• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.287-310
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• 2022

인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.359-368
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• 2016

21세기에 들어 우리나라 대학교육체제는 혁신과 변화의 국면에 놓여 있다. 이러한 상황에서 주목하는 바는 산학협력이다. 대학과 산업간의 상호관계를 통해 공진화하는 산학협력 생태계를 조성해 나가는 것이 서로의 목표가 되어야 한다. 따라서 산학협력의 관계도를 측정하는 것이 중요시되며, 산학협력의 최종결과물인 성과도 어떻게 측정해야 바람직한지가 중요하다. 본 논문은 교육부가 평가실시하고 있는 산학협력관계 측정지표인 밀착도, 협력도, 만족도를 대상으로 산학협력의 성과를 기업의 만족도로 설정하고, 산학협력 만족도에 영향을 미치는 상호관계를 밀착도와 협력도로 측정하였다. 따라서 본 연구에서는 대학과 기업 간의 산학협력관계요인에 따른 산학협력 만족도에 영향력을 분석하기 위하여 회귀방정식을 통한 분석을 시도하였다. 더불어 다중회귀분석을 하기 전에 다중공선성 문제를 사전 점검한 결과, 다중공선성 문제는 낮은 것으로 나타났다. 특히, 만족도 변수는 어느 항목으로 설정할 수 있는 종속변수이지만 여기서는 5개의 개별 변수로 다차원의 종속변수를 구성하고, 이들 각 개별 종속변수인 만족도에 밀착도 변수 구성변인과 협력도 구성변인이 어느 정도 영향관계를 형성하고 있는지를 분석하였다. 그 결과, 지역맞춤형 프로그램 실현정도가 가장 유의미한 변수로 나타났고. 산학협력을 통해 양성된 인력 만족도에 영향을 미치는 가장 큰 요인은 교육/연구/기술지도 등 지역의 여건에 적합한 프로그램 실현정도로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.193-210
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• 2022

급속한 모바일 기술의 발전과 네트워크 속도 향상은 다양한 서비스 형태로 생활의 편의를 제공하고 있으며 모바일 쇼핑몰에서도 예외는 아니다. 빅데이터를 활용한 맞춤 추천, AI 기반의 특화된 개인화 서비스 등을 활용하여 기업들은 판매촉진에 큰 노력을 하고 있으나, 대다수의 모바일 쇼핑몰에서는 상품에 대한 정보를 담고 있는 상세페이지의 정보 구성은 동일한 레이아웃 형태로 제공되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 모바일 상품 상세페이지의 콘텐츠 배열 및 레이아웃이 소비자 성향에 맞게 제공되어야 한다고 판단하여, Higgins의 조절초점이론(Regulatory Focus Theory)을 바탕으로 소비자의 성향을 분류하여 두 가지 레이아웃 배열의 상품 상세페이지를 구성하여 제시하였다. 콘텐츠 레이아웃 배열이 F-shaped 패턴으로 제시되었을 때 정돈감(Organizedness)으로 정보가 인지되고, Z-shaped 패턴으로 제시되었을 때 생생함(Vividness)으로 정보가 인지되어 소비자의 성향에 따라 제품 태도와 구매 의도에 영향을 받는지에 대하여 알아보고자 하였다. 결과적으로 예방초점 성향의 소비자들은 콘텐츠 레이아웃 구성이 통일감 있고 정돈감(Organizedness) 있는 형태의 레이아웃 배열에서, 향상초점 성향의 소비자들은 생생함(Vividness)이 느껴지는 자유로운 레이아웃 배열로 제시되었을 때 제품 태도 및 구매 의도에 긍정적인 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.186-192
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• 2022

본 연구는 U대학교 LINC+ 사업을 통한 교육과정 개발 및 교육환경 개선이 직무교육훈련에 미치는 영향을 확인하고자 협약산업체 110곳을 대상으로 조사하였다. 연구결과, 핵심역량과 직무역량은 현장실습과 교육환경에서 각 5.73점으로 나타났고, 직무성과는 OJT 5.58점, 교육환경이 5.74점으로 유의하였다(p<0.05). 교육과정의 적합성 및 교육환경과 채용성과의 관련성은 OJT 5.73점, 교육훈련기간에서 현장실습 5.74점, 교육환경 5.79점, 직무재교육/교육훈련비에서는 OJT 5.73점, 교육환경 5.79점으로 유의하였다(p<0.05). 또, 산업체 응답자의 86.3%에서 LINC+사업 교육과정 이수학생에서 1~6개월 직무기간이 단축되었고, 신입사원 교육비가 절감되었다고 응답하였다. 따라서, U대학교 LINC+사업은 산업체의 요구를 반영한 교육과정 운영과 산업체 현장과 동일한 교육환경 개선으로 직무적응기간 단축과 신입사원 교육비 절감효과를 확인할 수 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제9권5호
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• pp.115-127
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• 2014

