• 대한영상의학회지
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• 제84권3호
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• pp.638-652
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• 2023

목적 경도인지장애와 알츠하이머 치매 환자에서 아밀로이드베타 양성을 예측할 수 있는 MRI 특징을 알아보고 머신러닝으로 아밀로이드베타 양성 예측 모형의 성능을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 후향적 및 단면조사연구로 경도인지장애와 알츠하이머 치매 총 139명의 환자를 대상으로 하였다. 이들은 모두 뇌 MRI와 아밀로이드 PET-CT를 시행하였다. 대상자는 아밀로이드 베타 양성군(n = 84)과 아밀로이드 베타 음성군(n = 55)으로 분류하였다. 시각적 분석으로는 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도와 뇌미세출혈 개수를 시행하였다. 정량분석으로 뇌백질 고신호 병변의 부피와 국소뇌부피를 측정하였다. 다중 로지스틱 회귀분석과 머신러닝 기법으로 아밀로이드베타 양성을 가장 잘 예측할 수 있는 MRI 특징을 확인하였다. 결과 시각적분석에서 아밀로이드베타 양성군은 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도(p = 0.02)와 뇌미세출혈 개수(p = 0.04)가 유의미하게 높았다. 해마, 내후각피질, 설전부의 국소뇌부피들은 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 작았다(p < 0.05). 제3뇌실(p = 0.002)의 부피는 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 컸다. 간이 정신 상태 검사와 국소뇌부피를 이용하여 머신러닝기법을 이용했을 때 좋은 정확도를 보였다(81.1%). 결론 간이 정신 상태 검사, 제3뇌실과 해마 부피를 이용한 머신러닝의 적용은 아밀로이드베타 양성을 예측하는데 활용될 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제15권3_2호
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• pp.59-70
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• 2015

본 연구는 사회안전망구축과 시민문화 및 지역사회결속의 관계를 규명하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 2014년 7월 15일부터 9월 15일 까지 서울지역(강동, 강서, 강남, 강북) 일반 시민들을 모집단으로 선정한 다음 집락무선표집법(cluster random sampling)을 이용, 400명을 표집 하였다. 불성실한 자료를 제외하고 최종분석에 사용된 사례 수는 337명이다. 수집된 자료는 SPSSWIN 18.0을 이용하여 연구의 목적에 따라 분석 하였으며, 통계기법은 요인분석 신뢰도분석 상관분석 독립표본 t검증 일원변량분석 다중회귀분석 경로분석 등의 방법이 활용되었다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 사회안전망구축은 시민 문화에 영향을 미친다. 자율방범활동이 활성화 될수록 질서준법정신은 높아진다. 지자체안전교육 경찰치안서비스가 활성화 될수록 참여의식은 높아진다. 자율방범활동 거리CCTV시설 경찰치안서비스가 활성화 될수록 관용정신은 높아진다. 반면, 거리 CCTV시설은 시민들의 자율성을 감소시킨다. 둘째, 사회안전망구축은 지역사회결속에 영향을 미친다. 거리CCTV시설 경찰치안서비스 범죄예방설계가 활성화 될수록 안정감은 높아진다. 지자체안전교육 경찰치안서비스 범죄예방설계가 활성화 될 수록 공동체의식은 높아진다. 자율방범활동 지자체안전교육 경찰치안서비스 범죄예방설계가 활성화 될수록 지역사회제도는 높아진다. 셋째, 시민문화는 지역사회결속에 영향을 미친다. 참여의식 관용정신이 활성화 될수록 안정감 공동체의식 지역사회제도는 높아진다. 넷째, 사회안전망구축은 지역사회제도에 직접적으로는 낮게 영향을 미치지만, 시민문화를 증대시켜 준다면 지역사회 결속에 더 크게 영향을 미친다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제23권1호
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• pp.25-32
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• 2000

