• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.26-37
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• 2021

본 연구는 '미디어 리터러시' 뉴스 빅데이터 분석을 통해, 사회적으로 논의되고 있는 '미디어 리터러시' 의제가 무엇인지 파악하고, 앞으로의 정책 방향을 제시하기 위해 실시되었다. 이를 위해 2019년 1월 1일부터 2020년 9월 30일까지 1,336건의 기사를 수집하여, 4개 시기별로 토픽 모델링 분석을 수행했다. 분석결과 시기별로 5개의 토픽이 도출되었으며, 이에 따른 시사점은 다음과 같다. 첫째, 미디어 리터러시 교육은 국가 차원에서 생애 주기에 맞춰 체계적으로 접근해야 하며, 이를 통해 경제적·문화적 부가 가치를 창출해야 한다. 둘째, 미디어 리터러시 생태계의 지속가능성을 확보하기 위해서는 교육 격차 및 학습결손이 발생하지 않도록 지역사회와 학교 차원에서 체계적인 지원 및 교육 지도 활동이 이루어져야 한다. 셋째, 미디어 리터러시 교육이 지속되면서 발생할 수 있는 부작용을 최소화하고, 건전한 미디어 활용 문화가 조성될 수 있도록 다방면으로 노력해야 한다. 마지막으로 미디어 리터러시 관련 연구를 과학적으로 추진하고, 현장에서 습득되는 경험 및 가치 등을 적극적으로 공유하며, 연구결과를 장기적으로 축적함으로써, 건강한 지식공유 문화를 만들어야 한다.

• 중소기업연구
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• 제42권4호
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• pp.285-308
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• 2020

본 연구는 우리나라 대학의 교수 및 학생들의 창업 및 그 창업기업들의 성과에 영향을 미치는 요인을, 대학의 산학협력조직 및 제도, 대학의 연구 및 사업화 자원, 대학의 지식재산 규모 등 대학 특성과 함께 지역의 연구 및 지식자산과 지역의 사회경제적 특성을 중심으로 분석하였다. 본 연구에서는 대학알리미 정보와 국가통계포털 등의 자료를 활용하여, 대학알리미에 창업 관련 주요실적을 입력한 157개의 4년제 대학에 대하여 분석하였다. 본 논문의 분석 결과는 창업휴직 허용기간 등 대학의 제도나 인프라, 그리고 대학이나 지역이 보유하는 지식자산의 규모가 교수 창업에 유의하게 긍정적인 영향을 미치지만, 교수 창업기업의 성장에는 대학 보유 특허권 규모 외에는 유의하게 영향을 미치는 요인을 찾기 어려워서, 교수가 창업하는 것에 미치는 영향요인과 그 기업들이 성장하는 데 미치는 영향은 다르다는 것을 보여준다. 또한, 학생 창업의 경우에는 대학의 재학생 창업에 영향을 유의하게 미치는 요인은 창업동아리 및 실습창업강좌였고, 교수 창업 실적도 또한 학생 창업 수에 매우 강하게 긍정적인 영향을 미쳤지만, 대학의 창업지원조직 규모나 대학이 보유하는 지식재산 규모, 그리고 지역의 자원이나 사회경제 특성 등은 재학생들의 창업에 유의한 영향을 미치지 못하였다는 것을 보여준다. 본 논문의 분석 결과는 대학 구성원인 교수와 학생들의 창업 활동에 영향을 미치는 요인은 다를 수 있으며, 대학 창업 창업의 활성화를 위하여는 맞춤형 접근이 필요하다는 것을 시사한다. 한편, 본 논문은 분석대상 대학의 특정한 해의 창업기업만을 대상으로 대학 및 지역의 특성이 미치는 영향을 분석하였으므로, 좀 더 체계적인 분석을 위하여는 대학 창업에 대한 패널데이터 구축 등을 통하여 대학 및 지역의 특성이 창업과 성장에 미치는 영향을 상세히 분석할 필요가 있다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제64권6호
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• pp.1105-1116
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• 2022

Recently, we reported the robust in vitro three-dimensional (3D) expansion of intestinal organoids derived from adult bovine (> 24 months) samples. The present study aimed to establish an in vitro 3D system for the cultivation of intestinal organoids derived from growing cattle (12 months old) for practical use as a potential alternative to in vivo systems for various purposes. However, very few studies on the functional characterization and 3D expansion of adult stem cells from livestock species compared to those from other species are available. In this study, intestinal crypts, including intestinal stem cells, from the small intestines (ileum and jejunum) of growing cattle were isolated and long-term 3D cultures were successfully established using a scaffold-based method. Furthermore, we generated an apical-out intestinal organoid derived from growing cattle. Interestingly, intestinal organoids derived from the ileum, but not the jejunum, could be expanded without losing the ability to recapitulate crypts, and these organoids specifically expressed several specific markers of intestinal stem cells and the intestinal epithelium. Furthermore, these organoids exhibited key functionality with regard to high permeability for compounds up to 4 kDa in size (e.g., fluorescein isothiocyanate [FITC]-dextran), indicating that apical-out intestinal organoids are better than other models. Collectively, these results indicate the establishment of growing cattle-derived intestinal organoids and subsequent generation of apical-out intestinal organoids. These organoids may be valuable tools and potential alternatives to in vivo systems for examining host-pathogen interactions involving epithelial cells, such as enteric virus infection and nutrient absorption, and may be used for various purposes.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.27-35
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• 2010