국내의 창업 정책은 글로벌 경제위기와 청년층 실업이 심각하게 증가하는 문제를 해결하기 위한 하나의 방안으로 대학생 또는 청년창업을 다양하게 지원하고 있다. 하지만 대부분의 청년창업은 기업경영에 관한 사전지식과 경험 부족 상태에서 이루어지기 때문에 성공보다는 실패사례가 많아 청년 예비창업자들은 이러한 실패에 대한 두려움 등으로 창업을 주저하거나 포기하는 경우가 많다. 현재 예비창업자들을 위해 여러 가지 창업교육들이 진행되고 있으며, 예비창업자들을 위한 창업 멘토링 프로그램도 마련되어 있다. 특히, 창업 멘토링 프로그램은 새로운 것에 대한 도전과 그로 인해 겪을 수 있는 실패에 대한 두려움과 같이 창업자들의 두려움과 불안감을 완화하는 데 그 중요성이 인정되어 그 비중과 프로그램의 내용이 강화되고 있다. 이에 본 연구에서는 창업 멘토링기능이 청년창업자의 창업역랑 향상에 미치는 영향을 규명하고, 멘토링기능과 창업역랑 사이에 창업예비기간과 창업희망기간의 조절효과를 검증하여 멘토링기능이 창업을 원하는 우수한 기술 또는 아이디어를 가진 청년창업자에게 미치는 영향을 알아보고자 한다. 본 연구의 회귀 분석 결과 멘토링기능은 창업역량인 기술적 역량과 창의적 역량에 유의적인 정(+)의 영향을 미치며, 창업예비기간과 창업희망기간의 조절효과는 멘토링 기능과 기술적 역량 사이에는 유의하지 않지만, 창의적 역량 사이에는 유의하게 영향을 미쳐지는 것을 알 수 있었다. 다만, 멘토링 기능별로 창업역량에 미치는 조절효과를 살펴본 결과 창업예비기간만이 창업역량에 유의적인 영향을 미치고, 창업 희망기간은 창업역량에 조절효과를 미치지 않는 다는 것을 알 수 있었다. 따라서 창업 교육 중 멘토링 관련 프로그램은 창업자의 창의성역량을 강화하는 프로그램에 중점적으로 활용되어야하며, 멘토링 프로그램 참여 시 예비창업자들의 창업 준비정도를 반영하여 창업자 눈높이에 적합한 맞춤형 멘토링기능을 제공하도록 하여야 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.95-108
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• 2011

인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제10권1호
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• pp.129-141
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• 2015

멘토링 프로그램은 창업교육 중 하나로 운영되고 있으며 이 프로그램은 창업자들이 새로운 것에 대한 도전과 창업으로 인해 겪을 수 있는 실패에 대한 두려움과 불안감을 극복하고 창업에 대한 패러다임을 긍정적으로 변화시키는 효율성이 인정되어 그 비중과 프로그램의 내용이 강화되고 있다. 이에 본 연구는 멘토링기능이 청년창업자의 기업가정신 향상에 미치는 영향을 분석하고, 멘토링기능과 기업가정신 사이에 창업준비기간의 조절효과 검증을 통하여 멘토링기능과 기업가정신 사이에 창업준비기간의 상호작용효과를 분석해 보고자 한다. 연구를 위하여 창업 멘토링 프로그램에 참여한 156명의 표본을 대상으로 설문조사 후에 SPSS 18.0 통계프로그램을 이용하여 타당성 분석 및 신뢰도분석, 위계적회귀분석을 하였다. 분석결과 멘토링기능은 기업가정신의 진취성과 위험감수성에 정(+)의 영향을 미치고, 혁신성에는 부(-)의 영향을 미치는 것을 알 수 있었고 창업준비기간은 멘토링기능과 진취성, 위험감수성 사이에 조절효과가 유의한 것으로 분석되었다. 이는 멘토링기능은 창업자의 진취성과 위험감수성 향상에는 효율적이지만 혁신성 향상에는 효율적이지 않으며, 창업준비기간에 따라 분류하여 창업 멘토링 프로그램을 적용하면 창업자의 기업가정신 중 진취성과 위험감수성 향상이 증가하는 상호작용효과가 있는 것을 알 수 있었다. 연구결과를 통해 창업자의 기업가정신 향상을 위해 창업자의 특성 및 창업준비기간의 정도를 반영한 맞춤형 멘토링 프로그램 개발을 제안하고자 한다.

