• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.485-496
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• 2022

국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-14
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• 2023

본 연구는 2007~2016 국민건강영양조사 자료를 이용하여 한국 여성의 탄수화물과 지방 섭취 수준에 따른 대사증후군 유병율에 대한 연관성을 파악하고자 실시하였다. 연구대상은 만 19~69세의 여성으로 임신 또는 수유중인 경우를 제외한 총 22,850명을 중심으로 분석하였다. 식이 섭취 조사는 24 시간 회상법을 이용하여 탄수화물과 지방의 섭취량에 따라 5가지 군으로 구분하였다. 교란 변수(연령, 가구소득, 흡연, 음주, 운동, 에너지 섭취량, 체질량 지수, 단백질 섭취량)을 통제한 후, 들을 통제한 후, 회귀분석과 일반 선형 모형으로 탄수화물 및 지방 섭취율에 따른 대사증후군 구성요소와의 관계를 분석하였다. 탄수화물을 가장 많이 섭취하는 군은 가장 적게 섭취하는 군에 비해 중성지방(p for trend=0.04), 허리둘레(p for trend<0.01), 그리고 수축기 혈압(p for trend<0.01) 이 유의하게 높았으며, HDL 콜레스테롤(p for trend<0.01)은 낮았다. 지방을 가장 많이 섭취하는 군은 적게 섭취하는 군에 비해 허리둘레(p for trend=0.02), 중성지방(p for trend<0.01), 그리고 수축기 혈압(p for trend<0.01)은 낮았던 반면, HDL 콜레스테롤(p for trend<0.01)은 더 높았다. 또한 탄수화물을 가장 많이 섭취하는 군에서 대사증후군 유병율이 나타났으며(5^th quintile vs. 1^st quintile, OR: 1.32; 95% CI: 1.11 to 1.57) 지방을 가장 많이 섭취한 군에서는 대사증후군 유병율이 더 적게(5^th quintile vs. 1^st quintile, OR: 0.73; 95% CI: 0.61 to 0.86) 나타났다. 연구 결과, 한국 여성에 있어서 과도한 탄수화물의 섭취와 적은 지방의 섭취는 대사증후군의 유병율과의 관계가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국과학예술포럼
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• 제31권
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• pp.21-32
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• 2017

지역축제는 문화를 형성하는 소통의 장으로 국내 관광 사업의 수요를 증가시키고, 지역의 이미지 창출, 전통 문화의 보존, 관광객 유입, 일자리 창출, 지역문화의 콘텐츠 개발, 지역특산품 판매 촉진 등 지역경제에 많은 파급효과와 지역경제 활성화에 중요한 가치를 지니고 있다. 무선통신 기술인 사물인터넷(IoT, Internet of Thing) 요소기술은 점차적으로 발전하고 있고, 특히 사물인터넷 서비스 중 하나인 비콘은 국내·외에서 다양한 서비스 형태로 활용되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 서비스, 디지털 및 모바일 기술의 확산에도 불구하고, 수 없이 많은 지역축제에 대한 정보를 개인이 하나하나 찾기란 쉽지 않고, 기존에 개발된 축제 관련 애플리케이션은 단순 정보전달 수준에 국한되어 있거나 일회성인 축제 정보제공, 축제장 내의 정보제공 방식, 개발 축제마다 별도의 애플리케이션 형태제공, 단발성 사용 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 비콘을 활용한 위치기반 지역축제 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템 개발하여 축제 방문객에게 맞춤형 정보를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 기술개발을 통해 '축제장 혼잡도 알고리즘', '방문객 통계분석 알고리즘', '맞춤형 정보 알고리즘'의 총 3개의 알고리즘 및 데이터분석 시스템을 개발했고, 개발된 애플리케이션과 데이터 분석 시스템을 통해 실제 축제장에서 베타테스트를 실시했다. 그 결과, 방문객 행태 DB 구축, 지역축제 방문객에게 Hot place 기능, 대기시간 기능, 맞춤형 정보제공의 서비스와 기능을 제공할 수 있었다. 