• 벤처창업연구
• /
• 제15권6호
• /
• pp.27-42
• /
• 2020

창업초기 기업들은 자금과 사업화 역량, 경험 부족 등으로 지속적인 생존이 쉽지 않다. 스타트업 액셀러레이터는 이러한 창업초기기업의 문제 해결을 돕고 해당 기업의 지분을 얻음으로써 수익을 창출하는 새로운 형태의 투자주체로서 등장하였다. 이들의 창업초기기업과 창업생태계에 미치는 긍정적인 성과들이 입증됨에 따라 이들의 투자를 필요로 하는 초기기업들 또한 증가하고 있다. 그러나 스타트업 액셀러레이터에 대한 연구 또한 초기수준에 머물고 있어 투자결정요인 등에 대한 괄목할 만한 선행연구가 부재한 상황이다. 따라서 스타트업들은 액셀러레이터들이 중요하게 생각하는 요인이 무엇인지에 대한 정보가 없어 막연하게 투자유치를 준비하는 실정이다. 이에 본 연구는 액셀러레이터들이 투자 시 중요하게 생각하는 요인이 무엇인지 살펴봄으로써 스타트업들의 투자유치 준비과정을 돕고, 학계에도 의미 있는 시사점을 제공하고자 한다. 앞선 연구에서 정성적 메타합성법, 2차 관련자료, 미국 액셀러레이터에 대한 관찰 및 심층인터뷰 등을 통해 5개 상위 카테고리, 26개의 하위 액셀러레이터 투자결정요인들을 도출하였다. 본 연구에서는 이들의 중요도와 우선순위를 도출하여 중요한 시사점을 얻고자 하였으며, 이에 중요도와 우선순위 도출에 적합한 방법론으로 평가받고 있는 분석적 계층화 기법을 활용하였다. 카테고리 별 분석 결과 액셀러레이터들은 시장 및 고객 관련 요인들(Market related)을 가장 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 그 다음으로 스타트업 내부인력 관련 요인(Human related)요인들을 더 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 그리고 26개의 하위투자결정요인들의 전체우선순위 분석 결과에서는 '고객의 니즈 정도'와 '창업자와 팀원들의 고객과 시장에 대한 이해도'가 중요도 및 우선순위가 높은 요인으로 나타났다. 이를 통해서 스타트업 액셀러레이터들이 고객중심 관점을 매우 중요하게 생각함을 알 수 있다. 그리고 창업자 관련 요인 중에서 가장 높게 나타난 요인은 '창업자의 유연한 사고와 실행력'으로 나타났는데, 본 연구에서는 창업자의 유연한 사고를 액셀러레이터 등 전문가의 의견 등을 잘 청취하고 적절하게 반영하는 역량으로 정의하고 있다. 따라서 액셀러레이터들은 이러한 스타트업과의 협업용이성 등을 매우 중요하게 생각함을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과를 통해 창업 초기기업은 기업의 생존과 액셀러레이터의 투자를 유치하기 위해서 어떤 준비를 선행해야 하는지 알 수 있다. 더불어 액셀러레이터들은 어떤 요인에 우선순위를 두고 투자대상 스타트업을 선정해야 하는지 등의 준거기준으로 활용할 수 있으며, 정책입안자들 또한 이의 결과를 바탕으로 다양한 스타트업 선정기준을 마련할 수 있다. 마지막으로 본 연구는 기존 연구들 대비 가장 많은 투자결정요인을 다룸으로써 누락되는 것이 없도록 하였으며, 이의 결과는 후속 연구들에게 좋은 발판이 되리라 생각한다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제26권3호
• /
• pp.220-237
• /
• 2021

