• 대한방사선치료학회지
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• 제26권1호
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• pp.29-35
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• 2014

목 적 : 본 연구는 이미 상용화가 시작된 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료(Gated RapidArc) 이전의 자동화가 되지 않는 장비들에서 호흡 동조 방사선 치료(Gated radiation therapy)와 체적 세기조절 회전 방사선 치료(VMAT)를 동시에 시행할 수 있게 Gated RapidArc의 정확성을 분석하여 유용성을 평가하고, 진폭모드(Amplitude mode)를 이용하여 Gated RapidArc가 자동으로 되지 않는 장비에 환자를 적용하여 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 방사선량 분포의 분석은 물 등가물질 고체 팬톰과 GafChromic 필름(EBT2 QD+, USA)을 이용하였으며, Film QA (ver. 2.2, USA) 필름 분석 프로그램을 이용하여 Gamma 인자(3%, 3 mm)를 분석하였다. 또한, 삼차원 선량 분포의 정확도를 확인하기 위해서 Matrixx(IBA Dosimery, Germany) 선량 측정 장비와 Compass(IBA Dosimetry, Germany) 선량 분석 프로그램을 이용하였다. 고체 팬톰을 이용한 호흡 동조 주기 신호는 4D 팬톰(Dynamic Thorax Phantom, CIRS, USA)과 Varian RPM(Real-Time Position Monitor) 호흡 동조 시스템을 이용하여 만들었으며, 자유호흡(free breathing)과 호흡정지(breath holding) 시에 따른 방사선량 분포를 각각에 대하여 분석 평가하였다. 환자에게 적용하기 위하여 2013년 2월부터 2013년 8월까지 간암환자 4명을 대상으로 4DCT의 영상을 얻기 위하여 충분한 호흡주기 연습후에 환자의 호흡주기에 맞게 위상모드(Phase mode)를 이용하여 환자가 고글의 호흡주기 패턴을 눈으로 보고 정확하게 따라할 수 있도록 하면서 4DCT의 영상을 획득하였다. Gated RapidArc 치료를 위하여 진폭모드(Amplitude mode)의 호흡주기를 만들어 3회 호흡을 시행한 후 40%~60%의 구간에서 5~6초 호흡을 참을 수 있도록 연습을 하고, 치료 시 40%~60%의 구간에서 환자가 숨을 참을 때 Beam On 버튼을 눌러주는 방식의 반자동으로 치료를 시행하였다. 결 과 : 비 호흡 및 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료기법 간의 절대선량은 전산화 치료 계획을 이용한 계산값과 1% 이내의 차이를 보였으며, 치료 기법 간의 차이 또한 1% 이내의 차이를 보였다. Gamma 인자(3%, 3 mm)는 99% 이상의 일치함을 보였으며, 각 장기별 선량 차이는 대체로 95% 이상의 일치함을 보였다. 또한 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료를 위하여 만든 진폭모드(Amplitude mode)의 호흡주기와 실제 환자의 호흡주기가 잘 일치하는 것을 볼 수 있었다. 결 론 : 비 호흡 동조와 호흡 동조 시 체적 세기조절 회전 방사선 치료간의 절대 선량 및 방사선량의 분포가 매우 잘 일치함을 보였다. 이는 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료 기법을 이용하여 호흡에 따라 움직이는 흉부나 복부의 종양 치료에 적용이 가능한 것으로 사료된다. 또한 실제 치료환자를 대상으로 고글을 통하여 진폭모드(Amplitude mode)의 호흡주기를 만들어 Gated RapidArc가 자동으로 되지 않는 장비에 치료를 적용한 결과, 5~6초정도 정지된 호흡에서 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료가 원활히 이루어짐을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 벤처창업연구
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• 제12권4호
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• pp.47-60
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• 2017

