• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제47권6호
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• pp.115-128
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• 2019

후암동은 일제강점기의 대표적인 일본인 거주지로 서울 내에 가장 많은 일본식 건물이 남아있는 공간이다. 2001년 등록문화재, 2015년 건축자산, 2018년 문화재청의 선·면 단위 문화재 등록제도가 지정되는 등 근대문화유산에 관한 관심은 높아지고 있다. 또한, 일제강점기 수탈의 기억을 떠올리게 하는 근대문화유산 보존의 필요성에 대한 논쟁이 심화되면서, 가치평가와 함께 이해관계자의 인식을 파악하는 연구가 요구되고 있다. 본 연구는 후암동 일본식 건물군에 관한 이해관계자(소유자, 임대자, 방문자)의 주관적 인식유형을 확인하고, 유형별 특징을 분석, 논점을 도출하였다. 연구방법으로는 인간의 주관적 인식을 조사하여 유형화할 수 있는 통계적 기법인 Q 방법론을 활용하였다. 후암동과 근대문화유산 가치에 관한 문헌연구를 진행, 5가지 측면의 근대문화유산 가치(역사적, 건축적, 사회문화적, 경관적, 경제적 가치)를 바탕으로 Q 설문을 진행하였다. 연구결과, 일본식 건물군에 대한 3가지의 인식유형(유형1:사회문화·역사적 가치 결합형, 유형2:경제적 가치 중시형, 유형3:사회문화·경제적 가치 결합형)이 도출되었다. 이후 본 연구는 유형 간 인식 차이를 비교하여 가치충돌 지점을 발견하였다. 본 연구는 서울 중심부에 밀집된 일본식 건물군에 대하여 이해관계자들이 가지고 있는 관점에 대해 심층적으로 접근하였다는 점에서 의미가 있다. 또한, 향후 일본식 건물 밀집 지역에 대한 보존 및 활용의 기초자료 구축과 갈등 해결을 통한 지속 가능한 면적 문화유산 활용에 적용할 수 있는 이론적 틀을 제시하였다는 의의가 있다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제47권4호
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• pp.414-421
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• 2004

새로운 5-methyl-3-phenylisoxazolin-5-yl)methoxy-2-chloro-4-fluorobenzenes 유도체들의 구조 변화에 의한 벼(Orysa sativa L.)와 논피 (Echinochloa crus-galli) 뿌리와 줄기 부위의 protox 저해활성에 대한 3차원적 구조-활성관계(3D-QSAR)에 근거하여(성낙도, 등 (2004) 한국응용생명화학회지 47(3), 351-356) 비교분자 유사성 지수분석(CoMSIA) 방법으로 연구하였다. 두 초종의 부위별 protox 저해활성에 관한 CoMSIA 모델들은 수소결합 주게장이 제외된 입체장, 정전기장, 소수성장, 수소결합 받게장 등으로 조합된 CoMSIA장과 부가적 설명 인자로서 LUMO 분자 궤도장, 몰라 굴절을(MR) 및 쌍극자 능율(DM) 등이 추가된 조건에서 유도되었다. 방제 대상인 논피에 대한 모델이 벼에 대한 모델보다 양호하였으며 논피에 대한 모델은 cross-validated $r^2\;_{cv.}$값$(q^2=0.871{\sim}0.913)$과 non cross-validated $r^2\;_{ncv.}$값$(0.936{\sim}0.920)$ 그리고 PRESS 값$(0.255{\sim}0.273)$에 근거하여 매우 좋은 예측성을 나타내었다. 그리고 protox 저해 활성은 분자의 입체장$(5.4{\sim}15.7%)$ 및 소수성장$(68.0{\sim}84.3%)$과 높은 상관성을 보였다. 이같은 CoMSIA 분석결과, 논피에 대한 선택적인 protox 저해활성은 C-phenyl 고리상 ortho-위치가 steric bulky 할수록 클 것으로 예상되었다.

