• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.55-78
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• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

• 한국산림과학회지
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• 제42권1호
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• pp.1-38
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• 1979

Ilex속(屬) 수목(樹木)의 변이(變異)와 증식법(增殖法)을 연구(硏究)하기 위(爲)하여 호랑가시 나무 10개(個) 집단(集團), 꽝꽝나무 7개(個) 집단(集團), 먼나무 5개(個) 집단(集團), 감탕나무 3개(個) 집단(集團), 청대팻집나무 2개체(個體), 대팻집나무 1개체(個體), 낙상홍 20개체(個體)로 총(總) 28(個) 집단(集團), 170개체(個體)를 조사(調査)하였다. 각(各) 개체(個體)를 대상(對象)으로 하여 외형적(外形的) 특성(特性), 엽(葉)의 형태적(形態的) 특성(特性) 및 열매의 형태적(形態的) 특성(特性)에 대(對)한 변이(變異)를 수종별(樹種別)로 조사분석(調査分析)하였다. 집단(集團)으로 자생(自生)하고 있는 호랑가시나무 6개(個) 집단(集團)과 꽝꽝나무 4개(個) 집단(集團)은 Transect조사(調査)를 하였다. 증식법(增殖法)으로는 파종(播種)과 삽목(揷木)을 하였다. 그 결과(結果)는 다음과 같이 요약(要約)된다. 1. 호랑가시나무는 일반적(一般的)으로 10년생(年生) 이상(以上)의 성숙목(成熟木)이 되면 수고(樹高) 1m, 근원경(根元徑)이 2cm이상(以上)이 되는 것으로 추정(推定)된다. 잎과 열매의 형태적(形態的) 특성(特性) 조사(調査)에서 엽장(葉長), 엽폭(葉幅), 엽병장(葉柄長), 거치수(鋸齒數) 및 과장(果長)은 집단간(集團間), 집단내(集團內) 개체간(個體間)에 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 과폭(果幅), 과병장(果柄長)은 집단간(集團間) 차이(差異)에는 유의성(有意性)이 인정(認定)되지 않았고, 집단내(集團內) 개체간(個體間) 차이(差異)는 유의성(有意性)이 인정(認定)되었다. 2. 꽝꽝나무의 잎과 열매의 특성(特性) 조사(調査)에서 엽장(葉長), 엽폭(葉幅), 엽병장(葉柄長), 거치수(鋸齒數), 과병장(果柄長)은 집단간(集團間), 집단내(集團內) 개체간(個體間)에 통계학적(統計學的)으로 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 과장(果長), 과폭(果幅)은 집단간(集團間)의 차이(差異)에는 유의성(有意性)이 없었으나, 집단내(集團內) 개체간(個體間)에는 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 7개(個) 집단중(集團中) 엽장(葉長)과 엽폭(葉幅)에서 5개(個) 집단(集團), 5개(個) 집단중(集團中) 과장(果長)과 과폭(果幅)에서 4개(個) 집단(集團)이 기간(其間)의 정(正)의 상관(相關)을 나타냈다. 3. 