• 기술혁신연구
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• 제17권2호
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• pp.1-23
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• 2009

본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계 방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선 방안을 제시 하였다. 대부분의 국가에서 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정(셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 조사설계 방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하며는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출 방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비표본오차를 해소하고, 자료 수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.

• 우주기술과 응용
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• 제3권2호
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• pp.118-143
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• 2023

우주공간은 안보공간의 역할에서 상업공간으로 역할을 급속히 넓혀가고 있다. 현실적인 제약들 때문에 늦게 출발했지만 우리나라는 최근 들어 비약적 기술발전과 함께 우주에 대한 국가적 관심이 커지고 있다. 2023년 5월 25일, 누리호는 7개의 위성을 성공적으로 550 km 고도의 태양동기궤도에 배치했다. 그런데, 이 근처 고도에는 이미 스타링크가 4,000대 이상의 위성을 배치시키고 상업적 서비스를 진행하고 있다. 따라서, 누리호 위성들은 스타링크위성들과의 위험상황발생 가능성에 대해 지속적으로 예측하고 만일의 경우에 대해서는 준비를 해야 한다. 본 논문은 누리호 위성들이 임무수행을 위해 궤도비행을 하면서 발생할 수 있는 충돌위험상황에 대해 수행한 연구의 계량적 분석결과를 보고한다. 분석결과에 따르면 누리호 위성들은 하루에 3회 정도 1 km 거리 이내로 스타링크위성에 접근하는 것으로 나타났으며, 이 상황에서의 충돌확률은 1.0E-5 이상인 것으로 계산되었고 크게는 1.0E-2 이상인 경우도 발생하고 있다. 2013년에 발사된 후 성공적으로 임무를 수행하고 있는 아리랑 5호에 대한 본 연구의 비교분석은 아리랑 5호와 누리호 위성들이 위험상황의 분포에 있어 중요한 차이가 있음을 보여준다. 본 연구는 스타링크가 회피기동을 할 때의 비용에 대한 계량적인 분석결과도 보고하며, 후발주자로서 우주산업에 진입하는 우리나라가 고려해야 할 전략도 제시했다. SpaceMap사에서 개발한 AstroOne 프로그램을 분석도구로 사용했으며, Celestrak사의 Socrates Plus에서 보고한 결과와 비교검증하였다. 우주물체데이터는 TLE(two line element)를 사용했다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 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.

• 마케팅과학연구
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• 제18권3호
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• pp.59-88
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• 2008

Digital Convergence means integration between industry, technology, and contents, and in marketing, it usually comes with creation of new types of product and service under the base of digital technology as digitalization progress in electro-communication industries including telecommunication, home appliance, and computer industries. One can see digital convergence not only in instruments such as PC, AV appliances, cellular phone, but also in contents, network, service that are required in production, modification, distribution, re-production of information. Convergence in contents started around 1990. Convergence in network and service begins as broadcasting and telecommunication integrates and DMB(digital multimedia broadcasting), born in May, 2005 is the symbolic icon in this trend. There are some positive and negative expectations about DMB. The reason why two opposite expectations exist is that DMB does not come out from customer's need but from technology development. Therefore, customers might have hard time to interpret the real meaning of DMB. Time is quite critical to a high tech product, like DMB because another product with same function from different technology can replace the existing product within short period of time. If DMB does not positioning well to customer's mind quickly, another products like Wibro, IPTV, or HSPDA could replace it before it even spreads out. Therefore, positioning strategy is critical for success of DMB product. To make correct positioning strategy, one needs to understand how consumer interprets DMB and how consumer's interpretation can be changed via communication strategy. In this study, we try to investigate how consumer perceives a new product, like DMB and how AD strategy change consumer's perception. More specifically, the paper segment consumers into sub-groups based on their DMB perceptions and compare their characteristics in order to understand how they perceive DMB. And, expose them different printed ADs that have messages guiding consumer think DMB in specific ways, either cellular phone or personal TV. Research Question 1: Segment consumers according to perceptions about DMB and