• 한국환경농학회지
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• 제30권2호
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• pp.169-178
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• 2011

본 연구에서는 국내 농산물 중 중금속의 기준규격 설정이 증가되고 있는 추세이므로 농산물 중 미량의 중금속을 분석함에 있어 발생될 수 있는 측정불확도 및 오차 요인을 규명하는 것은 매우 중요한 업무이다. 따라서 이들을 평가하고, 분석 방법 등을 개선하며 오차를 최소화하여 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해서는 측정불확도의 산출이 요구된다. 본 연구에서는 측정불확도 인자로 표준품의 무게, 순도, 분자량, 표준용액 제조, 시료무게, 검정곡선, 회수율 등을 불확도 인자로 선택하였으며 이들은 저울 및 피펫, 부피플라스크의 안전성, 분해능, 재현성, 표준품의 순도, 분석기기의 재현성 등이 결과에 영향을 미칠수 있었다. 측정불확도 산출 시 GUM과 EURACHEM에 근거하여 결과를 확인하였으며 각 인자들을 A-type 또는 B-type으로 산출된 표준불확도 값을 확인하여 합성불확도를 산출하였다. 토마토 페이스트를 분석한 결과 카드뮴은 $0.106{\pm}0.015$(mg/kg), 납은 $0.302{\pm}0.029$(mg/kg)로 산출되었다. 확장불확도(U)는 카드뮴 0.015(k=2.09, 신뢰수준 95%), 납 0.029(k=2.16, 신뢰수준 95%)의 결과를 나타내었다. 토마토 페이스트 중 중금속을 분석함에 있어 불확도에 영향을 줄 수 있는 인자는 회수율과 반복측정, 검량곡선, 샘플농도 순으로 확인되었으며, 이를 통해서 시험원들은 분석 시 불확도가 높게 나오는 실험과정에 좀더 세심한 주의가 요구된다. 측정불확도 결과 판단 시 측정된 불확도 값과 더불어 표준시약의 소급성유지, 시험기구의 교정, 실험자의 숙련도 향상 등을 통해 실험결과의 오차를 줄이는 노력이 필요하며, 측정불확도에 영향을 미치는 요인들이 축적된다면 오차 등을 감소시키는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제26권2호
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• pp.149-179
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• 2011

본 연구는 국내 훈련비행을 수행하는 학생조종사를 대상으로 SHELL 모델에 근거한 인적요인(Human Factors)에 초점을 맞추어 연구가 진행되었다. 연구 가설을 검증하기 위해SHELL 모델은 바탕으로 평가요소를 만들었고, 각 인적요인별 요인분석에서 추출된 변수를 사용하여 사고위험과의 상관관계, 비행경험수준과는 분산분석, 그리고 조직 특성과는 t-test를 실시하였다. 연구 결과, 사고위험과 조종사의 개인적 요소(Liveware), 사고위험과 조종사-장비 관계(Liveware-Hardware)는 관련성이 있고, 개인적 요소(Liveware)의 변수인 조종사의 내적요인과 조종사의 기량 모두 비행경험수준이 낮을수록 인적요인에 의한 영향을 많이 받는 것으로 분석되었다. 마지막으로 학생 조종사 조직의 특성에 따라 인적요소(Human Factors)들의 차이를 비교분석한 결과, 재학생으로 구성된 학생조종사의 그룹이 내적으로 영향을 많이 받고 있고, 조종석내 장비 부분에서는 일반인 학생 조종사가 받는 영향이 큰 것으로 나타났다. 항공분야의 인적요인(Human Factors)에 관한 연구는 활발히 진행 중이나 학생조종사를 대상으로 한 인적요인에 관한 연구는 이루어지지 않았다. 기존의 선행연구와 같이 본 연구에서도 사고 위험과 인적요인과의 관계는 밀접한 관련이 있으며, 특히 개인적 요소(Liveware)와 조종사-장비(Liveware-Hardware) 관계가 안전성에 많은 관련이 있음을 보였다. 또한 인적요인 중 조직문화라는 요인도 인간에게 많은 영향을 주고 있고, 실제 사고위험에 직접적인 영향은 없으나, 잠재적인 위험성이 큰 요인이라 판단된다. 전 세계적으로 항공사고의 안전성을 향상시키기 위해 인적요인(Human Factors)을 주요 문제로 삼고 있고, 국내 항공사에서도 인적요인 훈련으로서 승무원 상호협조(CRM)와 노선적응훈련(LOFT) 훈련을 정기적으로 하고 있는 등 인적요인의 중요성을 인지하고 이로 인한 사고를 방지하기 위해 지속적으로 노력하고 있다. 그러나 훈련비행을 실시하고 있는 비행훈련기관에서는 인적요인에 관한 훈련은 부족하며, 학생들이 인적요인(Human Factors)에 관한 이론으로 인식할 뿐이지 실제 훈련 비행상에서 사고로 이어질 수 있다는 잠재적 위험성을 인지하지 못하고 있다. 우리나라 항공 산업을 이끌고 갈 조종사를 양성하는 교육기관으로써, 이러한 문제를 인식하고 인적요인 교육 훈련을 개선해 나가야 할 것이며 이러한 점은국내 항공법이나 항공법규에 의거 지정된 전문교육기관의 교과과정개선에 반영되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.71-82
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• 2006