또한, 출시 3개월 간 1만 3천 건 이상의 다운로드 실적 달성, 구글플레이스토어에 '축제' 관련 애플리케이션 중 노출 1위를 달성하는 등 지역 관광 축제 플랫폼으로서의 시장성과 우수성을 인정받았다. 본 연구는 다음과 같은 순서로 기술한다. 2장에서는 본 연구의 기술개발과 관련된 지역축제, 사물인터넷, 비콘 서비스, 축제 관련 애플리케이션의 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 지역축제 모바일 애플리케이션 설계와 데이터 분석 시스템의 구현환경을 상세히 기술한다. 4장에서는 본 연구에서 개발한 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템이 제대로 적용되지는 실험하기 위해 베타테스를 실시하여 제품의 성능평가를 기술하고, 마지막으로 5장에서는 결론과 향후 연구과제에 대해 기술한다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제41권2호
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• pp.103-110
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• 1994

연구배경 : 심한 만성 폐색성 폐질환(COPD) 환자들에서 수면중에 심한 동맥혈 산소 탈포화 상태가 일어날 수 있으며, 그 결과 반복적인 폐동맥압의 상승, 폐성심, 수면 장애를 초래하고 심장의 부정맥으로 급사할 수도 있다. 또한 저산소혈증이 있는 COPD 환자들에게 지속적으로 산소를 투여하였을 때 신경정신적 상태의 호전으로 삶의 질이 향상될 수 있고 생존율을 높일 수 있다고 알려져 있다. 이에 저자들을 COPD 환자들에서 수면중 야간 동맥혈 산소 포화도를 감시하여 산소 탈포화 상태의 빈도 및 심한 정도를 알아보고, 수면중 심한 동맥혈 산소 탈포화 상태가 일어나는 것을 예측할 수 있는 인자를 찾아보고자 본 연구를 시행하였다. 방법 : 폐질환으로 입원중인 환자들에서 맥박 산소측정기(Pulse oxymeter)를 이용하여 수면중 동맥혈 산소포화도를 감시하였고, 이들의 성적과 기초폐기능검사 성적, 깨어있는 동안의 동맥혈 산소 상태등과의 연관성을 검토하였다. 결과: 1) 20명의 대상 환자들 중 18예(90%)에서 야간 동맥혈 산소포화도($StcO_2$)가 4%이상 저하되었으며, 10%이상 심하게 저하된 경우(탈포화군)도 8예(40%)였다. 2) 깨어있을 때의 $PaO_2$가 60 mmHg 미만으로 저산소혈증이 있었던 7예중 5예(71.4%), 그 이상이었던 13예중에서는 3예(23.1%)에서 10% 이상의 심한 탈포화를 일으켰다. 3) 탈포화군의 야간 수면중 최저 $StcO_2$는 평균 $73.8{\pm}20.7%$로 깨어있을 시의 $93.4{\pm}1.9$ 보다 크게 저하되었으며, 이때 최대 분당 맥박수는 $149.3{\pm}46.0$으로 깨어있을 시의 $91.9{\pm}15.4$보다 크게 증가되었다. 4) 탈포화군과 비탈포화군을 비교해 보았을 때 연령, 신장, 흡연력, 혈색소치, 폐환기기능에 양군간에 유의한 차이는 없었고, $PaO_2/FIO_2,\;PaO_2/PAO_2$ 값은 탈포화군에서 각각 $274.0{\pm}83.7,\;0.60{\pm}0.29$로 비탈포화군의 $373.1{\pm}83.5,\;0.78{\pm}0.17$에 비해 유의하게 낮았다($PaO_2/FIO_2$: p<0.01, $PaO_2/PAO_2$: p<0.05). 또한 4%이상 산소포화도가 저하된 탈포화 시간과 빈도가 탈포화군에서 각각 $67.9{\pm}56.4$분, $7.3{\pm}6.3$회로 비탈포화군의 $8.4{\pm}12.1$분, $1.8{\pm}1.7$회에 비해 유의하게 많았다(각각 p<0.01). 5) $PaO_2/FIO_2$ 값은 산소포화도의 저하 정도(${\Delta}StcO_2$) 및 기초산소포화도에 대한 ${\Delta}StcO_2$의 비율과 높은 역상관관계(각각 r=-0.78, r=-0.79, p<0.01)를 보였다. 결론 : 이상의 결과로 탈포화군을 감별할 수 있는 인자로서 깨어있을 동안의 $PaO_2/FIO_2,\;PaO_2/PAO_2$만이 의의가 있었고 기초 $PaO_2,\;SaO_2$는 의의가 없어서 기초 $PaO_2$를 낮게 만드는 폐병변의 심한 정도가 산소 탈포화 정도를 결정하는 더 중요한 요소일 가능성을 시사하였다. 또한 기초 $PaO_2$가 60mmHg 이상으로 높은 경우에서도 약 1/4에서 심한 탈포화를 일으켜서 COPD 환자에서 폐환기기능 및 기초 $PaO_2$ 정도에 관계없이 수면중 야간 $StcO_2$를 감시해 볼 필요가 있는것으로 생각되었다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제14권1호
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• pp.3-44
