음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
북한의 변화와 동향 파악에 대한 연구는 북한관련 정책에 대한 방향을 결정하고 북한의 행위를 예측하여 사전에 대응 할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 현재까지 북한 동향에 대한 연구는 전문가를 중심으로 과거 사례를 서술적으로 분석하여, 향후에 북한의 동향을 분석하고 대응하여 왔다. 이런 전문가 서술 중심의 북한 변화 및 동향 연구에서 비정형데이터를 이용한 텍스트마이닝 분석이 더해지면 보다 과학적인 북한 동향 분석이 가능할 것이다. 특히 북한의 동향 파악과 북한의 대남 관련 행위와 연관된 연구는 통일 및 국방 분야에서 매우 유용하며 필요한 분야이다. 본 연구에서는 북한의 신문 기사 내용을 활용한 텍스트마이닝 방법으로 북한과 관련한 핵심 단어를 구축하였다. 그리고 본 연구는 김정은 집권 이후 최근의 남북관계의 극적인 관계와 변화들을 기반으로 세 개의 기간을 나누고 이 기간 내에 국내 언론에 나타난 북한과 관련성이 높은 단어들을 시계열적으로 분석한 연구이다. 북한과 관련한 주요 단어들을 세 개의 기간별로 분류하고 당시에 북한의 태도와 동향에 따라 해당 단어와 주제들의 관련성이 어떻게 변화하였는지를 파악하였다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용한 연구가 남북관계 및 북한의 동향을 이해하고 분석하는 방법론으로서 얼마나 유용한 것이지를 파악하는 것이었다. 앞으로 북한의 동향 분석에 대한 연구는 물론 대북관계 및 정책에 대한 방향을 결정하고, 북한의 행위를 사전에 예측하여 대응 할 수 있는 북한 리스크 측정 모델 구축을 위한 연구로 진행 될 것이다.
본 연구의 목적은 모바일 쇼핑몰의 서비스품질, 사용용이성, 고객만족도, 재구매의도 간의 인과관계를 실증적으로 검증하는데 있다. 그리고 서비스품질과 재구매의도 사이의 사용용이성, 고객만족도의 매개효과를 밝히고자 하였다. 이에 본 연구에서는 전남지역 대학생 323명을 대상으로 설문조사하고 선행연구를 바탕으로 구조방정식 모형을 도출하여 분석하였다. 분석 결과 모바일 쇼핑몰의 서비스품질은 사용용이성, 고객만족도, 재구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 모바일 쇼핑몰의 서비스품질 중에서 서비스스케이프 즉, 모바일 인터페이스, 사이트의 디자인과 같은 서비스스페이스는 고객만족도에는 긍정적인 영향을 주었으나 재구매의도에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, 고객들의 재구매의도에 정(+)의 영향을 주는 서비스품질 요인은 사이트의 외적인 부분보다 소비자가 원하는 서비스를 충실히 제공하고 이용할 때 얼마나 즐겁게 이용하는가와 서로 쌍방이 영향을 주고 받는 태도나 행동이 잘 제공되었을 때 재구매의도에 긍정적인 영향을 준다는 것이다. 본 연구에서 제시한 시사점은 첫째, 모바일 쇼핑몰의 서비스품질은 재구매의도에 유의한 영향을 미치므로 모바일 쇼핑 중에서 발생되는 고객들의 문의사항이나 불편사항 등에 대해 적극적으로 처리하고, 불량제품의 반품 및 환불이 신속하고 간편하게 처리될 수 있도록 CS서비스 시스템을 개선하는 것이 필요하다. 그리고 분석과정에서 최종적으로 사용된 요인이외에, 소비자들의 구매횟수에 따른 등급을 이용한 다양한 이벤트, 쿠폰, 적립금 등의 혜택과 보다 다양한 쇼핑의 즐거움과 가치를 제공할 수 있는 적극적인 콘텐츠 마케팅전략이 필요하다. 둘째, 모바일 쇼핑몰의 고객만족도는 재구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 소비자들의 쇼핑몰 만족도가 높아질수록 향후 사이트 방문과 제품의 재구매가 지속적으로 이루어진다. 그러므로 쇼핑몰 사이트는 고객들이 더 큰 만족을 느낄 수 있도록 콘텐츠의 차별화, 서비스 및 마케팅 등의 명확한 계획과 실천이 필요할 것이다. 본 연구는 모바일 쇼핑몰의 서비스품질이 사용용이성, 고객만족도, 재구매의도에 영향을 미치는 구성요소들에 대한 개념들을 체계적으로 분석하고 그 관계를 검증하여 이론적 구조로 체계화하고 재구매의도에 영향을 미치는 요인들에 대한 이해를 넓히는데 기여 하였다는데 의의가 있다.
