• 제목/요약/키워드: meaningful use

검색결과 1,230건 처리시간 0.028초

게임이론에 근거한 농촌원주민과 귀농·귀촌인 간 갈등해결 전략차이 연구 (A Study on the Difference of Strategies for Conflict Resolution between Rural Residents and Urban-to-Rural Migrants)

  • 김태균;박상혁
    • 벤처창업연구
    • /
    • 제14권2호
    • /
    • pp.151-163
    • /
    • 2019
  • 최근 귀농 귀촌 인구가 증가하면서 농촌원주민과 귀농 귀촌인 간 갈등문제가 농촌문제뿐만 아니라 사회전반에 걸쳐 미치는 후유증이 매우 크게 나타나고 있다. 성공적인 농촌정착을 위해서는 이러한 갈등해결이 무엇보다 중요하다. 하지만 지금까지의 선행연구를 살펴보면 심도 깊은 연구가 부족하고, 농촌원주민보다는 귀농 귀촌인에 초점을 둔 연구가 많은 것이 사실이다. 이에 본 연구는 농촌에서 일어나고 있는 갈등요인을 두 주체 간 입장에서 도출하고, 갈등요인에 따른 해결차이를 알아보기 위해 게임이론을 적용하여 갈등해결 전략차이에 초점을 두고 연구를 수행하였다. 본 연구는 이론적 근거를 정립하기 위해 기존 선행연구에서의 내용을 토대로 갈등요인을 도출하고, 갈등요인에 따른 해결전략차이를 알아보기 위해 Axelrod(2009)가 개최한 '컴퓨터 죄수의 딜레마 대회'에서 사용되었던 대응전략 중에서 5가지 전략을 선택해 농촌원주민과 귀농 귀촌인은 어떤 전략을 선택하는지 알아보고자 하였다. 경남지역 12곳을 지정하여 직접 기입방식으로 설문지를 통해 결과를 분석하고, 분석에 따른 갈등해결 대응전략을 도출하였다. 모든 분석은 SPSS 22.0 for Windows를 이용하였으며, 이에 대한 각 갈등해결 분석결과를 살펴보면, 원주민 갈등유발은 낮았다. 또한 각 갈등원인 중에서 '도시문화에 대한 이해가 부족한 원주민'에 대한 갈등유발요인이 가장 높은 수준이었다. 귀농귀촌인 갈등유발원인은 원주민 갈등유발원인보다 갈등 수준이 높았다. 각 내용 중에서는 '마을 행사에 참여하지 않는 태도'가 가장 강한 갈등원인이었다. 원주민 갈등유발원인에 대해서는 갈등해결전략 중 올씨(All C, 웬만하면 협조한다)전략을 가장 많이 사용했고, 귀농귀촌인 갈등유발원인에 대해서는 전체적인 경향에서 다우닝(Downing, 처음에는 협조하지 않고 상대방이 협조하면 협조하고 협조하지 않으면 협조하지 않는다)전략을 가장 많이 사용했으며, 그 다음으로 팃포탯(tit for tat, 먼저 협조하고, 상대방이 협조하면 협조하고 협조하지 않으면 협조하지 않는다)전략, 올씨(all c)전략 등의 순으로 사용하였다. 그러나 각 내용별로 살펴보면 동일한 유형의 전략을 이용하는 경우는 드물고 원인에 따라 전략이 변화함을 알 수 있다. 이상의 결과에서 보는 바와 같이 원주민의 갈등유발원인에 대한 갈등해결전략은 거의 유사한 방법으로 전략을 수행하는 반면, 귀농 귀촌인의 갈등유발원인은 그 원인의 성격에 따라 갈등해결전략을 달리 사용하는 것을 알 수 있다. 본 연구는 농촌에서 발생하고 있는 갈등요인을 농촌원주민과 귀농귀촌인 두 주체 간 모두의 입장에서 요인을 도출 하고 이에 따라 갈등이 발생할 경우 어떠한 방법으로 갈등을 풀어 가는지 해결방법 차이에 대한 연구로서 의의가 있다. 특히 선행연구고찰과 실질적으로 현장에서 발생하고 있는 갈등요인 도출을 통해 게임이론에 근거하여 해결전략차이에 대한 선택을 알아보았다는 점에 의의가 있다. 성공적인 농촌정착은 이해 관계자 간 힘겨루기가 아니라 신사적으로 상대방에게 협력을 이끌어 내어 상호협력을 통해서 가능하다. 다양한 갈등 상황에서 상호협력이 배반보다 이익이 더 많다. 원활한 관계를 유지하고 소통하는 비결은 상대방을 자기의 이기심을 채우기 위해 이용하거나 이익을 위해 배척하는 하는 것이 아니라 상대방에게서 함께 할 수 있도록 협력을 이끌어내는 것이다.

