호박추출물, 고춧가루 및 메주를 이용하여 호박고추장을 제조할 때 가장 우수한 관능적 품질의 배합조건을 설정하고자 중심합성계획에 의한 반응표면분석법으로 모니터링하였다. 호박고추장의 색상에 대한 관능평점의 최대 배합비율은 호박추출물 함량 433.63 g, 고춧가루 함량 81.76 g 및 메주 함량 17.03 g 에서 그 관능점수가 가장 높았다 향에 대한 최적 관능조건은 호박추출물 함량 437.07 g, 고춧가루 함량 83.65 g, 메주 함량 11.90 g에서, 맛에 대한 관능평점은 호박추출물 함량 382.94 g, 고춧가루 함량 63.44 g, 메주 함량 13.10 g에서, 전반적인 기호도에 대한 관능평점은 호박추출물 함량 442.04g, 고춧가루 함량 62.58 g, 메주 함량 16.30 g에서 그 관능점수가 가장 높았다. 호박고추장의 최적 배합비율은 호박추출물 442.04 g, 고춧가루 62.58 g 메주가루 16.30 g이었다.
현대의 무기체계는 복잡한 체계로 구성되어 있기 때문에 성능개량 요소의 우선 순위를 도출하는 것은 상당한 어려움이 있다. 또한, 이해관계자들의 의견을 고려한 정량적 성능개량 요소 우선순위 선정 방법론에 대한 연구도 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 K1계열 전차와 K2전차의 성능개량 요소 우선순위를 정량적으로 도출하기 위해 전차 개발 경험을 보유한 전문가들을 대상으로 설문을 수행하고 AHP, 평점법, TOPSIS 기법을 이용하여 서문 데이터를 분석하고 분석 결과로 우선순위를 정량적으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 무기체계 개발 및 성능개량 단계에서 이해관계자들의 의사결정 지표로 활용될 것으로 기대된다.
최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반 사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.
본 연구는 온라인 쇼핑몰에서 리뷰의 속성을 평점, 댓글의 양 및 이미지정보로 분류하여 브랜드 태도와 구매결정 및 온라인 구전의도에 미치는 영향을 검증하였다. SPSS 23.0을 이용하여 빈도분석, 요인분석, 회귀분석 등을 실시하였다. 분석 결과, 리뷰 속성이 브랜드 태도, 구매결정 및 온라인 구전의도에 정(+)의 영향을 미치는 것이 확인되었으나 댓글의 양은 구매결정에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 브랜드 태도는 구매결정에, 온라인 구전의도에 정(+)의 영향을 미치는 것이 확인되었다. 더불어 평점, 이미지정보와 구매결정 간의 영향관계에서, 또한 리뷰 속성과 온라인 구전의도 간의 영향관계에서 브랜드 태도의 매개효과가 확인되었다. 이와 같은 결과는 소비자가 무조건 댓글의 양이 많은 것을 선호하지 않으며, 리뷰를 작성할 때 최대한 높은 평점과 포토후기에 초점을 맞출 수 있도록 해야 함을 시사한다.
사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.
이 연구는 본 학과 졸업생의 학교 성적과 국시 성적을 비교하여 분석하고자 하였다. 즉 본 학과의 6개 연도 졸업생 185명의 학교 성적과 국시 성적의 상관관계를 파악하고, 성별과 졸업 연령 등에 따라 학교 성적과 국시 성적에 차이가 있는지 평가하며, 학교 성적의 여러 세부항목 가운데 국시성적을 가장 적절히 예측할 수 있는 주요 요인이 무엇인지 밝히고자 하였다. 본 학과 졸업생의 학년 평점 및 종합시험 점수는 국시 필기 점수와, 1~3학년의 학년 평점 및 종합시험 점수는 국시총점수와 유의한 양의 상관관계가 있었다. 특히 2학년의 학년 평점이 국시 필기 점수와, 2차 종합시험 점수가 국시 총 점수와 상관성이 가장 높았다. 졸업 총평점이 높거나, 여학생이거나, 졸업 연령이 낮은 졸업생이 국시 필기 점수가 의미 있게 높았으나 국시 실기 점수에는 유의한 차이가 없었다. 2차 종합시험 점수가 국시 총점수와 상관성이 가장 높게 나타난 바, 4학년 2학기에 최종적으로 시행하는 종합시험 점수가 국시 성적을 예측할 수 있는 가장 주된 요인으로 판단된다. 그러나 4년 전체의 졸업 평점이 우수하더라도 국시실기 점수에는 그 영향이 없었으며, 국시 실기와 직접 관련이 있는 4학년의 학년 평점은 오히려 국시 실기 점수와 반대의 양상을 보였다. 또한 국시 실기 점수와 이에 해당하는 학교 교과목 평점도 유의한 상관관계가 없었다. 결론적으로, 학교 성적으로 국시 필기 점수는 신뢰성있게 예측할 수 있으나 국시 필기 점수는 그렇지 못하였다. 이 연구는 일개 학교의 사례라는 한계가 있다. 그러나 학교 교육과 국시가 상치되지 않아야 한다면 치위생학 교육과 치과위생사 국시의 연계성에 관련하여 심층적인 연구가 더욱 활발히 수행되어야 할 것으로 생각된다.
