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생육환경 분석을 통한 서울·인천·경기지역 천연기념물 노거수의 관리방안 (Management Guidelines on the Large Old Trees as the Natural Monuments in Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province through the Analysis of the Growing Environment)

  • 이승제
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제42권1호
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    • pp.88-99
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    • 2009
  • 본 연구는 우리나라 노거수의 생육환경의 악화 및 훼손에 따른 관리방안을 제시하기 위하여 천연기념물 노거수의 생육환경을 분석함으로서 과학적인 보호관리대책을 수립하기 위한 목적으로 실시하였다. 연구대상지는 서울, 인천, 경기 지역의 천연기념물 노거수 20주를 대상으로 개체별 특성을 파악하였다. 생물학적 특성은 수종명, 수령, 수고, 근원둘레 4개항목을 조사하고, 입지현황은 입지유형, 입지환경의 2개 항목, 근원부 성상은 나지화, 복토깊이의 2개 항목, 건강도는 고사지율, 공동크기, 수피이탈율, 병충해, 신초생장의 5개 항목, 토양환경은 토양 pH, 유기물함량, 유효인산, 치환성양이온(K, Ca), 토양경도의 6개 항목으로 설정되었다. 이와 같은 조사항목별 현황조사 결과를 토대로 노거수의 입지현황과 생육환경 및 토양환경과의 상호관련성을 파악하기 위하여 상관관계 분석을 실시하여 노거수의 건강에 가장 영향을 끼치는 인자를 구명하고, 이에 따른 과학적인 관리방안을 제시하고자 하였다. 조사항목별 현장조사 결과 생물학적 특성에 있어서는 천연기념물 노거수는 백송(4주), 은행나무(3주), 향나무(3주), 다래, 등나무, 측백나무, 굴참나무, 탱자나무(2주), 회화나무, 느티나무, 물푸레나무, 소나무로 12종로 분포하였으며, 수고는 4.2~39.2m, 근원둘레 1.01~15.2m이었다. 입지현황은 건물내부형(4주), 유적지형(5주), 주택지형, 들판형, 동산형이 각 3주, 하천 및 해변형이 각 1주로 구분되었으며, 생육환경의 나지화 정도에 있어서는 조사지역 중 75%가 나지화가 진행된 상태이며, 복토깊이는 복토되지 않은 지역 4주(25%)를 제외하고 10cm 이상 복토가 이루어졌다. 건강도에 있어서 첫째, 고사지율은 용문사 은행나무 20%, 강화군 사기리 탱자나무 5%였으며, 그 외 지역은 관리가 이루어져 고사지가 발생되지 않은 상태이었다. 둘째, 공동크기에 있어서는 전 조사지역에서 $5{\sim}100cm^3$로 공동이 발생하였으며, 셋째, 수피이탈율에 있어서는 5~50%로서 공동발생이 높은 서울지역의 수송동 백송 및 문묘의 백송, 삼청동 등나무, 강화군 사기리 탱자나무가 45%로 높은 수피이탈율을 나타내었다. 넷째, 병해충의 피해는 인위적인 관리가 이루어지고 있어 경미한 상태이었으며, 다섯째, 신초생장에 있어서 창덕궁, 선농당 향나무의 신초생장이 1/2로서 주변 대기오염의 영향을 받고 있는 것으로 사료되었으며, 파주 적성면의 물푸레나무, 이천 백사 도립리의 소나무는 신초의 생장상태가 양호하여 근원부 복토가 되지 않아 신초생장에 영향을 미치는 것으로 사료되었다. 토양환경에 있어서 토양 pH 5.2~8.3, 유기물함량 및 유효인산이 각각 12~56%, 104~618ppm으로서 토양의 시비 관리가 이루어지고 있는 것으로 파악할 수 있었다. 토양경도에 있어서는 7~28mm이었으며, 조사대상 중 수송동의 백송, 삼청동의 측백나무, 문묘 은행나무, 용문사 은행나무 지역은 토양경도 21~28mm로 나지화 현상이 심하게 나타나고 있었다. 이러한 조사결과를 토대로 상관관계분석을 실시하였는데, 복토깊이가 수목의 생육에 커다란 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 향후 세부적인 자료구축을 통한 상관관계성 규명이 필요할 것으로 사료되었다. 본 연구를 통하여 노거수의 주변환경으로 건물, 시설지의 제한적인 관리 및 규제 등을 통한 인위적인 영향을 최소화하고 노거수의 양호한 생육을 위한 복토제거 등 근권확보가 필요할 것으로 사료되었다. 이와 같은 노거수 환경에 따른 문제점을 극복하고, 지속적인 관리시스템 구축을 위하여 동일 수종별 객관적인 비교, 분석을 통한 적정한 생육환경 조성 방안의 구축이 필요하며, 지속적인 모니터링을 생육의 피해현상 및 토양환경과의 지속적인 데이터축적을 통하여 관리 시스템의 정립이 이루어져야 할 것이다.