1880년대에 들어서서 해양 식물플랑크톤의 기능적 중요성이 처음 주창된 이래, 전통적인 형태 관찰법 및 진보된 형태 자동분석 기술을 기반으로 하여 다량의 식물플랑크톤 종별 정량자료가 생산되었다. 최근에는 해수시료 중의 색소를 직접 분석하거나 원격탐사 자료를 해석하여 색소특성에 따른 분류군별 정량자료를 생산함으로써, 자료생산 방법이 점점 다양해지고 자료 확보 대상 정점에 대한 시공간적 접근성도 크게 개선되고 있다. 장기적인 해양생태계 모니터링에서 식물플랑크톤의 종별 정량자료가 생산된 경우도 적지 않아, 각각의 해역에서 중장기적인 해양 식물플랑크톤의 구조와 기능의 변동에 대한 중요한 증거로 활용될 수 있다. 그러나 모니터링 기간 전체에 걸친 연대별 자료 생산자 간의 차이로 인해 이러한 자료의 활용성이 제한될 수 있는데, 시료 처리 및 분석법, 종의 확인 및 분류, 분석이 완료된 시료의 관리 등의 다양한 측면에서 연대별 생산자 간의 편차가 적지 않다. 해양 식물플랑크톤의 종별 정량자료 값을 정확하게 구하기 위한 심도있는 연구는 1880년대 후반 Victor Hensen이 시작한 것으로 평가된다. 정확도를 포함한 해양 식물플랑크톤 자료의 정도 관리에 관한 국제적인 논의는 ICSU의 SCOR Working Group 33을 중심으로 1969년에 시작되었다. 첫 결실로 UNESCO 해양과학기술보고서 제18편이 1974년 출판되었는데, 이는 UNESCO의 해양학 방법론의 전문연구서적 제6편인 Phytoplankton Manual 출판의 실마리였다. 1990년대 말에는 ISO 기준에 따른 해양 식물플랑크톤 종별 정량자료의 정도관리를 달성하여, 국제적인 자료의 상호비교 및 교정을 가능하게 하려는 수행기구인 IPI (International Phytoplankton Intercomparison)의 전신인 BEQUALM 사업이 유럽에서 본격 출범하였다. IPI는 지난 20여 년간의 경험과 실적을 바탕으로 정도관리 기준을 모든 나라에서 적용할 수 있도록 국제협력을 강화해 나가고 있다. 우리나라의 해양화학 분야 측정자료의 정도관리 체계와 내용이 잘 정립된 데 비하여, 해양생물의 종별 정량자료에 대한 본격적인 정도관리 체계는 아직 법제화 단계에 이르지 못하고 있다. 우선, 해양생태계의 기초 생산자인 식물플랑크톤의 종별 정량자료에 대한 정도관리 체계를 확립하고, 다양한 기능생물군으로 이를 확장해 나갈 필요가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.1-21
• /
• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.179-196
• /
• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.59-87
• /
• 2014

결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.77-110
• /
• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 대한환경공학회지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.33-46
• /
• 2010

본 연구는 광분해 산화공정으로 난분해성 물질인 N-Nitrosodimethylamine (NDMA)인 제거 및 부산물 생성 특성을 파악하기 위한 3개의 독립변수 (자외선 강도($X_1:\;1.5{\sim}4.5\;mW/cm^2$, 초기 NDMA 농도($X_2:\;100{\sim}300\;uM$), pH(X3:3~9))와 4개의 종속변수(NDMA 제거율($Y_1$), dimethylamine (DMA) 생성농도($Y_2$), dimethylformamide (DMF) 생성농도($Y_3$) 및 $NO_2$-N 생성농도($Y_4$))로 구성된 박스-벤켄 설계를 이용한 실험계획을 적용시켜 예측 모델과 광분해 산화 최적조건을 수립하였다. 실험결과 2시간 광분해 후 NDMA는 거의 완전히 제거되었으며 DMA, DMF와 $NO_2$-N은 NDMA 광분해와 동시에 부산물로 생성되었다. 광분해 최적의 조건을 얻기 위해 정준분석을 수행하여 최적 점 (반응값, 독립변수 조건)과 예측반응모델을 수립한 결과, 다음과 같은 결과를 얻었다 ($Y_1=117+21X_1-0.3X_2-17.2X_3+{2.43X_1}^2+{0.001X_2}^2+{3.2X_3}^2-0.08X_1X_2-1.6X_1X_3-0.05X_2X_3$ ($R^2$ = 96%, Adjusted $R^2$ = 88%)와 99.3% ($X_1:\;4.5\;mW/cm^2$, $X_2:\;190\;uM$, $X_3:\;3.2$), $Y_2=-101+18.5X_1+0.4X_2+21X_3-{3.3X_1}^2-{0.01X_2}^2-{1.5X_3}^2-0.01X_1X_2-0.07X_1X_3-0.01X_2X_3$ ($R^2$= 99.4%, 수정 $R^2$ = 95.7%)와 35.2 uM ($X_1:\;3\;mW/cm^2$, $X_2:\;220\;uM$, $X_3:\;6.3$), $Y_3=-6.2+0.2X_1+0.02X_2+2X_3-{0.26X_1}^2-{0.01X_2}^2-{0.2X_3}^2-0.004X_1X_2+0.1X_1X_3-0.02X_2X_3$ ($R^2$= 98%, 수정 $R^2$ = 94.4%)와 3.7 uM ($X_1:\;4.5\;mW/cm^2$, $X_2:\;290\;uM$, $X_3:\;6.2$), $Y_4=-25+12.2X_1+0.15X_2+7.8X_3+{1.1X_1}^2+{0.001X_2}^2-{0.34X_3}^2+0.01X_1X_2+0.08X_1X_3-3.4X_2X_3$ ($R^2$= 98.5%, 수정 $R^2$ = 95.7%)와 74.5 uM ($X_1:\;4.5\;mW/cm^2$, $X_2:\;220\;uM$, $X_3:\;3.1$). 반응표면분석법 중 하나인 박스-벤켄법은 UV 광분해에 의한 NDMA 분해 및 부산물 생성에 대한 통계학적 및 수학적인 결과 및 최적의 운전조건을 제시하였다. 예측모델의 검정을 통하여 박스-벤켄법은 매우 높은 신뢰성을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.137-152
• /
• 2012

