• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제33권2호
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• pp.225-266
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• 2018

2017년 한국소비자원에 접수된 항공여객운송서비스 관련 피해구제 접수건수는 1,252건으로 2016년 1,262건 대비 0.8% 감소하여 2013년 이후 처음으로 감소세를 나타냈다. 그리고 2017년 한국소비자원에 접수된 항공여객운송서비스 분야의 피해구제 접수건 가운데 444건(35.4%)이 합의가 성립되었으며, 합의가 성립되지 않은 건 중에서 정보제공 상담 기타로 종결된 경우가 588건(47.0%)으로 가장 많았고, 소비자분쟁조정위원회에 조정 신청된 경우가 186건(14.9%)이었다. 항공서비스 소비자 피해구제와 분쟁해결을 위한 규정을 두고 있는 주요입법으로는 항공사업법, 소비자기본법 등이 있는데, 항공사업법에서 항공교통사업자의 피해구제절차와 처리계획의 수립 및 이행 그리고 피해구제 신청 접수 및 처리, 항공교통이용자 보호기준의 고시 등에 관하여 규정하고 있으며, 소비자기본법에서 소비자상담기구의 실치 운영, 한국소비자원의 피해구제, 소비자분쟁의 조정, 소비자분쟁해결기준의 제정 등에 관하여 규정하고 있다. 항공서비스 소비자 피해구제 절차로는 항공교통사업자의 피해구제 접수 처리, 소비자상담센터의 상담 및 피해구제 접수 처리, 한국소비자원의 합의권고, 소비자분쟁조정위원회의 분쟁조정제도 등이 있다. 현행 항공서비스 소비자 피해구제 및 분쟁조정 제도에는 항공사업법 상 항공교통사업자의 피해구제계획 수립 및 이행 의무의 면제, 항공부문 소비자분쟁해결기준 상 운송 불이행 및 지연의 경우 면책 등에 대하여 문제점이 있고, 그리고 소비자기본법상 소비자분쟁조정의 절차진행 및 조정성립에 대하여 한계점이 있다. 따라서 항공서비스 소비자에 대한 적절한 피해구제와 원활한 분쟁조정을 위하여 관련 제도의 개선방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째 항공서비스 소비자 피해구제 관련 법규의 정비이다. 항공사업법 상 항공교통사업자의 피해구제계획 수립과 이행 의무의 면제규정이 수정되어야 할 것이다. 또한 항공서비스 소비자 보호와 피해구제에 관한 법 규정의 체계화와 전문성 제고를 위해 미국연방규칙 14 CFR 및 EU의 EC 261/2004 규칙과 유사한 별도 입법을 마련할 필요가 있을 것이다. 둘째 항공서비스 소비자 분쟁해결기준의 개선이다. 항공부문 소비자분쟁해결기준 상 항공사업자의 운송 불이행 및 운송지연의 경우 면책사유의 발생 원인이 불가항력이었는지를 규명하여 면책여부를 판별하여야 하고, 상법 항공운송편 및 1999년 몬트리올 협약에 규정된 면책사유와 같이 수정되어야 하며, 대체편이 제공된 운송 불이행의 경우와 운송지연에 대하여 배상기준을 통일하는 것이 필요할 것이다. 셋째 항공서비스 소비자 피해구제를 위한 정보제공의 강화이다. 항공관련 정부기관 및 유관기관들은 항공사 및 공항과 협력하여 항공서비스 소비자 피해구제를 위한 법규와 정책 등 다양한 정보를 항공교통이용자에게 보다 신속 명확하게 제공해야 할 것이다. 넷째 소비자분쟁조정의 효력 등에 관한 보완이다. 분쟁조정에 대한 수락 의사표시가 없을 경우 수락한 것으로 보는 것은 부당하므로 이의신청제도를 추가할 필요가 있을 것이다. 또한 소비자분쟁조정위원회 이외 다른 분쟁조정기구에 중복으로 분쟁해결을 신청한 경우 피해구제 대상에서 제외하고 있으나 당사자가 조정기관을 선택할 수 있도록 해야 할 것이다. 