• 한국과학교육학회지
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• 제29권2호
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• pp.137-155
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• 2009

영재교육은 효과적인가? 영재교육은 그 지향하는 구체적인 목표를 달성했다고 평가할 수 있는가? 영재 교육원에서 영재교육을 받는 동안 학생들은 인지적, 비인지적 측면에서 어떻게 달라지며 영재교육을 받지 않은 학생들과 어떠한 측면에서 차별화되는가? 본 연구는 이러한 의문에서 출발하였다. 이러한 질문들은 매우 민감하지만 중요한 이슈임이 틀림없다. 따라서 본 연구는 과학영재교육 프로그램의 효과성을 검증하기 위하여 대학부설 C 과학영재교육원 재학생 153명과 교사가 추천한 과학적 흥미와 능력이 과학영재교육원 학생과 유사한 수준의 우수학생(비교집단) 131명을 대상으로 과학에서의 문제 발견력, 학습 동기와 자기조절능력, 과학 관련 태도, 과학 불안도 검사를 실시하였다. 연구결과, 과학에서의 문제 발견력에서 영재집단은 정교성과 독창성이 유의하게 증가하였고 탐구동기는 유의하게 감소하였으며 우수집단은 정교성, 탐구동기, 탐구수준, 독창성 등 과학에서의 문제 발견력이 전반적으로 낮아졌음을 알 수 있었다. 학습 동기 및 자기조절 능력에서 영재집단은 인지전략 사용 부분에서 유의하게 높아졌고 내적가치는 유의하게 낮아짐을 알 수 있었다. 우수집단의 경우 자기효능감, 불안테스트, 자기조절 등 전반적으로 학습 동기 및 자기조절 능력이 감소하였음 알 수 있었다. 과학 관련 태도는 영재교육 프로그램에 투입된 영재집단의 경우, 사전 사후 값의 변화가 없었지만 영재교육 프로그램에 투입되지 못한 우수집단의 경우 평균값이 통계적으로 유의하게 낮아졌음을 알 수 있었다. 과학 불안도에서 영재집단의 경우, 사전 사후 값의 변화가 거의 없었지만, 우수집단은 유의하게 감소함을 알 수 있었다. 이와 함께, 각 변인들에 대하여 사전 점수를 공변인으로 실시된 공변량분석 결과, 과학 관련 태도와 과학 불안도(과학적 관련 수행, 탐구동기 제외), 과학에서의 문제 발견력과 자기효능감 및 자기조절능력에서 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 집단간의 유의한 차이는 영재집단에서 각 변인들에 대하여 유의미한 향상이 있었기 때문이 아니라 우수집단에서 전반적으로 큰 폭의 점수하락이 발생하였기 때문인 것으로 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 조형예술학연구
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• 제10권
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• pp.5-50
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• 2006