NATM 터널의 갱구부와 갱내의 연약층 구간에는 굴착 보조공법으로 대부분 강관이나 유리섬유보강(Fiber-glass Reinforced Plastic)관에 의한 그라우팅공법이 적용되고 있다. RPUM이나 UAM으로 알려져 있는 이러한 공법으로 굴착전 막장면 천단을 선보강하여 굴착 시 주변지반의 안정을 확보할 수 있다. 특히 지반이 연약하여 자립이 어려운 경우 최근에는 막장면 천단 뿐 아니라 막장면 수평보강을 실시하여 터널 및 주변지반의 안정성을 확보하는 추세에 있다. 이러한 막장면 천단 및 수평보강 형태에 따른 보강효과는 현재 일부 수치해석적 방법과 실내 축소모형실험에 의해 연구된 바 있으나, 이러한 연구들은 복잡한 경계조건을 필요로 할 뿐 아니라 실제 터널굴착 및 보강단계를 적절히 모사할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 RPUM시공을 재현하는 실대형 모형실험을 행하였다. 본 실험은 대형 토조를 제작하고 단계별 굴착과 상재하중을 재하하여 사질토지반 내 터널 천단보강 및 막장면 수평보강형태(무보강, 천단보강, 천단보강+막장면 수평보강, 막장면 수평보강)에 따른 막장면 주변지반 보강효과를 살펴보았다. 실험결과, 막장면 수평보강만으로도 주변지반 침하와 터널 반경방향 변위에 대한 상당한 억제효과를 확인할 수 있었다. 굴진방향과 평행한 종방향의 연직응력 변화를 측정한 결과 막장면 전방 $0.5D{\sim}1.0D$ 지반에 응력이 집중되어 막장면 선행보강의 필요성이 입증되었다. 천단보강재인 FRP관의 축력과 휨모멘트를 측정한 결과 대부분이 막장면으로부터 0.75D 위치에서 최대값이 측정되어 천단보강재 최소길이는 1.0D이상이 되어야 할 것이다. catalase와 peroxidase는 SOD나 APX는 달리 단일 밴드 또는 주요 밴드가 있고 높은 활성을 보여 정제시 유리하게 작용할 것으로 보인다. prospects will be also discussed.behaviors to ferromagnetic behavior was observed. Tunneling barrier called "decay length for tunneling" for the films having the thickness of Co layer from 1.4 to 1.6 nm was measured to be ranged from 0.004 to 0.021 ${\AA}$$\^$-1/.문에 기업간 관계를 연구하는 측면에서는 탐험적 연구성격이 강하다. 더 나아가 본 산업의 주된 연구가 질적이고 기업내부만을 연구했던 것에 비교하면 시초적이라고 할 수 있다. 또한 관계마케팅, CRM 등의 이론적 배경이 되고 있는 신뢰와 결속의 중요성이 재확인하는 결과도 의의라고 할 수 있다. 그리고 신뢰는 양사 간의 상호관계에서 조성될 수 있는 특성을 가진 반면, 결속은 계약관계 초기단계에서 성문화하고 규정화 할 수 있는 변수의 성격이 강하다고 할 수가 있다. 본 연구는 복잡한 기업간 관계를 지나치게 협력적 측면에서만 규명했기 때문에 많은 측면을 간과할 가능성이 있다. 또한 방법론적으로 일방향의 시각만을 고려했고, 횡단적 조사를 통하고 국내의 한 서비스제공업체와 관련이 있는 컨텐츠 공급파트너만의 시각을 검증했기 때문에 해석에서 유의할 필요가 있다. 또한 타당성확보 노력을 기하였지만 측정도구 면에서 엄격한 개발과정을 준수하지는 못했다

• Asia Marketing Journal
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• 제13권3호
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• pp.25-53
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• 2011

