• 한국전통조경학회지
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• 제35권3호
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• pp.13-21
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• 2017

순천시 송광면 삼청리 왕대마을에 자리하고 있는 초연정이 왕의 피난처, 제각, 별업, 강학공간으로 변모되는 양상에 착안하여, 시기별로 변모되는 장소성과 문화경관의 변용양상을 탐색하고 그 의미를 추적한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연재 송병선이 명명한 '초연'이란 정자명칭은 노자의 도덕경에 연원하는데, 순천 초연정을 비롯하여 포천 초연대, 가평 초연대, 창덕궁 후원 초연대, 유성 옥류각의 초연물외 등 정(亭), 대(臺), 각(閣) 등 공간속에 다양하게 투영되고 있어 도가적 풍류가 유가적 공간에 자연스럽게 접목되는 유불도 습합양상을 도출할 수 있다. 둘째, 초연정은 모후산 풍수경관과 수목석이 어우러진 계류풍광과 암경, 월출경, 도가적 이상향을 반영한 동천복지, 성리학적 이상향을 반영한 구곡처 등 승경향유의 요처에 절묘하게 자리하고 있으며, 왕대마을(왕의 주둔지), 유경(留京), 왕대사적 바위글씨, 그리고 오장대(장군기를 꽂아 놓은 자리), 모후산 등 고려말 공민왕의 피난처였다는 전설이 전해지는 장소성을 갖는다. 셋째, 초연정의 아름다운 계류 암벽 바위글씨(趙鎭忠別業, 宋秉璿)를 통해 유가적 가치를 반영한 거점(별업)뿐만 아니라 도가적 동천복지로서의 영역성(1km 이내에 월청, 풍청, 수청 각자와 삼청동천), 그리고 외원권역을 확장하여 수변계류에 9곡 <세록교(洗鹿橋) 봉일대(捧日臺) 자미구(紫薇鳩) 운매대(雲梅臺) 와룡총(臥龍叢) 광석대(廣石臺) 은선굴(隱仙窟) 벽옥담(碧玉潭) 와석포(臥石布)>을 설정하고 산수유상과 강학, 경관미학적감수성 제고 등 수심양성을 위한 성리학적 낙토를 원림속에 담아낸 복합 문화경관 향유 양상을 보여준다. 넷째, 초연정은 1778년 대광사 승려의 수도처(水石亭)로서 선원 기능을 하던 장소인데, 1836년 조진충이 선조의 묘 앞에 제각을 지어 별업을 초창했고, 1864년 조재호는 기와로 중수하여 선조를 기리는 별업기능과 도가적 은일처로 활용하는 확장성을 추적할 수 있다. 이후 1890년 조준섭은 스승 연재 송병선에게 '초연'이라는 정자 명칭을 받아 강학처로 활용하는 등 (1)불교 수도처${\rightarrow}$(2)유교 별업처${\rightarrow}$(3)별업+도교적 풍류처${\rightarrow}$(4)별업+도교적 풍류처+강학처(성리학적 낙토)로 용도가 확장 변용되는 양상을 추적할 수 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권4호
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• pp.29-64
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• 2011

상품의 이용가능성은 소비자 욕구를 충족시킬 수 있는 중요한 점포 능력 중의 하나이다. 그러나 구매하고자 하는 상품이 없는 품절(stockouts)상황이 발생했을때 소비자는 구매의사 결정의 어려움에 직면하고 이러한 어려움은 소비자의 부정적인 반응, 예컨대 점포에 대한 불만족을 야기한다. 본 연구에서는 상품의 이용가능성 상설, 즉 품절상황에서의 소비자 대체선택행동을 이끌어 내는 결정요인들을 파악하여, 이러한 변수들이 품절에 대한 소비자반응과 행동에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 한다. 세부적으로 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 구매환경의 상황적인 특성(예: 구매 긴급성, 당황정도), 점포 특성(예: 상품구색, 매장편의성), 소비자 특성(예: 브랜드애호도, 점포애호도) 등에 초점을 맞추어 이러한 요인들이 품절시 소비자반응(상품대체, 구매연기, 점포전환 등의 대체선택행동)에 미치는 영향을 실증적으로 밝히는 것을 목적으로 하였다. 특히 본 연구에서는 선행연구에 비해 상품구색, 전반적인 점포 가격 이미지 등의 점포특성 변수들을 추가적으로 고려하여 분석하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 대형할인마트, 슈퍼마켓 등의 다양한 소매업태에서 품절상황을 경험하고 나오는 353명의 소비자들로부터 자료를 수집하여 다항로짓분석(multinomial logit analysis)을 이용하여 연구모형과 연구가설을 검증하였다. 소비자 선택행동에 대한 MNL 모델 추정결과 품절상황에서 상품대체, 구매연기, 점포전환 행동에 대해 구매의 긴급성, 당황 정도, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색, 전반적 점포가격 이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 요인들이 소비자 선택행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 품절상황시 소비자의 점포 내 상품대체행동을 이끄는 결정요인으로 구매의 긴급성, 당황정도, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색의 다양성, 저렴한 점포가격이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 등이 유의하였으며, 구매연기를 유도하는 결정요인으로 구매의 긴급성, 구매량, 브랜드애호도 등으로 판명되었다. 품절시 소비자가 다른 점포로 전환하게 하는 요인은 구매의 긴급성, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색의 다양성, 저렴한 점포가격이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 등으로 파악되었다. 마지막으로 품절시 점포 편의성과 판매원 서비스 요인들은 소비자 대체 행동에 유의한 영향을 주지 못하였다.