그리고 소비자분쟁이 조정을 통하여 효율적으로 해결될 수 있도록 조정성립률을 높일 수 있는 제도적 방안을 강구할 필요가 있을 것이다. 다섯째 항공서비스 소비자 중재제도의 도입이다. 소비자분쟁 조정제도의 한계점을 보완할 수 있는 방안으로 소비자 중재제도를 도입하되, 소비자기본법 상 중재 도입안과 중재법 상 소비자중재 도입안이 있는데, 후자의 방안이 적합할 것으로 생각된다. 결론적으로, 정책과제로서 항공서비스 소비자의 피해 예방 및 구제를 강화하는 법 제도를 마련하고, 항공서비스 선진화를 위한 소비자 중심의 정책을 수립 추진해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 농업과학연구
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 1986

새로운 유전(遺傳) 육종적(育種的) 재료(材料)를 얻고 탐색(探索)하기 위하여 수집(蒐集)한 재래종(在來種) 옥수수 262계통(系統)의 형태적(形態的) 특성분류(特性分類) 및 그 특성(特性)의 분포(分布), 상관(相關)둥을 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 각(各) 특성(特性)을 살펴 보면 개화소요일수(開花所要日數)에서 66일(日) 이하(以下)가 47%, 67~78일(日) 47%, 79일(日) 이상(以上)이 8%로 조(早) 중생(中生)에 고루 분포(分布)하였고 기타(其他) 특성(特性)들은 평균식(平均植)를 중심(中心)으로 양편에 고루 분포(分布)하였다. 2. 분얼수(分蘖數)는 변이계수(變異係數)가 49.2%로 특성(特性)들 중(中)에서 가장 큰 변이(變異)를 보였고 자수경(雌穗俓) 립중(粒重), 100립중(粒重), 착수고(着穗高), 초장(草長), 자수장(雌穗長) 등에서 각각(各各) 36.1, 27.2, 20.0, 16.3% 등으로 비교적 변이(變異)의 폭(幅)이 컸고 자수경(雌穗經), 입(粒)의 장(長), 폭(幅), 후(厚) 및 자수열수(雌穗列數), 개화소요일수(開化所要日數) 등에서 작은 변이(變異)를 보였다. 3. 특성(特性)들간에는 초장(草長)과 착수고(着穗高), 자수장(雌穗長), 자수경(雌穗俓), 분얼수(分蘖數), 개화소요일수(開花所要日數)와 높은 정(正)의 상관(相關)을 보였고, 100 립중(粒重), 자수당립(雌穗當粒)은 립(粒)의 장(長), 폭(幅), 후(厚) 및 초장(草長)과 높은 정(正)의 상관(相關)을 보였다. 4. 계통간(系統間)의 Euclidean distance에 의해 분류(分類)한 4개(個)의 군(群)은 I군(群)에 110개(個), II군(群)에 74개(個), III군(群)에 66개(個), IV군(群)에 12개(個) 계통(系統)이 속(屬)하였으며, 계통군(系統群) I은 조생(早生), 중간(中稈), 대립(大粒), 대형자수(大型雌穗)의 특징(特徵)을 계통군(系統群)II는 중생(中生), 중간(中稈), 중립(中粒), 소형자수(小型雌穗)의 특징(特徵)을, 계통군(系統群)III은 중생(中生), 중간(中稈), 대립(大粒), 중형자수(中型雌穗)의 특징(特徵)을 계통군(系統群)IV는 만생(晩生), 장간(長稈), 소형자수(小型雌穗), 소립(小粒), 다분얼(多分蘖)의 특징(特徵)을 각각(各各) 보였다. 5. 