• 한국가금학회지
• /
• 제49권3호
• /
• pp.139-144
• /
• 2022

본 연구는 육계 병아리 시기에 세 가지의 점등시간이 성장 능력, 혈액 생화학 성상 및 스트레스 지표에 미치는 영향을 조사하기 위해 수행되었다. 공시동물은 1일령 Ross 308 육계(57.0±0.12 g) 수컷 252수를 7일 동안 사육하였으며, 처리구는 점등3처리구(24 L, 22 L/2D, 18 L/6D)로 나누고, 처리당 4반복, 반복당 22수를 완전임의 배치하였다. 광원은 LED 전구를 사용하였으며, 기본 조도는 30 lx를 제공하였다. 시험사료는 옥수수-대두박 위주의 시판 사료(ME 3,150 kcal/kg, CP 22.0%)를 이용하였으며, 사료와 물은 자유롭게 섭취하도록 하였다. 점등시간에 따른 체중, 증체량, 사료요구율 및 간 무게 비율은 18 L/6D과24 L 처리구에서 유의적인 차이를 보였으나(P<0.05), 22 L/2D 처리구는 24 L 처리구 및 18 L/6D 처리구간 유의차를 보이지 않았다. 가슴근육의 무게 비율은 18 L/6D 처리구에서 5.59%로 다른 처리구에 비해 낮게 나타났다(P<0.05). 혈청 생화학 성분 중 TG는 점등시간이 줄어들수록 유의적으로 증가하였으나(P<0.05), ALT는 24 L 처리구에 비해 22 L/2D 처리구에서 유의적으로 높았다(P<0.05). 혈청 내 cytokine(IL-6, TNF-α) 함량은 처리구 사이에서 유의적인 차이를 보이지 않았으나, corticosterone 함량은 24 L 처리구가 18 L/6D 처리구에 비해 유의적으로 높은 값을 나타내었다(P<0.05). 결론적으로, 육계 병아리 시기에는 성장 능력과 동물복지를 모두 고려하였을 때 22시간 점등이 적당하다고 사료된다.

• 한국가금학회지
• /
• 제50권1호
• /
• pp.1-13
• /
• 2023

본 연구는 고온환경에 노출된 육계의 사료 내 카테킨과 비타민 C의 단독 및 혼합 첨가에 따른 생산성, 계육품질, 혈액 성상 및 스트레스 지표에 미치는 영향을 조사하기 위해 수행하였다. 21일령 육계(Ross 308) 수컷 360수를 공시하였으며, 처리구는 비타민 C(0, 250 mg/kg)와 카테킨(0, 600, 1,200 mg/kg)로 2 × 3요인으로 나누었으며, 처리당 6반복, 반복당 10수를 완전임의 배치하였다. 고온 환경은 32±1℃로, 습도는 60±5%를 유지하여 시험종료까지 24시간동안 노출시켰다. 카테킨과 비타민 C의 처리에 따른 증체량, 섭취량 및 사료요구율은 유의적인 차이를 보이지 않았다. 혈액생화학 성분 중 total cholesterol 함량은 카테킨 처리에서 낮게 나타났으나(P<0.05), 비타민 C와 상호작용은 보이지 않았다. 혈액 내 SOD 활성은 카테킨 처리구에서 높았으며, corticosterone과 IgM 수준은 낮게 나타났으나(P<0.05), 비타민 C와 상호작용은 보이지 않았다. 간 내 스트레스 지표로 HSP70과 MDA는 비타민 C와 카테킨의 첨가에 따라 감소하였으며(P<0.05), HSP70에서 상호작용을 보였다(P<0.05). 가슴육 내 DPPH 라디칼 소거능은 카테킨을 급여한 처리에서 증가하였다(P<0.05). 고온스트레스에 대한 행동지표인 호흡수는 카테킨 처리에서 감소하는것으로 나타났으나(P<0.05), 비타민 C와의 상호작용은 보이지 않았다. 결론적으로 고온 환경에서 육계의 카테킨과 비타민 C의 첨가는 HSP70, MDA와 같은 스트레스 지표를 완화시켰으나, 첨가물질 간 상호작용과 최적의 혼합 수준에 대해 추가 연구가 요구된다.

