• 경영정보학연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.125-140
• /
• 2016

스마트폰의 확산에는 모바일 애플리케이션(앱)이 중요한 역할을 하고 있다. 애플사의 통계에 따르면 2008년 모바일 앱 누적 다운로드 건수가 1억 건이었으며, 2009년 1년 만에 10억 건을 돌파하였고, 3년 후인 2012년에는 앱 누적 다운로드 수가 450억 건이 넘었다. 2014년 10월 현재 850억 건의 다운로드가 있었다. 이와 같이 급속히 증가하는 모바일 앱에 대한 관심으로 학계에서도 앱의 다운로드에 영향을 미치는 요인들을 밝히는 연구들이 최근에 많이 진행되었다. 본 연구는 기존 연구들에서는 분석하지 않은 모바일 앱의 업데이트가 모바일 앱의 순위에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 애플스토어에 등록된 앱들의 전체 순위, 카테고리 내 순위, 업데이트 내용, 리뷰의 수와 평점 등을 수집하였다. 업데이트 내용은 구매계층모형(buying hierarchy model)에 의해 기능성, 신뢰성, 편리성의 업데이트로 분류하고 각각의 업데이트가 앱의 순위에 미치는 효과를 평가했다. 분석결과, 전체 순위에는 기능성 업데이트가 정의 영향을 미치고, 카테고리 순위에는 신뢰성 업데이트가 정의 영향을 미치는 것을 발견하였다. 본 연구는 모바일 앱 다운로드에 관한 연구 중에서 업데이트 내용을 최초로 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 본 연구는 모바일 앱 개발자가 상품개발전략에 업데이트의 내용을 중시하여야 한다는 실무적인 시사점도 제공하고 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제34권1호
• /
• pp.35-42
• /
• 2021

이 논문에서는 공용중인 구조물의 상시 계측 자료를 사용한 온라인 유한요소 모델 업데이트 방법을 제안한다. 일반적인 최적화 방법에 기반한 기존의 방법은 최적해를 찾기까지 반복적으로 고유치 해석을 수행해야 하므로 상시 업데이트에 사용하기에는 효과적이지 못하다. 제안하는 방법은 별도의 오프라인 작업이나 사용자의 개입이 없이 자동화된 과정으로 계측과 동시에 온라인 유한요소모델 업데이트를 수행할 수 있는 새로운 방법이다. 자동화된 Cov-SSI 알고리즘을 통해 구조물의 진동 계측 신호로부터 고유진동수 및 모드 형상을 식별하고, 이를 다시 역 고유치 신경망에 입력하여 최종적으로 업데이트된 유한요소 모델의 파라미터를 추정한다. 풍하중을 받는 20층 전단 빌딩 구조 모형에 대한 수치예제를 통해 제시한 방법이 자동으로 연속적인 유한요소모델 업데이트를 할 수 있었음을 확인하였다. 또한, 계측 도중 구조물의 특성이 변화하는 시나리오에 대한 예제에서 구조물의 변화가 일어나는 시점과 변화 후 변동된 구조 모델 파라미터 값을 성공적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.392-392
• /
• 2021

자료동화(data assimilation) 기법은 관측 자료와 예측 모형의 정보를 동시에 활용, 모형의 상태량(state variables)이나 매개변수(model parameters)를 실시간으로 업데이트하는 Bayesian 필터링 이론에 근거한 방법으로, 최근 이를 활용한 수문 모의 정확도 향상 기술이 빠르게 발전하고 있다. 본 연구에서는 앙상블 자료동화의 정확성을 향상시키기 위한 세부 방법인 along-the-stream localization과 inflation 기법의 분포형 수문 모형에 대한 적용성을 대규모 지역 단위(regional-scale) 모의를 통해 검토한다. 분포형 수문모형과 자료동화 framework로는 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological Modeling System)와 DART(Data Assimilation Research Testbed)를 각각 적용한다. WRF-Hydro는 미국의 전 대륙지역(CONUS; continental United States)에 대한 수문 모델링 framework인 National Water Model의 핵심엔진이고, DART는 미국 National Center for Atmospheric Research(NCAR) 연구소에서 개발한 범용 자료동화 도구이다. 본 연구에서는 지표수 수문모형의 자료동화를 위해 개발된 기법인 along-the-stream localization과 inflation 기법이 하도 추적에 미치는 영향을 분석한다. along-the stream localization 기법은 공간적 근접도 외에 하도의 수문학적 연관관계를 고려하는 localization 기법으로, 상대적으로 수문학적 상관도가 떨어지는 하도에 대한 과도한 자료동화를 줄여줄 수 있다. inflation 기법은 앙상블의 다양성을 증가시키는 기법으로, 칼만 필터(Kalman filter)에 의한 업데이트의 이전이나 이후 적용하여 앙상블 예측의 정확도를 추가적으로 향상시킬 수 있다. 본 고에서는 앙상블 자료동화 기법을 지표수 수문 모의에 적용할 경우 남아 있는 난제와 적용 가능한 방법에 대해 중점적으로 논의한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.381-381
• /
• 2020