• 농약과학회지
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• 제8권3호
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• pp.151-161
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• 2004

새로운 1-(5-methyl-3-phenylisoxazolin-5-yl)methoxy-2-chloro-4-fluorobenzene 유도체들의 phenyl 고리에 R-치환기와 치환기가 도입된 A=3,4,5,6-tetrahyophthalimino, B=3-chloro-4,5,6,7-tetrahydro-2H-indazolyl 및 C=3,4-dimethylmaleimino 치환체들에 의한 벼(Orysa sativa L.)와 논피 (Echinochloa crus-galli) 뿌리와 줄기 부위의 살초활성에 관한 3차원 구조-활성관계(3D-QSAR)를 Gasteiger-Huckel 전하를 사용하여 비교 분자장 분석(CoMFA) 방법으로 연구하였다. 두 초종의 뿌리와 줄기의 살초 활성에 대한 4개의 CoMFA 모델들은 46개 화합물로 구성된 training set로부터 유도되었으며 각 모델들은 8개 화합물의 각 test set에 의하여 예측성이 평가되었다. Standard field, indicator field 및 H-bond field를 조합한 조건(SIH)에서 유도된 모델들의 통계결과는 cross-validated $r^2_{cv.}$값$(q^2=0.635\sim0.924)$과 non cross-validated, $r^2_{ncv}$ $(0.928\sim0.977)$값 그리고 PRESS 값$(0.091\sim0.156)$에 근거하여 매우 양호한 예측성을 나타내었다. 그리고 살초 활성은 분자의 입체장$(74.3\sim87.4%)$, 정전기장$(10.10\sim18.5%)$ 및 소수성장$(1.10\sim8.30%)$과 높은 상관성을 보였으며 입체장이 살초 활성에 가장 중요한 요소이었다. 이같은 CoMFA 분석 결과로부터, 이종 간 선택적이며 고 활성의 protox 저해제들이 X-치환기의 수식에 의하여 설계될 수 있을 것임을 알았다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제16권5호
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• pp.734-741
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• 2009

본 실험은 메밀새싹의 추출조건에 따른 수율, 총 페놀, $\alpha$-glucosidase 저해활성능, 및 ACE 저해활성능에 대해 반응표면 분석법을 이용하여 추출조건을 최적화하였다. 중심합성계획에 따라 추출온도($0{\sim}100^{\circ}C$), 추출시간(0~12 hr) 및 에탄올 농도(0~100%)를 달리하였을 때 반응 표면 회귀식의 R2는 수율, 총 페놀, $\alpha$-glucosidase 저해활성능 및 ACE 저해활성능에서 각각 0.9461(p<0.001), 0.8875(p<0.005), 0.9186(p<0.005) 및 0.8667(p<0.005)로 나타내었으며, 추출조건별 총 페놀 함량, $\alpha$-glucosidase 저해활성능 및 ACE 저해활성능에 대한 반응표면을 superimposing하여 얻은 최적 추출조건 범위는 추출온도 $0{\sim}70^{\circ}C$, 추출시간 2~8 hr 및 에탄올 농도 30~80%로 나타내었다. 최적 추출조건 범위내의 임의의 조건인 추출온도 $15^{\circ}C$, 추출시간 5 hr 및 에탄올 농도 50 %를 회귀식에 대입하여 얻은 예측값은 수율 15.18%, 총 페놀 함량 189.27 mg/100 g, $\alpha$-glucosidase 저해활성능 77.44 % 및 ACE 저해활성능 85.24%으로 예측되었으며, 실제 실험을 통해 얻어진 값은 수율 16.18%, 총 페놀 함량 175.57 mg/100 g, $\alpha$-glucosidase 저해활성능 79.17% 및 ACE 저해활성능 81.60%으로 매우 유사하게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.111-123
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• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.99-122
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• 2019

IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.139-160
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• 2017