실버세대의 중요성은 인구 증가뿐만 아니라 구매력의 향상 및 의사 표현의 강도가 증가하면서 더욱 커지고 있다. 이에 따라 과거 실버세대 전체를 대상으로 접근하던 마케팅 전략은 실버세대의 특성에 따라 적절히 분류하여 접근하는 방식으로 수정되는 것이 적절하다. 또한 세분군 분류 결과에 따라 고객 접근 전략이 결정되므로, 세분군이 얼마나 동일한 특성을 보유하고 있는 지는 마케팅 계획 수립에 매우 중요한 요소가 된다. 따라서 이론적으로 동일 세분군에 속해 있는 고객의 니즈는 대체로 일치해야 한다. 본 연구에서는 실버세대의 생활 행태와 생애 단계를 감안하여, 실버 세대 대상의 마케팅을 위한 세분군 (細分群) 분류를 수행하였으며, 분류된 세분군의 니즈가 얼마나 일치하고 있는지를 측정하기 위하여 동질도 (DoH: Degrees of Homogeneity)를 측정하였다. 동질도는 각 세분군을 대상으로 수행된 설문조사의 객관식 문항 별로 최다 응답자가 선택한 보기 문항이 다른 문항에 비하여 유의미하게 많다고 판단되는 문항의 수를 전체 문항의 수로 나눈 것으로 정의하였다. 본 연구는 동질도를 활용한 세분군 분류 결과의 적절성 평가 방법을 제시하였다는데 의의가 있으며, 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서 제시한 실버세대 세분군 분류 결과는 점차 증가하고 있는 실버세대를 위한 마케팅 방안 수립의 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제45권3호
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• pp.171-182
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• 2018

파파야는 열대와 아열대 지역에서 광범위하게 재배되고 있는 주요 작물 중의 하나이다. 파파야 열매는 칼로리가 낮고 비타민 A와 C, 미네랄이 풍부하며, 미숙과에는 단백질 분해 효소인 파파인이 풍부하여 의약품, 화장품, 식품 가공 산업 등에 널리 활용되고 있다. 전세계 파파야 산업에서 가장 중요한 제한 요인 중의 하나가 potyvirus에 속하는 papaya ringspot virus (PRSV)에 의해 야기되는 식물병이다. 1992년에 미국 연구자들에 의해 PRSV의 coat protein (cp) 유전자를 발현하는 최초의 PRSV-저항성 GM 파파야 이벤트($R_0$ '55-1')가 만들어졌으며, 1997년에는 이로부터 유래한 GM 품종('SunUp', 'Rainbow')에 대해 미국 정부가 상업적 재배를 승인하였다. 현재까지 GM 파파야 개발은 해충 저항성, 병 저항성(곰팡이, 바이러스), 수확 후 저장성 증대, 알루미늄과 제초제 저항성 등의 형질에 초점을 맞추어 왔다. 아울러 파파야를 동물단백질(백신 등) 생산을 위한 식물공장으로 활용하기 위한 시도도 이루어졌다. 현재, 미국과 중국을 비롯한 약 17개 국가에서 GM 파파야 개발과 포장 실험 또는 상업적 재배가 이루어지고 있다. GM 파파야의 개발과 더불어 생물안전성 평가 및 GM 판별 기술 개발에 관한 연구도 이루어지고 있다. 생물안전성 평가와 관련하여 주로 인체 위해성과 환경 위해성에 관한 분석이 수행되고 있다. 인체 위해성의 경우, 동물 모델을 대상으로 장기간 식이섭취를 통해 일반 및 유전 독성, 알레르기항원성, 면역 반응, GM 유래 단백질의 안정성에 관한 연구가 수행되었다. 환경 위해성의 경우, GM 재배가 토양 미생물 다양성에 미치는 영향, GM 유래 유전물질의 토양 잔류 및 토양 미생물로의 전이 여부에 관한 연구가 이루어졌다. 우리나라, 유럽 및 일본을 비롯한 많은 나라에서는 상업적 재배를 위한 GM 품종 도입이나, 파파야 가공 식품 제조에 비승인 GM 파파야의 사용을 규제하고 있다. 도입 유전자 특이적 또는 이벤트 특이적인 분자표지를 개발하고, PCR(일반, real-time) 또는 loop-mediated isothermal amplification 방법을 통해 GM 여부를 판별하고 있다. 파파야에 대한 초안 수준의 유전체 정보가 2008년에 해독되었으며, 최근에는 차세대 유전체 분석 기술로 확보된 유전체와 전사체 정보를 활용하여 GM 여부를 판별하는 기술도 확립되었다.

