• 동아시아식생활학회지
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• 제12권1호
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• pp.7-14
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• 2002

본 연구는 인천광역시동부교육청 소재 7개 초등학교 4학년 아동 중 담임 교사의 추천에 의해 편식아동 127명을 선정하여 7주간의 직접적인 영양교육을 실시하고 교육 전, 후의 편식교정 정도와 기호도 변화, 영양지식.식습관 및 식생활태도의 변화 등에 대한 교육의 효과를 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 조사대상자의 일반적인 사항에서는 여아 54.3%, 남아 45.7%였다. 신체질량지수로 본 아동들의 체격은 허약아가 64.6%로 가장 많았다. 조사대상자의 어머니 중 52.8%가 직장을 가지고 있지 않았으며, 형제 수는 2명이 59.1%로 가장 많았다. 어머니의 연령은 30대 이하가 78.0%를 차지하고 있었으며, 부모님의 편식 여부에 있어서는 대부분 편식을 안하다가 83.5 %로 응답하였다. 아동들이 편식을 하게 된 원인으로는 입맛에 맞지 않아서가 59.1%, 좋아하는 것만 먹고 싶어서가 18.1%로 응답하였다. 2. 자신이 편식을 하는가에 대해서는 교육 후 유의하게(p<0.001) 줄어들었다. 3. 기호도에서 영양교육의 효과가 나타난 것은 곡류 및 전분류, 유지 및 당류, 채소류, 해조류(p<0.01), 어패류, 김치류 등(p<0.05)이었다. 4. 영양지식, 식습관, 식생활태도에 대한 영양교육의 효과에서는 식품구성탑에 대한 인지도와 탄수화물, 지방을 과잉 섭취할 때 나타나는 증상, 영양소의 급원식품 연결하기 등에서 유의한(p<0.001) 차이를 나타냈으며 균형 있는 식사란 무엇인가, 단백질의 기능, 아침식사 결식시 나타나는 문제점 및 올바른 간식섭취 방법, 바르지 않은 설명 찾기 등에서도 유의한<0.01, p<0.05) 차이를 나타내는 등 영양지식에 대한 교육의 효과가 가장크게 나타났으나 식습관과 식생활태도 전반에 걸친 효과는 나타내지 못하였다. 연구결과 직접적인 영양교육의 실시가 아동들의 편식교정 및 기호도 변화와 영양지식 수용 등에 효과적이었다고 볼 수 있으나 식습관과 식생활태도 전반에 걸쳐 유의적인 변화를 가져오지는 못하였다. 따라서 바람직한 식습관 형성을 위해서는 반복적인 교육을 통하여 행동의 변화를 유도하도록 하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다. 그러므로 교육이 단기간에 그치거나 지식전달 위주의 교육이 아니라 보다 체계적이고 지속적인 교육형태로 실시되어야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.139-155
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• 2016

본 연구는 한국지능정보시스템학회의 고유한 연구영역을 파악하고자 지능정보연구 학술지에 최근 3년 동안 게재된 논문들을 대상으로 키워드를 수집하여 프로파일링 기법과 동시출현빈도를 분석하였다. 이를 통하여 지능정보시스템 연구의 정통성과 정체성을 밝히는 동시에 향후 추구해야할 연구영역을 제시하고자 한다. 연구 정체성에 대한 상대적 위치를 파악하기 위하여 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사학회에 해당하는 한국경영정보학회 그리고 한국정보시스템학회의 키워드 및 연구방법론을 수집하여 비교하였다. 또한, 한국지능정보시스템학회에서 인공지능/데이터마이닝, 지능형인터넷, 지식경영에 대한 주요 분야를 중점적으로 다루고 있음을 고려할 때 각 분야의 대표적인 학회로 한국빅데이터서비스학회 및 한국빅데이터학회, 한국인터넷전자상거래학회, 한국지식경영학회의 연구 경향을 각각 비교 분석하였다. 키워드 분석 결과만을 요약하면, 한국지능정보시스템학회는 키워드 부문에서는 텍스트마이닝, 데이터 마이닝 및 추천시스템에 집중하고 있다는 것을 알 수 있었다. 인공지능/데이터마이닝 분야에서는 빅데이터 개념 자체와 감성분석에 초점을 두고 있고, 지능형인터넷 분야에서는 SNS와 구매의도, 신뢰, 기술수용모델에 집중하고 있었다. 지식경영 분야에서는 지식관리, 지식 공유 키워드에 집중함을 발견할 수 있었다. 더 나아가 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사 연구 분야에서 생태계 전반적 융합 가능성을 진단해 보았다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권1호
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• pp.83-107
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• 2020