기술사업화는 기업의 연구개발 과정 및 결과물을 시장에 효과적으로 연계하여 경제 가치를 창출하는 것을 의미한다. 거시적인 관점에서 보면 기술사업화는 국가수준의 R&D 효과성을 강화할 수 있으며, 관련된 산업의 발전을 촉진할 수 있다. 또한, 미시적인 관점에서 보면 기업이나 개인들은 기술사업화를 통해서 경쟁우위를 확보하고, 유지할 수 있다. 특정 기술이 사업화까지 이르기 위해서는 기술 기획, 기술의 연구와 개발, 상용화 즉 시장 진출까지의 크게 세 단계를 거치는 게 일반적이며, 이런 일련의 과정은 많은 시간과 비용을 수반한다. 따라서 연구개발 착수에서 상용화까지 소요되는 기술사업화 기간과 비용은 기업 입장에서는 시장 진출 전략을 결정하는 데 중요한 의사결정 정보가 되며, 기술 투자자에게는 기술가치를 합리적으로 평가하는데 더욱 중요한 정보가 된다. 이렇게 중요한 기술사업화 소요 기간과 비용을 과학적으로 추정하는 것은 매우 중요하지만 현재까지 이런 두 가지 정보에 대한 연구는 매우 부족한 실정이며, 널리 알려진 방법론도 부재한 상황이다. 본 연구의 목적은 기술사업화 기간과 비용을 추정하는 체계를 설계하고 이를 실제 기업데이터를 활용하여 개발하는 것이다. 구체적으로 특정 기술의 기술 자체의 요인, 기술개발 주체의 역량, 외부 환경 요인의 세 관점에서 어떤 요인들이 기술사업화 기간 및 비용에 영향을 주는지 도출하고, 해당 요인들의 수준에 따라 기술사업화 기간 및 비용을 제시하는 모형을 개발하고자 한다. 본 연구의 결과는 기술을 개발하는 주체와 기술을 투자하는 주체 모두에게 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 대한환경공학회지
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• 제29권3호
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• pp.348-356
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• 2007

본 연구에서는 변동적인 특성을 지닌 자료 분석에 효과적인 확률, 통계기법을 도입하여, 하수처리장의 처리효율을 분석하고 그 결과를 설계에 반영할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위하여 3개 대상하수처리장의 유입수와 처리수 자료(BOD, COD, SS, TN, TP)를 대상으로 통계분석을 실시하였다. 유입수의 표준편차는 $9.7\sim34.9$ mg/L로 평균농도 대비 약 $16.7\sim54.7%$의 범위를 보였으며, BOD와 SS가 상대적으로 큰 편차를 보였다. 처리수는 전 항목에 걸쳐 표준편차 $0.28\sim4.48$ mg/L, 평균수질 대비 $13.9\sim125%$의 범위를 보였고, SS의 변동이 큰 것으로 나타났다. 각 처리장 처리수의 분포는 일정한 양상을 보이지 않았지만 BOD와 COD의 경우 전반적으로 정규분포 형태를, SS와 TN, TP는 대수정규분포에 근접한 형태를 나타냈으며, 오른쪽으로 치우친 경향을 나타내었다. 위와 같은 기본적인 통계처리 결과를 바탕으로 신뢰도 계수(coefficient of reliability, COR)를 도입하여 처리효율을 평가한 결과, 각 항목의 처리수질은 백분위 50% 수준에서 방류수 수질기준의 절반에 해당하는 농도를 보였으며, 모든 처리장에서 연간 방류수 수질기준 달성확률이 100%로 나타났다. 처리공정의 설계와 운전시 각 공정이 가지는 고유의 변동성을 반영하기 위해서는 성능결과를 객관화 할 수 있는 확률적 접근이 필요하며, 특히 방류수 수질기준에 대한 처리성능을 보다 과학적으로 평가하기 위해서는 신뢰성계수를 도입하여 기준달성의 신뢰성을 분석하는 것이 적절할 것으로 판단되었다.30nm$ 조건)와 347 nm(${\Delta}\lambda=60nm$ 조건)에서의 형광 세기가 현장에서 톱밥 침출수 오염을 식별하는 가장 이상적인 식별지표로 밝혀졌다. 비록 이 연구가 제한된 대표시료와 오염원 종류에 국한되었지만 여기에 사용된 식별지표 평가 과정 및 구체적인 실험방법은 향후 형광측정을 이용한 실시간 오염원 추적 연구에 중요한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다. 공정의 효율면에서도 훨씬 효율적인 것으로 조사되었다..문에, 이 연구에서 개발된 수치모델은 퇴적물에서 일어나는 미량 오염 물질의 거동을 파악하기 위해 유용하게 사용되어질 수 있을 것으로 사료된다.on between instantaneous attack angle of blade section and the resultants real time force components. Through these investigation it is found out that the conventional imagination that the 7cull motion should be effective in generating lift force must be reconsidered because the attack angle of scull blade are too great to free from stall phenomena during the sculling operation.잠119>잠113>잠120의 순이었다.지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액 재배 후 버려지는 폐양액 중의 무기성분 함량은 양액재배에