코로나-19의 특징과 전파위험 걱정이 스마트 러닝 수용에 미치는 영향: ISSM과 HBM의 통합 모형 적용을 중심으로 (The effect of COVID-19 characteristics and transmission risk concerns on smart learning acceptance: Focusing on the application of the integrated model of ISSM and HBM)

  • 표규진;김양석;노미진;한무명초;;손재익
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제19권7호
    • /
    • pp.57-70
    • /
    • 2021
  • 코로나-19가 확산하면서 비대면 학습을 할 수 있는 스마트 러닝에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 스마트 러닝의 개념에 대한 이해와 스마트 러닝에 관련된 선행연구를 살펴보고, 코로나-19에 대한 사용자의 생각과 스마트러닝 시스템의 정보 품질 및 시스템 품질이 사용자의 수용에 어떻게 영향을 미치는지 분석한 실증연구이다. 본 연구는 코로나-19에 대한 지각된 민감성과 심각성이 전파위험 걱정을 매개로 하여 스마트 러닝에 대한 만족과 사용에 대한 영향력을 살펴보았고, 콘텐츠 품질과 상호작용 품질로 구성된 정보 품질과 시스템 접근성과 기능성으로 구성된 시스템 품질이 사용자 만족을 매개로 하여 스마트 러닝 사용에 미치는 영향력을 살펴보았다. 제안된 모형을 검증하기 위해 스마트 러닝 사용 경험이 있는 사용자 334명을 대상으로 설문을 실시하였고, Smart PLS 3.0을 이용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과에 따르면 정보 품질과 시스템 품질 중에서 기능성만 스마트 러닝의 만족에 양(+)의 영향을 미쳤고, 만족은 사용 행동에 양(+)에 영향을 미쳤다. 그러나 시스템 품질 중 접근성은 만족에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며 전파위험 걱정은 만족에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 코로나-19와 같은 새로운 감염병의 위기상황 속에서 학생들의 학습을 지원하기 위한 스마트 러닝을 연구할 때에 연구자들에게 의미 있는 가이드 라인을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 교육기관과 스마트 러닝 관련 업체들에게도 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

미국의 보건의료데이터 보호 및 활용을 위한 주요 법적 쟁점 -미국 HIPAA/HITECH, 21세기 치료법, 공통규칙, 민간 가이드라인을 중심으로- (Legal Issues in Protecting and Utilitizing Medical Data in United States - Focused on HIPAA/HITECH, 21st Century Cures Act, Common Law, Guidance -)

