원자력 발전에 대한 국민수용성은 체르노빌 사고와 급격한 민주화 이후 한국의 원자력발전 프로그램에 큰 영향을 주게 되었다. 국민수용성 향상을 위한 여론 반영 방법은 첫째. 국민들의 원자력발전에 대한 인식을 이해하고 둘째, 그에 따른 정책 대안들에 대한 국민들의 선호도를 알아내는 것이라고 할 수 있다. 이를 위해 이 연구에서는 다섯 가지 발전방식에 대한 국민들의 인식패턴을 분석하기 위해 단순화된 다요 소효용모델을 적용하고, 12개의 안전성 항상 및 발전소주변지역 지원 정책 등에 대한 선호도를 측정하기 위해 컨조인트 분석 방법을 적용하여 보았다. 원자력발전소 방문 경험이 있는 특정인들을 대상으로 실제 우편 설문조사를 통하여 그들의 인식을 진단하고, 가능성 있는 정책대안들에 대한 선호도를 알아본 후 이로부터 각 정책의 효과를 예측하여 보았다. 이 결과와 이러한 분석 방법은 새로운 원자력 발전소 정책대안들에 대한 국민수용성을 알아보는데 유용할 것이다.
지식정보산업은 한정된 물리적 자원을 기반으로 한 기존 산업과는 달리 요소투입이 무한해 규모와 경험의 축적을 통한 가속적인 성장이 가능한 신산업이다. 새로운 기술적 지식을 근거로 세계 지식정보 산업의 주도권을 확보할 수 있다면 경제발전의 새로운 성장동력을 얻는 계기가 될 것이다. 지식기반경제에 능동적으로 대처하면서, 지식기반사회에서의 지식정보 관리정책 방향 수립의 기초자료를 확보하기 위해서 국가경제에서 차지하는 지식정보의 지위와 역할이 규명되어야 한다. 이에 본 연구는 지식정보의 가치 추정을 위한 체계적 연구의 기초작업으로써, 지식정보의 개념을 정립하고 지식정보의 가치를 측정할 수 있는 방안을 수립하고자 한다. 아울러 지식정보의 가치에 영향을 미치는 요인들을 도출하고 각 요인별 측정 방안에 대한 연구를 수행하고자 한다. 분석결과 지식창출형 지식정보가 소비지향형 지식정보에 비해 더 큰 가치가 있는 것으로 나타났으며 이러한 경향은 전문가일수록 두드러진 것으로 나타났다. 지식정보평가에 대한 틀이 잡히고 평가 결과가 시장으로부터 신뢰성을 획득하기까지는 정부의 적극적인 지원이 필요하며, 이는 지식정보 거래시장의 성숙과 새로운 성장동력의 확보로 이어질 것이다.
본 연구는 온라인 의사결정과정에서 온라인 쇼핑속성, 정보원 및 구매의도와 관련된 소비자 정보탐색의 경로모델을 밝히고자 하였다. 연구대상은 미국 남서부지역의 대학교에 재학중인 대학생으로 표본으로 설문조사 하였으며, 총 219명의 이용 가능한 자료가 수집되었다. 자료분석을 위해 요인분석과 LISREL8.53을 이용하여 경로분석을 실시하였다. 연구결과, 소비자의 온라인 의복구매를 위한 정보원은 온라인 정보원, 소매점 정보원, 대중매체의 세 가지 유형으로 분류되었다. 특히, 온라인 의복구매를 위해 소매점 정보원(점포내 디스플레이, 제조업체의 팜플렛 또는 카달로그)을 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 추정된 경로모델을 살펴보면, 온라인 쇼핑속성의 중요도가 정보탐색에 유의한 영향을 미쳤다. 특히 온라인 의복 구매시, 소비자의 온라인 정보원 이용은 거래관련속성 즉 구매유인서비스(incentive service)에 의해 가장 크게 영향을 받는 반면, 소매점 정보원 이용은 심미성, 가격 등의 제품 및 시장관련속성의 중요도에 의해 더 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 소비자의 세가지 탐색유형 모두 구매의도에 정적인 효과를 보이고 있었으며, 다른 정보원에 비해, 소매점 정보원 이용이 온라인 의복구매의도에 가장 큰 효과를 보였다. 따라서, 본 연구는 온라인 쇼핑속성별 소비자의 차별화된 정보탐색 패턴이 온라인 구매의도를 증가시키고 있음을 확인함으로써, 의류제품의 멀티채널 소매전략(Multi-channel retailing) 방향이 논의되었다.