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• 1986

목재(木材)파아티클과 성질(性質)이 전혀 다른 철선(鐵線)을 물리적(物理的)으로 결합(結合)시킴으로써 목재(木材)와 철재(鐵材)의 재료적(材料的) 특성(特性)을 서로 보완(補完)하여 목재(木材)파아티클과 철선(鐵線)의 새로운 복합체(複合體)인 목질(木質)-철선(鐵線)보오드를 제조(製造)하고 그 특성(特性)을 구명(究明)하여 기초자료(基礎資料)를 얻고자 하였다. 메란티 합판제조폐재(合板製造廢材)을 이용(利用)한 팔만칩을 12mesh를 통과하고 20mesh체에 남는 큰 파아티클과 20mesh을 통과하고 60mesh체에 남는 작은 파아티클로 구분하여 요소수지를 분무한 다음, 굵기 1mm인 철선(鐵線)을 나비방향과 길이방향으로 1, 2 및 3층(層)으로 배열하여 성형(成型)하고 시험용(試驗用) 복합(複合) 파아티클 보오드를 제조하였다. 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 경우에는 철선간(鐵線間)의 배치간격(配置間隔)을 나비방향과 길이방향(方向)으로 각기 0.5cm, 1cm, 1.5cm, 2cm 및 2.5cm 등(等) 5가지로 하여 24가지의 철선구성방법(鐵線構成方法)으로 하였으며, 2층(層) 철선구성(鐵線構成 )보오드는 철선구성간격(鐵線構成間隔)을 1cm로 하였고 철선구성방법(鐵線構成方法)을 3가지로 하였으며, 3층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드는 철선구성간격(鐵線構成間隔)을 1cm로 하고 철선구성방법(鐵線構成方法)을 11가지로 하여 제조(製造)한 보오드는 대조(對照)보오드를 포함(包含)하여 312개였다. 보오드를 성형(成型)한 열압온도(熱壓溫度) 160$^{\circ}C$, 악력(壓力) 35kgf/$cm^2$, 열압시간(熱壓時間) 9분(分)으로 하여 보오드를 제조(製造)하고 이 목질(木質) 철선복합(鐵線複合)보도드의 물리적(物理的) 및 기계적(機械的) 성질(性質)을 측정(測定)분석(分析)한 바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 큰 파아티클과 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드에서 철선구성층수(鐵線構成層數) 및 구성철선(構成鐵線)의 수(數)가 많은 보오드일수록 그 비중(比重)은 컸었다. 2. 큰 파아티클로 제조(製造)한 보오드는 철선구성(鐵線構成)으로 인하여 두께팽창율(膨脹率)의 감소(減少)가 뚜렷하였으며 특히 철선구성층수(鐵線構成層數)가 많을수록 이 팽창율(膨脹率)은 더 개선되었다. 3. 큰 파아티클 및 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드 공(共)히 철선구성층수(鐵線構成層數)가 증가(增加)함에 따라 철선(鐵線)의 강도적(强度的) 특성(特性)이 파아티클 휨강도(强度) 성질(性質)을 보강(補强)하여 파괴계수(破壞係數), 탄성계수(彈性係數), 휨 극한하중(極限荷重) 일량(量) 등(等)이 개선(改善)되었으며, 2층(層) 및 3층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 경우 보오드의 하층(下層)의 철선구성방향(鐵線構成方向)이 보오드의 길이방향(方向)과 일치(一致)하는 보오드가 특(特)히 큰 휨강도(强度) 향상(向上)을 보여 인장라미네이션을 얻었다. 4. 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드는 철선구성간격(鐵線構成間隔)에 따른 개구면적(開口面積)과 파아티클의 크기에 따라 파괴계수(破壞係數), 탄성계수(彈性係數), 휨 극한하중(極限荷重) 일량(量) 등(等)이 다르게 나타났으나, 큰 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 파괴계수(破壞係數)는 개구면적(開口面積)이 1.5~3$cm^2$이고, 나비 방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 1~2cm이면서 길이방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 1.5~2.5cm인 보오드가 높은 값을 나타냈고 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 파괴계수(破壞係數)는 개구면적(開口面積)이 0.5~1.5$cm^2$ 및 3.75~6.25$cm^2$이고 나비 방향(方向)의 철선간격(鐵線間隔)이 0.5cm이거나 2.5cm인 보오드가 높은 값을 나타냈다. 5. 