• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제24권1호
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• pp.65-77
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• 1999

보건지소에 대한 도시근교 농가구원의 인식도 및 이용률, 이용양상과 이에 관련된 요인을 조사하여 향후 도시근교 보건지소 활성화 및 개선방안에 참고자료를 제공하고 지역주민의 포괄적 보건의료서비스 제공 및 이용의 적정 유지를 위한 기본자료로 삼고자 696명을 면접 설문조사하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 지난 1년간 보건지소를 이용한 지역주민은 전체대상의 25.0%이었으며 지역주민의 연간 평균 방문횟수는 0.22회였다. 2. 보건지소 이용자의 이용시 질병은 근골격계 및 결합조직의 질환 30.6%, 호흡계질환 14.1%, 소화기계질환 13.9% 순이었다. 3. 보건지소 이용동기는 가까운 거리 49.6%, 경한 증상 18.9%, 낮은 치료비 18.1% 순이었으며 반면에 보건지소를 이용하지 않는 이유는 전문의의 부재 20.2%, 치료의 미비 19.2%, 시설 및 장비의 14.7% 순이었다. 4. 보건지소 이용자의 이용시 불충분한 점으로는 치료내용의 제한 40.7%, 신뢰감 부족 22.5%, 교통불편 13.4% 순이었다. 5. 다변량 분석결과 보건지소 이용과 관련된 요인으로는 교육수준이 유의한 변수였다. 6. 주민이 인지한 보건지소에서 향후 시행하여야 할 중점업무는 노인질환관리, 예방보건서비스 순이었다. 이상의 결과는 도시근교 보건지소가 나아가야 할 방향을 제시한 것으로 향후 보건정책개발을 위한 기본자료로서 가치가 높다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.19-28
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• 2012

전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.

• 핵의학기술
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• 제19권1호
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• pp.12-16
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• 2015

주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권4호
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• pp.339-358
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• 2021

본 연구에서는 초등학교 과학 모델링 수업에서 구성원들의 협력적 참여를 위해 노력했던 리더의 행위주체적 모습과 그 발현 맥락을 탐색하고, 집단적 행위주체성으로의 발전이 좌절된 맥락에 대해 분석하였다. 연구 참여자는 초등학교 5학년 1개 학급 학생 22명과 교사 1명이었으며, 학생들의 행위주체성은 수업과 인터뷰에서 나타난 발화 및 행동을 통해 분석되었다. 연구 결과, 수업 초반 리더는 권위자로서 많은 권력을 가지고 활동을 주도하였고, 이에 따라 비협력적 참여 형태가 나타났다. 그러나 수업 중반부터는 문제에 대한 해결책 파악과 개인적 경험 성찰, 연구자와의 인터뷰를 통해 소집단을 돕는 선생님으로서의 정체성을 갖고 행위주체성을 발현하게 되었다. 리더의 행위주체적인 행동은 다음과 같이 3가지 측면으로 분류할 수 있다. 첫째, 인지적 측면에서 자신의 지식을 공유하여 구성원들과의 지식 격차를 줄임으로써 구성원들이 모델링에 참여할 수 있도록 도왔다. 둘째, 규범적 측면에서 모든 학생들에게 평등한 발언권을 주기 위해 소집단의 규칙을 만들어 그들이 모두 모델링에 참여하게 했다. 셋째, 감정적 측면에서 구성원들의 기여를 인정하고 그들의 자신감을 높여 줌으로써 참여를 촉진했다. 이와 같이 리더의 행위주체성은 다양한 모습으로 나타나, 일시적으로 소집단의 권력 위계를 완화시키고 협력적인 참여 형태를 만드는 데 영향을 미쳤다. 그러나, 리더의 행위주체성이 집단적 행위주체성으로 발전되기에는 한계가 있었는데, 리더의 권력이 제한적으로 재분배되었고, 구성원들이 자신을 리더와 동등한 권위를 가진 사람으로 위치 짓지 못했기 때문이었다. 또한, 리더는 협력적 참여를 위한 구조적 지원이 부족함을 인지하고 행위주체성이 좌절되었으며, 이전의 비협력적 참여 형태로 돌아가게 되었다. 연구 결과는 리더의 행위주체성 발현을 지속시키기 위해서는 교실의 구조적 개선이 필요함을 시사하며, 리더 개인뿐만 아니라 소집단의 모든 구성원들 및 교사와의 협력을 통해 집단적 행위주체성으로 발전되어야 함을 제안한다. 이 연구는 학생들의 행위주체성 발현을 지원하는 방법에 대한 이해를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제17권1호
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• pp.43-54
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• 2001