자료동화(Data Assimilation) 기법은 실시간 수문학적 예측에 있어 정확도 향상을 위해 필수적인 과정이다. 가장 대중적으로 사용되는 기법들 중 하나가 모델 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트할 수 있는 이중 앙상블 칼만 필터(Dual Ensemble Kalman Filter)이다. 이 방법은 정확도 개선 및 적용의 용이성 때문에 많은 연구 분야에서 사용되어져 왔지만, 앙상블을 생성하는 과정에서 상당시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트 하면서 홍수 예측의 정확성을 보장할 뿐만 아니라, 앙상블 생성에 있어 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. Polynomial Chaos Expansion(PCE) 기법을 사용하여 앙상블 칼만 필터를 모방(mimic)할 수 있는 새로운 대체필터(Surrogate Filter)를 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 대체필터를 구성하기 위한 다양한 필터를 설계하였다. 첫째 시간에 대해서 PCE가 변화하지 않는 '불변 필터'(즉, 전체 예측기간에 대해 하나의 필터를 사용하여 자료동화할 수 있는 대체필터)와, 매 시간마다 PCE가 변화하는 '시변 필터'(즉, 예측하는 매 시간마다 새로운 필터를 생성해야 하는 대체필터)를 설계하여 적용성, 정확성, 예측성 등을 비교하였다. 또한, PCE의 하이퍼 매개변수를 최적화하기 위한 최적의 프레임 워크가 제안되어, 대체필터를 구축하는 데 효율을 높이고 PCE의 과적합(overfitting) 현상을 피할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 기법은 기존 단일 및 이중 앙상블 칼만 필터(EnKF)의 결과와 비교 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. (1) 대체필터의 대부분은 원래 EnKF와 비슷한 정도의 불확실성을 설명할 수 있음; (2) 모든 대체 필터는 선행시간이 짧은 경우의 예측에 있어 우수한 결과를 제공하며, 시변 필터가 불변 필터보다 더 정확한 예측 결과를 제공함; (3) 대체필터는 원래 앙상블 칼만필터보다 최대 500배 빠른 속도로 성능을 향상시킬 수 있음. 제안된 대체필터는 자료동화를 수행하는 기존필터와 비슷한 정도의 정확성, 매우 향상된 효율성을 보장함을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.384-384
• /
• 2022

과거의 우리나라 대설피해 양상을 살펴보면 지역적으로 집중되어 피해가 발생하는 것이 특징이다. 그러나 현재는 전국적으로 대설피해가 가중되는 추세이며, 이에 따라 대설피해에 대비 가능한 대책의 강구가 필요한 실정이다. 그러나 피해 발생 시 정확한 피해 예측으로 사전에 재난을 대비가 가능한 수준의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 통계기법과 기계학습 기법을 이용하여 대설로 인해 발생한 피해액을 개략적으로 예측이 가능한 모형을 개발하고자 하였다. 대설피해액 예측 모형은 다중회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법, 랜덤포레스트 기법을 이용하여 총 4가지 기법으로 개발하였으며, 독립변수로 사회·경제적 요소, 기상요소를 사용하였고, 종속변수로는 1994년부터 2020년까지 발생한 대설피해 이력의 대설피해액을 사용하였다. 결과적으로 4가지 예측 모형의 예측력 검증 및 기법 간의 예측력을 비교하여 개발한 모형의 적용성을 검토하였다. 본 연구 결과에서 제시한 모형의 개선방안 및 업데이트 방안을 참고하여 후속 연구가 진행된다면 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대한 대비가 가능할 것으로 기대되며 복구비 및 예방비 투자의 지역적 우선순위를 분석하여 선제적인 대비가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
• /
• pp.759-764
• /
• 2004

본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
• /
• pp.106-109
• /
• 2010

