• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제37권2호
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• pp.74-88
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• 2019

본 연구는 우리나라 사찰림의 생태문화적 가치를 평가하는 평가지표를 개발하고, 개발된 사찰림의 평가지표를 삼보사찰의 한 곳인 송광사(승보사찰)에 적용하였다. 브레인스토밍(숲치유 전문가 2인, 불교계 산림전문가 스님 1인, 산림1인, 연구자 포함 6인)을 통하여 문헌연구와 평가지표 초안을 도출하였고, 이후 전문가그룹(1차:32명, 2차:30명) 심층인터뷰(FGI)를 5점 리커트 설문조사방법으로 도출한 최종평가지표 4개 영역 20개 항목을 기초로 실행한 연구 결과는 다음과 같다. 사찰림의 생태문화적 평가지표에 대해 4개 영역 20개 평가항목으로 각각 5점으로 하였으며 역사문화적 가치는 5개 항목으로 총 25점을, 생태적 가치는 5개 항목으로 총 25점, 휴양 관광적 가치는 6개 항목 총 30점, 교육 이용적 가치는4개 항목 총 20점으로 각각 배점하여 총점을 100점으로 하였다. 개발된 평가지표를 연구대상지인 조계산 송광사를 대상으로 적용한 결과, 사찰림의 역사 문화적 가치가 25점 만점에 23점, 생태적 가치는 25점 만점에 21점, 휴양 관광적 가치는 30점 만점에 22점, 교육 이용적 가치는 20점 만점에 16점을 차지하여 총 82점의 결과치가 도출되었다. 이번 연구에 대한 의미는 다음과 같다. 첫째, 최초로 사찰림의 생태문화적 지표를 개발했다는 것에 의미를 가지고, 사찰림의 생태문화적가치에 대한 활용자료가 될 수 있음에 의미를 가진다. 둘째, 사찰림의 생태문화적 평가지표를 가지고 송광사 사찰림을 평가한 결과, 사찰림의 휴양 관광적 가치와 교육 이용적 가치가 매우 낮았다. 이러한 이유에서 사찰림을 국내 최고의 고객으로 인정하는 산림청과 환경부, 문화재청 등은 사찰림의 관광, 휴양, 교육, 이용을 위한 지원을 해야 한다고 할 수 있다. 셋째, 사찰림의 생태문화적 가치에 대한 우수성에 대해 국가적 차원에서 연구하여 사찰림만이 가지는 템플스테이와 치유를 접목한 가칭 "사찰림에서의 치유"와 같은 국가브랜드를 만들어 세계적인 관광산업이 되기를 바란다. 넷째, 사찰림에 대한 법적정의가 없는 현 상황에서 사찰림에 대한 법적정의의 필요성에 대하여 법적정의를 제안하였다. 이러한 사찰림의 정의가 법률적으로 마련되면 사찰림의 생태문화적 가치에 대한 보호 및 활용적 측면에서 국가기관에 전담부서를 조직하고 더 나아가 사찰림을 세계자연문화유산으로도 등재하는데 기초가 될 것으로 판단된다. 다섯째, 이번 연구의 결과로 나온 사찰림에 대한 생태문화적 평가지표를 바탕으로 유네스코 세계문화유산으로 등재된 "산사, 한국의 산지 승원"에 적용해서 각 사찰마다의 특징을 도출하여 사찰의 관리 또는 활용에 기초자료가 될 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권2호
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• pp.80-105
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• 2019

