• 경영과정보연구
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• 제36권5호
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• pp.45-60
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• 2017

본 연구는 사물인터넷 기반 국내 스마트 홈서비스에 대한 고객지원 현황과 이용자의 사용평가를 통하여 핵심적인 개선점을 도출하고자 한다. 스마트 홈서비스는 일반적으로 크게 보면 보안성, 안전성, 관리 성(전기 및 수도사용), 편의성, 원거리 관리 접근성의 다양한 가치를 제공한다. 이러한 사용자 가치분석을 위해 본 연구에서는 국내의 삼성, SKT, LG U+ 기업의 사물인터넷 기반의 스마트 홈서비스의 현황을 분석하였고, 아울러 각사의 사용자 후기를 분석하고자 하였다. 다만, 사용자 후기를 제공하고 있는 기업으로는 LG U+가 유일하였기 때문에 일반화하는데 한계는 있지만 일부라도 사용자 가치를 제대로 전달하고 있는지 여부와 어떤 부분에서 고객지원을 중점화하여 서비스 지원이 이뤄지는지 파악하고자 한다. 사용 후기를 분석해본 결과 스마트 홈서비스는 상업화하여 다양한 형태로 시장에 출시하고는 있으나, 이에 대한 기술적 수준과 사용자 만족 수준이 충분히 충족되고 있는지는 의문이다. 본 연구 분석 결과 첫째, 각 기업에서는 상품에 대한 이용안내를 제공하고는 있지만 여전히 상품을 가입하고 제품을 사용하는데 많은 질문을 하고 있다. 둘째, 제품자체에 대한 하자가 많이 발생하고 있고, 이에 대한 기업의 대응에 대하여 전반적으로 만족하지 못하고 있는 것을 알 수 있었다. 셋째, 3개 기업은 공통적으로 스위치, 콘센트, 센서, 전등에 주력하여 제품을 출시하고 있다. 이는 연동이나 연계 수준이 아닌 개별 지능화 제품으로 본래의 사물인터넷의 개념과 맞지 않는 부분이 많다는 것을 알 수 있다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 스마트 홈서비스의 고객서비스 제공수준에 대하여 여전히 개선해야할 부분이 많으며 특히, 사용용이성이 떨어지며, 제품에 대하여 품질을 신뢰하지 못한 것으로 나타났다. 이에 대한 개선점을 본 연구를 통하여 자세히 제시하여 이를 제조사와 서비스를 제공하는 기업들이 이를 반영하기 바란다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.133-146
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• 2013

본 연구는 매체에 따른 정보확산차이와, 정보유형을 근접성의 정도로 분류하여 정보확산차이를 보고자 하였다. 이는 기존의 전통매체인 종이신문이나 TV, 라디오와 같이 일방적으로 전달되는 매체의 정보확산과는 달리, 온라인 뉴스나 소셜네트워크서비스와 같이 쌍방향적 소통이 가능한 매체 특성으로 인한 정보확산은 차이가 있을 것이라 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 개인이 직접 기사를 올리고 다른 사람들과 공유할 수 있는 블로그(Blog) 매체와 온라인 뉴스(News) 매체에 따른 정보확산차이를 비교해 보고자 하였다. 또한 심리적, 지리적 근접성에 따른 정보확산차이를 보고자 정보의 유형을 세분화 하였다. 이는 수용자가 정보의 근접성이 높고 낮음의 차이 정도에 따라 정보유형에 따른 가치평가의 기준이 다를 것이라 보았다. 정보유형은 연예, 시사(국제), 제품으로 선정하였고, 세부내용은 연예와 관련된 '싸이 젠틀맨', 시사와 관련된 '중국 쓰촨성 지진', 제품과 관련된 '갤럭시 S4'를 선택하였다. 본 연구의 분석방법은 Bass 확산모형을 이용하여 증명하고자 하였다. Bass 확산모형은 혁신효과(Innovation effect)와 모방효과(Imitation effect)로 나눠서 측정한다. 혁신효과는 서비스 초기에 영향을 미치는 변수로 추정가능하며, 모방효과는 서비스 초기 단계 이후에 영향을 미치는 변수로 구전의 영향을 받는다고 볼 수 있다. 본 연구 결과 첫째, 매체에 따른 정보확산 흐름은 비슷하게 나타났다. 비록 두 매체의 특성에 차이점이 있을지라도, 뉴스가치 중 하나인 근접성에 따른 정보확산은 비슷한 형태를 보인다고 할 수 있다. 두 번째, 근접성에 기반한 정보유형별 정보확산에는 차이가 있었다. 수용자 입장에서 관련성이 높은 제품과 연예는 모방효과가 높게 나타났으며, 시사의 경우는 모방효과보다 혁신효과가 높게 나타났다. 이는 제품관련 정보나 연예관련 정보와 같이 개인에게 심리적으로나 지리적으로 근접성이 높은 정보는, 국제 재해와 관련된 시사정보와 같이 근접성이 낮은 정보에 비해서, 개인의 모방효과가 활발히 진행된다고 볼 수 있다. 연구결과를 통해 매체와 정보유형에 따라 정보확산 흐름변화를 고찰하여 실무에 활용한다면 도움이 될 것이라 본다. 하지만, 정보유형을 각각 하나의 기사만을 택하여 보았기 때문에 이 결과를 통한 정보확산 차이라고 규정짓기에는 sample size가 너무 작아 일반화에 어려움이 있다. 향후 연구에서는 소셜미디어 종류를 블로그 뿐 만 아니라 다양한 소셜미디어를 추가하여 비교해 볼 필요가 있을 것이다. 또한 정보의 유형을 근접성 측면뿐 만 아니라 다른 측면도 고려해 봐야 할 것이다.

