• 한국가스학회지
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• 제24권4호
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• pp.84-92
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• 2020

대부분의 화학공장 내 설비는 유해물질을 취급하거나, 일상적으로 접할 수 있는 온도 및 압력의 범위를 벗어난 환경에서 가동되며 이러한 응력 및 환경조건으로 인하여 노후화에 취약하다. 이러한 조건에 노출된 설비는 지속적인 손상이 누적되어 고장이 발생할 가능성이 높아짐은 물론, 정비 및 교체를 하지 않는다면 사고로 이어진다. 전세계적으로 위험성기반검사(Risk Based Inspection)라는 권고지침이 통용되고 있다. 하지만 RBI는 이미 일정시간 경과한 설비에 대해서는 한계가 존재한다. 적절한 점검을 수행하는 우리나라 울산 산업단지의 노후화 실태 조사 결과, 많은 수의 설비들이 사용기간이 20년을 경과하였다. 또한, 사고가 일어난 설비 대부분이 20년 이상 운영해 왔다. 따라서 본 연구에서는 일정 사용기간이 초과된 장치를 노후설비로 분류하는 기준을 제시하였다. 또한, 이에 대하여 정량적 위험성평가를 진행하였다. 이로 인해 도출된 해당 노후설비의 위험성을 Economic index로 표현하여 손실비용을 산정하고 Risk를 감소하기 위하여 비용편익 분석 방법을 활용한 안전투자 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 정량적 위험성 평가를 이용한 노후설비의 비용편익 분석 방법을 활용하여 노후 설비의 성능 향상 및 수명 연장, 생산 효율성 및 설비 계통 신뢰도 향상, 안전관리 비용 인식 변화, 그리고 직원의 안정감 증대, 손실비용의 감소를 기대할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.175-188
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• 2021

본 연구에서는 최근 빠르게 성장하고 있는 OTT 서비스 플랫폼에 관하여 연구하고자 한다. 연구를 통해서 소비자가 선호하는 플랫폼의 특성과 심리적 혜택과 충성도에 관계에 대해서 알아보았다. 또한, 가족의 형태가 플랫폼의 특성과 심리적 혜택의 관계에 대해 알아보았다. 본 연구는 OTT 서비스를 이용한 경험이 있는 소비자를 대상으로 총 255건의 설문조사를 시행하여, 이 중 불성실하거나 내부적으로 일관성이 없는 49건을 제외한 206건을 SPSS 18과 AMOS 21로 분석하였다. 연구의 결과에 따르면 OTT 플랫폼의 특징의 요인인 편의성, AI 추천서비스 그리고 콘텐츠의 모든 요인이 심리적 혜택에 유의한 영향을 미쳤다. 또한, 심리적 혜택은 브랜드 충성도에는 유의한 영향이 있다는 것으로 나타났다. 조절 변수인 가족의 형태에 따른 OTT 플랫폼의 특징과 가족의 형태는 차이는 없는 것으로 나타났다. 본 연구는 가족 형태에 따른 이론적 배경을 제공한 것에 의의가 있으며, 이후의 연구에서는 다양한 시기, 지역 그리고 요인을 추가하여 다룬 연구를 기대한다.

• 한국환경농학회지
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• 제38권3호
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• pp.119-123
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• 2019

우리나라 노지 밭토양의 질소 비료 추천은 토양 유기물 범위에 따라 차등하여 추천한다. 토양 유기물 함량에 따른 질소 공급 가능량을 확인하기 위하여 노지 고추 재배 밭토양에서 작물 재배 전 토양을 채취하여 70일간 누적 질소 무기화량을 구하였다. 토양 유기물 함량(SOM)과 무기화 될 수 있는 토양 질소(SNM)의 관계식은 '$MSN(kg\;10a^{-1})=0.2933{\ast}SOM(g\;kg^{-1})+0.0897$ ($r^2=0.6224$, P<0.001)'이었다. 토양 유기물 범위별 평균 질소 무기화량은 각각 10.5, 26.6, 83.3, 105.6 mg kg-1으로 토양 유기물 함량이 많을수록 질소 무기화량도 많았으나, 같은 토양 유기물 범위에 속하는 토양이어도 질소 무기화량은 약 3~4.6배 차이가 있었다. 따라서 밭토양 질소 관리를 위해서는 토양 특성에 따른 질소 공급량 예측을 통해 질소 비료를 추천하는 것이 중요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.118-127
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• 2018

