• Journal of Nutrition and Health
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• 제51권2호
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• pp.153-167
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• 2018

연구목적은 베이비붐세대와 그의 자녀 세대인 에코세대를 대상으로 세대 간의 식행동, 식생활관련 소비자교육 현황 및 역량, 그리고 식생활 라이프스타일 차이를 분석하고 이를 기초로 세대 간 차이를 고려한 식생활관련 소비자교육 측면에서의 함의를 찾는 것이다. 이를 위해 2016 식품소비행태조사 원자료를 이용하였으며, 총 2,474명 (베이비붐세대 1,304명 52.7%, 에코세대 1,170명 47.3%)을 대상으로 분석하되, 남성, 여성을 구분하여 세대별 차이를 분석하였다. 식행동으로, 집/집에서 만든 도시락으로 식사를 하는 빈도는 베이비붐세대가 에코세대보다 높은 반면, 단체급식, 카페 베이커리, 편의점, 배달 테이크아웃으로 식사를 하는 빈도는 에코세대가 더 높았다. 지난 일주일 동안 함께 한 식사동반자로써 가족은 남녀 공통으로 아침, 점심, 저녁 모두 베이비붐세대가 에코세대보다 높은 반면, 친구 동료와 함께한 식사빈도는 남녀 공통으로 아침을 제외한 점심, 저녁 시 에코세대가 베이비붐세대보다 높은 특성을 보였다. 그러나 혼자 식사를 하는 빈도는 남녀 모두 두 세대 간 대부분 유의한 차이를 보이지 않았다. 음주빈도는 여성 집단에서, 외식빈도는 남녀 모두 에코세대가 더 높았다. 식생활관련 소비자교육 현황 분석결과는 남녀 모두 세대별로 유의한 차이를 보이지 않았으며 전체적으로 소비자교육 경험률은 매우 낮아, 식품관련 소비자교육 경험자는 전체의 1.6%, 정부주최 식품관련 홍보행사 혹은 소비자단체의 식품관련 행사 경험자는 전체의 1.1%, 1.6% 수준을 각각 보였다. 그러나 이러한 참여 경험이 식생활에 주는 도움 정도는 전체 응답자의 경우 5점 리커트의 3.54점 수준을 보였으며, 식품관련 소비자교육에 대한 태도는 5점 리커트의 3.55점 수준을 보였다. 식생활 관련 1순위 정보원은 베이비붐세대가 주위사람인 반면, 에코세대는 방송으로 나타났으며, 인터넷 블로그 혹은 SNS를 1순위 정보원으로 선택한 경우는 남성, 여성 모두 에코세대가 베이비붐세대에 비해 높게 나타났으며, 정부 혹은 소비자단체의 홈페이지를 정보원으로 선택한 경우는 두 세대 모두 거의 없었다. 식품구입 시 정보이용역량은 여성의 경우, '식품구입 시 필요한 정보를 검색하는 방법을 잘 알고 있음' 측정문항에서만 에코세대가 베이비붐세대보다 유의하게 높았으며, 그 이외의 측정문항은 남녀 모두 세대 간 유의한 차이를 보이지 않았다. 건강한 식생활 역량은 지식수준의 경우 남녀 모두 세대별로 유의한 차이를 보이지 않은 반면, 실천수준은 남녀 모두 베이비붐세대가 에코세대보다 매우 유의하게 높았다. 건강한 식품 (국내산, 지역산, 친환경, 안전한 식품)에 대한 관심도는 남녀 모두 베이비붐세대가 에코세대에 비해 유의하게 높았으나, 가격이 비싸더라도 구입하겠다는 구매실천의지는 남녀 모두 세대별로 유의한 차이를 보이지 않았다. 5개의 식생활 라이프스타일 중 남녀 모두 건강추구 라이프스타일은 베이비붐세대에서 에코세대보다 유의하게 강하게 나타난 반면, 간편추구, 맛 품질추구 라이프스타일은 에코세대에서 강하게 나타났으며, 경제적 (가격)추구와 소량구매추구 라이프스타일은 세대간 차이를 보이지 않았다.

