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소아기 수면무호흡증 환자와 정상 대조군 수면 뇌파의 탈경향변동분석 (Detrended Fluctuation Analysis of Sleep Electroencephalogram between Obstructive Sleep Apnea Syndrome and Normal Children)

  • 김의중;안영민;신홍범;김종원
    • 수면정신생리
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    • 제17권1호
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    • pp.41-49
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 소아 수면무홉증 환자와 정상 소아의 수면 구조를 비교하고 잘 드러나지 않는 차이를 뇌파의 비선형적 분석을 통해 비교 분석하는데 있다. 코골이 증상을 호소하는 소아 중 수면다원검사를 통해 폐쇄성 수면무호흡 지수가 시간당 1회 이상으로 소아기 폐쇄성 수면무호흡증으로 진단받은 12명(남아 10명, 평균 6.4${\pm}$3.4세)과 정상 대조군으로 연구에 참여한 15명(남아 8명, 평균 6.0${\pm}$2.2세)의 수면다원검사 자료를 비교하였다. 즉, 수면 구조 관련 변인과 뇌파 채널(C3/A2, C4/A1, O1/A2, O2/A1)에서 탈경향변동분석 과정을 거쳐 계산된 축적 지수를 비교하였다. 수면 구조에서는 1단계 수면의 비율이 폐쇄성 수면무호흡증 환아에서 9.3${\pm}4.3$%로 정상 소아의 5.6${\pm}4.3$2.8%보다 유의하게 높았고, 렘수면 입면잠복시간에서 폐쇄성 수면무호흡증 환아가 181.5${\pm}4.3$59.9 분으로 정상 소아의 133.5${\pm}4.3$42.0분보다 유의하게 길었다. 2, 3, 4단계 수면과 렘수면의 비율은 폐쇄성 수면무호흡증 환아와 정상 소아에서 유의한 차이가 없었다. 소아의 수면 뇌파에서 계산된 축적 지수(${\alpha}$)는 장기 시간적 연관성(long-range temporal correlation)의 특징을 갖는 것으로 1단계에서 4단계 수면으로 갈수록 ${\alpha}$ 값이 증가 하였다. 각각의 뇌파 채널에서 폐쇄성 수면무호흡증 환아의 축적 지수는 정상 소아의 축적 지수보다 유의하게 낮았다(C3/A2: 1.36${\pm}4.3$0.05 vs. 1.41${\pm}4.3$0.04, C4/A1: 1.37${\pm}4.3$0.04 vs. 1.41${\pm}4.3$0.04, O1/A2: 1.37${\pm}4.3$0.05 vs. 1.41${\pm}4.3$0.05, O2/A1: 1.36${\pm}4.3$0.07 vs. 1.41${\pm}4.3$0.05, p<0.05). 폐쇄성 수면무호흡증 환아에서 낮은 ${\alpha}$ 값을 보인 것은 자기조직적 고비성(self-organized criticality)이 줄어든 것으로 뇌 체계에서 자체 기전에 의한 에너지 축적이 감소한 것으로 해석해 볼 수 있다. 8시간에 이르는 수면 뇌파의 정량화가 수면무호흡증과 같은 질병 상태를 반영한다면 향후 연구에서 그 유효성과 범용성을 여러 질병에서 확인해 보아야 할 것이다.

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지속적 관여도 및 인지된 위험이 소비자의 온라인 상인선택 프로세스에 미치는 영향에 관한 연구: 요구신뢰 수준 개념을 중심으로 (How Enduring Product Involvement and Perceived Risk Affect Consumers' Online Merchant Selection Process: The 'Required Trust Level' Perspective)

