• 한국산림과학회지
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• 제85권4호
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• pp.605-618
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• 1996

훼손된 생태계(生態系)로 간주한 남산(南山)과 비교적 자연생태계(自然生態系)를 유지하고 있는 광릉(光陵)을 대상으로 식물종의 구성 상태를 중심으로 각 지역의 구조적인 식물 종다양성(種多樣性)을 파악하고 훼손된 생태계로 간주한 남산(南山)에 대하여 장차 자연 상태의 생태계로 복원하는데 필요한 여러 가지 생태적(生態的) 정보(情報)를 제공하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 상층(上層) 식생(植生)은 $20m{\times}20m$, 중층(中層) 식생(植生)은 $4m{\times}4m$, 하층(下層) 식생(植生)은 $1m{\times}1m$의 정방형(正方形) 표본구(標本區)를 설정한 계층표본구법(階層標本區法)을 적용하여 목본(木本)과 초본식물(草本植物)의 자료를 수집하였으며, 초본 식물은 봄, 여름, 가을의 종(種) 출현의 변화를 감안하여 계절별로 조사하였다. 임형(林型)별, 수직 구조상의 층별, 계절별로 출현하는 식물종을 바탕으로 종구성(種構成) 상태(狀態), 종다양성(種多樣性), 생활형(生活型) 다양성(多樣性), 종간(種間) 상관관계(相關關係), 종(種)별 서식지(棲息地) 평가 등의 분석을 통하여 식물종과 관련되는 산림(山林) 생태계적(生態系的) 속성(屬性)들을 검토하였다. 남산(南山) 관엽수림(關葉樹林)의 상층 임관을 구성하는 임목의 종다양성(種多樣性) 지수(指數)는 광릉(光陵) 천연림(天然林)의 상층 임목의 종다양성 지수보다 높게 조사되었으나, 전반적인 식물의 종다양도는 광릉(光陵) 지역이 남산(南山) 지역보다 높게 나타났다. 선정된 초본(草本) 식물(植物) 중에서 광릉(光陵) 지역에서만 출현하고 남산(南山)에서는 찾아볼 수 없었던 것으로는 개싹눈바꽃, 늦고사리삼, 느리미고사리, 광릉골무꽃, 뻐꾹나리, 그리고 광릉제비꽃 등으로 광릉(光陵) 지역의 특산종(特産種)이 대부분이었다. 목본(木本) 식물(植物) 중에는 보리수나무 그리고 서울귀룽나무가 남산(南山)에서만 조사되었고, 고로쇠나무, 복자기나무, 서어나무, 층층나무. 들메나무, 황벽나무 등 천연 활엽수림의 전형적인 수종이 출현하더라도 그 생육지가 극히 작은 면적 혹은 일부분에 국한되었다. 장차 남산(南山) 지역의 생물다양성(生物多樣性)을 복원하는 차원에서 이와 같은 식물(植物) 종(種)의 분포(分布) 영역(領域)이 확대되는 방향으로 이끌어 나갈 필요성이 있다고 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.203-215
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• 2017

최근 스마트폰 보급과 측위 기술의 향상으로 보행자용 내비게이션 서비스(Pedestrian Navigation Service, PNS)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보행자의 이동 특성과 길 찾기 성공률 측면에서 보행자에게 길안내를 하는데 랜드마크를 이용하는 것이 효율적이다. 이에 PNS를 위하여 랜드마크를 추출하려는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 이들 선행연구는 랜드마크를 추출할 때 건물들 간의 차이만을 고려하고, PNS가 구동되는 화면 속 지도에 대한 사용자의 시각적 주의를 고려하지 않았다는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 건물의 속성을 지역적 변수와 전역적 변수로 정의함으로써 이와 같은 문제를 개선하고자 한다. 지역적 변수는 건물들 간의 차이를 나타내고 전역적 변수는 건물이 가지는 고유한 특성을 나타냄으로써 건물의 현출성과 시각적 주의 정도를 반영한다. 또한, 네트워크 보로노이 다이어그램을 이용하여 네트워크의 연결성을 고려하고 랜드마크 후보군 추출 시 발생하는 중첩 현상을 해결한다. PNS를 위한 랜드마크를 추출하기 위하여 선행 연구를 바탕을 건물 속성정보를 정의하였다. 다음으로, 보행자를 위한 선택점을 선정하고, 해당 선택점 별로 랜드마크 후보군을 추출하였다. 이들 랜드마크 후보군에 대해서 정의된 건물 속성정보를 산출하고, 주성분 분석을 이용하여 랜드마크를 추출하였다. 제안된 기법을 서울특별시 관악구 일부 지역을 대상으로 적용하여 랜드마크를 추출하고, 네이버와 다음 지도 서비스의 레이블과 길찾기 시 표출되는 랜드마크와 비교하여 정확도를 평가하였다. 그 결과, 네이버와 다음 레이블 219개 중에서 60.3%에 해당하는 132개가 제안된 방법으로 랜드마크로 추출되었으며, 네이버와 다음 지도 서비스에는 없지만 선택점에서 추가로 추출된 228개의 랜드마크는 지역적 수준에서 길 찾기 시 방향 전환을 결정하는데 도움이 될 수 있음을 확인하였다.