K-Beauty 구전효과가 온라인 매출액에 미치는 영향: 중국 SINA Weibo와 Meipai 중심으로 (Word-of-Mouth Effect for Online Sales of K-Beauty Products: Centered on China SINA Weibo and Meipai)

  • 류미나;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.197-218
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    • 2019
  • 중국 화장품 전체 교역중 약 67% 정도가 전자상거래로 이루어지고 있는데 특히 한국 화장품인 K-Beauty 제품의 인기가 높다. 기존 연구에 의하면 화장품 같은 소비재의 경우 소비자의 80%는 제품 구매 전 제품정보를 인터넷으로 검색하며 구전정보에 영향을 받는다. 대부분의 중국 소비자들은 화장품과 관련된 정보를 주요 SNS에 다른 소비자들이 올린 댓글을 통해 획득하며 최근에는 뷰티 관련 동영상 채널 정보를 이용하기도 한다. 기존의 온라인 구전 관련 연구는 대부분 Facebook, Twitter, 블로그 등의 매체 자체가 중심이었다. 본 연구에서는 온라인 구전정보의 전달 형태와 정보의 형태를 고려하여 정보유형을 동영상과 사진 및 텍스트로 나누어 연구하고자 한다. 중국의 SNS대표 플랫폼인 SINA Weibo와 동영상 플랫폼 Meipai의 비정형 데이터를 분석하고 온라인 구전정보를 양과 방향성으로 나누어 K-Beauty브랜드 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. Meipai에서는 총 약 33만개의 데이터를 수집하였고 SINA Weibo에서는 총 약 11만개의 데이터를 수집하여 화장품의 기본 속성도 고려하여 분석하였다. 본 연구의 의의는 온라인 매출은 K-Beauty화장품에 대해서도 구전에 영향을 받는다는 것을 기본적으로 입증함과 동시에 특히 정보 유형에 대한 구분을 시도 했다는 것이다. 두가지 매체 모두 기존 연구와 같이 양이 매출에 영향을 미치고 있으나 매체풍부성으로 인해 텍스트보다 동영상이 정보를 더 주고 영향이 크다는 것을 입증하였다. 또한, 정보 방향성 측면에서는 색조화장품의 경우 부정 댓글의 영향이 크게 나타났다. 실무적으로는 화장품 판매 전략 및 광고 전략에 기초 및 색조 화장품을 구분하여 중국 K-Beauty화장품 매출증대를 위한 마케팅전략을 구사하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

쇼핑 웹사이트 탐색 유형과 방문 패턴 분석 (Analysis of shopping website visit types and shopping pattern)

  • 최경빈;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.85-107
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    • 2019
  • 온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

캠페인 효과 제고를 위한 자기 최적화 변수 선택 알고리즘 (Self-optimizing feature selection algorithm for enhancing campaign effectiveness)

  • 서정수;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.173-198
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    • 2020
  • 최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

Node2vec 그래프 임베딩과 Light GBM 링크 예측을 활용한 식음료 산업의 수출 후보국가 탐색 연구 (A Study on Searching for Export Candidate Countries of the Korean Food and Beverage Industry Using Node2vec Graph Embedding and Light GBM Link Prediction)

  • 이재성;전승표;서진이
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.73-95
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    • 2021
  • 본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

머신러닝과 KSCA를 활용한 디지털 사진의 색 분석 -한국 자연 풍경 낮과 밤 사진을 중심으로- (Color Analyses on Digital Photos Using Machine Learning and KSCA - Focusing on Korean Natural Daytime/nighttime Scenery -)

  • 권희은;구자준
    • 트랜스-
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    • 제12권
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    • pp.51-79
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    • 2022
  • 본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.