큰 파아티클로 제조(製造)한 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 탄성계수(彈性係數)는 개구면적(開口面積)이 1.5~3$cm^2$이고 나비방향(方向) 및 길이방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 1~2.5cm에서 큰 값을 나타냈으며, 한편 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 탄성계수(彈性係數)는 개구면적(開口面積)이 0.75~1.25$cm^2$ 민 3~6.25$cm^2$이고, 나비방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 0.5 또는 2.5cm에서 큰 값을 나타내었다. 6. 큰 파아티클로 제조(製造)한 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 휨 극한하중(極限荷重) 일량(量)은 개구면적(開口面積)이 1~3$cm^2$인 보오드가 큰 값을 보였고, 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 경우의 그것은 철선(鐵線)의 개구면적(開口面積)이 좁은 것이 크게 나타났다. 7. 박리저항(剝離抵抗) 및 나사못보지력(保持力)은 큰 파아티클로 제조(製造)한 3층(層) 및 2층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드에서 대부분(大部分) 대조(對照)보오드보다 큰 값을 보였으나 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드에서는 뚜렷한 경향이 없었다. 큰 파아티클로 제조(製造)한 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 박리저항(剝離抵抗) 및 나사못보지력(保持力)은 전체적으로 비슷한 수준(水準)을 보였고 작은 파아티클로 제조한 보오드에서는 개구면적(開口面積)이 증가(增加)함에 따라 박리저항(剝離抵抗)은 증가(增加)하고 나사못보지력(保持力)은 감소(減少)하는 현상(現象)을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.175-191
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• 2011

국가신성장동력으로MICE(Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition) 산업이각광받으면서국내전시산업에 대한 관심이 드높아 지고 있다. 이에 따라 국내 전시산업(domestic exhibition industry)도 미국이나 유럽과 같이 전시성과를 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 그 중에서도 전시환경이나 전시기법 등에 따라 관람효과가 다르기 때문에 지능형 정보기술을 이용하여 전시장에 방문한 참관객의 참관패턴을 분석하여 참관객을 이해하고 더 나아가 참여업체 간의 연관관계 도출 및 전시회의 성과를 높이고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그런데, 이러한 기존의 부스추천시스템과 관련된 연구를 살펴보면 시스템적인 관점에서 추천의 정확성만을 논하고 있을 뿐 추천을 통한 참관객의 행동이나 인식의 변화에 대해서는 충분히 논의하고 있지 못하다. 부스추천시스템(Booth Recommendation System)은 참관객의 부스방문 정보를 바탕으로 참관객에게 적절한 부스를 추천하기 때문에 참관객은 사전에 계획하지 않은 전시장을 방문하게 될 수 있다. 이 때 참관객은 계획하지 않은 방문행동을 통해서 만족할 수도 있지만 추천과 정이 번거롭다거나 자유롭게 참관을 하는데 방해가 된다고 생각할 수 있다. 이 경우 참관객의 자유로운 관람보다 오히려 더 좋지 않은 성과를 낼 수 있다. 따라서 부스 추천시스템을 전시장에 적용하기 위해서는 시스템의 성과에 미치는 영향요인이 무엇인지 전반적으로 검토하고, 부스추천시스템이 참관객의 계획되지 않은 방문행동에 미치는 영향에 대해 면밀히 검토해야 한다. 이에 본 연구에서는 부스추천시스템의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 이론과 기존문헌을 통해 살펴보고자 하였다. 또한, 참관객의 지각된 부스추천시스템의 성과가 참관객의 계획되지 않은 행동에 대한 만족도와 부스추천시스템의 재사용의도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 이론적 프레임워크로 본 연구는 계획되지 않은 행동이론(Unplanned Behavior Theory)을 도입하였다. 계획되지 않은 행동(unplanned behavior)이란 "소비자들이 사전에 계획하지 되지 않은 채 실행된 어떤 행동"으로 정의할 수 있다. 