• 대한유전성대사질환학회지
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• 제20권2호
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• pp.55-62
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• 2020

HT-1은 FAH의 돌연변이에 의한 FAH의 결함으로 타이로신 대사의 중간산물인 FAA, SA가 간세포, 신세뇨관 세포에 축적되어 증상을 일으키는 대사이상 질환의 일종이다. 생후 6개월 내에 증상이 발현되는 급성형의 경우 간기능 저하에 따른 간부전, 응고장애, Fanconi 증후군, FAA 축적에 의한 델타-아미노레부릭산 탈수효소의 기능 저하에 의한 포르피린증 유사 증상이 발생한다. 증상이 생후 12개월 이후 발현되는 만성형의 경우 간경화, 간세포암종, 저인산혈증 구루병, 인지기능 저하와 같은 증상이 발생할 수 있다. 본 증례는 생후 20개월 경 간비장비대, 내반슬, 대상산증으로 대사이상질환 감별을 위하여 시행한 탠덤매스 분석에서 특이 소견이 보고되지 않았으나, 57개월에 시행한 복부 초음파 검사에서 간경화, 소변 유기산 분석에서 SA 상승, NGS에서 FAH 돌연변이 c.107T>C (p.Ile 36Thr), c.614T>C (pPhe205Ser)가 확인되어 HT-1이 진단된 증례로, 환아는 현재까지 NTBC 및 단백제한식이를 유지하며 특이 합병증 없이 외래 추적관찰 중이다. HT-1은 혈장 타이로신 농도가 증가하지 않는 경우도 있으며, 만성형의 경우 임상양상이 생후 12개월 이후에 나타나므로 탠덤매스 검사에서 음성 소견이 보고되어도 임상적으로 의심되는 경우 소변 유기산 분석과 같은 추가적 검사가 필요하다. 또한 기존의 탠덤매스 분석을 통하여는 HT-1이 진단되지 않는 경우가 있을 수 있어, 신생아 선별검사에서 혈장 타이로신 농도뿐 아니라 SA 농도도 추가로 확인하는 것의 비용 편익에 대한 추가적 연구가 필요하다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제59권2호
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• pp.93-107
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• 2020

수원지방에서 콩과 옥수수에 대한 잠재적인 해충으로 밤나방과의 열대거세미나방(Spodoptera frugiperda)과 담배거세미나방(S. litura), 파밤나방(S. exigua), 콩은무늬밤나방(Ctenoplusia agnata), 뒷흰가는줄무늬밤나방(Mythimna loreyi ), 뒷흰날개담색밤나방(Athetis dissimilis), 꼬마담색밤나방(A. lepigone)을 수컷 성충의 날개 무늬와 생식기 형태 및 미토콘드리아 시토크롬 옥시다제 1 유전자 부분 염기서열을 비교하여 해당 종들을 동정하였다. 꼬마담색밤나방을 제외한 6종에 대해서는, 2019년 성페로몬트랩에서 관찰된 연중 밀도변동 자료와 온도에 따른 발육과 생식모델들을 이용하여 관찰 세대로부터 다음 세대 성충의 발생시기를 예측한 자료로, 해당 종이 1년 안에 성충 세대가 몇 회 연속하여 발생할 수 있는가 추정하였다. 열대거세미나방은 7월 27일부터 10월 31일까지 포획되었는데, 수원 지방의 자료만으로는 3회 성충이 발생하는 것으로 추정되었다. 그러나 다른 지방에서 관찰된 6월 중하순의 유충 발생 자료를 고려하여, 수원지방에도 연중 4회 성충이 발생할 수 있을 것으로 추정되었다. 담배거세미나방은 5월 29일부터 11월 6일까지 포획되었고, 파밤나방은 5월 14일부터 11월 6일까지, 콩은무늬밤나방은 5월 26일부터 10월 25일까지, 뒷흰가는줄무늬밤나방은 5월 31일부터 11월 23일까지 포획되었다. 이들 4종도 성충 세대가 연중 최소한 4회 발생할 것으로 추정되었다. 뒷흰날개담색밤나방은 5월 26일부터 9월 11일까지 포획되었고, 연 2회 발생이 추정되었다. 두 종의 Athetis속 나방을 제외한 다른 다섯 종들의 첫 발생 성충세대들은 다른 지역으로부터 비래했을 것으로 가정되었다.