인간의 신체는 단순한 육체적 몸을 넘어서 온갖 삶의 역사를 담은 상징체이다. 특히 예술 표현을 위해 신체를 사용하는 수많은 예들을 통해 볼 때, 즉 예술의 대상으로서 신체를 포착하거나, 자신의 생각을 전달하기 위해 신체 행위를 드러내거나 간에 시간과 장소를 포함한 삶의 지시체와 같은 역할을 해왔다. 이러한 신체에 대한 입장은 사실 그리 오래된 관점이 아니다. 1960년대 이래 이성과 사유의 힘을 중심화 하던 모더니즘의 사유 패러다임이 쇠퇴하고 감성과 감각의 중요성이 부각되면서 오랜 동안 정신의 시녀였던 신체가 탈분화적 관점에서 하나의 실체로서 주목하게 되면서부터이다. 이는 현대미술의 흐름에서 1940년대 이후 액션페인팅(Action Painting)에서부터 신체행위의 중요성이 제기되고 1960년대 액셔니즘(Actionism)과 플럭서스(Fluxus)의 빈번한 퍼포먼스(Performance)에서 신체는 표현의 중요한 매체가 되었다. 이브 클랭(Yves Kline)의 신체와 그 흔적에 의한 개념적 작업에서 시작되어, 1970년대 본격화된 바디아트(Body Art)에서 신체는 보다 확고한 예술의 매체로 부각된다. 이후 1980년대 만개한 페미니즘(Feminism)과 1990년대 파편화되고 해체된 신체미술의 경향들로 이어졌다. 이러한 흐름에서 볼 때 신체는 지시적 의미의 단계를 넘어서 개인의 정체성으로부터 세계상을 함축하여 드러낼 수 있는 단서로 간주된다. 특히 1980년대 이후 페미니즘(Feminism)적 경향의 키키 스미스(Kiki Smith)는 신체의 확장된 의미를 제시해주는 대표적 작가들로 그들의 작품을 연구 대상으로 하게 되었다. 이러한 배경 아래 키키스미스의 작품 세계를 고찰하기 위해, 신체를 통해 의미의 지평이 열리는 객관적 방법을 모색한 결과, 기호학과 신체론에 대한 고찰이 필요하다는 사실을 인식하게 되었다. 즉 신체를 객관화하여 가장 기초적인 수준에서 표현적인 부분과 내용적인 부분을 구조적으로 나누어 그 관계에 의해 의미가 발생하게 되는 과정을 기호와 텍스트의 개념에서 시작하였다. 나아가 이 표현면과 내용면의 구조적인 결합방식을 그레마스(A. J. Greimas)의 구조의미론에서 다룸으로써 의미의 확장을 위한 토대론적 작업을 구축하였다. 한편, 신체론에서는 세계와의 관계항으로서 신체를 조망하게 해준 메를로-퐁티(Maurice Merleau-Ponty)의 현상학(Phenomenology)과 애브젝션(abjection)의 개념을 통해 해체와 파편의 신체를 전달하게 해준 줄리아 크리스테바(Julia Kristeva)의 논의가 구조의미론적 분석을 해석으로 확장시키는 데 중요한 기여를 하였다. 키키 스미스는 1980년대 중반 죽음에 대한 서사에서 시작된 이중화와 파편화의 신체로부터 상처받을 수 있는 신체의 비천함이 구체적으로 드러난 1990년대 그리고 상처의 치유에 이르는 종교와 신화로 이어지는 2000년대 이후의 과정을 보여주었다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.89-97
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• 2010

本文研究共同特性对于无选择权的影响, 并涉及到了调节焦点理论. 本文主要着眼于这三个因子以及他们之间的关系. 之前的研究已经广泛涉及到这三个方面. 第一, 共同特性影响已经被广为研究. Tversky (1972) 开创了这个理论, EBA 模型: 通过消除方面. 根据这个理论, 消费者在比较的过程中更易于注意特殊的特性, 而忽略共同特性. 最近, 更多的研究开始针对于此模型对于消费者行为的影响. Chernev (1997) 认为增加共同特性可以减少选择距离. 但是, 随后Chernev (2001) 的研究指出共同特性可能是消费者认知上的负担, 所以他们更喜欢启发式的过程而不是系统式的过程. 这些研究提出了一系列问题: 共同特性是否影响顾客选择? 如果是的话, 这些影响是什么样子的? 第二, 一些研究指出没有选择的状况是消费者最好的选择, 他们在犹豫不决时用这种方法回避选择. 其他关于这一理论的研究是时间的压力, 消费者自信, 以及可供选择的数量. 第三, 调节聚焦理论在目前非常流行. 消费者有两个焦点目标: 促进和制止. 促进聚焦主要和希望, 野心, 成功, 获得等有关; 而制止聚焦和责任, 职责, 安全, 规避等有关. 调节聚焦理论预测了顾客的感情, 创造, 态度, 记忆, 表现, 和判断. 而这些都是市场营销研究的领域这些文献为本文的研究提供了一些理论支持. 特别是增加共同特征而不是忽略他们可以增加选择过程中克制消费者的没有选择状况的比重, 其对于促进消费者的作用确实相反的. 本文通过两个试验进行验证. 第一个是2 X 2 组间的设计(共同特性X调节聚焦), 数码相机作为相关的客体. 特别的是, 调节聚焦变量是从11个问题中取得的. 共同特性包括焦距, 重量, 记忆卡, 电池, 而像素和价格作为独特特性. 结果证明了我们的假设, 那就是增加共同特性增加了克制消费者的无选择比重, 而对促进消费者没有作用. 第二个试验被用来复制第一个实验的结果. 这个实验和之前的基本相同, 只有两个方面不同—主要控制和研究客体. 在促进的前提下, 研究对象必须一些词例如: 利润, 野心, 高兴, 成功, 发展等. 在克制的前提下, 他们必学写下坚持, 安全, 保护, 规避, 损失, 责任等词. 实验证明我们假设是成立的. 本研究说明了共同特性对于顾客选择的二重效果. 增加共同特性可以提高或者降低无选择状况. 本文对于理论研究和实践上都有着贡献. 对于市场营销人员来说, 他们可能需要根据顾客的划分来考虑产品的共同特性. 理论上, 研究结果支持共同特性和无选择状况的调节变量. 最后, 本文也有一些不足, 例如过于强调态度的重要性等. 我们希望本文能够为未来的研究做出抛砖引玉的作用.