소비자들의 계획되지 않은 행동은 그 동안 마케팅 등 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 특히, 마케팅에서는 계획되지 않은 행동 중 계획되지 않은 구매(unplanned purchasing)에 많은 관심을 두어 왔는데 이 개념은 종종 충동적 구매(impulsive purchasing)와 혼동되어 사용되곤 하였다. 그런데, 충동적 구매가 갑자기 무엇인가 구매를 해야하는 강하고 지속적인 충동(urge)이라고 본다면 계획되지 않은 구매는 구매의사결정의 시점이 상점에 들어가기 전이 아닌 상점 내에서 수행된다는 점이 다르다. 즉, 모든 충동적 구매는 비계획적이나, 모든 계획되지 않은 구매가 충동적인 구매는 아니다. 그런데, 왜 소비자들은 계획되지 않은 행동을 하는가? 이에 대해서는 학자들에 따라 여러 가지 의견이 있으나 소비자가 사전에 철저한 계획을 수립하지 않고 따라서 중간에 계획을 변화시킬만한 유연성(flexibility)이 있기 때문이라는 점에 일관된 의견을 보인다. 즉, 계획되지 않은 행동을 하는데 많은 비용이 소요된다면 소비자들은 사전에 수립한 계획을 변경하기 어렵게 될 것이기 때문이다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 전시장 역시 참관객들은 방문하기 전에 전시장이 어떤 프로그램으로 구성되어 있는지 살펴보고, 어떤 부스를 방문할지를 사전에 계획하게 된다. 그 이유는 참관객들이 전시장 방문에 투입할 수 있는 시간은 한정되어 있는 반면에 전시회는 대규모의 다양한 부스로 운영되기 때문에 참관객들이 모든 부스를 참관한다는 것이 현실적으로 불가능하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 부스추천시스템이 참관객이 선호할 만한 부스를 추천하게 되면 참관객은 자신의 계획을 변화시켜서 부스추천시스템이 추천한 부스를 방문하게 된다. 이러한 방문행동은 소비자가 상점을 방문하거나, 관광객이 관광지에서 계획하지 않은 행동을 하는 것과 유사한 측면에서 이해가 가능하며 특히 최근 여행소비자들이 정보기기의 영향으로 계획되지 않은 행동을 하는 경우가 부쩍 증가한 추세와 동일한 맥락에서 이해가 가능하다. 이에 다음과 같은 연구모형을 설정하였다. 이 연구모형은 참관객이 지각한 부스추천시스템의 성과(performance)를 매개변수로 하고 있는데 이 성과에 영향을 미치는 요인으로 부스추천시스템에 대한 신뢰(trust), 전시장 참관객의 지식수준 (knowledge level), 부스 추천시스템의 기대된 개인화 (expected personalization) 그리고 부스추천시스템의 자유위협(threat to freedom)을 영향요인으로 파악하였다. 또한, 지각된 부스추천시스템 성과와 계획되지 않은 행동에 대한 참관객의 만족도와 향후 부스추천시스템의 재사용의도간의 인과관계도 파악하고자 하였다. 이 때 부스추천시스템에대한신뢰는권한(competence), 자선(benevolence), 그리고진실(integrity)의2차요인(2nd order factor)으로구성하고, 나머지 요인들은 1차 요인으로 구성하였다. 이를 검증하기 위해 2011 DMC Culture Open 행사에서 부스추천시스템을 테스트하기 위하여 시스템을 개발하고, 101명의 참관객을 대상으로 실증조사를 하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 부스추천시스템에 있어서 참관객의 신뢰가 가장 중요한 요소이며 실제 해당 부스추천시스템을 이용한 참관객들은 신뢰를 통해 부스추천시스템이 성과 있다고 인식하였다. 둘째, 참관객의 지식수준 역시 부스추천시스템의 성과에 유의한 영향을 미쳤는데 이는 추천의 성과가 전시장에 대한 사전적 이해가 필요함을 의미한다. 즉, 전시장에 대한 이해가 높은 참관객이 부스추천시스템의 유용성을 더 잘 파악하는 것으로 나타났다. 셋째, 기대된 개인화 수준은 성과에 유의한 영향을 미치지 못했는데 이는 기존 연구와 다른 결과로 본 연구에 사용된 부스추천시스템이 충분히 개인화 서비스를 제공하지 못했기 때문이라고 판단된다. 넷째, 부스추천시스템의 추천정보는 개인의 자유를 위협하거나 제한한다고 느끼지 않음으로 충분히 유용한 가치를 갖는다고 할 수 있다. 끝으로 부스정보시스템의 높은 성과는 참관객들의 계획되지 않은 행동에 대한 높은 만족도와 향후에도 부스추천시스템을 재사용할 의도를 만드는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 부스추천시스템이 야기하는 참관객의 계획되지 않은 부스방문행동에 미치는 영향력을 분석하기 위해 계획되지 않은 행동이론을 중심으로 실증자료를 이용하여 분석하고, 이를 통해 향후 부스추천시스템의 구축 및 설계에 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 향후에는 보다 정교한 설문구성과 측정대상을 이용하여 추가적인 검토가 필요할 것으로 기대된다.

