• Journal of Nutrition and Health
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• 제47권3호
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• pp.214-220
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• 2014

본 연구는 결식아동 대상의 도시락을 생산하는 사회적기업 도시락 2종류와 상업용 도시락 중 프랜차이즈 업체 도시락 2종류, 편의점 도시락 2종류의 미생물검사를 통한 위생 상태를 비교 분석하여 평가하였고 다음과 같이 요약할 수 있다. 1) 일반세균수 및 오염지표군 분석 결과 E. coli는 모든 시료에서 불검출 되었다. SEM 1의 콩나물무침에서 대장균군이 < $9.2{\times}10$ CFU/g 검출되어 식품공전 검사규격에 부적합한 수준이었으며, SEM 2의 경우 비가열 식품인 호박샐러드와 김치에서 각각 대장균군과 일반세균이 < $1.2{\times}10^2$ CFU/g와 $1.6{\times}10^6$ CFU/g으로 검사규격보다 초과되는 양이 검출되었다. FM 1과 2에서도 오징어가스 ($1.4{\times}10$ CFU/g)와 돈까스 ($1.4{\times}10^4$ CFU/g), 후라이드치킨 ($6{\times}10^3$ CFU/g), 김치 (< $4{\times}10$ CFU/g)에서 식품공전 검사규격 초과량의 대장균군이 검출 되었으며, 특히 후라이드치킨에서는 일반세균수 또한 $6.2{\times}10^5$ CFU/g으로 검사규격을 초과하여 검출되었다. CSM 1과 2에서는 가열 비가열조리식품 모두에서 대장균군이 검출되지 않았으나 가열조리식품 중 돼지갈비와 오징어채, 양념치킨, 김치에서는 일반세균이 검출되었으나 검사규격에는 미만인 수치였다. 2) 6개 도시락 시료의 식중독균을 분석한 결과 모든 시료에서 Salmonella spp.와 V. parahaemolyticus는 검출되지 않았다. SEM 1의 경우 비가열조리식품 중 콩나물무침에서 B. cereus가 < 9.2 CFU/g 검출되었으나 검사규격에 위반되지 않았고, SEM 2에서는 비가열조리식품 중 김치에서 S. aureus가 $4.8{\times}10$ CFU/g 검출되었으나 검사규격에는 미만인 수치였다. FM 1과 2의 경우 비가열조리식품 중 김치와 무말랭이에서 S. aureus가 각각 $9.8{\times}10^2$ CFU/g, $9.4{\times}10^3$ CFU/g로 검출되어 검사규격에 위반되었고, B. cereus도 가열조리식품 중 돼지불고기와 후라이드치킨에서 각각 $1.2{\times}10^3$ CFU/g, $1.5{\times}10^3$ CFU/g으로 다량 검출되어 부적합한 수치였다. CSM 1과 2에서는 오징어채와 양념치킨, 볶은 김치에서 S. aureus가 각각 $9.5{\times}10^4$ CFU/g, $2.4{\times}10^2$ CFU/g, $1.3{\times}10^3$ CFU/g로 다량 검출되어 검사규격에 위반되었다. 3) 본 연구는 결식아동들에게 제공되고 있는 사회적기업의 도시락과 결식아동들이 쉽게 이용할 수 있는 프랜차이즈 도시락, 편의점 도시락에 대한 미생물 검사를 실시하여 각 도시락의 위생 상태를 비교 평가하고자 수행 되었으며, 연구 결과를 통해 결식아동들에게 제공되는 도시락의 미생물 안전성을 확인하고 도시락의 위생관리 및 유통기간 설정 등에 활용 가능한 기초자료를 제공하고자 하였다. 4) 미생물 검사 결과 식중독균에 대해서는 사회적기업 도시락이 상업용 도시락보다 양호한 것으로 사료되나 일반세균 및 대장균군에서 부적합한 수준의 식품이 존재한 것으로 조사되어 이에 대한 체계적인 위생관리 시스템이 필요할 것으로 사료된다. 또한 결식아동들을 위한 도시락은 제조 완료와 섭취가 동시에 이루어지기 힘든 부분이 있어 추후 실질적으로 아동들에게 도시락이 전달된 직후의 도시락 위생 상태와 실제 섭취 전의 도시락 미생물 안전성 등에 대한 후속 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제39권
