할 수 있는 결합분석 접근방식을 사용하였다. 또한 모바일 결제 서비스를 사용하는 핀테크의 주요 속성이 선택에 미치는 영향에 대한 소비자 평가를 조사하였다. 이 연구에서는 국경 간 지불을 위해 정기적으로 모바일 핀테크를 사용하는 348명의 표본을 대상으로 분석하였다. 신뢰도와 매개효과를 검증하기 위해 SPSS 26을 사용하였다. 모든 설문지는 고객이 해외 송금을 위해 기존 은행 대신 핀테크를 사용하는 소비자들을 대상으로 연구하였다. 연구 결과 서비스 품질, 고객의 신뢰, 제품 품질은 고객의 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 국가간 핀테크 결제거래에서 고객들의 충성도와 만족도를 높이기 위해서는 서비스 품질, 고객 신뢰 및 제품 품질에 보다 중점을 두어야 한다는 시사점을 얻을 수 있었다.
정부는 기업의 R&D 활동을 촉진하기 위해 자금지원 정책을 펼치고 있다. 공공 자금지원이 기업의 R&D 투자에 미치는 영향을 다룬 기존 문헌들은 주로 단일 정책에 초점을 두며 다른 정책도구의 잠재적인 영향을 고려하지 않는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 중소기업에 중심을 두고 대표적인 재정지원 도구인 자금지원과 세제지원의 조합이 R&D 투자에 미치는 영향을 살펴보았다. 중소기업기술통계조사 3개년 (2015-2017) 자료를 기반으로 고정효과모형을 통해 분석한 결과는 다음과 같다. 먼저, 정책조합은 중소기업 R&D 투자에 정적인(+) 영향을 주며, 상호 보완적이다. 둘째, 조세지원의 영향을 통제하는 경우에도 자금지원은 중소기업 R&D 투자와 정적인(+) 관계를 가진다. 이러한 결과는 중소기업의 R&D 투자 촉진을 위한 우리나라의 재정지원에 대한 정당성을 의미한다. 또한 자원과 역량에 대한 제약이 있는 중소기업에게 있어 특히 자금지원이 유용한 정책수단으로 적용될 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 데커신 및 데커시놀 안젤레이트를 이용한 최적의 로션 제조 공정을 확인하기 위하여 연구를 진행하였다. 초기 로션 제형은 3개월 동안 점도(5,208±112 cPs), 함량(99.71±1.01%) 및 pH(5.62)을 유지하는 것을 확인하였다. 제조 공정D 혼합 4의 최적 제조 공정 확인은 22+3 완전 배치 요인법을 이용하였으며, 독립변수로 혼합 온도(40-80℃)와 혼합 시간(10-30 min)으로 종속변수로써 중요품질특성인 함량, pH, 질량편차를 확인하였다. 함량 및 질량편차는 도출된 회귀방적식의 결정계수는 약 0.9였고 p-value값은 0.05보다 작아 모델적합성을 확인하였다. 로션 제조를 위한 최적의 온도조건과 혼합 시간은 61.93℃와 15.85분으로 확인되었다. 혼합4 공정에 있어 혼합 온도(60℃)와 혼합 시간(15 min)에서의 함량은 100.69%, pH는 5.57, 질량편차는 98.07%으로 예측되었고, 실제 검증에서는 각각 100.29±0.98%, 5.57±0.02, 98.27±0.89%으로 예측된 값에 대하여 유사한 결과까지 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 한국 미술품 데이터를 통해 COVID-19의 미술 시장 파급 효과를 분석하고, 전통적인 통계 방법인 헤도닉 모형과 인공신경망의 성능을 R2와 RMSE로 비교 분석하며 미술품 가격을 형성하고 있는 요인의 중요도에 대해 명시적으로 분석해 본다. 헤도닉 모형과 인공신경망의 실증 분석에 사용된 데이터는 2015-2021년의 거래된 한국 미술품 가격 데이터로 총 14,639개를 수집하였다. 각 모형에 적용된 변수는 기존 선행 연구에서 사용되었던 가격형성요인을 참고하여 두 모형 동일하게 적용하였다. 그 결과 COVID-19가 처음 발생하였던 연도인 2020년에는 미술품 가격이 하락하였으나 2021년에는 미술품 가격이 상승한 것으로 나타났다. 헤도닉 모형과 인공신경망의 성능을비교하였을 때 인공신경망의 R2는 0.764, RMSE는 0.076, 헤도닉 모형의 R2는 0.677, RMSE는 1.071로 인공신경망의 성능이 우수한 것으로 나타났다. 또한 중요도를 명시적으로 확인하였을 때 작품적 요인이 크게 작용하였다는 점에 주목할 만하다. 예측하지 못한 상황적 변수로 미술시장이 급변하는 시점에서 본 연구의 결과는 효율적인 미술품 가격 모형을 제시해 줄 것이라 생각한다.