이번 연구는 실제 기업 자료를 기반으로 고객보상 프로그램이 고객 유지(retention)에 미치는 영향을 살펴보았다. 특히 고객보상 프로그램의 효과를 보다 명확히 확인하기 위해 유사실험설계(quasi-experimental design)를 사용하였다. 그리고 1년이 넘는 장기적인 시간 프레임 속에서 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 소비자 집단을 구분하고 이들 집단의 비교를 통해 고객보상 프로그램의 효과를 파악하였다. 이러한 연구 설계를 고려한 이유는 종적 자료를 사용한 선행 연구들이 고객보상 프로그램의 도입 시점 이후부터 가입 고객과 비가입 고객을 대상으로 프로그램의 효과를 측정하였기 때문에 자기선택오류(self-selection bias)의 가능성이 존재하였기 때문이다. 이번 연구는 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 두 집단을 비교하기 위해 자료를 특정 시점을 기준으로 절단(censoring)하였다. 생존분석(survival analysis)은 다른 분석기법에 비해 불완전한 자료가 포함되더라도 분석이 상대적으로 용이하므로 이번 연구의 분석방법으로 선택하였다. 분석 결과 고객보상 프로그램을 실시하기 전에는 소비자들의 거래기간이 평균 179일이었으나 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 227일로 약 50일 정도 더 늘어났다. 이러한 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타나 연구 가설을 지지하였다. 또한 콕스 비례위험모형을 사용하여 고객보상 프로그램과 영향 변수들의 상호작용효과를 확인한 결과 기존고객들은 고객보상 프로그램이 도입된 후 신규고객들에 비해 회사와의 거래기간이 유의하게 증가한 것으로 나타났으며 긍정적인 서비스(예: 30일 이내 입회)를 경험한 고객들도 회사와의 거래기간이 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 한편 부정적인 서비스(예: 30일 이후 입회)를 경험한 고객이라 하더라도 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 회사와의 거래기간이 증가하였다. 이번 연구에서 나타난 결과들을 정리하면 고객보상 프로그램은 고객과 긍정적인 관계를 형성하는 데 기여할 뿐만 아니라 이탈 장벽까지 구축해 줌으로써 기업의 경쟁력을 강화시키는 수단으로서의 가치가 있다고 생각할 수 있다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제39권6호
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• pp.894-901
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• 2010

본 연구에서는 2003년부터 2004년까지 동해, 서해 및 남해 연안에서 채취하여 위판장에서 판매되고 있는 연안산 패류(복족류 및 이매패류), 두족류, 갑각류 등의 해산무척추동물 52종 239개체에 대한 중금속 함량을 분석하였다. 인증표준물질(certified reference material, CRM)을 사용한 각 중금속에 대한 회수율은 평균 86.3~104.6%로 Codex에서 요구하고 있는 수준에 부합하였다. 우리나라 연안산 복족류의 중금속 함량은 아연 $21.471{\pm}10.794\;{\mu}g/g$, 구리 $4.115{\pm}2.565\;{\mu}g/g$, 망간 $0.868{\pm}0.593\;{\mu}g/g$, 니켈 $0.254{\pm}0.418\;{\mu}g/g$, 납 $0.238{\pm}0.220\;{\mu}g/g$, 카드뮴 $0.154{\pm}0.170\;{\mu}g/g$, 크롬 $0.110{\pm}0.082\;{\mu}g/g$ 순이었고, 이매패류의 경우는 아연 $35.655{\pm}46.978\;{\mu}g$, 망간 $5.500{\pm}9.943\;{\mu}g$, 구리 $3.129{\pm}5.979\;{\mu}g$, 카드뮴 $0.423{\pm}0.345\;{\mu}g/g$, 니켈 $0.402{\pm}0.379\;{\mu}g$, 크롬 $0.233{\pm}0.234\;{\mu}g/g$, 납 $0.232{\pm}0.216\;{\mu}g/g$ 순이었다. 또한, 두족류는 아연 $18.380{\pm}5.479\;{\mu}g/g$으로 가장 높았으며, 다음으로 구리 $3.594{\pm}1.823\;{\mu}g/g$, 망간 $0.630{\mu}g0.630\;{\mu}g$, 크롬 $0.150\;{\pm}0.115\;{\mu}g/g$, 납 $0.068{\pm}0.066\;{\mu}g/g$, 카드뮴 $0.034\;{\mu}g{\pm}0.046\;{\mu}g/g$, 니켈 $0.030{\pm}0.047\;{\mu}g/g$ 순이었고, 갑각류의 경우 아연 $25.333{\pm}9.608\;{\mu}g/g$으로 가장 높았으며, 다음으로 구리 $9.042{\pm}8.895\;{\mu}g/g$, 망간 $0.659{\pm}0.412\;{\mu}g/g$, 크롬 $0.592{\pm}2.172\;{\mu}g/g$, 카드뮴 $0.207{\pm}0.204\;{\mu}g/g$, 납 $0.126{\pm}0.094\;{\mu}g/g$, 니켈 $0.094{\pm}0.110\;{\mu}g/g$ 순이었다. 따라서 카드뮴, 납 등 유해 중금속의 함량은 이매패류>갑각류＝복족류>두족류 순으로 높게 함유하고 있는 것으로 나타났다. 한편, 우리나라 국민의 수산물을 통한 중금속의 1일 섭취량은 각각 카드뮴 $6.88\;{\mu}g$, 크롬 $19.13\;{\mu}g$, 구리 $137.02\;{\mu}g$, 망간 $156.13\;{\mu}g$, 니켈 $11.39\;{\mu}g$, 납 $7.01\;{\mu}g$ 및 아연 $1,025.94 {\mu}g$이었다. 이는 FAO/WHO에서 설정한 잠정주간섭취허용량인 PTWI와 비교해 보면, 카드뮴의 11.47%, 구리의 0.46%, 납의 3.27% 및 아연의 1.71% 수준이었다. 따라서 우리국민이 수산물을 통하여 섭취하는 카드뮴 및 납 등 유해 중금속 함량은 매우 안전한 수준인 것으로 판단된다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권3호
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• pp.262-268
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• 2010