  • 홍일유;이정민;조휘형
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제22권1호
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    • pp.29-52
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    • 2012
  • Consumers differ in the way they make a purchase. An audio mania would willingly make a bold, yet serious, decision to buy a top-of-the-line home theater system, while he is not interested in replacing his two-decade-old shabby car. On the contrary, an automobile enthusiast wouldn't mind spending forty thousand dollars to buy a new Jaguar convertible, yet cares little about his junky component system. It is product involvement that helps us explain such differences among individuals in the purchase style. Product involvement refers to the extent to which a product is perceived to be important to a consumer (Zaichkowsky, 2001). Product involvement is an important factor that strongly influences consumer's purchase decision-making process, and thus has been of prime interest to consumer behavior researchers. Furthermore, researchers found that involvement is closely related to perceived risk (Dholakia, 2001). While abundant research exists addressing how product involvement relates to overall perceived risk, little attention has been paid to the relationship between involvement and different types of perceived risk in an electronic commerce setting. Given that perceived risk can be a substantial barrier to the online purchase (Jarvenpaa, 2000), research addressing such an issue will offer useful implications on what specific types of perceived risk an online firm should focus on mitigating if it is to increase sales to a fullest potential. Meanwhile, past research has focused on such consumer responses as information search and dissemination as a consequence of involvement, neglecting other behavioral responses like online merchant selection. For one example, will a consumer seriously considering the purchase of a pricey Guzzi bag perceive a great degree of risk associated with online buying and therefore choose to buy it from a digital storefront rather than from an online marketplace to mitigate risk? Will a consumer require greater trust on the part of the online merchant when the perceived risk of online buying is rather high? We intend to find answers to these research questions through an empirical study. This paper explores the impact of enduring product involvement and perceived risks on required trust level, and further on online merchant choice. For the purpose of the research, five types or components of perceived risk are taken into consideration, including financial, performance, delivery, psychological, and social risks. A research model has been built around the constructs under consideration, and 12 hypotheses have been developed based on the research model to examine the relationships between enduring involvement and five components of perceived risk, between five components of perceived risk and required trust level, between enduring involvement and required trust level, and finally between required trust level and preference toward an e-tailer. To attain our research objectives, we conducted an empirical analysis consisting of two phases of data collection: a pilot test and main survey. The pilot test was conducted using 25 college students to ensure that the questionnaire items are clear and straightforward. Then the main survey was conducted using 295 college students at a major university for nine days between December 13, 2010 and December 21, 2010. The measures employed to test the model included eight constructs: (1) enduring involvement, (2) financial risk, (3) performance risk, (4) delivery risk, (5) psychological risk, (6) social risk, (7) required trust level, (8) preference toward an e-tailer. The statistical package, SPSS 17.0, was used to test the internal consistency among the items within the individual measures. Based on the Cronbach's ${\alpha}$ coefficients of the individual measure, the reliability of all the variables is supported. Meanwhile, the Amos 18.0 package was employed to perform a confirmatory factor analysis designed to assess the unidimensionality of the measures. The goodness of fit for the measurement model was satisfied. Unidimensionality was tested using convergent, discriminant, and nomological validity. The statistical evidences proved that the three types of validity were all satisfied. Now the structured equation modeling technique was used to analyze the individual paths along the relationships among the research constructs. The results indicated that enduring involvement has significant positive relationships with all the five components of perceived risk, while only performance risk is significantly related to trust level required by consumers for purchase. It can be inferred from the findings that product performance problems are mostly likely to occur when a merchant behaves in an opportunistic manner. Positive relationships were also found between involvement and required trust level and between required trust level and online merchant choice. Enduring involvement is concerned with the pleasure a consumer derives from a product class and/or with the desire for knowledge for the product class, and thus is likely to motivate the consumer to look for ways of mitigating perceived risk by requiring a higher level of trust on the part of the online merchant. Likewise, a consumer requiring a high level of trust on the merchant will choose a digital storefront rather than an e-marketplace, since a digital storefront is believed to be trustworthier than an e-marketplace, as it fulfills orders by itself rather than acting as an intermediary. The findings of the present research provide both academic and practical implications. The first academic implication is that enduring product involvement is a strong motivator of consumer responses, especially the selection of a merchant, in the context of electronic shopping. Secondly, academicians are advised to pay attention to the finding that an individual component or type of perceived risk can be used as an important research construct, since it would allow one to pinpoint the specific types of risk that are influenced by antecedents or that influence consequents. Meanwhile, our research provides implications useful for online merchants (both online storefronts and e-marketplaces). Merchants may develop strategies to attract consumers by managing perceived performance risk involved in purchase decisions, since it was found to have significant positive relationship with the level of trust required by a consumer on the part of the merchant. One way to manage performance risk would be to thoroughly examine the product before shipping to ensure that it has no deficiencies or flaws. Secondly, digital storefronts are advised to focus on symbolic goods (e.g., cars, cell phones, fashion outfits, and handbags) in which consumers are relatively more involved than others, whereas e- marketplaces should put their emphasis on non-symbolic goods (e.g., drinks, books, MP3 players, and bike accessories).

