• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.236-244
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• 2023

본 연구는 조기경보서비스의 전국 확대에 따른 서비스 제공의 경제적 타당성을 검토하는데 목적이 있다. 분석방법으로는 비용편익분석법의 하나인 순현재가치법을 준용하였다. 순현재가치를 구성하는 편익항목으로 농작물재해보험 실적자료를 이용한 피해경감액과 농가의 조기경보서비스 이용에 따른 지불의사액을 이용하였으며, 비용항목은 시스템 구축 및 유지비용, 그리고 문자발송 비용 등을 포함하였다. 분석결과, 조기경보서비스의 전국 확대는 경제적 타당성이 있으며, 그 효과는 참여농가의 문자이용 수준(10%~40%까지, 10%p간격)에 따라 달라지는 것으로 분석되었다. 향후, 조기경보서비스 참여농가가 증가할 경우 조기경보서비스의 경제적 효과는 더욱 커질 것으로 예상된다. 효과적인 정보의 전달 및 활용을 위해 문자뿐만 아니라 앱이나 웹을 통한 정보전달 수단을 적극 활용함으로써 조기경보서비스의 경제적 효과를 더욱 증진시킬 필요가 있다.

• 한국농촌간호학회지
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• 제19권1호
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• pp.25-34
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• 2024

Purpose: This study investigates the relationship between job stress and burnout among primary healthcare practitioners during COVID-19 pandemic through mixed methods study. Methods: Data were collected from October to November 2022 using Qualtrix, a web-based survey platform. 1,082 primary health care practitioners participated in the survey. Quantitative data were analyzed using correlation analysis using IBM SPSS/WIN 27.0. Qualitative data were analyzed using content analysis through open-ended questions. Results: Job stress and burnout among primary healthcare practitioners during COVID-19 were positively correlated. Four categories and seven subcategories were identified. Conclusion: Based on these findings, it is necessary to develop a support system for primary healthcare practitioners according to the type of residential area and the number of peopleto reduce job stress and burnout.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권5호
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• pp.505-516
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• 2022

Objective: To evaluate whether artificial intelligence (AI) for detecting breast cancer on mammography can improve the performance and time efficiency of radiologists reading mammograms. Materials and Methods: A commercial deep learning-based software for mammography was validated using external data collected from 200 patients, 100 each with and without breast cancer (40 with benign lesions and 60 without lesions) from one hospital. Ten readers, including five breast specialist radiologists (BSRs) and five general radiologists (GRs), assessed all mammography images using a seven-point scale to rate the likelihood of malignancy in two sessions, with and without the aid of the AI-based software, and the reading time was automatically recorded using a web-based reporting system. Two reading sessions were conducted with a two-month washout period in between. Differences in the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), sensitivity, specificity, and reading time between reading with and without AI were analyzed, accounting for data clustering by readers when indicated. Results: The AUROC of the AI alone, BSR (average across five readers), and GR (average across five readers) groups was 0.915 (95% confidence interval, 0.876-0.954), 0.813 (0.756-0.870), and 0.684 (0.616-0.752), respectively. With AI assistance, the AUROC significantly increased to 0.884 (0.840-0.928) and 0.833 (0.779-0.887) in the BSR and GR groups, respectively (p = 0.007 and p < 0.001, respectively). Sensitivity was improved by AI assistance in both groups (74.6% vs. 88.6% in BSR, p < 0.001; 52.1% vs. 79.4% in GR, p < 0.001), but the specificity did not differ significantly (66.6% vs. 66.4% in BSR, p = 0.238; 70.8% vs. 70.0% in GR, p = 0.689). The average reading time pooled across readers was significantly decreased by AI assistance for BSRs (82.73 vs. 73.04 seconds, p < 0.001) but increased in GRs (35.44 vs. 42.52 seconds, p < 0.001). Conclusion: AI-based software improved the performance of radiologists regardless of their experience and affected the reading time.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.135-152
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• 2019

