• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.243-253
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• 2010

국내 외에서 통신 방송 결합상품의 가입경쟁이 가속화되고 있다. 여기에 더하여 Apple이나 Google 같은 거대 모바일 OS 사업자들이 통신 방송산업으로의 진출 움직임을 보이고 있어, 향후 결합상품 경쟁은 더욱 치열해질 전망이다. 이러한 상황 하에서, 본 연구는 결합상품 구매의도를 높이고, 기대할인율을 낮출 수 있는 요인을 밝히고자 했고, 그 해답을 핵심상품의 품질, 만족, 브랜드충성도에서 찾고자 했다. 연구 결과, 결합상품 구성상품 중 핵심상품에 대해 높은 브랜드충성도를 가지고 있는 경우, 핵심상품을 제공하는 사업자의 결합상품을 구매할 가능성이 더 높아지고, 요구하는 기대할인률 수준을 낮출 수 있다는 것을 확인하였다. 이 같은 연구결과는 저렴한 결합상품으로 타사 고객의 전환행동을 유도하는 마케팅전략 못지않게 기존 단품 이용고객들의 만족도를 높이는 마케팅전략이 중요하다는 점을 시사한다. 또한, 충성고객군에 대해서는 결합상품 할인율로 어필하기보다는 다른 혜택이나 가치를 제공하는 것이 보다 효율적일 수 있다는 것을 시사한다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제9권2호
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• pp.230-240
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• 2002

Background : The purpose of this study was to develop, implement and evaluate the pharmacist intervention program designed to identify and correctly adjust the dosage of $H_2$-receptor antagonists ($H_2RA$) in renally impaired patients and promote timely conversion of $H_2RA$ from IV to PO therapy. Methods : The study population consisted of renally impaired patients who received $H_2RA$ therapy from April 9 to May 8, 2001 at Hallym Medical Center. Each morning a specifically developed software program identified patients with serum creatinine (Scr) greater than 1.2 mg/dl or age greater than 65 years. The pharmacist, then screened the pharmacy profiles of the identified patients to determine if the patient was on $H_2RA$. For these patients on $H_2RA$ with renal impairement the creatinine clearance (CrCl) was calculated using Cockroft & Gault equation. The pharmacist determined the proper dosage for each identified patients based on the calculated CrCl and the oral dosage that would be appropriate for whom IV therapy was no longer indicated. Result : A total of 149 cases (101 patients) were monitored during the study period. The dosage was inappropriately prescribed for renal function in 61 of 149 cases (41%), and of those, pharmacist made recommendations for 58 cases of which 33 cases (57%) were accepted by the physicians. The administration route of H2RA was inappropriately used as IV in 22 of 53 cases (42%), and pharmacist made recommendations for those 22 cases of which 15 cases (68%) were accepted. Conclusion : Monitoring of patients with renal dysfunction by a pharmacist improved the dosing of $H_2RA$ and a dosing program of patients with renal impairment would be of benefit to other clinicians and institutions seeking to optimize patient care.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.148-157
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• 2021

The effectiveness of recommendation systems depends on the performance of the algorithms with which these systems are designed. The quality of the algorithms themselves depends on the quality of the strategies with which they were designed. These strategies differ from author to author. Thus, designing a good recommendation system means implementing the good strategies. It's in this context that several research works have been proposed on various strategies applied to algorithms to meet the needs of recommendations. Researchers are trying indefinitely to address this objective of seeking the qualities of recommendation algorithms. In this paper, we propose a new algorithm for recommending learning items. Learner performance predictions and collaborative recommendation methods are used as strategies for this algorithm. The proposed performance prediction model is based on convolutional neural networks (CNN). The results of the performance predictions are used by the proposed recommendation algorithm. The results of the predictions obtained show the efficiency of Deep Learning compared to the k-nearest neighbor (k-NN) algorithm. The proposed recommendation algorithm improves the recommendations of the learners' learning items. This algorithm also has the particularity of dissuading learning items in the learner's profile that are deemed inadequate for his or her training.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.374-388
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• 2022