최근 IT 기술의 발전과 함께 의료 기술 또한 급격하게 발전하게 되어 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 정보(의료정보, 질병정보 등)가 의료 서비스에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, 환자의 질병정보가 헬스케어 서비스에서 다양하게 사용되면서 환자 치료 방법에 대한 복잡성과 불확실성 또한 증가하여 병원은 환자 치료에 대한 의사결정이 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 치료를 효율적으로 처리하기 위해서 환자질병정보를 빅 데이터로 관리 할 수 있도록 효율성을 고려한 다기준의사결정벙법 중 하나인 퍼지 AHP를 사용한 헬스케어 환자의 효율적인 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 질병정보들 간의 상관관계를 통해 치료기준들 간의 쌍대비교 척도를 삼각퍼지화하여 환자의 현실적 치료 방법을 찾도록 하는 것을 목적으로 한다. 제안 기법은 쌍대비교를 통해 질병 치료들간 퍼지이론의 삼각퍼지수를 적용하여 상대적인 중요도를 산출 한 후 치료 방밥에 대한 효율성을 구한다. 또한 제안 기법은 환자의 질병치료를 결정하기 위한 방법들을 계층화하여 삼각퍼지수를 이용한 쌍대비교 행렬을 구현한 후 질병치료기준별 대안에 대한 중요도를 계산하여 각 치료별 효율성을 분석하여 최종 질병치료 방법을 선택하기 때문에 기존 질병치료 방법보다 판단 및 치료의 애매함과 부정확성 상태를 5.8% 개선하고 있다.
요약: 수치지질도는 디지털 포맷으로 지리적인 정보와 연계된 공간 도형정보와 지질학적인 데이터베이스 속성정보를 갖는 지도로 정의가 가능하며, 지질정보의 수치 도면화와 지공간 정보처리가 가능한 두 가지 측면으로 활용될 수 있다. 그러나 지질 정보가 근본적으로 자연현상에 대한 실체와 다양한 원인에 기인한 복합 대상체에 대한 해석을 목적으로 하기 때문에 수치지질도 작업은 기존에 GIS의 주요 응용 분야인 도시정보시스템이나 지도 자동 도면화 등과 같이 인공지물을 다루는 방법을 바로 적용하는 경우 많은 문제점이 있다. 또한 GIS 소프트웨어의 근간을 이루는 정보기술분야의 급속한 발전과 GIS 활용분야의 확대에 따라 각 활용분야의 고유한 특성과 그에 따른 모델은 수치지질정보화에 대한 중요성 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 이와 관련하여 우선 지질 데이터 모델에 대한 주요한 개념을 설명하고 지질데이터 모델에 대한 그간의 선행연구와 접근 방법을 소개하고자 한다. 또한 최근에 부각되고 있는 객체지향 모델링 방법의 핵심인 UML접근 방법과 이를 이용한 시험적인 모델을 소개하고자 한다. 이러한 접근 방법을 통하여 재사용성을 고려한 개념적인 모델과 이에 상응하는 실용적인 시스템 개발 및 표준화 연구측면에서 기존 방식에 비교하여 많은 장점을 보일 수 있다. 결론적으로 UML 접근방법을 통한 시스템 아키텍처와 이를 기반으로 한 지질정보시스템은 지구과학분야에서 GIS 활용을 위한 새로운 핵심적인 접근방식을 제공하게 될 것으로 예상된다.