• 공연문화연구
• /
• 제41호
• /
• pp.353-380
• /
• 2020

사물놀이/풍물굿은 해외 한인들에게는 민족정체성의 상징이다. 한인사회의 각종 행사에서 사물놀이/풍물굿은 한국문화의 대표적 디아스포라 음악으로 자리매김한다. 한편으로 해외에서 사물놀이/풍물굿은 한국인뿐만 외국인도 즐기는 글로벌음악으로 성장했다. 해외에서 결성된 각종 음악공동체를 통해 사물놀이/풍물굿은 '전통과 변형', '정통성과 혼종성'의 담론을 통해 문화변용과 문화적응의 문화이주 현상을 극명하게 보여준다. 이 글에서는 캐나다 토론토에서 활동하는 풍물패 '비춰주네'의 문화적·음악적 정체성을 통해 풍물굿의 문화이주 현상을 밝혔다. 이 글에서 논의하는 캐나다 토론토의 풍물패 '비춰주네'는 외국인 상쇠에 의해 조직된 단체이다. 외국인들에게 풍물굿은 월드뮤직의 한 갈래로서 쉽게 배울 수 있는 음악이다. 그렇기에 월드뮤직에 관심 있는 외국인들에게 풍물굿은 접근이 어렵지 않다. 현재 이 단체는 외국인과 한인이 함께 어우러지는 개방적 '음악공동체'를 지향한다. 그러면서도 풍물굿의 전통성과 정통성을 유지하려는 노력을 경주한다. 각종 교재와 인터넷 시청각자료를 활용하여 가락의 정통성을 유지하면서 변형과 혼종성이라는 문화변용이 작용하지 않는다. 오히려 한인뿐만 아니라 외국인이 함께 참가하면서 한국음악의 세계화를 촉진시킨다. 풍물패 '비춰주네'의 공연 사례를 통해 캐나다에서의 풍물굿의 문화적응을 살펴보았다. 진보적 주류사회에서 주최하는 공연과 보수적 한인사회에서 주최하는 공연의 대비를 통해 풍물굿에 대한 인식을 살펴보았다. 진보적 외국인 감상층은 풍물굿의 민중적 본성을 이해한다. 보수적 한인 감상층은 풍물굿의 전통적 본질을 받아들이지만, '소란'한 음악적 · 음향적 요인은 받아들이기가 쉽지 않다. 결국 풍물굿의 긍정적/부정적 수용은 외국인/한인이라는 민족적 요인보다는 진보적/보수적이라는 사상적 성향이 중요하게 작동한다.