compare characteristics of segmentations. Research Question 2: Compare perceptions about DMB after AD that induces categorization of DMB in direction for each segment. If one understand and predict a direction in which consumer perceive a new product, firm can select target customers easily. We segment consumers according to their perception and analyze characteristics in order to find some variables that can influence perceptions, like prior experience, usage, or habit. And then, marketing people can use this variables to identify target customers and predict their perceptions. If one knows how customer's perception is changed via AD message, communication strategy could be constructed properly. Specially, information from segmented customers helps to develop efficient AD strategy for segment who has prior perception. Research framework consists of two measurements and one treatment, O1 X O2. First observation is for collecting information about consumer's perception and their characteristics. Based on first observation, the paper segment consumers into two groups, one group perceives DMB similar to Cellular phone and the other group perceives DMB similar to TV. And compare characteristics of two segments in order to find reason why they perceive DMB differently. Next, we expose two kinds of AD to subjects. One AD describes DMB as Cellular phone and the other Ad describes DMB as personal TV. When two ADs are exposed to subjects, consumers don't know their prior perception of DMB, in other words, which subject belongs 'similar-to-Cellular phone' segment or 'similar-to-TV' segment? However, we analyze the AD's effect differently for each segment. In research design, final observation is for investigating AD effect. Perception before AD is compared with perception after AD. Comparisons are made for each segment and for each AD. For the segment who perceives DMB similar to TV, AD that describes DMB as cellular phone could change the prior perception. And AD that describes DMB as personal TV, could enforce the prior perception. For data collection, subjects are selected from undergraduate students because they have basic knowledge about most digital equipments and have open attitude about a new product and media. Total number of subjects is 240. In order to measure perception about DMB, we use indirect measurement, comparison with other similar digital products. To select similar digital products, we pre-survey students and then finally select PDA, Car-TV, Cellular Phone, MP3 player, TV, and PSP. Quasi experiment is done at several classes under instructor's allowance. After brief introduction, prior knowledge, awareness, and usage about DMB as well as other digital instruments is asked and their similarities and perceived characteristics are measured. And then, two kinds of manipulated color-printed AD are distributed and similarities and perceived characteristics for DMB are re-measured. Finally purchase intension, AD attitude, manipulation check, and demographic variables are asked. Subjects are given small gift for participation. Stimuli are color-printed advertising. Their actual size is A4 and made after several pre-test from AD professionals and students. As results, consumers are segmented into two subgroups based on their perceptions of DMB. Similarity measure between DMB and cellular phone and similarity measure between DMB and TV are used to classify consumers. If subject whose first measure is less than the second measure, she is classified into segment A and segment A is characterized as they perceive DMB like TV. Otherwise, they are classified as segment B, who perceives DMB like cellular phone. Discriminant analysis on these groups with their characteristics of usage and attitude shows that Segment A knows much about DMB and uses a lot of digital instrument. Segment B, who thinks DMB as cellular phone doesn't know well about DMB and not familiar with other digital instruments. So, consumers with higher knowledge perceive DMB similar to TV because launching DMB advertising lead consumer think DMB as TV. Consumers with less interest on digital products don't know well about DMB AD and then think DMB as