본 연구는 제품의 구매자와 수령자가 상이한 글로벌 협업 전자상거래를 구현하기 위한 비즈니스 모형 및 절차를 제안한다. 글로벌 협업 전자상거래를 수행하고자 하는 기업은 해당 기업의 소재 지역에만 지점을 보유하고 있으며 판매 및 물류 프로세스 협업을 통해 글로벌 판매를 수행하고자 한다. 해당 기업들은 교환 가능한 제품분류표를 공유함으로 인해 글로벌 협업 전자상거래를 수행할 수 있다. 이를 위해서는 기업들이 보유하고 있는 판매 제품과 교환판매가 가능한 제휴 기업의 제품을 찾아내기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 제휴 기업간 교환 판매를 위해 교환 가능한 제품들을 찾아내기 위한 유사상품발견 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 제휴 기업들의 제품분류표에서 동일한 제품 군에 속해있는 제품들의 사양 값에 따라 효용 값을 계산하는 다기준 의사결정기법에 근거한다. 제안된 알고리즘에 근거한 글로벌 협업 전자상거래 모형을 활용하게 되면 기업들은 물리적 지점의 확장 없이 글로벌 판매를 수행할 수 있으며 고객은 자신의 거주 지역에서 구매한 제품을 다른 지역으로 저렴하게 배달시킬 수 있게 될 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4531-4544
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2021
Because the traditional network information security vulnerability risk assessment method does not set the weight, it is easy for security personnel to fail to evaluate the value of information security vulnerability risk according to the calculation value of network centrality, resulting in poor evaluation effect. Therefore, based on the network security data element feature system, this study designed a quantitative assessment method of network information security vulnerability detection risk under single transmission state. In the case of single transmission state, the multi-dimensional analysis of network information security vulnerability is carried out by using the analysis model. On this basis, the weight is set, and the intrinsic attribute value of information security vulnerability is quantified by using the qualitative method. In order to comprehensively evaluate information security vulnerability, the efficacy coefficient method is used to transform information security vulnerability associated risk, and the information security vulnerability risk value is obtained, so as to realize the quantitative evaluation of network information security vulnerability detection under single transmission state. The calculated values of network centrality of the traditional method and the proposed method are tested respectively, and the evaluation of the two methods is evaluated according to the calculated results. The experimental results show that the proposed method can be used to calculate the network centrality value in the complex information security vulnerability space network, and the output evaluation result has a high signal-to-noise ratio, and the evaluation effect is obviously better than the traditional method.
본 연구는 MMO(Massive1y Multi-player Online) 게임플레이 경험에 관한 게이머의 행동을 체계적으로 코드화 할 수 있는 분석적 틀을 개발하고 문제해결과정으로서의 게임플레이를 실증적으로 규명하는데 목적이 있다. MMO 게임플레이 경험에 관한 분석틀은 모델휴먼프로세서, 내용기반연구, 절차기반연구를 고찰하여 전체적인 틀을 구축하였다. 게임플레이에 관한 구체적인 행동과 내용은 MMO 게임에 관한 실증적 실험 진행과 동시조서 분석을 통하여 도출되었다. 그 결과를 통해서 MMO 게임플레이 행동은 운동, 지각 기능 표상 시뮬레이션, 법칙 행동(휴리스틱스, 법칙적용, 법칙초월)들로 분류되어 MMO 게임에 적합한 새로운 분석틀이 개발되었다. 본 실험결과 시행착오를 통해 게임의 법칙을 발견하는 '휴리스틱행동' 해당 법칙을 따르는 '법칙적용행동', 해당법칙을 초월하는 '법칙초월행동'이 발견되었다. 특히 문제공간에서 '법칙적용행동'과 '법칙초월행동'이 시행되는 두 가지 법칙공간이 발견되었다. 새로 발견된 법칙공간과 게임플레이 패턴은 MMO 게임의 레벨디자인 요소에 해당하는 지역특성, 몬스터의 속성, 아이템, 스킬 등을 결정하는데 중요한 기초를 마련한다. 그래서 본 연구결과는 MMO 게임의 품질을 향상하기 위한 게임디자인 방법론에 중요한 시사점을 제공할 것이다.
이 연구에서는 FR 모형과 LRM을 개체, 속성, 관계 측면에서 비교 분석하여 목록 관련 표준 및 개별 시스템에서 LRM을 수용할 수 있도록 LRM 특성과 그 적용방안을 모색하고자 한다. LRM 특성에 따른 적용방안으로 다음을 제시하였다. 첫째, LRM에서 가족, 단체, 식별자, 전거형접근점, 개념, 대상, 사건, 기관, 규칙의 개체가 삭제되었지만, LRM을 적용하려는 표준과 시스템에서 필요시 하위 개체를 정의하여 개체를 확장해야 한다. 둘째, 링크드데이터를 위해 LRM에서는 속성 요소가 관계로 변경되면서 속성이 많이 감소하였으나, LRM을 수용하려는 표준과 시스템에서는 속성을 세분하여 확장해야 한다. 특히, LRM에서는 유사한 기능을 갖거나 여러 개체에서 반복되는 속성과 자료에 특화된 속성이 포괄적인 일반화된 속성명으로 통합되었기 때문에 표준 및 개별 시스템에서는 보다 구체적이고 세부적인 속성명을 명확하게 제시해야 하며, 속성에 해당하는 어휘인코딩스킴도 개발되어야 한다. 셋째, 관계가 속성에 비해서는 증가되었으나 관계 자체가 추상적이기 때문에, 관계는 세목화 및 다단계 관계를 통해 관계가 확장되어야 한다. 본 연구는 목록 관련 표준 및 시스템에서 LRM을 적용하는 경우 적용방안 모색에 활용될 수 있을 것이다.
E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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