본 연구에서는 자취 형식의 기숙사에 살고 있는 여대생들의 건강과 관련된 식행동과 영양소 섭취 실태를 알아보고 이들을 BMI에 따라 저체중군과 정상체중군으로 나누어 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1.평균 연령은 18-20세가 66.3%, 21-25세 33%, 26-27세 0.6%순이었다. 한달 평균 용돈은 20-30만원 41.4%, 30-40만원 34.3%, 40만원 이상 14.6%, 20만원 이하가 8.4%였다. 평균 식비는 10-15만원 42.2%, 15-10만원 27.9%였다. 건강상의 문제는 없다 77.3%, 변비 33.9%, 소화불량 32.6%, 빈혈 21.4%, 위장질환 13.2%순이었다. 2. 평균 신장은 162.37$\pm$4.36cm 평균 체중은 52.48$\pm$5.54kg, BMI 19.89$\pm$1.89이었다. 저체중군(BMI 20이하)은 53.1%로, 평균신장 162.61$\pm$14.19, 체중 48.99$\pm$3.60kg, BMI는 18.51$\pm$0.98이었다. 정상체중군(BMI 20-25이하)은 46.9%로, 평균 신장 162.37$\pm$4.36cm 체중 58.43$\pm$4.63kg, BMI는 21.46$\pm$1.38이었다. 3. 건강에 대한 자가 인식은 BMI에 상관없이 대부분이 보통 이상(76.4%)으로 대답하였다 저체중군(28.7%)이 정상체중군(17.9%) 보다 건강이 좋지 않다고 생각하였다(p'||'&'||'lt;0.05). 자기 체형에 대한 이미지는 저체중군의 63.4%가 '보통 체형'이라고 생각하였고, 정상체중군에서는 73.1%가 '살찐 편'이라고 생각하였다.(p'||'&'||'lt;0.001). 체중조절의 경험은 정상체중군이 유의성있게 많았다(p'||'&'||'lt;0.001). 체중조절에 사용된 방법은 음식 덜 먹기, 운동, 한 끼 굻기, 간식 안 먹기 순이었다. 운동은 거의 하지 않았으며, 음주 횟수는 한달에 1-2회가 가장 많았고(45.5%), 흡연은 '안 한다'가 95.1%였다. 영양제는 저체중군이 정상체중군보다 더 많이 복용하였다(p'||'&'||'lt;0.05). 4. 81.4%가 불규칙한 식사를 하고, 거르는 끼니는 아침이 89.6%로 가장 많았고, 거르는 이유는 시간이 없어서(75.4%), 먹을 것이 마땅치 않아서(28.3%) 순이었다. 간식섭취는 하루 2번이 가장 많았고, 저체중군이 정상체중군 보다 '간식을 거의 먹지 않는다'라고 대답한 학생이 유의적으로 많았다(p'||'&'||'lt;0.05). 좋아하는 간식은 두 군 다 과자, 과일류 순이었다. 정상체중군이 저체중군보다 빵과 케？을 더 많이 먹었다(p'||'&'||'lt;0.05). 나쁜 식습관으로는 불규칙한 식사(60.5%), 과식(39.2%)순이었다. 정상체중군이 저체중군보다 맵고 짠것을 더 먹는 것으로 나타났고(p'||'&'||'lt;0.05), 저체중군이 편식을 더 많이 하였다(p'||'&'||'lt;0.01). 