• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.301-307
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• 2020

최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.

• 치위생과학회지
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• 제4권2호
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• pp.61-73
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• 2004

최근 치과 병 의원이 늘어나면서 고객들의 선택폭이 넓어지고 있고 의료서비스에 대한 욕구도 복잡 다양화되었다. 이러한 상황에 맞추어 앞으로 병원이 계속 성장하고 유지, 발전하기 위해서는 계속하여 새로운 고객을 유치하고 기존고객을 잘 관리하여 유지하는 일이라 보고 잠재고객을 고객으로 만드는데 많은 노력과 투자가 필요하며 고객과의 좋은 관계를 맺고 이를 잘 가꾸어 유지해 나가는 새로운 방향의 마케팅 접근이 요구된다. 치열한 경쟁이 전개되고 있는 상황에서 등장하게 된 CRM은 체계적인 고객 데이터 관리 및 분석을 통해 고객이 원하는 치료와 서비스, 욕구사항 등을 찾아내고 이를 지속적으로 제공함으로써 고객의 충성도를 증가시켜 고객을 평생고객으로 만들어 장기적으로 지속성 있는 이익의 확보와 유지를 달성할 수 있는 잠재력을 가진 전략이라 말할 수 있다. 따라서 CRM의 핵심은 충성스런 고객을 오래 유지하는 것에 있으므로 차별화, 개인화된 서비스를 제공하여 핵심 고객층 형성을 강화하는 것이다. 최근 우리나라에서 CRM의 보건의료분야의 적용 사례는 주로 건강증진사업을 대상으로 많이 이루어지고 있으며 치과 병 의원에서는 연구가 미비한 실정이다. 특히 치과의원의 고객은 일반소비자에 비해 질병의 치유 및 예방이라는 의료서비스에 대한 욕구가 분명한 만큼 치과의원과 고객과의 개별적이고 지속적인 관계유지를 강조하는 CRM 도입이 필요하다. CRM의 도입으로 고객과의 지속적인 관계유지는 고객의 구강건강상태와 위험을 평가하여 발생 가능한 구강질환을 예방할 수 있으며 조기 예방활동을 통해 구강건강증진을 극대화할 수 있을 것이다. 치과의원에서 고객만족을 위한 CRM 실행의 전략 방향을 제시하면 첫째, 장기적인 고객관계 개선의 증진, 둘째 목표 고객군 설정과 고객세분화 셋째, 체계적인 데이터베이스(Data base) 구축, 넷째 다양화된 고객과의 대화채널이 구축되어야 한다. 또한 성공적인 CRM 실행을 위해서는 첫째, 고객접점(MOT)의 순간에 제공되어야 하는 서비스를 강화해야 하며 둘째, 병원의 학습 조직화로 인해 직원 모두가 고객중심조직으로의 변화가 필요하고 셋째, 내부고객(직원)들의 만족도를 높이기 위한 체계적인 내부 마케팅 전략을 추진하여 고객중심진료라는 직원들의 동기유발이 중요하다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제21권1호
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• pp.21-34
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• 2009

본 연구에서는 중등학교 가정과 교사의 일반적 사항과 개인요인(자아존중감), 직무요인(전문성 신장, 학교교육환경)이 교사효능감에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 경기도의 중등학교 가정과 교사 225명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 이 중 부실기재 된 31부를 제외한 나머지 194부의 자료를 가지고 최종 분석하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 연령과 교육수준, 교직경력에 따라 가정과 교사의 교사효능감은 유의한 차이가 있었다. 둘째, 자아존중감과 전문성 신장, 학교교육환경에 따라 가정과 교사의 교사효능감에 유의한 차이가 나타났다. 즉, 자아존중감과 전문성 신장, 학부모 참여, 학습자 특성, 동료교사의 특성, 교수학습지원에 대한 교사의 지각이 긍정적인 집단에서 가정과 교사의 교사효능감이 높았다. 셋째, 교사효능감은 전문성 신장과 학교교육환경, 자아존중감에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구의 결과로 미루어 보았을 때 가정과 교사의 교사효능감을 높이기 위해서는 교사로 하여금 긍정적인 자아존중감을 갖게 하고 현행 교사를 위한 현직연수의 내실화 및 자기연수 기회의 확대, 그리고 시간적, 경제적인 교육 당국의 지원이 절실하게 요청되며 교사로 하여금 학부모, 학생, 동료교사에 대해 긍정적인 태도를 가지도록 하기 위한 방안이 모색되어야 한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제20권4호
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• pp.59-75
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• 2008

