• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.457-470
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• 2019

Synthetic Aperture Radar(SAR)영상을 이용한 자동 표적 인식(Automatic Target Recognition(ATR))은 날씨와 주야에 영향을 받지 않는 장점으로 감시, 정찰, 및 국토안보 등의 분야에서의 관심이 증대되고 있다. 그러나 SAR 자동표적인식은 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제로 인해 자동으로 표적을 식별하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 환경과 유사한 Extended Operating Conditions(EOC)에서의 ATR 문제에 대한 분석을 수행하였다. 특히, 표적의 폐색 조건과 훈련 영상과 테스트 영상의 관측 부각 차이에 따른 표적 식별률의 변화를 정량적으로 분석하였다. 관측 부각은 $30^{\circ}$와 $45^{\circ}$로 구분하였으며, 10%부터 50%까지의 다양한 폐색 조건에 대한 영상을 생성하기 위해 SARBake 알고리즘을 적용하였다. 표적에 대한 정량적인 식별률은 표적인식 분야에서 대표적으로 이용되는 템플릿 매칭과 Adaboost 알고리즘을 적용해 분석하였다. 분석 결과 관측부각에 따른 식별률은 두 알고리즘 모두 $45^{\circ}$에서 $30^{\circ}$보다 30%이상 급감했다. $30^{\circ}$의 관측 부각에서 템플릿 매칭은 75.88%, Adaboost 알고리즘은 94.46%로 Adaboost의 식별률이 높았다. 폐색 조건에 따른 식별률은 템플릿 매칭의 경우 폐색이 없을 때 95.77%에서 10%의 폐색 조건일 때 52.69%로 식별률이 급감하였다. Adaboost 알고리즘의 경우 폐색이 없을 때 85.16%, 10%의 폐색 조건일 때 68.48%로 폐색 조건에서의 식별률이 높았다. Adaboost 알고리즘은 50%의 폐색조건에서도 52.48%로 템플릿 매칭이 동일한 조건에서 30% 이하의 식별률을 보이는 것에 비해 전반적으로 높은 식별률을 보였다.

• 벤처창업연구
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• 제14권2호
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• pp.135-149
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• 2019

오늘날 진정성이 결여된 리더십을 발휘하는 리더들로 인해 물의를 일으키는 기업들이 많아지고 있다. 중소기업도 이런 문제에서 자유로울 수 없을 것이다. 이를 위해서는 회사 외부는 물론이고 회사 내부의 리더들과 구성원의 관계에서도 진정한 변화가 있어야 한다. 21C에는 진정성 있는 리더십이 필요한 때이다. 그러나 아직도 구성원들의 진정한 변화지지행동에 영향을 주는 결정요인들의 연구가 아직까지도 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구의 목적은 중소기업에서 상사의 변혁적 리더십과 진성 리더십이 구성원의 변화지지행동에 미치는 영향과 이에 대한 매개변수로서 긍정심리자본의 역할을 실증하는 것이다. 이를 위해 자료 수집은 서울 경기 수도권 소재의 중소기업 조직구성원 424명을 대상으로 하였으며, 수집된 자료의 분석을 위해서 통계패키지 SPSS ver.21.0.과 AMOS ver.18.0을 사용하여 분석을 하였다. 가설검증 결과, 첫째, 중소기업에서 상사의 변혁적 러더십은 변화지지행동에 영향을 미치지 않는 것으로 나왔으나, 진성 리더십은 구성원의 변화지지 행동에 영향을 미치는 결과가 나왔다. 또한 독립변수인 변혁적 리더십과 진정 리더십이 변화지지행동에 미치는 영향에 있어 긍정심리자본이 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 한편 변혁적 리더십과 진성 리더십이 긍정심리자본에 미치는 영향의 차이를 검정해 본 결과 변혁적 리더십 보다 진성 리더십이 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 중소기업에서 상사들의 진정성 없는 변혁적 리더십은 구성원의 변화지지행동을 이끌어 내기가 어려우며, 진정성이 있는 진성 리더십을 발휘하여 구성원들의 변화지지행동에 긍정의 영향을 주는 리더십이 필요함을 시사하고 있다. 이상의 연구 결론 및 시사점을 논의한 후, 후속연구를 위한 연구의 방향을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.379-394
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• 2021

우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 ㎍/m³, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 ㎍/m³, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.558-569
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• 2020