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• pp.351-378
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• 2006

매체의 발달과 함께 무형문화재에 대한 기록도 여러 가지 방법으로 시도되고 있는데, 과거에는 문자 기록에만 의존하던 것에서 최근에는 사진, 음원 및 영상 등을 많이 활용하게 되었고, 그 방식에 있어서도 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 이행하고 있는 추세이다. 이러한 변화의 과정에서 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 3차원적 기록을 필요로 하는 무용종목 등에서 주목을 받고 있다. 모션캡쳐란 움직이는 물체에 공간상의 위치를 표시하는 센서를 부탁시키고 시간의 흐름에 따라 센서의 위치를 컴퓨터의 좌표공간에 치환하여 기록하는 시스템으로, 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 형체가 없이 사람의 기예에 의해서 전승되고 있는 무형문화재의 신체적 표현을 디지털화 된 데이터로 나타내줌으써 무형문화재의 보존을 위한 과학적 자료를 제공해 준다. 국립문화재연구소는 멀티미디어 및 디지털 시대에 대응하기 위해 무형문화재에 대한 새로운 기록방안 개발을 목적으로 영화 및 게임 등의 CG제작 현장에서 널리 사용되고 있는 모션캡쳐(Motion Capture) 장비를 이용하여 국가지정의 중요무형문화재에 대한 기록 작업을 실시하고 있다. 본 사업은 복권기금을 사용하여 2005년부터 2007년까지 3개년에 걸쳐서 국가지정의 중요무형문화재 중 신체적 동작이 중요하게 표현되고 있는 무용 7개 종목 11건의 모션캡쳐 작업을 실시할 예정이다. 이미 1차 년도인 2005년에는 승무, 살풀이춤, 태평무 등 기술적 난이도가 낮은 독무(獨舞)를 중심으로 데이터 축적작업을 실시하였고, 2차 년도인 2006년에는 진주검무, 승전무, 처용무 등 군무(群舞)의 데이터를 축적할 예정이며, 3차 년도인 2007년에는 학연화대합설무의 데이터 축적과 함께 축적된 데이터를 이용한 무형문화재의 비교 분석 및 전승을 위한 교육용 프로그램과 대국민 서비스를 위한 3차원 콘텐츠 등을 개발할 계획이다. 본 보고서에서는 사업 초년도인 2005년도에 실시된 보유자 이매방, 이애주, 정재만의 승무, 이매방의 살풀이춤, 강선영의 태평무 등의 모션캡쳐 작업에 대하여 기술하고 있다. 이를 통하여 무형문화재에 대한 새로운 기록 방안을 모색하기 위한 시도를 소개하려고 한다. 이번 사업에서는 기술적으로 다음과 같은 두 가지 문제가 제기되었다. 첫 번째, 장시간(20~30분 가량)의 보유자의 춤을 끊김 없이 모션캡쳐 받을 수 있는가라는 문제였다. 수 차례의 사전 모의테스트를 통해 사업수행 적합성 판단을 마쳤고, 결국 사업수행을 무사히 마칠 수 있었다. 두 번째, 리타겟팅(RE-Targeting)이 없이 정확한 모션캡쳐 동작을 가공해 낼 수 있는가라는 문제였다. 모션캡쳐 데이터에서 국내 최초로 보유자의 골격구조 역추출 방식을 도입하여 최대한 정확한 보유자의 춤 동작을 구현해낼 수 있었다. 이번 작업에서는 이매방, 이애주, 정재만, 강선영 네 보유자의 전신 삼차원 스캔을 통해 정확한 삼차원 신체 모델링을 얻었고, 보유자 본인의 춤사위 동작을 그대로 모션캡쳐에 적용함으로써 최대한 정확도를 유도할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.87-109
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• 2020

현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.149-171