데이터의 성격과 시각화의 목적에 따라 비즈니스 차트를 선택하는 것은 비즈니스 분석에 유용한 지식이다. 그러나 현재 시각화 도구에는 상황에 맞는 비즈니스 차트를 선택할 수 있는 기능이 부족하다. 또한 매번마다 시각화 방법에 대해 전문가의 도움을 요청하는 것은 비용과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인으로 게시된 문서로부터 비즈니스 차트 선정 규칙에 대한 지식을 추출하여 비즈니스 차트 생산성을 향상시키는 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 인터넷에서 비즈니스 차트를 묘사하는 한국어, 영어 및 중국어 비정형 데이터를 수집하고 TF-IDF를 사용하여 컨텍스트와 비즈니스 차트 간의 관계를 계산했다. 또한 Galois 래티스를 사용하여 비즈니스 차트 선택 규칙을 생성했다. 제안된 방법으로 생성된 규칙의 품질을 평가하기 위해 실험군과 대조군에 대해 실험을 수행했다. 그 결과 제안된 방법으로 의미 있는 규칙이 추출되었음을 확인했다. 본 연구의 결과물로 시각화 전문가의 도움 없이도 사무직 직원들이 비즈니스 차트를 효율적으로 선택할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 작업 중인 문서를 기반으로 비즈니스 차트를 추천함으로 직원 교육에 유용할 것이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제10권2호
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• pp.125-151
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• 2008

기업과 소비자 간의 온라인 커뮤니케이션 활성화로 인하여 기업과 소비자 모두 제품에 대한 경험과 지식을 공유하는 온라인 고객 리뷰에 많은 관심을 기울이고 있다. 본 연구에서는 내용 분석법을 통해 온라인 소비자 리뷰들을 맥락단위로 분류하고 분류항목을 도출함으로써 채널(자사홈페이지/쇼핑몰), 제품속성(탐색재/경험재), 가격(고가/저가)에 따른 차이 분석을 시행하였다. 분류 항목의 도출은 ACSI 모델의 구성 항목들을 근간으로 실제 리뷰의 반복적 분류를 통해 이루어졌으며 총 3단계로 나누어졌다. 1단계에서는 일단 제품과 서비스로 분류하고, 2단계에서는 제품에 대해서 기능, 디자인, 가격, 구매동기, 제안/사용팁, 그리고 추천/재구매를, 그리고 서비스에 대해서 AS/업그레이드, 배송/기타제조사와 유통사 등 총 8개 분류 항목을 도출하였으며, 3단계에서는 실제 제품 리뷰 내용을 바탕으로 2단계 분류 항목의 세부항목으로 작성되었다. 분류 항목별 차이 분석 결과, 총 8개의 분류 항목에서 모두 유의한 차이점을 보였는데, 특히 채널별 차이를 보기 위해 분석한 홈페이지와 쇼핑몰에서의 리뷰 내용이 가장 두드러진 차이를 보이고 있었다. 한편, 쇼핑몰의 특성을 나타내는 가격과 배송/기타 서비스 항목을 제외하고는 맥락단위의 개수가 홈페이지에서 더 많이 나타남으로써 기업 홈페이지 상의 소비자 리뷰가 쇼핑몰 상의 소비자 리뷰보다 더욱 상세하다는 것을 알 수 있었다. 제품에 대한 만족도 역시 홈페이지의 리뷰에서 더 큰 것으로 나타났으며, 탐색재와 경험재로 나누어 보았을 때 디자인, 구매동기, 추천/재구매, AS/업그레이드 서비스, 그리고 배송/기타 서비스 항목에서 서로간의 차이가 있었으나, 전반적인 만족도의 차이는 없었다. 또한, 가격별로 보았을 때는 디자인, 가격, AS/업그레이드 서비스에서 고가와 저가의 차이를 볼 수 있었으나 전반적인 만족도의 차이는 없었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권2호
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• pp.101-123
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• 2021