  • 김재선
    • 의료법학
    • /
    • 제22권4호
    • /
    • pp.117-157
    • /
    • 2021
  • 본 연구에서는 미국의 보건의료데이터 관련 주요 법령으로 HIPAA/HITECH, 21세기 치료법, 공통규칙, 주법 등을 검토, 데이터의 보호 및 활용 관점에서 관련 법령의 발전과정, 구체적 쟁점에 관한 입법방침을 검토하였으며, 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 미국의 경우 개인의료정보에 관한 단일법제를 통하여 보호와 활용 기준을 비교적 명확하게 규율하고 있다. 미국의 경우 1996년 의료정보보호에 관한 기본법으로 HIPAA를 도입, 의료정보를 개인식별정보, 비식별정보, 한정데이터세트로 구분하여 PHI의 경우 목적에 따른 활용범위를 규정하였으며, 의료정보의 비식별조치 방식 규정, 한정데이터세트의 삭제정보 대상, 데이터 재식별 금지합의서 등에 관하여 규정하였다. 한편, 연구목적 의약품 및 의료기기 혁신 촉진을 위하여 제정된 21세기 치료법에서는 정보의 공유와 정보접근성 강화를 위하여 데이터 공유를 위한 상호호환성, 데이터 차단 금지, 정보주체의 접근성 강화를 규정하였으며, 공통규칙에서는 포괄적 동의제도를 도입, 절차를 명확하게 규정하고 있다. 우리나라의 경우 개인정보보호법을 기초로 하되, 보건의료데이터를 규율하는 일관된 법제를 제정한다면 규제체계와 내용을 보다 명확히 하여 정보소유자와 이용자에게 정보이용에 대한 신뢰를 높일 수 있을 것으로 생각된다. 둘째, 미국의 경우 의료정보의 활용 측면에서 규제체계를 비교적 간소화하고 명확하게 규정하고 있다는 점에서 의미가 있는 것으로 생각된다. 구체적으로 식별가능 의료정보의 익명조치 방안으로 전문가 합의 방식과 세이프 하버 방식을 규정하고, 구체적인 방법을 규정하고 있다. 특히 세이프하버 방식의 경우 18가지 식별자를 제거하면 비식별조치가 된 것으로 판단하고 있어 비식별조치 방식과 절차를 명확하게 규정하고 있다는 점, 전문가 합의 방식도 전문가 판단기준, 절차 등을 규정하고 있어 판단절차에 대한 신뢰를 높이고 있다는 점에서 의미가 있다. 보건의료데이터의 경우 치료목적, 연구목적 등으로 활용될 경우 그 가치가 증가될 것으로 생각되므로 보다 간소하고 명확한 기준을 제안함으로써 정보보호와 활용의 목적을 달성할 수 있을 것으로 생각된다. 셋째, 미국의 경우 정보주체의 권리보호 방안을 구체화하되, 설명의무를 상세히 규정하되 식별정보에 대한 소비자의 정보권한(옵트아웃 절차)를 명시하고 있다. 구체적으로 HHS 규칙과 FDA 규정에서 인간대상 연구에 대하여는 포괄적 동의제도를 인정하되 공통규칙을 통하여 동의절차, 방법, 요건을 규정하고 있다. 특히 정보주체에 대한 고지의무, 옵트아웃 제도, 삭제요구권 등에 관하여 규정하고 있으며, 동의절차에서 동의 대상자가 쉽고 명확하게(8th grade reading level 기준) 이해할 수 있도록 하며, 최신성·편의성을 유지하도록 하고 있다. 특히 최근 미국 주법(뉴욕, 캘리포니아 주 등)은 데이터 보호 및 활용에 관한 법령을 제정하면서 정보접근권, 삭제요구권, 옵트아웃 제도, 정보처리 동의의 투명성 강화조치 마련 등을 규정하여 데이터 활용에 있어서 정보주체의 권리를 보장하고 있다. 정보주체의 권리 보호는 정보의 가치보존과 활용 측면에서 가장 중요한 전제요건이 될 것이므로 우리나라의 입법에서도 참조할 수 있을 것으로 생각된다. 넷째, 미국의 경우 보건의료데이터 법제 전반에서 신뢰기반 제도를 활용하고 있다는 점은 중요한 의미가 있을 것으로 생각된다. 예컨대 HIPAA에서는 Limited Data Set의 경우 연구자의 재식별금지 합의서를 전제로 정보를 활용할 수 있도록 규정하고 있으며, 익명조치를 전문가 합의, 세이프하버 방식 등으로 간소화하여 연구목적 정보이용을 활성화하는 방안, 동의제도를 간소화하는 방안도 정보주체와 정보이용자간 신뢰에 기반한 것으로 볼 수 있다. 의료정보는 정보주체, 생성·보관·활용자가 모두 신뢰에 기반하여 협력할 때 그 가치가 나타날 수 있을 것으로 생각되므로 정보주체의 권리보장을 전제로 하되, 정보이용자가 당해 정보를 보다 가치 있게 이용(meaningful use)하도록 하는 신뢰에 기반한 법제도 마련이 필요할 것으로 생각된다.