본 연구의 목적은 폭발적 성장을 하고 있는 한국 수입 자동차 시장의 구매요인을 선행연구에서 규명된 명품소비요인을 통해 만족, 행동의도, 추천의도간의 관계를 파악하는 것이다. 연구결과를 요약하면 명품소비요인인 브랜드 품질, 유행, 자기과시, 매장분위기가 독립변수로 종속변수인 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 독립변수들은 행동의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 다만 매장분위기는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 만족은 행동의도에 강한 정(+)의 영향관계를 나타냈다. 또한 행동의도는 추천의도에 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타나 연구가설은 채택 되었다. 연구결과를 해석하면 소비자들은 수입차 구매 시 심리적 요인에 상당한 영향을 받고, 재구매나 타인에게 추천할 때에도 소비자들은 심리적 요인을 중요하게 인식하는 것이다. 이번 연구의 이론적 시사점은 수입자동차 소비요인을 기존의 명풍소비요인을 이용해 실증분석한 것이다. 실무적 시사점은 수입차 실무자들에게 마케팅 전략의 근거를 제시한 것이다. 수입차 시장에서 품질과 서비스에 관한 연구는 많지만 심리적 선택요인에 관한 연구는 부족하기에 이번 연구결과가 이론적 실무적 가치를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.1-13
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• 2023

스마트폰의 대중화와 인터넷 기술의 발달은 사람들이 콘텐츠를 소비하는 방식을 크게 바꾸었다. 최근 우리가 가장 많이 소비하는 콘텐츠는 단연 동영상이라고 할 수 있다. 본 연구는 영상 콘텐츠 분석을 통해 글로벌 동영상 공유 플랫폼 유튜브에 어떤 영상들이 제작되고 소비되는지를 분석하는 것을 목표로 한다. 연구에서는 다양한 영상 주제 중 무용을 주제로 선정하고 데이터를 수집하였다. 2019년부터 2021년까지 총 3년간 유튜브에 업로드된 영상 중 무용이라는 키워드와 관련된 영상에 대한 정보를 수집하였고 분석 결과 현재 유튜브에 많이 업로드되는 무용 영상의 종류와 높은 조회수를 보이는 무용 영상에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 실증 분석에 따르면 사람들이 주로 관심을 갖는 무용 영상은 브이로그처럼 무용 전공자들의 일상을 엿볼 수 있거나, 입시 따라하기나 초중고교 무용발표회처럼 영상 시청의 목적성이 분명한 경우였다. 특히 높은 조회수를 보이는 브이로그는 현직 전문 무용수보다는 무용과에 재학 중인 대학생이나 중고등학생이 제작한 경우가 많았다. 본 연구에서는 무용이라는 주제를 예시로 삼았지만 연구에 사용된 방법론은 다른 주제에도 사용가능하며 이를 통해 콘텐츠 생산자 입장의 추천 시스템을 개발할 수 있을 것이라 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.1-19
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• 2022

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

• 경영정보학연구
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• 제22권2호
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• pp.25-41
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• 2020

5G 네트워크 상용화를 앞두고 가상현실(VR) 등 실감형 미디어 산업에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 하지만 VR 관련 기존 연구는 주로 영상 기술의 활용에만 초점이 맞춰져 있고, 영상의 소비와 인기 요인에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 연구는 VR 영상의 조회수에 영향을 미치는 요인을 밝혀내어, VR 영상 서비스 운영 및 콘텐츠 제작 측면에서 실무적인 시사점을 제공하고자 한다. 700개 VR 영상 대상으로 조회수에 대한 영향요인을 분석한 결과, 사용자 평가 요인인 좋아요 수 및 어지러워요 수가 가장 큰 영향력을 미치는 것을 확인하였다. 또한 일반 정보 요인인 영상 길이 및 경과일, 내용적 특성 요인인 속편 여부, 각색(One Source Multi Use; OSMU) 여부, 카테고리 등이 순서대로 조회수에 영향을 미쳤다. 반면 VR 영상 등록자의 팔로워 수는 조회수에 영향을 주지 못하였다. 본 연구 결과를 통해 VR 영상의 인기 및 확산을 위해 사용자 평가를 중심으로 영상 추천 및 큐레이션을 제공할 필요성이 있음을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권1호
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• pp.1-16
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• 2018