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키워드검색광고 포트폴리오 구성을 위한 통계적 최적화 모델에 대한 실증분석 (An Empirical Study on Statistical Optimization Model for the Portfolio Construction of Sponsored Search Advertising(SSA))

  • 양홍규;홍준석;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.167-194
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    • 2019
  • 본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.

기계학습을 이용한 수출신용보증 사고예측 (The Prediction of Export Credit Guarantee Accident using Machine Learning)

  • 조재영;주지환;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.83-102
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    • 2021
  • 2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

우리나라 공군의 우주력 건설을 위한 정책적.법적고찰 (Research for Space Activities of Korea Air Force - Political and Legal Perspective)

  • 신성환
    • 항공우주정책ㆍ법학회지
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    • 제18권
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    • pp.135-183
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    • 2003
  • 1957년 이래 1999년 8월까지 약 313회의 우주발사 실패가 있었다. NASA의 '우주수송을 발전시킨다'라는 목표하에서, 제6의 목적은 우주선의 사고발생위험을 10년내에 1/40으로, 25년내에 1/140으로 낮춘다는 것이다. 이는 곧 우주개발이 아직도 얼마나 위험한 것인가를 보여주는 통계자료이다. 왜 이렇게 위험한 우주여행을 감수하면서, 우주개발에 뛰어드는 것인가? 우주개발은 경제적인 측면에서 인공위성을 이용한 통신 및 방송산업은 21세기 초에이룩될 우주산업의 가장 큰 분야가 될 전망이다. 특히, 우주의 특수한 환경인 무중력상태와 지구상보다 1,000 배나 높은 진공상태를 이용한 새로운 반도체의 개발 및 생산 그리고 신약의 개발 등이 활발하게 이루어질 것인데, 지난 1986년부터 지난달까지 운용되던 러시아의 "미르" 우주정거장에서는 수정을 생산하여 판매 하였다. 현재 우주산업은 미국, EU, 일본 등 소수 선진국들이 주도하고 있으며, 세계우주산업 시장규모는 년 평균 10% 이상 지속적인 신장이 이루어질 것으로 전망하고 있으며, 특히 민간용 이동통신산업 확대, 우주탐사활동 증대, 우주정거장사업 추진등으로 우주산업 규모는 비약적으로 신장할 것으로 예측되며, 최근 5년간 ED와 일본은 연평균 15${\sim}$20 %의 고성장을 유지하고 있다. 미국 NASA가 1993년 가을부터 1996년 10월까지 3년동안 민간기업에 기술을 이전한 결과를 보면, 거시적 안목을 가지고 우주산업을 추진해야 함을 알 수 있다. NASA는 미국 전역에서 16,300개의 일자리를 창출하였으며, NASA 의 기술 이전으로 새로 생긴 상품은 938개에 달하며, NASA가 민간에 이전한 기술을 경제적 가치로 환산하면 매년 16억 달러에 달하며, 또한 기술지원을 받은 미국기업을 5,600개가 넘는다. 또한, 경제외적인 측면에서 국가의 안보, 자주국방을 위한 정보수집을 위해 결정적인 역할을 한다. 우리나라는 외국에서 발사한 7개의 위성을 운영하고 있으며, '03년 8월 8일 고흥 외나로도에 인공위성발사장 기공식을 함으로써, 국내우주개발계획에 박차를 가하고 았다. 