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• 2020

대학생 시기는 실질적으로 직업선택을 해야 하는 시기이다. 우리 사회가 빠르게 고도로 발달하는 만큼, 직업은 다양화, 세분화, 전문화되어 대학생들의 취업 준비기간은 또한 갈수록 길어지고 있다. 본 연구는 대학생들이 학교 내외에서 하는 경험하는 다양한 활동들이 취업에 어떤 영향이 있을지 대학생들의 로그데이터를 중심으로 분석해 보았다. 실험을 위하여 학생들의 다양한 활동을 체계적으로 분류하고 활동 데이터를 6개의 핵심역량(직무전문성강화 역량, 리더십 및 팀웍 역량, 세계화 역량, 직무몰입 역량, 직업탐색 역량, 자율이행역량)으로 구분하였고, 여기서 구분된 6개의 역량 값이 취업여부(취업그룹, 미취업그룹)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 6개의 역량 모두 취업집단과 미취업집단의 수준차이가 유의한 것을 확인할 수 있어 학교에서의 활동은 취업에 유의미함을 유추할 수 있었다. 다음으로 6개의 역량이 취업의 질적성과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 6개의 역량수준을 상·하로 나누고, 첫연봉액을 기준으로 6개의 그룹을 만든 후 관계를 확인해 보았는데, 그 결과 6개의 역량 중 세계화역량, 직업탐색역량, 자율이행역량 수준이 높은 학생이 연봉을 기준으로 한 취업성과 또한 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 이론적 공헌은 다음과 같다. 첫 번째, 학창경험으로부터 추출할 수 있는 역량을 인사조직관리분야의 역량과 연결하며, 개인의 경력성공을 위해 대학생으로서 필요한 역량을 직업탐색역량과 자율이행역량을 추가하였다는 점이다. 두 번째, 활동로그의 실데이터 기반으로 각각의 역량을 측정하고 결과변수와 검증을 한 점이다. 세 번째, 양적성과(취업률)뿐만 아니라 질적성과(연봉수준)를 분석한 점이다. 본 연구의 실무적 활용은 다음과 같다. 첫 번째, 대학생들의 경력개발계획 수립 시 가이드가 될 수 있다. 전략이 없거나 균형을 갖추지 못한 또는 과도한 스펙을 쌓기는 지양하고 직업세계와 직무에 대한 분석을 바탕으로 자신의 강점을 표현할 수 있는 취업준비가 필요하다. 두 번째, 학교와 기업, 지자체, 정부 등 대학생들을 위한 행사를 기획하는 담당자는 대학생들이 필요로 하는 경험을 설계할 본 연구에서 제시한 6대 역량을 참고할 수 있다. 이벤트의 수요자인 대학생이 필요한 역량을 키우면서 하면서 각 기관의 목적을 더할 때 수요자와 공급자 모두 만족스러운 결과를 만들 수 있다. 세 번째, 디지털 대전환 시대, 국가의 균형발전을 구상하는 정부의 정책담당자는 대학생들의 호기심과 에너지를 대학생들의 역량개발과 국가의 균형발전을 함께 성취하는 방향으로 정책을 만들 수 있다. 기존에 없던 플랫폼서비스를 시도하고, 기존의 아날로그 상품이나 서비스와 기업문화를 디지털화 하는 데에는 많은 인력이 필요하며 디지털세대인 현 대학생들의 활약은 전 산업에서 촉매가 될 뿐 아니라 성공적인 경력개발을 위한 대학생들에게도 필요한 경험이라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제26권3호
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• pp.188-199
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• 2021