• 기업가정신과 벤처연구
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• 제20권1호
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• pp.35-46
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• 2017

본 연구의 목적은 소비자의 쇼핑 시 소비자의 상품(식품) 선택 특성이 온, 오프라인의 업태별 선호도와 옴니채널 선호도에 영향을 미치는가를 분석하여 유통업체의 마케팅 전략 수립에 시사점을 얻기 위함이다. 연구모형은 소비자의 식품 선택 특성이 각각 업태별 선호도와 옴니채널 선호도에 미치는 영향으로 구성 되었다. 총 477부의 설문조사를 토대로 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, (1) 식품의 선도, (2) 맛, (3) 품질, 안전, (4) 시식시음, (5) 식품의 기능 및 정보, (6) 원산지, (7) 브랜드 충성도의 7가지 특성을 활용한 식품 구매 특성은 업태별로 다양하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 채택된 가설은 브랜드 충성도(5회), 선도(3회), 시식 시음(3회), 원산지(1회) 순으로 선정이 된 것으로 보아 식품의 선택요인은 (1) 어떤 브랜드 인가, (2) 얼마나 선도가 좋은가, (3) 시식 시음으로 먹어보고 구입 한다, (4) 원산지는 확인 한다 로 압축이 되며 실제 소비자가 식품 쇼핑 시에도 7가지를 모두 활용 한다기보다는 업태별 특성에 맞는 핵심적인 선택 요인만 활용하는 것으로 보여진다. 편의점은 3개 요인이 영향을 미치고 나머지 업태는 1~2요인만 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 옴니채널 선호도 분석에 있어서 식품의 선택 특성이 제한적으로 영향을 미치는 것으로 나왔으며 이는 옴니채널의 개념을 소비자가 아직 명확하게 이해하지 못하는 것에 기인한다고 보여진다. 셋째, 본 연구의 분석결과는 업태 별로 다양한 영향을 미치는 식품의 선택 특성을 업태별 마케팅 전략에 반영을 할 필요성이 있다는 점과 옴니채널 이용 소비자는 식품의 품질 및 안전을 중시하고 시식을 통해 상품을 확인하고, 어느 곳에서도 신뢰를 할 수 있는 브랜드를 추구하여 온 오프라인을 동시에 이용하는 합리적인 소비를 하기 때문에 옴니채널은 합리성을 추구하는 고객이 선호도가 높을 것이라는 시사점을 제공한다. 향후 유통업의 옴니체널 전략은 많은 어려움이 예상되며, 본 연구는 유통의 패러다임을 바꾸게 되는 옴니채널을 식품의 선택특성을 활용하여 처음으로 연구를 시도한 것에 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.99-118
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• 2015

정보 시스템 개발에 있어 객체지향 프로그래밍 언어가 널리 사용된다. 이와 함께 객체지향 설계를 뒷받침하는 개념적 모델링 언어에 관한 관심도 높다. 이를 배경으로 통합 모델링 언어 혹은 UML로 알려진 개념적 모델링 언어는 여러 객체 지향 프로그래밍 언어와 함께 사용되면서 사후적 표준으로 자리 잡았다. UML은 클래스를 설계의 중심에 둔다. 또한 클래스들 간의 관계를 통해 체계적인 이해를 가능하게 한다. 특히 부분에 해당하는 클래스들과 전체에 해당하는 클래스의 관계인 부분-전체 관계를 설계할 수 있는 문법 또한 UML에 포함된다. 현실 세계에 부분-전체 관계로 파악될 수 있는 여러대상들이 존재하고 비즈니스 활동에 존재하는 각종 역할들의 구조에서도 부분-전체 관계로 표현될 수 있는 대상들이 보편적으로 보인다. 따라서 UML로 클래스들 간의 부분-전체 관계를 드러내는 일은 자연스럽다. 문제는 부분-전체 관계를 파악하는 활동은 UML 2.0의 표준에 포함되었으나 실제 설계 과정에서 적극 활용하기 위한 실천적 이론화가 부족하다는 점이다. 부분-전체 관계를 집합연관과 복합연관으로 세분화한 UML 문법은 표현 양식에서 부족함은 없을지라도 어떤 대상을 부분-전체로 파악하고, 이를 어떻게 집합연관이나 복합연관으로 분류해야 할 것인지에 대한 판단이 쉽게 결여된다. 지금까지 UML의 부분-전체 관계 규명은 언어적 표현법을 활용하는 것에 치우쳤다. 이와 같은 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 본 연구는 메타모델 형식화 이론을 기반으로 UML 사용자가 부분-전체 관계를 판단하고 이를 집합연관과 복합연관으로 분류할 수 있는 실천적 대안을 제시한다. 이를 활용한 실험의 결과 메타모델 형식화가 UML 사용자들에게 통용되어 온 언어적 구분법보다 더 나은 결과를 낳는다는 점이 밝혀졌다. 본 연구는 부분-전체의 판별과 구분에 도움을 주는 실용적인 방법을 제안하고 검증하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 생명과학회지
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• 제23권11호
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• pp.1325-1335
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• 2013