1960년대 이후 대기업은 한국 경제에서 기업 중심의 고도성장으로 지금까지 발전해 온 반면 중소기업은 대기업의 하부구조로서의 시스템으로써 한국경제를 이끌어왔다. 최근 기업 환경의 글로벌화에 따라 개별기업 간 경쟁에서 기업 네트워크 간 경쟁구조로 변화함에 따라 개별기업의 자체 역량보다는 기업 간 협력네트워크의 역량이 중요시 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소기업의 협력활동을 통한 동반성장 전략 요소가 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 본 연구는 2018년 3월 2일부터 5월 17일까지 국내 대기업과 협력경험이 있는 중소기업 근무자를 대상으로 하였고, 총 515명의 설문지에 대한 자료가 분석에 사용되었다. 분석방법은 SPSS 22.0과 AMOS 18.0을 사용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 신뢰도 분석, 상관분석, 구조방정식 모형을 실시하였다. 분석결과, 먼저 기업성과의 전략적 성과에 영향을 미치는 동반성장 전략요소는 목표일치성, 생산기술지원, 품질시스템으로 나타났다. 둘째, 기업성과의 재무적 성과에 영향을 미치는 동반성장 전략요소는 목표일치성, 품질시스템, 인센티브 연계로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 기업에 있어서 목표일치성, 생산기술지원, 품질시스템, 인센티브 연계 등과 같은 요소는 기업성과에 직접적인 영향을 미치는 중요한 인프라 요소임을 알 수 있었다. 반면, 공동지식창출과 같은 정보나 지식과 같은 요소는 그 자체로서 부가가치가 없고, 아직까지 기업성과에 영향을 미치기 어렵다는 현실을 반영함을 시사한다.
추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.
본 연구는 중소기업에 종사하는 조직구성원을 대상으로 전략적 지향성이 정보기술역량과 기업성과에 미치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 본 연구에서 제안된 연구모형에서는 전략적 지향성이 기업성과에 영향을 미치며, 이 과정에서 정보기술역량이 매개변수로 사용되었다. 본 연구를 위해서 울산광역시에 소재한 중소 제조업체에 근무하고 있는 조직구성원을 대상으로 설문조사를 하였다. 총 320부의 설문지를 배포하여 277부가 본 연구에 사용되었다. 수집된 자료는 SPSS 24.0을 사용하여 통계분석 하였다. 연구결과는 다음과 같다: 첫째, 전략적 지향성의 고객지향성, 시장지향성, 그리고 기술지향성은 정보기술역량의 정보기술지식과 정보기술운영에 모두 정(+)의 영향을 미치고, 정보기술역량의 정보기술기반에 대해서는 전략적 지향성의 고객지향성과 기술지향성만이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 전략적 지향성의 고객지향성과 기술지향성이 기업성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 시장지향성은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 정보기술역량의 정보기술지식, 정보기술운영, 그리고 정보기술기반 모두 기업성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 전략적 지향성과 기업성과 간에 정보기술역량의 매개효과를 검증한 결과, 정보기술역량의 하위요인인 정보기술지식, 정보기술운영, 그리고 정보기술기반 모두는 전략적 지향성의 하위요인인 고객지향성 및 기술지향성과 기업성과 간에 부분매개 작용을 하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 오늘날의 제4차 산업혁명시대에서 대기업과 공급체인 상에 있는 중소기업들의 경쟁우위 및 성과 향상을 위하여 고객지향 및 기술지향 경영전략을 수립하여야 하며, 이를 실행할 수 있도록 정보기술지식, 정보기술운영, 그리고 정보기술기반 등의 정보기술역량을 강화하여야 함을 시사해 주고 있다.