5. 외식시 맛과 가격을 우선적으로 고려하였고, 하루에 한번 이상은 외식을 하며, 외식장소는 분식점과 학교 식당이며, 선택하는 음식은 한식, 일품요리, 분식 순이었다. Fast food 이용 횟수는 '거의 가지 않는다'가 가장 많았고, 일주일에 3-4번 순이었다. 정상체중군이 저체중군보다 이용횟수가 많았다 (p'||'&'||'lt;0.05) 6. 식품을 주로 구입하는 곳은 동네 슈퍼와 대형 슈퍼였고, 밥은 적어도 하루에 한번은 하고, 반찬은 주로 집에서 부쳐오는 반찬을 먹고 있으며, 하는 요리의 종류는 찌개, 국 순이었다. 7. 우유와 유제품군에서는 우유를 가장 자주 마시고 있으며, 아이스크림, 요구르트 순이었다. 육류군은 계란, 두부와 햄과 소세지의 순으로 자주 먹었으며, 정상체중군이 저체중군보다 소고기, 돼지고기, 닭고기, 햄과 소세지를 덜 자주 먹었다(p'||'&'||'lt;0.05). 곡류는 밥은 하루에 한번은 먹으며, 채소는 김치는 하루에 한 번씩은 먹으나, 담색, 황색, 녹색채소의 섭취 횟수는 낮았다. 과일은 일주일에 1-2회 이상 먹었으며, Fast food중에서는 햄버거를 가장 자주 먹으며, 음료는 커피를 가장 많이 마셨다. 8. BMI에 따른 열량과 영양소에는 차이가 없었다. 평균 열량은 1575.3Kcal로 권장량의 78.7%이었고. 단백질은 권장량의 124.7%, 비타민 A 101.0%, 비타민 B$_1$ 131.0%, 비타민 B$_2$ 82.3%, 나이아신 89.7%, 비타민 C 78.1%, 철분은 80.2%이었다. 칼슘은 권장량의 57.0%로 가장 낮았다. 이상의 결과로 여대생은 체중 과다보다는 저체중의 비율이 높았는데 이들이 가임 연령층이라는 것을 고려하여 본 다면 이에 대한 식생활 대책이 필요하다. 기숙사의 여대생의 건강과 관련된 행동, 식행동과 영양소 섭취는 집에서 있는 여대생과 비교하여 불규칙한 식사의 비율이 높았고, 아침 결식율도 높으며, 채소와 과일의 섭취 빈도가 낮음을 알 수 있었다. BMI에 따라서는, 저체중과 정상체중의 여학생간에는 식행동과 영양소 섭취에 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 기숙사생들이 바른 식습관을 가지기 위하여 기숙사 자체와 학교의 영양교육을 통하여 간편한 아침식사, 간단히 할 수 있는 요리 등을 강좌를 통하여 가르치고, 학생들이 가장 많이 이용하는 학교식당이 식단의 다양함과 질을 높일 수 있도록 식단 개발이 필요하다고 생각된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권3호
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• pp.123-145
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• 2008