cellular phone. In order to investigate perceptions of DMB as well as other digital instruments, we apply Proxscal analysis, Multidimensional Scaling technique at SPSS statistical package. At first step, subjects are presented 21 pairs of 7 digital instruments and evaluate similarity judgments on 7 point scale. And for each segment, their similarity judgments are averaged and similarity matrix is made. Secondly, Proxscal analysis of segment A and B are done. At third stage, get similarity judgment between DMB and other digital instruments after AD exposure. Lastly, similarity judgments of group A-1, A-2, B-1, and B-2 are named as 'after DMB' and put them into matrix made at the first stage. Then apply Proxscal analysis on these matrixes and check the positional difference of DMB and after DMB. The results show that map of segment A, who perceives DMB similar as TV, shows that DMB position closer to TV than to Cellular phone as expected. Map of segment B, who perceive DMB similar as cellular phone shows that DMB position closer to Cellular phone than to TV as expected. Stress value and R-square is acceptable. And, change results after stimuli, manipulated Advertising show that AD makes DMB perception bent toward Cellular phone when Cellular phone-like AD is exposed, and that DMB positioning move towards Car-TV which is more personalized one when TV-like AD is exposed. It is true for both segment, A and B, consistently. Furthermore, the paper apply correspondence analysis to the same data and find almost the same results. The paper answers two main research questions. The first one is that perception about a new product is made mainly from prior experience. And the second one is that AD is effective in changing and enforcing perception. In addition to above, we extend perception change to purchase intention. Purchase intention is high when AD enforces original perception. AD that shows DMB like TV makes worst intention. This paper has limitations and issues to be pursed in near future. Methodologically, current methodology can't provide statistical test on the perceptual change, since classical MDS models, like Proxscal and correspondence analysis are not probability models. So, a new probability MDS model for testing hypothesis about configuration needs to be developed. Next, advertising message needs to be developed more rigorously from theoretical and managerial perspective. Also experimental procedure could be improved for more realistic data collection. For example, web-based experiment and real product stimuli and multimedia presentation could be employed. Or, one can display products together in simulated shop. In addition, demand and social desirability threats of internal validity could influence on the results. In order to handle the threats, results of the model-intended advertising and other "pseudo" advertising could be compared. Furthermore, one can try various level of innovativeness in order to check whether it make any different results (cf. Moon 2006). In addition, if one can create hypothetical product that is really innovative and new for research, it helps to make a vacant impression status and then to study how to form impression in more rigorous way.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.44-56
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• 2009

冲动购买是指一个没有预先购物意向的立即购买. 以往对冲动购买的研究主要集中于和营销组合变量, 环境因素, 消费人口和特征相关的因素. 在以前的研究中, 营销组合变量如产品种类, 产品类型和氛围, 包括广告, 优惠券, 销售活动, 促销刺激销售点, 和媒体格式都已被用于评估产品信息. 有些作者还着重围绕消费者的情境因素. 如信用卡的使用, 时间, 产品运输性, 发现购物同伴的存在和数量对冲动购买/冲动趋势有积极的影响. 研究也已评估了个体特征的影响, 如年龄, 性别, 以及消费者的教育程度, 以及拥挤的感知, 刺激和接触的需要等因素对冲动购买的影响. 概括来说, 以前的研究发现所有的产品都可以被冲动地购买(Vohs and Faber, 2007), 即环境因素可以影响或至少促使冲动购买行为. 最近新的分销渠道的推出, 例如家庭购物渠道, 折扣店和网上商店, 这些24小时都营业的形式增加了冲动购买的可能性. 然而, 以前的文献重点关注情境和营销变量, 因此这些研究所考虑的消费者的主要特征仍然是缺乏的. 为了弥补这个缺陷, 本研究根据研究的第三个惯例并关注个体特质变量, 这些是很少被研究的. 更具体地来说, 本研究探索了冲动购买趋势对冲动购买行为是否有积极的影响, 并评估了消费者特点例如认知闭合需要(NFCC), 心理健康和人际敏感性是如何影响消费者冲动购买的趋势. 这项调查结果显示, 消费者的情感冲动, 对冲动购买行为产生积极的影响, 而认知冲动并没有对冲动购买行为的影响. 此外, 情感冲动购买倾向是被认知闭合需要的构成因素所推动的, 如果断和模糊不适; 心理健康, 如环境控制和生活的目标, 以及规范和信息的影响. 此外, 认知冲动倾向是被认知闭合需要的构成因素所驱动的决断, 模棱两可的不适和密切的态度, 心理健康和环境控制, 以及规范性和信息的影响. 本研究具有重要理论意义. 第一, 情感冲动对冲动购买行为有巨大影响. 