• 유통과학연구
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• 제15권5호
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• pp.75-83
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• 2017

Purpose - With the rise of the fourth industrial revolution, it has converged with the existing industrial revolution to give shape to increased accessibility of knowledge and information. As a result, it has become easier for scholars to actively persue and compile research in various fields. This current study aims to focus and assess the current standing of KODISA: the Journal of Distribution Science (JDS), International Journal of Industrial Distribution & Business(IJIDB), the East Asian Journal of Business Management (EAJBM), the Journal of Asian Finance, Economics and Business (JAFEB) in a rapidly evolving era. Novel strategies for creating the future vision of KODISA 2020 will also be examined. Research design, data, and methodology - The current research will analyze published journals of KODISA in order to offer a vision for the KODISA 2020 future. In part 1, this paper will observe the current address of the KODISA journal and its overview of past achievements. Next, part 2 will discuss the activities that will be needed for journals of KODISA, JDS, IJIDB, EAJBM, JAFEB to branch out internationally and significant journals will be statistically analyzed in part 3. The last part 4 will offer strategies for the continued growth of KODISA and visions for KODISA 2020. Results - Among the KODISA publications, IJIDB was second, JDS was 23rd (in economic publications of 54 journals), and EAJBM was 22nd (out of 79 publications in management field journals). This shows the high quality of the KODISA publication journals. According to 2016 publication analysis, JDS, IJIDB, etc. each had 157 publications, 15 publications, 16 publications, and 28 publications. In the case of JDS, it showed an increase of 14% compared to last year. Additionally, JAFEB showed a significant increase of 68%. This shows that compared to other journals, it had a higher rate of paper submission. IJIDB and EAJBM did not show any significant increases. In JDS, it showed many studies related to the distribution, management of distribution, and consumer behavior. In order to increase the status of the KODISA journal to a SCI status, many more international conferences will open to increase its international recognition levels. Second, the systematic functions of the journal will be developed further to increase its stability. Third, future graduate schools will open to foster future potential leaders in this field and build a platform for innovators and leaders. Conclusions - In KODISA, JDS was first published in 1999, and has been registered in SCOPUS February 2017. Other sister publications within the KODISA are preparing for SCOPUS registration as well. KODISA journals will prepare to be an innovative journal for 2020 and the future beyond.

• 한국수산과학회지
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• 제3권4호
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• pp.213-218
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• 1970

저자등은 우리나라의 연안에 있어 V. parahaemolyticus의 분포를 파악하고 나아가서 식중독 원인 구명 자료를 제공하기 위하여 동해, 남해, 서해등 연안 해역의 해수, 어개류 및 이토를 대상으로 실험을 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 1969년 9월부터 11월까지에 걸쳐 인천, 서천, 군산, 목포, 여수, 남해, 충무, 부산, 포항 등지의 해수, 이토, 어류, 패류, 두족류, 갑각류들 모두 517 시료증 56 균주의 V. parahaemolyticus를 분리하였다. 2. 시료별 분포는 이토가 36시료중 6균주, 해수 44 시료중 7군주, 어류 241 시료증 28균주, 두족류 34 시료중 2근주, 갑각류 50 시료중 1균주를 분리하였는데, 전 시료가운데서 이토가 가장 높은 분포율을 나타내었다. 이것을 각 어종별고 보면, 임연수어 4시료중 1균주, 고등어 19시료중 4균주, 감성돔 10시료중 2균주, 웅어 16시료중 3균주, 농어 16시료중 3균주, 황강달이(조기) 28 시료중 5균주, 강달이 10시료중 1균주, 링어 10시료중 1균주, 검복(복어) 15시교중 1균주, 전어 49시료중 3군주였다. 지역별로는 목포 15시교중 3균주, 여수(2) 30 시료중 6균주, 목포(2) 45시료중 7균주, 군산 26 시료중 4균주, 인천 24시료중 3균주, 여수 32시료중 3균주, 포항 20시료중 1균주, 부산 31시료중 1균주였다. 패류에서는 홍합 10시료중 2균주, 맛조개 20시료중 3균주, 바지락 50시료중 4군주, 꼬막 30시료중 3군주였다. 해수로는 전 44시료중 7균주로서 군산, 여수, 포항, 목포(2) 등지에서 각각 4시료중 1균주 분리되었으며 부산은 4시료중 3균주였다. 이토는 36시료중 6균주로서 서천, 여수(2)등 각각 4시료중 1균주씩 분리되었고, 여수와 목포는 각각 4시료중 2균주씩 분리 되었다. 갑각류에서는 새우 50 시료중 1균주가 분리되었다. 3. 지역별 분리 상황은 목포의 48 시료중 7균주로 가장 높고, 여수의 55 시료중 8균주, 여수(2) 64시료중 7균주, 목포(2)의 73시료중 9균주, 남해의 18시료중 2균주, 서천의 40 시료중 4균주, 부산의 39시료중 4균주, 인천 32시료중 3균주, 군산의 94시료중 8균주, 포항의 46 시료중 2균주 등으로 포항이 가장 낮은 분포를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.227-240
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• 2011

특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.97-116
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• 2012