먼나무의 잎과 열매의 특성(特性) 조사(調査)에서 엽장(葉長)만이 집단간(集團間), 집단내(集團內) 개체간(個體間)의 차이(差異)에서 유의성(有意性)이 있었고, 엽폭(葉幅), 엽병장(葉柄長), 과장(果長), 과폭(果幅), 과병장(果柄長)은 집단간(集團間)에는 차이(差異)가 없었으나, 집단내(集團內) 개체간(個體間)에는 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 5개(個) 집단중(集團中) 엽장(葉長)과 엽폭(葉幅)에서 2개(個) 집단(集團)이 기간(其間)의 정(正)의 상관(相關)이 있었고, 과장(果長)과 과폭(果幅)에서는 4개집단(個集團) 모두 상관(相關)이 없는 것으로 나타났다. 4. 감탕나무 잎의 형태적(形態的) 특성(特性) 조사(調査)에서 엽장(葉長), 엽폭(葉幅), 엽병장(葉柄長)이 집단간(集團間)에는 차이(差異)가 없었으나, 집단내(集團內) 개체간(個體間)에는 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 엽장(葉長)과 엽폭(葉幅)에서 3개(個) 집단중(集團中) 1개(個) 집단(集團)만이 기간(其間)의 정(正)의 상관(相關)을 보였다. 5. 청대팻집나무 잎의 특성(特性) 조사(調査)에서 개체(個體) 2가 개체(個體) 1보다 엽장(葉長), 엽폭(葉幅)의 측정치(測定値)가 컸고, 엽병장(葉柄長)은 직았다. 6. 호랑가시나무의 기공밀도(氣孔密度) 조사(調査)에서 집단별(集團別) 평균기공밀도(平均氣孔密度)와 한량지수(寒量指數)에는 높은 상관(相關)을 가진다. 내동성(耐冬性)이 강(强)한 집단(集團)일수록 기공밀도(氣孔密度)는 적어지는 것으로 나타났다. 그리고 엽신(葉身)의 하부(下部), 상부(上部), 중부순(中部順)으로 기공밀도(氣孔密度) 경향(傾向)이 있었으나 통계분석(統計分析) 결과(結果)로써는 부위간(部立間)의 차이(差異)가 증가(增加)되는에서 유의성(有意性)이 인정(認定)되지 않았다. 꽝꽝나무는 기공밀도(氣孔密度)와 한량지수간(寒量指數間)에서 통계학적(統計學的)으로 상관(相關)이 인정(認定)되지 않는 것으로 나타났다. 엽신(葉身)의 부위간(部位間)에는 하부(下部), 중부(中部), 상부(上部)의 순(順)으로 기공밀도(氣孔密度)가 높아지는 것을 통계학적(統計學的)으로 인정(認定)할 수 있었다. 7. Transect조사(調査) 결과(結果) 호랑가시나무는 일반적(一般的)으로 경사(傾斜)가 완만(緩慢)하고 해발고(海拔高)가 낮은 바닷가의 사질토양(砂質土壤)에서 잘 자생(自生)하는 것으로 나타났다. 호랑가시나무를 제외(除外)한 Transect 구내(區內)의 구성종(構成種)으로는 해송(海松)을 주(主)로 하고 환삼덩굴, 산딸기, 칡, 들장미 등(等)이 나타났다. 자연집단(自然集團)에 있어서 호랑가시나무의 성비(性比)(자(雌):웅(雄))는 약(約) 1:2로 웅수(雄樹)가 더 많았다. 꽝꽝나무는 일반적(一般的)로 부식량(腐植量)이 많고 습(濕)한 소교목지대(小喬木地帶)에서 잘 자생(自生)하며, 황칠나무, 청미래덩굴, 삼나무, 단풍나무, 솔비나무, 굴거리나무 등(等)과 혼생(混生)하는 것으로 나타났다. 자연집단(自然集團)에서 꽝꽝나무의 성비(性比)는 약(約) 1:1로 나타났다. 8. 호랑가시나무의 경우(境遇) 삽수(揷穗)를 일년생(一年生) 지(枝)에서 채취(採取)하여 10cm 깊이로 조제(調製)하고, IBA로 처리(處理)한 뒤 흙떡꽂이를 실시(實施)한 삽목(揷木) 결과(結果) 좋은 근계(根系)와 높은 발근율(發根率)을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제10권3호
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• pp.13-44
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• 1982