• 공연문화연구
• /
• 제38호
• /
• pp.33-69
• /
• 2019

이 글은 한 마을의 별신굿 변화과정을 살피는 일환의 하나로 굿놀이의 변화에 주목하고자 한다. 현재 동해안별신굿에서 연행하는 굿놀이를 하나의 별신굿에서 모두 볼 수 있는 곳은 영덕군 병곡면 백석2리와 남정면 구계리별신굿을 들 수 있다. 그 가운데 백석2리별신굿은 5년두리로 10년두리인 구계리별신굿에 비하여 굿의 주기가 짧아 변화를 포착하기에 용이하다. 백석2리별신굿에서는 중도둑잡이. 원님놀이, 탈굿, 말놀이, 호탈굿, 거리굿 등 다양한 굿놀이가 연행되고 있다. 동해안별신굿에서 연행되는 굿놀이는 연행될 때마다 새로운 본이 만들어 질 만큼 일정부분 변화가 지속되고 있다. 변화의 정도에 따라 소극적인 변화와 적극적인 변화로 구분할 수 있다. 소극적인 변화는 즉흥적인데 반해 적극적인 변화는 의도적인 경우가 많다. 즉흥적인 변화에 해당하는 굿놀이는 중도둑잡이, 말놀이, 호탈굿을 들 수 있고 의도적인 변화는 원님놀이, 탈굿, 거리굿이다. 굿놀이의 가장 큰 변화는 마을의 별신굿이 사라지는 일이다. 인적자원의 부족이나 경제적인 어려움, 종교적 갈등 또는 합리적인 사고로 인하여 굿을 중단하게 되면 결국 굿놀이도 없어지므로 가장 큰 변화이다. 그 다음 변화가 별신굿 기간을 줄이거나 시간의 단축이다. 이로 인한 굿놀이의 탈락 또는 축약으로 변화의 원인이 된다. 온전한 마을굿에서 굿놀이의 변화는 가변적이며 창의적이다. 관중의 개입으로 인한 변화는 주로 즉흥적이다. 이에 비해 연행자의 사전 계획에 의한 변화는 의도적이며 그 변화의 폭도 크다. 굿놀이의 변화요인은 시대적인 요구와 전승집단의 인식에 크게 영향을 받는다. 전승환경에 따른 변화로는 인적자원의 부족과 개인주의, 생업환경의 변화와 시간제약을 주요원인으로 들 수 있다. 연행주체에 따른 변화로는 연행자의 교체와 편입을 들 수 있다. 이와 함께 연행자에게 자율성을 부여함으로써 굿놀이가 변하는 주요 원인으로 작용한다. 영행양상에 따른 변화로는 관중의 개입과 감독자의 부재, 사회적 관심사의 수용을 들 수 있다.

• 농업과학연구
• /
• 제2권2호
• /
• pp.357-373
• /
• 1975

본 연구는 남부 Oregon의 고온건조한 기후하에서 선발된 Tall fescue 10개 인자형의 동기 생육형 다계교배후대의 능력을 검정하기 위하여 대전의 충남대학교 농과대학 실험포장에서 수행되었는데 이를 파생계통들에 대한 대비 품종으로는 다수품종인 Fawn과 동기 생육형 품종 T.F.M을 공시하였으며 특히 광합성과 관련이 깊은 식물체 및 잎의 주요 형질과 아울러 재식 후 첫 여름의 조사료 생산량을 조사 분석하였던 바 주요한 결론을 요약하면 다음과 같다. 1). 단위엽당 생체중 및 건물중을 다수성 품종 Fawn에 비해 동기 생육형 파생계통군 및 품종이 현저히 가벼웠으며 한편 이들 엽형질에 있어서는 파생계통간에도 아주 큰 변이를 나타내고 있었다. 2). 단위엽면적당 엽체적은 다수 품종 Fawn에 비해 동기 생육형 파생계통군 및 품종에서 적었다. 