최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
서울시 전자상거래센터에서 실시한 2019-2020년 소셜미디어 이용실태 조사에 따르면 소비자 10명 중 5명이 소셜미디어를 통한 쇼핑경험이 있는 것으로 조사되었으며, The CMO Survey에서 2020년 코로나 펜데믹 기간에 실시한 조사에 따르면 전통적인 광고매체의 비용은 축소되고 소셜미디어에 대한 광고지출은 74%나 상승함으로써 소셜미디어가 더욱 중요한 마케팅 요소로 자리하고 있음을 나타내고 있다. 이만큼 소셜미디어의 이용자 증가와 그에 따른 기업의 마케팅 활동이 활발해지는 동안 소셜미디어에 대한 사용자의 이용동기, 만족도, 구매의도 등 다양한 마케팅 측면에서 연구되어져 왔으나, 온라인을 통해 농식품을 구매하는 상황에서 소비자들의 소셜미디어 이용빈도가 실제 구매행위에 어떠한 차이로 나타나는가에 대해 세분화 한 연구는 없었다. 본 연구는 온라인에서 농식품을 구매하는 소비자들을 대상으로 소셜미디어 이용빈도에 따라 유형별로 군집화하여 농식품 구매상황에서 보여지는 군집별 소비자특성의 차이를 파악하고자 하였으며, 제품관여도, 제품필요도, 온라인 구매채널 선택 등 3가지 농식품 구매상황에 대해 각 군집에서 나타나는 인구통계학적 분포, 지각된 위험, 식습관 라이프스타일 등의 소비자 특성을 확인하고 군집별 유형을 제시하였다. 이를 위해 245명의 소비자를 대상으로 소셜미디어 이용빈도 및 온라인 농식품 구매행태에 대한 설문 자료를 수집하였으며, 요인분석과 신뢰성 분석으로 측정변수의 타당성을 확보하였다. 소셜미디어 이용빈도에 따른 군집분석을 실시한 결과 3개의 군집으로 나뉘어졌으며, 첫번째 군집은 주로 개방형 소셜미디어를 사용하는 집단, 두번째 군집은 개방형 소셜미디어와 폐쇄형 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰을 고루 사용하는 집단, 세번째 군집은 전반적으로 온라인 매체 사용량이 적은 집단으로 군집별 특성이 나타났다. 각 3개의 군집을 통해 온라인에서 농식품 구매시 제품관여도, 제품필요도, 구매채널 선택에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 확인하였다. 회귀분석 결과 온라인에서 농식품을 구매하는 상황에서 보여지는 군집1의 특성은 소셜미디어나 온라인쇼핑몰에서 농식품을 구매하는데 거부감이 없는 지방에 거주하는 30대 남자로 소비자특성이 대표된다. 군집2의 특성은 주로 건강식품 구매에 관심이 많은 소비자로 소비자특성이 대표된다. 군집3의 경우는 온라인에서 제품을 구매하는 경우 품질과 가격을 많이 따져보고 구매하며, 온라인보다 오프라인 구매가 더 안심인 사람으로 소비자특성이 대표된다. 본 연구를 통해 소셜미디어 이용빈도에 따라 농식품 구매상황에서 나타나는 소비자 특성의 차이를 확인함으로써 소셜미디어 고객타겟팅과 고객세분화 등에 대한 마케팅 실무의 전략적인 판단에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 기존의 재하시험에 의한 계측 결과와 시험 열차 및 상시주행 열차 간의 결과 비교를 통해 주행 열차에 의한 재하시험을 검증하였다. 또한 계측된 자료로부터 정적,·동적 거동 특성을 추출하여 평가를 진행하여 재하시험의 신뢰성 검증을 위해 기존 계측자료와 열차속도, 노선 간 응답 비교, 경향분석, 충격계수 선정 및 고유진동수 분석을 통해 타당성을 입증하였다. 이를 위해 동호철교를 대상지로 적용하였으며 제안 방법의 적용성을 검증하였다. 상시 운행 열차 10대와 시험 열차를 이용하여 교량에 44개의 센서를 부착하고 재하시험 경간에 대한 변형률, 처짐 등을 계측하여 이론치와 비교분석 하였다. 분석 결과 하중의 대칭성 및 중첩성은 양호하며 정적 동적 재하시험 결과에 대한 비교 또한 양호한 것으로 나타났다. 충격계수 분석 결과 최대 실측 충격계수(0.092)가 이론충격계수(0.327)보다 작은 것으로 분석되어, 활하중에 의한 충격 영향은 양호한 것으로 판단된다. 실측 고유진동수는 최저 2.393Hz로 해석 값 2.415Hz와 비교 시 근사하게 평가되었다. 위 결과를 바탕으로 본 논문에서는 내하력 평가 시 열차의 통행 차단이 필요하지 않고, 기존의 처짐 및 응답 계측보다 계측이 용이하도록 트러스 교량구조의 응답 결과를 도출하였다. 주행 열차의 재하시험을 통해 트러스 철도 교량의 변형률 및 처짐을 측정하고 정적, 동적 거동 특성을 파악하여 응력보정을 위한 응답비 및 동적 강성을 평가할 수 있음을 보였다.
