우리나라의 전통주는 막걸리 붐 이후 주춤한 발전을 보이고 있으며, 이에 따라 전통주의 특성을 반영한 술잔을 활용한 명품화 및 세계화 전략을 통한 도약이 필요한 시점이다. 현재까지 우리나라의 전통주 술잔 디자인 개발은 심미성 및 유통 편의성에만 초점을 맞추거나, 디자인 개발의 세분화 고급화 연구화 등의 일시적 발전양상을 보여오긴 하였으나, 전통주의 특성을 기획 단계부터 반영하여 상품화한 사례나 프로세스는 없었다. 따라서 전통주의 특성을 반영한 술잔 디자인 설계 프로세스 기술 수립하는 것이 필요한 상황이다. 본 연구는 전통주의 특성을 감성요소인 오감과 스토리텔링으로 나누어 분석하고, 이들 중 술잔 디자인에 필요한 요소들을 추출하고, 이를 기반으로 전통주 술잔의 형태 소재 같은 시각화하는 관계를 파악하고자 하였다. 이러한 요소 중, 특히 대상 전통주가 갖고 있는 역사나 설화와 같은 스토리텔링을 기반으로 한 술잔의 라벨, 문양, 장식적 요소 등 디자인을 결정하여 해당 전통주의 상품성을 극대화할 수 있는 요소들을 도출할 수 있었다. 이러한 연구결과는 기존 소규모 가양주의 수출이 주춤하고 있는 상황에서 감성요소와 스토리텔링이 있는 전통주의 특성을 살려 경쟁력 있는 술잔 디자인을 개발함으로써 새로운 수출전략을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 과학 교수-학습프로그램을 평가하기 위한 두뇌기반 분석틀을 개발하는 것이다. 분석틀의 개발을 위해, 이 연구는 과학 교수-학습과 관련된 선행연구들로부터 교수-학습 프로그램의 분석항목을 3가지로 범주화 하였다: 인지, 동기, 감성. 첫 번째로, 각 항목에 관련된 두뇌활성 영역을 파악하기위하여 과학수업과 관련된 두뇌 기능에 대한 93편의 뇌과학 문헌들을 분석하였다. 두 번째로, 두뇌의 해부학적 영역별로 범주화된 연구결과를 바탕으로 과학 교수-학습프로그램 분석을 위한 분석틀을 제작하였다. 분석틀의 제작은 R & D 방법을 따랐다. 그 결과, 두뇌활성 결과들은 대뇌 피질, 보상계, 변연계의 세 영역으로 범주화되어 나타났다. 이를 바탕으로 개발된 두뇌기반 과학 교수-학습 프로그램 분석틀인 'CORE Brain Map'은 양측 배외측전전두피질, 양측 복외측 전전두피질, 양측 안와전두피질, 전대상이랑, 양측 두정피질, 양측 측두피질, 양측 후두피질, 양측 해마, 양측 편도체, 양측 측좌핵, 양측 선조체 그리고 중뇌영역으로 구성된다. 두뇌기반 과학 교수-학습프로그램 분석틀은 다양한 과학 교수-학습프로그램의 분석 및 진단에 활용 가능할 것으로 전망된다.
치매노인의 주요 문제특성의 추출을 위해 시설에 입소해 있는 치매노인 110명을 대상으로 기본특성 조사, 인지기능 선별검사, 문제특성 설문조사를 실시하였다. 요인분석결과 총 20개의 주요 문제특성이 추출되었다. 본 연구에서는 치매노인 보호를 위해 주요 문제특성 20개의 위험순위를 결정하였다. 치매진단 및 치매환자를 접한 경험이 있는 정신보건 임상심리사 32명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 계층분석법을 이용하여 상대적 위험도를 분석하였고, 20개의 문제특성 전체에 대하여 위험도 서열을 정하도록 하여 위험순위를 결정하였다. 두 가지 분석 결과 모두 치매 노인의 일상생활 수행 시 기억력, 판단력, 지남력 장애와 같은 인지문제가 가장 위험한 것으로 나타났다.