Recently, as the information communication technology develops, the discussion regarding the ubiquitous environment is occurring in diverse perspectives. Ubiquitous environment is an environment that could transfer data through networks regardless of the physical space, virtual space, time or location. In order to realize the ubiquitous environment, the Pervasive Sensing technology that enables the recognition of users' data without the border between physical and virtual space is required. In addition, the latest and diversified technologies such as Context-Awareness technology are necessary to construct the context around the user by sharing the data accessed through the Pervasive Sensing technology and linkage technology that is to prevent information loss through the wired, wireless networking and database. Especially, Pervasive Sensing technology is taken as an essential technology that enables user oriented services by recognizing the needs of the users even before the users inquire. There are lots of characteristics of ubiquitous environment through the technologies mentioned above such as ubiquity, abundance of data, mutuality, high information density, individualization and customization. Among them, information density directs the accessible amount and quality of the information and it is stored in bulk with ensured quality through Pervasive Sensing technology. Using this, in the companies, the personalized contents(or information) providing became possible for a target customer. Most of all, there are an increasing number of researches with respect to recommender systems that provide what customers need even when the customers do not explicitly ask something for their needs. Recommender systems are well renowned for its affirmative effect that enlarges the selling opportunities and reduces the searching cost of customers since it finds and provides information according to the customers' traits and preference in advance, in a commerce environment. Recommender systems have proved its usability through several methodologies and experiments conducted upon many different fields from the mid-1990s. Most of the researches related with the recommender systems until now take the products or information of internet or mobile context as its object, but there is not enough research concerned with recommending adequate store to customers in a ubiquitous environment. It is possible to track customers' behaviors in a ubiquitous environment, the same way it is implemented in an online market space even when customers are purchasing in an offline marketplace. Unlike existing internet space, in ubiquitous environment, the interest toward the stores is increasing that provides information according to the traffic line of the customers. In other words, the same product can be purchased in several different stores and the preferred store can be different from the customers by personal preference such as traffic line between stores, location, atmosphere, quality, and price. Krulwich(1997) has developed Lifestyle Finder which recommends a product and a store by using the demographical information and purchasing information generated in the internet commerce. Also, Fano(1998) has created a Shopper's Eye which is an information proving system. The information regarding the closest store from the customers' present location is shown when the customer has sent a to-buy list, Sadeh(2003) developed MyCampus that recommends appropriate information and a store in accordance with the schedule saved in a customers' mobile. Moreover, Keegan and O'Hare(2004) came up with EasiShop that provides the suitable tore information including price, after service, and accessibility after analyzing the to-buy list and the current location of customers. However, Krulwich(1997) does not indicate the characteristics of physical space based on the online commerce context and Keegan and O'Hare(2004) only provides information about store related to a product, while Fano(1998) does not fully consider the relationship between the preference toward the stores and the store itself. The most recent research by Sedah(2003), experimented on campus by suggesting recommender systems that reflect situation and preference information besides the characteristics of the physical space. Yet, there is a potential problem since the researches are based on location and preference information of customers which is connected to the invasion of privacy. The primary beginning point of controversy is an invasion of privacy and individual information in a ubiquitous environment according to researches conducted by Al-Muhtadi(2002), Beresford and Stajano(2003), and Ren(2006). Additionally, individuals want to be left anonymous to protect their own personal information, mentioned in Srivastava(2000). Therefore, in this paper, we suggest a methodology to recommend stores in U-market on the basis of ubiquitous environment not using personal information in order to protect individual information and privacy. The main idea behind our suggested methodology is based on Feature Matrices model (FM model, Shahabi and Banaei-Kashani, 2003) that uses clusters of customers' similar transaction data, which is similar to the Collaborative Filtering. However unlike Collaborative Filtering, this methodology overcomes the problems of personal information and privacy since it is not aware of the customer, exactly who they are, The methodology is compared with single trait model(vector model) such as visitor logs, while looking at the actual improvements of the recommendation when the context information is used. It is not easy to find real U-market data, so we experimented with factual data from a real department store with context information. The recommendation procedure of U-market proposed in this paper is divided into four major phases. First phase is collecting and preprocessing data for analysis of shopping patterns of customers. The traits of shopping patterns are expressed as feature matrices of N dimension. On second phase, the similar shopping patterns are grouped into clusters and the representative pattern of each cluster is derived. The distance between shopping patterns is calculated by Projected Pure Euclidean Distance (Shahabi and Banaei-Kashani, 2003). Third phase finds a representative pattern that is similar to a target customer, and at the same time, the shopping information of the customer is traced and saved dynamically. Fourth, the next store is recommended based on the physical distance between stores of representative patterns and the present location of target customer. In this research, we have evaluated the accuracy of recommendation method based on a factual data derived from a department store. There are technological difficulties of tracking on a real-time basis so we extracted purchasing related information and we added on context information on each transaction. As a result, recommendation based on FM model that applies purchasing and context information is more stable and accurate compared to that of vector model. Additionally, we could find more precise recommendation result as more shopping information is accumulated. Realistically, because of the limitation of ubiquitous environment realization, we were not able to reflect on all different kinds of context but more explicit analysis is expected to be attainable in the future after practical system is embodied.