본 연구의 목적은 창업보육센터의 창업보육 성과에 영향을 미치는 창업보육 서비스 관련 요인이 무엇인지를 살펴보고자 하며, 창업보육 서비스는 전통적인 물리적 서비스에서 비물리적 서비스까지 다양하다. 이러한 창업보육 서비스 유형들 중에서 실제 창업보육 성과에 영향을 미치는 변인을 규명하고자 한다. 따라서 기존의 창업보육센터의 서비스와 입주기업의 성과와의 관련된 연구을 바탕으로 문화콘텐츠 분야의 기업 관점에서도 유의미한지 재 검증해보고, 또한 문화콘텐츠 기업의 특성상 창업아이템의 사업성이 입주기업의 성과에 유의미한 영향을 미치는지에 대해 검증하고자 한다. 또한 문화콘텐츠 분야의 창업보육 시 필요한 서비스를 발굴하고 빠르게 변화하는 문화콘텐츠 시장의 성장에 따른 아이템의 사업성 평가에 따른 차별화된 창업보육 서비스를 통해 성과가 도출될 수 있도록 체계적이고 합리적인 문화콘텐츠 분야의 창업보육시스템 구축의 중요성에 대해서 논의하고자 한다. 본 연구는 창업보육센터 입주기업 창업자를 연구대상으로 하였고 2016년 10월 14일부터 31일까지 18일 동안에 총 180부를 배포하여 178부 중 30부를 제외하고, 148부를 최종 분석 자료로 활용하였다. 기술통계 분석을 통하여 표본의 특성을 파악한 후, 변수의 타당성 및 신뢰성을 검증하였으며, PLS(Partial Least Square)을 통해 연구 가설을 검증하였다. 가설검증을 통해 분석한 결과를 다음과 같다. 첫째, 경기도 문화콘텐츠 분야 창업보육센터의 지원서비스 수준이 창업아이템의 사업타당성에 미치는 영향을 분석한 결과에서는, 공간 및 부대지원서비스, 경영지원서비스, 기술지원 서비스는 창업아이템의 사업타당성에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 인적지원 서비스 및 마케팅 지원 서비스는 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다. 둘째, 경기도 문화콘텐츠 분야 창업보육센터의 지원서비스 수준이 입주기업의 성과에 미치는 영향을 분석한 결과에서는, 공간 및 부대지원 서비스, 인적지원 서비스 및 마케팅지원 서비스는 입주기업의 재무적 성과에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었으나, 경영지원 서비스, 기술지원 서비스는 입주기업의 재무적 성과에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 공간 및 부대지원 서비스, 경영지원 서비스, 인적지원 서비스 및 마케팅지원 서비스는 입주기업의 비재무적 성과에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었으나. 기술지원 서비스는 입주기업의 비재무적 성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 경기도 문화콘텐츠 분야 창업아이템의 사업타당성이 입주기업의 성과에 미치는 영향을 미치는 것을 분석한 결과 창업아이템의 사업타당성이 입주기업의 성과(재무적,비재무적) 성과에 모두 영향을 미치는 중요한 요소임을 확인 할 수 있었다.

• 생명과학회지
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• 제17권6호통권86호
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• pp.791-797
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• 2007