분류(分類)한 군별(群別) 평균초장(平均草長)은 I 군(群)과 II 군(群), II군(群)과 III, IV군(群) 사이에 유의차(有意差)가 인정(認定)되었고, 이삭의 크기에서는 IV군(群)과 II군(群), IV군(群)과 III군(群) 사이를 제외(除外)한 모든 군(群)사이에, 립(粒)의 크기는 II군(群)과 IV군(群) 사이를 제외한 모든 군(群)사이에 100 립중(粒重), 이삭당립중(當粒重)은 모든 군간(群間)에, 이삭열수(列數)는 I군(群)과 II군(群), IV군(群)과 I, II, III군(群) 사이에, 분얼수(分蘖數)와 개화일수(開花日數)는 IV군(群)과 I, II, II군(群) 사이에 각각(各各)그 유의차(有意差)가 인정(認定)되었다. 6. 강원도(江原道)와 제주도(濟州道)를 제외(除外)한 지역(地域)에서 수집(蒐集)한 옥수수를 지역별(地域別)로 나누었을 때 북서부평야지(北西部平野地)와 중부산악지(中部山岳地)의 옥수수는 중생(中生), 중간(中稈), 대형자수(大型雌穗), 대립(大粒)의 특징(特徵)을 중동부산악지(中東部山岳地)의 옥수수는 중생(中生), 중간(中稈), 중형자수(中型雌穗), 중립(中粒)의 특징(特徵)을 중서부평야지(中西部平野地)의 것은 중생(中生), 단간(短稈), 중형자수(中型雌穗), 중립(中粒)의 특징(特徵)을 남동부평야지(南東部平野地)의 것은 조생(早生), 단간(短稈), 소형자수(小型雌穗), 중립(中粒)의 특징(特徵)을 중남부산악지(中南部山岳地)의 것은 만생(晩生), 중간(中稈), 중형자수(中型雌穗), 소립(小粒), 다분얼(多分蘖)의 특징(特徵)을 남서부평야지(南西部平野地)의 것은 만생(晩生), 장간(長稈), 중형자수(中型雌穗), 소립(小粒), 다분얼(多分蘖)의 특징(特徵)을 나타내는 경향(傾向)을 보였다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제48권5호
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• pp.429-440
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• 2015

본 연구는 서울, 경기도, 충청도 지역에 소재하는 어린이집 조리종사자 333명에게 나트륨관련 영양지식, 식태도, 식행동, 자아효능감 등에 대해 설문조사하고, '나트륨 섭취 줄이기' 행동변화단계에 따라 '행동전단계 (고려전/고려/준비)', '행동단계 (행동/유지)' 두 군으로 분류하여 변수간의 차이를 분석하였다. 1) 대상자의 평균 연령은 48.5세이며 대상자의 68.4%는 중년에 해당되었다. 나트륨관련해서 식사관리에 관한 관심도는 대상자의 54.8%가 '매우 관심 있다'고 답하였고, 나트륨관련 식생활정보는 주로 TV/라디오 (56.6%)를 통해서 얻고 있었다. 나트륨관련 영양교육을 1회 경험한 대상자가 가장 많았고 (49.7%), 영양교육의 내용으로는 '나트륨을 줄이는 조리 방법', '나트륨과 혈압의 관계', '나트륨과 질환의 관계' 순이었다. 2) 나트륨관련 영양 지식 총점은 평균 9.3점으로 행동단계군 (9.4점)은 행동전단계군 (9.2점)보다 점수가 조금 높았고 두 군 간의 유의적인 차이는 없었다. 문항별로 '영유아기의 나트륨 섭취의 중요성', '가공식품과 자연식품의 나트륨 함량 비교'에서 대상자들은 매우 높은 정답률을 보였고, '성인의 1일 나트륨 목표섭취량' (27.0%), '영양성분표의 나트륨 함량 산출' (30.3%)에서 정답률이 상당히 저조하였다. 3) 나트륨 저감화에 관한 식태도 총점은 39.6점으로 행동단계군 (40.3점)은 행동전단계군 (36.6점)보다 식태도가 긍정적이었다 (p < 0.001). 행동단계군은 식태도 항목 '음식은 싱겁게 먹어야 함', '짭짤한 맛이 좋음', '식사 시 국이나 찌개를 먹는 것을 좋아함', '식사 시 김치나 장아찌를 먹는 것을 좋아함', '국수, 라면 등 국물류를 좋아함'에서 행동전단계군과 유의적인 차이를 보였고 (p < 0.001), 행동전단계군보다 바람직한 식태도에는 더 동의하고, 바람직하지 않은 식태도에는 덜 동의하였다. 