7.1 옛날부터 재목(材木)을 오래 불에 담그어 쓰면 덜트로 덜 휜다고 하였는데 말로서 전(傳)하여 왔을 뿐 그 연구결과(硏究結果)나 또는 그 원인(原因)에 대한 것은 분명(分明)치 못하였다. 한편 재목(材木)의 추출성분(抽出成分)이 그 재목(材木)의 물리적(物理的) 성질(性質)에 영향(影響)할 것이라는 추측(推測)은 많었으나 실지로 그 영향(影響)에 대한 연구(硏究)를 하여 그 결과(結果)와 그 원인(原因)을 밝힌 것도 극(極)히 적었다. 이 연구(硏究)는 이와같은 입장(立場)에 놓여있는 그 간미지(間未知)한 점(点)을 밝히기 위(爲)하여 다시말하면 재목(材木)을 물에 담그어 그 수용성(水溶性) 추출물(抽出物)을 추출(抽出)하므로써 일어나는 물리적(物理的) 성질(性質)에 대한 결과(結果)를 조사(調査)하고 이 결과(結果)를 통(通)하여 얻는 진리(眞理)를 응용(應用)하여 재목(材木)의 일대 흠점(欠点)인 수축(收縮), 팽창(膨脹) 이에따라 일어나는 트는것, 휘는것, 틀어지는 것 등(等)을 막아 재목이용(材木利用)의 합리화(合理化)를 기(期)할 목적(目的)으로써 시작(始作)된 것이며 Yale 재과대학(材科大學) 목재이용학(木材利用學) 연구실(硏究室)에서 담당교수 F.F.Wangaard 박사(博士) 지도하(指導下)에 재료(材料)는 동(同) 연구실(硏究室)에 준비(準備)되어 있는 북미(北美)산 스트로 - 부 소나무 참나무 그리고 남방열대(南方熱帶)산 하이메나에아의 삼(三) 종류(種類)에 대하여 연구(硏究)되었다. 7.2 연구(硏究)의 대상이 된 물리적(物理的) 성질(性質)은 목재(木材)의 실용적 사용(使用)에 있어서 가장 관계가 깊은 다시 말하면 트고 휘고 틀어지는등(等)의 관계가 깊은 평형함수량(平衡含水量), 수축(收縮), 팽창(膨脹) 그리고 강도(强度)의 지표(紙票)가 되는 비중(比重)등이 있다. 7.3 시험(試驗)은 위에 말한 세 가지 종류(種類)를 가지고 추출처리(抽出處理)를 하여 추출(抽出)한것과 반대로 추출성(抽出性) 물질(物質)은 침투(浸透)시킨것에 대하여 비교(比較)될 무처리(無處理)한 세 다른 공시재(供試在)를 준비(準備)하여 실시되었다. 다음 시험결과(試驗結果)는 7.4 수용성(水溶性) 추출물(抽出物)이 추출량(抽出量)과 그 추출액중(抽出液中)의 성분(成分)그룹은 Table 36에 표시(表示)된것과 같으며 나무 종류(種類)에 따라 추출량(抽出量)에 그리고 각(各) 성분(成分)그룹의 종류(種類)와 그 양(量)에 차이(差異)를 볼수 있었다. 7.5 평형함수량(平衡含水量)에 있어서는 a) 추출처리(抽出處理)를 하여 그 추출성분(抽出成分)이 빠져버린 공시재(供試材)와 그와 반대의 공시재(供試材) 사이에는 확실한 차이(差異)가 있어 추출성분(抽出成分)을 재내(材內)에 포함(包含)하고 있으므로써 같은 관계흡도에서 80%방습시(放濕時)는 이와 반대 평형함수량(平衡含水量)은 많아졌다. b) 설탕액(雪糖液)에 담그어 침투처리(浸透處理)를 하여 당분(糖分)이 재내(材內)에 침입(侵入)된 공시재(供試材)는 대체(大體) 추출처리(抽出處理)를 하지 않은 공시재(供試材)와 거의 같은 경향(傾向)의 결과(結果)를 나타내고 있다. c) 나무의 종류(種類)에 따른 차이(差異)는 일정한 경향(傾向)을 볼 수 없으나 스트로-부 소나무의 심재부(心材部)와 변재부를 비교(比較)하면 심재부(心材部)는 그 평형함수량(平衡含水量)이 적다. 