본 연구는 국내 육계농가의 사육규모 대형화에 따라 정밀축산(PLF)의 관점에서 ICT기반 영상분석기법을 활용하여 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)에 대해 평가하고, 일령별 육계의 정상적인 행동패턴을 이해하고자 수행하였다. 경기도 소재 육계농장 내 설치된 시험계사(3.3×2.7 m)에서 Ross308 육계를 공시축으로 이용하였다. 사육 밀도는 각각 9.5 수/㎡ (n=85), 19 수/㎡ (n=170)로 하였으며, 탑뷰(top view) 카메라를 이용해 급이·급수 및 휴식공간 영역별 머무는 빈도(%)를 모니터링 하였다. 사육밀도에 따라 개체 식별된 육계 3수에 대해 일령별(12, 16, 22, 27, 및 29일)로 6시간씩 영상이미지 데이터를 획득하였다. 수집된 영상데이터는 물체 추적(object tracking) 기법으로 초당 30프레임으로 약 64만장의 프레임을 연결하여 누적 이동경로를 기록하여 영역별 머무는 빈도(%)를 수치화하였다. 각 사육밀도에서 영역별 머무는 빈도(%)는 휴식공간, 급이영역, 급수영역 순으로 유의적인 차이를 나타내었다(p<0.001). 사육밀도(9.5 수/㎡)에서는 57.9, 24.2, 17.9%으로 나타났으며, 사육밀도(19 수/㎡)에서는 73.2, 16.8, 10.0%로 나타났다. 결과적으로 ICT기반 영상분석기법을 활용해 육계의 스트레스를 최소화하는 방법으로 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)를 평가할 수 있으며, 향후 본 연구결과는 실시간 모니터링을 통한 ICT기반 사양관리 시스템을 개발하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권1호
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• pp.86-92
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• 2022

최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.37-45
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• 2022

경사제의 평균 잔류수명을 간편하게 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 누적피해의 시간 이력 자료를 기반으로 하는 추계학적 확률모형과 다르게 내구수명의 분포함수를 이용하여 평균 잔류수명을 추정하는 방법이다. 설계 내구수명과 과거 하중이력에 따라 전문가들이 판단한 내구수명의 상한치와 하한치 그리고 그 발생 가능성을 활용하여 분포함수의 모수도 쉽게 추정할 수 있다. 본 연구에서 제시된 간편법을 전면이 TTP로 피복된 경사제에 적용하였다. TTP 피복재의 시간에 따른 누적피해에 대한 모형실험 자료가 있는 동일 조건에 대하여 WP(Wiener Process) 기반의 추계학적 확률모형도 MCS(Monte-Carlo Simulation) 기법과 함께 적용하였다. 각각의 해석 방법으로부터 얻어진 결과들을 MTTF(Mean Time To Failure)와 함께 비교하여, 실제 발생 가능한 시간에 따른 모든 형태의 피해경로에 대하여 경사제의 내구수명 분포함수는 대수정규분포를 따른다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구에서 제시된 간편법으로 추정된 경사제의 재령에 따른 평균 잔류수명을 WP 기반 추계학적 확률모형의 결과와 비교하였다. 일정한 재령까지는 누적피해의 증가 형태와 관계없이 비교적 잘 일치하였으나, MTTF 근방의 재령에서는 선형적인 증가와 대수적인 증가 형태에서 어느 정도 차이를 보이고 있다. 따라서 불확실성을 올바로 고려하기 위해서는 추계학적 확률모형을 사용하는 것이 바람직하지만, 본 연구에서 제시한 간편법은 누적피해에 대한 시간 이력 자료를 필요로 하지 않기 때문에 항만 구조물에 대하여 평균 잔류수명 기반의 예방적 유지관리를 신속하게 계획할 필요성이 있는 경우에 유용하게 활용될 수 있다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.93-108
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• 2022

이 연구의 목적은 2025년 전면적으로 시행되는 고교학점제에 활용 가능한 융합교육(STEAM) 프로그램을 개발하고 그 타당성과 효과성을 알아보는 것이다. 융합교육(STEAM) 프로그램은 2015 개정 교육과정과 고교학점제 선행연구를 분석을 통해 얻어진 '수소연료', '기후위기', '데이터 사이언스', '적정기술', '바리스타'라는 5개의 최신 이슈를 주제로 개발되었다. 프로그램은 연구팀이 자체 개발한 고교학점제 융합교육(STEAM) 프로그램 개발형식(틀)에 맞춰 집단 숙의의 과정을 통해 7개월간 개발되었다. 고등학생의 진로·직업을 간접적으로 체험할 수 있도록 개발된 5종 29차시의 융합교육(STEAM) 프로그램 초안은 2인의 융합교육(STEAM) 교육 전문가에게 자문을 통해 검증을 받았으며, 프로그램의 현장 적합도를 판단하기 위해 5개 고등학교 627명을 대상으로 시범 적용하였다. 시범 적용 결과, 학생들의 융합교육(STEAM) 태도는 사전보다 사후가 통계적으로 유의미하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 프로그램에 대해서 학생들의 높은 만족도를 확인할 수 있었다. 또한 시범 적용 교사 면담을 통해 '프로그램의 내용과 수준이 적합하며, 실생활 문제를 해결하는 경험을 통해 관련 교과의 내용 지식을 적용하고 진로 체험의 기회를 가질 수 있다'는 긍정적인 평가를 받았다. 시범 적용의 결과를 바탕으로 5종 29차시의 학생용·교사용 고교학점제 융합교육(STEAM) 프로그램을 최종 완성했다. 마지막으로 고교학점제에서 적용할 수 있는 차시대체형 STEAM 프로그램 개발 및 운영이 활발하게 이루어져야 할 것과 고교학점제가 바람직하게 정착되고 운영될 수 있도록 교사의 전문성 향상 방안 마련, COVID-19로 촉발된 블렌디드 수업 설계의 필요성 등을 제언하였다. 이 연구는 2025년 전면적으로 시행되는 고교학점제에서 융합교육(STEAM) 프로그램 개발 및 운영 방안에 대한 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.114-129
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• 2023