以前的研究根据情感和流动理论提出, 低到中等程度的冲动是自我控制减少或自我监管机制失败所造成的. 本研究证实了上述观点. 二, 本研究通过确认冲动购买趋势可以看做是情感和认知两个维度的二维概念, 并说明冲动购买行为主要是由情感冲动解释, 而不是认知冲动. 第三, 目前的研究有新的概念, 如在本研究的模型中作为潜在影响因子的心理健康和认知闭合需要, 从而对现有的文献做出了贡献. 通过多维概念例如心理健康和认知闭合需要, 有关消费者信息过程的多个方面可以被评估. 第五, 本研究通过确定规范和信息这两个竞争路线扩展了现有的文献. 规范影响发生在个人符合别人的期望或提高他们的自我形象时. 而信息的影响发生在个人搜索来自他人知识信息和观察他人行为之后的推论. 本研究显示了这两个相互竞争的社会影响力的路线, 可以归因于不同影响力的来源. 目前的研究也有许多实际的启示. 首先, 它表明, 公司应该更多关注其首要的目标, 有情感冲动的消费者. 这一方面公司可以创造更振奋精神的购物环境. 二, 目前的结果表明, 认知闭合需要与认知方面的冲动有密切相关的. 这些人是被不经意的想法所驱动的, 而不是感觉或兴奋. 在购买点理性的广告会吸引这些客户. 第三, 容易受规范性影响的消费群是另一个潜在的目标市场. 零售商和制造商, 通过宣传其产品和/或可用于识别或符合愿望组在对他人的期望的产品服务. 但是, 作为一个细分市场, 零售商应避免目标消费群易受信息的影响. 这些人对有关购买的产品服务进行了广泛的信息搜索, 因此更详细, 长期理性的广告信息可以内化这些消费者的思想过程. 本文的结果有几个原因应慎重解释. 这项研究采用了数量较少的便利样本, 而且只调查了两个维度的行为. 为此, 今后的研究应包括更多样化特点和衡量行为的不同方面的样本. 未来的研究还应该调查与情感作用理论密切相关的个性特征. 在以后的研究中, 特征变量会是很另人感兴趣的领域, 如感觉的好奇, 人际敏感性的好奇心, 和气氛反应.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제3권
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• pp.111-140
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• 2002

This study was conducted from April 1 through April 30, 2002 in order to figure out the relationship between physical health status and life style and the factors influencing physical health. Subjects were selected from among the residents older than 20 years old by probability scheme of one out of 2000. Three thousand people were interviewed by questionnaires, and 2,742(91.4%) respondents were used for analysis, and the results are as follows: 1. Ridit(Relatives to an identified distribution it) of category one by sex was 0.26 in man, and 0.25 in woman. Ridit of category two was 0.57 in man and 0.53 in woman, those of category three was 0.72 in man and 0.65 in woman. That of category four was 0.86 in man and 0.85 in woman, that of category five was 0.95 in man and 0.97 in woman, and that of category six was 0.98 in man and 0.99 in woman. The ridits and health related categories by sex were r=.954 in man and r=.966 in woman(p<0.01) 2. Ridits of healthy behavior 2-1. The ridit of males who slept for less than 6 hrs was 0.71, that of those who slept for $7{\sim}8$ hrs was 0.24, and that of those who slept for more than 9 hours was 0.96. The ridit of females who slept for less than 6 was 0.80, that of those who slept for $7{\sim}8$ hrs was 0.32, and that of those who slept for more than 9 hrs was 0.97. 2-2. The ridit of male, who ate breakfast everyday was 0.30, that of those who ate one to four breakfast per week was 0.87, and that of those who never ate breakfasts was 0.96. The ridit of females who ate breakfast everyday was 0.32, that of those who ate breakfast one to four times a week was 0.75, and that of those who never ate breakfast was 0.99. 2-3. The ridit of males whose body weights were 10% lower than normal body weight was 0.45, that of those with $5{\sim}9.9%$ less than normal body weight was 0.28, that of those with ${\pm}4.9%$ of normal body weight was 0.12, that of those whose body weights were $5{\sim}9.9%$ heavier than normal was 0.40, that of those whose body weights were $10{\sim}19.9%$ heavier than normal was 0.74, that of those with $20{\sim}29.9%$ heavier than normal body weights was 0.78 and that of those with 30% heavier than normal body weight was 0.87. That of females with 10% less than normal body weight was 0.53, that of those with $5{\sim}99%$ less than normal body weight was 0.32, that of 4.9% those with ${\pm}f$ normal body weight was 0.14, that of those with 5.0 to 9.9% heavier body weights was 0.43, that of those with 10 to 19.9% heavier body weight was 0.65, that of those with $20{\sim}29.9%$ heavier body weight was 0.94 and that of those with more than 30% of normal body weight was 0.94. 2-4. The ridit of males who exercised everyday was 0.11, that of those who exercised three to four times a week was 0.25, that of those exercising once or twice a week was 0.48, and that of those who never exercised was 0.80. The ridit of females exercising everyday was 0.08, that of those exercising three to four times a week was 0.21, that of those exercising one to two times was 0.35 and that of those who never exercised was 0.72. 