• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.105-115
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• 2023

본 연구는 디지털 기술 수용을 통하여 이용자를 스포츠에 직접적인 참여 확대로 유도할 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 2022년 7월 1일부터 8월 30일까지 사물인터넷(IoT)을 적용한 홈트레이닝 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문 조사는 비대면 자기기입식 방법으로 129명이 참여하였다. 자료 처리는 IBM사의 SPSS 21.0 프로그램을 활용하여 빈도분석, 탐색적 요인 분석, 신뢰도 분석, 상관관계분석, 다중회귀분석, 3단계 매개회귀분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 홈트레이닝 PPM 모델과 스포츠 직접 참여의 관계에서 용이성은 매개효과가 나타났다. 불만족 요인에서 단순 기능성은 완전매개효과가 나타났고, 비효율성은 부분매개효과가 나타났다. 만족 요인에서 유희성과 경험 가능성은 완전매개효과가 나타났다. 계류 요인에서 개인 혁신성은 완전매개효과가 나타났다. 둘째, 홈트레이닝 PPM 모델과 스포츠 직접 참여의 관계에서 유용성은 매개효과가 나타났다. 불만족 요인에서 단순 기능성은 완전매개효과가 나타났고, 비효율성은 부분매개효과가 나타났다. 만족 요인에서 유희성과 경험 가능성은 완전매개효과가 나타났다. 계류 요인에서 개인 혁신성은 부분매개효과가 나타났다. 이러한 연구를 통하여 스포츠 산업이 NFT, 메타버스, 가상·증강현실 등 디지털 기술의 확대로 소비지출 확대와 경제성장에 기여하길 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.991-1002
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• 2004

온라인게임 비즈니스는 가장 수익성이 높은 오락산업으로 등장하였고 2004년 현재 국내에서만 26백만명 이상의 게이머들이 온라인게임을 즐기고 있다. 이러한 온라인게임인구의 급격한 증가는 광대역 인터넷서비스망의 보급으로 온라인게임 플레이환경이 확충되고 전국 도처에 PC방이 보급됨에 따른 것으로 온라인게임은 이제 주류 오락문화로 자리매김이 되고 있다. 또한 점차 다양한 연령층에서 온라인게임을 즐기에 됨에 따라 특정 연령층을 타겟으로하는 다앙한 게임들이 개발되고 있다. 게임시장이 지속적으로 성장하고있고 많은 새로운 온라인퍼블리셔들이 시장에 진입하고는 있지만 온라인게임의 성공적 개발을 위해 어떤 요소들이 전략적으로 중요한지에 대해서는 상대적으로 거의 알려져 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 온라인게임의 성공적 개발에 영향을 주는 요인을 식별하기 위하여 연구모형을 제공하고 이를 구조방정식모형을 이용하여 심증분석을 수행하였다. 연구모형에서는 온라인게임의 성공수준에 직ㆍ간접적으로 영향을 미치는 영향요인으로 커뮤니티활동, 다양한 아이디어탐색, 체계적 개발전략, 신축적 개발프로세스, 데모버전의 활용, 아웃소싱 등을 고려하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 이용하여 연구모델의 타당성을 테스트하고 변수들간의 인과관계를 검증한 결과 흥미로운 결론을 도출할 수 있었다. 분석결과 온라인게임커뮤니티의 활용과 체계적 개발 전략의 수립이 성공적인 온라인게임개발의 핵심요인인 것으로 밝혀졌고 게임개발시 체계적인 개발프로세스를 구축ㆍ운영하는 것이 중요하다는 사실을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 성공적 온라인게임 컨텐츠 개발을 위한 가이드라인으로 유용하게 쓰여지고, 핵심성공요인에 대한 이해를 통하여 게임개발 및 마케팅 전략계획을 체계적으로 구축할 수 있도록 지원해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권3호
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• pp.135-142
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• 2011