• 여성건강간호학회지
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• 제1권1호
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• pp.97-118
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• 1995

The purpose of this study was to compare the nurses' perceptions with the women's about the women's needs in premature labor and to find out how to accomplish effective nursing intervention for the women to cope with their crises in premature labor. The objects of this study consisted of 33 hospitalized mothers in post partum because of premature labor, who were delivered of new born, in four university hospitals, a general hospital and a lower general hospital which has a neonatal intensive care unit in Seoul during 17 days(Oct. 4, 1994 to Oct. 20, 1994) and 32 nurses who have worked at delivery rooms in the hospitals above for 6 months or more, accomplishing nursing intervention. The results of this investigation were as follows : 1) General characteristics of women : Their mean age was 29.4 years(SD 4.37) and the mean of their gestational periods 3 days over 34 weeks(SD 2.48). Most of them were the married(93.9%) and held high school degree or more(93.9%). And some of them were the deligious(68.7%), multiparae(59.4%) and had their jobs(21.2%). The also had hospitalized experience due to premature labor(51.5%), experienced in premature delivery(33.3%), the prental care(78.6%), cesearean section(63.6%), and pregnancies less than twice(62.5%). The most mothers were included in 34 weeks and a day to 37 weeks(60.6%). It was also confirmed that most of the sustaining presences in labor were their husbands(81.2%). 2) General characteristics of nurses : Their mean age was 27.6 years(SD 4.50), and their carrier with the service on the average 6 months over 3 years long(SD 3.63). Numbers of them were staff nurses(84.4%), maiden ladies(71.9%), graduated from junior colleges of nursing(71.9%), and had no experiences in delivery(78.1%).Besides, none of them had experiences in premature labor. 3) The whole mean of needs perceived by pregnant women was identified as 3.086 points and the degree of their perception was given much weight in order of interdependence need(3.14), self concept need(3.11), physical physiologic need(3.09), and role function need(2.74). So it was proved that they regarded interdependence need as being the most important need in crises caused premature labor. 4) The whole mean of needs felt by the nurses was 3.092 points and the degree of their feelings was given much weigh in order of physical physiologic need(3.22), self concept need(3.15), interdependence need(3.06) and role function need(2.75). So it was ascertained that they felt physical physiologic need the most important, differing from the women in it. 5) There were few differences on the degrees of the perceptions that the nurses and the women showed on each of the four parts. 6) On each part of the questionnaires, it was examined that the women felt the need for the fetus to be the most important generally while the nurses perceived the need with the women to be more important than that. 7) The primiparae(40.6%) felt role function need be more important than multiparae(59.4%) (p<0.05), and the women from universities and above(39.4%) perceived self concept need to be more important than those holding the high school degrees and below(60.6%). (p<0.05) 8) The nurses having experience in delivery(21.9%) perceived interdependence need and role function need to be more important than important than those having no experiences(78.1%). (p<0.05) So far most of the nurses have concentrated their efforts on nursing for safety for the women in premature labor hospitalized in delivery rooms. But the women are not satisfied with just it because of having perceived the need for the fetus more important above all. In nursing for the future, therefore, every nurse caring for the women should offer them all the informations that they will want for their fetuses to adapt them to the crises effectively, understanding such their needs and making most of honest and simple terms for them, I insist. Through this study, I'm sure that inquiring into the need of women in premature labor minetely will show the way of more effective nursing interventions in clinic. And I suggest that the various kinds of studies about the more objects be done for the generalization of the results of this study in the future.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.473-483
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• 2020

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권2호
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• pp.1-34
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• 2010

소비자의 구매 행위가 합리적이고 실용적인 방향으로 변화하는데 힘입어 할인점업계는 급속한 외형적인 성장과 함께 경쟁도 치열하다. 따라서 업계는 그 해결책으로 차별화와 수익성을 동시에 실현 시킬 수 있는 유통업체 브랜드(PB: Private Brand) 개발에 사활을 걸고 있다. 또한 치열한 경쟁 환경 하에서 생존하기 위해서는 고객만족을 넘어서 고객충성도를 높이는 것이 효과적인 방법임이 밝혀짐에 따라 PB가 고객충성도를 제고시키기 위한 전략적인 도구로 사용되고 있다. PB 이용 고객의 충성도를 높이려면 우선 고객집단의 특성을 파악해서 소비자가 지각하는 품질수준을 우선적으로 맞춰줘야 고객만족과 고객신뢰를 얻을 수 있고 결과적으로 고객충성도로 유도할 수 있다. 이에 본 연구는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 고객충성도에 영향을 미치는 변수들 간의 관계에 대한 체계적인 분석결과를 제시하기 위해 선행연구에서 검증된 인과관계를 기반으로 연구모형과 연구가설을 설정했고, 주요 연구결과는 다음과 같다. 기업명성, 브랜드명성, 제품경험, 브랜드친숙도가 높을수록 지각된 품질이 높아지고, 지각된 품질이 높을수록 고객만족, 고객신뢰, 고객충성도가 높아지며, 고객만족과 고객신뢰가 높을수록 고객충성도가 높아지는 것으로 조사되었다. 또한 기업명성이 지각된 품질에 미치는 영향력은 PB가 NB보다 높게 나타난 반면 브랜드명성과 브랜드친숙도가 지각된 품질에 미치는 영향력은 NB가 PB보다 높게 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 결과요인에 대한 보다 명확한 이해를 바탕으로 실무자가 마케팅 활동을 하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다.