특수 목적견(구조견, 군견, 안내견 및 탐지견)은 집중력, 소유욕, 대담성 등을 기반으로 한 훈련시험을 통해 선별된다. 최근 특수견으로서의 특수한 능력 및 품성에 대해 유전적인 정보가 중요한 인자로 다뤄지고 있다. 본 연구에서는 특수견으로서의 개의 특수한 능력 및 품성과 관련된 유전자들의 분자적인 특징을 고찰하고자 하였다. 이전 연구에서 보고된 24개의 유전자(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, PIK3CG)를 선택하여 품성, 후각, 운동 및 학습능력 관련 유전자, 네 가지 카테고리로 분류하였다. 본 연구에서는 생물학적인 기법을 이용하여 이 유전자들의 염색체상의 위치, 유전자들 간의 네트워크를 통한 상호관계를 조사하였으며, 어떤 생물학적 기능과 관련이 있는지 Gene Ontology 분석과 데이터베이스를 기반으로 in silico 발현 양상을 살펴보았다. 또한 이전 연구를 통하여 품성 관련 유전자들의 다양한 유전적 다형성에 대한 보고를 조사하였다. 본 연구는 특수 견으로서 주요하게 고려되는 개의 고유한 능력 및 품성 관련된 유전자에 대해 분자적 특징을 제시하고 있다. 이 후보 유전자들은 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초자료로서 이용될 수 있을 뿐만 아니라 핵심적인 유전인자로 응용되어 신속하고 정확한 특수견 선발에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국식품과학회지
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• 제34권6호
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• pp.1048-1056
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• 2002

생강다대기의 저장중 가스 발생량의 변화를 살펴보면 무처리구는 가스가 급격하게 증가 하였지만 단독처리구와 종합처리구는 가스발생량이 경미하였다. 고액분리의 정도는 xanthan gum을 첨가한 단독처리구와 종합처리구가 고액분리에 대한 안정성을 나타내었으며 ${\Delta}E$값은 종합처리구가 저장 120일이 경과하여도 1.87에서 2.99사이로 저장 초기와 큰 차이를 보이지 않아 가장 안정적이었다. 다대기 제품의 저장중 pH 변화는 종합처리구만이 안정적인 경향을 나타내었고, 모든 처리구들의 총 유기산 함량 변화는 저장기간이 길어질수록 증가하는 경향을 보였으며, 이것은 유기산 중 lactic acid의 현저한 증가에 의한 것으로 나타났으며 무처리구와 비교하여 종합처리구는 증가율이 억제되어 저장 60일까지 가장 안정적이었다. 저장기간 동안의 유리 아미노산 함량 변화는 저장기간이 길어질수록 감소하는 경향을 나타내었지만 종합처리구는 일정한 수준을 유지하였고, 처리구별 총 유리당 함량의 감소율은 무처리구 > 종합처리구 > L-cysteine 처리구 > sodium bisulfite 처리구 순으로 증가하였다. 다대기 제품의 저장기간에 따른 관능적 특성으로 색깔, 이취, 전체적인 선호도는 종합처리구가 가장 우수한 제품으로 평가되었고, 저장 중 무처리구와 종합처리구간의 지방산 조성차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 생강 다대기를 $5^{\circ}C$에서 장기 저장하면서 발생하는 갈변, 가스발생, 고액분리 등을 효과적으로 억제하기 위해서는 갈변억제제인 L-cysteine 0.2%, 가스발생억제제인 sodium benzoate 0.1%와 NaCl 2% 그리고 고액분리억제제인 xanthan gum 0.1%를 단독으로 처리하는 것보다 이들 첨가물들을 혼합하여 종합적으로 처리하는 것이 우수한 품질의 생강 다대기를 제조, 유통하는데 필요하였다.

