• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제18권1호
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• pp.40-46
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• 2013

안정동위원소 질량분석기를 이용한 탄소와 산소의 동위원소비 측정은, 이산화탄소 표준기체의 동위원소 비에 대하여 그 상대적인 값을 측정함으로써 이루어진다. 따라서 실험실 표준기체는 ${\delta}^{13}C$와 ${\delta}^{18}O$ 값의 국제 표준물질인 PDB와 V-SMOW에 대해 보정된 이산화탄소이여야 하며, 이는 국제적 자료의 비교와 검증을 위해 필수적이다. 그러나 표준기체는 제작 기간이 길며, 가격이 비싼 단점이 있고, 장기간 사용 시 실린더 내부 압력의 변화로 동위원소의 분별이 생길 우려가 크다. 따라서 본 연구는 실험실 표준기체 관리의 효율성을 높이기 위해 장기간 안정적 보관이 가능한 고체 표준물질로부터 동위원소 분별없이 순수한 이산화탄소 기체를 추출하여, 실험실 표준기체로 사용할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 Coplen et al.(1983)에 의하여 제안된 방법을 기초로 한 다량의 이산화탄소 표준 기체 제작에 초점을 두었다. 이산화탄소는 탄산칼슘과 100% 순수 인산의 반응에 의해 생성되는데, 두 물질의 반응에 필요한 실험 장치 및 실험 과정을 상세히 기술하였으며, 최적의 실험 조건 결정을 위한 다양한 분석 결과를 소개하였다. 이어 생성된 이산화탄소 기체의 추출, 정제와 포집은 자체 제작된 진공관에서 이루어졌으며, 각 단계에 대한 자세한 설명이 주어진다. 이산화탄소의 ${\delta}^{13}C$와 ${\delta}^{18}O$ 측정은 서울대학교 기초과학교육연구 공동기기원에서 운영 중인 안정동위원소 질량분석기(VG Isotech, SIRA Series II)를 이용하여 이루어졌다. 탄산칼슘 고체 표준물질로부터 이산화탄소 기체 추출과 추출된 기체의 정제 포집 등 전체 분석과정의 정밀도 검증을 위해 동일한 Solenhofen-ori $CaCO_3$(< $63{\mu}m$) 고체 시료로 부터 15회에 걸쳐 표준기체를 제작하였고, 매회 100 mg $CaCO_3$을 이용하여 총 15개의 표준기체 제작이 8일에 걸쳐 이루어졌다. 이 표준기체들의 분석 표준편차($1{\sigma}$)는 ${\delta}^{13}C$의 경우 ${\pm}0.01$‰, ${\delta}^{18}O$는 ${\pm}0.05$‰로 매우 높은 정밀도를 보여주었다. 이러한 분석 정밀도는 안정동위원소 질량분석기기 자체와 같은 내부 정밀도에 상응하며, 본 연구에서 제시한 실험실 표준기체 제작방법의 높은 신뢰성과 재현성을 입증하는 결과이다. 따라서 본 연구는 표준기체 보유가 어려워 정밀, 정확한 안정동위원소 분석에 어려움이 많았던 연구 분야에 자체 표준기체 제작 기술을 제공하는데 크게 기여할 것으로 생각된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권2호
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• pp.217-223
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• 2010

용암류 대지를 이루고 있는 철원평야에 분포하고 있으며 Alfisols로 분류되고 있는 동송통을 선정하여 우리나라의 공식적인 토양 분류 체계인 Soil Taxonomy에 따라서 분류하고, 그 생성을 구명하기 위하여 동송통 대표단면의 형태적 특성을 조사하고, Soil Taxonomy의 표준 분석방법인 Soil Survey Laboratory Methods Manual에 따라서 토양을 분석하여 Laboratory data sheets를 작성하였다. 동송통은 0~22 cm 깊이에 ochric 감식표층을 보유하고, 22~120 cm 이상의 깊이까지 점토집적층인 argillic층을 보유하고 있으며, andic 토양 특성을 보유하지 않고 있다. 또한 argillic층의 상부경계에서 125 cm 아래 깊이인 147 cm 깊이에서의 염기포화도 (양이온합)가 15.7%로 35% 미만이다. 따라서 동송통은 Alfisols, 또는 Andisols이 아니라 Ultisols로 분류되어야 한다. 동송통은 토양표면에서 50 cm 이내 깊이의 1개 이상의 층위에서 aquic 조건을 보유하고, 25~40 cm 깊이의 모든 층위에서 산화환원성인을 보유하며, argillic층의 상부 12.5 cm 깊이에서 채도 2 이하의 산화환원탈리를 50% 이상 보유하고 있으므로 Aquults로 분류할 수 있다. 우리나라 토양으로는 처음으로 Aquults로 분류할 수 있다. 토양표면에서 50 cm 깊이까지만 물로 포화되고, 그 아래 깊이에서는 포화되지 않는 episaturation을 보유하고 있으므로 대군은 Epiaquults로 분류할 수 있다. Bt1층 (50~92 cm)에서의 토색이 적갈색 (5YR 5/4)으로 높은 채도를 보유하므로 Aeric Epiaquults로 분류할 수 있다. 토성속 제어부위에서의 토성속이 식질이고, 토양온도상이 mesic 온도상이기 때문에 동송통은 Fine, mesic family of Typic Epiaqualfs가 아니라 Fine, mesic family of Aeric Epiaquults로 재분류되어야 한다. 동송통은 후기 홍적세에 열극 분출에 의하여 형성된 철원 지방의 용암류대지에 분포하고 있다. 화산쇄설물이 아니라 현무암을 모재로 하고 있으며, 기후조건 또한 비교적 건조하기 때문에 Andisols이 아닌 토양으로 생성 발달되었다고 생각된다. 동송통은 안정한 지형인 현무암 용암류 대지에 분포하고 있으므로 토양이 거의 침식되지 않고 충적물이 별로 퇴적되지 않기 때문에 오랫동안 토양수의 하향이동에 따른 점토집적작용과 염기용탈작용을 받았다. 그 결과 점토집적층인 argillic층을 보유하는 토양으로 생성 발달되었다. 그러나 동송통의 경우 점토 함량이 높기 때문에 물의 하향 이동이 제한되어 상부 층위들만 물로 포화되어 있고, 하부 층위는 불포화 상태를 이루고 있는 episaturation 상태를 이루고 있다. 따라서 Ca, Mg, K, Na 등의 염기의 하향 이동이 원활하게 이루어지지 않기 때문에 기준 깊이에서 염기포화도 (양이온 합)가 35% 미만인 Ultisols로 생성 발달한 것이라고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권4호