• 한국조경학회지
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• 제41권6호
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• pp.20-28
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• 2013

우리나라의 공원과 옥외 공공 공간에서 쉽게 접할 수 있는 조경용 차양시설과 녹음수가 하절기 옥외 공간에서 태양광의 자외선을 실질적으로 얼마나 차단하는가를 객관적으로 검증하기 위하여, 대표적인 조경용 차양시설인 목재쉘터, 막구조물과 녹음수인 버드나무 하부의 자외선량을 현장에서 연속적으로 측정하여 태양광과 비교 분석하였다. 자외선 현장측정을 위하여 자외선 A와 B의 조사량을 지속적으로 측정 및 기록할 수 있는 자동시스템을 구축하였으며, 이를 각 시험구의 중앙부에 설치하여 지상 1.1m 위치의 연직방향 자외선량을 2012년 7월에서 9월의 오전 9시부터 17시까지 매 분 단위로 기록하였다. 기상조건과 계측자료의 유효성 등을 고려하여 총 17일 동안의 자외선량을 바탕으로 시험구별 특성을 해석하였는데, 대조구에서 관측된 오전 10시부터 오후 4시까지의 총 648건의 10분 단위 평균데이타를 바탕으로 태양광 UVA+B와 UVB의 일중 시간대별 특성과 월별 특성을 비교하였다. 시설별 자외선량 비교에는 태양광의 자외선량이 현격하게 떨어지는 9월의 자료를 제외하고, 7월과 8월의 15일치 자료 중 오전 10시부터 오후 4시까지 총 2,052건의 데이터를 바탕으로 분석하였다. 시험기간 동안 태양광의 UVA+B는 평균 $1,148{\mu}W/cm^2$로 측정되었는데, 이때 목재쉘터와 막구조물, 녹음수 하부에서 측정된 평균값은 각각 $39{\mu}W/cm^2$(3.4%), $74{\mu}W/cm^2$(6.4%), $87{\mu}W/cm^2$(7.6%)에 불과했다. 즉, 목재쉘터가 약 97%의 자외선 차단율을 보여 가장 효과적인 것으로 나타났으며, 녹음수와 막구조물이 약 93%의 차단율을 보임으로서 세 시험구 모두 한낮동안의 자외선을 최소 약 93% 이상 차단하는 것이 확인되었다. UVB의 경우, 태양광이 $207{\mu}W/cm^2$의 평균값을 보일 때 목재쉘터와 녹음수 및 막구조물이 각각 $12{\mu}W/cm^2$(5.8%), $17{\mu}W/cm^2$(8.2%), $26{\mu}W/cm^2$(13%)로 평균값이 분석되어, 막구조물의 차단율이 상대적으로 낮은 것이 확인되었다. 그러나, 전체적으로 태양광의 자외선량과 상대적으로 비교했을 때, 태양의 남중고도가 높은 한낮 동안에는 시험구별로 측정된 자외선량에서 큰 차이가 있다고 보기는 어려웠다. 반면에, 차양시설과 수목의 형태적 특성에 의해 태양남중고도에 따라서 측면으로 조사되는 자외선이 이른 오전과 늦은 오후에 높은 수준으로 측정되는데, 이것이 하절기 인간의 옥외활동에 더 큰 장애요인이 되는 것으로 해석되었다. 결론적으로 조경용 차양시설과 녹음수는 하절기 옥외공간의 태양광에 의한 자외선을 최소 93% 이상 차단하는 것으로 나타났다. 차양면의 재료와 특성에 따라서 차단율에 다소 차이는 발생하였지만, 전체적으로 비슷한 성능을 보인 것으로 해석되었다. 다만, 차양시설의 구조적 형태적 특성에 따라서 측면으로 유입되는 자외선을 차단할 수 있는 방안이 보완된다면, 옥외의 쾌적한 휴식공간으로 기능할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국가금학회지
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• 제35권2호
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• pp.143-151
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• 2008