KANO-TOPSIS 모델을 이용한 지능형 신제품 개발: 차량용 음성비서 시스템 개발 사례 (KANO-TOPSIS Model for AI Based New Product Development: Focusing on the Case of Developing Voice Assistant System for Vehicles)

  • 양성민;탁준혁;권동환;정두희
    • 지능정보연구
    • /
    • 제28권1호
    • /
    • pp.287-310
    • /
    • 2022
  • 인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

조선시대 한양 청계천 가산(假山)의 버드나무 수책(樹柵)에 관한 연구 (A Case Study on the Willow Tree Fence(樹柵) in Gasan(假山) of Cheonggyecheon, Hanyang in the Joseon Dynasty Period)

  • 심순희;김충식
    • 헤리티지:역사와 과학
    • /
    • 제57권2호
    • /
    • pp.118-141
    • /
    • 2024
  • 본 연구는 고문헌(古文獻) 기록과 도상자료(圖像資料)를 조사·분석하여 조선시대 수해 방지를 위해 계획적으로 조성된 한양도성(漢陽都城) 내 청계천(淸溪川) 가산(假山)에 식재된 버드나무 수책(樹柵)에 대해 고찰하였다. 그동안 버드나무에 관련된 연구 사례는 있었으나 버드나무의 구체적인 활용사례와 그 역사적 배경을 조사·분석하여 그 원형적 가치를 파악하는 데 목적을 두고 진행된 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구는 조선시대 청계천에 조성된 버드나무 수책의 사례를 확인하고 조성 배경과 지역적 특징을 조명함으로써 그 가치를 재해석하고자 하였다. 본 연구의 주요 내용은 다음과 같다. 조선시대의 수재(水災)는 제일 큰 위해 요소로 작용하였을 것으로 추정된다. 16~18세기 조선은 홍수로 인한 피해가 심각하였다. 영조 시기에 이르러서는 도성의 사산(四山)이 모두 민둥산이 되었는데, 이는 잦은 홍수의 원인이 되었다. 1760년(영조 36)에 영조는 준천사업(濬川事業)을 통해 장마 때마다 넘치는 청계천 바닥을 준설하고 오간수문 양안에 조성된 가산에 버드나무 수책을 조성하여 수해를 예방하고 토양의 유실을 방지하는 조치를 시행하였다. 영조 시기인 18세기 중반에 제작된 《광여도(廣輿圖)》 속의 <도성도(都城圖)>에는 오간수문(五間水門) 앞에 조성된 가산이 보이고, 『신증동국여지승람(新增東國輿地勝覽)』의 기록에서 1760년(영조 36)에 버들을 양쪽 가산에 심었다는 기록을 검증하였으며, 1770년(영조 46) 제작된 <한양도성도(漢陽都城圖)>를 통해 18세기 후반에는 오간수문 근처의 가산 위 버드나무가 숲을 이루어 우거졌던 사실도 확증하였다. 또한 『조선왕조실록(朝鮮王朝實錄)』이나 『승정원일기(承政院日記)』, 『일성록(日省錄)』 등의 고문헌 기록을 통해 청계천 준천사업과 버드나무 수책의 조성이 조선 전기인 15세기부터 조선 후기인 19세기 말까지 계속되었다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 홍수 및 수해 방지는 물론 아름다운 경관을 형성하는데 큰 바탕이 되었던 조선시대 버드나무 수책의 조성사례와 그 활용성을 조사함으로써 버드나무가 고유한 문화유산이자 전통 경관자원이었음을 알리고, 버드나무의 역사적 의미를 되새기는 데 의의가 있다.

소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝결과 시각화: N라면 사례 분석 연구 (Visualizing the Results of Opinion Mining from Social Media Contents: Case Study of a Noodle Company)

  • 김유신;권도영;정승렬
    • 지능정보연구
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.89-105
    • /
    • 2014
  • Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

지식베이스 확장을 위한 멀티소스 비정형 문서에서의 정보 추출 시스템의 개발 (Development of Information Extraction System from Multi Source Unstructured Documents for Knowledge Base Expansion)

  • 최현승;김민태;김우주;신동욱;이용훈
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권4호
    • /
    • pp.111-136
    • /
    • 2018
  • 지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템 : 태블릿 PC 사례를 중심으로 (Intelligent Brand Positioning Visualization System Based on Web Search Traffic Information : Focusing on Tablet PC)

  • 전승표;박도형
    • 지능정보연구
    • /
    • 제19권3호
    • /
    • pp.93-111
    • /
    • 2013
  • 최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

사례기반추론과 텍스트마이닝 기법을 활용한 KTX 차량고장 지능형 조치지원시스템 연구 (An Intelligence Support System Research on KTX Rolling Stock Failure Using Case-based Reasoning and Text Mining)