자연어로 작성되는 소프트웨어 요구사항은 이해관계자가 바라보는 관점에 따라 의미가 달라질 수 있다. 품질 속성 기반으로 아키텍처 설계시에 품질 속성별로 적합한 설계 전술(Tactic)을 선택해야 효율적인 설계가 가능해 품질 속성 요구사항의 정확한 분류가 필요하다. 이에 따라 고비용 작업인 요구사항 분류에 관한 자연어처리 모델이 많이 연구되고 있지만, 품질 속성 데이터셋(dataset)의 불균형을 처리해 분류 성능을 개선하는 주제는 많이 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저 실험을 통해 분류 모델이 한국어 요구사항 데이터셋을 자동으로 분류할 수 있음을 보인다. 이 결과를 바탕으로 EDA(Easy Data Augmentation) 기법을 통한 데이터 증강과 언더샘플링(undersampling) 전략으로 품질 속성 데이터셋의 불균형을 개선할 수 있음을 설명하고 요구사항의 카테고리 분류에 효과가 있음을 보인다. 실험 결과 F1 점수(F1-Score) 기준으로 최대 5.24%p 향상되어 불균형 데이터 처리 기법이 분류 모델의 한국어 요구사항 분류에 도움이 됨을 확인할 수 있다. 또한, EDA의 세부 실험을 통해 분류 성능 개선에 도움이 되는 데이터 증강 연산에 관해 설명한다.
본 연구의 목적은 장애 대학생 도우미 활동이 대학생들에게 진지한 여가로서 해석이 가능한지의 여부를 밝혀내는 데 있다. 이러한 연구는 대학생들의 봉사참여를 여가활동 중 이타성 함양이라는 부분과 그 의미를 보다 심도 있게 고찰 할 수 있다는 점에서 중요한 연구라고 할 수 있다. 이것은 늘어나는 장애학생들에 대한 봉사자와의 원활한 상호작용에 대한 유의한 자료를 제공할 것으로 기대한다. 대학에서의 봉사활동은 대학생들의 선택에 의해서 참여하는 자발적 참여가 대부분이다. 이러한 봉사를 통하여 대학생들은 심리적 웰빙 상태를 경험하며, 사회적, 정의적, 심리적으로 긍정적인 발전에도 도움을 준다. 또한 Stebbins(2001)가 주장하듯, 진지한 여가의 경우 즐거움이 있을 때 지속적 참여가 가능하며 여가로서의 역할을 한다고 하였다. 따라서 본 연구에서 장애대학생 도우미 역할을 자발적으로 참여하는 6명의 대학생들을 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 그 결과 총 103개의 개념어와 13개의 하위범주와 5개의 상위범주로 구성되었다. 이러한 도우미 활동은 봉사 초기에 스트레스를 받았으며, 스트레스를 해결하는 과정에서 장애 대학생과 동일화 되는 현상이 나타났고, 도우미 활동에 대한 전문성이 배양되었다. 이러한 전문적 접근이 가능하게 된 이후 즐거움과 지속적 참여가 가능하였으며, 활동을 중단하는 과정에서도 도우미 활동 대한 지속적 유지를 위해 적임자를 찾고자 하는 노력을 하였다. 즉, 장애 대학생 도우미 경험은 대학생들이 진지한 여가로서의 속성을 가지고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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