최근, 통신기술의 급속한 발전으로 인해 때와 장소에 구애받지 않고 콘텐츠를 소비하고자 하는 사용자의 욕구와 새로운 비즈니스 모델을 찾고자 하는 사업자의 바람이 맞물려 N-스크린 서비스 전략이 주목 받고 있다. N-스크린은 TV, 컴퓨터, 휴대용 단말 등 다양한 기기에서 끊김 없이 콘텐츠를 공유, 소비할 수 있도록 지원하는 스크린 확장 개념의 서비스로서 미국의 통신회사인 AT&T에서 처음 제안했던 3-스크린 서비스 전략이 발전된 형태이다. 유료 콘텐츠에 대한 N-스크린 서비스에서 유료 콘텐츠에 대한 끊김없는 스크린 전환을 지원하기 위해서는 스크린을 전환하고자 하는 기기로 일시적인 시청권한을 부여해야 한다. 하지만 접근제어 시스템을 사용하고 있는 현재의 방송환경에서는 일시적으로 권한을 부여하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 현재 방송환경에서 유료콘텐츠에 사용하고 있는 접근제어 기법에 대해 살펴보고 일시적인 권한 부여를 할 수 없는 이유에 대해서 살펴본 뒤 현재 사용 중인 접근제어 기법을 기반으로 추가적인 키를 사용해 시청권한 문제를 해결하는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.391-398
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• 2021

전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.223-234
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• 2008

최근 웹 서비스 분야는 기업내외의 효율적인 통합 환경을 제공해 주면서 웹 서비스의 도입을 원하는 업체가 증가하고 있다. 또한 웹 서비스가 발전하면서 새로운 비즈니스 모델이 등장하고, 웹 서비스로 인해 국내 기업 환경 및 e-비즈니스 환경이 변화하고 있다. 유사한 기능을 제공하는 웹 서비스가 증가함에 따라 사용자의 요구에 가장 적합한 서비스를 찾는 방법이 더욱 중요시 되고 있다. 많은 유사한 웹 서비스들 가운데 하나를 선택해야 할 때, 서비스 사용자는 일반적으로 웹 서비스의 품질 정보를 필요로 하게 된다. 그러나 웹 서비스의 광고 QoS 정보는 항상 신뢰성이 있지는 않다는 문제점이 있다. 서비스 제공자가 더 많은 사용자들을 끌어들이기 위해 부정확한 QoS 정보를 게시하거나, 게시된 QoS 정보가 오래 되었을 수도 있다. 따라서 현재의 사용자들이 웹 서비스로부터 받는 QoS를 평가하고 이러한 평가를 공유하는 중개자의 존재는 새로운 사용자들에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 서비스 사용자의 입장에서 사용자가 원하는 최적의 품질을 제공하는 서비스를 찾도록 도와주는 에이전트 기반 품질 브로커 아키텍처를 제안한다. 동적으로 웹 서비스를 선정하는 아키텍처를 사용자에 제공함으로서 사용자의 품질 요구 변경 문제를 해결할 수 있다. 즉 사용자는 품질 브로커 서버에 연결된 UDDI 브라우저를 통해 최적의 품질 척도를 제공하는 서비스를 검색할 수 있다. 또한 각 서비스의 품질척도 값 결정에는 사용자 개입이 최대한 배제된다. 기존 선정 아키텍처에서는 사용자의 주관적 서비스 등급 선정으로 객관적 평가가 어려웠으나, 에이전트가 사용자 위치에서 모니터링 한 바인딩 정보를 통한 품질 척도 값 결정으로 객관성을 확보할 수 있다. 즉, 제공자들이 제공하지 못하는 서비스의 QoS 정보를 사용자측 에이전트들의 피드백으로 인한 QoS 정보 공유로 해결하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.177-198
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• 2018