본 연구는 전라남도지역 대학급식의 서비스 품질에 대한 인식 및 고객의 태도를 파악하고 대학급식의 운영전략을 제안하고자 수행하였다. 2011년 8월 30일에서 11월 30일 사이에 설문조사를 진행하였고, 총 600부의 설문지를 배포하여 총 580부가 회수되었으며, 부적절한 응답을 한 것을 제외하고 571부를 최종분석에 사용하였다. 대학급식 이용 실태조사 결과, 대학급식을 전혀 이용하지 않고 있는 비율이 21.9%로 조사되었고, 48.7%가 1주일에 1~2회 정도만 대학내에 급식을 이용하고 있는 것으로 나타났고, 1주일에 3~4회 이용은 20.4%로 나타나 대학급식의 이용횟수가 비교적 좋지 않은 것으로 나타났다. 서비스 품질에 대한 평균 수행도는 3.01점으로 중간 수준을 보였다. '편이성' 점수가 3.25점으로 '서비스 품질' 점수(2.93)와 '음식 품질' 점수(2.94)보다 높은 수행도 인식을 가지고 있는 것으로 조사되었다. 13개의 항목 중에서 '식당위치의 편리성(3.31)'이 가장 높은 수행점수로 나타났고, 그 다음으로 '신속한 배식(3.23)', '식사 가격(3.22)'으로 조사되었다. 반대로 '메뉴선택의 다양성(2.60)'은 가장 낮은 수행도로 조사되었다. 대학급식에서 우선적으로 개선해야할 품질속성을 제언하기 위하여 서비스품질 속성에 대한 인식도와 중요도를 기초로 IPA 수행한 결과, 대학급식에서 우선적으로 개선이 필요한 속성으로는 '음식의 맛', '메뉴선택의 다양성', '음식의 질(재료의 신선도)'로 분석되었다. 중요도 수행도 모두 높은 항목은 '위생 및 청결', '식사가격'으로 분석되었다. 이에 비해 중요도 수행도 모두 낮은 항목으로는 '편안하고 조용한 식사분위기', '쾌적한 환경', '고객 불만에 대한 신속한 처리'로 분석되었고, 중요도 대비 수행도가 높은 항목으로는 '식당위치의 편리성', '신속한 배식서비스', '음식의 양', '종업원의 서비스', '영양적으로 균형 있는 식사'로 조사되었다. 서비스 품질이 전반적인 만족도에 미치는 영향 분석결과, 대학급식의 전반적인 만족도에 영향을 미치는 회귀계수에는 '음식(p<0.001)'과 '편이성(p<0.05)'으로 분석되었고, 서비스 품질이 가치에 미치는 영향을 분석한 결과, 대학급식의 가치에 대한 인식에 영향을 미치는 독립변수는 '음식(p<0.001)'과 '서비스(p<0.05)'로 분석되어 가치에는 '음식'이 가장 큰 영향을 미치고 '서비스'가 그 다음 순으로 분석되었다. 서비스 품질이 재방문의도에 미치는 영향분석결과에서는 재방문의도에는 '음식'이 가장 큰 영향을 미치고 '서비스'가 그 다음 순으로 나타났다. 서비스 품질이 추천의도에 미치는 영향 분석결과에서는 '음식(p<0.001)'만 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 대학급식의 고객인 대학생들이 인식하는 대학급식은 대학 내에 편리한 장소에 위치하여 신속하게 양껏 먹을 수 있는 편이성과 종업원들에 대한 서비스는 상당히 만족하는 것으로 분석된 반면에 음식의 맛과 다양성, 그리고 음식의 질에 대해서는 상당히 불만족한 요인으로 분석되었다. 이에 대해 음식의 맛과 메뉴 선택의 다양성 개선을 위한 실질적인 운영전략을 세우고 노력해 나가야 할 것이다.