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• pp.299-305
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• 2003

목적: 후두암 방사선치료의 표준화를 위하여 후두암에 관한 기본적인 임상 자료를 축적하고 필요한 조사 항목을 결정하여 전국적인 웹 기반 데이터 베이스 시스템을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 1998년 1월부터 1999년 12월까지 호서호남 지역에서 후두암으로 진단되어 방사선치료를 받은 환자를 대상으로 임상적 분석을 시행하였다. 환자 선정 기준은 18세 이상이며 과거력상 타 장기의 암 진단 병력이 없고 후두에서 기원한 원발성 상피세포암으로 과거 후두에 대한 다른 질환으로 치료력이 없는 환자를 대상으로 하였다. 후두암에 관한 조사 항목 개발은 대한방사선종양학회 호서호남지회 소속 병원의 전문의들이 합의하여 일차적으로 선정한 항목에 대하여 각 병원에서 자체적으로 조사하였다. 통계처리는 SPSS v10.0을 이용하였다. 결과: 자료가 수집된 총 증례수는 45예이었다. 환자의 연령분포는 28$\~$88세(중앙값: 61)이었고 남녀비는 10 대 1로 대부분 남자에 발생하였다. 원발부위는 성문암이 28예(62$\%$), 성문상부암이 17예(38$\%$)이었다. 병리소견으로는 편평세포암이 대부분이었다(44/45, 98$\%$). AJCC (1997년도) 병기 I+II는, 성문암 28예 중 24예(86$\%$)에 비해 성문상부암의 경우는 16예 중 8예(50$\%$)이었다(p=0.002). 증상은 애성이 n예(89%$\%$로 가장 많았다. 진단은 간접후두경이 전체환자에서, 직접후두경검사는 43예(98$\%$)에서 각각 시행되었다. 치료로서 성문암 28예와 성문상부암 17예 중, 방사선 단독치료는 21예(75$\%$), 6예(35$\%$)에서 각각 시행되었다. 또한 수술요법과 방사선요법의 병용은 각각 5예(18$\%$), 8예(47$\%$)이었고, 항암화학요법과 방사선요법의 병용치료는 각각 2예(7$\%$), 3예(18$\%$)이었으나 두 원발 병소 간에 병용치료 빈도의 유의한 차이는 없었다(p=0.20). 방사선치료는 모두 선형가속기 6 MV X-ray를 이용하여 통상적 분할조사 법으로 시행되었다. 분할선량은 성문암 환자의 86$\%$에서 2.0 Gy를 사용한 반면 성문상부암은 59$\%$에서 1.8 Gy를 각각 사용하였다. 방사선단독치료를 완료한 환자에서 원발병소의 평균 총방사선량은 성문암에서 65.98 Gy, 성문상부암에서 70.15 Gy이었다. 수집된 자료를 기초로 후두암 방사선치료형태 연구에 필요한 총 12개의 모듈과 90개의 항목을 개 발하였다. 결론: 본 연구에서는 후두암 데이터베이스 시스템에 필요한 연구 항목을 개발하였다. 향후 웹 기반 데이터 베이스 시스템을 완성하고 전국의 방사선치료 자료를 축적하여 후두암에 대한 한국형 방사선치료의 표준화 및 적정화를 기하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.125-148
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• 2018

다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제18권2호
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• pp.65-78
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• 1976

본 시험은 뽕나무애바구미의 외부형태, 생활사 및 약제방제법을 구명하기 위하여 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 성충은 칠흑색, 장정원형이고 주둥이는 길다. 암컷의 체장은 3.30$\pm$0.04mm, 폭 1.47$\pm$0.04mm, 주둥이 길이는 1.25$\pm$0.014mm이고 숫컷의 체장은 3.28% 0.06mm, 체폭 1.40$\pm$0.04mm, 주둥이 길이는 1.30$\pm$0.02mm이었다. 더듬이는 12절의 슬상이다. 숫컷의 복부는 끝이 뽀족하게 튀어 나왔고 암컷은 거의 일직선이다. 2. 난은 유백색의 장타원형이고 길이 0.51$\pm$0.05mm, 폭 0.32$\pm$0.02mm이었다. 3. 유충은 유백색, 원통형이며 두부는 농갈색이다. 다리는 없고 체장 3.88$\pm$0.06mm, 체폭 1.40$\pm$0.02mm이고 각절에는 많은 주름과 잔털이 있다. 4. 용은 장타원형 유백색이며 나용이다. 체장은 3.53$\pm$0.09mm. 체폭 1.40$\pm$0.03mm이었다. 5. 대부분 1년1세대이고 벌채후 남는 가지속에서 성충으로 월동하며 이듬해 4월하순에서 5월초순에 탈출한다. 그러나 일부 암컷은 당년에 탈출산난하며 유충(0.4%)이나 용(0.1%)으로 월동한다. 6. 난은 대부분 벌채후 남은 가지의 전피층에 산난하고 암컷의 평균 산난수는 73.44$\pm$8.74개이고 평균 산난일수는 33.88$\pm$6.04일이었다. 난기간은 11.69$\pm$0.39일, 유충기간은 45.04$\pm$1.63일, 용기간은 11.05$\pm$0.49일이었다. 성충의 잠복기는 약 270일이고 활동기간은 46.7$\pm$5.9일이었다. 7. 유충은 가지의 형성층을 먹고 성충은 동아, 잠복아, 엽병, 신초의 기부를 가해한다. 8. 성충의 발생소장은 춘벌유전에서는 5월초순에, 하벌유전에서는 6일 중순에 두면 peak를 나타냈다. 9. 유충밀도와 가지의 지름과 길이와는 정(＋)의 상관을 이루었다. 10. 뽕나무애바구미의 가지당 성충의 분포는 부(－)의 이항분포를 이루였다. 11. 조사된 천적은 유충외부에 기생하는 좀벌이 발견되었고 이 좀벌의 기생률은 11.9%이었다. 12. Phosvel분제, Halir분제, Salithion유제, DDVP유제, Cidial 유제의 성충에 대한 방제효과가 우수하였고 핵충에 대해서는 Satchukoto-S유제, Salithion유제가 비교적 우수한 편이였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제22권4호
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• pp.101-123
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• 2012