4) 대상자의 식행동 총점은 49.6점으로 행동단계군 (49.9점)은 행동전단계군 (48.5점)보다 식행동이 양호하였으나 유의적인 차이는 없었다. 대부분의 식행동 항목에서 행동단계군은 행동전단계군보다 양호하였는데, 일반 식행동 중 '잡곡밥 먹기', '기름진 음식 먹기' (p < 0.05), 나트륨관련 식행동 중 '간장 등 양념장을 찍어먹는 음식 먹기', '짠 스낵 먹기', '가공식품류 먹기', '외식, 배달음식 먹기' (p < 0.01)에서 유의적인 차이가 있었다. 5) 나트륨 저감화 방법에 관한 자아효능감 총점은 평균 57.1점으로 행동단계군 (58.2점)은 행동전단계군 (52.5점)보다 자아효능감이 높았다 (p < 0.001). 행동단계군은 대부분의 방법에서 행동전단계군보다 자아효능감이 높았는데, 특히 '가공식품 피하기', '소금, MSG 대신 천연조미료 사용하기', '음식의 간은 조리를 마친 후 하기', '국그릇 크기 줄이기', '저염 양념장 만들어 사용하기' 방법에서는 두 군간에 큰 차이를 보였다 (p < 0.001). 6) 식태도는 식행동, 자아효능감과 양의 상관관계 (p < 0.001)를 식행동은 자아효능감과 양의 상관관계 (p < 0.001)를 나타내었고, 영양 지식은 식태도, 식행동, 자아효능감과 양의 상관관계를 보였으나 유의적이지 않았다. 7) 연구 결과 어린이집 조리종사자 대상의 나트륨 저감화 영양사업의 확대가 요구되며 영양교육 등 영양사업 시행 시 나트륨 저감화 행동변화단계별로 대상자를 구분하여 접근할 필요가 있다. 즉, 행동전단계 대상자에게는 나트륨 저감화 실천의 필요성을 인식시키고 태도 변화를 위해 동기 부여 요소를 활용하며 행동단계 대상자에게는 실천이 지속되도록 자기조절 방법, 실천 방법 등을 활용하면 좀 더 효과적일 것이다. 또한 가공식품 산업계에서는 나트륨 저감화 제품 개발이 더욱 활성화됨으로써 급식에 적용 가능한 나트륨 저감화 제품이 확대되어야 할 것으로 사료된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제43권5호
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• pp.533-542
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• 2010

본 연구는 국민영양관리를 위한 전문 인력 중장기 수급전망을 통하여 영양사 인력수급정책에 필요한 기초 자료와 정책방향을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 영양사의 면허등록인력, 사망자, 해외이주자, 취업직종 등 공급실태를 조사 분석하였다. 이 분석결과를 토대로 영양사 인력의 중장기 수급추계와 정책방향을 제시하였다. 영양사의 실태분석을 위해서 보건복지가족부의 영양사 면허등록인력, 행정안전부의 주민등록자료 및 건강보험공단의 건강보험 자격 자료를 수집하여 분석하였고, 영양사 인력 공급 추계방법으로는 기초추계유형 하에서 유입유출방법과 인구학적인 방법을 사용하였고, 수요추계방법으로는 인구, 국민총생산액 (GDP) 그리고 외국의 기준을 적용하는 비 (ratio)의 방법을 적용하였다. 본 연구결과에 따르면, 2025년까지 영양사 수급불균형정도와 방향은 영양사 수요추계방법에 따라 다소 다르게 전망된다. 먼저 인구 비 (ratio)를 적용한 수요추계에서 단순인구를 적용한 수요 추계치는 우리나라와 같이 저출산 현상이 지속되는 국가에서는 향후 국민건강영양수요의 변화를 반영하지 못하기 때문에 적절하지 않다고 판단된다. 