최근 ICT 기반 서비스 기업의 성공 사례로 다양한 창업 기업 육성 및 지원이 등장하고 있지만 정책 및 지원이 창업 초기에 몰려 있어 창업 후 안정적인 성장이 어려운 실정이다. 이는 창업 과업을 개별적인 활동으로 인식하기 때문이다. 하지만 창업 초기부터 성장 및 안정 단계에 이르기까지 창업성공에 영향을 미치는 일련의 프로세스가 존재하고 이를 파악하는 것은 창업자의 성공적인 창업 경험을 지원하는 기반이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 창업 경험자들을 대상으로 설문 조사를 실시하여 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 창업 프로세스 모델을 구축하고 분석하고자 한다. 실제 ICT 서비스업 창업 사례를 기반으로 프로세스 분석한 결과, 창업자 분석, 아이디어 도출, 사업계획서 작성, 사업다각화가 전체 창업 과정에서 중요한 프로세스로 도출되었다. 반면에 마케팅 관련 활동 및 투자자금 활용 과업이 빈도는 높았지만 중요하게 나타나지 않았는데 이는 이러한 활동들이 일회성활동이 아니라 지속적으로 수행되어야 하는 과업임을 의미한다. 본 연구에서 제안하는 분석 방법을 통해 창업 과업 간의 순차적인 흐름을 도출하고 과업 수행 간 특징을 도출할 수 있을 뿐만 아니라 개별 과업 단위의 연구에서는 파악할 수 없었던 일시적 과업의 파악과 상호 보완적인 과업 활동의 파악이 가능할 것이라 기대된다. 본 연구에서 제안하는 프로세스 모델 및 분석 결과를 바탕으로 창업자 지원 시스템을 구축하게 되면 더 많은 실제 창업 사례 분석을 통하여, 예비 창업자 또는 신규 창업자의 창업 과정에서 개인별 맞춤형 지원이 가능할 뿐만 아니라, 창업 과정에서 발생되는, 또는 발생 가능한 여러 어려움을 극복하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 식물병연구
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• 제30권1호
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• pp.1-12
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• 2024

1986년 우리나라 식물병명목록 단행본이 처음으로 발간된 이후 36년만에 6판이 만들어지고, 2023년에는 6판을 수정보완한 6.1판이 온라인으로 무료공개되었다. 학문과 기술 발전에 따라 병명목록에 수록된 내용도 증가하여 기주는 437분류군에서 1,420분류군으로, 병은 1,539종에서 6,680종으로 증가하였다. 이 중 수목병은 3,586종이고 기주는 504분류군으로, 이를 필요로 하는 전문가들에게 많은 도움을 주고 있다. 한편, 수목진료 법제화에 따라 정확한 병 이름의 중요성은 계속 커지고 있으나 아직도 많은 병 이름이 부적당하거나 잘못 사용되고 있어서 혼란이 생기고 있다. 명명 규정을 지키지 않은 병 이름들이 여전히 등재되어 있으며, 같은 병원균이 같은 분류군의 기주를 감염해도 병 이름이 다르게 부여되어 있고, 병의 특성을 나타내지 못하는 병 이름도 적지 않다. 우리말 병 이름 없이 보고되는 병들도 있으며, 병원성이 확인되지 않은 채 등재된 병 이름도 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 학회 병명심의위원회가 병명심의 및 등재 규정을 제정하고 새로운 병 이름은 논문 게재 전에 심의하는 체계를 갖추어야 할 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.193-214
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• 2024

본 연구에서는 국립중앙도서관에서의 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 및 이를 적용하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위해 첫째, 국립중앙도서관을 포함한 국내 매체 플랫폼 기반 자료수집 현황 및 한계를 분석하였다. 둘째, 문헌조사를 통해 매체 플랫폼 기반의 디지털 콘텐츠 현황 및 유형을 조사하였다. 셋째, 해외 주요 도서관 사례에서 현재 국립중앙도서관 온라인 자료수집 지침에 포함되어 있지 않은 매체 플랫폼 기반의 자료 유형을 도출하고 해당 자료에 대한 정책을 검토하였다. 넷째, 연구결과를 기반으로 매체별 수집대상 및 범위 정의, 수집 방법 등 수집 개요(안)을 제시하였다. 다섯째, 수집 개요(안)을 적용하기 위한 다음의 방안을 제안하였다: 1) 매체 플랫폼 기반 자료수집의 명확한 법적 근거 마련이 요구된다, 2) 매체 플랫폼 기반 자료별 수집 지침 개발 및 제시가 필요하다, 3) 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 도구 개발 및 인프라 구축이 필요하다, 4) 매체 플랫폼 기반 자료수집을 위한 유관기관과의 연계를 위해 소셜 미디어 수집대상 기관의 수집 허락과, 실감콘텐츠 제작 및 서비스 기관과의 연계 협력이 필요하다, 5) 매체 플랫폼 기반 자료의 서비스 활성화를 위해 이용 활성화를 위한 접근성 제고, 실감콘텐츠 등 e-deposit 시스템의 콘텐츠 확장성 및 사용의 용이성 제고, 그리고 실감콘텐츠 재현 공간 첨단화가 요구된다.