• 한국균학회지
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• 제7권1호
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• pp.13-73
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• 1979

양송이 합성퇴비(合成堆肥) 배지(培地)의 제조(製造)에 있어서 탄소원(炭素原), 질소원(窒素源) 등(等) 영양원(營養源)과 물리적(物理的) 안정(安定)을 위(爲)한 보조재료(補助材料)의 선정(選定), 볏짚을 주재료(主材料)로 사용(使用)할 때의 퇴비재료(堆肥材料)의 배합(配合), 야외퇴적(野外堆積) 및 후발효(後醱酵), 볏짚 퇴비배지(堆肥倍地)에서의 유해생물(有害生物) 발생(發生) 및 방제(防除)에 관(關)한 연구(硏究)를 수행(遂行)한 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 합성퇴비배지(合成堆肥倍地)의 탄소원(炭素原)으로서 볏짚은 보리짚과 밀짚보다 발효(醱酵)가 신속(迅速)하고 퇴비(堆肥)의 질소함량(窒素含量)이 높으며 배지(培地)의 질(質)이 양호(良好)하여 양송이 자실체(字實體) 수량(收量)이 현저(顯著)히 높았다. 2. 한국(韓國)에서 생산(生産)되는 일본형(日本型) 벼와 통일품종(統一品種等) 두 계통(系統)의 볏짚은 초형(草型) 및 이화학적(理化學的) 성질(性質)이 달라서 퇴비(堆肥)의 발효상태(醱酵狀態)에 차이(差異)가 많았다. 통일(統一)볏짚은 발효(醱酵)가 빠르게 진행(進行)되므로 퇴적기간(堆積期間)을 단축(短縮)하고 수분공급량(水分供給量)을 감소(減少)시키며 물리성(物理成) 안정재(安定材)를 첨가(添加)하여야 한다. 3. 보릿짚 퇴비(堆肥)는 볏짚퇴비(堆肥)보다 생산성(生産性)이 낮으나 보릿짚과 볏짚을 50 : 50으로 혼용(混用)하면 볏짚과 대등(對等)한 수량(收量)을 얻을 수 있었다. 4. 퇴비배지(堆肥倍地)의 전질소(全窒素), 전유기물(全有機物) 질소(窒素) 및 Amino산태(酸態), Amide태(態) Amino당태(糖態) 질소(窒素)와 자실체(字實體) 수량간(收量間)에는 각각(各各) 높은 정(正)의 상관(相關)이 있으나 Ammonia태(態) 질소(窒素)는 균사생장 및 자실체(字實體) 형성(形成)에 심(甚)히 유해(有害)하였다. 5. 볏짚을 주재료(主材料)로 사용(使用)할 때 무기태(無機態) 질소원(窒素源)으로서 요소(尿素)가 가장 좋았고 유안(硫安)과 석회질소(石灰質素)는 부적당(不適當)하였다. 요소(尿素)는 3회(回) 분시(分施)할 때 손실(損失)이 감소(減少)되고 퇴비(堆肥)의 질소함량(窒素含量)이 증가(增加)하였다. 6. 유기태영양원(有機態營養源) 중(中) 들깻묵, 참깻묵, 밀기울, 계양(鷄養) 등(等)의 첨가(添加)는 퇴비(堆肥)의 발효(醱酵)를 양호(良好)하게 하고 자실체수량(字實體收量)을 증가(增加)시켰다. 7. 들깻묵, 밀기울 등(等) 유기태영양원(有機態營養源)은 장유박(醬油粕), 이분조미료폐비(泥粉調味料廢肥) 등(等) 공장폐엽물(工場廢葉物)로서 대체(代替)하여 재배(栽培)할 수 있었다. 8. 볏짚퇴비(堆肥) 제조시(製造時) 석고(石膏)와 Zeolite를 첨가(添加)하면 과습(過濕) 및 결착(結着) 등(等)으로 인(因)한 물리성(物理性)의 악화(惡化)가 방지(防止)되며, 자실체수량(字實體收量)이 증가(增加)하는데 그 효과(效果)는 일본형(日本型) 볏짚보다 통일(統一)에서 현저(顯著)하였다. 9. 