2-5. The ridit of males who did not drink at all was 0.14, that of those who drank one or two cups of hard liquor(Soju) was 0.39, that of those who drank a half bottle of Soju was 0.56, that of those who darnk a bottle of Soju was 0.73 and that of those who drank two bottles of Soju was 0.96. The ridit of females who did not drink at all was 0.30, that of those who drank one or two cups of Soju was 0.70, that of those who drank a half bottle of Soju was 0.84, that of those who drank a bottle of Soju was 0.97 and that of those who drank more than two bottles of Soju was 0.99. 2-6 The ridit of males who did not smoke was 0.20, that of those who smoked one or two cigarettes was 0.44, that of those who smoked about ten cigarettes was 0.58, and that of those who smoked more than a pack of cigarettes was 0.85. The ridit of females who did not smoke at all was 0.90, that of those who smokes one or two cigarettes was 0.91, that of those who smoked about the cigarettes was 0.93 and that of those who smoked more than a pack of cigarettes was 0.96 3. The ridit of males who had healthy behavior in six categories was 0.43 and the average age of them was 45, that of those who had healthy behavior in five categories was 0.47 and the average age was 45, that of those who had healthy behavior in three categories was 0.50 and the average age was 43, that of those who had heathy behavior in two categories was 0.60 and the average age was 40, that of those who had healthy behavior in one category was 0.68 and the average age was 38, and that of those who did not have healthy behavior at all in six categories was 0.79 and the average age was 41. The ridit of females who had heathy behavior in six categories was 0.38 and the average age was 45, that of those who had healthy behavior in five categories was 0.40 and the average age was 44, that of those who had healthy behavior in four categories was 0.46 and the average age was 43, that of those who had healthy behavior in three categories was 0.52 and the average age was 44, that of those who had healthy behavior in two categories was 0.57 and the average age was 41, that of those who the healthy behavior in one category was 0.62 and the average age was 40, and that those who did not have healthy behavior in six categories was 0.79 and the average age was 43. 4. The health statues of the persons who the healthy behavior were better than those who did not have healthy behavior. If the people have healthy behavior in young age and they have healthy education continuously, they can live healthier lives.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권1호
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• pp.103-122
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• 2011

Recently, numerous documents have been made available electronically. Internet search engines and digital libraries commonly return query results containing hundreds or even thousands of documents. In this situation, it is virtually impossible for users to examine complete documents to determine whether they might be useful for them. For this reason, some on-line documents are accompanied by a list of keywords specified by the authors in an effort to guide the users by facilitating the filtering process. In this way, a set of keywords is often considered a condensed version of the whole document and therefore plays an important role for document retrieval, Web page retrieval, document clustering, summarization, text mining, and so on. Since many academic journals ask the authors to provide a list of five or six keywords on the first page of an article, keywords are most familiar in the context of journal articles. However, many other types of documents could not benefit from the use of keywords, including Web pages, email messages, news reports, magazine articles, and business papers. Although the potential benefit is large, the implementation itself is the obstacle; manually assigning keywords to all documents is a daunting task, or even impractical in that it is extremely tedious and time-consuming requiring a certain level of domain knowledge. Therefore, it is highly desirable to automate the keyword generation process. There are mainly two approaches to achieving this aim: