• 디지털융복합연구
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• 제15권9호
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• pp.385-395
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• 2017

본 연구는 간호대학생을 대상으로 행복감에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 시행되었다. 본 연구이 대상자는 G시에 소재한 3개 대학의 간호학과 학생으로 자료수집기간은 2016년 11월 1일부터 11월 20일까지였으며, 최종 219부를 분석에 사용하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 18.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 행복감은 $27.77{\pm}.2.99$점으로 나타났으며 대상자의 행복감은 스트레스(r=-.889, p<.001)에서 역 상관관계를 나타냈고, 감사성향(r=.335, p<.001), 사회적지지(r=.334, p<.001)에서 정 상관관계를 나타냈다. 행복감에 영향을 미치는 요인으로는 스트레스(${\beta}=-.848$, p<.001), 감사성향(${\beta}=.126$, p<.001), 전 학기 평점(${\beta}=-.083$, p=.003), 사회적지지(${\beta}=.090$, p=.005) 순이었으며, 이들 변수의 행복감에 대한 설명력은 84.0%였다. 본 연구를 결과를 통하여 간호대학생을 대상으로 행복감을 향상시킬 수 있는 프로그램 개발이 필요하다.

• 한국식품과학회지
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• 제29권4호
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• pp.776-783
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• 1997

전통적인 볶음방법으로 제조되고 있는 둥굴레차의 고품질화를 위하여 반응표면분석법에 의한 볶음조건을 최적화하였다. 둥굴레차의 품질지표로서 수용성 고형분, 갈색도, 페놀성 성분 및 전자공여 작용은 $145^{\circ}C$와 55분에서 나타나는 능선까지는 볶음온도와 시간이 증가함에 따라 증가하였으나 그 이상의 온도와 시간에서는 다시 줄어들었다. 둥굴레차의 관능적 품질로서 전반적인 기호도는 최대 관능평점을 나타낸 $146^{\circ}C$와 52분까지는 볶음온도와 시간이 증가할수록 높아졌으나, 최대점을 지나서는 온도가 높아지고 시간이 경과함에 따라 점점 줄어들었다. 이상과 같이 각각의 볶음조건에 따른 둥굴레차의 품질 특성을 종합하여 superimposed contour map을 작성한 결과 볶음온도 $135{\sim}140^{\circ}C$, 볶음시간 $58{\sim}64$분이 둥굴레차의 품질을 극대화시킬 수 있는 최적 볶음조건 범위로 나타났으며, 최적조건 범위내의 주어진 볶음조건$(137^{\circ}C,\;60\;min)$에서의 실험치는 예측치와 일치하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.1044-1051
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• 2002

This paper proposes a two-phase mathematical programming approach by considering classification gap to solve the proposed credit scoring problem so as to complement any theoretical shortcomings. Specifically, by using the linear programming (LP) approach, phase 1 is to make the associated decisions such as issuing grant of credit or denial of credit to applicants. or to seek any additional information before making the final decision. Phase 2 is to find a cut-off value, which minimizes any misclassification penalty (cost) to be incurred due to granting credit to 'bad' loan applicant or denying credit to 'good' loan applicant by using the mixed-integer programming (MIP) approach. This approach is expected to and appropriate classification scores and a cut-off value with respect to deviation and misclassification cost, respectively. Statistical discriminant analysis methods have been commonly considered to deal with classification problems for credit scoring. In recent years, much theoretical research has focused on the application of mathematical programming techniques to the discriminant problems. It has been reported that mathematical programming techniques could outperform statistical discriminant techniques in some applications, while mathematical programming techniques may suffer from some theoretical shortcomings. The performance of the proposed two-phase approach is evaluated in this paper with line data and loan applicants data, by comparing with three other approaches including Fisher's linear discriminant function, logistic regression and some other existing mathematical programming approaches, which are considered as the performance benchmarks. The evaluation results show that the proposed two-phase mathematical programming approach outperforms the aforementioned statistical approaches. In some cases, two-phase mathematical programming approach marginally outperforms both the statistical approaches and the other existing mathematical programming approaches.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.468-479
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• 2016

