• 한국의류학회지
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• 제20권6호
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• pp.1027-1038
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• 1996

The decision making procedure of consumer's post purchase is important because post purchase evaluation function is the physiological variables in repurchasing. The previous studies of post-purchase decision making showed that consumer compared the expectation of pre-buying with the performance of the product of post-buying. After consumers evaluates the products, consumer is satisfactory or dissatisfactory with products. And the satisfaction effects repurchase intention. The criteria which consumer didn't consider can be important to consumer after buying. Therefore the research problems are as follows; 1. To reveal the consumer's post-purchase clothing evaluative criterita and to indentify the dimensions of post-purchase clothing evaluative criteria. 2, To examine a causal model of the repurchase intention by post- purchase clothing evaluative criteria, satisfaction and brand attitude, A questionnaire was developed and administered 530 women living in Taejeon, and social daytime wear was selected as a clothing item for the study. Consumer's post-purchase clothing evaluative criteria were composed of six dimensions; Fit, Utility, Management, Transformation, Wearing/sewing, Esthetic factor. The main causal model of repurchase intention is that post-purchase clothing evaluative criteria - satisfaction - brand altitude - repurchase intention. Finally we found that the post-purchase clothing evaluative criteria were important because the repurchase intention depended on post-purchase clothing evaluation, too.

• 경영과정보연구
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• 제34권5호
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• pp.71-92
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• 2015

본 연구는 기업의 사회적 책임(CSR: corporate social responsibility)활동이 재무성과에 미치는 영향을 베이지안 네트워크를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 널리 사용되어 온 분석방법인 다중회귀분석방법의 종속변수와 설명변수간에 획일적인 선형함수만을 가정하는데에서 나오는 문제점을 극복하고자 한다. 즉, 기업의 재무성과에 영향을 미치는 경영자의 사회적 책임활동간에 존재하는 인과관계를 도출할 필요가 있다. 이는 어떤 변수가 다른 어떤 변수와 직접 또는 간접적 인과관계를 통하여 기업의 재무성과에 영향을 주는지를 의사결정자에게 알려줌으로써 보다 효과적으로 기업의 재무성과를 개선시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 일반 베이지안 네트워크 (GBN: General Bayesian Network)을 제안하고 GBN에서 유도되는 마코프 블랭킷 (Markov Blanket)을 제시한다. 본 연구는 경제정의실천시민연합 산하 경제정의연구소에서 조사한 한국의 대표적 기업 약200개의 2005년부터 2011년까지 경제정의지수(Korean economic justice institute index: KEJI index)를 기초로 실험한 결과 기업성과측정치에 따라 차이는 보이지만 건전성(CSR1_20)과 경제발전기여도(CSR7_10)는 모든 기업의 재무성과에 직접적인 인과관계를 나타내었으며, 소비자보호만족도(CSR4_7), 환경보호만족도(CSR5_10) 및 종업원만족도(CSR6_10)는 각 측정지표간의 직 간접적인 인과관계를 나타내어 서로에게 중요한 영향을 미치고 있음을 나타내었다. 또한, what-if 민감도 분석을 통해 기업재무성과에 직접적인 인과관계가 있는 변수들의 사전확률이 변할 대 사후확률의 변화를 분석하여, 본 연구에서 제안한 방법이 모두 통계적으로 유의한 결과를 제공한다는 것이 실증적으로 검증되었다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제63권2호
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• pp.34-43
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• 2020

Phenylketonuria is a disease caused by congenital defects in phenylalanine metabolism that leads to irreversible nerve cell damage. However, its detection in the early days of life can reduce its severity. Thus, many countries have started disease screening programs for neonates. The present study aimed to determine the worldwide prevalence of classic phenylketonuria using the data of neonatal screening studies.The PubMed, Web of Sciences, Sciences Direct, ProQuest, and Scopus databases were searched for related articles. Article quality was evaluated using the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Evaluation Checklist. A random effect was used to calculate the pooled prevalence, and a phenylketonuria prevalence per 100,000 neonates was reported. A total of 53 studies with 119,152,905 participants conducted in 1964-2017 were included in this systematic review. The highest prevalence (38.13) was reported in Turkey, while the lowest (0.3) in Thailand. A total of 46 studies were entered into the meta-analysis for pooled prevalence estimation. The overall worldwide prevalence of the disease is 6.002 per 100,000 neonates (95% confidence interval, 5.07-6.93). The meta-regression test showed high heterogeneity in the worldwide disease prevalence (I²=99%). Heterogeneity in the worldwide prevalence of phenylketonuria is high, possibly due to differences in factors affecting the disease, such as consanguineous marriages and genetic reserves in different countries, study performance, diagnostic tests, cutoff points, and sample size.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-32
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• 2019