• 한국산림과학회지
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• 제86권3호
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• pp.378-390
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• 1997

국내 젓나무속의 분비나무와 구상나무를 중심으로 집단간 종간 주요 15개의 형질에 대한 분석을 통해 식별(identification)형질과 유별(classification)형질과의 관계를 조명하고자 하였다. 주성분분석(principal components analysis : PCA)과 유집분석(cluster analysis) 결과 종을 식별하는데 도움을 주는 형질로는 잎의 폭, 종자길이, 종자날개의 폭, 길이, 구과 폭, 실편의 폭, 포침의 길이였으나, 종간 형질의 최고-최저의 구간을 비교하였을 때에는 서로 중첩되어 현실적으로 표본을 중심으로 한 종간 구분은 불가능하였다. 집단별로는 구상나무의 경우 지리산 집단이 구과의 크기와 포침의 길이가 큰 반면, 한라산 집단의 개체들은 대부분 종자크기(폭과 날개)와 실편의 폭 등이 다른 집단에 비해 컸으며, 덕유산 집단은 대부분의 형질이 왜소한 특성을 보여주었다. 젓나무속의 주요 식별형질로 인식되는 잎의 수지구 위치를 집단별로 조사하여 본 결과, 한라산 개체의 경우 구상(나무)형으로 인지되었으나, 지리산 개체의 경우 약 75%정도만이 구상형인 반면 덕유산 가야산의 경우에는 50% 이하가 구상형과 분비형으로 확인되어 두 집단의 일부개체는 분비나무와 구분이 불가능하였다. 한편, flavonoids 분석 결과, flavonol, dihydroflavonol, flavanone 등 3개군(群)의 flavonoids가 확인되었는데, 구상나무에서만 존재하는 flavanone(5-deoxyflavanone)을 제외하고는 뚜렷한 종간 차이점을 확인할 수 없었다. 구성나무의 경우 한라산과 지리산 집단에서 flavanone의 성분이 발견된 반면, 덕유산의 경우는 이 성분이 존대하지 않아, 화학적으로는 분비나무에 더 가까웠다. 오대산, 명지산, 치악산, 중왕산, 소백산에서 채집된 분비나무의 경우(설악산 집단의 일부개체 제외), 구상나무에서 발견된 flavanone 성분은 없었고 대신 분비나무의 특징인 dihydrokaemferol의 성분이 다량 존재하였다. 일본(日本)과 중국(中國), 대만(臺灣)의 25종의 flavonoids을 비교 분석한 결과, 구상나무에서 발견된 flavanone성분이 중국종(中國種) 중 수지구의 내형과 외형을 모두 가지는 운남성(雲南省), 사천성(四川省)의 A. faxoniana Rehder et Wilson(원시종으로 추측)과 운남성(雲南省), 사천성(四川省), 서장성(西藏省)의 A. georgei Orr에서 발견됨에 따라 수지구위치는 국내종의 경우 집단적 변이에 의한 반면, 중국(中國)에서는 종간 유연관계를 설명하는 주요 형질로 밝혀졌다. 정량적 형질을 중심으로는 분비나무와 구상나무를 식별할 수 있는 형질이 존재하지 않으나 수지구가 안쪽에 위치한 중국(中國)의 A. faxoniana와 A. georgei에서 구상나무의 특유성분인 flavanone이 발견되어 형태적으로 수지구위치가 상대적으로 중요한 형질로 재확인되었으며 한국의 일부 집단에서 보이는 구상형 연속변이는 분비나무와의 잡종현상이나 또는 신생대 4기 때 분비나무와 구상나무의 유전자교합, 혹은 이입현상에 인한 것으로 추정된다. 수지구 위치 변이와 화학적 변이의 중간적 형태를 보여주는 지리산, 덕유산, 가야산 지역의 집단유전구조 분석 후에나 그 실체가 밝혀질 것으로 기대되며 현재 연구중이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권3호
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• pp.91-121
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• 2008

Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.