  • 이형일;김종우
    • 지능정보연구
    • /
    • 제26권1호
    • /
    • pp.47-73
    • /
    • 2020
  • KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

일개 보건소를 방문하는 고혈압, 당뇨 및 관절염환자의 보완요법 이용실태 (Utilization Pattern of Complementary Therapy in Hypertension, Diabetes and Chronic Arthritis Patients Visited to Local Health Center)

  • 박애주;박재용;한창현
    • 농촌의학ㆍ지역보건
    • /
    • 제28권2호
    • /
    • pp.107-122
    • /
    • 2003
  • 만성질환자들의 보완요법 이용률과 이용양상을 알아보기 위하여 보건소에 등록된 고혈압, 당뇨병, 만성관절염 환자를 대상으로 하여 2001년 1월 3일부터 1개월간 각 질환별로 200명씩 총 600명에게 지난 12개월간의 보완요법이용실태에대하여직접면담조사를실시하였다. 지난 1년 동안 전체 대상자의 47.5%가 보완요법을 이용하였는데, 고혈압 환자는 35.0%, 당뇨병 환자는 44.6%, 관절염 환자는 62.9%가 보완요법을 이용하여 관절염 환자의 이용률이 가장 높았다. 보완요법 이용률은 대상자의 일반적 특성에 따라서 거의 유의한 차이를 보이지 않았다. 보완요법 이용자 중 고혈압 환자는 약초요법(31.0%)과 침요법(29.6%)을 많이 이용하였고, 당뇨병 환자는 식이요법(57.5%)과 약초요법(35.1%)을 그리고, 관절염 환자는 침요법(85.0%)과 약초요법(34.7%)을 많이 이용하였다. 보완요법 이용자중 2종류 이상을 이용한 사람은 36.8%였고, 고혈압 환자가 18.3%, 당뇨병 환자가 24.1%, 관절염 환자가 55.9%로서 관절염 환자가 여러종류의 보완요법을 이용하였다. 가장 많이 이용한 보완요법을 종류별로 보면 침술이 47.0%로 가장 높은 빈도를 보였고, 그 다음이 한약(26.3%), 건강보조기구(21.8%), 민간요법(21.4%), 물리치료(9.5%), 건강보조식품(8.4%), 약초(7.7%), 수지침(3.2%), 단전호흡(1.1%), 기공치료(0.7%)의 순이었다. 보완요법을 이용한 장소로는 한의원이 42.8%로 가장 많았고, 이용한 이유로서는 치료를 위해서가 61.8%, 증상완화가 26.0%로 대부분의 환자들이 치료와 증상완화를 위해서 이용하였으며, 지난 1년간 보완요법 이용에 지출한 비용은 9만원 이하가 40.3%로 가장 많았고, 50만원 이상도 31.2%이었다. 보완요법 이용 후 56.1%가 만족하다고 대답했고, 6.0%는 부작용을 경험했다고 하였다. 보완요법을 이용한 사람들의 74.0%가 계속 이용하겠다고 하였으며, 56.1%는 다른 사람에게 권유할 의향이 있다고 하였다. 정통의료와 비교한 보완요법의 이점으로는 33.5%가 심리적으로 안정감을 준다, 21.2%는 몸을 보호해 준다, 19.2%가 효과가 좋다라고 하였다. 또한 조사대상자 가운데 보완요법에 대한 교육을 희망하는 사람은 34.0%였다. 이상의 연구결과에서 볼 때 만성질환자들의 상당수(47.5%)가 지난 1년간 자신들의 건강문제를 해결하기 위하여 다양한 종류의 보완요법을 이용하였고, 비록 부작용 경험률이 6.0%정도 되지만 보완요법에 대한 만족도가 비교적 높고, 계속적으로 이용할 의사가 높기 때문에 보건기관이나 의료인들의 적극적인 관심이 요구되며, 부작용이 없고 건강증진에 도움이 되는 다양한 보완요법 프로그램 개발에 노력을 기울려야 할 것으로 생각된다. 그리고 보안요법의 효능를 확인하는 노력이 계속되어야 하고, 적절한 가격을 유지할 수 있는 제도적 장치도 필요하다고 생각된다.

  • PDF