Cloud computing has been one of the most critical technology in the last few decades. It has been invented for several purposes as an example meeting the user requirements and is to satisfy the needs of the user in simple ways. Since cloud computing has been invented, it had followed the traditional approaches in elasticity, which is the key characteristic of cloud computing. Elasticity is that feature in cloud computing which is seeking to meet the needs of the user's with no interruption at run time. There are traditional approaches to do elasticity which have been conducted for several years and have been done with different modelling of mathematical. Even though mathematical modellings have done a forward step in meeting the user's needs, there is still a lack in the optimisation of elasticity. To optimise the elasticity in the cloud, it could be better to benefit of Machine Learning algorithms to predict upcoming workloads and assign them to the scheduling algorithm which would achieve an excellent provision of the cloud services and would improve the Quality of Service (QoS) and save power consumption. Therefore, this paper aims to investigate the use of machine learning techniques in order to predict the workload of Physical Hosts (PH) on the cloud and their energy consumption. The environment of the cloud will be the school of computing cloud testbed (SoC) which will host the experiments. The experiments will take on real applications with different behaviours, by changing workloads over time. The results of the experiments demonstrate that our machine learning techniques used in scheduling algorithm is able to predict the workload of physical hosts (CPU utilisation) and that would contribute to reducing power consumption by scheduling the upcoming virtual machines to the lowest CPU utilisation in the environment of physical hosts. Additionally, there are a number of tools, which are used and explored in this paper, such as the WEKA tool to train the real data to explore Machine learning algorithms and the Zabbix tool to monitor the power consumption before and after scheduling the virtual machines to physical hosts. Moreover, the methodology of the paper is the agile approach that helps us in achieving our solution and managing our paper effectively.

• 생명과학회지
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• 제33권9호
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• pp.736-745
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• 2023

노화란 세포 및 생리 기능이 점진적으로 손상되는 복잡한 과정이다. 알츠하이머, 동맥경화 및 갱년기와 같은 노화와 관련된 질병은 노화가 진행이 되면서 발생된다. 노화와 관련된 질환은 다양한 원인에 의해 발생된다. 그 중 유전적인 변화 없이 유전자 발현을 조절하는 후성유전의 변화는 노화, 그리고 노화와 관련된 질환의 발생에 중요한 조절자로 알려져있다. 이 리뷰에서는 후성유전의 변화가 노화 및 노화와 관련된 질병의 발전과 진행에 어떠한 역할을 하는지에 대해 서술하였다. 노화 중에 일어나는 유전적 변화의 분자적 기전과 이러한 변화가 노화와 관련된 질병에 미치는 영향, 특히 노화와 관련된 질환과 관련된 유전자 발현 양식을 조절하는 RNA 메틸화, DNA 메틸화 및 miRNA에 대해 중점적으로 초점을 맞추었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.192-200
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• 2008

다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6133-6145
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• 2013

생활수준의 향상과 건강에 대한 관심 증가는 와인소비를 증가시키고 있으며, 유통 경로 또한 다양해지고 있다. 외국에서는 온라인 구매가 보편화 되어 있는 와인의 경우, 국내 인터넷 사이트 및 블로그를 통하여 다양한 정보들이 교류되고 있어, 와인구매에 도움을 받고 있다. 본 논문에서는 소비자가치 이론(customer value theory)을 바탕으로 온라인상에서의 와인 구매의도 파악을 목적으로 하며, 문헌연구를 통해 온라인 와인 구매의도의 주요 영향요인으로 사이트품질과 지각된 가치를 도출하였다. 실증연구를 통해 사이트품질, 지각된 가치 및 온라인 와인 구매의도 간의 구조적 관계를 검증하였고, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 정보품질은 지각된 가치(품질가치, 가격가치, 정서적 가치, 사회적 가치)에 영향을 주지 않았다. 둘째, 온라인 와인매장의 시스템품질이 품질가치, 가격가치, 정서적 가치에 긍정적인 영향을 주는 것으로나 나타났다. 셋째, 온라인 와인매장의 서비스품질이 품질가치, 가격가치, 정서적 가치 및 사회적 가치 모두에 영향을 주는 것으로 나타났다. 넷째, 온라인 와인매장의 중개활동을 통해 구매한 와인(오프라인, 온라인 구매 모두)에 대해 고객이 지각한 품질가치, 정서적 가치 및 사회적 가치가 온라인 와인구매의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 온라인 와인 구매의도의 주요 결정요인을 실증연구를 통해 검증하고, 나아가 온라인 와인 스토어의 활성화를 위한 주요 성공요인을 제시한데 있다.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.161-181
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• 2019