다계교배 파생계통간에는 상당한 엽면적의 차이를 보였는데 인자형 16의 다계교배 파생계통의 평균 엽면적은 Fawn의 엽면적과 차이가 없었다. 3). 동기생육형 파생계통 및 품종간에는 특정엽중(단위면적당 엽중)의 차이가 인정되지 않았던 바 특정엽중의 유전적인 변이는 대체로 크지 않았으며 이 유전집단에서는 이미 좁아졌던 것으로 추측된다. 한편 집단내에 있어서 광합성 생산은 차이가 없을 것이나 광합성생산과 전류간의 균형에서는 차이가 있을 것으로 추측되는 바 이러한 문제를 구명하기 위해서는 특정 엽중의 주간 변이에 관한 연구가 이루어져야 할것이다. 4). 엽폭은 Fawn에 비해 동기생육형 품종 및 파생계통군에서 좁았으며 다계교잡 파생계통간에는 현저한 엽폭의 변이를 나타내었다. 5). 제1회 예취전의 초장은 대비품종과 동기 생육형 품종 및 다계교잡 파생계통군간에 현저한 차이를 보였던 바 다수성 품종 Fawn의 초장이 현저히 길었으나 일차 예취후의 초장의 재생력에 있어서는 유의차가 인정되지 않았다. 한편 다계교배 파생계통군에서는 제1회 초장간에 유의차가 인정되지 않았으나 목야지나 싸일레지 생산에 관련되는 중요한 형질의 하나인 재생력에 있어서는 다계 교배 파생계통들 간에 명확하고도 현저한 차이를 나타내고 있었다. 6). 일주당(一株當) 폭은 다수품종 Fawn에 비해 동계 생육형에서 현저히 좁았다. 7). 분얼수의 차이 역시 현저하였던 바 품종 Fawn에서 동기 새육형 파생계통군이나 품종보다 현저히 일차 예취후의 분얼수가 증가 되었다. 특히 분얼수에 있어서는 다계교배 파생계통간에 큰 변이를 보였던바 일차 예취후의 이차 측정에서 대체로 유전적인 차이가 더욱 뚜렷해짐이 명확하였는데 이는 어떤 품종이나 인자형들에서는 낙엽에 의해서 이 형질이 아마 촉진 되었기 때문이 아닌가 생각된다. 8). 동기생육형 파생계통군 및 품종의 초기 생육 재생력 및 총수량은 대비 품종 Fawn에 비해 현저히 낮은 경향을 보였다. 한편 파생 계통간에 생초수량의 변이가 큰 경향을 보였는데 이러한 점은 동계 생육형 Tall Fescue 모집단의 수량을 향상시키는 다계교배 파생계통의 선발을 여름에 수행하는 기초를 제공하고 있다. 9). 본 연구에 공시된 동계 생육형 품종 및 파생계통의 생초 수량을 위시한 대체적인 입과 식물체의 형질은 대비품종 Fawn에 비해 우수하지 못하였으나 이들 형질의 다계교배 파생계통간의 변이는 아주 컷던 바 한국에서는 여름동안의 다수성에 관한 다계교배 차대검정을 통하여 동계 생육형 Tall Fescue의 개량이 가능 할 것으로 본다. 10). 본 연구에 있어서 여러형질간의 상호관계의 결과는 분산분석의 결과와도 잘 일치되고 있는바 신품종개발을 위한 바람직한 인자형의 선발에 기여하는 바가 클 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.111-124
• /
• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.63-83
• /
• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 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.