본 연구는 청소년의 노년기 주생활 교육 실태 및 교육 필요도를 파악하여 개정 가정 교육과정 주생활영역에서의 교과서 개발 연구와 교사의 교수 시 도움을 주고자 하였다. 연구결과, 중학교 때 배웠던 노년기 주생활 수업이 이론 위주이고 교육내용이 흥미롭지 않아 상당수가 불만족하므로 학습자들이 실습과 체험활동 등을 경험할 수 있는 교육내용과 다양한 수업방식이 필요하겠다. 청소년은 노년기 주생활 교육내용으로 노인을 배려한 공간계획 요소(안전성, 관리, 실내 환경), 노년 주거계획 전반, 노인복지 서비스를 필요로 하였고, 3세대 가족 주거와 노인전용주택의 필요도는 상대적으로 낮았다. 이러한 교육내용은 성별, 거주면적, 가정소득, 출신 중학교 학교형태, 현 주택 거주 년 수의 일부 관련 변인에 따라 차이가 있었다. 따라서 2007년 개정 교육과정의 교과서에서는 필요도가 높은 교육내용을 적절한 단원에 포함시키도록 한다. 현행 7차 교육과정의 노년기 주생활 교육내용은 교과서별로 편차가 크므로 교과서 집필 시는 노년기 주생활 교육내용이 골고루 포함될 수 있도록 고려한다. 아울러 교사의 교수 시는 특성 변인의 차이를 감안하여 교육내용을 구성할 필요가 있겠다. 개정 교육과정에서는 교수.학습방법으로 학생들의 체험적인 활동을 중시하고, 지역사회와 밀접한 관계를 가지도록 권장하므로 현재의 장애체험 교육활동의 범위를 확장시켜 노인체험활동을 포함할 수 있도록 교육내용을 구성한다면 노년기 주생활 교육의 효과가 더 커질 것이므로 이를 위한 프로그램 개발도 요망된다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.1-14
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• 2014

최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity

• International Journal of Contents
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• 제12권2호
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• pp.12-23
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• 2016

This paper presents a novel concept of Disaster Prevention Design (DPD) and its derived subjects and topics for the safety of folk villages in both Korea and Japan. Nowadays, design concepts are focused on 'human-oriented nature' as a whole and this tendency fits to be appropriate for disaster prevention against real dangers of a future society, which is expected to have far more complicated features. On the other hand, convergences have performed with other areas in the field of Information Communication Technology (ICT) so that we can easily find examples like 'the strategy of ICT-based convergence' of the Korean Government in 2014. Modern content designs including UI (user interface) and USN (ubiquitous sensor network) have been developed as one of the representative areas of ICT & UD (universal design) convergences. These days this novel concept of convergence is overcoming the existing limitations of the conventional design concept focused on product and/or service. First of all, from that point our deduced topic or subject would naturally be a monitoring system design of constructional structures in folk villages for safety. We offer an integrated model of maintenance and a management-monitoring scheme. Another important point of view in the research is a safety sign or sign system installed in folk villages or traditional towns and their standardization. We would draw up and submit a plan that aims to upgrade signs and sign systems applied to folk villages in Korea and Japan. According to our investigations, floods in Korea and earthquakes in Japan are the most harmful disasters of folk villages. Therefore, focusing on floods in the area of traditional towns in Korea would be natural. We present a water-level expectation model using deep learning simulation. We also apply this method to the area of 'Andong Hahoe' village which has been registered with the World Cultural Heritage of UNESCO. Folk village sites include 'Asan Oeam', 'Andong Hahoe' and 'Chonju Hanok' villages in Korea and 'Beppu Onsen' village in Japan. Traditional Streets and Markets and Safe Schools and Parks are also chosen as nearby test-beds for DPD based on ICT. Our final goal of the research is to propose and realize an integrated disaster prevention and/or safety system based on big data for both Korea and Japan.