최근 인터넷의 발전과 스마트폰 보편화에 따라 배달 애플리케이션의 이용률이 높아지면서 O2O 기반의 외식 배달 시장이 급격하게 성장하고 있다. 본 연구는 한국(배달의민족)과 중국(어러머) 배달애플리케이션의 사용성을 비교 분석하고, 국내 배달 애플리케이션의 개선 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 1차로 국내외 배달 애플리케이션의 현황을 파악하고, 2차로 피터모빌의 허니콤 모델을 재구성하여, 이를 기준으로 설문조사와 심층인터뷰 진행하였다. 사용성 평가결과를 분석하여 제안된 개선 결과는 다음과 같다. 첫째, 배달의민족의 모든 가맹업체들은 애플리케이션으로 주문이 가능해야 한다. 둘째, 장바구니에 다른 업소의 음식을 동시에 담을 수 있어야 한다. 셋째, 화면 첫 페이지에서 장바구니와 구매내역을 바로 찾아볼 수 있고 첫 페이지에 오늘의 추천 메뉴를 보여주는 것은 사용자의 편의성을 높이는 것에 도움을 준다. 넷째, 검색창을 상단에 고정하면 검색성을 높일 수 있다. 다섯째, 배달 예상 시간과 배달원의 정확한 위치를 확인할 수 있어야 한다. 마지막으로 업소 주소가 명시되고 예상 배달 가능 시간에 대한 보장이 이루어진다면 신뢰성을 높일 수 있다. 본 연구 결과를 통해 국내 배달 애플리케이션 서비스 향상에 기여하기를 기대한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권3호
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• pp.229-234
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• 2014

오이 고형배지경에서 배액을 분석하여 생육단계에 따른 pH, EC 변화와 주요 영양소의 흡수변화를 구명하고, 이를 적용하여 오이의 생육단계에 적절한 양분관리방안을 제시하기 위하여 본 실험을 수행하였다. 배액의 pH와 EC 변화양상 및 배액분석을 통하여 오이의 생육단계는 정식 후부터 착과기, 착과 후부터 수확기로 분류하는 것이 적당한 것으로 판단하였다. 저온기에 가온시설 내에서 오이를 재배한 본 실험에서는 정식 후 첫 화방이 착과되기까지 약 3주의 시간이 소요되었고, 착과 후부터 첫 수확까지 소요일수는 약 7~10일로 조사되었다. 상위 화방으로 생육이 진행되는 속도는 약 3~4일정도 차이였고, 착과와 수확에 소요되는 일수는 대체로 일정했다. 오이의 코이어 자루재배 시, 전체 재배기간 중에서 착과 전에는 EC 농도를 $3.0dS{\cdot}m^{-1}$ 정도로 높게 관리하다가 착과 후에는 $2.0-2.3dS{\cdot}m^{-1}$ 정도로 낮추어 관리하고, 과실이 비대하면서 수분요구도가 증가하므로 일일급액량을 늘려주는 급액 관리가 적절한 것으로 사료된다. 원소별로는 질소, 인, 칼슘은 착과 전에는 N $700mg{\cdot}L^{-1}$, P $60mg{\cdot}L^{-1}$, Ca $110mg{\cdot}L^{-1}$ 수준으로 공급하고, 착과 후에는 N $660mg{\cdot}L^{-1}$, P $50mg{\cdot}L^{-1}$, Ca $100mg{\cdot}L^{-1}$ 수준으로 조절이 필요할 것으로 사료된다. 칼륨과 마그네슘은 착과 전기에는 각각 $400mg{\cdot}L^{-1}$과 $80mg{\cdot}L^{-1}$으로 공급하고, 후기에는 공급을 조금 줄여주는 것이 비료이용효율을 높일 수 있는 방법이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.