개념적 모델링(conceptual modeling)은 정보시스템 개발에 있어서 중요한 역할을 수행한다. 그럼에도 불구하고 이를 성공적으로 수행하기 위해 어떠한 방법을 채택해야 하고 그 결과를 어떻게 평가해야 할 것인지에 대한 이론적 성과는 충분하지 않다. 부분과 전체에 대한 개념적 모델링을 평가하기 위해 온톨로지 이론을 도입한 최근의 연구, "Representing Part-Whole Relations in Conceptual Modeling : An Empirical Evaluation"(Shanks et al., 2008)은 개념적 모델링 평가에 실험법을 도입했다는 긍정적인 측면에도 불구하고 비판에 직면했다. 또한 이에 대한 반대 의견이 제시되면서 개념적 모델링을 연구하거나 실무에 활용하려는 사람들에게 혼란을 초래하고 있다. 본 연구는 Bunge-Wand-Weber 온톨로지의 이론적 배경과 성과를 검토하고 논쟁에서 제외된 부분과 전체에 관한 이론적 논의를 추가하여 과연 Shanks et al.의 연구에 대한 비판이 타당한 것인지 살펴본다. 이들 연구에 대한 비판이 주로 실험적 방법의 오류를 지적한 것과 비교하여 본 연구는 Shanks et al.의 연구가 번지(Bunge) 온톨로지를 잘못 활용하고 있으며, 패러다임의 문제라는 지적은 그 근거가 확실하지 않으며, 부분과 전체에 관한 연구개념의 타당성을 확보하지 않았음을 밝혔다. 본 논문을 통해 우리는 Shanks et al.의 연구는 실증적 타당성에 대한 문제뿐만 아니라 기존의 온톨로지 개념들을 적절히 활용하지 않았고 결과적으로 부분-전체에 관한 개념적 모델링 이론에 기여하기보다는 서로 다른 모델링 패턴 간의 단순한 비교에 그쳤다는 점을 주장한다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.1-22
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• 2009

월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소는 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 요구에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스 발견을 효율적으로 제공할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 웹서비스 발견을 위한 많은 기법들이 제안되어 왔지만, 대부분의 선행연구들은 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 특정 도메인에 너무 치중하여 일반화하기 어려웠다. 이 논문에서는 군집화기법과 XML기반의 서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 다수의 웹서비스를 군집화하는 프레임워크를 제안한다. 웹서비스 발견이라는 연구영역에 최초로 데이터마이닝 기법을 적용한 연구이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 여러 흥미로운 요소들이 있다: (1) 서비스 사용자와 제공자들의 사전지식 요구를 최소화한다 (2) 특정 도메인에 과도하게 치중한 온톨로지를 피한다 (3) 웹서비스들 간의 의미론적 관계를 시각화할 수 있다. 이 논문에서 인공신경 정신망 네트워크를 기반으로 하여 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 조직화 프레임워크를 실증적으로 평가하였으며 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.135-155
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• 2018

본 연구는 최근 4차산업 혁명의 산물로 대두되고 있는 자율주행차가 대중교통 수단인 택시로 이용될 때 해석수준과 메시지 프레이밍에 따른 사용 의도의 차이를 분석하는 것이다. 해석수준이란 가까운 미래에 발생한 일과 먼 미래에 발생할 일을 가정하여 어떤 제품이나 서비스를 해석하는 것이 다르다는 것을 말한다. 메시지 프레이밍이란 긍정 혹은 부정의 표현 또는 혜택, 손실의 양극단의 메시지를 구성한 것을 말한다. 즉, 기존연구에서는 이 두 개념에 따라 제품이나 서비스의 가치를 다르게 해석한다고 한다. 본 연구는 자율주행차가 택시로 출시될 때 두 개념을 적용할 경우 사용 의도의 차이를 보이는지 살펴보고자 한다. 결과를 요약하면 우선, 메시지 프레이밍 구성에서 자율주행 택시를 이용할 경우 혜택(Gain)과 왜(Why) 사용해야 하는지를 설명한 메시지 형식과 자율주행 택시를 이용하지 않았을 경우 손실(Loss)와 어떻게(How)를 강조한 메시지를 구성하여 비교해 보았다. 두 메시지 프레이밍은 차이를 보였으며(t= 3.063) 혜택(Gain)과 왜(Why)를 설명한 메시지 형태가 더 높은 사용 의도를 보였다. 또한, 해석수준에 따른 결과를 요약하면 다음과 같다. 혜택(Gain) 및 손실(Loss)에 대한 먼 미래와 가까운 미래에 발생할 것을 가정한 경우 사용 의도에 차이가 있었으며, 구체적으로 혜택(Gain)을 설명한 메시지와 먼 미래에 발생할 것을 가정한 경우가 사용 의도가 높았다. 요약하면 자율주행 택시의 사용 의도를 높이기 위해서는 긍정의 메시지(Gain)와 먼 미래에 일어날 수 있는 것을 가정하여 사람들에게 메시지를 전달해야 한다는 결론이다. 또한, 본 연구를 통하여 향후 신기술의 출현에 대한 사용 의도 연구 시 연구방법을 활용할 수 있을 것이다.