볏짚을 주재료(主材料)로 퇴비재료(堆肥材料)를 배합(配合)할 때 계양(鷄養) 10%, 깻묵 5%, 요소(尿素) $1.2{\sim}1.5%$, 석고(石膏) 1%를 첨가(添加)하고 봄재배(栽培) 때는 발열촉진(發熱促進)을 위(爲)하여 미강(米糠)을 첨가(添加)하는 것이 좋았다. 10. 볏짚배지(培地)의 야외퇴적시(野外堆積時) 적산온도(積算溫度)와 퇴비(堆肥) 부열도간(腐熱度間)에는 r=0.97의 높은 상관(相關)이 이고 적산온도(積算溫度) $900{\sim}1000^{\circ}C$일 때 자실체(字實體) 수량(收量)이 가장 많았다. 11. 퇴적기간(堆積期間)이 길어질수록 퇴비(堆肥)의 부열도(腐熱度)가 높아지고 전질소함량(全窒素含量)이 증가(增加)하고 Ammonia태(態) 질소(窒素)는 감소(減少)하였는데, 볏짚배지(培地)의 퇴적기간(堆積期間)은 봄재배(栽培) $20{\sim}25$일(日), 가을재배(栽培) 15일(日)이 적당(適當)하였고 그때의 부열도(腐熱度)는 각각 19및 24%였다. 12. 퇴비(堆肥) 후발효시(後醱酵時) 수분함량(水分含量)이 높은 퇴비(堆肥)를 진압(鎭壓) 하여 입상(入床)할 때 공기유통(空氣流通)이 감소(減少)하여 Ammonia태(態) 질소(窒素)의 잔류량(殘溜量)이 증가(增加)하고 Methane과 유기산(有機酸) 등(等) 환원성(還元性) 물질(物質)의 생성(生成)이 많았다. r=-0.76, 휘발성(揮發性) 유기산(有機酸)과는 r=-0.73의 부(負)의 상관(相關)이 있었다. 13. 입상시(入床時) 퇴비(堆肥)의 수분함량(水分含量) $69{\sim}80%$ 범위(範圍)에서 자실체(字實體) 수량(收量)은 수분함량(水分含量)이 증가(增加)할수록 감소(減少)하였는데 (r=-0.78) 이것은 공극량(孔隙量)의 감소(減少)에 기인(基因)하는 것이었다. 입상시(入床時) 균상(菌床)의 적정 공극량(孔隙量)은 $41{\sim}45%$. 14. 후발효(後發效) 정열(頂熱)은 병해충 방제(防除) 뿐 아니고 Ammonia의 제거(除去)를 위(爲)해서 필수적(必須的) 과정(科程)이며 정열후(情熱後) 4일간(日間)의 발효(發效) 과정(科程)이 필요(必要)하였다. 15. 볏짚 퇴비배지(堆肥倍地)에서 양송이 균(菌)에 유해(有害)한 영향(影響)을 미치는 사장균 10종(種)이 동정(同定)되었는데 그 중(中) Diehliomyces microsporus, Trichoderma spp.,Stysanus stemoitis 등(等)은 발생빈도(發生頻度)가 높고 피해(被害)가 심(甚)하였다. 16. Diehliomyces는 재배사(栽培舍) 온도조절(溫度調節), Basamid와 Vapam처리(處理)로서 방제(防除)가 가능(可能)하며 Trichoderma spp.는 Bavistin과 Benomyl 철포(撤布)로서 방제(防除)되었다. 17. 퇴비중(堆肥中) 서식(棲息)하여 양송이를 가해(加害)하는 4종(種)의 선충과 5종(種)의 응애(類)는 퇴비(堆肥)를 $60^{\circ}C$에서 6시간(時間) 정열(頂熱)시키므로서 방제(防除)할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.23-43
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• 2016

최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.