• 기술혁신학회지
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• 제10권3호
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• pp.486-508
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• 2007

본 연구는 웹2.0으로 대변되는 UCC 서비스 참여에 영향 미치는 중요 변수를 규명하고자 개인의 심리적 변수로서 사회적실재감, 자기표현감, 환기와 도전감 변수를, 그리고 웹사이트 특성변수로는 미디어 편의성, 컨텐츠 유용성과 속도가치가 부여된 즉시성 변수를 도출하여 수행하였다. 본 연구에서 사용된 표본은 설문조사를 통한 260명의 인터넷 사용자를 분석대상으로 하였으며, Windows SPSS/PC 12.0패키지를 통해 상관관계분석, 요인분석, 다중회귀분석을 적용하였다. 연구결과는 다음과 같다. UCC 서비스 참여에 영향을 미치는 심리적 변수인 사회적실재감, 자기표현감, 환기와 도전감 모두 정적으로 유의한 영향력을 나타냈다. 사이트 특성변수에서는 웹 구조의 편의성, 이용자 편의성과 개인화된 서비스를 포괄하는 웹의 미디어 편의성 변수와 즉시성 변수가 UCC 서비스 참여에 정적으로 유의한 영향력을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권6호
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• pp.219-227
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• 2019

본 연구는 계량정보학 네트워크 분석을 중심으로 블록체인 분야의 한국 연구자의 학술연구 동향을 계량학적 시각으로 살펴보고자 하였다. 데이터는 2009년부터 2018년까지 KCI와 NTIS, WoS 및 Scopus에 등재된 블록체인 논문으로 선정하였다. 계량정보학 연구방법으로 논문 발행, 연구의 분야, 공저자, 단어분석을 수행했다. 분석결과, 2017년부터 논문 수가 급증하였으며 공저자 네트워크 형성의 초기단계를 보였다. 논문제목에 많이 사용된 단어는 응용발전과 쟁점 및 기술개발과 관련된 단어들이 주로 나타났다. 또한 국내논문연구 분야는 사회과학 주제가 가장 많은 반면에 국제논문연구는 공학 주제가 가장 많았다. 시기별 분석결과는 한국학자들의 블록체인 3.0 연구는 2017년 시작되었고 2018년 빠르게 늘고 있다. 논문 피인용 수는 발행연도와 관련이 있었지만, 공저자 수와는 무관하였다. 이러한 계량정보학적 동향을 살펴봄으로써 블록체인 분야의 발전에 유용한 기초자료가 될 수 있을 것으로 기대한다. 향후연구는 블록체인 분야의 세계범위 지적 구조와 특징이 더욱 명확하게 드러날 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.397-404
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• 2019

무기체계 연구개발 시, 실제 환경에서의 기간, 안전, 비용 등의 사유로 시험평가가 제한되는 항목에 대해 M&S(Modeling and Simulation)를 활용하여 시험평가를 실시할 수 있다. 이때 시험평가용 M&S의 신뢰성(credibility) 확보를 위해 VV&A(Verification, Validation and Accreditation) 활동이 요구된다. 최근 무기체계의 연구개발 경향이 첨단화됨에 따라 M&S 활용과 이에 따른 VV&A 활동도 증가되고 있다. VV&A 활동이란 시험평가용 M&S가 실체계의 모습대로 구현되고, 사용 목적과 의도에 대한 신뢰성이 보장되었는지 검증(verification), 확인(validation)하여, 인정(accreditation)하는 것이다. VV&A 활동은 V&V(Verification & Validation)와 인정 활동으로 나뉜다. 국방과학연구소(이하, 국과연)에서 시험평가용 M&S의 VV&A를 수행할 시, V&V 활동을 수행하는 V&V에이전트는 국과연의 별도부서가 수행하고 인정 활동을 수행하는 인정(A)에이전트는 기품원이 수행한다. 본 논문은 현재까지 국과연에서 V&V에이전트로 수행한 시험평가용 M&S VV&A에 적용된 V&V 활동 프로세스 적립 결과를 소개한다. 이는 시험평가용 M&S의 개발과정에서 산출되는 각종 문서 및 개발 자료 등을 인정평가 항목의 관점에 따라 검증 및 확인을 하여, 인정판정 및 수락기준 충족여부를 판단할 수 있는 객관적인 근거 자료를 만들기 위해 수행한 프로세스이다.