소나무 직경생장과 기후인자(월 평균기온과 총강수량)와의 관계를 지형적 특성에 따라 분석하기 위하여 월악산국립공원에서 선정한 20개의 임분에서 각각 10여 본의 임목에 대한 연륜을 측정하였다. 각 연륜계열들은 크로스데이팅 한 후, 임령과 임분동태에 따른 임목생장 추세를 제거하기 위하여 표준화함으로써 임분별 연륜연대기를 작성하였다. 연륜의 생장경향을 이용한 집락분석의 결과 20개 임분을 4개의 집락으로 분류할 수 있었다. 집락 Ⅰ 의 사면 방향은 북쪽이었으나, 다른 집락들은 대부분 남족과 남서쪽이었다. 고도는 집락Ⅰ(1개 임분), 집락Ⅱ(10개 임분), 집락Ⅲ(2개 임분)이 305∼580 m이었으나, 집락Ⅳ(7개 임분)는 다른 집락들보다 높은 450～870 m이었다 이중 집락Ⅱ는 다른 집락보다 토심이 얕은 급경사의 암석지에 위치하였다. 지형에 따른 기후인자들과 연륜생장과의 관계를 분석하기 위해 반응함수를 집락별로 실시하였다. 집락Ⅰ은 북사면의 다소 중습한 지역에 위치하여 다른 집락보다 기후인자의 영향을 많이 받지 않았다. 집락 Ⅱ는 강수가 임목생장을 제한하는 주요인으로 나타났는데, 이는 집락 Ⅱ가 낮은 고도에 위치하면서 토심이 얕은 급경사의 암석지에 위치하여 수분에 대한 임목생장의 민감도가 증가한 것이라 생각된다. 집락Ⅲ과 집락Ⅳ는 집락Ⅱ에 비하여 임목생장 개시 이전의 겨울과 이른봄의 기온이 보다 중요한 인자로 나타났다. 이런 결과는 고도 상승에 따른 기온 감소(집락Ⅳ)나 계곡부의 미소지형적 특성에 따른 온도 저하(집락Ⅲ)로 발생되는 결과라 생각된다. 이상의 결과는 GIS를 이용하여 수치화 하여 연륜과 지형이 갖는 시-공간적 정보들을 동시에 분석한 결과이다.

• 벤처창업연구
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• 제16권4호
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• pp.153-165
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• 2021

온라인과 오프라인의 경계가 사라지면서 O2O(온라인에서 오프라인으로) 서비스가 급속히 증가하고 있다. 일반 제품과 달리 농식품은 신선도가 중요한 의사결정 요인이며, 다름 품목에 비해 환불 및 교환이 어려운 특성과 새로운 거래 방식으로 인해 O2O의 플랫폼 중 오픈 마켓으로 성장하는데 제한적인 요소가 많다. 이러한 장애를 극복하기 위해서는 소비자의 혁신성이 고려되어야 한다. 본 연구는 O2O(online to offline) 특성 중 빠르게 성장하고 있는 오픈 마켓을 중심으로 쇼핑몰 특성이 농식품 재구매 의도에 미치는 영향을 파악하는데 목적이 있다. 그리고 농식품 쇼핑몰 특성과 재구매 의도에 미치는 영향력에서 혁신성의 조절 효과를 분석하고자 한다. 이를 위해 편의표본추출기법을 이용하여 2021년 3월 1일부터 3월 30일까지 구글 설문을 통해 온라인 설문을 실시하였다. 농식품 오픈 마켓에서 구매경험자 총 270개의 분석 자료를 수집하였다. 분석방법은 spss 프로그램을 사용하였으며, 가설검증을 위해 다중회귀분석을 사용하였다. 분석결과 O2O(online to offline) 쇼핑몰 특성인 경제성, 상호작용성, 유희성은 농식품 재구매 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상호작용성×혁신성, 유희성×혁신성은 재구매 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과 혁신성은 새로운 시스템이나 모바일 거래에 대하여 소비자의 부담을 줄여주고 있음을 알 수 있다. 본 연구의 결과를 통해서 농식품의 O2O 거래 활성화를 위해서는 혁신성이 낮은 소비자들의 거래를 활성화하기 위한 편리한 인터페이스 설계가 중요하다고 할 수 있다. 더불어 농업인들의 IT 역량강화를 위한 교육과 지원이 필요하다. 본 연구의 결과는 농식품 오픈마켓 쇼핑몰의 인프라 구축 등에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.481-493
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• 2023

고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 유통과학연구
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• 제10권3호
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• pp.51-61
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• 2012