코로나 19 하에서 재난문자 내의 정보유형 및 특성: 서울특별시 재난문자를 중심으로 (Information types and characteristics within the Wireless Emergency Alert in COVID-19: Focusing on Wireless Emergency Alerts in Seoul)

  • 윤성욱;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.45-68
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    • 2022
  • 대한민국 중앙부처, 지방자치단체는 코로나 19가 급속도로 확산하는 팬데믹 상황에서 재난상황 극복을 위해 재난대응에 필요한 정보를 재난문자를 통해 제공하였다. 재난문자는 국민들이 가장 많이 접하는 재난정보 전달수단으로서, 휴대폰에 직접 방송하는 CBS(Cell Broadcast Service) 방식을 채택하고 있어 직접 찾아보는 수고스러움 없이 휴대폰을 통해 쉽게 정보를 접할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 지난 1년 1개월간(2020년 1월~2021년 1월) 서울특별시에 발송된 재난문자의 특성을 다양한 텍스트마이닝 방법론 등을 통해 도출하고 재난문자에 포함된 다양한 유형의 정보가 국민들의 이동 행태에 어떠한 영향을 미쳤는지를 서울특별시 지역구의 연령별 유동인구의 이동성을 통해 확인하였다. 각 문자에 포함된 주요 단어와 포함된 정보를 분류하는 과정을 거치고 포함된 단어를 기반으로 하는 문서 군집 분석 기법을 적용해 개별 발송 문자를 분석 단위로써 활용할 수 있도록 텍스트 분석을 시행하였다. 이후, 텍스트마이닝을 통해 추출한 재난문자의 특성이 지역별, 연령별 인구이동성에 미친 영향을 규명하였다. 구조화된 모형을 활용하여 재난정보가 인구이동성에 미치는 영향을 기본효과, 누적효과로 구분하여 측정하였다. 지자체가 보유한 재난문자 발송권한으로 인해 재난문자 발송 특성은 지자체별로 상이함을 계량 분석에 활용하였다. 분석 결과 인구이동성에 변화를 유발하는 정보유형은 연령별로 상이함을 확인할 수 있었다. 날짜와 순서에 관련된 정보는 60-70대의 인구이동성을 유의미하게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다. 온라인 정보는 20대의 이동성을 감소시켰고, 증상과 관련된 정보는 30대의 인구이동성을 감소시켰다. 한편, 방역 정책 준수를 당부하는 의미를 포함하는 규범적 단어 등은 전 연령의 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키지 못함을 확인할 수 있었다. 이는 재난대응에 도움이 되는 유의미한 정보들만 재난문자에 포함되어야 함을 의미한다. 한편, 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키는 정보유형 또한 재난문자가 반복됨에 따라 효과가 상쇄함을 음의 누적효과 추정 결과를 통해 확인할 수 있었다.

한성준을 통해 본 재인 계통춤의 무용사적 가치 연구 (A Study on Dance Historical Value of Jaein Line Dance by Han Seong-jun)

