• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제22권4호
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• pp.523-541
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• 2016

아동과 피고인의 진술 모두는 아동이 연루된 범죄 사건의 법적 판결에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구는 성인의 실수를 목격한 아동의 진실된 보고가 철회되는 데 영향을 미치는 심리적 요인들을 살펴보고자 하였다. 특히 아동의 연령과 양육자의 정서적 지지가 아동의 진술 철회를 예측하는지 살펴보고자 하였다. 만 5-8세 아동들은 실험자와 인형 놀이를 하는 동안 실험자가 인형을 망가뜨리는 것을 목격하고 이 사실을 비밀로 해 달라는 실험자의 요청을 받았다. 이후 아동은 그 사건에 대한 진실 보고를 유도하는 1차 기억 면담을 받았다. 처치 조건에 따라 아동의 진실된 보고에 대해 주양육자(어머니)가 지지적 혹은 비지지적으로 피드백을 제공한 후 아동은 2차 기억 면담을 받았다. 본 연구는 아동의 진실된 보고의 철회 여부를 살펴보았고 아동의 자발적 보고의 특성, 즉 솔직함의 정도를 살펴보았다. 연구 결과 이전 진술을 철회하는 정도에 있어서는 연령차가 나타나지 않았으나 나이 든 아동들(만 7-8세)이 상대적으로 어린 아동들(만 5-6세)보다 2차 면담에서 이전 보고에 대한 철회를 유지하려는 경향이 더 강했다. 또한 진실된 보고에 대해 지지적으로 반응해 준 어머니의 아동이 2차 면담에서 더 솔직한 반응을 보였으며 비지지적으로 반응한 어머니의 아동은 상대적으로 더 낮은 솔직함을 보였다. 본 연구의 결과는 아동이 경험한 부정적 사건에 대한 자발적 회상 보고 시, 양육자의 지지와 같은 영향이 진실을 밝히는 과정에 어떤 역할을 하는 가에 대한 이해를 돕고 법률적 맥락에서 아동 진술의 신뢰성에 대한 현실적인 함의를 제공해 준다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제56권4호
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• pp.435-445
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• 2023

삼각주는 하천이 운반하던 퇴적물이 호수나 바다, 하천의 본류와 같은 상대적으로 저 에너지의 환경을 만나 쌓인 퇴적 지형이다. 그 중 하천의 합류 지역에 생긴 삼각주는 하천 기하와 수리학적 특성에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 하천 관리 및 연구에서 중요하게 다루어진다. 최근 낙동강 내 대규모 준설과 보 건설로 하천 합류 지역의 평형상태가 깨지고 있다. 하지만 하천의 자연 회복성으로 인한 지속적인 퇴적으로, 인위적인 준설 이전의 자연상태로 되돌아가고 있다. 시계열 관측 결과 합류 지역의 삼각주는 준설 이후 지속적으로 성장하다가, 일정 크기에 도달하면 전반적인 크기의 변화없이 소규모의 성장과 후퇴를 반복하는 동적 평형상태에 이른다. 본 연구에서는 합류 지역 삼각주가 지류의 유사량과 본류의 유량에 따라 체결된 동적 평형 상태에 도달한다는 가정을 바탕으로 합류 지역의 퇴적-침식 작용을 설명하는 모델을 개발하였다. 모델은 지류 공급 퇴적물의 퇴적과 본류로 인한 침식 작용, 두 가지 기작을 토대로 한다. 모델에 사용된 낙동강을 대표하는 침식 계수는 낙동강 내 주된 합류 지역을 이용하여 추정했다. 개발된 모델을 이용하여 지류 유사량과 본류 유량에 따른 합류 지역 삼각주 평형 위치의 민감도 분석을 수행했고, 이후 주된 합류 지역의 연평균 유량, 유사량 데이터를 활용하여 낙동강 합류부 삼각주들의 동적 평형 위치를 예측하였다. 마지막으로 감천-낙동강에 기록된 일별 유량과 유사량 데이터를 활용하여 감천-낙동강 삼각주의 발달에 대한 모의 실험을 진행하였다. 모델을 통해 각 합류부 삼각주의 형성 여부를 예측하였고, 감천-낙동강 삼각주의 거동의 경향 또한 잘 예측하였지만, 단순화 과정에서 발생한 오차와 한계로 인해 감천-낙동강 삼각주에서 실제 발생하는 후퇴를 정확히 예측하지는 못하였다. 본 연구 결과는 합류 지역을 통한 낙동강 본류의 유사 공급량에 대한 기초 정보를 제공하여 하천 정비 및 유지에 기초 모델로 사용할 수 있다.