최근 패션 e 커머스 시장이 팽창됨에 따라, 온라인쇼핑몰시장이 급격히 증가하고 있으며 경쟁이 치열한 상황이다. 많은 유통업자들은 온라인 쇼핑몰에 뛰어들어 물류서비스 품질에 대한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 패션온라인 쇼핑몰에 대하여 고객만족도와 재구매율에 영향을 주는 물류서비스 품질이 무엇인지, 또 성별에 따라서 차이가 있는지 조사하였다. 200명의 온라인 쇼핑몰 이용자를 대상을 표집하였으며 SPSS25 패키지를 이용, 분산분석, 요인분석, t-test, 상관분석 등 통계 분석하였다. 그 결과, 반품이유에 따라서 성별에 따른 차이를 나타내었는데, 품질에 차이를 보이거나 다른 제품이 배달되어도 남성은 여성보다 반품을 덜 하고 있었다. 또 패션온라인 쇼핑몰에서도 반품물류서비스는 일반적인 물류서비스 요소와 동일하게 정보성, 신뢰성, 신속성 등 3가지로 나눌 수 있었으며, 이에 대한 평가와 고객만족은 정적인 상관관계를 나타내었으며, 이는 재구매 의도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셀렉 쇼핑몰이 반품이유, 재구매 의도와 만족도가 높은 반면에 전문쇼핑몰이나 일반 쇼핑몰은 비교적 낮은 것으로 나타났다. 반품물류 유통은 물류서비스의 품질과 구성요소 뿐만 아니라 잡지와 같은 정보를 제공하는 페이지 및 콘텐츠를 추가함으로써 고객의 만족도 및 재구매율이 높아질 것이다.
본 연구의 목적은 치매노인의 보호를 위해 필요한 주요문제특성의 추출이다. 시설에 입소해 있는 치매노인 110명과 정상노인 30명을 대상으로 기본특성 조사, 인지기능 선별검사(Korean Mini-Mental State Examination: K-MMSE), 문제특성 설문조사를 실시하였다. 요인분석(factor analysis)을 이용하여 치매노인의 주요문제특성을 추출하고, 일원변량분석(one-way ANOVA)을 이용하여 성별과 치매 중증도에 따른 문제특성의 빈도차이를 검증하였다. 요인분석결과 총 20개의 주요문제특성이 추출되었다. 문제특성의 빈도는 성별에 따라 폭력적 언어 및 작화, 수집행동, 반복행동에서 유의한 차이가 있었다. 치매 중증도에 따라서는 성적 이상행동과 시청력 장애를 제외한 모든 특성에서 유의한 차이가 나타났다. 본 연구 결과는 치매노인 보호를 위한 유비쿼터스 기술의 활용에 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.
경제성장과 함께 삶의 질이 향상됨에 따라 도로 계획 및 설계분야에서도 기능 중심의 설계에서 이용자들의 시각 및 심리적 특성인 감성을 고려한 경관 중심의 설계로 변화하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양하게 조사된 감성형용사들을 개인의 감성인지 특성 차이를 최소화 하면서 객관적이고 합리적인 추출 방법을 제안하고자 한다. 먼저 어의구별법(Semantic Differential)의 5점 척도에 의해 조사된 감성형용사를 바탕으로 기존 연구에서 사용한 요인분석과 본 연구에서 제안하는 판별분석을 통해 감성형용사를 추출하고 상관 분석을 통해 대표적인 감성형용사를 추출한 후 수량화 I 모형을 구축하였다. 그리고 구축된 수량화 모형을 이용하여 만족도를 예측한 후 실제 관측 만족도와의 쌍체비교 검증을 통하여 판별 및 상관분석에 의한 방법이 실제 관측 만족도와 가장 유사한 것으로 분석되어 연속적인 도로경관 설계시 판별 상관분석에 의해 적용가능한 감성요인을 파악하는 것이 적합한 방법임을 확인할 수 있었다.
전기방사는 높은 비표면적을 가지는 마이크로~나노 단위 직경의 나노섬유를 생산하는 간단하고 효율적인 공정이다. 따라서 식물 추출물과 폴리머를 혼합한 방사용액으로 손쉽게 의료용 나노섬유의 제조가 가능하다. 향나무는 라디칼 생성, 화상, 세포손상과 같은 자외선과 SLS에 의한 피부손상을 방지하는데 효과적이라고 알려져 있다. 또한 방미효과와 함께 집먼지 진드기 방지 효과가 보고된 바 있다. 전기방사로 향나무 추출물을 함유하여 제조한 PVA 나노섬유를 연구하였다. 향나무 추출물의 서로 다른 농도(0.25, 0.5, 1.5 wt. %)를 함유하는 PVA/향나무 추출물 나노 복합섬유를 제조하였으며 방사용액의 농도, 인가전압, TCD 등의 전기방사 조건을 최적화 하였다. 연구결과 균일한 PVA/향나무 추출물 나노 복합섬유을 얻을 수 있는 최적 조건으로 PVA 농도는 12wt%, 인가전압은 10 Kv, TCD는 10~20 cm로 나타나났다. 제조된 전기방사 나노 복합섬유의 형태 및 미세구조를 SEM을 통해 관찰하였다. 향나무 추출물의 첨가에 의해 나노섬유의 직경이 증가하는 것으로 나타났다. 결과적으로 310~360 nm의 직경범위를 가지는 PVA/향나무 추출물 복합 나노섬유가 전기방사를 통해 성공적으로 얻어졌다.