• 벤처창업연구
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• 제8권3호
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• pp.85-96
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• 2013

창업교육이 우리나라 대학에서 증가되고 있지만 여전히 경영학의 틀에서 벗어나지 못하는 한계가 있다. 창업교육이 대학에서 갖는 의미는 학제적, 실천적인 교육이라는 점이다. 창업교육을 시행함에 있어 국내 창업교육은 대학문화, 교수, 커리큘럼, 지역과의 연계 등에서 아직 초보단계에 있다. 본 연구는 이러한 창업교육의 한계를 극복하기 위해 외국의 창업프로그램 사례를 통해 대학 내 창업교육 활성화를 촉진하는데 목적이 있다. 미국 사례대학들과 카우프만 캠퍼스를 중심으로 창업교육의 핵심성공요인을 살펴본 결과 11가지의 특성들이 나타났다. 이 특성들에 견주어 몇 가지의 창업교육의 핵심 성공요인들을 도출하였다. 그 중에서 무엇보다도 창업교육의 핵심은 기업가정신을 함양하는데 있으므로 창업교육은 기존의 경영학전공자는 물론 예술, 과학 그리고 공학의 전공자들을 대상으로 확대되어야 한다. 창업교육은 학제적 접근이 필요하며 교양교과목에서부터 개설되는 것이 요구된다. 재학기간 내내 체계적으로 지속되기 위해서는 대학차원의 리더십과 지원이 필요하고, 창업교육 문화도 형성되어야 한다. 별도의 창업전공은 물론 다양한 전공자들을 위한 특성화된 창업교육 부전공 트랙을 마련을 검토해야 한다. 창업교육의 경험이 일천한 우리나라로서는 창업교육 동기요인의 제공, 필요한 교수진의 양성을 위한 박사과정, 창업교육 의사소통 네트워크 형성과 지역사회의 멘토링 시스템도 선결요건이다. 프로그램의 시작을 위해서는 초기에 가능한 많은 양질의 교육콘텐츠 개발이 필요하다. 교육방법의 측면에서는 프로젝트 중심의 4년 교육프로그램이 추천된다. 이를 위해서는 신입생이 졸업할 때까지 일관성 있게 프로젝트를 추진하면서 필요한 팀 강의와 멘토링 그리고 학제적 협력을 받을 수 있는 제도와 방안이 마련되어야 한다. 마지막으로 창업교육이 또 다른 하나의 경영교육이라는 편견에서 벗어나고 대학교육의 문화로 자리 잡게 하기 위해서는 창업교육센터를 설립하여 운영하는 것이 바람직하다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.59-87
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• 2014

결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제8권1호
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• pp.66-80
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• 1983