본 실험은 사료 내 칼슘 수준과 fungal phytase의 상호 관계를 구명하고자 21주령 HyLine Brown 산란계 720수를 공시하여 시험을 실시하였다. 시험구는 phytase 첨가 수준 0, 300, 1000 DPU/kg, 칼슘 2수준(3.5, 4.0%), 무기태 인 수준 무첨가(0.095 NPP), 0.5(0.185 NPP), 1.0%(0.275%)를 조합한 $3{\times}2{\times}3$ 요인 시험으로 하였다. 실험 사료는 CP 16%에 ME 2,800 kcal/ kg 수준으로 급여하였다. 사료는 실험 전 기간 자유 채식토록 하였으며, 점등은 17시간으로 하였다. 조사 항목은 산란계의 생산 능력, 계란의 품질이다. 산란율은 fungal phytase 300 DPU 첨가구에서 증가하는 경향을 보였으며, 연.파란율은 감소하는 경향을 보였다. 처리구간별 산란율은 사료의 칼슘 수준에 따른 차이가 없었지만, NPP 무첨가구인 0.095% 첨가구에서 다른 처리구에 비하여 낮았다(P<0.05). 평균 난중 및 1일 산란량은 fungal phytase 300 DPU 첨가구에서 가장 높게 나타났다. 평균 난중은 사료 칼슘 수준이 3.5% 처리구에서 높게 나타났지만(P<0.05) 1일 산란량은 처리구간에 차이가 없었다. 평균 난중 및 1일 산란량은 NPP 무첨가구인 0.095% 첨가구에서 다른 처리구에 비하여 매우 낮았다(P<0.05). 사료 섭취량은 사료의 fungal phytase 및 칼슘 수준에 관계없이 비슷한 경향을 보였지만, 사료내 NPP 0.275, 0.165% 함유된 처리구에서 0.095% 처리구보다 통계적으로 높게 나타났다(P<0.05). 사료 요구율은 사료내 칼슘 및 NPP 수준간에 차이가 없었지만, fungal phytase 300DPU 첨가구에서 가장 크게 개선되었다(P<0.05). 난각 강도와 두께는 사료의 칼슘 수준이 높을수록 향상되는 결과를 보였고, NPP 0.275, 0.165%가 함유된 처리구에서 0.095% 처리구에 비하여 향상되었으며, 사료내 fungal phytase 수준에 따른 차이는 없었다. Haugh unit은 처리구간에 큰 차이 없이 비슷하게 나타났다. 본 실험의 결과, 산란계 사료에서 fungal phytase의 적정 수준은 300 DPU이며, 이때 사료내 TCP 첨가량은 권장량 대비 40% 이상 저감 효과가 있었으며, 사료의 칼슘 수준을 높게 하였을지라도 fungal phytase 첨가에 대한 개선 효과는 나타나지 않았다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.91-108
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• 2020

박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.