최근 경제재로서 수자원(Water Resources)의 속성이 공공재 성격을 동시에 띠면서 수자원기술의 측정과 성과 관리 체계를 확보하고 활용해야 할 필요성이 제기되고 있다. 그 동안 수자원기술의 평가는 대부분 순현재가치(NPV)나 비용편익효과(B/C)를 바탕으로 경제성 평가(Feasibility Study) 혹은 기술(환경)영향평가(Technology Assessment)로 수행되어 왔으며, 연구성과의 확산과 피드백을 받을 수 있는 기술 기반 사업의 경제적 가치를 객관적으로 평가하는 모델은 체계화되지 않았다. 그리하여, 본 연구에서는 K-water(한국수자원공사)가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 구축할 필요성을 느끼고, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하고자 한다. 본 연구에 적용된 K-water 평가대상기술은 공공재로서, 사회전반에 기여한 가치 및 성과를 측정하고 관리할 수 있는 도구로 활용 가능하다. 예를 들면, 사회전반에 기여한 가치를 산출하여, 편익의 파급효과에 대한 성과 홍보자료, 혹은 비용 투입 당위성에 대한 근거자료로 활용할 수 있고, 공공기술의 특성상 대규모 연구개발 투입 비용에 대한 정당성을 확보할 수 있다. 따라서, 공공재를 다루는 한국의 대표적 공기업인 K-water가 사업 운영상의 전략을 수립하고 투입개발 비용에 대한 성과산출 근거 기반을 구축할 수 있을 것으로 판단된다. 본 고에서는 K-water가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 기반으로, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하였다. 특히, 일본 산업기술종합연구소(AIST)의 평가방법론을 활용하여 연관 편익항목을 기준으로 비용계정에 매칭시킨 후, 기존의 비용-편익 접근법과 FCF(Free Cash Flow)법의 평가체계를 활용하는 'K-water 고유모델'을 제시하였으며 이를 통해 K-water 연구성과 관리체계 상의 파이프라인을 구축하는 동시에 "해수담수화" 관련 기술에 대한 검증을 수행하였다. 수자원 분야 기술의 특성을 반영한 웹기반 가치평가시스템의 설계 구성로직과 평가프로세스를 분석하며, 기술통합관리시스템 상의 공익형 및 수익형 기술가치를 산출하기 위한 각 모델별 참조정보 및 DB 연계로직도 살펴본다. 종래의 타 분야 기술가치평가 시스템이 지닌 재무적 데이터 기반의 사업가치 산출로직에 수자원 특성이 반영된 정성평가지표의 정량화 지수를 함께 반영한 하이브리드형 평가모듈과 실제 웹기반 평가의 UI 구성화면을 검토한다. K-water의 가치평가 모형은 공익형과 수익형 수자원 기술을 구분하여 평가하게 되는데, 먼저 수익형 기술가치평가는 "기술의 경제성"이라고 하는 특성상 외부 산업유형의 수익(Profit)특성을 반영하여 화면을 설계 가능하다. 예를 들어 K-water 기술인벤토리 수도부문 기술은 수처리 멤브레인과 같이 수익 지향 기술이 다수 분포된다. 반면에, 공익형 기술가치평가는 공공의 편익(Benefit)과 비용(Cost)특성을 반영하여 화면을 설계하게 되는데, 댐과 같이 편익을 지향하는 기술을 평가하는데 활용된다. 또한 본 고에서 제시된 비용-편익 기반의 공익형 기술가치평가 모형(K-water 고유 평가모델)에 대한 적정성 검토를 위해 사회적 수명(20년)을 지닌 수자원 기술의 편익흐름 추정으로부터 실제 사례에 적용해 보았으며, 향후에는 다양한 사업환경 특성을 반영한 비즈니스 모델별 평가모형 검증을 추가적으로 수행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 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.

• 자원리싸이클링
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• 제31권5호
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• pp.67-76
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• 2022

가구 산업은 부가가치 창출의 가능성이 높고 중소기업이 주축이 되어 있는 산업 특성상 일자리 창출 여력이 크다. 그러나, 최근 사용 후 가구의 처리 동향을 살펴보면 재사용 가치가 충분한 사용 후 가구마저도 파쇄되어 고형연료(SRF)로 활용되고 있는 사례가 많으며, 폐기물 처리업체는 지속적으로 감소하면서 폐목재 적체 현상으로 이어지고 있다. 이 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로, 순환이용효율성이 높은 사용 후 가구 재제조 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 재제조는 자원 및 에너지 절감 효과가 크고, 고용창출 효과가 높다는 점에서 사용 후 가구에 적용 시 산업경제적 파급효과가 클 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 해외의 사용 후 가구 재제조 과정을 분석하여 그 특성을 파악하고 이를 바탕으로 경제성 및 환경성 분석을 수행하였다. 경제성 분석 결과, 1인 사업장 기준으로 사용 후 가구 재제조를 통한 연간 예상수익은 약 104백만원, B/C 분석결과는 30으로 높은 사업성을 확보하는 것으로 나타났다. 이는 우리나라 1인 근로자 가구 연평균 소득의 3.11배(연평균 소득은 33백만원)에 달하는 수준이며, 같은 중량의 SRF로 재자원화할 경우의 수익 325천원보다 320배 높은 수준이다. 또한, 환경성 분석결과, 기존의 목재펠릿으로 가공하는 재자원화보다 재제조함으로써 얻을 수 있는 연간 온실가스 저감효과는 연간 2.2 tCO₂-eq.이며, 이는 소나무 937그루 또는 신갈나무 622그루가 연간 흡수하는 온실가스의 양과 유사한 수치이다. 이러한 연구결과는 폐기단계에서 경제적 환경적 효과를 고려한 재자원화 방법을 우선 적용하는 것이 중요함을 시사해준다.