As a part of the epidemiological studies of clonorchiasis in Korea, this study was conducted to evaluate the current endemicity and the natural transition of the Clonorchis infection in Goyang Gun a low endemic area in recent years, prior to the introduction of praziquantel which will eventually influence to the status of the prevalence. The data obtained in this study in 1983 were evaluated for natural transition of the infection in comparison with those obtained 16 years ago in 1967 by the author (Kim, 1974). The areas of investigation, villages and schools surveyed, methods and techniques used in this study were the same as in 1967, except for the contents of the questionnaire for raw freshwater fish consumption by the local inhabitants. 1) The current prevalence rate of Clonorchis infection among the inhabitants was 7.5% on the average out of a total of 479 persons examined. The prevalence rate was 9.0% in the riverside area and 4.2% in the inland area. Among the schoolchildren, the prevalence rate was 1.1% out of a total of 1 319 examined. By area, it was 1.4% in the riverside area and 0.7% in the inland area. By sex, the prevalence rate was 13.3% in the male and 1.3% in the female in the inhabitants and no difference was seen in the schoolchildren. 2) In the natural transition of the infection, the prevalence rate in the inhabitants has decreased from 22.5% in 1967 to 7.5% in 1983, and in the schoolchildren, from 9.5% in 1967 to 1.1% in 1983. The reduction rate was higher in the riverside area than in the inland area. 3) In the prevalence rate by age, 1.2% was seen in the 10-14 age group and gradually increased to 8.1% in the 30-39 age group and reached peak 18.1% in the 40-49 age group. By sex, in the male, the prevalence rates have increased to 31.9% and 33.3% in the 40-49 and 50-59 age groups, respectively and decreased thereafter. In the female, the prevalence rate less than 5% was seen only in between the 10-14 and 30-39 age groups. 4) In the natural transition of the prevalence rate by age, sharp decrease was seen in the male from around 50% in 1967 between 15-19 and 30-39 age groups. The generation over 40s showed less decrease. In the female, the prevalence rate has decreased from 13% in 1967 to 5% in 1983 in the middle age groups and dropped to 0% in the rest of the age groups. 5) The intensity of the infection among clonorchiasis cases by mean EPmg (number of eggs per mg feces) value was 1.4. In the inhabitants, the value was 2.0 in the riverside area and 0.4 in the inland area. While in the schoolchildren, the value was 0.2 in both riverside and inland areas. 6) In the transition of the intensity of the infection, EPmg among the inhabitants has decreased from 3.9 in 1967 to 2.0 in 1983 in the riverside area, and from 2.9 to 0.4 in the inland area. In the schoolchildren, the reduction was similar in both riverside and inland areas resulting from 1.0-1.1 in 1967 to 0.2 in 1983. 7) In the intensity of the infection by age, EPmg 3.4 was peak at the 40-49 age group and 0.2-1.0 was seen in the rest of the age groups. The mean value was 1.5 in the male and 0.6 in the female. 8) In the natural transition of the intensity of the infection, the EPmg has decreased from 2.7 in 1967 to 1.4 in 1983. By age, reduction was seen in all of the age groups, particularly in the young and the old age groups of 50s and over, except in the 40-49 age group in which reverse phenomenon was seen. By sex, it has decreased from 3.5 in 1967 to 1.5 in 1983 in the male and from 1.0 to 0.6 in the female. 9) In the distribution of the clonorchiasis cases by the range of EPmg value, 70.3% of the cases were placed in the range of 0.1-0.9 as the most and 16.2% in 1.0-4.9 as the next. With such figures, those included in the range less than 0.9 as light infection were 78.4% and under 5.0-9.9 up to moderate infection 99.3% of the cases were covered. The cases were distributed up to 20.0-39.9 in the male and to 1.0-4.9 in the female. 10) In the transition of the distribution of the clonorchiasis cases by EPmg, the highest intensity reached up to 60.0-79.9 in 1967 and to 20.0-39.9 in 1983. In the range of light infection, under 0.1-0.9, the distribution in rate was 64.5% in 1967 and 78.4% in 1983. Up to the range of moderate infection, under 5.0-9.9, 91.7% in 1967 and 97.3% in 1983 were seen respectively. 11) In a survey for raw freshwater fish consumption among the local inhabitants,78.3 of the clonorchiasis cases interviewed admitted their experience of the raw consumption. However, those who practised in the past two years were 34.8% 55.6% of those who have such experience in the past professed that they did not practise raw freshwater fish consumption in the past two years. 12) The major cause of the reduction of the raw freshwater fish consumption among the inhabitants were the wide spread water pollution in the locality. The most common reason professed for stopping raw freshwater fish consumption among the inhabitants was the risk of the fluke infection. 13) In animal survey, 3.1% of dogs were found infected with Clonorchis, decreasing from 21.6% in 1967. 14) The distribution of the first intermediate host, Parafossarulus manchouricus has greatly diminished in this locality and found only in two localized ponds. No Clonorchis infection was found from the snails examined. 15) The second intermediate freshwater fish host has been further limited by extended water pollution. No susceptible fish host could be examined. 16) In conclusion, the endemicity of Clonorchis infection in Croyang Gun, low endemic area, has significantly decreased during the past 16 years. The major cause of the regressive transition of the infection was the water pollution of the freshwater system of this locality. This has upset the ecosystems of the intermediate host of Clonorchis sinensis in many areas of waterbodies and further discouraged to a significant extent the local inhabitants from raw freshwater fish consumption.

• 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.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.1-10
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• 2009