이러한 국가적인 우주개발계획과 함께 공군의 우주력건설에 따른 고찰이 필요하다. 우리나라는 미국과의 MTCR 협의로 인하여, 사정거리 300km 이상의 미사일발사체를 개발하지 않도록 되어 있으므로, 현실적으로 국방부(공군) 자체에서 우주발사체를 개발하는 것은 어렵다. 현대전에서 항공우주력은 곧 전쟁의 승패를 결정하는 필수적인 요소이며, 이미 전장이 우주로 화대되어 있는 현실에 있어서, 군의 우주력건설은 '우주력건설의 당위성'을 논할 때가 아니고, '어떻게 군의 우주력건설'을 하여야 하는 가 '우주력건설의 방법론'에 대한 구체적인 연구가 되어야 할 때이다. 우주의 군사적이용에 대한 제한은 미국의 주장대로 "비침략적 이용(non-aggressive use)"이 옳은 판단이며, 구소련의 "비군사적 이용(non-military)"에 대한 주장은 옳지 않다. 이러한 구 소련의 주장은 러시아정부에서는 적극적으로 주장하고 있지도 않고 현실성도 없는 주장이다. 따라서, 미국의 우주의 평화적 이용에 대한 개념에 의하면, 다목적위성의 군정찰목적으로의 이용이나, 상업위성의 군통신 이용은 자유롭다고 할 것이다. 즉, 공군은 군정찰위성, 통신위성 개발을 민간연구부서와 자유롭게 할 수 있다고 본다, 다만, 미국과의 MTCR 협정상 우주발사체 개발에 대해서는 제한을 받고 있으나, 우주발사체개발은 한국항공우주연구원에 위임하고, 궤도에 있는 위성을 운용하면 문제가 없다고 본다. 다목적위성은 주 임무가 Remote Sensing 인데 High resolution 특히 SAR 센서는 주로 군사목적으로 이용되고 있다. 따라서, 다목적위성은 공군과 한국항공우주연구원, 국방과학연구소간의 공동으로 연구개발을 할 수 있는 제도가 마련되어야 한다. 미 공군도 현재 사용 중인 발사체를 단계적으로 제거하며 기업 발사체 이용을 증가시킨다. 또한, 군 통신의 특수성 때문에 민수용 통신 및 방송 서비스와는 독립적으로 운영되어 왔으나 군 통신 중계기와 민간 통신 중계기가 혼합되어 운용됨으로써 군 위성 통신의 단독에서 오는 경제적인 부담을 줄이기 위한 방안으로 각광을 받고 있다. 걸프전에서도 미국은 상용통신위성을 군 통신에 사용하였다. 우리나라의 우주과학기술 연구에의 착수는 다른 나라들과의 경제적 개발 정도와 비교해 볼 때 늦었으며, 우주개발예산 또한 상대적으로 일본은 2조원/년인데 비하여 우리는 5조원/15년으로 부족하다. 우주산업은 산업의 특성상 초기 육성기간은 산업체 수익사업으로 전개될 수 없으므로, 정부예산에 의한 사업추진이 불가피하다. 외국의 경우에도 우주개발 프로그램은 모두 정부사업이며, 최근 들어 통신 방송위성 등 극히 제한된 분야에 한해 민간사업이 추진되고 있을 뿐이다. 더욱이 우리나라와 같이 우주산업이 초창기에 있는 경우에는 이러한 필요성이 더욱 절박하며, 정부사업의 추진 시에도 정부지원예산의 회수를 전제로 하지 않는 정부출현 혹은 투자사업으로 추진되어야하는 것이 필수적 요소이다. 우주연구인력수준에 있어서도, 세계적으로 우주개발선전국들에 비하여 예산이 부족하며, 전문인력도 부족하다. 따라서, 국가 우주개발의 효율적이고 체계적인 추진과 사업 추진시의 힘의 분산 및 혼돈을 방지하기 위해서도 한국의 우주개발 체계에 대한 선명한 제시와 함께 국내 우주개발 관련 법령의 제정이 시급하다. 또한, 우리나라 우주개발은 각기다른 법령하에 각기 다른 주무부처에서 사업을 진행하고 있으므로, 국가적으로 집중적인 우주개발체제를 확립하는 것이 필요하다. 우주력건설을 위해서는 항공우주연구분야 즉 국방과학연구소와 한국항공우주연구원의 항공우주분야를 어떻게 협력 또는 통합하느냐에 대한 연구이전에, 우주력을 어떻게 운용할 것인가에 대한 근본적인 전략과 정책을 수립할 '우주작전본부'를 공군에 설립하는 것이 선과제이다.'우주작전본부'를 설립하기 위해서는 무엇보다도 국방부와 합참의 전략적인 의사결정이 필요하다. 특히, 일본의 군의 우주력건설에 대한 계획을 참고하여, 자주국방을 위한 최소한의 군사목적의 정찰위성, 통신위성, 우주감시체계의 확보가 필요하다. MTCR협정 등의 문제를 해결하기 위해서는 한국항공우주연구원의 발사체개발을 이용하고, 또한 다목적위성, 통신위성개발을 활용하기 위하여 국방예산을 확보하여야 하겠으며, 우선적으로 일본의 정찰위성 운용예산인 약 2조 5천억원정도의 우주예산을 국방부에서 먼저 확보할 필요가 있다.