본 연구는 협력형 디지털 참고서비스인 '사서에게 물어보세요'의 지식정보DB에 수록된 질문과 답변을 분석하여 이용자 요구현황을 파악해 이를 바탕으로 서비스 초창기의 정보 이용행태를 도출하였다. 지식정보DB 3,506건 중 1,124건의 DB 항목 데이터를 ① 질문의 개수와 참고 질문 여부, ② 질문의 주제와 키워드, ③ 질문의 목적, ④ 질문의 유형, ⑤ 이용자의 정보 요구, ⑥ 사서가 제공한 정보원과 참고 서비스, ⑦ 답변의 소요 일수와 상관관계, ⑧ 참여 도서관 수준, ⑨ 주제별 질문 유형, 총 9가지 기준으로 분석하였다. 그 결과, 첫째, 이용자는 유사한 주제의 질문을 한 번에 하나씩 요청하는 것이 아닌, 필요에 따라 다양한 주제의 참고 질문을 요청하였지만, 절반 이상의 전체 순수 참고질문은 문헌정보학 분야의 질문이었다. 둘째, 약 71.35%의 이용자는 '사서에게 물어보세요' 서비스를 특정 주제나 연구 문제와 관련된 정보 자원의 목록을 추천받기 위해 이용하고 있었으며 독서상황에 대한 참고 상담을 요구하는 질문도 존재하였다. 셋째, 이용자가 가장 선호하는 정보원은 서지 및 서지사항으로 나타났으며, 온라인 정보원의 경우 이용자는 상대적으로 선호하지 않았다. 넷째, 답변의 소요 일수는 질문의 유형과 참여 도서관의 수준에 따라 유의미한 차이가 남을 확인할 수 있었다. 다섯째, 총류 분야 질문의 목적을 분석한 결과 약 31.33%이 이용자 스스로가 해결 당위성을 가진 자발적 질문으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.351-357
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• 2013

질의 키워드의 정보 검색은 키워드의 의미가 다양하여 검색된 문서들이 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가지며, 사용자의 상황과 특성이 사용자 마다 달라 정보가 매우 적고 연관성을 찾기 어렵다. 또한, 일반 상관 계수의 사용은 정보에 대한 연관성을 나타내지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 인선에 필요한 다양한 개념들과 지식으로 구성된 인선 온톨로지와 인선 규칙들을 구축하고 규칙들을 지원하는 인선 절차와 인선 결과의 적합성을 확인할 수 있는 지식검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 스피어만 상관계수를 이용하여 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 제공하여 제한적인 정보 추천의 단점을 해결하였다. 키워드 기반 검색과 시맨틱 기반 검색 실험 결과 시맨틱 기반 검색이 키워드 검색에 비하여 정확도는 90.3%, 재현율은 71.8%의 성능을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제32권3호
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• pp.397-412
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• 2015

본 연구에서는 커뮤니티 기반 질의응답 서비스에서의 질의할당을 위하여, 해당 커뮤니티에 축적된 질의응답 데이터 세트를 이용하여 해당 카테고리내의 토픽을 분석하고 이를 바탕으로 해당 토픽에 관심을 가지는 이용자의 관심 토픽을 분석하고자 하였다. 특정 카테고리 내의 토픽을 분석하기 위해서 LDA기법을 사용하였고 이를 이용하여 이용자의 관심 토픽을 모델링하였다. 나아가, 커뮤니티에 새롭게 유입되는 질의에 대한 토픽을 분석한 후, 이를 바탕으로 해당 토픽에 대해 관심을 가지고 있는 이용자를 추천하기 위한 일련의 방법들을 실험하였다.

