• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.187-196
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• 2021

교통약자는 우리 사회의 높은 비율을 차지하고 있는 대표적인 사회 취약계층이다. 최근 기술의 발달로 사회취약 계층을 위한 맞춤형 복지 기술이 연구되고 있으나, 일반인들과 비교하면 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 특별교통수단 승하차 이력(7,153건), 대구 푸드 식당 상세정보(955건)의 자료를 결합하여 하이브리드 추천시스템을 구현하였다. 구현된 추천시스템의 유효성 평가를 위해 예측 오차율, 추천 커버리지로 기존 추천시스템들과 성능 비교를 수행하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 기존 추천시스템보다 높은 성능으로 나타났으며, 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템의 가능성을 확인하였다. 또한 일부 교통약자 유형에서 유사한 식당이 추천되는 상관성을 확인하였다. 본 연구결과는 교통약자들의 만족도 높은 식당 이용에 기여할 것으로 판단되며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.196-206
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• 2023

하천생태계의 주요 1차 생산자인 부착돌말류는 대부분 세포 크기가 매우 작아 관찰과 피각 계수에 고배율의 현미경적 방법을 요구하며, 그로 인해 정성적, 정량적 분석에 있어 정확도와 정밀도를 확보하기가 쉽지 않다. 본 연구는 부착돌말류를 이용한 수생태계 조사·평가에 있어 정도관리를 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 정도관리의 목적에 부합하기 위해, 정성 및 정량분석이 동시에 가능한 영구표본 슬라이드의 분석도구를 신규로 개발하였다. 영구표본을 제작함에 있어 커버 글라스와 슬라이드 글라스에 격자 유무의 조합으로 표본을 만들어 상호 특성을 비교하였다. 그 결과, 다른 시험 조건에 비해 유색선형 격자 슬라이드를 사용하는 방법이 가장 효과적이었다. 향후, 더 개선된 방법의 개발이 기대되지만, 본 연구에서 개발된 방법은 그 효율성과 적용성에 있어 기존 부착돌말류의 실내분석 정도관리를 개선하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 공업화학
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• 제29권1호
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• pp.81-96
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• 2018

본 연구에서는 천연 소재인 경옥가루의 물리화학적 특성을 조사하고 이를 함유한 워시오프 팩과 리퀴드 파운데이션을 제조하였다. 또한 이들 제형을 대상으로 각 제형이 주는 효과와 사용자 관능 평가, 제형 안정성 및 피부 안전성 평가를 수행하였다. 워시오프 팩 중의 경옥가루의 함량이 증가할수록 원적외선 방사율과 방사에너지 값이 증가하였고, 경옥가루를 3% 함유한 제품에서는 피부 적용 시 피부 온도가 약 $0.5^{\circ}C$ 상승하였다. 경옥가루를 첨가한 리퀴드 파운데이션은 피부 본래의 색을 더욱 선명하게 표현할 수 있는 채도를 나타냈다. 경옥가루를 첨가한 워시오프 팩과 리퀴드 파운데이션은 각각의 수분 보유량이 최대 5.0% 및 63.0%로 나타났다. 사용자 관능 평가에서 경옥가루를 함유한 워시오프 팩 제형은 피부친화력, 밀착력, 가려움 및 촉촉함을 개선시켰다. 경옥가루를 함유한 리퀴드 파운데이션도 대조군 제형과 비교했을 때 커버력을 제외한 모든 항목에서 개선이 이루어졌다. 경옥가루 함유 제형에 대해 8주간 안정성 평가를 한 결과 육안상으로 변색이나 분리현상은 관찰되지 않았으며 pH는 8주까지, 점도는 4주까지 안정함을 확인하였다. 또한, 피부 안전성 평가에서 경옥가루 함유 제형은 모두 자극이 없는 것으로 나타났다. 결론적으로, 경옥가루는 무기안료로써 안정성과 안전성이 확보된 새로운 다기능 소재로써 화장품에 응용 가능성이 있음을 시사하였다.