재난 유형의 복합화 및 불규칙성이 날로 늘고 있는 가운데 다양한 자연적 인문적 요인에 의하여 문화재가 파괴되고 손상되는 사례가 빈번해짐에 따라 보다 적극적인 사전 예방적 차원에서의 문화재 보존 관리 필요성이 높아지고 있다. 이에 문화재청은 문화재의 체계적인 보존 관리를 위해 2005년 12월 정기조사를 법제화하였고, 최근에는 법령을 개정하여 조사 주기를 5년에서 3년으로 단축하는 한편, 정기조사 대상을 등록문화재까지 확대하는 등 제도적으로 문화재 보존 관리 역량을 강화하고자 노력하고 있다. 한편 시 도지정문화재의 정기조사는 조례에 따라 광역자치단체 중심으로 시행하도록 되어 있는데, 서울특별시의 경우 도심에 위치한 문화재가 많고 탐방 수요가 높아 상대적으로 예방적 차원의 관리가 더욱 중요함에 따라 2008년 조례를 개정해 정기조사의 법적 근거를 마련하고, 2016년에서 2018년까지 시지정문화재 전체를 대상으로 정기조사를 실시하였다. 이에 개별 문화재를 중심으로 진행된 조사의 결과를 취합하고 종합적인 관리 현황을 진단함으로써 보다 효과적인 관리방안을 마련하기 위한 검토가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구는 서울특별시 지정문화재에 대하여 3개년(2016~2018) 동안 추진된 정기조사 결과를 중심으로 종합적인 관리 실태를 점검함으로써 성과 및 한계를 진단하고 개선방안을 모색하는 한편, 서울특별시가 추진 중인 통합 관리 시스템에 기초 DB 탑재를 위한 방안을 제언하였다. 구체적으로 정기조사 운영 지침상의 조사 서식을 준용하되 시지정문화재의 특성을 고려하여 조사 서식의 유형을 재분류하고 세분화하였다. 또한 조사 범위 및 방식에 있어 일관성 있고 구체적인 정보 기술을 위한 매뉴얼을 개발하였다. 이를 토대로 정기조사 결과를 분석한 바 조사 대상 문화재 총 521건 가운데 401건(77.0%)은 전반적으로 보존 관리 상태가 양호하였고, 102건(19.6%)은 주의관찰, 정밀진단, 수리 등 별도의 조치가 필요한 것으로 확인되었다. 이에 대한 조치로 관리 상태 및 시급성에 따라 중점 관리 대상을 선정하여 우선적으로 관리하는 방안을 제안하였다. 향후 본 연구를 기초로 보다 합리적이고 체계적인 문화재 보존 관리 계획의 수립 및 추진을 도모하는 한편, 중장기적으로 서울특별시가 추진하고 있는 통합 관리 시스템에 기초 DB를 효과적으로 제공함으로써 사전 예방적이고 효율적인 문화재 관리 체계의 구축을 통한 안전하고 지속가능한 문화재 보호의 토대가 마련될 수 있기를 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권4호
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• pp.137-164
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• 2011

본 연구는 경험가치척도(EVS; Experiential Value Scale)를 바탕으로 측정된 쇼핑가치차원이 쇼핑점포에 대한 소비자 반응에 미치는 효과를 분석하는데 그 목적이 있다. 또한 각 쇼핑가치차원이 쇼핑점포에 대한 소비자반응에 미치는 상대적 효과가 백화점과 할인점에 따라 다르게 나타나는지도 분석했다. 실증분석결과 점포에서 제공하는 실용적 쇼핑가치와 쾌락적 쇼핑가치는 점포에 대한 호의적 태도와 점포에 대한 감정적 반응에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 실용적 쇼핑가치의 하위차원인 서비스우수성, 효율성, 경제적 가치가 증가할수록, 소비자들의 점포에 대한 호의적 태도가 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 쾌락적 쇼핑가치의 하위차원인 시각적 매력, 오락적 가치, 일상탈출, 내재적 즐거움이 높은 것으로 지각할수록, 쇼핑과정에서 소비자들의 긍정적인 감정이 증가하는 것으로 나타났다. 또한 쾌락적 쇼핑가치는 소비자들이 점포에 대한 호의적 태도를 형성하는데 있어서 직접적 영향이 아닌 점포에 대한 소비자들의 감정적 반응을 통해 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 점포에 대한 호의적 태도와 점포에 대한 긍정적 감정형성은 점포충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 흥미롭게도 쾌락적 쇼핑가치가 점포에 대한 긍정적 감정반응에 미치는 영향은 백화점보다 할인점에서 높게 나타났다.