keyword assignment approach and keyword extraction approach. Both approaches use machine learning methods and require, for training purposes, a set of documents with keywords already attached. In the former approach, there is a given set of vocabulary, and the aim is to match them to the texts. In other words, the keywords assignment approach seeks to select the words from a controlled vocabulary that best describes a document. Although this approach is domain dependent and is not easy to transfer and expand, it can generate implicit keywords that do not appear in a document. On the other hand, in the latter approach, the aim is to extract keywords with respect to their relevance in the text without prior vocabulary. In this approach, automatic keyword generation is treated as a classification task, and keywords are commonly extracted based on supervised learning techniques. Thus, keyword extraction algorithms classify candidate keywords in a document into positive or negative examples. Several systems such as Extractor and Kea were developed using keyword extraction approach. Most indicative words in a document are selected as keywords for that document and as a result, keywords extraction is limited to terms that appear in the document. Therefore, keywords extraction cannot generate implicit keywords that are not included in a document. According to the experiment results of Turney, about 64% to 90% of keywords assigned by the authors can be found in the full text of an article. Inversely, it also means that 10% to 36% of the keywords assigned by the authors do not appear in the article, which cannot be generated through keyword extraction algorithms. Our preliminary experiment result also shows that 37% of keywords assigned by the authors are not included in the full text. This is the reason why we have decided to adopt the keyword assignment approach. In this paper, we propose a new approach for automatic keyword assignment namely IVSM(Inverse Vector Space Model). The model is based on a vector space model. which is a conventional information retrieval model that represents documents and queries by vectors in a multidimensional space. IVSM generates an appropriate keyword set for a specific document by measuring the distance between the document and the keyword sets. The keyword assignment process of IVSM is as follows: (1) calculating the vector length of each keyword set based on each keyword weight; (2) preprocessing and parsing a target document that does not have keywords; (3) calculating the vector length of the target document based on the term frequency; (4) measuring the cosine similarity between each keyword set and the target document; and (5) generating keywords that have high similarity scores. Two keyword generation systems were implemented applying IVSM: IVSM system for Web-based community service and stand-alone IVSM system. Firstly, the IVSM system is implemented in a community service for sharing knowledge and opinions on current trends such as fashion, movies, social problems, and health information. The stand-alone IVSM system is dedicated to generating keywords for academic papers, and, indeed, it has been tested through a number of academic papers including those published by the Korean Association of Shipping and Logistics, the Korea Research Academy of Distribution Information, the Korea Logistics Society, the Korea Logistics Research Association, and the Korea Port Economic Association. We measured the performance of IVSM by the number of matches between the IVSM-generated keywords and the author-assigned keywords. According to our experiment, the precisions of IVSM applied to Web-based community service and academic journals were 0.75 and 0.71, respectively. The performance of both systems is much better than that of baseline systems that generate keywords based on simple probability. Also, IVSM shows comparable performance to Extractor that is a representative system of keyword extraction approach developed by Turney. As electronic documents increase, we expect that IVSM proposed in this paper can be applied to many electronic documents in Web-based community and digital library.