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여헌(旅軒) 장현광(張顯光)의 지리인식(地理認識)과 문인(門人)들의 지지편찬(地誌編纂) 의의 (Yeoheon's Recognition of Geography and the Significance of the Compilation of Geographical Records by His Disciples)

  • 최원석
    • 동양고전연구
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    • 제49호
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    • pp.73-107
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    • 2012
  • 여헌 장현광(1554-1637)은 조선중기를 대표하는 유학자이면서 우주론과 자연학을 가장 체계적으로 저술한 사람이다. 조선조 유학의 지리적인 학맥에서 여헌은 남명 조식과 한강 정구의 학풍을 이어받으면서 풍수와 지지편찬을 계승한 사람으로 자리매김 될 수 있다. 여헌은 주자학에 영향을 받았지만 역학(易學)의 기틀을 견지하였으며, 사변적인 공리공론에 머무르지 않고 실용적 경세학(經世學)으로서의 지리를 인식하였다. 여헌의 지리인식 방법은 역학(易學)의 체계와 구도 상에서 이루어졌다. 여헌은 자연에 대한 인간 본위(本位)의 인식태도를 드러내며, 따라서 인사의 공능이 지리의 조건보다 우선되는 준칙이었다. 여헌에게 산수와 자연은 비덕(比德)의 공부대상이었고, 자연공부 방법은 대상물의 관찰을 통해 생명의 이치를 자득하고, 무심한 경지를 통해 천지의 마음에 이르는 것이었다. 유학의 가르침을 삶의 지침으로 삼았던 여헌에게 있어서 낙토(樂土)는 안분자족(安分自足)함에서 얻어지는 것이었다. 여헌에게 지리인식의 의의는 생활의 실용적인 이익 됨에 목적을 둔 필수적인 지식정보였다. 여헌은 은거지의 생활현장에 자신이 견지한 유학적 우주관과 세계관을 '우주사업'의 일환으로 구현하였다. 이러한 의식과 태도는 주거지의 장소경관과 자연경물(自然景物)을 북극성과 주위 28수의 별자리로 상징화하여 명명하고 우주적 중심 공간으로 구성하는 방식으로 나타났다. 주자의 무이구곡(武夷九曲) 경영에서 비롯된 유학자들의 동천구곡(洞天九曲) 전통은 조선시대에 유행되었지만, 여헌의 장소 구성 체계는 여타의 형태와 방식을 뛰어넘은 우주적 구도의 독창성이 있다. 여헌의 장소 명명 의식에는 선현을 본받고자하는 태도, 자연물의 형용과 성정에 대한 비덕(比德), 그리고 은거(隱居) 의식의 반영이 나타난다. 여헌의 국토관 및 국토이해는 지형개관, 산수이해, 도읍입지, 지역이해, 풍토론, 현실인식의 방식으로 체계적으로 드러나고 중국의 지리적 조건과도 비교되어 파악되었다. 그의 국토인식과 이해방식은, 국토의 유기체적인 인식, 주자학의 자연관이 반영된 기적(氣的)인 국토인식, 산천 인식과 도읍 입지의 풍수적 이해, 지역구분을 통한 비교론적 이해, 인물과 풍속에 대한 풍토론적 이해 방식 등으로 요약할 수 있다. 여헌은 역의 포괄적인 사상체계 범주에서 풍수도 수용하였다. 그가 풍수를 수용할 수 있었던 배경에는 남명과 한강을 계승하는 학풍에서 연유되는 바가 있었다. 여헌은 풍수지식을 활용하여 주거지의 입지를 정하기도 하였고, 고향 연고지의 여러 곳에 대해 풍수적 견지로 언급하기도 했다. 그의 풍수관을 보면, 묘지풍수에서 형세론적 이치는 수긍하고 있지만 장례기일을 미루는 발복 목적의 행위는 비판하였다. 