이 연구는 청소년들의 인터넷 일탈문화와의 접촉과 인터넷 일탈경험이 비행학습기회로 작용하여 현실에서의 비행 증가에 영향을 미치게 된다고 보는 사회학습모델의 논의를 한국청소년정책연구원이 조사한 중2 청소년 패널 5차 자료를 사용하여 실증적으로 검증하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 응답자들은 하루 평균 약 2시간 40분 동안 컴퓨터를 사용하는 것으로 나타났고, 인터넷 접촉 정도는 채팅 및 메신저(2.99), 컴퓨터 게임(2.98), 성인용 사이트(1.42) 순으로 나타났으며, 인터넷 일탈 경험율은 29.4%로 나타났다. 둘째, 청소년 비행에 영향을 미치는 다른 변수들을 통제한 상태에서도 인터넷 사용정도가 높을수록, 인터넷 일탈경험이 높을수록 청소년 비행은 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 인터넷 사용은 공격성의 증가를 통해, 또 인터넷 일탈경험의 증가를 통해 청소년 비행에 영향을 미치는 매개효과를 보였다. 이러한 결과는 인터넷이 청소년들의 삶에 일상화면서 쉽게 온라인상의 일탈문화와 접촉할 수 있게 되었고, 또한 인터넷 일탈경험이 발생되고 있으며 이는 현실세계에서의 비행행동에 보다 쉽게 접근 가능하게 하는데 영향을 미치는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 결과를 토대로 청소년 비행에 대한 인터넷의 영향과 이에 대한 함의를 논의하였다.
최근 들어 외국 사람들이 한국의 온라인 쇼핑 사이트에서 구매하는 금액이 증가하고 있고, 그 중에서도 특히 중국 소비자들이 구매하는 금액이 큰 비중을 차지하면서 급격히 증가하고 있다. 본 연구에서는 한국의 온라인 판매 기업들이 이러한 기회를 이용할 수 있도록 중국 소비자들의 후기, 문의, 흥정의 정보탐색 활동이 충성도에 미치는 영향을 연구하고, 이러한 영향이 성별에 따라 어떤 차이를 보이는지를 연구하였다. 연구모형을 검증하기 위해 온라인 구매 경험이 있는 중국 소비자들을 대상으로 설문조사 하였고, 총 231개의 표본을 통계분석하였다. 분석결과, 후기, 문의, 흥정이 모두 중국 소비자의 충성도에 정의 영향을 미치는 것을 확인하였고, 후기가 충성도에 미치는 영향은 여성이 더 높고, 문의와 흥정이 충성도에 미치는 영향은 남성이 더 높은 것을 확인하였다. 본 연구는 한국 기업이 한국에서 온라인 쇼핑하는 중국 소비자들의 후기, 문의, 흥정 니즈에 효과적으로 대응하고, 여성에게 미치는 후기의 영향력과 남성에게 미치는 문의와 흥정 영향력의 차이를 이해하고 대처하는데 도움을 줄 수 있다.
본 연구에서는 코딩없이 인공지능 학습 모델을 개발할 수 있는 클라우드 기반의 버텍스 AI 플렛폼을 이용하여 비전문가인 일반인들이 손쉽게 인공지능 학습 모델을 개발하였고 임상적 적용가능성을 확인하였다. 학습용 데이터는 캐글 사이트에 공개된 총9개 치과 질환, 2,999장 치근병 X선 영상을 사용하였고, 무작위로 학습, 검증 및 테스트 데이터 이미지를 분류하였다. 버텍스 AI의 기본 학습모델 워크플로우에서 학습 파이프라인을 사용하여 하이퍼 파라미터 조정작업을 통해 영상분류, 멀티레이블 학습을 수행하였다. Auto ML을 수행한 결과 AUC가 0.967, 정밀도는 95.6%, 재현율은 95.2%로 나타났으며, 학습된 인공지능 모델이 임상적 진단에 충분한 의미가 있음을 확인하였다.
의사들은 학술연구와 환자진료에 관한 정보요구를 가지고 있고, 전자정보원을 이용하여 해결하고 있으나 정보원의 선택이나 검색에서 어려움을 겪는다. 본 연구는 의사들의 연구와 진료정보요구를 지원할 수 있는 검색시스템을 설계하고 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 의사들의 정보요구에 적합한 정보원 개발을 위해서 정보이용행태에 관하여 심층인터뷰를 하였고, 그 결과를 바탕으로 검색 시스템인 MediSearching을 개발하였다. 개발된 시스템은 효용성 검증과 제안을 얻기 위해 추가 인터뷰와 테스트검색을 통하여 피드백을 받았다. 의사들의 정보이용행태에 관한 인터뷰 결과 소속병원의 종류나 진료 과목에 따라서 차이를 보였다. 대학병원 의사들은 연구와 관련된 정보요구가 컸으며 학술지 논문을 주로 이용하고 있었으나, 전문병원이나 개인병원 의사들은 진료와 관련된 정보요구가 대부분으로 동료와의 대화로 해결하는 형태를 보였다. MediSearching은 연구와 진료정보요구를 동시에 지원할 수 있는 검색시스템으로 개발되었고, 인터페이스와 검색효용성이 검증되었다. 기존의 한국 의학 정보 사이트에서는 제공 정보의 종류나 검색방법에 따라 서비스 범위가 모두 달라 의사들은 동일한 검색 과정을 반복하는 불편함이 있었으나 이를 해결한 것으로 파악되었다. 또한 파일 형태나 언어와 상관없이 정보원의 추가가 가능하도록 한 점에서 유용한 것으로 평가되었다.