• 커뮤니케이션디자인학연구
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• 제55권
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• pp.240-249
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• 2016

본 논문은 디지털 미디어의 마케팅적 활용에 따른 소비자가 경험하는 체험에 대한 사례 연구이다. 최근 다양한 매체들의 융합으로 새로운 콘텐츠들이 가능해지고 있다. 디지털 세상에서 새로운 콘텐츠들로 소비자들에게 접근하는 것은 선택이 아닌 필수인 상황에서 다양한 디지털 미디어를 활용하여 소비자에게 새로운 영향을 주어야 한다. 최근 소비자들은 수동적으로 전달받는 것이 아닌 직접 능동적으로 참여하는 방식을 선호하고 있기에 디지털 미디어를 활용하여 소비자의 체험을 극대화할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 미디어를 마케팅적으로 활용한 소비자 체험 활용에 대한 사례들을 살펴보고 체험 마케팅적인 측면에서 사례 분석을 진행한다. 번 슈미트(Bernd H. Schmitt)가 제시한 체험 마케팅의 다섯 가지 요소들과 디지털 미디어적 요소들을 어떻게 복합적으로 이용하였는지를 확인해본다. 뷰티 브랜드에서 활용하고 있는 디지털 마케팅의 사례 중 다양한 체험 요소를 갖고 있으며 대중적으로도 잘 알려진 로레알의 Make-up Genius, 입생로랑 뷰티의 Google Glass Tutorials 그리고 버버리 뷰티박스의 Digital Runway Bar를 중심으로 연구를 진행하였다. 이를 사례 표본으로 하여 번 슈미트의 전략적 체험 모듈인 감각(Sense), 감성(Feel), 인지(Think), 행동(Act), 그리고 관계(Relate)를 기준으로 유료 미디어(paid media), 자발적 확산 미디어(earned media), 기업 소유 미디어(owned media)의 3가지로 분류하였다. 사례를 통해 AR(Augmented Reality) 기술을 활용하여 사진 촬영 및 주변 공유, 제품의 구매까지 서비스들이 유기적으로 연결되어 다양한 고객 체험이 하나의 서비스를 이루도록 하거나 구글 글라스를 활용하여 기존의 일회성 이벤트에서 고객 맞춤형 콘텐츠로 서비스의 성격이 진화하는 등 디지털 미디어 기술과 디지털 미디어의 마케팅적 요소들의 복합적 활용으로 감각, 감성, 인지, 행동, 관계의 다양한 고객 체험을 이끌어 내고 있음을 확인할 수 있었다. 이처럼 각 사례들이 어떤 디지털 미디어를 활용하였고 체험 마케팅의 요소들을 어떻게 복합적으로 이용하였는지를 확인해보는 과정을 통해 현재의 디지털 마케팅을 이해하고 향후 효율적인 디지털 마케팅을 연구하기 위한 초석으로 삼을 수 있을 것이라는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.129-149
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• 2021

최근 인간과 사회적으로 상호작용할 수 있는 소셜 로봇(Social Robot)에 대한 관심이 커지고 있다. ICT 기술 발전에 힘입어 소셜 로봇이 개인에게 맞춤형 서비스와 정서적 교감을 제공하기 쉬워졌으며, 현대의 사회문제들과 이로 인한 개인의 삶의 질 저하를 해소하기 위한 수단으로 소셜 로봇의 역할이 주목받고 있다. 소셜 로봇에 대한 관심에 힘입어 소셜 로봇 보급 또한 크게 늘고 있다. 많은 기업이 다양한 목표시장을 겨냥하기 위한 로봇 제품들을 시장에 선보이고 있으나, 현재까지 시장을 선도하는 명확한 흐름은 부재하다. 이에 따라 소셜 로봇의 디자인을 통해 로봇을 차별화하고자 하는 시도가 늘고 있다. 특히 의인화는 소셜 로봇 디자인에서 중요하게 연구되고 있으며, 소셜 로봇을 의인화하여 긍정적인 효과를 발현하려는 접근이 많이 시도되었다. 그러나 소셜 로봇에 대한 의인화가 형성되는 메커니즘을 체계적으로 설명하는 연구는 부족하다. 의인화에 대한 모호한 이해는 소셜 로봇의 의인화를 형성하기 위한 디자인 최적점의 도출을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소셜 로봇의 의인화가 형성되는 메커니즘을 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 3×2 Mixed Design의 실험 연구를 통해 소셜 로봇의 인간 유사성(Human-likeness)과 개인의 해석수준(Construal Level)이 의인화 형성에 미치는 영향을 확인하였다. 의인화가 형성되는 메커니즘에 대한 6개의 연구 가설을 제시하고, 206명 표본의 데이터를 분석하여 가설을 검증하였다. 분석 결과 소셜 로봇의 인간 유사성 수준에 따라 로봇 의인화 수준이 높아지며, 소비자 해석수준에 따라 인간 유사성이 의인화에 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 소셜 로봇의 디자인 속성인 인간 유사성과 개인의 사고방식인 해석수준을 함께 고려하여 의인화가 형성되는 메커니즘을 설명하였다는 점에서 시사점이 있다. 본 연구의 결과를 소셜 로봇 의인화 형성을 위한 디자인 최적화의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.