우리나라 과학과 교육과정에서 문제해결력이 중요함을 강조하고 있다. 과학 교육에서 문제해결력에 대한 많은 연구가 이루어져왔다. 이러한 연구들은 잘 정의된 문제, 구조화된 문제를 대상으로 연구하였기 때문에, 빈약하게 정의된 문제, 비구조화된 문제의 해결과정에 대한 연구가 더 이루어져야 한다는 지적을 받았다. 비구조화된 문제는 전체적인 목표는 존재하지만, 제공되는 정보가 적거나 거의 없는 상황이므로, 비구조화된 문제를 해결하기 위해서는 반드시 문제발견이 선행되어야 한다. 그리고 비구조화된 상황에서 문제발견은 창의성과 관련되기 때문에, 창의적 문제해결력을 향상시키기 위해 비구조화된 문제발견을 학습할 필요가 있다. 과학 영역에서 비구조화된 문제발견에 대해, 교실현장에 구체적으로 도움이 될 수 있는 가이드를 만들기 위해서, 비구조화된 상황에서 과학적 문제발견 과정에 대한 경험적 연구가 필요하다. 이 연구에서는 이공계 대학생 32명을 대상으로, 면담을 통해서 실제로 비구조화된 상황에서 과학적 문제발견 과정과, 그 과정에 영향을 준 요소가 무엇인지 알아보았다. 비구조화된 문제 상황에서 학생들의 문제발견 과정은, 문제와 관련된 단서나 잠정적 해결책을 염두에 두고, 정보를 검색한 후 몇 가지 선별 기준에 따라서 검색된 정보를 선별하여 문제를 발견하는 것으로 이루어졌다. 학생들의 문제발견에 영향을 미친 요인은 먼저, 문제에 관한 단서를 떠올리는데 전공 수업과 영화, 소설 등 학생의 경험이 영향을 미쳤다. 문제해결자의 문제 관련 배경 지식이 잠정적 해결책에 영향을 미쳤고, 검색한 정보를 선별하는 선별 기준으로 정보의 신뢰도, 정보의 출처, 내용 적합성, 이해 가능성, 주제와 관련성, 언급된 회수가 사용되었다. 그런데 연구에 참여한 대학생들이 제시한 정보선별 기준이 타당한지, 중등학교 현장에서 교사가 안내할 가치가 있는지, 학습에 도움이 되는지 여부는 알 수 없으므로 이에 대해서는 추가 연구가 필요하다. 연구에 참여한 대학생들은 개연성 있는 모델을 만들기 위해, 문제를 명료화할 때 가정을 사용하였다. 가능한 모든 변수를 포함한 문제를 해결하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에, 가정을 사용해서 불필요한 요소를 배제하는 접근법은 적절한 전략이라고 생각된다. 따라서, 중등학교 현장에서 교사는 학생들에게 비구조화된 상황에서 문제를 발견할 때 적절한 가정을 사용함으로써 문제를 명료화할 수 있다는 점을 알려 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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