• 유통과학연구
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• 제9권4호
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• pp.5-13
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• 2011

본 연구는 커피전문점 중에서 최근 매장 수 기준으로 선두를 유지하고 있는 카페베네를 대상으로 선택속성에 따른 시장을 세분화하고 세분시장에 대한 프로파일(profile)에 바탕을 둔 세분시장 분석, 그리고 세분시장별 만족도의 차이를 분석함으로써 커피전문점 특히, 카페베네의 효율적 운영을 위한 전략적 대안을 제시하고자 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 프랜차이즈 커피전문점 선택속성에 대한 요인분석 결과 '가격', '분위기', '편안함', '맛', '입지' 등 5개 요인이 도출되었으며, 도출된 요인을 이용하여 군집분석을 실시한 결과 3개의 세분시장으로 분류되어, 각각 '분위기 추구집단', '편리함 추구집단', '맛 추구집단'으로 명명하였다. 둘째, 군집변수에 대한 판별분석 결과, 군집분석에 이용된 변수의 시장세분화 기여도가 매우 유의적인 것으로 나타났으며, 입지요인과 분위기 요인이 군집분석에 대한 기여도가 가장 높은 것으로 밝혀졌다. 셋째, 세분시장별 인구통계학적 특성에 따른 교차분석을 실시한 결과 '분위기 추구집단'의 경우 20대 초반 연령대의 여성으로서 인지경로가 '길을 걷다가'와 '지인을 통해서'인 경우가 많은 주로 옥외광고 및 소개를 통해 매장을 찾는 집단인 것으로 나타났다. '편리함 추구집단'은 여성고객이 많으며 20대 초반의 대학생 또는 전문직 종사자인 경우가 많고, 타 집단에 비해 카페베네의 추천의향이 높게 나타나 충성도가 높은 집단으로 나타났다. '맛 추구집단'은 타 집단과는 달리 20대 후반의 대학졸업 이상의 학력자가 많았으며, 추천의향이 비교적 낮아 충성도가 낮은 집단인 것으로 확인되었다. 넷째, 세분시장에 대한 만족도 차이를 분석하기 위해 one-way ANOVA분석을 실시하였으며, 그 결과 메뉴 만족과 전반적 만족 각각에서 세분시장별 유의적인 차이를 발견하였다. 이러한 결과를 통해 선택속성에 대한 만족도가 높은 집단일수록 메뉴 만족이나 전반적 만족을 크게 지각한다는 사실을 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 고객이 커피전문점을 선택할 때 가격, 분위기, 편안함, 맛, 입지 등을 중요하게 고려하며, 세분시장에 따라 인구통계적 특성의 차이를 보이고 있어 세분시장별 차별화된 마케팅 전략 수립이 필요함을 알 수 있다. 즉, '분위기 추구집단'의 경우 매장의 분위기나 편안함에 대해서는 높은 만족감을 표시하는 한편, 가격에 대해서는 낮은 만족도를 보이고 있는데, 이는 이 집단이 10대 후반 및 20대 초반의 연령대가 많으며, 경제적인 문제로 인해 가격에 부담감을 갖기 때문인 것으로 풀이된다. 따라서 일률적인 가격정책 보다는 시즌별 가격차별화, CRM시스템 구축을 통한 개인별 다양한 가격할인 혜택 등의 정책으로 가격부담을 완화시키는 것이 필요하다. '편리함 추구집단'은 입지나 매장의 편리함에 대해서는 비교적 높은 만족도를 보이고 있으며, 타 집단에 비해 20대 초반의 여성고객이 많고 학생과 전문직 종사자가 많으며 카페베네의 추천의도가 가장 높은 집단으로 분석되었다. 따라서 이러한 충성고객 집단에 대해서는 봉사 활동 및 사회적 기업으로서의 이미지를 지속적으로 전달함으로써 기업에 대한 긍정적 이미지를 심어주는 것이 필요하다. '맛 추구집단'의 경우 맛이나 입지에 대한 만족수준이 높은 반면, 추천의향은 상대적으로 낮게 나타났다. 이 집단은 주로 20대 후반으로서 대학 졸업 이상 고학력의 전문직 종사자가 많은 편이다. 따라서 다양한 메뉴 제공이나 커피의 품질 관리를 통해 맛에 대한 만족도를 높이는 한편, 상대적으로 만족수준이 낮은 가격에 대한 불만요인을 줄일 수 있도록 직장인이나 전문직 종사자에 대한 할인혜택 제도 등을 마련할 필요가 있다. 한편, 본 연구는 서울 소재 카페베네 매장 만을 대상으로 하였기 때문에 이러한 연구 결과를 카페베네의 전체매장 혹은 전체 커피전문점에 그대로 적용하는데 한계가 있다. 따라서 향후에는 다양한 커피전문점, 서울 이외의 지역, 그리고 다양한 직업군을 대상으로 한 연구가 이루어짐으로써 연구의 객관적 타당성을 높일 필요가 있다. 또한, 본 연구에서 사용된 변수인 메뉴 만족이나 전반적 만족 이외에 신뢰, 고객충성도, 전환비용 등 다양한 변수를 이용한 연구가 이뤄져야 할 것이다.