4차 산업혁명 시대를 맞이하여 서비스 산업에서 4차 산업혁명 기술의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 개발 및 활용 현황을 파악하고 이에 기반하여 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 특성과 시사점을 도출하는 것이다. 본 연구에서는 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 특성을 파악하기 위해 통계청의 기업활동조사 데이터를 기반으로 조사·분석을 수행하였다. 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술에 대해 기업 비율, 기술 개발 및 활용 비중, 개발·활용 기술, 기술 활용 분야, 기술 개발 방법측면에서 분석하였다. 또한 서비스 산업 4차 산업혁명 기술 변화 추이도 분석하였다. 서비스 산업의 분석결과를 바탕으로 타 산업의 4차 산업혁명 기술 활용 및 개발 현황과 비교·분석하였다. 특히 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 유형을 4차 산업혁명 기업 비율과 4차 산업혁명 기업 비율의 증가율 관점에서 4가지 유형으로 구분하고 서비스 산업별 유형을 도출하였다. 연구 및 분석결과를 바탕으로 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 특성과 시사점을 9가지 관점에서 제시하였다. 연구결과 서비스 산업 기업이 타 산업 기업보다 더 적극적으로 4차 산업 혁명 관련 기술을 개발하거나 활용하고 있는 것으로 나타났고 그 격차는 더욱 확대되고 있는 것으로 분석되었다. 세부 서비스 산업별로는 정보통신업, 금융 및 보험업, 교육 서비스업의 4차 산업혁명 기술 개발 또는 활용 비율이 상대적으로 높았고, 4차 산업혁명 기업 비중이 가장 많이 증가한 서비스 산업은 부동산업, 교육 서비스업, 보건업 및 사회복지 서비스업으로 조사되었다. 특히, 클라우드, 빅데이터, 인공지능이 핵심 3대 4차 산업혁명 기술로 분석되었다. 서비스 산업은 4차 산업혁명 기업 비율과 증가율 측면에서 4개의 유형으로 구분할 수 있으며 유형별 차별적인 혁신 특성을 반영한 서비스 산업 혁신 방안이 필요하다.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권3호
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• pp.25-53
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• 2011

이번 연구는 실제 기업 자료를 기반으로 고객보상 프로그램이 고객 유지(retention)에 미치는 영향을 살펴보았다. 특히 고객보상 프로그램의 효과를 보다 명확히 확인하기 위해 유사실험설계(quasi-experimental design)를 사용하였다. 그리고 1년이 넘는 장기적인 시간 프레임 속에서 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 소비자 집단을 구분하고 이들 집단의 비교를 통해 고객보상 프로그램의 효과를 파악하였다. 이러한 연구 설계를 고려한 이유는 종적 자료를 사용한 선행 연구들이 고객보상 프로그램의 도입 시점 이후부터 가입 고객과 비가입 고객을 대상으로 프로그램의 효과를 측정하였기 때문에 자기선택오류(self-selection bias)의 가능성이 존재하였기 때문이다. 이번 연구는 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 두 집단을 비교하기 위해 자료를 특정 시점을 기준으로 절단(censoring)하였다. 생존분석(survival analysis)은 다른 분석기법에 비해 불완전한 자료가 포함되더라도 분석이 상대적으로 용이하므로 이번 연구의 분석방법으로 선택하였다. 분석 결과 고객보상 프로그램을 실시하기 전에는 소비자들의 거래기간이 평균 179일이었으나 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 227일로 약 50일 정도 더 늘어났다. 이러한 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타나 연구 가설을 지지하였다. 또한 콕스 비례위험모형을 사용하여 고객보상 프로그램과 영향 변수들의 상호작용효과를 확인한 결과 기존고객들은 고객보상 프로그램이 도입된 후 신규고객들에 비해 회사와의 거래기간이 유의하게 증가한 것으로 나타났으며 긍정적인 서비스(예: 30일 이내 입회)를 경험한 고객들도 회사와의 거래기간이 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 한편 부정적인 서비스(예: 30일 이후 입회)를 경험한 고객이라 하더라도 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 회사와의 거래기간이 증가하였다. 이번 연구에서 나타난 결과들을 정리하면 고객보상 프로그램은 고객과 긍정적인 관계를 형성하는 데 기여할 뿐만 아니라 이탈 장벽까지 구축해 줌으로써 기업의 경쟁력을 강화시키는 수단으로서의 가치가 있다고 생각할 수 있다.