본 연구는 중환자 첫 발열 평가 가이드라인에 대한 간호사의 지식과 수행 정도를 확인하고자 수행된 연구이다. 대상자는 2개 병원 내 외과병동 및 중환자실에서 근무하는 총 145명의 간호사를 대상으로 하였다. 자료 분석은 SPSS 19.0 프로그램을 활용하여 분석하였고, 중환자 첫 발열 평가 가이드라인의 지식과 수행의 평균 평점은 각각 0.70점과 3.08점이다. 가이드라인의 근거수준 1영역은 지식과 수행 상위군에서 하위군보다 유의하게 높은 수행 점수를 나타냈고, 근거수준 3영역은 지식 상위군보다 지식 하위군이 더 높은 수행 점수를 나타냈다. 대상자의 가이드라인에 대한 지식과 수행은 유의한 상관관계를 나타냈다. 결론적으로 본 연구는 중환자 첫 발열 평가 가이드라인에 대한 간호사의 지식과 수행력을 향상시키고 근거기반실무를 개선시킬 필요가 있음을 제시하였다.

• 산경연구논집
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• 제10권7호
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• pp.83-89
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• 2019

Purpose - It is a very important issue for the Korean tourism industry to increase tourism revenue by attracting foreign tourists. Although Japanese tourists have been an important part of the Korean tourism industry for a long time, the level of tourist satisfaction including accommodation has been at the worst compared to other foreign visitors, which strongly requires concrete solutions. Therefore, this study focuses on improving the satisfaction level of Japanese visitors in the use of accommodation, and find out the influence of the managerial response. Research design, data, and methodology - In this study, customer review and managerial response of hotels in Seoul were collected from "Rakuten Travel" which is the most representative online travel agency in Japan. As a result of collecting data from 2016 to 2018, 6,190 customer reviews and 1,241 managerial responses from 120 hotels were used for analysis. In addition, information on the properties of 120 hotels, such as the number of rooms, classification, types of hotel facilities, types of room facilities, accessibility and prices, were collected. To test the hypotheses, moderated multiple regression analysis was conducted with SPSS 22.0. Results - It was found that only 25 sites, 20.8% of the total 120 sites, were implementing managerial response and average response rate was 66.42% among them. As a result of examining the main effects of the hotel attributes on the ratings, accessibility and price are confirmed as effective variables. We also found that the response rate has a significant moderate effect in both the accessibility and price. In other words, there was a significant difference in the influence of accessibility and price on the ratings depending on the response rate. Also, it was confirmed that the response rate is not a pure moderator variable but a quasi moderator variable. Overall, the evidences partially supported the hypothesis. Conclusion - It was possible to provide important suggestions to the hotel managers who were concerned about managing tourist satisfaction with accessibility problems. It was found that the accessibility problem could be overcome by increasing the response rate. It was also confirmed that high ratings can be more effectively achieved for high priced hotels by increasing the response rate.

• 한국식품영양과학회지
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• 제20권4호
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• pp.363-368
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• 1991