• 지능정보연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.1-33
• /
• 2019

제조 중소기업들은 지속적인 성장과 생존을 위해 새로운 제품 개발에 필요한 많은 정보가 필요할 뿐만 아니라 자원의 한계를 극복하기 위한 네트워킹(networking)을 추구하지만, 규모의 한계로 인해 한계점에 봉착하게 된다. 초연결성으로 인해 비즈니스 환경의 복잡성과 불확실성이 더욱 높아지는 새로운 시대에 중소기업은 신속한 정보 확보와 네트워킹 문제를 해결이 더욱 절실해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공공기관인 정부출연(연)구기관(이하 '출연(연)')은 중소기업의 정보 비대칭성 문제를 해결해야하는 중요한 임무와 역할을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스의 경쟁 지능화(competitive intelligence) 기능과 외부 네트워크 활성화를 위한 서비스 인프라(service infrastructure)의 기능을 포함한 공공 정보지원 인프라를 통한 간접지원의 성과를 확산하고자 하는 목적으로 출연(연)이 중소기업의 혁신역량 제고를 위해 제공하는 공공 정보지원 인프라를 활용하는 중소기업의 차별적 특징을 파악하고, 인프라가 기업의 성과에 어떻게 기여하는 가를 규명하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 출연(연)이 제공한 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 다른 중소기업과 어떤 차별적인 특정이 있는가? 라는 연구 질의를 도출하였다. 추가적으로 단순히 선택적 편의 여부를 판단하는 것을 넘어서 출연(연) 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 특징을 복수 집단의 특징과 비교하는 연구를 진행하였다. 둘째, 출연(연)이 제공하는 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 외부 네트워킹 역량이 제품 경쟁력에 어떻게 기여했는가? 라는 연구 질의이다. 본 연구에서 공공 정보지원 인프라에 의해서 강화된 외부 네트워킹 역량이 어떻게 제품 경쟁력에 영향을 미쳤는지 정밀하게 분석하기 위해 복수의 변수에 대한 매개 및 조절 효과 분석을 수행하였다. 연구 모형을 도출하기하기 위해 첫째, 외부 네트워킹이 기술혁신성과에 영향력에 대한 평가를 수행하였다. 일반적으로 기업들은 외부 네트워킹(networking) 전략을 통해 혁신에 필요한 가치 있는 정보를 획득할 수 있기 때문에 기술혁신성과를 높일 수 있다. 정보 획득은 중소 제조기업 경영자의 혁신에 대한 인식을 강화할 뿐만아니라, 의사결정을 효율적으로 하여 경쟁력을 강화시킬 수 있게 된다. 대기업에 비해 인력과 자금의 규모 한계를 극복하기 위해 중소기업은 외부 조직과의 협력관계를 보다 적극적으로 추구한다. 둘째, 기술사업화 역량이 기술혁신성과에 미치는 관계에 대한 평가를 수행하였다. 기술사업화는 생산과 마케팅을 통합하여 새로운 기술을 만드는 역량을 말한다. 우수한 생산 역량을 보유한 기업은 소비자의 수요를 가격, 품질, 신기능 측면에서 신속하게 충족시킬 수 있어 시장내 경쟁우위를 창출하고, 그 결과로 높은 재무적 혁신적 성과를 가져온다고 본다. 혁신적인 기업은 생산 역량과 마케팅 역량에서 일반 기업보다 높은 성과를 나타내는데, 기술혁신성과의 대표 지표로 제품 경쟁력을 지목하고 있다. 마지막으로 기업의 규모가 작을수록 새로운 혁신 정보를 확보할 수 있는 자체 정보지원 인프라가 없는 경향이 있다. 중소기업용 정보인프라는 기업의 제품 또는 서비스 역량을 강화하기 위한 전략에 필요한 중요한 정보를 확보할 수 있어야 하며, 데이터에 대한 해석 기능이 있어야 하고, 기업의 성장과 발전을 위한 다양한 주제(대기업, 공급자, 소비자 등)와의 협력 전략을 수립을 도울 수 있는 기능이 요구된다. 종합하면, 연구모형은 외부 네트워킹 역량(독립변수)이 기술혁신성과인 제품 경쟁력(종속변수)에 영향을 주는 기본 모형에 기술사업화 역량을 매개요인으로 적용하였고, 이들의 관계에 기업의 내부역량(연구원 집중도, 매출액, 업력)이 영향을 줄 수 있기 때문에 기업의 내부역량과 관련된 변수들을 통제하였다. 또한 KISTI가 제공한 공공 정보지원 인프라 활용한 기업별 역량 차이를 분석하기 위해, 정보지원 인프라 활용(효율성)과 관련된 KISTI 외부 기술사업화 전문가(멘토링) 정보지원 횟수의 조절 변수로 고려하였다. 