虚拟社区(virtual community, VC)今年来发展迅速, 越来越多的人参与到虚拟社区中交换信息和分享观点. 虚拟社区是通过计算机布告板和网络进行非面对面的知识和语言交流的一种大众集合体. B2C电子商务网站虚拟社区则是商业性的虚拟社区, 通过培养信任环境来促进消费者在该网站的购买行为. B2CVC通过信息交流, 如推荐, 评论, 买者与卖者评级等, 来建立社会性的氛围. 目前, 虽然学术界已经认识到B2CVC的重要性, 但是关于社区成员的口碑传播行为的研究还不充分. 本研究提出了一个理论模型, 探讨在B2C网站社区中参与度, 满意度, 信任度, 粘度和口碑传播之间的关系. 本研究的目的有三个: 1, 通过整合信念, 态度和行为的测量来实证检验B2C网站社区模型; 2, 更好地理解各因素对口碑传播的影响关系; 3, 更好地理解B2C网站社区黏度在CRM营销中的作用. 研究模型包含以下要素: 1, 社区成员的信念变量, 通过参与度来测量; 2, 社区成员的态度变量, 通过满意度和信任度来测量; 以及3, 社区成员的行为变量, 通过网站黏度和口播传播意愿来测量. 参与度是消费者在虚拟社区的参与动机. 对于社区成员来说, 信息的查找和发布是他们参与到社区的主要目的. 满意度是成员对社区整体评价的重要指标, 反映了成员与社区的交互程度. 虚拟社区的形成与发展依靠成员分享信息和服务的自愿程度. 研究者已经发现信任是促进匿名交互的关键, 因此构建信任被看作是虚拟社区的重要研究课题. 此外, 虚拟社区的成功依靠成员的粘度来提高购买潜力. 社区成员间的观点交流和信息交换代表一种 "写作式" 的口碑传播. 因此口碑传播是推动B2C虚拟社区在互联网上扩散的主要因素之一. 研究模型及假设如图一所示. 本研究通过实证调查中国携程旅游网虚拟社区成员来验证模型. 数据收集过程中共发放243份问卷, 其中有效问卷204份. 通过实证数据验证了参与度, 满意度和信任度影响粘度和口碑传播之间的假设关系. 结构方程模型(SEM)方法用来进行数据分析. 模型的拟合指数结果为χ2/df 是2.76, NFI是 .904, IFI是 .931, CFI是 .930, 以及RMSEA是 .017. 结果表明, 参与度对满意度具有显著的影响(p<0.001, ${\beta}$=0.809). 参与度可以解释满意度的方差比例超过50%, 调整R2为0.654. 参与度对信任度具有显著影响(p<0.001, ${\beta}$=0.751), 解释率为57%, 调整R2为0.563. 此外, 满意度对黏度的影响显著(${\beta}$=0.514), 但是信任度对黏度的影响并不显著(p=0.231, t=1.197). 黏度对口碑传播的影响显著, 且解释率超过80%, 调整R2为 0.846. 总之, 研究结果支持了大部分的研究假设, 但是信任度显著影响粘度的假设没有得到支持. 本研究丰富了电子商务网站虚拟社区的学术研究成果, 深入探讨了在B2C电子商务环境下的用户信念, 态度和行为等因素. 研究成果有助于实践者进行更有针对性的资源开发和市场开拓. 网络营销人员可以针对B2C网站社区来有针对性地制定营销策略, 如对于国际旅游业务, 营销人员可以针对中国的B2C网站社区用户开展营销活动, 如为活跃的用户提供特殊折扣以及为早期参与者提高社区黏度定制营销计划等. 未来的研究应该拓展社区成员行为的研究, 并在不同的行业, 社区和文化背景下开展研究.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.