그리고 고을의 풍수에서 숲의 조성을 통한 비보의 필요성을 인정하였다. 이러한 풍수관은 문도(門徒)들의 지지편찬에도 일정하게 반영되었다. 여헌 학풍에서 주목할 만한 지리학적 특징으로 꼽을 수 있는 것이 지지(地誌)의 편찬이다. 이것은 남명과 한강의 치용(治用) 정신과 경세적(經世的) 실천을 계승한 학풍이기도 했다. 여헌은 지지를 중요시하게 생각하면서 문인들에게 편찬을 독려하였다. 고을의 통치자나 지식인으로서 지역의 역사와 옛 일을 잘 알아야하고, 권면하고 징계하는 기준이 마련될 필요가 있다는 것이다. 이러한 여헌의 견해는 이후 문인들의 지지편찬 취지와 내용 구성에 지침이 되었다. 이 연구는 여헌의 지리인식에 관한 사실적인 면모의 정리와 지리적 학풍의 계승 맥락에 관한 고찰에 그친 한계가 있다. 다음에는 여헌 전후 유학자들의 지리인식과 지지편찬 전통이 어떻게 전승되면서 전개 발전되었고 질적으로 변천해 나갔는지를 살피고자 한다. 이러한 연구는 학계에서 공백으로 남아있는 조선 초 중기 유교지식인의 지리학사를 정립하는데 일조할 수 있으리라 믿는다.

사용자 리뷰의 평가기준 별 이슈 식별 방법론: 호텔 리뷰 사이트를 중심으로 (Methodology for Identifying Issues of User Reviews from the Perspective of Evaluation Criteria: Focus on a Hotel Information Site)

  • 변성호;이동훈;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.23-43
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    • 2016
  • 최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.

사용자 리뷰를 통한 소셜커머스와 오픈마켓의 이용경험 비교분석 (A Comparative Analysis of Social Commerce and Open Market Using User Reviews in Korean Mobile Commerce)

  • 채승훈;임재익;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.53-77
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    • 2015
  • 국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

시맨틱 웹 자원의 랭킹을 위한 알고리즘: 클래스중심 접근방법 (A Ranking Algorithm for Semantic Web Resources: A Class-oriented Approach)

  • 노상규;박현정;박진수
    • 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.

경영분석지표와 의사결정나무기법을 이용한 유상증자 예측모형 개발 (Development of Predictive Models for Rights Issues Using Financial Analysis Indices and Decision Tree Technique)

  • 김명균;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.59-77
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    • 2012
  • 기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.