본 연구는 커피 시장에 대한 시장 규모가 커지고 점차 확대되고 있는 대형 브랜드 커피전문점을 중심으로 점포선택 속성(가격, 종업원서비스, 점포의 입지, 점포 분위기)을 4가지로 규정하여, 그 선택속성들과 커피전문점 이용자의 특성이 어떠한 관계가 있는 가를 알아보자 하였으며, 또한 커피전문점의 브랜드 태도에는 어떠한 영향을 미치는 바를 조사하였다. 그 결과 이용자의 특성에 따라 차이가 났지만 점포선택속성 중 점포의 분위기와 점포입지가 점포선택 속성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 토대로 본 연구는 커피전문점이 충성고객을 확보하기 위해 어떠한 속성에 중점을 두어야 하며 아울러 소비자의 욕구에 부합되는 선택 속성을 연구하고자 한다. 특히, 유통학문의 연구방법론은 크게 2가지로 규범적 연구방법론, 실증적 연구방법론(경험적 분석기법, 통계적 분석기법)이 있는데, 이중에 본 연구는 실증적 연구방법론중에서 통계적 분석기법을 활용한다. 본 연구의 한계점으로는 첫째, 응답자의 분포가 수도권에 편중되어 있다는 것이다. 본 연구에 이용된 2차 자료를 보면 서울지역의 응답자 수는 경기도 지역에 비해 압도적으로 많았고 경기도 지역의 응답자 수 또한 6대 광역시에 비해 압도적으로 많았다. 따라서 지역 표본이 해당 지역의 모집단을 대표하는데 어느 정도의 한계가 있다고 판단된다. 둘째, 응답자의 비율을 측정척도로 사용한 점이다. 본 연구에서 점포선택속성에 대한 지각정도와 브랜드 선호도를 측정함에 있어서 응답자의 비율을 척도로 사용하였는데 이를 통해 점포선택속성과 브랜드 선호도 간의 관계, 집단 간 차이를 비교적 정확하게 규명하기에는 한계가 따른다. 따라서 향후 연구에서는 위의 한계점을 보완하고 다음과 같은 추가적인 연구가 필요할 것이라 판단된다. 커피전문점들이 점차 지방으로 확대되어 가고 있는 추세에 비추어 볼 때, 6대 광역시 뿐만 아니라 지방 소도시의 소비자들까지 포함하여 설문조사를 실행하여 1차 자료를 수집하는 것이다. 특히 설문조사에서 관련된 변수들을 리커트 척도로 측정하되 점포선택속성에 대한 지각정도, 브랜드 선호도 외에도 재 구매의도까지 포함시킬 수 있다. 따라서 상관관계분석, 다중회귀분석, 분산분석 등을 통해 더욱 정교한 실증분석을 실행하여 소비자의 태도와 행동에 대한 보다 세밀한 분석결과를 도출해야 할 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권6호
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• pp.430-438
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• 2009

논토양에서 토양의 형태적 및 물리적 특성이 인삼 수량에 미치는 영향을 보면 배수인자의 영향이 가장 컸고, 다음으로 표토의 토성과 유효토심의 영향이 컸다. 반면에 지형, 경사, 석력함량 등이 인삼수량에 미치는 영향은 미미하였다. 밭토양에서는 토양의 형태 및 물리적 특성 중 표토의 토성이 인삼수량에 미치는 영향이 가장 컸으며, 다음으로 유효토심, 석력함량, 배수 순으로 영향이 컸으나 지형, 경사, 경반층 출현깊이 등은 영향이 작았다. 토양의 형태 및 물리적 특성 중 인삼수량에 미치는 영향이 큰 지형, 표토의 토성, 배수등급, 경사, 유효토심, 석력함량 및 경반층 출현 깊이를 재배 적지 기준인자로 선정하였다. 다중회귀 확장기법을 이용하여 논과 밭토양에서 각각의 재배 적지 기준 인자가 인삼 수량에 미치는 기여도를 산출하였다. 인삼 재배 적지 기준 인자가 수량에 미치는 기여도와 적지 기준 인자별 수량지수를 이용하여 재배 적지 기준 인자별로 점수를 부여하고, 적지 기준 인자별 점수를 합산하여 최종 점수에 따라 최적지, 적지, 가능지, 저위생산지로 구분하였다. 최종적으로 토양특성과 기상조건을 중첩하여 논과 밭토양에서의 인삼 재배 적지 기준을 각각 설정하였다. 인삼 재배 적지 기준을 기반으로 하고, 토양도, 기후도 및 지리정보 시스템을 이용하여 주요 인삼 재배단지인 충청북도 음성군에 대하여 인삼 재배 적지 분포도를 작성하였다. 그 결과 필지별 인삼 재배 적지에 대한 정보를 인터넷을 통하여 경작자에게 실시간으로 제공할 수 있는 기반을 조성하였다. 인삼 재배지 조사지역에 대하여 인삼 적지 분포를 분석한 결과 최적지와 적지의 합계가 논토양에서 74.0%, 밭토양에서 88.3.%로 높아 인삼 경작자들이 비교적 적지에 인삼을 재배하고 있음을 확인할 수 있었다.