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.35-55
• /
• 2013

최근 기업 경영에 있어 정보기술의 도입 및 전략적인 활용은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 기업의 전략적인 목표와 정보기술 간의 상호 의존은 기업의 생존 및 성장에 중요한 역할을 하고 있으며, 이에 따라 이미 많은 기업이 지속적으로 정보기술에 투자하고 있다. 정보기술 투자 성과 관련해서는 기업 내부의 요인들과 전략들, 기업외부의 고객까지 여러 가지 복합적인 요소들이 서로 상호작용하고 있기 때문에, 각 요인들을 독립적으로 분리하여 정보기술 투자 성과에 미치는 영향력을 분석하는 것이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 기존의 연구들을 바탕으로 정보기술 투자성과에 영향을 줄 수 있는 변수들을 도출하여, 각 변수들의 관계를 수리적인 모델링을 통해 단순화시키고, 시뮬레이션 방법론을 이용하여 각 변수들의 변화에 정보기술 투자 성과는 어떻게 달라지는지를 밝혔다. 본 연구의 결과는 정보기술 투자는 서비스의 품질을 증가시켜 경제학적인 성과들에 간접적으로 영향을 주고, 정보기술 투자와 동시에 소비자 잉여는 증가되지만, 큰 투자비용으로 회사의 이익은 감소하게 된다. 그리고 시간이 지남에 따라 품질 증가에 관한 정보가 고객들 사이에 퍼져 나가게 되므로 최종적으로 기업의 수익을 증가시켜준다. 또한, 정보기술 투자 성과 극대화를 위해서는 회사가 제공하는 서비스와 소비자들의 네트워크 효과 등이 고려되어 정보기술 투자 여부를 결정하고, 회사에 맞는 정보기술 투자 전략을 세워야 함을 시뮬레이션 모형을 통해 확인할 수 있었다. 구체적으로, 한 번에 많은 투자를 할 경우는 단기적인 성과는 클 것으로 기대되나, 장기적으로 좋은 성과가 이뤄지지 않는다. 그러나 정보의 확산 속도가 빠르거나 정보의 장벽이 될 수 있는 정보를 받지 못하는 소비자가 적을 경우 단기에 집중 투자 하는 것이 많은 수요를 얻을 수 있다. 또, 여러 번에 걸쳐 투자하는 경우는 적당한 주기를 가지게 될 경우 장기적으로 큰 성과를 낼 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 경제학 모델링과 시뮬레이션을 결합시켜, 각각의 한계를 모두 극복할 수 있는 방법론을 활용했다는 측면과, 정보기술 투자의 성과를 제품 품질의 매개 효과 모형에 적용하여 정보기술 투자와 기업 성과간의 관계를 보여주었다는 측면, 마지막으로 정보기술 투자 전략 및 정보의 확산 효과를 반영하여 정보기술 투자의 성과를 확인할 수 있다는 측면에서 의의가 있다.