본 연구는 현재 영양교사·영양사들의 식재료 가격 조사방법에 대한 실태 및 향후 요구도를 파악하기 위해 진행되었다. 모집단인 전국 11,818개교에서 비례층화 표본방법으로 약 10%의 학교를 추출하였다. 총 1,158개교에 설문지를 배부하였고, 그 중 회수된 439부(회수율 37.9%)는 SPSS(ver 25.0) 통계 프로그램을 이용하여 분석을 진행하였다. 현재 시장가격 조사 방법에 대한 만족도가 낮은 식재료는 공산품(3.26점), 지역산 식재료(3.33점), 수산물(3.34점), 과일류(3.37점), 채소 및 서류(3.38점)로 나타났고, 이 중 공산품을 제외하고는 지역산 식재료를 포함하여 농산물로 대부분 구성되어있다. 식재료 시장가격 조사 시 공산품 7.94시간, 채소 및 서류 6.94시간, 친환경 식재료 6.25시간, 지역산 식재료 6.24시간, 과일류 6.16시간, 수산물 5.75시간 순으로 시간이 소요되며, 이는 식재료 시장가격 조사에 만족도가 낮은 식재료 종류와 중복되는 것을 확인할 수 있다. 또한 현재 학교에서 직접 가격 조사를 시행하는 빈도가 높은 식재료의 경우 공산품 227개교(52.9%), 과일류 168개교(38.5%), 특용작물 165개교(37.8%), 수산물 164개교(38.1%), 채소 및 서류 160개교(36.8%), 난류 144개교(33.3%), 절임가공품 150개교(37.9%)로 나타났다. 더불어 초등학교와 중·고등학교로 구분하여 현재 실시하고 있는 식재료 시장가격 조사 방법을 살펴본 결과, 초등학교는 식량작물, 채소 및 서류, 친환경 식재료, 지역산 식재료의 경우 학교급식지원센터에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대해 응답한 비율이 가장 높게 나타났으나 중·고등학교의 경우 인근 학교와 공동조사하거나 학교에서 직접 조사하여 활용하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 향후 원하는 식재료 시장가격 조사 방법을 살펴본 결과, 초등학교의 경우 식량작물, 채소 및 서류, 특용작물, 과일류, 난류, 수산물, 친환경 식재료, 지역산 식재료의 경우 학교급식지원센터에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났으며 축산물, 공산품, 절임가공품은 교육청에서 외부전문기관에 의뢰하여 제공하는 조사자료 사용에 대한 요구도가 높았다. 중·고등학교의 경우 모든 식재료 품목에서 교육(지원)청에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났다. 그러므로 학교에서는 직접 식재료 시장가격을 조사하기보다는 공신력 있는 외부 기관이나 같은 교육(지원)청 내의 영양교사·영양사와의 협력을 통해 식재료 시장가격 조사에 투입되는 시간이나 비용을 효율적으로 사용하기를 원하는 것으로 판단된다. 이러한 결과를 바탕으로 시·도 교육청이나 교육지원청에서 구성하여 일괄 조사하거나 공인된 자료를 바탕으로 식재료 시장가격을 조사 및 분석, 외부 전문기관에 의뢰 등의 방법 개선이 필요하며, 각 지역의 학교급식지원센터와 같이 일괄적으로 식재료를 공급하는 곳에서 외부와 가격 비교가 어려운 식재료 품목만이라도 시장가격 공개 혹은 공유가 필요할 것으로 판단된다. 즉, 실제 학교급식에 납품되는 규격, 식재료 납품 단가 등에 대한 비교자료가 존재하지 않는 친환경 및 지역산 식재료의 경우 가격에 대한 평가가 불가능한 상황임을 고려하여, 우선적으로 시·도교육청에서 조사한 결과 혹은 학교급식지역센터에서 제공하는 가격정보를 바탕으로 통합적으로 운영할 수 있는 홈페이지를 운영하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 더불어 향후에는 홈페이지를 통해 학교급식에서 사용하는 식재료의 품목 수를 증가시키는 것이 필요하며, 더불어 정보의 질 유지를 위하여 공신력 있는 기관에서 주관하여 운영하거나 위탁하여 운영하는 것이 가장 이상적일 것이라 판단된다. 따라서 본 연구 결과는 학교급식 식재료 시장조사수집에 대한 현주소를 보여줄 수 있는 의미 있는 결과물이 될 것이며, 향후 학교급식 식재료 가격 수집 및 공개방법에 대한 정책마련의 기초자료가 될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.107-129
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• 2022

기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.