따라서 인구 비를 적용해야 하는 경우 연령별 가중치가 적용된 보정된 인구수를 적용하는 것이 타당하다. 이 방법에 의한 수요추계치와 공급추계치를 비교하면 수요에 비해서 공급이 다소 많아서 2010년에 1,634명에서 2025년에 2,076명으로 영양사가 공급과잉 될 것으로 전망되지만, 수급 불균형 규모가 10%내외에 있기 때문에 큰 문제가 되지 않을 것으로 전망된다. 뿐만 아니라 향후 소득증가에 따른 건강수준 향상에 대한 요구와 만성질환자 증가 등에 따른 식이영양의 중요성으로 영양사 수요는 증가하리라 판단되기 때문에 수급불균형은 큰 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 국내총생산 (GDP)의 비 (ratio)를 적용한 방법과 관련하여, 국내총생산이 원화 (￦)와 달러화 ($)로 표시된 것에 따라 수급불균형의 규모가 다소 달라지는 것으로 나타났다. 원화로 표시된 국내총생산의 비를 적용하여 추계한 수요와 비교하면 10% 내외의 수급불균형이 발생하고, 달러화로 표시된 국내총생산의 비를 적용한 수요추계치와 비교하면 영양사 공급과잉규모가 증가하다가 2020년 이후 부터 공급과잉의 규모가 감소한다. 국내총생산 (GDP)을 적용한 수요추계치와 공급추계치를 비교하면 전반적으로 공급과잉현상이 나타날 것으로 전망되지만, 노령화 및 만성질환자의 증가에 따른 식이영양의 수요의 증가로 영양사의 수요가 증가할 것으로 판단되어 국내총생산의 비를 적용한 시나리오 하에서도 영양사의 수급불균형은 크게 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 외국의 영양사 비를 적용한 시나리오와 관련하여, 공급추계치를 미국의 영양사 기준을 적용하여 추계한 우리나라 영양사 수요추계치와 비교하면, 시나리오에 상관없이 우리나라 영양사 수요는 2025년까지 공급과잉으로 전망된다. 그러나 유럽의 영양사 기준을 적용했을 때는 시나리오에 따라 수급전망이 달라진다. 유럽의 '시나리오 1'을 기준으로 하면 공급과잉 현상이 발생하지만 '시나리오 2'를 기준으로 하면 공급부족현상이 발생한다. 외국의 기준을 적용한 수급추계결과에 대해서는 국가 간 영양사의 역할 및 기능 등이 다소 다를 수 있기 때문에 신중하게 접근해야 한다. 우리나라 영양사인력은 다소 과잉공급이 전망되지만 노령화 및 만성질환자의 증가에 따른 식이영양 수요의 증가와 병원 분야의 임상영양사의 수요의 증가로 영양사의 수요가 증가할 것으로 판단되어 영양사 공급과잉은 큰 문제가 될 것으로 보이지는 않는다. 그러나 우리나라의 영양사 자격요건은 지나치게 열려있으며 이는 영양사인력의 자질에도 영향을 미치고 있는 실정이다. 따라서 향후 영양사 면허자격과 합격요건을 강화하여 영양사 배출 인력의 자질 향상과 적정수급을 유지하는 방향의 정책이 요구된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권4호
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• pp.29-53
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• 2012