Currently, Social Media, it has widely a renown keyword and its related social trends and businesses have been fastly applied into various contexts. Social media has become an important research area for scholars interested in online technologies and cyber space and their social impacts. Social media is not only including web-based services but also mobile-based application services that allow people to share various style information and knowledge through online connection. Social media users have tendency to common identity- and bond-attachment through interactions such as 'thumbs up', 'reply note', 'forwarding', which may have driven from various factors and may result in delivering information, sharing knowledge, and specific experiences et al. Even further, almost of all social media sites provide and connect unknown strangers depending on shared interests, political views, or enjoyable activities, and other stuffs incorporating the creation of contents, which provides benefits to users. As fast developing digital devices including smartphone, tablet PC, internet based blogging, and photo and video clips, scholars desperately have began to study regarding diverse issues connecting human beings' motivations and the behavioral results which may be articulated by the format of antecedents as well as consequences related to contents that people create via social media. Social media such as Facebook, Twitter, or Cyworld users are more and more getting close each other and build up their relationships by a different style. In this sense, people use social media as tools for maintain pre-existing network, creating new people socially, and at the same time, explicitly find some business opportunities using personal and unlimited public networks. In terms of theory in explaining this phenomenon, social capital is a concept that describes the benefits one receives from one's relationship with others. Thereby, social media use is closely related to the form and connected of people, which is a bridge that can be able to achieve informational benefits of a heterogeneous network of people and common identity- and bonding-attachment which emphasizes emotional benefits from community members or friend group. Social capital would be resources accumulated through the relationships among people, which can be considered as an investment in social relations with expected returns and may achieve benefits from the greater access to and use of resources embedded in social networks. Social media using for their social capital has vastly been adopted in a cyber world, however, there has been little explaining the phenomenon theoretically how people may take advantages or opportunities through interaction among people, why people may interactively give willingness to help or their answers. The individual consciously express themselves in an online space, so called, common identity- or bonding-attachments. Common-identity attachment is the focus of the weak ties, which are loose connections between individuals who may provide useful information or new perspectives for one another but typically not emotional support, whereas common-bonding attachment is explained that between individuals in tightly-knit, emotionally close