사람들은 청소년기에 성적 지향이나 성 정체성에 대해 인식하기 시작하며, 청소년들은 성에 관한 민감한 건강정보 탐색을 위해 접근이 편하고 익명성이 보장된 지식검색 커뮤니티를 자주 이용한다. 본 연구는 지식검색 커뮤니티에 나타난 청소년들의 성 정체성에 관련된 질문과 답변을 바탕으로 그들의 정보탐색 행태를 관찰하고자 하였다. 먼저, 그들의 정보 요구를 파악하고 그들이 공유한 질문에 제공된 답변들 가운데 채택된 답변과 비 채택된 답변의 특성을 비교하여 청소년들이 어떠한 답변을 선호하는지 조사하였다. 이를 위해 국내의 대표적인 지식검색 커뮤니티인 네이버 지식iN에서 2016년 1월부터 2018년 12월까지 3년간 채택된 답변과 비 채택된 답변으로 구성된 총 358세트의 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 성 정체성에 관한 고민을 가진 청소년들은 성 정체성에 대한 정의나 혼란에 관한 정보 요구가 많았다. 이용자들이 채택한 답변에는 공감 및 긍정적인 느낌을 주는 요인들이 채택되지 않은 답변에 비해 많았으며, 반면에 채택되지 않은 답변에는 부정적인 요인들이 높게 나타났다. 본 연구는 성 정체성이 확립되지 않은 청소년들이 가진 정보 요구와 정보탐색 행태를 분석하여 정보탐색 분야의 논의를 확장하고 건강정보 이용자의 정보 평가에 이용되는 인지적 및 감정적 모델을 검증했다는 데 학문적 의의가 있다. 또한 연구 결과를 바탕으로 소셜 미디어가 청소년에게 제공해야 할 성 정체성에 관한 효과적인 정보서비스에 대한 실질적인 함의를 제안한다.

• 시큐리티연구
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• 제18호
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• pp.143-167
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• 2009

21세기에 들어서면서 선진국은 민간경비산업의 전문화를 위해 자격제도 및 교육훈련을 강화하고 있는 추세이다. 우리나라도 전문성 강화를 위한 교육훈련 시스템의 변화를 시도하고 있으나 합리적이지 못한 선발기준과 교육시스템 운영으로 과점시장이 형성되어 있는 실정이다. 오히려 '직업면허제도'를 통하여 자격증 소지자나 경비업체, 교육기관 및 위탁자의 지대추구행위가 증가하고 있는 상태이다. 경비산업 종사자의 질적 향상을 목적으로 자격증 발급 및 지정교육기관을 통한 기본교육이 실시되고 있으나 실질적인 효과는 적은편이다. 이에 본 연구는 민간경비원 선발 및 교육에 관한 문제점을 찾아본 결과, 이원화된 검정제도와 교육시스템의 구조적 문제 그리고 경비업체 운영자 및 최고관리자(임원)의 전문성과 운영능력에 대한 검증이 전혀 이루어지지 않고 있는 것을 알 수 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 이원화 되어있는 경비지도사 자격증 제도와 경비원 교육 이수 제도를 '공인자격검증제도'로 단일화하며, 그 자격검정 대상은 관련 종사자 전체로 확대하여야 할 것이다. 또한 시장 지배적 지위를 이용한 과점현상으로 발생되는 후생손실을 최소화하고 자율경쟁이 가능하도록 지정교육기관의 수를 늘리고 경비원들의 교육 및 취업(업체) 선택에 자율권을 부여하여야 할 것이다. 앞서 제시한 문제점들을 최소화 하고 객관성을 유지하기 위해서는 전문가 집단부터 이해관계자, 시민단체 까지 모두 참여하는 거버넌스 네트워크 형태의 '민간보안산업위원회'와 같은 새로운 관리 감독 기관 설립이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.453-459
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• 2017

본 연구는 게임 산업 시장에 새로운 성장 동력으로 주목받고 있는 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 이용자들의 이용행태를 알아보기 위해 진행되었다. 이를 위해 남, 여 대학생 250명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 첫째, 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 관계형성 동기와 여유시간 재미찾기 동기 요인이 게임태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 관계형성 동기는 지속적 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 관계형성 동기와 여유시간 재미찾기 동기는 구전에 의한 추천의도에, 관계형성 동기와 광고추천 동기는 온라인에 의한 추천의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 넷째, 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 태도는 지속적 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 마지막으로 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 태도는 구전에 의한 추천의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 이러한 연구결과를 바탕으로 이용자들의 편의에 맞는 양질의 게임 콘텐츠 개발을 위한 유용한 기초정보를 제공해줄 수 있을 것으로 기대한다.