• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.37-47
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• 2022

자율배송 운행 데이터는 코로나 시대의 라스트마일 배송에 대한 패러다임 변화를 주도하는 핵심이다. 국내 자율배송로봇과 해외 기술선도국가 간의 기술격차 해소를 위해서는 인공지능 학습에 사용 가능한 대규모 데이터 수집과 검증이 최우선으로 요구된다. 따라서 해외 기술선도국가에서는 인공지능 학습데이터를 누구든 사용가능한 공공데이터 형태로 오픈하여 검증과 기술발전에 기여하고 있다. 본 논문은 자율배송로봇 학습을 목적으로 326개의 객체를 수집하고 Mask r-cnn, Yolo v3 등의 인공지능 모델을 학습하고 검증하였다. 추가적으로 두 모델을 기반으로 비교하고 향후 자율배송로봇 연구에 요구되는 요소를 고찰하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.287-308
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• 2023

ChatGPT는 2022년 11월에 서비스를 시작한 후 급격하게 사용자 수가 늘어나며 인공지능의 역사에서 큰 전환점을 가져올 정도로 사회 곳곳에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 거대언어모델의 추론 능력은 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 빠른 속도로 그 성능이 발전하고 있다. 인공지능을 워크플로우에 도입하려고 하는 기업이나 활용하려고 하는 개인에게 이와 같은 추론 능력은 중요한 요소로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 거대언어모델에서 추론을 가능하게 한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.21-30
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• 2024

본 연구는 폭증하는 디지털 비즈니스의 수요 증가를 감당하기 위하여 AI를 활용한 새로운 제작 방법을 모색하는데 목적이 있다. 이에 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 실제 웹페이지 생성 가능 시스템을 구축하고자 하였다. 첫째, 이커머스 웹사이트 기능을 바탕으로 분류체계를 수립하였다. 둘째, 웹페이지 구성요소의 유형을 체계적으로 분류하였다. 셋째, 딥러닝이 적용가능한 웹페이지 자동생성시스템 전체를 설계하였다. 실제 데이터를 학습하여 구현된 딥러닝 모델이 기존 웹사이트를 분석하고 자동생성되도록 재설계 함으로써, 산업에서 바로 사용가능한 방안을 제안했다. 나아가 체계가 부족했던 웹사이트 레이아웃 및 특징에 대한 분류체계를 수립했다는 측면에서 의의가 있다. 이는 향후 생성형 AI 기반의 웹사이트 연구 및 산업 분야에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.237-258
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• 2022

국내 ICT 산업은 세계 시장 환경이 변화함에 따라, 세계에 미치는 영향력이 점차 커지고 있다. 이 산업은 국가 경제에 기술적, 사회적 측면에서 중요한 원동력으로 여겨지고 있다. 특히 ICT 산업 내 중소기업은 다양성 추구, 기술 발전 및 고용 창출 측면에서 국내 경제 발전의 반드시 필요한 주체로서 여겨지고 있다. 하지만 대기업이나 중견 기업에 비해 작은 규모이기 때문에, 불완전하고 급변하는 환경 속에서 중소기업이 차별화된 전략을 가지고 살아 남기 어려운 상황에 직면해 있다. 그래서 중소기업은 자신이 가진 역량을 향상시키기 위해서 많은 노력을 해야 하며, 정부도 이들이 지속적으로 경쟁력을 갖추도록 기업 내부자원에 맞는 바람직한 도움을 제공해 줄 필요성이 있다. 본 연구는 정부지원 프로그램에 참여하고 있는 ICT 중소기업의 유형을 분류하고, 각각의 유형별로 기업들이 가지고 있는 자원들과 성과창출 간의 관계를 분석하였다. 분석 자료로는 과학기술정보통신부에서 매년 실시하고 있는 ICT 중소기업 실태조사의 데이터를 사용하였다. 이를 위해, 본 연구는 첫번째 단계에서 ICT 중소기업들을 정부지원 프로그램 경험에 따라 공통의 요소를 기반으로 군집화 하였다. 세 개의 군집이 의미 있게 분류되었으며, 각각의 군집은 '적극적 참여형,' '초기 지원형,' '홀로서기형'으로 명명하였다. 두번째 단계로, 본 연구는 각 군집에 대해 프로파일링 분석을 통해 각 군집의 특성을 비교하였다. 본 연구가 수행한 세번째 단계는 군집별로 R&D 성과창출 메커니즘을 회귀분석을 통해 알아보았는데, 각 군집별로 서로 상이한 요인들이 성과창출에 영향을 주었고, 그 영향력의 크기도 서로 달랐다. 구체적으로, "적극적 참여형"은 "현재 보유 인력", "기술경쟁력", "전년도 R&D 투자액"이 "R&D 성과창출"에 중요한 요인들로 밝혀졌다. "초기 지원형"은 "연구개발전담조직 보유 여부", "전년도 R&D 투자액", "대기업 매출 비중", "대기업 납품 벤더 비중"이 성과에 기여하는 것으로 파악되었다. 마지막으로 "홀로서기형"의 경우, "현재 보유 인력"과 더불어 "미래 충원 계획", "기술경쟁력", "R&D 투자액", "대기업 매출 비중", "해외매출 비중"이 유의한 관계를 보여주었다. 본 연구는 정부의 창업프로그램 참여 방식에 따라, 향후 중소기업을 지원할 때, 어떤 전략을 수립해야 하는지를 보여준다는 정책적 시사점을 가지며, 구체적으로 어떤 지원을 제공해야 하는지에 대한 가이드를 제공한다는 실무적 시사점을 가진다.