• 식품과학과 산업
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• 제52권1호
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• pp.40-51
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• 2019

일반 소비자를 기반으로 하는 감각 특성 평가법이 최근 활발히 소개되고 있다. 그 중에서 카타 평가법은 쉽고 빠르게 수행할 수 있다는 장점을 바탕으로 식품 산업체에서 활용도가 높아지고 있다. 카타 평가법은 제품의 감각 특성 뿐만 아니라 소비자의 감정, 태도, 컨셉 등 비감각 특성도 평가할 수 있기 때문에 기존 묘사분석에서 얻어지는 객관적 감각 특성에 대한 정량적 정보와 함께 소비자의 주관적 정보도 일정부분 분석이 가능하다. 카타 평가법의 확장된 버전으로 페널티 분석 기반의 ideal 카타 평가법은 소비자의 직접적인 감각 또는 인지를 바탕으로 제품의 기호도 영향 인자를 규명할 수 있기 때문에 소비자 기호도 맞춤형 제품을 개발할 때 유용하게 활용될 수 있다. 또한, 라타 평가법은 카타 평가법의 제품 차이식별력 향상을 위해 개발된 평가법으로 기존 카타 평가법에 강도 척도를 병행한 형태로 사용된다. 현재 라타 평가법의 데이터 분석에 대한 지속적인 연구가 진행되고 있으며 연속형 데이터로 간주하여 모수적 검정에 의한 분석이 가능하다. 라타 평가법과 묘사분석의 유사성은 기본 맛이나 외관과 같이 잘 알려져 있는 특성에서는 높게 나타나나 소비자가 이해하기 어려운 특성에서는 라타 평가법보다 묘사분석에서 제품 간 차이식별력이 높게 나타나는 경향이 있다. 이 경우, 라타 평가법 진행 전 소비자를 대상으로 제품에 대한 짧은 오리엔테이션을 진행함으로써 제품 차이식별력을 향상 시킬 수 있으나, 이 과정에서 훈련으로 인해 소비자의 본질적인 특성을 잃게 될 수 있으므로 주의해야 한다. 따라서, 연구의 목적이 제품에 대한 소비자의 인식을 이해하고 마케팅 방향을 설정하는 것이라면 훈련은 가능한 지양해야 하나, 제품의 객관적인 감각 특성과 제품 개발과의 관련성이 주목적인 경우에는 소비자에 대한 짧은 훈련을 실시함으로써 제품 간 차이식별력을 향상시킬 수 있다.

• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.547-555
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• 2018

북미, 유럽 뿐 아니라 우리나라에서도 유해물질 관리제도가 도입되는 등 매년 크게 증가하는 화학물질의 생산, 유통으로 인한 독성 피해에 대응하고 있다. 유해물질의 생물독성을 평가하는 방법은 널리 소개되어 왔으나, 모델링을 위한 정량적이고 신속한 정보가 요구된다. 본 연구에서는 발광 미생물인 Vibrio fischeri를 이용하여 아연, 구리, 크롬, 카드뮴, 수은, 납 등 중금속 6종에 대한 독성 평가를 실시하고, 독성 모델링을 통해 생존율을 재현하였다. 발광 미생물의 활성 정도 및 중금속에 의한 독성은 photomultiplier가 내장된 감광 장치를 이용하여 상대발광도를 측정, 독성의 영향을 판단하였다. 30분 내 저해율이 20% 미만에 이르는 농도 및 $EC_{50}$ 등을 통해 독성을 평가하였다. 그 결과, 생물 독성은 수은, 납, 구리, 크롬, 아연, 카드뮴 순으로 나타났다. 시간별 $EC_{50}$의 추세선을 통해 얻은 $EC_{{50},{\infty}}$는 독성 모델링의 주요 파라미터와 선형 관계가 높았다. 실험결과로부터 DAM, TDM 모델링에 필요한 주요 파라미터를 얻었으며, 재현된 독성 영향은 아연, 구리, 크롬, 카드뮴 등에서 오차율 평균 10.2%이었다. Vibrio fischeri를 및 감광 장치를 이용한 미생물 독성 측정 방법은 짧은 시간에서 $EC_{{50},{\infty}}$ 및 독성 모델링 구현에 필요한 주요한 인자들을 신속하게 얻을 있어 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.165-176
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• 2020