• 소비문화연구
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• 제15권1호
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• pp.93-118
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• 2012

본 연구는 예비적 저축행동 이론의 관점에서 가구주 근로유형이 가계저축에 미치는 영향을 분석하고, 근로유형별 가계저축에 미치는 영향 요인을 파악하고자 하였다. 실증분석 자료는 2009년도 한국복지패널조사(KOWEPS) 자료로, 가구주 근로유형이 상용직과 비상용직(임시직, 일용직, 공공근로)인 가계로 한정하여 2009년도 한국복지패널조사 가구 총 6,207가구 중 2,463가구를 본 연구의 실증분석에 사용하였다. 실증분석 결과, 가구주의 근로유형은 가계저축에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 예비적 저축행동 이론에서 제시하는 기대와는 일치하지 않았다. 즉, 상용직 가구주 가계가 임시직, 일용직 혹은 공공근로의 비상용직 가구주 가계보다 더 많은 예비적 저축을 하였고, 나아가 더 많은 예비적 자산을 축적하는 것으로 나타났다. 가구주 근로유형별 가계저축에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과, 가구주 근로유형별로 영향 요인 및 정도에 차이가 존재하기는 하였으나 주로 월평균 총소비지출, 부채 유무, 순자산, 빈곤 여부, 가구원수, 기초보장 유무가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여기에서 특히 주목할 만한 것은 예비적 저축에 대한 기초보장의 정적 영향이었다.

• 대한화장품학회지
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• 제49권3호
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• pp.193-201
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• 2023

H₂O₂는 세포에서 산화 스트레스를 유발하여 세포 성장, 증식, 노화 및 사멸에 영향을 미치는 일종의 활성산소종(ROS)이다. 본 연구의 목적은 H₂O₂의 세포 독성을 완화시키는 활성 펩타이드를 찾는 것이다. 잠재적인 활성 펩타이드의 서열을 예측하기 위해서 위치 스캐닝 합성 테트라펩타이드 조합 라이브러리를 탐색하였다. H₂O₂로 유도된 인간 각질형성세포(HaCaT 세포)의 사멸에 대한 펩타이드 풀들의 완화 효과를 비교한 결과, 다양한 활성 펩타이드의 시퀀스가 예측되었다. 특히 시스테인(C) 잔기를 함유한 펩타이드가 활성이 있을 것으로 예측되었다. 후속 실험에서 C-NH₂, CC-NH₂, CCC-NH₂, CCCC-NH₂ 등의 길이가 다른 시스테인 함유 펩타이드들의 세포 독성과 활성을 조사하였다. C-NH₂ 및 CC-NH₂는 1.0 mM 이하에서 유의한 세포 독성이 없었지만 CCC-NH₂ 및 CCCC-NH₂는 상대적으로 강한 세포 독성을 보였다. C-NH₂와 CC-NH₂는 H₂O₂로 유도된 세포독성을 완화시켰다. CC-NH₂는 C-NH₂, C, N-아세틸 시스테인(NAC) 및 글루타티온(GSH)보다 세포 보호 효과가 높았다. 유세포 분석법으로 세포 내 ROS를 측정하였을 때, H₂O₂는 ROS의 생성을 증가시켰다.H₂O₂ 노출조건에서 CC-NH₂는 C-NH₂보다는 더 효과적으로 ROS 생성을 억제하였고, C, NAC, GSH 만큼 효과적이었다. 본 연구의 결과는 다양한 시스테인 함유 펩타이드 중 특히 CC-NH₂가 H₂O₂로 유도된 세포 독성과 ROS 생성을 안전하고 효과적으로 완화시키는 항산화 특성이 있음을 시사한다.

• 한국조경학회지
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• 제51권1호
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• pp.42-55
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• 2023

지구온난화로 인한 세계적 기후 위기를 맞아 탄소성능 정량화에 기반한 정책들이 빠르게 도입되면서, 신규 조성되는 도시녹지 계획안의 탄소성능을 예측할 수 있는 방법론이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 조경분야에서 탄소저감설계를 위해 활용할 수 있는 수목 탄소계산기를 개발하고, 조경설계 실무에서의 효용성을 검증하고자 하였다. 설계 현장에서의 운용성 확보를 위해 범용성 높은 MS Excel을 포맷으로 선정하고, 식재설계의 업무적 특성을 반영할 수 있도록 대표 수종 93종을 대상으로 수종별, 규격별 탄소흡수량과 저장량을 추출하였다. 특히 실무에서 비용적 한계를 반영할 수 있도록 수목 단가를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. 수목 탄소계산기의 성능 검증을 위한 식재 실험설계는 조경설계 전문가 4인을 대상으로 중부지방 소공원에 대한 설계 시뮬레이션을 시행하였고, 전후로 반구조적 인터뷰를 진행하여 그 인과관계를 분석하였다. 그 결과 수목 탄소계산기를 사용한 설계안의 탄소흡수량과 탄소저장량이 각각 약 17-82%, 약 14-85% 높게 나타났다. 탄소성능 효율이 높아진 이유는 탄소성능 우수종으로의 교체와 더불어, 예산 범위 내에서 적극적인 추가 식재로 인한 것임을 확인하였다. 설계가들은 사전 인터뷰에서 수목 탄소계산기에 대한 불신과 새로운 프로그램에 대한 부담감을 가졌으나, 사용 후 유용성 및 편의성에 대해 긍정적으로 평가하며 인식의 변화를 보여주었다. 추후 조경분야 탄소저감설계의 본격적인 도입을 위해서는 수목뿐 아니라 조경성능 전반에 대한 탄소계산기로 발전할 필요가 있다. 본 연구는 조경설계 분야에서 본격적으로 정량적 데이터에 입각한 탄소저감설계를 도입하는 데 있어 유용한 방향성을 제시해 줄 것으로 기대된다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.526-535
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• 2021