• 기록학연구
• /
• 제26호
• /
• pp.103-149
• /
• 2010

자치시대에 지방의 기록관리는 지역의 고유한 특성을 반영하여 독립적으로 추진할 필요가 있다. 그러나 아직 제대로 된 지방영구기록물관리기관이 한 곳도 설립되어 있지 않은 상황에서 다각적이고 적극적인 해결책을 모색할 필요가 있는데 지방기록관리의 방향을 '시설' 중심에서 '기록'과 '전문적 관리(사람)' 중심으로 바꾸는 것이 하나의 대안이다. 특히 중앙의 기록관리 프로세스라는 보편성에 매몰되었던 개별 지역의 다양성과 역동성을 찾기 위해서는 새로운 지역 기록화 전략을 적극 탐구할 필요가 있다. 도큐멘테이션 전략은 특정 지역, 주제, 사건 등에 관한 적절한 정보를 기록 생산자, 보존 기록관, 기록 이용자의 상호 협력을 통해 선별하여 수집하는 방법론으로서 80년대에 미국을 중심으로 제안되고 다양한 분야에서 다양한 방식으로 실험되어온바 있다. 이 연구에서는 도큐멘테이션 전략이 지역 기록화를 위한 방법론으로 어떤 의미를 갖는지 살펴보고 우리의 지역 환경에 적용하기 위해서 고려해야할 점과 추진 방향을 모색해보고자 하였다. 서구에서 개발된 도큐멘테이션 전략이 현 상황에서 우리에게 주는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 아카이브즈 및 아키비스트의 능동적 역할을 추구하며 특히 지역사회에서 기록전문직의 가치를 인식시키는 데에 기여할 수 있다. 이 전략은 지방기록관리기관들은 행정사를 넘어서 지역사를 포괄적으로 기록화 하는 주체가 될 것을 촉구한다. 이에 따라 지방의 기록전문직들은 공공기록을 수동적으로 이관 받는 데에서 그치는 것이 아니라 능동적으로 지역의 기록을 수집하고 이를 서비스하기 위해 노력해야 한다. 둘째, 지역 내 기록 수집기관들의 협력을 통해 단일 조직의 기능 재현에서 폭넓은 사회적 재현을 성취할 수 있다는 점이다. 서구에서 이러한 협력 모델은 과도한 업무 부담으로 실패한 경우가 많았지만 디지털 환경은 새로운 가능성을 보여주고 있다. 지역 내에 존재하는 다양한 기록 생산 및 소장기관들과 협력을 통해 지역의 지식역량은 물론 지역정보서비스의 수준을 높일 수 있을 것이다. 셋째, 도큐멘테이션 전략은 다양한 집단들과의 연대를 추구한다. 이 전략은 도큐멘테이션 주제와 관련된 집단이나 공동체로부터 열정과 에너지, 전문지식을 가져올 수 있는 장점을 가지며, 도큐멘테이션 전략은 기억을 남기고자 하는 주체들이 실천적 기록문화운동을 추진하는 하나의 방법론을 제공할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 우리의 지역 현실에 적합한 기록화 방향을 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 선택적이고 집중적인 기록화를 지향한다. 지역에 관한 모든 영역에 관한 포괄적 기록화를 추진하기 보다는 지역의 로컬리티를 가장 잘 반영하는 영역과 대상을 선정하여 기록화를 추진한다. 지역을 구성하는 다양한 요소들인 사람, 사회 문화, 조직과 제도, 건조(建造) 환경, 공간 등이 상호작용하면서 만들어지고 변화하는 실체인 로컬리티를 규명하기 위해서는 전문가 집단과 지역민의 의견을 반영하는 구조가 필요하다. 둘째, 분산 보존과 통합적 재현을 지향한다. 기록화 주관기관은 다양한 기록 소장기관들과 소장자들을 연결하는 협력체계를 구축하여 분산 소장된 기록들을 통합적으로 검색할 수 있도록 한다. 즉, 한 지역의 역사 기록을 집중 보존할 기관을 정하기보다는 연계를 통한 기록화를 추진하는 것이 현실적일 것이다. 이를 위한 도구로서 지역 게이트웨이 구축을 제안하였다. 셋째, 열린 구조의 디지털 기록화를 지향한다. 지역 기록화는 맥락 재구성을 바탕으로 기록을 수집하는 방법론을 적용하게 되므로 선별된 기록에는 이미 수집자나 맥락 해석자의 의도가 반영되어 있다. 특히 맥락 분석에 의거하여 스토리를 구성하고 이에 따라 기록을 수집하거나 연계할 경우, 자의적이고 주관적인 선별이라는 비판을 받기 쉽다. 이러한 문제를 보완하기 위해 기록 맥락의 해석과 기록화 영역의 선정 등의 과정에 지역 내 다양한 집단의 의견이 반영될 수 있도록 해야 할 것이며, 디지털 네트워크를 통해 여러 집단 및 개인의 참여가 쉽게 이루어질 수 있도록 보장해야 한다. 넷째, 지역 내 협력기관들의 영역별 기록화 수준을 정한다. 기록화에 참여하는 기관들이 디지털 기록화에 맞는 역할을 분담 받아야 하고, 각 기관은 협력적 기록화에 참여함으로써 자관 이용자들에게는 더 나은 포괄적인 기록 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위해 도서관의 디지털 장서개발에 활용하는 컨스펙터스 모형을 응용하여 디지털 기록화 방법론을 새롭게 설계할 것을 제안하였다.