  • 정성숙
    • 공연문화연구
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    • 제19호
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    • pp.347-378
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    • 2009
  • 재인청 출신 및 재인계통 예능인들은 전통사회에서 근대사회로의 이행기에 커다란 족적을 남겼으며, 오늘날 한국의 대표적 전통춤으로 자리매김하면서 한국창작의 모태가 되고 있다. 그럼에도 불구하고 무용학계에서는 재인계통의 춤에 대한 관심이 미흡했으며 전통춤에 대한 연구도 기방계통 춤에만 편중되어, 재인계통 춤의 연구는 단편적이거나 개별적인 연구에 그쳤다. 따라서 본 연구의 목적은 재인계통 춤의 대표격이라 할 수 있는 한성준을 통해 재인계통 춤을 분석하고 그 무용사적 가치를 분석하는데 있다. 한성준(韓成俊: 1874-1942)은 일제강점기를 경유한 재인으로, 무계(巫系)와 재인청(才人廳) 출신의 집안 내력을 갖고 있으며, 중부권을 중심으로 전승된 경향류1) 춤 맥을 계승하였으며, 속칭 '화랭이(花郞)'이기도 했던그는 명고수, 명무로 한 시대를 풍미한 전통춤의 대부이다. 그는 전통춤 근대화에 독보적인 역할을 담당하여, 전통춤을 재구성, 집대성, 무대 양식화하여 자율성을 확립하였으며, 승무를 비롯한 다양한 민속춤들이 전승체계를 갖추어 오늘의 전통춤이 되었고 또한 창작춤 소재의 근원이 되었다. 한성준이 전승한 재인계통 춤의 무용사적 가치는 다음과 같다. 첫째, 국가 중요무형문화재로 지정되어 한국문화를 대표하는 전통예술의 반열에 올라 있으며, 세계에 보여 줄 수 있는 가장 한국적인 전통문화재가 되었다. 둘째, 그 밖의 다양한 민속춤과 창작춤과 함께 한국춤의 한 장르로 위상이 확립되어 후학들의 학문적 탐구의 소재가 되고 있다. 셋째, 현대화와 시대변천에 따라 사라져가던 전통춤 부흥에 대표적인 사례가 되어 민족정체성 발견과 주체성의 위상을 확립하고 전통춤 발굴과 전승에 기여하였다. 넷째, 수많은 무용인들이 그의 춤을 전승하는 전통춤보존회를 조직하여 전수활동을 통해 많은 이수자를 배출하고 보급하고 있으며, 전통춤을 애호하는 관객들에게 향수 할 수 있는 공연 레퍼토리가 되고 있다. 또한 재인계통의 한성준의 춤은 한국창작의 지평확산에 초석으로서 다음과 같은 가치를 발견 할 수 있다. 첫째, 창작의 새로운 방법론을 모색함에 있어서 근원을 전통에서 찾아 재발견하는데 견인차 역할을 했으며, 주제표현에 있어 전통춤에서 가져옴으로서 민족주의적 정체성을 발견하고자 하였다. 둘째, 전통춤 소재를 활용해서 동작 요소를 가져와 몸짓언어로 확장시킴으로써 현대 무용과 같이 장르의 파격적인 해체에 기여하였다. 셋째, 도전적인 새로운 접근으로 전통을 재창조하려는 지평을 마련하였고, 나아가 소박한 우리춤의 근원으로 전통주의적 미학을 지향하는 데에도 기여하였다. 이상과 같은 무용사적 가치를 지닌 재인계통의 전통춤이지만 드러난 문제점은 한성준류 춤의 이원화된 전승과 전승자에 따른 각기 다른 전승 양상은 전통의 다양한 전승이라는 측면에서는 수긍이 가나 혼란을 야기할 수 있다. 그리고 나머지 한성준류 춤에 대한 복원과 무형문화재 지정 등을 통해 어려웠던 시대적 상황 속에서도 우리의 춤을 지키고 견인한 재인들의 예술혼이 담긴 재인계통의 전통춤이 탄탄한 줄기로 계승될 수 있도록 정책적인 배려가 요망된다.

가정과 안전교육의 연구 동향 분석 (An Analysis of the Research Trends in Safety Education for Home Economics Education)