본 연구에서 활용한 데이터 원천은 2차 정보인 '제8차 중소기업 기술통계조사' 자료와 1차 정보인 KISTI의 직접 설문 자료다. '제8차 중소기업 기술통계조사' 는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 공동으로 매년 실시되고 있으며, 설문 조사의 모집단은 종사자수 5인 이상 300인 미만인 제조업 및 제조업 외 기업 중에서 기술개발을 수행하고 있는 중소기업 43,204개사이다. 이 중에서 2014년 12월 31일 현재 기준으로 기술개발을 수행하고 있는 3,300개 중소기업을 표본추출하여 방문조사를 실시하여 수집한 자료이다. 본 연구에서 KISTI의 정보지원 인프라를 통해 지원받은 290개의 KISTI 패밀리 기업(ASTI)을 대상으로 2017년에 전자 메일을 통해 자료를 수집하였다. 송부된 290개의 설문지 중 222개의 기업에서 회신을 보내왔으며 그 중에서 설문 내용이 유효한 설문 조사는 149건으로 활용율은 51.3%였다. 분석 결과에 대한 살펴보면 다음과 같다. 규모면에서는 공공 정보지원 인프라 활용 제조 중소기업(ASTI 설문 집단)과 R&D 중소기업(KBIZ 설문 집단)의 성향은 통계적으로 유의미하게 차이가 있었지만, 보다 많은 변수를 종합적으로 보면 크게 다르지 않은 집단이라고 판단했다. 공공 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 이미 출연(연)과 협업이 가능한 집단을 대표하는 성향 보이는 것으로 나타났다. 외부 네트워킹 역량 강화가 제품 경쟁력 제고에 기여하는데 있어서 기술사업화 역량(마케팅 및 생산 역량)이 가지는 매개 효과의 가능성을 탐색하기 위해서 먼저 통제 변수는 고려하지 않고, Baron과 Kenny(1986)의 매개 효과 분석을 수행했다. 분석결과 외부 네트워크 역량 강화 효과가 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 보였지만, 실제는 기술사업화 역량의 제고를 통해 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 나타났다. 공공 정보지원 인프라 활용의 효과성을 판단하기 위한 멘토링 정보지원 횟수의 조절효과 분석을 위해 3단계의 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과 외부 네트워킹 역량과 멘토링 정보지원 횟수의 상호작용항이 혁신성과(제품 경쟁력)에 유의한 영향을 미쳤을 뿐 아니라, 모델의 설명력도 증가하여, 멘토링 정보지원 횟수의 조절 효과가 검증되었다. 마지막으로 앞서 확인된 복수 매개효과와 조절효과가 동시에 나타날 수 있는 가능성을 판단하기 위해서 매개된 조절효과를 검토했다. 분석결과 외부 네트워킹 역량이 높아지면 제품 경쟁력 제고에 양의 영향을 주지만, 조절 변수인 멘토링 지원 횟수가 높아질수록 그 영향은 오히려 약화되었다. 그리고 외부 네트워킹 역량이 높아지면 사업화 역량(마케팅과 생산)이 높아져서 제품 경쟁력이 높아지며, 조절변수인 멘토링 지원 횟수가 높아지면 독립변수 외부 네트워킹 역량이 매개변수 생산 역량에 미치는 역량이 작아졌다. 종합하면, 외부 네트워킹 역량의 제고는 제품 경쟁력을 높이는데 기여하는데, 직접적 기여하지는 않지만 마케팅과 생산 역량을 높여 간접적으로 기여한다(완전 매개 효과). 또한 이 과정에서 멘토링의 정보적 지원 횟수는 외부 네트워킹 역량 제고가 생산 역량을 제고하는 매개효과에 영향을 준다(순수 조절 효과). 그러나 멘토링 정보 지원 횟수는 마케팅 역량 제고와 제품경쟁력에 별다른 조절 효과를 보이진 않는 것으로 나타났다. 연구를 통한 시사점은 다음과 같다. KISTI의 정보지원 인프라는 서비스 활용 마케팅이 이미 잘 진행되고 있다는 결론을 이끌 수도 있지만, 반면에 시장의 정보 불균형을 해소하는 공공적 기능보다는(열위 기업 지원) 성과가 잘 도출될 수 있는 집단을 지원해서(의도적 선택적 편의) 성과가 잘 나타나도록 관리하고 있다는 결론에 이를 수 있다. 연구 결과를 통해서 우리는 공공 정보지원 인프라가 어떻게 제품경쟁력 제고에 기여하는지 확인했는데, 여기서 우리는 다음과 같은 몇 가지 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 정보지원 인프라는 분석된 정보뿐만아니라 이 정보를 제공하는 기관(또는 전문가)과 지속적인 교류나 이런 기관을 찾는 역량을 높이는 기능이 있어야 한다. 둘째, 공공 정보지원 (온라인) 인프라의 활용이 효과적이라면 병행적인 오프라인 지원인 정보 멘토링이 지속적으로 제공될 필요는 없으며, 오히려 멘토링과 같은 오프라인 병행 지원은 성과 제고보다는 이상징후 감시에 적절한 장치로 활용되어야 한다. 셋째, 셋째, 공공 정보지원 인프라를 통한 네트워킹 역량 제고와 이를 통한 제품경쟁력 제고 효과는 특정 중소기업에서 나타나기 보다는 대부분 형태의 기업에서 나타나기 때문에, 중소기업이 활용 능력을 제고할 노력이 요구된다.