• Radiation Oncology Journal
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• 제18권1호
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• pp.1-10
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• 2000

목적 : 비인강암에서 방사선치료는 근치적 목적으로 사용되고 있으나 방사선치료 후 이하선 기능 저하에 따른 구강 건조증이 생기는 것이 문제이다. 방사선치료에 의한 구강 건조증의 발생을 감소시키기 위해 방사선조사시 이하선을 보호하는 새로운 치료 기법을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법 : 림프절 전이가 없고 종양의 침범 범위가 서로 상이한 비인강암 4례를 대상으로 2가지의 새로운 치료계획을 수립하고 기존의 2차원 통상치료계획과 비교하였다. 치료계획-A는 기존의 2차원 통상치료 방법이며, 치료계획-B는 져 Gy 이후에 축소조사를 3차원 입체 조형치료로 하는 것이며, 치료계획-C는 방사선 치료 처음부터 3차원 입체 조형치료를 이용하여 양측 이하선을 방사선 조사영역에서 제외시키면서 30.6 Gy에서 척수 차폐를 시행하고 져 Gy 이후에 축소조사시 비동일 평면 3차원 입체조형치료를 시행하는 방법이다. 위 3가지 치료계획은 모두 70.2 Gy의 선랸을 계획용 표적체적내 회전중심점에 처방하여 각 치료계획마다 계획용 표적체적과 이하선의 등선량 분포, 선량체적 히스토그람(dose volume histogram, DVH), 선량통계(dose statistics), 정상조직손상확률(normal tissue complication probability, NTCP)을 비교하였다. 결과 : 전 예의 환자에서 치료 표적 부위의 등선량 분포, 선량통계와 선량체적 히스토그람상 치료계획-C에서 치료선량이 표적체적 내에 보다 균일하게 조사되었다. 선량통계분석에서 이하선에 조사되는 평균 방사선량은 치료계획-C에서 가장 적었으며(치료계획-A 58 Gy, 치료계획-B 50 Gy, 치료계획-C 48.5 Gy), 46 Gy가 조사되는 체적도 가장 적었다(치료계획-A 100$\%$, 치료계획-B 98$\%$, 치료계획-C 69$\%$). 선량체적 히스토그람도 치료계획-C에서 가장 우수하였고, 선량체적 히스토그람을 이용하여 계산된 정상조직 부작용 확률도 치료계획-C에서 가장 낮았다. 결론 : 방사선치료 초기부터 3차원 입체조형치료를 적용하여 이하선을 치료 조사영역에서 제외하고, 축소 조사시에 다양한 조사방향을 가능하게 하기 위해 45 Gy 이전에 척수 차폐(spinal cord block)를 적용하는 이 같은 새로운 방사선치료 기법이 림프절 전이가 없는 비인강암의 환자에서 구강 건조증 발생을 감소시키는 방사선치료기법으로 추천될 수 있다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

• 핵의학기술
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• 제20권2호
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• pp.54-61
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• 2016