• 생태와환경
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• 제33권3호통권91호
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• pp.187-196
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• 2000

호수 내 seston조성 및 식물플랑크톤 성장을 제한하는 요인들을 평가하기 위해서는 일반적으로 시료가 담긴 용기 내에 영양물질을 투입하는 생물검정 (bioassay) 방법이나, 섭식 (grazing) 실험, seston의 size분석 등과 같은 직접적이고 시간적 노력이 필요한 방법을 이용한다. 그러나 이 논문에서는 동일한 목적을 위하여, 총인 (TP), 엽록소 (CHL), 투명도 (Secchi depth, SD) 자료에 의해 계산한 Carlson의 영양상태지수 (TSI)들의 상호편차(deviation)를 이용하는 보다 간편한 방법을 소개하였다. 본 연구에서 TSI 편차분석을 위하여 아열대지역의 대형호수 (Lake Okeechobee, 미국 플로리다)의 수질자료와 다른 많은 호수들로부터 수집된 자료를 이용하였다. 일단 연구자가 일상적인 수질자료를 수집하여 총인, Chl-a, 투명도 값을 기초로 TSI값을 얻었다면, 이로부터 여러 가지 해석이 도출될 수 있다 한편, 총질소의 자료도 총인과 마찬가지로 영양물질에 대한 자료로 중요하게 이용될 수 있다. TSI (CHL)값이 TSI (TP)값보다 훨씬 작다면, 인 (P)이 아닌 다른 요인이 조류의 성장을 제한한다고 유추할 수 있다. 만약 TSI (CHL)값이 TSI (SD) 값보다 훨씬 작다면 호수 내 seston중 아주 작은 무생물적 입자들의 구성비가 높다고 추정할 수 있으며,이 경우 빛이 제한 요소가 될 것이다. 반대로, TSI (CHL) 값이 TSI (TP) 값보다는 작지만 TSI (SD) 값보다 크다면, 수중의 빛을 산란시키는 입자들이 크기가 크다고 (예를 들면, 큰 사상성 또는 군체성 조류) 추정할 수 있고, 이 경우 조류의 성장은 동물플랑크톤의 섭식에 의해 제한을 받을 가능성이 크다. 이러한 분석의 결과는 신뢰성과 일관성이 매우 높으며, 일반적으로 상기한 다른 직접적인 방법들에 의해 얻어진 결과들과도 잘 일치한다. TSI의 편차를 이용한 방법으로부터 도출된 결과를 위의 직접적인 방법을 통해 주기적으로 검증할 필요는 있지만, 호수관리를 위해 수질과 생태학적 반응 요인들을 모니터링하고, 나아가 장기적으로 호수의 변화를 이해하는데 보다 효율적이고 경제적인 방법을 제공할 수 있어 이용가치가 매우 높다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.247-269
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• 2007

현대에 있어 동질적인 품질과 편익을 제공하는 제품을 가지고 다수의 기업들이 시장점유율 증대와 고객확보를 위하여 치열한 경쟁을 벌이고 있는 가운데 가격할인은 기업이 즐겨 사용하는 촉진수단이다. 가격할인은 단기적 매출향상, 소비자의 브랜드전환, 신제품의 시장침투 등의 목적을 달성하기 위하여 사용된다. 실제로 과거의 실증연구에 의하면 다양한 형태의 가격할인이 판매증대에 효과적이며 가격할인은 소비자의 지각가치를 증가시킨다고 하였다. 하지만 할인된 가격은 제품의 품질을 의심하게 하거나 낮게 평가하는 부정적인 효과가 있다는 사실이 밝혀졌으며, 모든 제품카테고리와 모든 구매상황에 대하여 가격할인이 소비자의 지각가치를 향상시킨다고 볼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 브랜드애호도의 차이가 있는 제품을 대상으로 가격할인율에 따라 소비자의 지각가치에 어떠한 영향을 미치는지를 연구함으로서 브랜드애호도의 조절효과를 분석하였다. 브랜드애호도가 강한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 증가할 것으로 예측하였으나 분석결과 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났는데, 이것은 브랜드애호도가 강한 경우에는 가격할인에 의한 지각희생의 감소량이 크지 않았고 브랜드 자체에 대한 신뢰도와 속성에 대한 만족도가 높기 때문에 가격인하가 브랜드선택에 큰 영향을 미치지 않았다는 것을 의미한다고 할 수 있다. 반면 브랜드애호도가 약한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 감소한 것으로 나타났다. 이는 브랜드애호도가 약한 경우에는 제품으로부터 획득하게 되는 편익에 대한 만족도와 신뢰도가 낮은데 이러한 특성을 고려해보면 가격할인이 클 때에 제품의 품질과 편익을 더욱 평가절하하거나 심리적으로 지각희생의 크기가 증가됨에 따라 지각가치가 감소되었음을 의미한다고 할 수 있다.