relationship such as family and close friends. The common identify- and bonding-attachment are mainly studying on-offline setting, which individual convey an impression to others that are expressed to own interest to others. Thus, individuals expect to meet other people and are trying to behave self-presentation engaging in opposite partners accordingly. As developing social media, individuals are motivated to disclose self-disclosures of open and honest using diverse cues such as verbal and nonverbal and pictorial and video files to their friends as well as passing strangers. Social media context, common identity- and bond-attachment for self-presentation seems different compared with face-to-face context. In the realm of social media, social users look for self-impression by posting text messages, pictures, video files. Under the digital environments, people interact to work, shop, learn, entertain, and be played. Social media provides increasingly the kinds of intention and behavior in online. Typically, identity and bond social capital through self-presentation is the intentional and tangible component of identity. At social media, people try to engage in others via a desired impression, which can maintain through performing coherent and complementary communications including displaying signs, symbols, brands made of digital stuffs(information, interest, pictures, etc,). In marketing area, consumers traditionally show common-identity as they select clothes, hairstyles, automobiles, logos, and so on, to impress others in any given context in a shopping mall or opera. To examine these social capital and attachment, we combined a social capital theory with an attachment theory into our research model. Our research model focuses on the common identity- and bond-attachment how they are formulated through social capitals: cognitive capital, structural capital, relational capital, and individual characteristics. Thus, we examined that individual online kindness, self-rated expertise, and social relation influence to build common identity- and bond-attachment, and the attachment effects make an impact on both the willingness to help, however, common bond seems not to show directly impact on information sharing. As a result, we discover that the social capital and attachment theories are mainly applicable to the context of social media and usage in the individual networks. We collected sample data of 256 who are using social media such as Facebook, Twitter, and Cyworld and analyzed the suggested hypotheses through the Structural Equation Model by AMOS. This study analyzes the direct and indirect relationship between the social network service usage and outcomes. Antecedents of kindness, confidence of knowledge, social relations are significantly affected to the mediators common identity-and bond attachments, however, interestingly, network externality does not impact, which we assumed that a size of network was a negative because group members would not significantly contribute if the members do not intend to actively interact with each other. The mediating variables had a positive effect on toward willingness to help. Further, common identity attachment has stronger significant on shared information.