• 한국수산과학회지
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• 제3권3호
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• pp.177-186
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• 1970

1. 1969년 10월에 전복 Haliotis discus hannai Ino를 재료로 하여 간출 자극에 의한 산란 유발 시험을 실시하여 다량의 수정란을 얻을 수 있었으며 수정율은 1차가 약 $50.0\%$ 2차가 약 $30.0\%$였다. 2. 산란시의 수온은$16.0^{\circ}\~23.0^{\circ}C$내외였으며 사육 수온 $14.0\~18.8^{\circ}C$범위에서 발생 경과시간은 Torcho-phore기(담륜자)까지는 약 22시간, Veliger기(피면자)까지는 약 34시간, 부유 유생기 까지는 $2.5\~3$일이 경과되었으며 7일 경가후부터 부착이 시작되어 9일째는 섬모가 없어지면서 부착이 완료되었다. 이어서 주구각이 생기기 시작하였고, 첫 호수공은 110일만에 생겼다. 3. 10웜 10일에 산란 부화한 유생의 성장크기는 15일만에 0.40mm로 크고, 49일만에 1.39 mm의 포복기 유생으로 자랐다. 첫 호수공은 110일만에 2.14 mm로 큰 후에 생겼으며, 월동이 끝나는 170일 만에는 5.20 inn로 크고 228일만에 10.00 mm로 자랐다. 그 월별 성장은 $L=0.9981\;e^{0.17659M}$의 관계식으로 표시된다. 4. 부유 유생의 사육 밀도는 약 10개/100cc 내외로 하였으며, 부착기는 $30\times20\;cm$ 크기의 굴곡이 있는 플라스틱 판을 사용한 결과 약 $10\~600$개가 부착하였으나 부착 직전에 넣은 것과 저면에 둔 것이 부착율이 양호하였다. 5. 부착 후의 폐사율은 주구각이 형성되는 10일 경과 후는 약 $8\%$가 폐사하였고, 수온이 $10^{\circ}C$로 하강하는 (28일 경과) 때는 $67.9\%$, 제 1호수공이 생기는 (110일 경과) 때는 $79.0\%$, 월동이 끝나는 170일 경과 후는 약 $87.0\%$가 폐사되어 생잔율은 약 $13.0\%$였다. 6. 초기 먹이인 Navicula sp.의 부착 성적은 표면 5cm 하에서는 17일이 경과한 후 $34.3\times10^4/cm^2$개체로 증가하였고 수면 45 cm하에서는 15일만에 $27.2\times10^4/cm^2$ 개체로 증가되었으며 저면인 85 cm하에서는 15일만에 $26.3\times10^4/cm^2$ 개체로 증가되었다. 7. 3.0 mm 크기의 새끼 전복의 1개월간의 전체 이동 저리는 11.36m였으며, $18:00\~21:00$ 사이가 52.2 이동율로서 가장 이동이 심하였다. 8. 2.0mm내외의 전복은 $0^{\circ}\~\;-1.8^{\circ}C$의 수온 범위에서 $16:00\~20:00$시까지는 1.15 cm의 이동이 $0:00\~08:00$시 까지는 0.1cm의 이동이 있었다. 9. 동해안 쪽인 포항 연안파 남해안 쪽인 여수돌산도아 흑산도에서 채집된 전복에 대하여 각장에 대한 과의 관계를 보면 돌산도산 $W=0.2479\;L^{2.5721}$, 흑산도산 $W=0.1001\;L^{3.1021}$, 포항산 $W=0.9632\;L^{2.0611}$의 식으로 표시되었고 해안 쪽의 포항산이 남해안산에 비하여 각장에 대한 체중의 증가가 완만한 것으로 보였다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.191-204
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• 2015