제조업체와 유통업체의 판매촉진 구사가 증가하면서 이들 사이의 바람직한 판매촉진 비용 분담 방식에 대한 관심도 증가하고 있다. 특히 유통업체 점포를 방문하는 소비자의 비계획구매 요소는 유통업체에게 명시적 잉여를 제공하지만 제조업체에게는 그렇지 않다는 점에서 이를 고려한 판매촉진 비용 분담의 방향 제시가 필요한 것이 현실이다. 문제는 유통업체 방문 소비자의 점포내 비계획구매 요소가 있을 때 제조업체가 어떻게 대응해야 하는지에 대해서는 충분한 설명이 이루어지지 못하고 있다는 점이다. 이러한 문제의식에서 본 연구에서는 유통업체 점포내 비계획구매 요소가 있을 때 제조업체가 구체적으로 공동 판매촉진 행동을 어떻게 전개해야 하는지 조명하고 있다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다: (1) 유통업체 점포 방문 소비자의 비계획구매 수준이 증가할수록 채널 전체의 판매촉진 수준은 높아지고, 제조업체의 비용 분담액도 커진다. (2) 유통업체 점포 방문 소비자의 비계획구매 수준이 증가할수록 채널 전체 판매촉진 비용 중에서 제조업체의 판매촉진 비용 분담 비중은 낮아지고, 유통업체의 판매촉진 비용 분담 비중은 높아진다. (3) 제조업체 이익은 유통업체 점포 방문 소비자의 비계획구매 수준인 b의 증가함수이다. (4) 유통업체가 소비자의 비계획구매 대상 제품을 조달하는데 소요되는 비용 수준이 증가할수록 유통업체 점포 방문 소비자의 비계획구매 수준 증가에 따른 채널 전체의 판매촉진 수준 증가 정도, 제조업체의 판매촉진 비용 분담액 증가 정도, 유통업체의 판매촉진 비용 분담 비중 증가 정도, 제조업체 이윤 증가 정도가 낮아진다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권4호
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• pp.55-80
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• 2012

다른 기업과 거래관계를 형성하고 유지하는 것은 빠르게 변화하는 치열한 환경에서 대부분의 기업에게 불가피한 전략적 선택이다. 유통망 안의 모든 기업들도 결국 독립적 기업 간의 이러한 거래 계약으로 맺어져 있다. 하지만 모든 기업 간의 거래가 하나의 목표를 가지고 공동의 이익 창출을 위해 노력하여, 모두 효과적이고 효율적인 성과만을 낼 수는 없다. 대리인 이론에 따르면, 기업들은 모두 독립적 주체로서 각자의 이해를 추구하고, 위험을 회피하려하며, 제한된 합리성을 가지고 불충분한 정보를 처리하게 된다. 즉, 기업 간 거래관계는 그 속에서 신뢰와 협력을 기대하는 동시에, 갈등과 기회주의적 행위도 예측해야 한다. 이에 본 연구는 기업 간 거래의 갈등 원인을 확인하고, 실제 기업이 주로 활용하는 거래조정 방식의 갈등관리 효과를 밝히고자 한다. 이를 위해 관련된 기존 연구와 대리인 이론을 활용하여, 제조업자와 공급업자 간 갈등이 관계성과에 미치는 영향과 거래 위험요인(환경동태성, 자산특유화 수준)의 갈등 유발 효과, 그리고 국내 기업거래 연구에서 잘 다루어지지 않은 거래 조정방식의 갈등관리 효과를 가정하였다. 더불어 국내 중소기업 데이터 329개를 대상으로 연구모델을 검증하였다. 연구 결과, 구매기업(제조업자)의 환경 동태성과 자산 특유화 수준이 높을수록 더 큰 갈등이 유발되었으며, 이러한 B2B 갈등은 기업 간 관계질과 재무성과에 부정적 영향을 끼쳤다. 또한 사회적 조정방식과 법적 조정방식은 갈등의 관계질에 대한 부정적 영향을 매우 유의한 수준에서 완화시키는 조절효과가 검증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 B2B갈등의 원인과 관리기법에 대하여 실증적으로 확인하였다는 의의가 있으며, 특히 국내 거래관리 연구에서 소홀히 다루어졌던 법적 계약 방식의 긍정적이고 유의한 효과를 확인하였다는 의의가 있다.