本研究的目的是对咖啡店的 "重要性"（顾客在光顾咖啡店以前的感知）和积极或消极的 "满意度"（顾客在光顾咖啡店以后的感受）之间的差距进行分类, 并分析这些差距对对购买行为的影响. 为此, 我使用重要性和满意度之间的差距作为选择咖啡店的解释变量, 并通过使用有序Probit模型（OPM）来实证分析差距对购买行为（整体满意度和愿意到再次光顾）的影响方向和大小. 先前使用IPA的研究评估了差距影响的方向和大小的象限, 但是在分析差距对顾客的影响方面却失败了. 在本研究中, 我评估了积极和消极的差距对顾客满意度和愿意去再光顾的影响. 通过使用OPM,我量化了积极和消极的差距对顾客整体满意度和愿意去再光顾的影响. 每个人的支出, 光顾的频率和购买咖啡的地方对顾客整体满意度有最积极的影响. 光顾的频率, 在每人的支出之后, 然后是购买咖啡的地方对顾客整体满意度有最积极的影响. 因此每个人的支出和光顾的频率对顾客整体满意度有最积极的影响. 这一发现意味着一个在咖啡店每次或每周花费5000韩元的顾客的实际的满意度越高（差距), 其整体满意度和愿意去再光顾就越高. 虽然经济效益对总体满意度和愿意去再光顾有显著影响, 但是大专和大学的学生仍然愿意去咖啡馆并愿意消费5000韩元, 因为他们不只是购买咖啡本身而且将咖啡店作为其他活动的场所, 例如工作, 和朋友见面或是放松的地方. 学院和大学的学生还可以在咖啡店通过个人电脑上网, 看电影, 学习, 因此, 咖啡馆应对顾客提供适当的设施和服务. 咖啡店品牌的积极差距对愿意去再光顾有积极的影响表明顾客满意度越高, 顾客越愿意去再光顾. 另一方面, 这一因素的消极差距意味着顾客满意度越低, 顾客再光顾的意愿也越低. 因此, 在本研究中, 与其他评估的因素相比, 品牌因素对满意度有较大的影响. 鉴于国内咖啡文化变得越来越高级, 大专院校的学生对这一趋势也很敏感, 所以学生有很多可选择的品牌. 在韩国最高级的咖啡店, 外墙是玻璃建造的并可以打开, 内部是充满异国情调的开放式厨房. 这些高级咖啡店作为标志的功能复合大专院校学生的品味. 韩国咖啡店已成为一个文化品牌. 从品牌因素来看, 为了让顾客觉得这些咖啡店是高级的, 高质量的设备和提供更好服务的措施应当建立起来. 韩国咖啡馆作为蓬勃发展的行业品牌竞争加剧的结果表明, 提供与竞争对手不同的额外服务是有必要的. 顾客可以免费使用扫描仪. 另一个可以用来提高品牌的战略是提供和经营为集体学习而准备的讨论会议室. 如果咖啡馆采取这些类型的策略, 学院/大学的学生将更有可能认为他们承担的费用是值得的, 随后, 他们将可能更满足这些咖啡馆的品牌, 并更愿意再次光顾. 性别和学习年数对总体满意度和再光顾的意愿有最消极的营销. 女学生比男学生更容易满足和再光顾. 三, 四年级的学生比一, 二年级的学生更容易满足和再光顾. 喝咖啡的学生, 单独在咖啡店看书, 用笔记本电脑是很容易被注意到的. 高年级学生为了有效地利用时间用于自我发展和寻找工作往往独自光顾咖啡店. 从积极的差距来看, 经济效率这一因素对总体满意度和愿意再光顾有最大的影响. 与咖啡价格一起, 学生实际满意度（差距）越高, 总体满意度和再光顾的意愿也越高. 有消极差距的经济效率队再光顾有消极营销的结果表明较小的消极差距可以让再光顾的意愿更高. 在持续恶化的市场环境中, 坐落在大专院校附近的咖啡店采取诸如积分或会员卡, 和信用卡 公司的战略联盟, 发展套餐菜单或季节菜单和免费咖啡服务这些战略来提高竞争力. 就消极差距而言产品功率也有消极的影响, 这表明较高的负差距会导致较低的再光顾的意愿. 因为还有更多的客户比前几十年, 在这十年里更喜欢咖啡, 新一代的客户, 即学院/大学的学生, 希望除了咖啡还有更重菜单项目. 因此, 咖啡店应当增加配菜项目, 如华夫饼, 糕, 蛋糕, 三明治和沙拉. 例如, 星巴克韩国正在努力加强卖草莓糕, 艾草香味, 南瓜产品, 并提供免费的咖啡或奶油. 总而言之, 咖啡馆应注重提高其经济效率, 品牌和产品功率, 以加强大专院校学生的满意度. 由于店铺毗邻学大专院校可享受地缘优势, 就经济效率, 品牌和产品功率而言提供不同的服务, 很可能会提高客户满意度和回访. 咖啡厅的品牌, 因此, 应不断创新和变化, 以满足顾客的愿望. 由于这项研究只是针对在首尔的大专院校的学生, 需要针对不同地区和年龄组的比较研究来概括本研究的结果和建议.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.101-124
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• 2018

최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.