본 논문은 전자무역의 마케팅 효과성을 높이기 위하여 그 활용실태를 분석하고, 그 개선방안을 부분적으로 제시한 논문이다. 전자무역 마케팅은 그 개선 필요성이 제기되어 왔다. 특히, 중소기업의 전자무역 마케팅은 대기업과 비교할 때 그 효과성 측면에서 미흡한 것으로 파악되고 있는데, 본 논문은 이를 개선하기 위한 기초연구 차원에서 수행되었다. 먼저 전자무역 마케팅에 대한 실효성을 증진시키기 위하여 연구모형을 제안하였으며, 이에 관한 연구가설을 제안하였다. 연구가설은 B2B관계 및 협력, 제품형태, 온라인적합성, 국제화단계, 전자무역 마케팅 활용, 수출성과의 6가지 요인모델을 제시하였다. 이의 검증을 위하여 전자무역 마케팅을 전개하는 기업들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 이를 바탕으로 통계분석 및 가설검정을 수행하였다. 통계분석 및 가설검정 결과, 전자무역 마케팅 활용이 수출성과에 가장 중요한 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한, 고성과 집단과 저성과 집단의 차이를 분석한 결과 무역거래 알선 사이트, 블로그, 트위터, 검색마케팅 활동을 활발히 전개하고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 중소기업의 전자무역 마케팅효과를 증진시키기 위해서는 효율적인 활용수단을 적극적으로 이용할 것을 시사하고 있다. 본 연구의 한계점은 수출성과에 제시된 변수들이 제한적으로 검증되고 있는 바, 향후 연구모형의 수정과 함께 수출성과의 다양한 측면을 고려하여 추진하는 것이 바람직하다고 생각된다.
본 연구의 목적은 기존에 제시되었던 웹사이트 측정도구의 요인을 살펴보고 이를 체계적으로 보완하여 새로운 측정도구를 제시하고 그 활용가능 여부를 검증해 보는 데 있다. 기존의 연구에서 웹사이트 측정도구의 구성요인은 정보, 접속용이성, 활용기능, 레이아웃, 디자인, 인터페이스 시스템, 서비스 등이었는데, 본 연구에서는 이용자간의 의사소통과 서비스적 측면인 정보편집 툴의 항목을 포함하여 새로운 웹사이트 측정도구를 제시하였다. 제시된 측정도구의 활용에 대한 검증은 명을 대상으로 한 설문을 통해 이루어졌다. 연구 결과를 간단히 요약하면 다음과 같다. 웹사이트 측정도구는 정보, 사용자 인터페이스, 웹사이트 서비스, 의사소통의 요인으로 범주화될 수 있으며, 이러한 요인이 미치는 사이트 선호도에 대한 영향력은 과거와 비교하여 변화가 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 다음으로 측정요인 중 정보 요인과 의사소통 요인간에는 깊은 상관관계를 가지고 있었고, 새롭게 제시된 측정요인인 의사소통 요인 또한 웹사이트 만족도에 정(+)의 영향력을 미치고 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 웹2.0의 개념이 실제적으로도 웹사이트 만족도 향상을 위한 웹사이트의 전략의 하나임을 확인해 주고 있으며, 웹사이트 만족도에 영향을 미치는 요인이 계속적으로 변화하고 있어, 이에 대한 능동적인 대처가 계속적으로 이루어져야 함을 보여주고 있다.
이 연구에서 RapidEye 위성영상 대기 및 지표반사도 산출물을 생성하는 소프트웨어를 구현하였다. 이 소프트웨어는 절대대기보정 알고리즘을 채택하고 있는 오픈소스 원격탐사 소프트웨어 Orfeo Toolbox (OTB)기반 Extension이다. 소프트웨어 성능을 확인하기 위하여 구현 결과인 산출물 정확도는 Radiometric Calibration Network (RadCalNet) 사이트의 데이터와 해당 위치에 촬영된 RapidEye 영상을 사용하여 검증하고자 하였다. 또한 거의 같은 일자에 같은 지역을 촬영한 KOMPSAT-3A 영상으로부터 생성한 지표반사도와 Landsat Analysis Ready Data (ARD) 제품 중 하나인 지표반사도 자료도 함께 비교하였다. 이 외에도 같은 영상에 대하여 상업 도구에서 지원하는 QUick Atmospheric Correction (QUAC)와 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 도구를 적용한 처리 결과와 직접 비교 연구를 수행하였다. RadCalNet 자료에 대비하여 KOMPSAT 지표반사도와 마찬가지로 이 Extension에서 얻은 결과는 5% 이내 일치 수준의 정확도를 나타내었고 QUAC와 FLAASH를 이용한 결과에 비하여 모든 밴드 영상에서 상대적으로 우수한 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 농업, 산림이나 환경 분야에서 Red-Edge 밴드의 중요성이 강조되고 있기 때문에 이 소프트웨어를 이용하여 산출되는 RapidEye 영상의 지표반사도 활용도 증가할 것으로 기대한다.