본 연구에서는 단백질 효율이 보다 높은 두부를 만들고저 함황 아미노산이 비교적 많이 함유된 것으로 알려진 난백을 두유에 각각 혼합하여 만든 혼합물에 대한 열응고성과 응고제에 대한 응고성, 성분함량 변화, 수율, 경도 및 관능평가를 실시하였다. 수분과당 및 지방 함량은 두유만으로 제조한 두부보다 난백 첨가량이 증가함에 따라 감소하였고 단백질과 회분의 함량은 난백의 양이 증가함에 따라 증가되었다. 난백의 첨가는 두유의 응고 온도를 하강시키는 효과가 있었다. 무게와 부피 및 경도는 난백의 첨가량이 증가함에 따라서 증가 되었다. $Ca^{2+}$함량은 난백첨가량에 비례하여 감소한데 반하여 $Mg^{2+},\;K^{+},\;Na^{+}$은 증가되었다. 관능평가에서 색감과 풍미는 80%까지 첨가해도 대조구에 대하여 유의차(p<0.01)가 없었으나, 조직감과 식감에서는 난백을 60%이상 첨가한 경우 평점이 낮아지는 유의차(p<0.01)를 나타냈다. 아미노산 조성은 20, 40, 60, 80%(v/v)의 난백첨가로 함황아미노산(cys+met) 함량은 0.63, 1.20, 1.76, 2.36배의 강화효과를 나타냈다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권1호
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• pp.241-265
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• 2020

Purpose Various machine learning techniques are used to implement for predicting corporate credit. However, previous research doesn't utilize time series input features and has a limited prediction timing. Furthermore, in the case of corporate bond credit rating forecast, corporate sample is limited because only large companies are selected for corporate bond credit rating. To address limitations of prior research, this study attempts to implement a predictive model with more sample companies, which can adjust the forecasting point at the present time by using the credit score information and corporate information in time series. Design/methodology/approach To implement this forecasting model, this study uses the sample of 2,191 companies with KIS credit scores for 18 years from 2000 to 2017. For improving the performance of the predictive model, various financial and non-financial features are applied as input variables in a time series through a sliding window technique. In addition, this research also tests various machine learning techniques that were traditionally used to increase the validity of analysis results, and the deep learning technique that is being actively researched of late. Findings RNN-based stateful LSTM model shows good performance in credit rating prediction. By extending the forecasting time point, we find how the performance of the predictive model changes over time and evaluate the feature groups in the short and long terms. In comparison with other studies, the results of 5 classification prediction through label reclassification show good performance relatively. In addition, about 90% accuracy is found in the bad credit forecasts.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1259-1269
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• 2015

최근 빅 데이터는 학계에서 키워드로 자리매김을 하고 있다. 빅 데이터의 유용성은 학계뿐만 아니라 정부, 지자체 그리고 기업체까지 파급되고 있고, 빅 데이터 속에서 유용한 정보를 도출해 내기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 영화에 대한 리뷰를 가지고 텍스트 마이닝 (text mining)을 이용한 빅 데이터 분석을 수행한다. 본 연구의 목적은 포털 사이트 'D'사와 영화진흥위원회의 영화에 대한 리뷰 데이터, 그리고 고객들의 평점평균 (score)과 스크린 수 (screen number)를 설명변수로 사용하고, 영화 흥행 여부를 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 통한 영화 흥행 예측 모형을 제안하는 것이다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 예측모형의 정분류율은 95.74%로 얻어졌다.

• 한국경제지리학회지
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• 제19권2호
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• pp.265-285
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• 2016

이 논문은 경북 동해안 지역금융시장을 분석하고 있다. 분석결과에 따르면 신용협동기구는 지역의 영세기업의 금융제약을 완화하기 위해 충분한 노력을 기울이지 않고 있다. 많은 논의는 신용협동기구가 지역에 밀착된 경영을 통해 자신의 경쟁력을 강화하고 나아가 안정적인 성장을 도모해야 한다고 제안한다. 그러나 현재 그들은 차입자의 사적인 정보를 획득하기 위한 노력을 충분히 기울이고 있지 않은 채, 신용평점제도와 담보에 의존하여 자금을 운용하고 있다. 이 자체 그들의 취약한 경쟁력의 근저에 놓여있는 문제이다. 이러한 문제를 극복하기 위해 신용협동기구는 지역사회개발에 적극 참여해야 한다. 다른 한편 정부도 이들의 육성에 힘을 기울여야 한다. 이들의 기능이 활성화될 때 지역금융시장의 효율성이 제고되고 지역경제도 순조롭게 성장할 수 있을 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1561-1566
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• 2017

기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.