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.63-75
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• 2023

산업이 발전하면서 대기오염물질에 대한 관심도는 높아졌다. 대기오염물질은 환경오염, 지구 온난화 등 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 그 중 환경성 질환은 대기오염물질에 의해 영향을 받은 분야 중 하나이다. 대기오염물질은 분자의 크기가 작아 인체의 피부나 호흡기를 통해 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점 때문에 대기오염물질과 환경성 질환에 대한 연구가 다양하게 진행됐다. 환경성 질환의 일환인 천식은 증상이 심해져 천식발작을 일으킬 경우 생명에 위협을 줄 수 있고 성인 천식의 경우 한번 발병을 하면 완치가 어렵다. 천식을 악화시키는 요인에는 황사, 대기오염이 포함된다. 전 세계적으로 천식은 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 대기오염물질이 천식 환자의 응급실 입원 건수와 어떤 상관관계를 가지는지 연구하고 상관관계가 높은 대기오염물질을 이용하여 미래의 천식 환자 수를 예측했다. 대기오염물질은 아황산가스(SO₂), 일산화탄소(CO₂), 오존(O₃), 이산화질소(NO₂)와 미세먼지(PM₁₀) 5가지 대기오염물질의 농도를 이용하고 환경성 질환은 천식 환자의 응급실 입원 건수 데이터를 이용하였다. 대기오염물질과 천식의 응급환자 수에 대한 데이터는 2013년 1월1일 부터 2017년 12월 31일 까지 총 5년 치의 데이터를 이용하였다. 모델은 Informer와 LTSF-Linear의 두 가지 모델을 이용하여 예측을 진행하였고 모델의 성능을 측정하기 위해 MAE, MAPE, RMSE 의 성능지표를 이용했다. 천식의 응급환자 수 예측은 응급환자 수를 포함하여 예측을 진행한 경우와 포함하지 않고 진행한 두 가지 경우 모두 진행하여 결과를 비교했다. 본 논문은 Informer와 LTSF-Linear 모델을 이용한 천식 응급환자 수의 예측에 모델의 성능을 향상 시키는 대기 오염물질을 제시한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.79-88
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• 2008

고속철도는 300km/h 이상의 고속으로 운행되기 때문에 노반의 부등침하는 큰 사고를 야기시킬 수 있어 주의를 기울여 관리되어야 한다. 일반적으로 침하는 두 층(성토체, 하부 원지반)에서 발생될 수 있다. 이 중 원지반에 대한 연구는 많이 수행되어 왔으나, 성토체 자체의 압축침하에 대한 연구는 그 크기가 상대적으로 크지 않고 장기적으로 발생되는 특성으로 많은 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다 하지만 잔류침하량이 약 30mm까지 허용되는 콘크리트궤도의 고속철도 구간에서는 이로 인한 영향은 무시할 수 없으며 이에 대한 원인 규명이 필요하다. 성토체의 압축은 다양한 원인에 의해서 발생될 수 있을 것이다. 그 중에서도 성토체 자체의 장기적인 압축침하특성은 공사 완료 후에 지하수위 상승이나 강우로 인한 습윤화 과정(Wetting)에서 크게 발생될 수 있으며, 이는 'Hydro Collapse' 또는 'Wetting Collapse'라 할 수 있다. 이러한 Wetting Collpase 문제에 대한 연구가 많이 이루어지지 않고 있지만, 이로 인한 모래, 자갈, 암석 등의 다짐 성토체의 압축발생은 여러 연구자들에 의해 인지되어지고 있다. 본 연구에서는 4가지 종류의 지반/암석에 대해 응력수준과 습윤화 조건 등에 대한 Wetting Collapse 실험을 수행하여 그 영향 정도를 평가해 보았다. 대형 오이도미터를 이용하여 실험을 수행하였으며, 실험결과로 각 재료별 수직응력에 따라 발생되는 침하 변형률과 순수히 포화도 상승에 따른 침하 변형률을 평가할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.