된장을 극성이 다른 유기용매로 분획하여 Ames test를 이용한 항돌연변이성 효과를 알아보고자 하였고 Yac-1과 sarcoma-180암세포들의 증식에 대한 된장 분획물의 효과를 측정함과 동시에 면역과정의 생물학적 작용과 대사적 변화를 유도하는 interleukin-2 (IL-2)의 생성에 대한 효과도 검토하였다. AFB$_1$에 대한 돌연변이 억제효과는 된장의 메탄을 추출물을 2.5 mg/plate 농도로 첨가했을 때 84%의 돌연변이 저해효과를 나타내었고 같은 첨가농도에서 메탄을 분획물들중 디클로로메탄 분획물과 에틸아세테이트 분획물은 각각 96%, 97%로 상당한 항돌연변이 효과를 나타내었다. 직접돌연변이원인 MNNG의 경우, AFBI에 비해 돌연변이 저해효과가 다소 떨어지지만 그 중에서도 에틸아세테이트 분획물이 75%로 가장 높은 항돌연변이 효과를 나타내었다. Sarcoma 180 cell 암세포 증식 억제효과 실험에서 디클로로메탄 분획물(첨가농도 15.6 ${\mu}$g/ml)은 60%의 저해효과를 나타내면서 농도 의존적으로 그 저해효과가 컸으며 250 ${\mu}$g/ml 농도에서는 80%의 저해효과를 관찰 할 수가 있었다. 에틸아세테이트분회물의 경우 디글로로메탄 분회물에 비해 다소 낮은 저해효과를 나타내었지만 250 ${\mu}$g/ml 농도에서 약 60%의 세포독성 효과를 나타내었다. 디클로로메탄 분획물과 에틸아세테이트 분획물에 의한 면역 활성 증진 효과를 검토한 결과, 디글로로메탄 분획물은 첨가농도 1 ${\mu}$g/ml에서 94%로 Yac-1표적세포를 사멸시켰으며 에틸아세테이트 분획물도 동일 농도에서 96%의 억제효과를 나타내었다. CTLL세포를 이용하여 이들 분획물들에 의한 interleuk된장을 극성이 다른 유기용매로 분획하여 Ames test를 이용한 항돌연변이성 효과를 알아보고자 하였고 Yac-1과 sarcoma-180암세포들의 증식에 대한 된장 분획물의 효과를 측정함과 동시에 면역과정의 생물학적 작용과 대사적 변화를 유도하는 interleukin-2 (IL-2)의 생성에 대한 효과도 검토하였다. AFB$_1$에 대한 돌연변이 억제효과는 된장의 메탄을 추출물을 2.5 mg/plate 농도로 첨가했을 때 84%의 돌연변이 저해효과를 나타내었고 같은 첨가농도에서 메탄을 분획물들중 디클로로메탄 분획물과 에틸아세테이트 분획물은 각각 96%, 97%로 상당한 항돌연변이 효과를 나타내었다. 직접돌연변이원인 MNNG의 경우, AFBI에 비해 돌연변이 저해효과가 다소 떨어지지만 그 중에서도 에틸아세테이트 분획물이 75%로 가장 높은 항돌연변이 효과를 나타내었다. Sarcoma 180 cell 암세포 증식 억제효과 실험에서 디클로로메탄 분획물(첨가농도 15.6 ${\mu}$g/ml)은 60%의 저해효과를 나타내면서 농도 의존적으로 그 저해효과가 컸으며 250 ${\mu}$g/ml 농도에서는 80%의 저해효과를 관찰 할 수가 있었다. 에틸아세테이트분회물의 경우 디글로로메탄 분회물에 비해 다소 낮은 저해효과를 나타내었지만 250 ${\mu}$g/ml 농도에서 약 60%의 세포독성 효과를 나타내었다. 디클로로메탄 분획물과 에틸아세테이트 분획물에 의한 면역 활성 증진 효과를 검토한 결과, 디글로로메탄 분획물은 첨가농도 1 ${\mu}$g/ml에서 94%로 Yac-1표적세포를 사멸시켰으며 에틸아세테이트 분획물도 동일 농도에서 96%의 억제효과를 나타내었다. CTLL세포를 이용하여 이들 분획물들에 의한 interleukin-2 (IL-2)의 활성 증진 효과를 살펴보았을 때 대조군의 OD가 0.16인데 비해 디클로로메탄 분획물과 에틸아세테이트 분획물은 첨가농도 1 ${\mu}$g/ml에서 각각 0.30과 0.24를 나타내어 면역 활성 증진효과를 나타내었다. 따라서 된장에 의한 암세포 증식 억제효과는 IL-2같은 cytokine생성 증진에 따른 면역 담당 세포 활성화 작용과 관련을 가질 가능성이 있을 것으로 사료된다.in-2 (IL-2)의 활성 증진 효과를 살펴보았을 때 대조군의 OD가 0.16인데 비해 디클로로메탄 분획물과 에틸아세테이트 분획물은 첨가농도 1 ${\mu}$g/ml에서 각각 0.30과 0.24를 나타내어 면역 활성 증진효과를 나타내었다. 따라서 된장에 의한 암세포 증식 억제효과는 IL-2같은 cytokine생성 증진에 따른 면역 담당 세포 활성화 작용과 관련을 가질 가능성이 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.45-67
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• 2017

"2016 인터넷이용실태조사"에 따르면 인터넷 이용자수 및 이용률은 점점 증가하고 있으며 접속방법에 있어서는 컴퓨터보다 스마트폰을 통한 접속이 많아지고 있다. 스마트기기의 증가에 따라 초고속인터넷의 수요가 감소할 것이라는 전망도 있다. 하지만, 스마트기기의 증가에도 불구하고 기가인터넷을 통한 속도 향상과 IoT 시장의 성장으로 인해 초고속인터넷 시장은 당분간 유지될 것으로 전망된다. 시장의 포화로 인해 통신사업자들이 신규고객 확보를 위해 과도한 경쟁을 하고 있지만, 고객이탈의 원인을 알 수 있다면 보다 효과적인 마케팅을 통해 과도한 마케팅비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통신사업자 A사가 보유하고 있는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 결합유형별 해지 데이터와, 통계청으로부터 구한 지역별 데이터를 결합하여, 지역별 해지율과 이에 영향을 미치는 지역특성간의 관계를 분석하고자 하였다. 특히 인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고, 클러스터링을 이용하여 해지유형이 유사한 지역을 도출 및 분석하고자 하였다. 공간검색통계도구인 SatScan은 기존의 클러스터링 방법에 공간정보를 추가하여 인접지역을 중심으로 군집이 형성되도록 한다. 따라서 본 연구에서는 SatScan을 이용해 지역의 공간정보를 기반으로 유사지역을 군집화하고, 군집별 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분석하였다. 분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여 각 동의 초고속 인터넷 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.49-65
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• 2014

구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.101-123
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• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.