• 중소기업연구
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• 제31권1호
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• pp.73-88
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• 2009

본 연구는 우리나라 대표적인 강소기업들을 대상으로 심층적 사례조사를 실시하여 새로운 비즈니스 영역의 창출에 필요한 정책적 과제를 도출하고자 했다. 이를 통해 경제 구조적전환기에 금융위기가 가중된 경영환경 속에서 과연 중소기업들이 어떻게 신시장을 개척하고 신성장동력을 지속적으로 유지할 수 있는지에 관해 답변해보고자 했다. 24개 강소기업들에 관한 심층적 전략분석을 토대로 이들의 성공유형과 잠재된 실패요인(성공함정)들을 조사했으며, 그 결과 한국 강소기업의 8가지 유형을 제시했다. 또한 이들의 생존비결과 그에 따른 문제점을 살펴봄으로써 향후 지속적인 경쟁력 유지를 위해 고려해야 할 당면과제들을 도출했다. 이러한 조사결과들을 토대로 우리나라 강소기업들이 신성장동력을 지속적으로 확보하기 위한 전략대안과 정책적 지원방안에 관해서 논의하였다. 이와 함께 '저탄소 녹색성장'의 국가비전에 대해서도 중소기업을 위한 기회창출이라는 차원에서 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.155-169
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• 2014

다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.271-286
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• 2023

COVID-19 팬데믹의 확산은 마스크를 일상생활에서의 필수품으로 변화시켰으며, 마스크에 대한 대중의 인식과 행동에 큰 변화를 일으켰다. 마스크 착용 의무의 완화가 진행되고 있는 가운데, 여전히 많은 사람들이 마스크 착용을 유지하며, 마스크를 개인의 개성과 정체성을 표현하는 패션 수단으로 활용하는 추세가 나타나고 있다. 그러나 마스크와 관련된 기존 연구는 주로 마스크의 감염 예방 효과나 팬데믹 상황에서의 채택 태도를 탐구하는 등 제한된 분야에 국한되어 있어, 마스크 디자인에 대한 소비자 선호도를 이해하기 위한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 마스크의 접이 방식에 따라 마스크 디자인을 수평 접이형 마스크와 수직 접이형 마스크 두 가지 유형으로 구분하고, 각각의 디자인에 대한 소비자 지각과 선호도를 설문 및 시선 추적 방법론을 활용하여 조사하였다. 소비자 설문에 대한 T 검정을 수행한 결과, 수직 접이형 마스크가 수평 접이형 마스크 대비 소비자에게 선호되며, 독특성, 세련미, 입체감, 생동감이 높게 평가되는 경향이 나타났다. 이후, 수직 접이형 마스크가 매력적으로 인식되는 원인을 실증적으로 이해하기 위해 각 마스크 디자인에 대한 아이트래킹 분석을 수행하고, 마스크 디자인 별 시선 패턴의 차이를 도출하였다. 본 연구는 마스크 관련 연구의 범위를 감염 예방 효과 검증 등의 제한적인 영역에서 나아가, 소비자의 디자인 지각 및 평가 영역까지 확장한 점, 마스크의 접이 방식이라는 디자인 요소가 소비자의 지각, 태도 및 생리적 반응에 미치는 잠재적 영향력을 설명하고자 한 점에서 이론적인 공헌이 있으며, 소비자에게 선호되는 마스크 디자인을 위한 의사결정을 지원할 수 있다는 측면에서 실무적인 함의가 있다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권4호
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• pp.79-111
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• 2011

정보통신기술의 발달로 인해 도래한 디지털 경제는 인터넷 비즈니스라는 새로운 사업영역을 창출하였다. 인터넷 비즈니스는 다른 사업과 달리 매우 유동적인 시장점유율 변동이 나타나는 비즈니스 영역으로, 기업들은 시장 내의 경쟁 환경 및 경쟁 구조를 정확히 이해하여야만 불안정한 인터넷 시장 환경에 효과적으로 대처해 나갈 수 있게 되었다. 이에, 본 연구는 한국 인터넷 비즈니스내의 인터넷 사이트 간 경쟁을 각 사업 분야 별 시장점유율에 기초하여 실증분석 하였다. 이를 통해 인터넷 사이트들의 점유율 변동 추이를 살펴보고, 시장 선도 사이트들의 시장 지배력과 개별 시장의 경쟁 구도 등을 살펴보았다. 이러한 연구결과는 각 기업의 인터넷 사이트 담당자에게는 해당 시장의 경쟁양상과 경쟁구조를 파악할 수 있는 기회를 제공하고, 인터넷 분야로 새롭게 진출하려는 기업의 마케터들에게는 자사의 사업 진출 방향에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.