• 벤처혁신연구
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• 제3권1호
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• pp.117-142
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• 2020

본 연구는 6차 산업 체험에 영향을 미치는 요인에 관한 연구이다. 연구 모형은 Schmitt 체험이론을 기반으로 재구성한 새로운 변수들을 추가하여 사용하였다. 이를 기반으로 이론적 배경과 선행 연구를 바탕으로 독립 변수, 종속변수에 6차 산업 맥락에 맞게 변수를 추가해서 모델을 확장해서 사용하였다. 독립 변수는 6차 산업 체험에 있어 체험을 하게 하는 유인 요인인 인지적 요인, 정서적 요인, 사회적 요인으로 또한, 체험을 결정하지 못하게 하는 계류 요인을 사용하였다. 매개 변수는 신뢰성을 사용하였다. 조절 변수는 체험에 있어 중요한 성별, 가구 구성을 사용하였다. 종속변수에는 체험 의향으로 설정하였다. 가설은 다음과 같이 설정하였다. Schmitt 체험이론을 바탕으로 유인 요인인 인지적 요인, 정서적 요인, 사회적 요인은 체험 의향에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 또한, 계류 요인은 체험 의향에 부(-)의 영향을 미칠 것이다. 신뢰성은 6차 산업 체험 의향에 있어 매개를 할 것이다. 성별과 가구 구성은 조절 효과가 있을 것이다. 설정된 연구 모형의 실증적인 검정 및 연구 결과의 일반화를 위해서 6차 산업 체험자 및 잠재 이용자를 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 총 314부의 유효한 응답을 분석의 대상으로 삼았다. 통계분석은 SPSS 24, AMOS 23 통계 패키지를 활용하였으며, 이를 통해 연구 가설을 검정하였다. 연구 결과 첫째, 유인 요인인 인지적, 정서적, 사회적 요인은 체험 의향에 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 계류 요인은 체험 의향에 부(-)의 영향을 미쳤다. 셋째, 신뢰성은 유인 요인인 인지적, 정서적, 사회적 요인에 부분 매개를 하였다. 넷째, 남녀 간에 경로 차이에서 인지적 요인과 계류 요인은 남녀 간 통계적인 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 다섯째, 사회적 요인과 계류 요인은 가구 구성에 있어 유의한 차이가 있었다. 이러한 연구 결과는 학술적으로는 6차산업 체험에 있어서 기존의 유인 요인 위주의 분석에서 나아가 심리적 요인인 계류 요인도 체험 의향에 중요한 영향을 미친다는 것을 검정하였고, 본 연구에서 응용된 Schmitt의 체험 모형이 유용한 분석의 틀이 될 수 있음을 검정하였다. 실무적으로는 6차산업 체험을 위해 어떠한 요소에 전략적으로나 마케팅적으로 집중해야 하는지에 대한 시사점을 제공할 수 있었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제33권2호
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• pp.77-86
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• 2008

방사성동위원소(RadioIsotope) 생산시설인 Cyclotron의 방사선안전관리는 방사선작업종사자뿐만 아니라 일반 이용자들의 방사선에 의한 건강장해를 예방하기 위해 중요한 부분이므로 방사선안전관리 행위에 영향을 미치는 예측모형을 도출하여 방사선안전관리 행위수준을 높이는데 필요한 근거자료를 제공하고자 하였다. 문헌고찰, 현장관찰, 전문가 포커스 토의를 통하여 도출되고 내용타당도가 확보된 설문지를 사용하여 국내 Cyclotron이 설치된 24개 허가기관의 방사선안전관리자를 대상으로 2008년 1월 2일부터 30일간 조사하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 방사선안전관리에 관한 경로는 1단계 생산준비, 2단계 RI생산, 3단계 합성, 4단계 분배, 5단계 품질관리, 6단계 운반용기 포장, 7단계 운반 단계로 지정하였다. 방사선피폭의 우려가 가장 높다고 생각하는 단계는 분배 15명(62.5%), 시설 설치부터 운영까지 가장 힘든 업무는 인허가 관련'과 설치시설 및 생산장비확보'가 각 9명(37.5%), 방사선피폭 관련 문제가 발생한 단계는 '합성과 분배'각 4번(30.8%)으로 높게 나타났다. 방사선안전관리 행위수준은 4점 만점을 기준으로 최소 2.42점, 최고 4.00점, 평균 $3.46{\pm}0.47$점으로 나타났다. 방사선안전관리 행위와 직업에 대한 복지후생(r=0.529)이 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 방사선안전관리 행위에 영향을 미치는 변수를 기준으로 예측모델을 도출한 결과 일반적 특성, 기관 특성, 자기효능감은 통계적으로 유의한 경로를 나타내지 않았고 직업특성 중 복지후생이 방사선안전관리 행위에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 방사선안전관리 행위수준을 높이기 위해 직업적 특성 중 복지후생 수준을 향상시킬 수 있는 전략이 필요하다고 본다. 본 연구는 최근 설치가 급격히 증가하는 Cyclotron의 방사선안전관리에 대한 국내 전수조사로 최초 수행하여 기초자료를 제공하는데 의미가 있다고 본다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권5호
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• pp.581-589
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• 2021