본 논문에서는 보행자의 걸음걸이로부터 분노 감정 검출을 위한 다중 시간 윈도 특징 추출 기술을 제안한다. 기존의 걸음걸이 기반 감정인식 기술에서는 보행자의 보폭, 한 보폭에 걸리는 시간, 보행 속력, 목과 흉부의 전방 기울기 각도(Forward Tilt Angle)를 계산하고, 전체 구간에 대해서 최솟값, 평균값, 최댓값을 계산해서 이를 특징으로 활용하였다. 하지만 이때 각 특징은 보행 전체 구간에 걸쳐 항상 균일하게 변화가 발생하는 것이 아니라, 때로는 지역적으로 변화가 발생한다. 이에 본 연구에서는 장기부터 중기 그리고 단기까지 즉, 전역적인 특징과 지역적인 특징을 모두 추출할 수 있는 다중 시간 윈도 특징 추출(Multi-Time Window Feature Extraction) 기술을 제안한다. 또한, 제안하는 특징 추출 기술을 통해 각 구간에서 추출된 특징들을 효과적으로 학습할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 앙상블 모델(Ensemble Model)은 복수의 분류기로 구성되며, 각 분류기는 서로 다른 다중 시간 윈도에서 추출된 특징으로 학습된다. 제안하는 특징 추출 기술과 앙상블 모델의 효과를 검증하기 위해 일반인에게 공개된 3차원 걸음걸이 데이터 세트를 사용하여 시험 평가를 수행했다. 그 결과, 4가지 성능 평가지표에 대해서 제안하는 앙상블 모델이 기존의 특징 추출 기술로 학습된 머신러닝(Machine Learning) 모델들과 비교하여 최고의 성능을 달성하는 것을 입증하였다.
미리 선언된 구조를 이용하여 수집 저장된 정형적 데이터와는 달리 웹 2.0의 시대에서 일반 사용자들이 평상시에 사용하는 자연어 형태로 작성된 비정형 데이터 분석은 과거보다 훨씬 더 넓은 응용범위를 가지고 있다. 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있다는 특성뿐 만 아니라 인간의 감성이 그대로 표현된 특성을 가진 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하는 빅데이터 분석 기법을 텍스트마이닝(Text Mining)이라 하며 본 연구는 이를 주제로 하고 있다. 본 연구를 위해 오픈 소스인 통계분석용 소프트웨어 R 프로그램을 이용하였으며, 비정형 텍스트 문서를 웹 환경에서 수집, 저장, 전처리, 분석 작업과 시각화(Frequency Analysis, Cluster Analysis, Word Cloud, Social Network Analysis)작업 등의 과정에 관한 알고리즘 구현을 연구하였다. 특히, 연구자의 연구 영역 분석에 초점을 더욱 높이기 위해 Data Dictionary를 참조한 키워드 추출 기법을 사용하였다. 실제 사례에 적용한 R은 다양한 OS 구동, 일반적 언어와의 인터페이스 지원 등 통계 분석용 소프트웨어로써 매우 유용하다는 점을 발견할 수 있었다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서, 이를 활용하여 사람들의 의견이나 감성 등을 파악하기 위한 감성분석 연구가 다양한 분야 진행되고 있다. 기존의 영화 관련 연구의 경우, 대부분이 영화평에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석을 하여, 영화에 대한 선호도를 파악하는 데 그쳤다. 사람의 감성은 단순 긍/부정이 아닌 다양한 감성으로 분류될 수 있는데 반해, 이분법적 감성분석은 영화의 평점 정보에서 손쉽게 얻을 수 있는 선호도와 유사한 분석을 하는데 그친다. 따라서 영화의 평점보다 다양하고 유용한 정보를 얻기 위해서는, 영화 리뷰를 세분화된 감성으로 분석하여 영화에 대해 느낀 감성을 다양한 기준으로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 Thayer 모델을 기반으로 감성 분류 기준을 세우고, 수집한 영화 관련 트윗을 이용하여 각 영화에 대해 대중이 느끼는 감성을 분석한다. 분석된 영화에 대한 감성 비율을 유클리드거리, 코사인유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 영화간의 유사도를 측정하였다. IMDB에서 제공하는 유사 영화 정보를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 방식의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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