  • 김남은
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.47-63
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 가정교과에서의 안전교육 관련 연구 동향을 파악하여 이 분야에서의 다양하고 균형 있는 연구개발을 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 2001년부터 2015년까지 한국연구재단 등재지에 게재된 가정교과 관련 15개 학회지의 논문 중 '안전'을 직접적으로 언급한 경우와 안전교육 영역과 관련된 내용을 다룬 논문(244편)과 '안전'을 키워드로 제시하여 검색한 석 박사학위 논문(179편)을 대상으로전집 표집하였다. 분석 내용은 안전교육 관련 논문의 연도별 주제별 연구동향과 안전교육의 영역별 연구방법별 연구동향이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 교육에서 안전 교육에 관한 연도별 연구논문의 편수는 증가와 감소를 반복하여 매년 14-52편으로 연간 평균 28.2편 정도 지속적인 안전교육에 관련된 연구가 이어져온 것으로 나타났다. 반면, 2015년에는 논문 연구수가 2014년의 26편의 2배인 52편으로 가장 많은 연구가이루어졌는데 이는 정부의 안전종합대책 발표와 교육부의 2015개정 교육과정에서의 안전내용 강조 때문으로 생각된다. 둘째, 연구 주제의 동향을 살펴보면 안전교육관련 논문은 137(29%)편, 안전실태 관련 논문은 336편(71%)으로 2009년 이전에는 사고 실태나 인식 조사가 많은 비율을 차지(74.4%)하였고 반면, 2009년 이후에는 안전교육 프로그램 개발이나 효과 검증, 교육자료 개발, 교육방법 개발 등에 대한 연구가 증가(21편${\rightarrow}$53편)하였다. 안전실태 연구 중 가장 많이 다룬 주제영역은 안전사고와 관련이 있거나 영향을 주고 받는 변인에 대한 주제로(23.2%) 그 변인과 관련된 주제는 가정폭력에 영향을 미치는 요인, 인터넷 중독의 영향 요인, 부부 폭력에 영향을 미치는 요인, 위험 식품 구매 의사 영향 요인, 또래 괴롭힘 요인, 자살시도 요인 등과 관련된 연구 등이었다. 다음으로 안전 인식에 관련된 연구(13.9%), 안전지식 및 태도(7.4%), 안전행동(6.3%), 안전의식(2.3%)의 순으로 나타났다. 안전교육 관련 연구 중 가장 많이 다룬 주제영역은 안전교육 프로그램 개발 및 효과(11%)로 연도별로는 2015년에 가장 많았다(21.1%). 셋째, 안전교육의 8개 영역 중 생활안전이 143편(33.8%), 폭력 및 신변 안전 106편(25.1%), 안전에 대한 일반적인 주제나 안전의 영역 전체를 다룬 논문 93편(22%), 약물 및 인터넷 중독 안전 58편(13.7%) 순으로 나타났고, 응급처치와 관련된 논문은 없었으며, 직업안전의 경우 1편(0.2%)이었다. 직업안전의 영역은 가정교과에 관련단원이 있음에도 불구하고 적게 연구되고 있었고 응급처치는 가정교과 내용과 직접적인 연관은 없었지만 실습수업에서 일어날 수 있는 사고를 대비하여 연구될 필요가 있다. 넷째, 연구방법별 연구동향을 살펴보면 연구유형은 양적연구가 대부분(89.1%)으로 조사연구(70.4%)와 실험연구(18.7%)가 대표적으로 가장 빈번하게 사용되었다. 특히, 안전교육의 실태조사연구와 효과 검증인 실험연구가 거의 대부분을 차지하였으며 질적연구로는 안전사고 실태와 관련된 현상학적 연구(3.1%)와 사례연구(3.1%)가 있었다. 양적연구와 질적연구가 혼합된 형태는 10편(2.4%)이며, 조사연구와 실험연구가 동시에 진행된 연구도 있었다(0.9%). 연구대상에서 인적환경에 대한 연구(87.5%)가 물리적 환경에 대한 연구(12.5%)보다 많았고 교사나 학부모에 대한 연구(20.6%)에 비해 학생에 관한 연구(48.4%)가 많았다. 물리적인 환경 대상은 학교(6.5%)가 가장 많았지만, 가정환경에 대한 연구는 하나도 없었다. 본 연구의 결과, 추후에는 안전교육을 평가하는 평가도구 개발 연구와 직업안전에 대한 연구, 평생교육 측면을 주제로 한 연구가 필요하다. 또한, 연구대상을 전 생애 관점의 인적환경과 함께 가정을 대상으로 한 물리적 환경으로 확대할 필요가 있으며 학생 개개인을 관찰하고 면담을 통한 심도 있는 질적 연구도 필요할 것이다.

기업정보 기반 지능형 밸류체인 네트워크 시스템에 관한 연구 (A Study on Intelligent Value Chain Network System based on Firms' Information)

  • 성태응;김강회;문영수;이호신
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.67-88
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    • 2018
  • 최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.