본 연구는 2007~2016 국민건강영양조사 자료를 이용하여 한국 여성의 탄수화물과 지방 섭취 수준에 따른 대사증후군 유병율에 대한 연관성을 파악하고자 실시하였다. 연구대상은 만 19~69세의 여성으로 임신 또는 수유중인 경우를 제외한 총 22,850명을 중심으로 분석하였다. 식이 섭취 조사는 24 시간 회상법을 이용하여 탄수화물과 지방의 섭취량에 따라 5가지 군으로 구분하였다. 교란 변수(연령, 가구소득, 흡연, 음주, 운동, 에너지 섭취량, 체질량 지수, 단백질 섭취량)을 통제한 후, 들을 통제한 후, 회귀분석과 일반 선형 모형으로 탄수화물 및 지방 섭취율에 따른 대사증후군 구성요소와의 관계를 분석하였다. 탄수화물을 가장 많이 섭취하는 군은 가장 적게 섭취하는 군에 비해 중성지방(p for trend=0.04), 허리둘레(p for trend<0.01), 그리고 수축기 혈압(p for trend<0.01) 이 유의하게 높았으며, HDL 콜레스테롤(p for trend<0.01)은 낮았다. 지방을 가장 많이 섭취하는 군은 적게 섭취하는 군에 비해 허리둘레(p for trend=0.02), 중성지방(p for trend<0.01), 그리고 수축기 혈압(p for trend<0.01)은 낮았던 반면, HDL 콜레스테롤(p for trend<0.01)은 더 높았다. 또한 탄수화물을 가장 많이 섭취하는 군에서 대사증후군 유병율이 나타났으며(5th quintile vs. 1st quintile, OR: 1.32; 95% CI: 1.11 to 1.57) 지방을 가장 많이 섭취한 군에서는 대사증후군 유병율이 더 적게(5th quintile vs. 1st quintile, OR: 0.73; 95% CI: 0.61 to 0.86) 나타났다. 연구 결과, 한국 여성에 있어서 과도한 탄수화물의 섭취와 적은 지방의 섭취는 대사증후군의 유병율과의 관계가 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 서비스철학이 서비스시대 인류사회의 발전원리임을 입증하기 위해 수행되었다. 상호존중의 식물적 생태계가 서비스시대 인류사회 운영원리가 되어야함을 입증하려고 시도하였다. 고대부터 현대에 이르기까지 통시대적으로 서비스철학이 인류사회 발전 지혜임을 보여주려고 하였으며, 동양과 서양 등 모든 지구공간에서 서비스철학이 인류사회 발전 지혜였음을 입증하려고 시도하였다. 또한 지구상의 모든 공간과 인간의 모든 시간 위에서 명멸한 많은 국가와 개인들의 발전 지혜에도 서비스철학이 그 중심에 있었음을 입증하려고 시도하였다. 한편 서비스철학에 위배되는 운영을 한 많은 국가와 개인, 그리고 시간과 공간에서는 발전이 더디거나 쇠퇴가 빨랐음을 입증하려고 시도하였다. 국가들의 차이는 하드웨어가 아닌 소프트웨어에 있었음을 본 연구는 보여주었다. 더 구체적으로 정신과 문화 등 소프트웨어적인것의 중심에 서비스철학이 내재되어 있었던 국가들은 인류사회에 큰 기여를 한 것으로 분석되었다. 그리스 로마와 베네치아공화국, 네덜란드공화국, 곧이어 미국과 현대 대한민국 등의 사례가 이를 입증하고 있고, 소련 등이 이를 반증하고 있다고 볼 수 있다. 전자는 국가 운영 소프트웨어가 강한 사회였고, 후자는 하드웨어가 강한 사회였다고 할 수 있다. 시민들이 자율적으로 구성하고 운영해간 국가와 상층부 주도 운영 국가의 경우는 차이가 크다. 상층부 주도는 서비스철학에 기반하지 못하고 있기 때문에 축적되는 소프트웨어적 힘이 약해서 인류사회에 지혜 축적이 약했다고 할 수 있다. 따라서 그동안의 인류사회가 이기심이 주도하는 자기중심적 동물적 생태계의 사회였다면, 지금부터의 서비스시대 인류사회는 상호존중과 자기중심이 공존하는 식물적 생태계의 사회로 변화되어야 지속적인 발전이 가능하다고 할 수 있다. 과거 인류사회에서 서비스철학이 중심이 된 사회가 더 번영하고 더 큰 유산을 인류에게 남겼듯이, 앞으로의 서비스시대 인류사회는 서비스철학이 중심이 되는 식물적 생태계의 인류사회가 되어야 함을 제안하였다. 자기 중심 소아와 공동체 중심 대아가 변증법적인 과정을 통해 팽팽한 균형을 이루는 서비스철학 기반 사회가 인류사회의 발전 지혜임을 제시하였다. 향후 이에 관련되는 심층적인 추가 연구들이 필요하다.
본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.