국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.101-124
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• 2018

최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.177-198
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• 2018

최근 경제재로서 수자원(Water Resources)의 속성이 공공재 성격을 동시에 띠면서 수자원기술의 측정과 성과 관리 체계를 확보하고 활용해야 할 필요성이 제기되고 있다. 그 동안 수자원기술의 평가는 대부분 순현재가치(NPV)나 비용편익효과(B/C)를 바탕으로 경제성 평가(Feasibility Study) 혹은 기술(환경)영향평가(Technology Assessment)로 수행되어 왔으며, 연구성과의 확산과 피드백을 받을 수 있는 기술 기반 사업의 경제적 가치를 객관적으로 평가하는 모델은 체계화되지 않았다. 그리하여, 본 연구에서는 K-water(한국수자원공사)가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 구축할 필요성을 느끼고, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하고자 한다. 본 연구에 적용된 K-water 평가대상기술은 공공재로서, 사회전반에 기여한 가치 및 성과를 측정하고 관리할 수 있는 도구로 활용 가능하다. 예를 들면, 사회전반에 기여한 가치를 산출하여, 편익의 파급효과에 대한 성과 홍보자료, 혹은 비용 투입 당위성에 대한 근거자료로 활용할 수 있고, 공공기술의 특성상 대규모 연구개발 투입 비용에 대한 정당성을 확보할 수 있다. 따라서, 공공재를 다루는 한국의 대표적 공기업인 K-water가 사업 운영상의 전략을 수립하고 투입개발 비용에 대한 성과산출 근거 기반을 구축할 수 있을 것으로 판단된다. 본 고에서는 K-water가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 기반으로, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하였다. 특히, 일본 산업기술종합연구소(AIST)의 평가방법론을 활용하여 연관 편익항목을 기준으로 비용계정에 매칭시킨 후, 기존의 비용-편익 접근법과 FCF(Free Cash Flow)법의 평가체계를 활용하는 'K-water 고유모델'을 제시하였으며 이를 통해 K-water 연구성과 관리체계 상의 파이프라인을 구축하는 동시에 "해수담수화" 관련 기술에 대한 검증을 수행하였다. 수자원 분야 기술의 특성을 반영한 웹기반 가치평가시스템의 설계 구성로직과 평가프로세스를 분석하며, 기술통합관리시스템 상의 공익형 및 수익형 기술가치를 산출하기 위한 각 모델별 참조정보 및 DB 연계로직도 살펴본다. 종래의 타 분야 기술가치평가 시스템이 지닌 재무적 데이터 기반의 사업가치 산출로직에 수자원 특성이 반영된 정성평가지표의 정량화 지수를 함께 반영한 하이브리드형 평가모듈과 실제 웹기반 평가의 UI 구성화면을 검토한다. K-water의 가치평가 모형은 공익형과 수익형 수자원 기술을 구분하여 평가하게 되는데, 먼저 수익형 기술가치평가는 "기술의 경제성"이라고 하는 특성상 외부 산업유형의 수익(Profit)특성을 반영하여 화면을 설계 가능하다. 예를 들어 K-water 기술인벤토리 수도부문 기술은 수처리 멤브레인과 같이 수익 지향 기술이 다수 분포된다. 반면에, 공익형 기술가치평가는 공공의 편익(Benefit)과 비용(Cost)특성을 반영하여 화면을 설계하게 되는데, 댐과 같이 편익을 지향하는 기술을 평가하는데 활용된다. 또한 본 고에서 제시된 비용-편익 기반의 공익형 기술가치평가 모형(K-water 고유 평가모델)에 대한 적정성 검토를 위해 사회적 수명(20년)을 지닌 수자원 기술의 편익흐름 추정으로부터 실제 사례에 적용해 보았으며, 향후에는 다양한 사업환경 특성을 반영한 비즈니스 모델별 평가모형 검증을 추가적으로 수행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.