1. 목적 성조숙증은 2차성징의 발달이 여아에서는 8세 이전 남아에선 9세 이전에 조기 2차성징이 출현하는 증상으로 골단의 조기 폐쇄를 일으켜 결국 최종 성인 신장의 감소를 가져오는 질환이다. 본 연구는 성조숙증으로 내원한 여아들의 GnRH(Gonado-tropin-releasing Hormone) 자극검사 결과와 의무기록을 후향 분석하여 진단별 차이를 알아보고자 하였다. 2. 방법 2015년 2월부터 2015년 12월까지 분당서울대병원 소아청소년 내분비내과를 내원한 여아 118명을 대상으로 하였다. 의무기록을 후향 분석하여 대상 환아들은 진성 성조숙증(true precocious puberty) 57명, 조기사춘기(early puberty) 39명, 유방 조기발육군(premature thelarche) 22명을 진단별로 분류하였다. 진단 당시의 신장, 체중, Tanner stage, 골연령, 역연령, 부모의 키, GnRH 검사에서 LH, FSH와 E2 (Estradiol) Basal 값도 함께 조사하였다. 성선 자극호르몬 결과값 LH (Basal,30min,45min,60min) FSH(Basal,30min,60min)을 비교하여 각 그룹별 LH, FSH Peak치 분포도와 LH 최고치/LH 기저치 비율에 대한 평균${\pm}$표준편차와 LH 최고치/FSH 최고치 비율에 대한 평균${\pm}$표준편차를 비교하여 각 3그룹 간 유의확률(P-value) 값을 구하였다. 골연령의 측정은 Greulich-Pyle법(왼쪽 수근골 X선 사진을 촬영하여 골성숙도를 평가하는 방법- 6개월 단위의 표준손목사진을 보고 비교해서 골연령을 유추하는 방식)을 이용한 소아 청소년 내분비내과 교수가 직접 판독한 결과로 사용하였고 GnRH 검사는 합성 LHRH 100 ug을 정맥 주사하여 LH는 Basal, 30분, 45분,60분 후에 채혈된 결과값과 FSH는 Basal, 30분, 60분후에 채혈된 결과값을 조사하였다. 3. 결과 진성성조숙증그룹의 평균 키는$131{\pm}14.85$, 평균체중은 $8.80{\pm}4.93$, 평균역연령은 $7.1{\pm}0.81$, 평균 골연령은 $9.9{\pm}0.9$, 조기사춘기 그룹의 평균키는 $134{\pm}5.10$, 평균체중은 $28.50{\pm}4.43$, 평균역연령은 $8.05{\pm}0.03$, 평균 골연령은 $10.0{\pm}0.62$, 유방조기발육군의 평균 키는 $129{\pm}6,01$ 평균체중은 $28.65{\pm}5.98$, 평균역연령은 $7.02{\pm}0.58$ 평균 골연령은 $8.04{\pm}1.29$로 세 그룹간에 키와 체중 비교 시 유의한 차이가 없었고 역연령(P < 0.0001), 골연령( P< 0.0001), 골연령과 역연령과의 차이(P < 0.0002 )에서는 그룹간 유의한 차이가 있었다. 각 그룹별 LH, FSH Peak치 분포도 비교시 진성성조숙증 그룹은 LH 30분-82.5%, 45분-12.3%, 60분-5.3%, FSH 30분-8.8%, 60분-91.2%로 높은 Peak치를 보였고 조기사춘기 그룹은 LH 30분-79.5%, 45분-17.9%, 60분-2.6%, FSH 30분-7.7%, 60분 -92.32%로 높은 Peak치를 나타내었다. 유방조기 발육군 그룹에서는 LH 30분-30%, 45분-59%, 60분-9.09%, FSH 30분 -0%, 60분-100%로 Peak치를 나타내었다. LH Peak/LH basal ratio 비교시 진성성조숙증 그룹은 $19.09{\pm}17.15$, 조기사춘기 그룹은 $15.23{\pm}10.88$ 유방조기 발육군 그룹은 $4.93{\pm}4.36$으로 3 그룹간 유의한 차이를 보였다(P < 0.0001). LH Peak/FSH Peak ratio 비교시 진성성조숙증 그룹은 $1.222{\pm}0.77$, 조기사춘기 그룹은 $1.34{\pm}1.23$ 유방조기 발육군 그룹은 $0.3{\pm}0.09$로 3 그룹간 유의한 차이(P < 0.0001)를 보였다. 4. 결론 여아들의 진성성조숙증을 진단하기 위한 GnRH Test 검사는 자극 후 30분과 60분 사이에 LH 최고치가 기저치에 비해 2~3배 이상 증가 되어 있거나 또는 5~10 IU/L 이상 증가되었을 때 유용한 판정 자료로 이용 될 수 있는 핵의학 연속검사라고 사료되어진다.