• 과학교육연구지
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• 제43권1호
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• pp.157-172
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• 2019

이 연구의 목적은 난이도가 다른 생명과학공통성 발견 과제를 수행하는 동안 뇌 활성 차이를 분석하는 것이다. 이 연구에는 35명의 예비 생명과학교사들이 참여하였다. 이 연구는 뇌파 기록을 위한 블록디자인으로 설계되었다. 피험자들이 공통성 발견 과제를 수행하는 동안 뇌파가 수집되었다. sLORETA 분석 방법과 상대파워스펙트럼 분석 방법은 2개의 소재로 구성된 쉬운 난이도의 과제를 수행할 때와 5개의 소재로 구성된 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 뇌 활성 차이를 분석하는 데에 이용되었다. 그리고 공통성 발견 과제의 난이도에 따라 활성화된 대뇌 피질과 피질하 영역의 역할을 조사하였다. 연구 결과 연구결과, 세타파의 경우, 쉬운 난이도 과제와 비교하여 어려운 난이도 과제 수행 시 세파타의 활성은 전두엽에서 유의미하게 감소하였고 후두엽에서는 증가하였다. 알파파의 경우, 쉬운 난이도 수행시보다 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 전두엽에서 알파파의 활성이 유의미하게 감소하였다. 베타파의 활성은 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 쉬운 난이도의 과제 수행시보다 전두엽, 두정엽, 후두엽에서 유의미하게 감소하였다. 마지막으로 감마파의 경우 쉬운 난이도의 과제를 수행할 때와 비교하여 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 감마파의 활성이 전두엽에서는 감소하였고 두정엽과 측두엽에서는 활성이 증가하였다. 공통성 발견 과제의 난이도 수준은 대상이랑(cingulate gyrus), 쐐기소엽(cuneus), 혀이랑(Lingual gyrus), 후측 대상피질(posterior cingulate), 쐐기전소엽(precuneus), 엽하영역(sub-gyral)에 영향을 준다는 것을 보여주었다. 따라서 공통성 발견 과제의 난이도는 이미지로부터 인출된 시각적 정보와 위치정보를 통합하는 과정, 대상의 속성을 비교하고 필요한 정보를 선택하는 과정, 선택한 정보의 시각적 작업 기억 과정, 이 모든 과정에서의 주의집중에 대한 인지과정에 영향을 준다고 할 수 있다.

• 국제교류와 융합교육
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• 제3권1호
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• pp.1-28
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• 2023

이 연구에서는 발명영재교육의 국내 연구들의 양적 경향성을 살펴보고 이들 연구분석에서 내재적 의미와 연결속성을 파악하여 향후 발전 방안을 모색하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 이를 위하여 한국학술연구정보원(RISS)에서 '발명영재교육' 으로 논문을 검색하여 등재후보지 이상의 국내 학술논문 97편을 최종 선정하고, 발행년도, 저자구성, 연구자 소속과 소재지역, 발행 학술지 등 연구일반에 관한 SPSS로 기술적 통계분석을 수행하고, 학술논문의 키워드를 이용하여 상위출현빈도, N-gram, 연결·매개중심성을 살펴보았다. 발명영재교육 학술논문으로 확인된 2007년 이후 증가세를 보이던 추세가 제3차 영재교육진흥종합계획 시기를 정점으로 이후 다시 감소세를 나타냈다. 저자 특성를 기술적 통계분석한 결과, 논문 절반이 공동으로 발표되었고 그 다음으로 다수, 단독의 저자구성을 보이고 있었다. 단독으로 발행된 논문은 연구자 소속이 대학, 연구소, 초등학교, 중학교 소속으로 확인되었고, 협력적 논문은 신진 연구자와 전문 연구자가 협력하는 연구, 전문 연구자 간 협력 연구가 다수였으며, 신진 연구자 간 협력적 연구는 1편에 그쳤다. 발명영재교육 논문이 발표된 지역과 학술지를 살펴볼 때, 일부 지역이나 학술지에 집중되어 있었고, 편차가 매우 크게 나타났다. 학술논문 키워드를 이용한 언어네트워크 분석 결과 상위 출현성을 보인 의미 있는 키워드는 창의, 프로그램 등이 확인되었고, 동출현성이 높은 키워드 쌍은 발명영재-창의이었다. 상위의 연결중심성 키워드는 창의, 문제해결·개발·기업 등이 다른 연구주제로 확장하기 위한 중개자 역할을 하며 다양한 주제로 확장 가능한 연구주제로 작용하고 있었다. 매개중심성의 경우 창의, 창의적, 프로그램, 효과 등이 높은 매개중심성을 보여 다른 키워드를 상호매개하거나 중재시키는 역할을 하는 중요한 키워드임을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과를 통해 발명영재교육의 발전을 위한 국가정책적 대책이 마련될 필요가 있으며, 영재교육에 대한 사회적 책무성을 높이는 한편, 교사의 전문성을 신장할 수 있는 발명생태문화를 조성할 필요성을 제기하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.287-310
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• 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.