• 한국가족복지학
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• 제43호
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• pp.87-110
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• 2014

본 연구는 '천안함 사건 유가족들의 심리사회적 경험은 무엇이며, 그 본질은 무엇인가'라는 연구 질문을 가지고 천안함 사건 유가족들의 심리사회적 경험을 심층면담으로 탐색했다. 천안함 사건 유가족이 느낀 군인의 죽음과 삶에 대한 의미와 본질에 대한 독특한 경험을 현상학적 분석방법을 통해 나타내고자 했다. 연구 분석을 통해 '하늘이 무너져도 희망을 갖음', '언론보도와 군에 대한 억울함', '실종자 가족에서 유가족으로', '한 풀기와 따뜻하게 빨리 보내주고 싶은 마음'이라는 본질을 찾게 되었다. 바다에 오랫동안 방치된 전사자의 죽음은 국가와 사회에서는 매우 큰 정치 군사 외교적 이슈였지만 유가족들 개인에게는 큰 고통과 충격이었다. 천안함 사건 초기 상황에서 군과 언론의 잘못된 대처와 보도는 유가족에게 많은 상처를 주었고 집단의 힘으로 바로 대응하기 위해 그들 스스로 자조집단을 만들었다. 유가족들의 가족을 잃은 상실감은 천안함 사건으로 전사한 가족의 신분과 그 당시의 기후, 정부와 국민의 반응, 군에서의 유가족에 대한 대응과 포용, 시신의 유무와 상태에 따라 많은 영향을 주었다. 연구 결과에 대한 제언은 군사회복지와 가족복지의 정책과 서비스 뿐 아니라 우리나라 사회복지실천 현장에서 활용할 수 있는 개인과 집단의 위기개입과 임파워먼트 사례 연구에 대한 기초자료가 될 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권4호
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• pp.479-488
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• 2019

이 연구의 목적은 미래 융합형 과학기술인재가 갖추어야 할 역량을 도출하고 이러한 역량을 양성할 미래학교의 인재상, 교수 학습 방법, 평가방법, 교사들의 역량 및 양성방안을 탐색하는 데 있다. 미래학교의 모습을 도출하기 위해 현장교원, 과학기술 분야 대학생 등 관련 분야 종사자 25명이 참여하여 미래워크숍을 진행하였다. 연구결과에 따르면, 미래 융합형 과학기술인재들은 빠르게 변화하는 시대에 대처할 수 있는 유연한 사고, 기존의 방식이 아닌 새로운 방식으로 문제를 해결할 수 있는 창의적 사고를 지닌 인재가 될 것으로 기대된다. 다시 말해, 예상치 못한 상황을 받아들이고 그 상황에서 적절하게 문제를 해결해나가는 힘이 필요하다는 것이다. 따라서 이와 같은 인재를 양성하기 위해서는 미래학교의 모습 역시 유연하고 활동적으로 변화될 필요가 있다. 지식기반의 정보를 전달하는 경직된 학교에서는 유연하고 창의적인 인재를 길러낼 수 없기 때문이다. 미래학교는 학생들이 자연스럽게 여러 가지 상황에 직면하여 크고 작은 문제를 해결해나갈 수 있도록 활동 기반의 수업으로 변화해야 하며, 성취기준이 아닌 상황별로 학생들이 보인 결과를 정리하여 피드백 할 수 있는 평가시스템이 마련되어야 할 것이다. 또한, 교사 역시 다양한 경험을 가지고 지속적으로 교수역량을 개발해나가는 교사가 될 수 있도록 제도와 시스템을 개편해야 할 것이다. 연구결과를 바탕으로 미래 융합형 과학기술인재 교육 방안을 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.310-318
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• 2018

최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.