• 대한교통학회지
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• 제19권4호
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• pp.35-47
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• 2001

대도시에서 자동차는 1차 대기오염물질의 가장 큰 발생원 중의 하나이기 때문에 자동차 오염물질을 감소시키기 위한 수많은 저감 대책이 추진되고 있다. 이러한 저감 대책 연구의 대표적인 특징은 대기오염물질의 배출목록 자료의 구축 시 오염물질의 정량성과 공간적인 분포성에 대한 것이다. 자동차 오염물질을 산정 할 때 배출목록은 활동도 통계와 차종별 배출계수 자료 등이 수집되어야 한다. 대부분의 배출목록은 개별조사나 교통모델에 의한 수동적인 자료로서 자료가 수집되는 순간부터 과거 자료가 되는 특성을 지닌다. 따라서, 최근의 추세는 도시 교통제어시스템과 자동차가 주변 환경에 미치는 영향 평가의 결합에 대한 연구가 추진되고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 자료를 이용한 이동오염원의 배출량을 평가하기 위한 산출 기법을 비교하여 배출량 자료구축의 방향을 설정하고자 하였다. 대상지역에서 대표적인 자동차 오염물질 중 CO의 배출량을 산정 하였다. 교통자료는 서울시 강남구 지역(강남대로-영동대로와 역삼로-양재대로 축)에 설치되어 있는 교차로 검지기에서 수집되는 첨단교통신호시스템의 실시간 교통정보를 이용하였다. 실시간 교통정보 중 시간대별 통과 교통량과 통과속도 자료를 이용하여 시간대별 평균주행속도에 따른 배출계수와 각 도로의 길이를 고려하여 각 도로별·시간대별로 자동차에서 배출되는 CO 배출량을 산정 하였다. 또한, 기존의 차종별 일일평균주행거리에 의한 방법으로 산정한 결과와 비교하여 각각의 방법에 따른 장·단점을 파악하여 자동차 대기오염물질 배출량 산정방법론을 제시하고자 하였다.5 nm 부근과 410nm 부근의 두 부분에서 최대 파장을 나타내는 것으로 보아 410 nm 부근이 파장은 180일 이후에 형성되는 것으로 보인다. 또한 오늘날 주거형태 변화에 따라 담금용기를 항아리에 유리병으로 달리하여 보았을 때 맛과 향미, 색의 면에서 유리병에 담근 간장이 바람직하지 못한 결과를 나타내었다.), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.49-67
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• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권2호
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• pp.123-137
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• 2007

The advent of the Internet and related Web technologies has created an easily accessible link between a firm and its customers, and has provided opportunities to a firm to use information technology to support supplementary after-sale services associated with a product or service. It has been widely recognized that supplementary services are an important source of customer value and of competitive advantage as the characteristics of the product itself. Many of these supplementary services are information-based and need not be co-located with the product, so more and more companies are delivering these services electronically. Net-based customer service, which is defined as an Internet-based computerized information system that delivers services to a customer, therefore, is the core infrastructure for supplementary service provision. The importance of net-based customer service in delivering supplementary after-sale services associated with product has been well documented. The strategic advantages of well-implemented net-based customer service are enhanced customer loyalty and higher lock-in of customers, and a resulting reduction in competition and the consequent increase in profits. However, not all customers utilize such net-based customer service. The digital divide is the phenomenon in our society that captures the observation that not all customers have equal access to computers. Socioeconomic factors such as race, gender, and education level are strongly related to Internet accessibility and ability to use. This is due to the differences in the ability to bear the cost of a computer, and the differences in self-efficacy in the use of a technology, among other reasons. This concept, applied to e-commerce, has been called the "e-commerce divide." High Internet penetration is not eradicating the digital divide and e-commerce divide as one would hope. Besides, to accommodate personalized support, a customer must often provide personal information to the firm. This personal information includes not only name and address, but also preferences information and perhaps valuation information. However, many recent studies show that consumers may not be willing to share information about themselves due to concerns about privacy online. Due to the e-commerce divide, and due to privacy and security concerns of the customer for sharing personal information with firms, limited numbers of customers adopt net-based customer service. The limited level of customer adoption of net-based customer service affects the firm profits and the customers' welfare. We use a game-theoretic model in which we model the net-based customer service system as a mechanism to enhance customers' loyalty. We model a market entry scenario where a firm (the incumbent) uses the net-based customer service system in inducing loyalty in its customer base. The firm sells one product through the traditional retailing channels and at a price set for these channels. Another firm (the entrant) enters the market, and having observed the price of the incumbent firm (and after deducing the loyalty levels in the customer base), chooses its price. The profits of the firms and the surplus of the two customers segments (the segment that utilizes net-based customer service and the segment that does not) are analyzed in the Stackelberg leader-follower model of competition between the firms. We find that an increase in adoption of net-based customer service by the customer base is not always desirable for firms. With low effectiveness in enhancing customer loyalty, firms prefer a high level of customer adoption of net-based customer service, because an increase in adoption rate decreases competition and increases profits. A firm in an industry where net-based customer service is highly effective loyalty mechanism, on the other hand, prefers a low level of adoption by customers.