군집에 대한 사회적 행동 모델에 영감을 받은 군집 최적화 알고리즘은 복잡한 최적화 문제 해결에서부터 인공 신경망의 학습에까지 활용되는 대표적인 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 하지만 이 알고리즘은 기본적으로 확률적 노이즈가 존재하지 않는 결정적인 환경에서 개발되었기 때문에, 많은 경우 확률적 노이즈가 존재하는 실제 문제에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 불확실 평가 기법이라고 정의되는 통계적 가설 검정 기반의 리샘플링 기법을 적용한다. 이 기법을 통하여 입자 군집 최적화 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 입자들의 전역 최적을 정확하게 찾으므로 노이즈 환경에서 입자들이 최적해로 보다 정확하고 빠르게 수렴하도록 한다. 다양한 벤치마크 문제들에 대한 기존 알고리즘들과의 비교 실험 결과는 제안하는 알고리즘의 개선된 성능을 입증하고, 사례 연구의 결과는 본 연구의 필요성을 강조한다. 본 연구 결과가 4차 산업혁명 시대에 디지털 트윈 등을 통한 시뮬레이션 기반 시스템 최적화에 효과적으로 적용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1153-1158
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• 2018

다양한 온라인 고객 평가 및 소셜 미디어 정보는 고객의 의사결정에 영향을 미치기 때문에 기업에게 매우 중요한 정보 출처라고 할 수 있다. 설문 조사를 통해 고객의 다양한 요구와 불만 사항을 파악하는 데는 많은 비용과 시간적인 제약이 발생하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 고객 후기 데이터는 제품에 대한 고객들의 감성을 분석할 수 있는 이상적인 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 삼성과 애플 스마폰에 대한 감성분석을 위해 아마존 쇼핑몰로부터 고객 리뷰 데이터를 수집하였다. 선행 연구에서 대표적인 감성분석 기법으로 사용된 5가지 분류 알고리즘을 적용하였다. 5가지 분류알고리즘은 support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree, maximum entropy 등이다. 본 연구에서는 분류 알고리즘의 수행도를 종합적으로 평가할 수 있는 entropy score를 제안하였다. Entropy score를 이용하여 5가지 알고리즘을 평가한 결과에 따르면 support vector machines 알고리즘의 entropy score가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.87-108
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• 2023

Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.

• 사회복지연구
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• 제47권3호
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• pp.187-221
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• 2016

본 연구는 공급자 측면과 수요자 측면의 관점에서 보훈의료서비스 전달체계의 효과성과 만족도의 영향요인에 대하여 살펴보고자 하였다. 첫째, 공급자 측면의 인식에 초점을 두고 보훈의료서비스 전달체계의 구성요인에 해당하는 조직요인(통합성, 접근성), 인적요인(전문성, 책임성), 재정요인(충분성, 적절성)과 효과성과의 상호연계성을 살펴보았다. 둘째, 수요자 측면의 인식에 초점을 두고 보훈의료서비스를 이용하는 수요자의 만족도에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 하였다. 효과성의 영향요인은 시설단일수준의 다중회귀분석을 실시하였고, 수요자의 만족도의 영향요인은 다층분석을 실시하였다. 실증분석을 위한 설문은 서울 부산 등 5개 보훈병원과 보훈병원을 이용하는 국가유공자를 대상으로 획득하였다. 분석결과 보훈의료서비스의 공급자 측면에서 효과성의 영향요인으로는 조직요인에서는 통합성(${\beta}=.156$), 인적요인에서는 책임성(${\beta}=.376$), 재정요인에서는 충분성(${\beta}=.109$)과 적절성(${\beta}=.367$)이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에, 보훈의료서비스를 이용하는 수요자의 만족도에 영향을 미치는 요인으로는 전문성(${\beta}=0.99$)과 효과성(${\beta}=-1.09$)이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 본 연구의 주요 관심사항의 하나인 효과성(${\beta}=-1.09$)이 부(-)의 방향에서 만족도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타난 점은 주목할 만한 결과이다. 본 연구는 기존 연구에서는 좀처럼 시도하지 않았던 접근방법을 통해 국가보훈의료서비스의 공급자 측면의 효과성과 수요자 측면의 만족도의 영향요인을 살펴봄으로써 향후 국가보훈의료서비스의 질적인 향상에 실천적으로 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 과학기술학연구
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• 제2권2호
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• pp.91-122
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• 2002

이 연구의 목적은 구성주의의 특성과 그것을 적용한 방법에 관한 문헌을 조사 분석하고, 이에 따른 과학교육의 여러 측면 또는 우리나라 과학교육이 나아갈 방향의 시사점을 모색하는데 있다. 먼저, 구성주의의 특성에 대하여 그 의미와 주장, 이론적 배경과 종류, 그에 관한 비판으로 나누어 기술하였으며, 그 다음 과학교육의 측면 또는 나아갈 방향은 목적, 과학 학습이론과 모형, 과학 교수학습 방법, 과학 교육과정과 평가로 나누어 논의하였다. 과학철학으로서의 구성주의에 따르면, 과학과 그 지식은 사회적 특성을 지니며 그 성과에는 반드시 가치관이나 집단 이익이 관련되어 있다. 그러므로 과학교육의 궁극적인 목적은 의사결정력의 함양에 두어야 하며, 이런 목적을 달성할 수 있는 교육과정은 학습경험과 주제가 통합된 과제 중심으로 개발하는 것이 바람직하다. 심리학으로서의 구성주의에 따르면, 학습이 이루어지는 과정은 사회적 과정이다. 이런 학습의 전략으로는 협동학습과 역할놀이가 효과적이다. 또한 구성주의에 따른 과학교육 평가에서는 수행평가를 강조한다.

• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.42-57
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.