• 광학세계
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• 통권143호
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• pp.78-85
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• 2013

올해 중소기업 정책자금 지원규모는 3조 8500억 원으로 지난해 3조 3330억 원에서 15.5% 증가한다. 중소기업청과 중소기업진흥공단은 정책자금의 우선순위를 일자리 창출에 두고 민간금융기관을 통해 자금 조달이 어려운 창업자와 기술개발기업에 전체 정책자금의 40.3%인 1조 5500억 원을 배분한다. 이에 창업기업지원자금이 지난해보다 200억 원, 개발기술사업화자금이 420억 원 늘어나며, 정책자금을 지원받은 기업이 일자리를 1명씩 늘릴 때마다 0.1%포인트씩 최대 1%포인트까지 금리를 인하해 일자리 창출 효과를 극대화 한다는 계획이다. 또한 중진공을 통한 직접 대출 비중이 기존 55%에서 70%로 확대되며, 개발기술사업화자금, 수출금융, 소공인 특화자금은 전액 직접대출로 운영되고 운전자금에 대한 보증서부 대출은 폐지된다. 반면 신용대출 규모는 20% 늘어나 중소기업의 담보 부담이 줄어들 전망이다. 변화하는 산업 구조에 맞춰 정책자금 구조도 바뀐다. 담보력이 부족한 창업 및 소기업의 자금 지원을 위해 기계기구, 재고자산, 매출채권의 담보 인정비율을 높인다. 하반기 중에는 지식재산권 담보대출이 새로 도입된다. 별도의 기술가치 평가 모형을 통해 특허기술의 경제적 가치를 평가하고 특허권을 담보로 대출을 시행한다. 자세한 사항 및 정책자금 신청 희망기업은 중소기업진흥공단 홈페이지(www.sbc.or.kr) '정책자금 융자도우미'를 통해 신청요건 및 추천자금 등을 자가진단 후 신청하면 된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.405-409
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• 2007

웹 사이트에서 제공하는 콘텐츠의 일부 또는 전체를 다른 서비스에서 이용할 수 있도록 해주는 신디케이션 기술인 RSS(Really Simple Syndication)는 다양한 웹 사이트 상의 콘텐츠를 요약하고, 상호 공유하고 주고받을 수 있도록 만든 표준이다. 본 논문에서는 과학기술 연구자들이 웹상에 존재하는 신디케이션 된 과학기술 콘텐츠(또는 feed)를 효과적으로 이용할 수 있도록 주제를 중심으로 수집(aggregation)하여 저장(archive)하는 시스템을 구현하고 이의 활용방안을 제안한다. 또한 제안된 중앙의 수집기(aggregator) 시스템에 사용자가 직접 채널을 등록함으로써 다른 사용자에게 RSS 채널을 추천하고 이를 통해 연구자간의 지식 공유를 유도할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.249-255
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• 2014

최근 트위터, 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 확산과 더불어 정보의 생성 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 SNS 매체들을 통해 생산하는 많은 데이터를 활용하기 위해 축적된 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 내는 기술의 필요성이 대두되고 있으며, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 의미있는 지식을 찾아낸다. 특히, 다양한 형태의 방대한 자료들로부터 표출되는 의견, 정책, 성향, 감정 등 대중의 집단지성에 나타난 일반적인 감정분석이 활용되고 있다. 본 논문에서는 대중들이 SNS를 통해 작성한 사용자들의 짧은 문장에 함축된 단어와 단어들 간의 연관성을 이용하여 문장 내 감정 상태를 예측하고 사용자의 감정에 따른 적절한 답변이나 추출한 감정과 유사한 트윗글이나 영화 등을 추천하는데 사용될 수 있는 방법을 제안한다.