후방산란계수(${\sigma}^0$) 방정식은 지상표적 탐지, 토지피복 분류, 해상풍 산출, 토양 수분함량 예측 등 Synthetic Aperture Radar(SAR) 영상의 활용을 위해 영상으로부터 지구물리적인 특성을 예측하는 과정에서 요구되는 필수 요소이다. 본 논문에서는 최종 업데이트된 SAR 프로세서와 절대방사보정의 특성을 반영하는 Kompsat-5 (K5)의 Radar Cross Section(RCS) 및 ${\sigma}^0$ 방정식을 제시하고 이를 검증하여 K5 SAR 영상의 활용도를 높이고자 한다. 우선, K5 RCS 방정식을 산출하고 이의 정밀도를 몽골의 검보정 사이트에 설치되어 있는 삼면판 반사기를 이용하여 검증하였다. K5 Spotlight 및 Stripmap 모드의 다양한 빔 영상에 대해서 RCS 방정식을 이용하여 측정한 RCS 값과 K5 SAR 프로세서를 이용하여 관측한 표준 RCS 값을 비교하였을 때 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 차이를 보였다. 레이더 방정식과 K5 RCS 방정식을 이용하여 유도한 K5 ${\sigma}^0$ 방정식에 대한 검증은 계절에 따른 후방 산란 특성의 변화가 적은 아마존 열대 우림의 TerraSAR-X(TSX) 및 Sentinel-1A(S-1A) SAR 영상에서 얻은 ${\sigma}^0$과 비교하여 수행하였다. TSX/S-1A 대비 K5 ${\sigma}^0$ 값의 차이는 최대 0.6 dB 이하였다. K5의 절대방사보정에 대한 요구 값이 2.0 dB($1{\sigma}$)을 감안하면 K5 RCS 방정식의 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 오차와 K5 ${\sigma}^0$ 방정식의 최대 0.6 dB 이하의 오차는 제시한 방정식들의 정밀도 및 유효성이 높음을 입증하여 준다. 향후, 본 논문에서 제시한 K5 RCS 방정식과 K5 ${\sigma}^0$ 방정식을 이용하여 해상풍 산출 등 정량적인 분석이 가능한 활용을 통한 검증이 추가적으로 이루어져야 할 것으로 생각된다.
본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.
본 연구에서는 수원 성균관대학교 내 Frequency Domain Reflectometry (FDR) 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비를 통한 토양수분 지점 관측 사이트를 확립하였다. 또한 양질의 토양수분 데이터 확보를 위해 연구지역 내 토질실험, 토질별 FDR 토양수분 데이터 및 COSMIC-ray 중성자 개수의 시계열 분석, 관측한 토양수분 데이터와 위성 기반 토양수분 데이터와의 비교분석을 실시하였다. 2014년도부터 6개 지점에서 표층으로부터 5 cm에서 40 cm까지 총 24개의 FDR 센서를 5~10 cm 깊이별로 설치하여 토양수분 데이터를 측정하였다. 해당 지점들의 토질 분석결과, Sand에서 Loamy Sand까지의 다양한 토질이 불균질한 층을 이루어 분포되어 있는 것으로 판단되었다. 측정된 토양수분 데이터는 강우 데이터와 높은 상관성을 보이며, 위성 산출 토양수분 데이터와의 비교에서도 상대적으로 높은 상관관계와 낮은 평균제곱근편차(Root mean square deviation, RMSD)값을 보여주었다. 2014년도 설치 지역 토양수분 데이터의 신뢰도가 확보됨에 따라 2015년도에는 10개의 FDR 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비가 추가로 설치되어 성균관대학교의 Soil Moisture site with FDR and COSMIC-ray(SM-FC) 연구지역이 구축되었다. SM-FC에 설치된 COSMIC-ray 중성자 측정 장비의 최초 검증을 위해 2015년 8~11월의 COSMIC-ray 중성자 데이터 및 FDR 토양수분 데이터가 활용되었다. 중성자기반 토양수분 값과 전체 지점 FDR 토양수분 평균값을 비교한 결과 매우 높은 상관관계를 볼 수 있었다 (상관계수 0.95). 이러한 연구를 통해 성균관대학교 SM-FC는 향후 한반도 지역 위성 및 모델 토양수분 데이터를 검증하는 대표 연구지역이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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