최근 개인의 생체 데이터를 수집·활용하여 적시에 효과적인 예방과 치료를 제공하는 맞춤형 의료 및 서비스가 가능하며, 사용자의 헬스케어에 활용되고 있다. 실시간 건강관리 서비스로 개발하여 스마트폰, PC 태블릿 등을 활용하여 각 개인에게 정보를 제공·수집된 데이터를 통해 경보하고 관리자에게 분석 데이터 및 결과를 알려서 양방향 커뮤니케이션을 지원하며, 이에 따른 건강관리를 구성할 수 있는 시점에 직면하고 있다. 본 연구에서는 생체신호를 통한 헬스케어 디바이스와 실시간 건강관리 시스템을 포함하는 스마트 웨어러블 헬스케어 기술 동향을 분석하여 현재 시점에서의 기술개발 특허 출원에 대비하고자 한다. 스마트 웨어러블 헬스케어 기술 관련 특허는 연구개발 집중도가 비교적 높은 것으로 조사되었다. 분석 구간 전반에 걸쳐 한국은 실시간 헬스케어 시스템에 대한 특허 활동에 집중하고 있으며, 미국 및 유럽은 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스에 대한 특허 활동을, 일본은 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스 및 시스템 전반에 걸쳐 특허 활동을 활발하게 하는 것으로 나타났다. 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스와 실시간 건강관리 시스템에 대한 특허는 최근 한국에서 시장을 주도하고 있으며, 해당 기술에 대한 특허 및 시장을 확보하고 있는 것으로 나타남에 따라 스마트 웨어러블 헬스케어 기술은 시장진입 장벽이 높은 분야로 판단된다. 향후 기술을 상업화시킬 계획이 있다면 제품의 형상, 제조방법 및 기타 관련 기술 시스템에 대한 특허권을 획득하여 특허 포트폴리오를 구축하는 것이 중요하다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권5호
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• pp.1072-1080
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• 2023

본 연구의 목적은 스포츠분야 '플로깅'에 관한 주요 키워드와 사회현상을 분석하고 중요 정보를 도출하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 한국언론진흥재단에서 제공하는 뉴스분석시스템 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 분석하였다. 분석기간은 2018년부터 2022년이며, 수집된 뉴스 5,148건 중 스포츠분야에 해당하는 42건을 최종적으로 사용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 관계도분석, 연관어분석을 실시하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 빈도 분석 결과, '제주', '선수들', '구국제마라톤대회', 'SSG', '이봉주 선수' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 둘째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 관계도분석 결과, '코로나19', '국가대표', '엘리트', '마스터즈', '코로나' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 셋째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 연관어분석 결과, '합성어', '봉사활동', '마스터즈 비대면', '제주', '선수들' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 국내 프로스포츠 분야의 플로깅은 국제 스포츠기구의 탄소중립실천을 위한 환경 활동 참여와 프로구단의 홍보를 목적으로 적극 활용하는 것으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.539-549
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• 2024

본 연구는 텍스트 마이닝 기법 중 빈도분석, 워드 클라우드와 LDA 토픽 모델링 등을 사용하여, 중국 시장에서 현대자동차를 중심으로 토요타, 폭스바겐, 뷰익, 지리 등의 자동차 브랜드와 비교하며 소비자 만족와 불만족의 키워드 및 토픽을 분석하였다. 연구 대상은 2021년식-2023년식의 다섯 브랜드의 준중형 차량으로, 이 차량들에 대한 소비자 만족과 불만족 리뷰를 수집하여 분석하였다. 분석 결과, 현대자동차 아반떼는 긴 축거를 포함한 다양한 만족 요인을 보여주었다. 그러나 아반떼에 대한 불만족 요인으로는 조종, 엔진 성능, 트렁크 공간, 샤시 및 서스펜션, 안전 구성, 음향 스피커의 수량 및 브랜드, 음악 회원, 격리대, 스크린반사, CarLife 및 지도 등이 지적되었다. 이러한 문제점들을 개선하면 현대자동차의 중국 시장에서의 경쟁력이 크게 향상될 것으로 보인다. 한편, 기존 연구들은 주로 문헌 연구와 설문조사에 초점을 맞추었으나, 이 방법들은 연구자가 설정한 변수에 한정된 소비자 인식만을 밝혀내는 데 그쳤다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 통한 다양한 자동차 브랜드 간의 비교를 통해 시장 동향과 소비자 선호에 대한 더 깊은 이해를 도모할 수 있다. 또한, 현대자동차를 포함한 다른 브랜드들이 중국 시장에서의 마케팅 전략을 개선하는 데 유용한 정보를 제공한다.

• 기술혁신연구
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• 제26권4호
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• pp.199-232
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• 2018

빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.