• 대한화장품학회지
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• 제32권1호
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• pp.45-51
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• 2006

화장품에서 색조 화장품 분야에서 분체의 함유율이 높은 투웨이케익, 팩트, 페이스파우더와 같은 파우더류 제품은 함유되는 분체의 물성이 품질에 큰 영향 인자로 작용하기 때문에 분체의 복합화, 금속비누 처리, 아미노산처리, 실리콘처리, 불소 처리등을 통한 품질 향상을 목적으로 표면처리가 시도되어 왔다. 위와 같은 파우더류 제품중에 투웨이케익은 커버력이 가장 요구되는 제품으로서 부착성이나 퍼짐성과 같은 부가품질의 동시 구현이 다른 파우더류 제품보다 어려우며, 화장을 두껍게 느끼거나 답답하다는 사용자들의 잠재불만도 존재하는 제품군이다. 본 연구는 투웨이케익 제품의 중요품질인 부착성과 퍼짐성을 향상시키고, 친화성을 충분히 고려한 새로운 표면처리 방법으로서 피부성분과 구조를 모사하여, 스킨케어에 주로 사용하는 성분들로 나노베시클을 제조하여 그 구조를 파괴하지 않은 상태로 표면 처리하는 방법에 대한 것이다. 분체를 제조하기 위해 먼저, 레시친, 세라마이드, 초산토코페롤, 부틸렌글리롤을 사용하여 고압.유화로 나노유화물을 제조하였고, 이것을 수상에 분산된 체질안료 분산액에 투입, 2가 금속염 용액을 투입한 후, 여과, 건조과정을 통해 나노베시클이 피복된 새로운 기능의 분체를 얻었다. 피복되는 공정에서는 금속염의 농도에 따라 피복량이 결정됨을 확인하였고, 피복된 파우더의 물성에서는 현재 주로 사용하는 실리콘 처리체질안료에 비해 본 연구를 통해 제조된 파우더의 마찰계수가 낮았으며, 외력에 의한 부착성 평가에서도 파우더의 이탈량이 적은 결과를 나타내었다. 또한 이를 함유한 투웨이케익과 함유하지 않은 투웨이케익의 평가에서도 같은 경향의 결과를 나타내었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권2호
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• pp.498-506
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• 2019

이 연구는 경상북도 봉화지역에서 매장된 천연 광물을 이용하여 화장료용의 분체로써 활용가치를 부여한 코팅 방법에 관한 것이다. 이 광물의 이름은 부석이라고 칭하며, 미립자 파우더를 개발하여 이 파우더의 성능을 평가하고 화장품의 효능적 가치가 있는 가에 대하여 연구한 결과를 보고한다. 이 파우더의 표면에 오일을 코팅하기 위하여 미립자 표면에 알루미늄하이드록사이드를 1차 코팅한 후에 여기에 알킬실란으로 코팅하였다. 또한, 식물성 오일로 코팅하여 파우더의 응집을 막고, 오일상에서의 분산성을 높일 수 있도록 하였다. 첫째; 부석파우더의 입자는 $10{\sim}50{\mu}m$의 입자를 가지고 있었으며, 입자의 표면에 다공성의 구멍이 있었다. 둘째; 이 파우더의 구성성분은 $SiO_2$, $Al_2O_3$, $Fe_2O_3$, MgO, CaO, $K_2O_2$, $Na_2O$, $TiO_2$, $TiO_2$, MnO, $Cr_2O_3$, $V_2O_5$ 등을 함유하였다. 셋째: 이 파우더의 입자는 판상형 구조를 가지며, 다공성으로 적갈색을 가지고 있음을 SEM과 TEM 분석을 통하여 알 수 있었다. 넷째; 이부석 파우더의 원적외선 방사율은 $0.924{\mu}m$이었으며, 방사에너지는 $3.72{\times}10^W/m^2{\cdot}{\mu}m$ 이었다. 또한 음이온 방출량은 128 ION/cc를 방출하는 것으로써, 코팅을 하더라도 변하지 않고 그대로 그 성능이 유지되는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 화장품의 응용분야로써 비비크림, 쿠션파운데이션, 파우더펙트 등의 색조화장품, 선블록크림, 워시오프 마사지팩 등의 기초 화장료에 폭넓게 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.