• 생명과학회지
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• 제31권2호
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• pp.209-218
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• 2021

본 연구는 꾸지뽕 신초에 부착된 잎을 6단계 즉 정아의 잎(L0), 정아부에서 하부의 순서대로 L1, L2, L3, L4 및 기부의 잎을 L5로 분류하여 채취하였다. 신초의 위치에 따라서 분류한 잎을 70% 에틸알콜로 추출한 다음 3T3-L1 cell line을 이용하여 지방분화 억제 효과를 스크린하고, 가장 효과가 좋았던 꾸지뽕 신초 정단잎(CTL0) 추출물의 작용기작을 규명하였다. 꾸지뽕 신초 정단잎(CTL0) 추출물의 지방분화 억제효과가 가장 좋았으며, 신초의 중간 잎인 CTL2까지는 정단 잎에서부터 중간 잎 추출물일수록 효과가 감소하였으며, 신초의 중간 하부 잎인 CTL3부터 기부 잎인 CTL5 추출물은 100 ㎍/ml의 고농도에서 효과가 없었다. 꾸지뽕 신초 정단잎(CTL0) 추출물을 12.5, 25 및 50 ㎍/ml의 농도로 처리하여 Oil Red O를 분석한 결과, 농도 의존적으로 3T3-L1세포의 지방분화를 억제시켰다. 3T3-L1 세포에 지방분화물질인 insulin, dexamethasone 및 rosiglitazone을 첨가한 분화배지(DM)에서는 배지내에 glucose의 함량이 낮았으나, CTL0 추출물의 처리는 배지에 glucose함량이 많이 남아있었기 때문에 세포내로 glucose의 흡수를 억제시켰으며, 세포내 중성지방의 함량도 감소하였다. CTL0처리는 전구지방세포에서 지방세포로 분화될 때에 주요 전사인자로 알려진 PPARγ와 PPARγ의 target 유전자인 LPL, A-FABP 및 Glut4 단백질의 발현을 농도 의존적으로 억제하였다. 따라서 꾸지뽕 신초 정단잎(CTL0) 추출물은 항비만 효과가 우수한 소재로서 활용가치가 높을 것으로 사료된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.237-249
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• 2020

본 연구는 공연예술의 독보적 특성인 관객의 감각적 현전을 유발하여 공연 충성도에 영향을 미치는 뮤지컬 배우의 특성 요인을 알아보고 뮤지컬 배우의 특성 요인과 공연 충성도의 사이에서 관객의 감각적 현전이 갖는 매개효과에 대해 알아보고자 수행되었다. 독립변수인 배우의 특성은 배우의 연기력과 가창력, 배우의 인지도 그리고 극중 역할 표현을 위한 배우의 외형적 적합성으로 구분하고, 그중 배우의 외형적 적합성은 배우의 얼굴, 체형, 목소리, 분장, 의상 등으로 설정하였다. 매개변수인 관객의 감각적 현전은 몰입, 동일시로 구분하고 종속변수인 공연 충성도는 추천 의도, 재 관람 의도로 설정하였다. Andrew F. Hayes의 SPSS PROCESS v3.4로 매개효과와 이중 매개 효과를 분석하였다. 분석 결과 관객의 공연 충성도에 직접적인 영향을 미치는 배우의 특성은 외형적 적합성, 연기력, 가창력, 인지도 순으로 나타났다. 매개효과의 경우 배우의 인지도와 공연 충성도 간에서 동일시의 매개효과를 제외한 모든 관계에서 몰입 및 동일시가 각각 유의한 매개효과를 갖는 것으로 나타났으며 배우의 특성으로 인해 관객이 몰입하고 동일시를 거쳐 공연 충성도까지 도달하게 되는 이중 매개효과는 배우의 모든 특성 요인과 공연 충성도 간에서 유의한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 특히 배우의 특성이 공연 충성도에 미치는 직접효과보다 몰입, 동일시 등 현전을 거쳐 공연 충성도에 이르는 간접효과가 더 큰 것으로 나타났다. 감각적 현전을 매개하여 공연 충성도에 영향을 미치는 배우의 특성은 외형적 적합성 > 연기력 > 가창력 > 인지도 순으로 나타났다. 이러한 결과는 뮤지컬 제작자와 연출, 배우에게 관객의 감각적 현전을 일으켜 공연 충성도를 이끌어내기 위해 핵심적으로 필요한 배우의 특성 요인을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권1호
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• pp.49-71
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• 2010

본 연구는 가맹사업자의 자기효능감에 주목하여 정부가 예비가맹사업자들을 보호하기 위해 가맹본부에 다양한 규제와 정책을 사용하는 것이 최선의 방법이 아니라는 것에 관심을 두고 있다. 본 연구에서는 경로-목표이론(path-goal theory)에서 제시한 가맹본부의 리더십 행동 유형과 가맹사업자의 관계결속의 영향관계에 있어서 가맹사업자의 특성으로 자기효능감의 조절효과를 규명하고, 실증 분석한 결과 다음과 같은 연구의 시사점을 발견할 수 있었다. 첫째, 가맹본부의 리더십 행동유형이 관계결속에 긍정적 효과를 가져 온다는 사실이 확인됨으로써 가맹본부는 가맹사업자에게 맞는 리더십 행동유형을 적용할 수 있도록 하여야 한다. 둘째, 가맹사업자의 자기효능감이 관계결속에 긍정적 효과가 있을 뿐만 아니라, 리더십 행동유형과 관계결속 사이에 상당한 조절효과가 있기 때문에 가맹본부는 가맹사업자들의 개인차(individual difference) 관리가 필요하다. 셋째, 정부는 가맹본부를 규제할 것만이 아니라 가맹본부가 가맹사업자들의 특성을 확실하게 파악하고 기업의 목표달성을 위한 정당한 통제가 가능하도록 제도적 지원을 해야 할 것이다.