이것은 원래(元來)의 함수량(含水量)에 있어서 심재부(心材部)가 적은데 이와같은 차이(差異)는 식물생리학적(植物生理學的) 또는 그 해부학적(解剖學的) 구조(構造)의 차이(差異)에서 생기는 것이다. 7.6 수축(收縮)에 있어서는 a) 추출처리(抽出處理)를 한 공시재(供試材)의 수축량(收縮量)은 그와 반대로 추출처리(抽出處理)를 않어 추출성분(抽出成分)이 그대로 남어있는 공시재(供試材)에 비교(比較)하여 그 수축량(收縮量)이 모두 크다. b) 설탕액(雪糖液)에 담그어 침투처리(浸透處理)를 한 공시재(供試材)는 그 수축량(收縮量)은 다른것에 비교(比較)하여 제일 적고 모두 침투처리(浸透處理)를 하지않은 공시재(供試材)와 거의 같은 결과(結果)를 보이고 있는데 이것은 재목(材木)을 사용전(使用前)에 특수(特殊)한 침투처리(浸透處理)를 하여 쓰면 재목(材木)의 일대 흠점(欠点)인 수축(收縮)을 막을수 있다는 것을 실증하는 것이다. c) 나무의 종류별(種類別)로보면 스트로-부 소나무의 심재부(心材部)는 그 변재부보다 수축량(收縮量)이 적으며 참나무의 수축량(收縮量)은 제일 크로 스토로-부 소나무에 비교(比較)하여 약(約)2배(倍) Hymenaea는 참나무 보다 적고 스트로 - 부 소나무 보다는 컸다. d) 각(各) 수종(樹種)을 통(通)하여 방향성(方向性)에 따른 수축량(收縮量)을 보면 촉단면방향(觸斷面方向)의 수축량(收縮量)은 경단방향(徑斷方向)의 수축량(收縮量)보다 큰 것은 다른 모든 나무에서 보느 결과(結果)와 같다. e) 추출량(抽出量)과의 관계를 보면 추출량(抽出量)이 많은 것일수록 추출처리(抽出處理)를 않은 것과의 수축량(收縮量)의 차이(差異)는 컸다. 7.7 팽창(膨脹)에 있어서는 a) 추출처리(抽出處理)로 그 성분(成分)을 추출(抽出)하여 낸 공시재(供試材)의 팽창량(膨脹量)은 그와 반대의 것에 비교(比較)하여 모두 팽창량(膨脹量)이 컸다. b) 재목(材木)의 방향성(方向性)에 따라보면 모두 촉단(觸斷) 방향(方向)의 팽창량(膨脹量)은 경단방향(徑斷方向)의 팽창량(膨脹量)에 비(比)하여 크다. c) 수축(收縮)에서 본것과 같이 팽창(膨脹)에 있어서도 나무의 종류(種類)에 따라 그 팽창량(膨脹量)에 차이(差異)를 볼수 있으며 그 팽창량(膨脹量)은 참나무 하이메나에아 스트로-부 소나무의 변재 그리고 동심재(同心材)의 순서(順序)도 적어졌으며, 수축량(收縮量)이 큰 것은 팽창량(膨脹量)에 있어서도 크다는 것을 실증하였다. 7.8 비중(比重)에 있어서는 a) 추출처리(抽出處理)를 한 공시재(供試材)의 비중(比重)이 추출처리(抽出處理)를 않은 공시재(供試材)의 비중(比重)에 비교(比較)하여 컸다. 이것은 비중(比重)을 결정(決定)할 때 사용(使用)된 용적(容積)에 기인(起因)하였으며 사실은 이와 반대의 결과(結果)가 나타나야 할 것이다. b) 나무의 종류별(種類別)로 보면 스트로-부 소나무의 심재(心材)는 변재보다는 그 비중(比重)이 크며 두 참나무의 비중(比重)은 소나무의 그것보다 배(倍)나 크고 하이메나에아는 그 비중(比重)이 제일 컷다. (9) 이상(以上) ; 모-든 시험결과(試驗結果)를 종합(綜合)하여 생각할 때 막연(漠然)히 재목(材木)을 물에 오래 담그어 쓴다는 생각은 오히려 잘못하면 목재(木材)의 성질(性質)을 더욱 악화(惡化)시킬 우려(憂慮)가 있으며 물에 담그어 쓰되 설탕질등(雪糖質等)으로 재목내부(材木內部)에 침투(浸透)할 수 있는 성질(性質)의 성분(成分)이 용해(溶解)되어 있는 액중(液中)에 담그어 쓰는 것은 재목(材木)의 일대 흠점(欠点)인 수축(收縮)과 팽창(膨脹) 그리고 이에 따라 일어나는 트고 휘는 일이며 틀어지는 등(等)의 흠점(欠点)을 막을 수 있다는 것을 실증하게 되었다. 만고(萬苦) 물속에 오래 담그어 쓰는 것이 다시 말하면 수용성(水溶性) 추출물(抽出物)을 빼내어 쓰는 것이 그 결과(結果)에 있어 확실히 양호(良好)하였다는 사실이 있었다면 그것은 수용성성분(水溶性成分)을 제출(提出)함으로써 균일(均一)한 수축(收縮)과 팽창(膨脹)이 일어나는데 기인(起因)하였을 것이다.