구조시스템의 동적 특성은 구조 모델 업데이트, 구조 헬스 모니터링, 구조 제어 분야에서 기초자료로 활용되기 때문에 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 부유식구조물의 축소모형을 대상으로 진동실험을 수행하였으며, 계측한 실험데이터로부터 고유진동수와 모드형상을 추출하였다. 실험에서 구한 진동특성 결과는 유한요소 모델의 결과와 비교하였으며, 계측한 모드형상과 수치해석으로 계산된 모드형상의 상관관계를 수록하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.233-233
• /
• 2023

효율적인 수자원 관리에 필수적인 요소 중 하나는 유역 유출의 정확한 예측이다. 동일한 유역이라 할지라도 과거 기후조건에 대해 매개변수나 모형구조가 최적화된 수문모형은 현재나 미래 기후에 대해 최적이라 할수 없으며, 이에 따라 유역 유출 해석의 불확실성 또한 증가하고 있다. 수문자료동화는 모형의 입력 자료에 따른 불확실성을 줄이고 예측정확도를 향상 시킬 수 있는 방법으로, 수문모형의 상태량이나 매개변수를 업데이트하여 모형 초기 조건의 가능성 높은 추정치를 생성하는 기법이다. 본 연구에서는 국내 댐 상류 유역에 대해 집중형 수문모형과 순차자료동화 기법의 연계 패키지인 airGRdatassim 모형을 적용하여, 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 기법의 수문자료동화 특성을 비교 분석하고, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수의 불확실성이 수문모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 자료동화 적용 결과, 두 자료동화 기법 중 파티클 필터에 의한 모의성능이 높았으며 기상강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 설정 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼 매개변수의 불확실성은 두 기법별 뚜렷한 차이를 보였다. 또한, 본 연구에서는 일단위에서 시단위로 확장한 유량 예측 자료동화의 시험 모의결과 및 앙상블 수문동화기법의 도전과제에 대해서도 논의한다.

• 산업융합연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.27-36
• /
• 2017

본 연구에서는 카노 모형과 설문조사를 바탕으로 O2O 배달 앱의 서비스 품질 요인을 분석하고, 서비스 품질을 몇 가지 차원별로 분류하였다. 분석 결과, 일원적 품질요소로는 정확한 정보전달, 다양한 종류의 음식점, 지불방식의 다양성, 메뉴선택의 다양성, 불편사항 해결, 서비스의 친절도, 음식의 맛과 질, 위생과 청결, 간편 결제 시스템 등이었고, 매력적 품질요소로는 최신 정보 업데이트, 신뢰성 있는 이용후기, 다양한 주문방법, 신속한 배달, 브랜드 이미지, 할인 포인트 결제 및 적립 등이었다. 당연적 품질요소는 나오지 않았지만, 불편사항 해결이 당연적 품질요소에 가까운 것으로 나타났다. 무관심 품질요소로는 정보알림 서비스와 이벤트 및 판촉이었다. 본 연구결과는 O2O 배달 앱 서비스 업체들이 어떤 서비스 품질요소에 집중해야 하는지 전략을 수립하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 서비스연구
• /
• 제13권1호
• /
• pp.76-95
• /
• 2023

정보통신기술 기반의 '스마트병원'과 '디지털 헬스케어'가 의료분야의 화두가 되면서 병원모바일앱이 주목받고 있지만, 홍보 부족, 불안정한 시스템, 늦은 업데이트 등의 이유로 이용률은 저조한 편이다. 이러한 상황에서 병원모바일앱의 이용률을 높이기 위한 체계적인 연구가 필요하지만, 관련 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 기술적 관점의 정보시스템성공모형과 인지적 관점의 기대일치모형을 통합하여, 병원모바일앱 지속이용의도에 대한 영향 메커니즘을 실증하고자 한다. 이를 위해 병원모바일앱 이용 경험이 있는 국내 성인 181명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 구조방정식모형 분석 결과, 대부분의 품질요인이 기대일치와 인지된 유용성 및 만족도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기대일치는 인지된 유용성과 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 인지된 유용성과 만족도는 병원모바일앱의 지속이용의도에 유의한 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 기대일치모형과 정보시스템성공모형을 통합하여 의료분야, 그 가운데에서도 이용률이 저조한 병원모바일앱 사용 맥락에 적용한 연구라는 점에서 의의가 있으며, 연구결과를 통해 병원모바일앱의 이용률 증대 및 효과적·효율적인 서비스 운영을 위한 실무적 시사점을 제시하였다.