• 한국균학회소식:학술대회논문집
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• 한국균학회 2014년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.27-28
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• 2014

Beauveria bassiana (Cordycipitaceae, Hypocreales, Ascomycota) is an anamorphic fungus having a potential to be used as a biological control agent because it parasitizes a wide range of arthropod hosts including termites, aphids, beetles and many other insects. A number of bioactive secondary metabolites (SMs) have been isolated from B. bassiana and functionally verified. Among them, beauvericin and bassianolide are cyclic depsipeptides with antibiotic and insecticidal effects belonging to the enniatin family. Non-ribosomal peptide synthetases (NRPSs) play a crucial role in the synthesis of these secondary metabolites. NRPSs are modularly organized multienzyme complexes in which each module is responsible for the elongation of proteinogenic and non-protein amino acids, as well as carboxyl and hydroxyacids. A minimum of three domains are necessary for one NRPS elongation module: an adenylation (A) domain for substrate recognition and activation; a tholation (T) domain that tethers the growing peptide chain and the incoming aminoacyl unit; and a condensation (C) domain to catalyze peptide bond formation. Some of the optional domains include epimerization (E), heterocyclization (Cy) and oxidation (Ox) domains, which may modify the enzyme-bound precursors or intermediates. In the present study, we analyzed genomes of B. bassiana and its allied species in Hypocreales to verify the distribution of NRPS-encoding genes involving biosynthesis of beauvericin and bassianolide, and to unveil the evolutionary processes of the gene clusters. Initially, we retrieved completely or partially assembled genomic sequences of fungal species belonging to Hypocreales from public databases. SM biosynthesizing genes were predicted from the selected genomes using antiSMASH program. Adenylation (A) domains were extracted from the predicted NRPS, NRPS-like and NRPS-PKS hybrid genes, and used them to construct a phylogenetic tree. Based on the preliminary results of SM biosynthetic gene prediction in B. bassiana, we analyzed the conserved gene orders of beauvericin and bassianolide biosynthetic gene clusters among the hypocrealean fungi. Reciprocal best blast hit (RBH) approach was performed to identify the regions orthologous to the biosynthetic gene cluster in the selected fungal genomes. A clear recombination pattern was recognized in the inferred A-domain tree in which A-domains in the 1st and 2nd modules of beauvericin and bassianolide synthetases were grouped in CYCLO and EAS clades, respectively, suggesting that two modules of each synthetase have evolved independently. In addition, inferred topologies were congruent with the species phylogeny of Cordycipitaceae, indicating that the gene fusion event have occurred before the species divergence. Beauvericin and bassianolide synthetases turned out to possess identical domain organization as C-A-T-C-A-NM-T-T-C. We also predicted precursors of beauvericin and bassianolide synthetases based on the extracted signature residues in A-domain core motifs. The result showed that the A-domains in the 1st module of both synthetases select D-2-hydroxyisovalerate (D-Hiv), while A-domains in the 2nd modules specifically activate L-phenylalanine (Phe) in beauvericin synthetase and leucine (Leu) in bassianolide synthetase. antiSMASH ver. 2.0 predicted 15 genes in the beauvericin biosynthetic gene cluster of the B. bassiana genome dispersed across a total length of approximately 50kb. The beauvericin biosynthetic gene cluster contains beauvericin synthetase as well as kivr gene encoding NADPH-dependent ketoisovalerate reductase which is necessary to convert 2-ketoisovalarate to D-Hiv and a gene encoding a putative Gal4-like transcriptional regulator. Our syntenic comparison showed that species in Cordycipitaceae have almost conserved beauvericin biosynthetic gene cluster although the gene order and direction were sometimes variable. It is intriguing that there is no region orthologous to beauvericin synthetase gene in Cordyceps militaris genome. It is likely that beauvericin synthetase was present in common ancestor of Cordycipitaceae but selective gene loss has occurred in several species including C. militaris. Putative bassianolide biosynthetic gene cluster consisted of 16 genes including bassianolide synthetase, cytochrome P450 monooxygenase, and putative Gal4-like transcriptional regulator genes. Our synteny analysis found that only B. bassiana possessed a bassianolide synthetase gene among the studied fungi. This result is consistent with the groupings in A-domain tree in which bassianolide synthetase gene found in B. bassiana was not grouped with NRPS genes predicted in other species. We hypothesized that bassianolide biosynthesizing cluster genes in B. bassiana are possibly acquired by horizontal gene transfer (HGT) from distantly related fungi. The present study showed that B. bassiana is the only species capable of producing both beauvericin and bassianolide. This property led to B. bassiana infect multiple hosts and to be a potential biological control agent against agricultural pests.