본 연구는 한국거래소의 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업을 대상으로 내부자금조달과 R&D 투자간의 관계를 실증분석 하였으며, 주요한 분석결과는 다음과 같다. 코스닥시장의 벤처기업은 일반기업보다 R&D투자 비율이 훨씬 높은데도 불구하고, 일반기업과 달리 내부자금조달이 R&D 투자에 영향을 미치지 않는다. 이러한 현상은 코스닥기업이 벤처기업으로 선정되면, 내부자금조달에 의존하는 대신에 정책적 금융지원을 통해 R&D투자에 열중할 수 있기 때문이다. 내부자금조달은 비혁신형 코스닥기업보다 혁신형 코스닥기업의 R&D 투자에 더 큰 영향을 미친다. 따라서 혁신형 코스닥기업은 외부자금조달이 제약되는 상황에서도 내부자금조달에 의존하여 R&D 투자를 적극 수행한다고 할 수 있다. 내부 자금조달은 R&D 투자 항목 중에서 비용처리 R&D 투자보다 자산처리 R&D 투자에 더 큰 영향을 미친다. 이는 혁신형 코스닥기업이 무형자산으로 처리되는 사나처리 R&D 투자를 비용으로 처리되는 비용처리 R&D 투자 보다 더 중요시한다는 증거가 된다. 그리고 내부자금조달은 혁신형 코스닥 기업중에서 고-신용평점기업보다 저-신용평점기업의 R&D 투자에 더 큰 영향을 미친다. 이는 혁신형 코스닥기업이 비대칭정보 외에 저-신용평점으로 인한 재무적 제약이 클수록 R&D 투자자금을 내부자금조달에 의존할 가능성이 더 크다는 증거가 된다.
최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.
절임은 배추의 맛을 결정하는 중요한 공정이므로 배추의 소금 절임시 가장 중요한 영향인자인 소금농도, 절임시간 및 절임온도에 따른 관능적 특성 및 물리적 특성 에 대하여 반응표면분석을 실시하였다. 절임배추의 외관에 대한 관능평점은 소금농도 11.28%, 절임시간 9.75 hr 및 절임온도 12.81$^{\circ}C$에서 가장 높았으며, 맛에 대한 관능평점은 소금농도 11.19%, 절임 시간 11.38 hr 및 절임온도 13.58$^{\circ}C$에서 가장 높게 나타났다. 조직감에 대한 관능평점은 소금농도 11.24%, 절임시간 11.71 hr, 절임온도 13.57$^{\circ}C$에서 가장 높게 나타났으며, 전반적인 기호도에서는 소금농도 11.52%, 절임시간 12.86 hr, 절임온도 13.07$^{\circ}C$에서 가장 높은 관능평점을 나타내었다. 물리적 특성으로 견고성과 씹힘성은 소금의 농도가 증가할수록 값이 낮아지는 경향을 보였으며 소금의 농도에 가장 영향을 많이 받고 절임시간, 절임온도의 순으로 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 요양병원 간호사가 경험하는 치매 문제행동 간호에 대한 부담과 소진을 중심으로 직무만족도의 영향요인을 규명하기 위한 서술적 상관관계 연구로, 2014년 1월 27일부터 3월 31일까지 B광역시와 C시에 있는 요양병원 간호사 206명을 대상으로 치매 문제행동 간호에 대한 부담, 소진, 직무만족도에 관하여 구조화된 설문지로 자료를 수집하였고, SPSS WIN 18.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 간호사가 경험하는 대상자의 치매 문제행동 경험빈도는 평균평점 $1.65{\pm}0.42$로 이는 한 달에 4~5번, 일주일에 1~2번 정도 경험하는 것을 의미한다. 치매 문제행동 간호에 대한 부담 정도는 평균평점 $1.46{\pm}0.48$으로 중간정도로 힘들고, 간호사 한 명의 도움으로 치매 문제행동이 해결되는 것을 의미한다. 소진 정도는 평균평점 $2.53{\pm}0.61$이며, 직무만족도 정도는 평균평점 $2.87{\pm}0.45$로 나타났다. 대상자의 치매 문제행동 간호에 대한 부담과 직무만족도의 정도는 역 상관관계를 보였고(r=-.256, p=.003), 소진과 직무만족도의 정도는 강한 역 상관관계로 나타났으며(r=-.718, p<.001), 소진이 직무만족도에 영향요인으로 57%의 설명력을 가졌다(${\beta}$=-.735). 연구 결과에 따라서 요양병원 간호사의 소진과 치매 문제행동 간호에 대한 부담을 감소시키고, 직무만족도를 높이기 위한 연구 및 중재 프로그램 개발이 지속적으로 수행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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