최근 국내 초소형전기차 도입이 증가하면서, 관련 시장 활성화를 위한 초소형전기차 사용자만족도에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자만족도 구성요인을 기반으로 초소형전기차를 활용한 공공서비스 개발에 관한 기초연구를 수행하였다. 설문조사는 ① '초소형전기차 사용자만족도 구성요인 우선순위 선정을 위한 계층화(AHP) 분석'과, ② 초소형전기차에 대한 사용자들의 선호도 및 교통서비스 제공을 위한 사전 자료수집을 위한 '초소형전기차 이미지 설문조사', ③ 실제 초소형전기차를 운행한 이용자의 사용자만족도를 조사하기 위해 '초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사' 순서로 수행하였다. 계층화(AHP) 분석에서는 '사용자 이용 데이터', '차량 이동 데이터', '충전서비스 데이터'순으로 사용자들이 중요하게 여긴다는 결과를 얻었다. 초소형전기차 이미지 설문조사에서는 사용자들이 초소형전기차를 오토바이와 비교했을 때 '안전성', '내구성', '승차감', '디자인', '유지관리비', '친환경성' 측면에서 더 긍정적으로 인식하고 있었다. 초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사에서는 초소형전기차를 사용하는 것이 업무수행능률에 직접적인 영향을 미치지는 않았으며, 초소형전기차의 차량크기로 인해 도로에서의 불이익을 받은 경험이 있었고, 옥외 광고용으로 초소형전기차 군집 주행 시 홍보효과가 컸지만 안전성 측면에서는 우려를 나타내고 있었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 사용자만족도 구조방정식 모델을 구축할 예정이며, 선제적으로 공공분야에서의 초소형전기차 활용업무 서비스에 대한 피드백 R&D를 발굴하고, 새로운 공공 이동지원 서비스 발굴을 적극적으로 모색하고자 한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권2호
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• pp.63-92
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• 2012

본 연구는 소비자가 지각하는 유통업체의 위치기반 모바일 쇼핑정보 서비스에 대한 정보의 상황관련성과 정보자극에 대한 PAD 감정변수들(환기, 지배력, 즐거움) 간의 상호 인과관계와 이용의도에 대한 이들의 효과를 실증 연구 하였다. 미국 내 모바일 이용자를 대상으로 무작위 표본추출법에 근거하여 추출되었고, 총 335명의 사용가능한 응답이 수거되었다. 분석결과, 환기와 상황관련성은 즐거움에 정(+)의 영향을 주었으나 지배력은 즐거움에 유의한 영향력을 나타내지 않았다. 즐거움은 이용의도에 정(+)의 영향을 주었다. 본 연구를 통해 위치기반 모바일 서비스에 대한 소비자의 인지적 반응과 감정적 반응을 통합적으로 살펴보았으며, PAD 감정차원간의 체계적인 관계를 규명하였다. 연구결과를 바탕으로 모바일 쇼핑서비스 개발자, 유통업체, 그리고 마케팅 실무자를 위한 시사점을 논의하였으며, 연구의 한계점과 더불어 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 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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• 제20권2호
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• pp.73-92
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• 2014

기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.