• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.167-183
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• 2023

최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.179-196
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• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.21-29
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• 2017

3D프린팅 기술의 발달은 표준화된 디자인적 요소를 추출하여 소품종 대량생산하던 2차 혹은 3차 산업시대의 생산방식에서 벗어나, 창작자의 개성을 반영한 창작물을 대량으로 제작할 수 있는 다품종 대량생산 및 개인 맞춤형 생산의 시대를 새롭게 만들어 가고 있다. 그러나 이렇게 3D프린팅을 통해 다품종 대량생산 혹은 개인 맞춤형 제작이 가능하기 위해서는 3D모델링 소프트웨어를 사용해야 하며, 이 소프트웨어가 어떤 기능을 지원하는지에 따라 창작물의 형태와 유형이 달라질 수 있다. 본 연구는 한국에서 3D프린터를 사용하여 창작활동을 하는 사람들이 자신의 작업에 활용하는 3D모델링 소프트웨어가 무엇이며, 이 소프트웨어를 통해 어떤 유형의 창작물을 제작하고 있는지를 파악함으로써 3D프린팅 창작자들의 활동을 소프트웨어적으로 지원할 수 있는 방향을 제안하고자 이루어졌다. 이를 위해 한국 최대의 3D프린팅 창작자 커뮤니티인 오픈크리에이터즈의 회원 60명에게 3D프린팅 창작을 위해 사용해본 3D모델링 소프트웨어, 3D프린팅에 가장 적합한 3D모델링 소프트웨어, 해당 소프트웨어를 통해 자주 출력하는 창작물의 유형에 대해 설문조사를 실시한 후, 설문조사 참가자들의 응답비율과 응답내용을 분석하였다. 결과적으로 한국의 3D 프린팅 창작자들은 Rhino와 123D Design을 주로 사용하고 있음을 확인할 수 있었고, Rhino는 3D프린터 산업 종사자들 중심으로 시제품, 샘플, 실물모형을 제작하는 것에 사용하며, 123D Design은 교육보조도구, 액세서리, 가정용 인테리어 소품 등의 교육 및 취미활동에 사용함을 확인할 수 있었다. 결론적으로 Rhino와 같은 실무형 소프트웨어와 123D Design과 같은 입문자 교육 및 개인 제조형 소프트웨어를 별도로 개발하는 것이 필요함과 특정 산업유형에 특화된 3D모델링 소프트웨어를 개발하여 한국의 개인 창작자들을 지원하는 것이 필요함을 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.13-22
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• 2005

본 논문은 유선용으로 작성된 웹 문서를 모바일용 단말기에서 서비스가 가능하도록 유선 콘텐츠를 모바일 콘텐츠로 변환하는데 목적을 두고 있다. 유선 콘텐츠는 일반적으로 Pop-Up광고창, 불필요한 이미지, 유용하지 못한 링크들로 꾸며져 있어서 유선 환경에 비해 낮은 대역폭, 메모리, 스크린 크기를 갖고 있는 모바일 단말기상에 프리젠테이션이 어려울 뿐만 아니라 모바일 사용자들에게 직접 콘텐츠에 접근하는 것을 혼란스럽게 하고 있다. 그러므로 유선 웹 문서로부터 유용하고 적절한 콘텐츠를 추출하고 이를 모바일 단말기의 특성에 맞춤식으로 제공하는 요구가 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 WAP 2,0과 여기에 채용된 콘텐츠 생성 언어인 XHTML Basic을 기반으로 한 콘텐츠 변환 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 콘텐츠 변환 방식은 유선 웹 문서를 경량화한 후, 기존의 변환 방식인 필터 방식 변환 규칙을 적용하였다. 그리고 적용된 변환 규칙은 수정과 삭제가 쉽게 처리될 수 있도록 XHTML Basic의 모듈단위 기반을 사용하였으며, 또한 변환의 확장성 및 문서의 유효성을 유지하기 위하여 변환 규칙은 XSLT 기술의 XSL 문서 내에 정의하였다. 또한 WAP 1,X의 Legacy한 서비스와의 연동을 위해 CC/PP 프로파일 및 단말기 헤더 정보를 분석하는 모듈을 갖도록 시스템을 구성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.458-467
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• 2014

통증은 암 환자들이 겪는 가장 흔하며 고통스러운 증상중의 하나이며, 암의 진단 초기에 있거나 적극적인 항암 치료를 받고 있는 환자의 30~50%, 진행성인 경우에는 약 60~70%, 말기의 경우에는 80~90% 정도가 통증으로 고통 받고 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 암 환자들에게 있어 체계적이고 사용하기 쉬운 통증 관리 프로그램이 없어 이에 대한 필요성이 요구되고 있다. 본 논문은 암 수술 생존자 및 퇴원 환자가 겪는 통증의 관리에 있어 돌발성 통증 발생 시 신속히 통증을 완화할 수 있는 서비스를 위한 암 통증 자가 관리 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 타당한 가이드라인 정립을 위해 조사지와 평가지, 그리고 NCCN(National Comprehensive Cancer Network) 가이드라인을 참조하였으며, 설계된 알고리즘의 평가를 위해 20명의 암 환자 실험군을 대상으로 한 달간 시범 서비스를 수행하였다. 제안 알고리즘을 평가하기 위하여 시범 서비스 결과를 전문 의료진을 통해 검토한 결과, 90%의 적합성 판단을 도출하여 제안 알고리즘의 실효성을 검증하였다. 의료 전문의 결과 부적합 판단의 경우 통증 일기의 관리에서 적합한 결과를 도출하지 못했으며 이에 대한 향후 연구로 사용자 맞춤형의 통증 일기 알고리즘을 추가로 연구하고자 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권1호
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• pp.41-71
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• 2007

국내에서 빠르게 성장하고 있는 이비즈니스 모델인 인터넷 쇼핑몰에 있어서의 고객 만족 고객 충성도 및 재구매 의도에 관한 연구주제는 학자들에 의해 계속적으로 연구되어왔다. 인터넷 쇼핑몰이라는 업종자체는 지속적인 성장 추세인 가운데, 현재 국내 대부분의 인터넷 쇼핑몰은 고객들에게 서로 유사한 서비스를 제공하고 있는 상황이다. 이러한 상황은 해당 업계에서의 경쟁을 심화시켰으며 인터넷 쇼핑몰들은 고객유치 및 유지차원에서 각자의 웹사이트에 대해 막대한 투자를 하게 되었다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰의 제1의 고객 접점인 웹사이트에 있어, 웹사이트 자체의 특성에 따른 고객만족과 고객충성도 및 재구매의도 간의 관계에 대하여 규명하고자 한다. 본 연구에서의 웹사이트 특성은 정황(Context) 상거래(Commerce), 연결(Connection), 의사소통(Communication) 콘텐츠(Contents) 커뮤니티(Community), 고객맞춤화(Customization)이다. 본 연구 모델을 검증하기 위해서 국내의 인터넷 쇼핑몰 사용자 662인에 대한 설문조사 결과를 사용하였다. 본 연구 결과 일곱 가지 웹사이트 특성중 정황 의사소통, 콘텐츠 및 상거래가 고객 만족의 주요 요인으로 나타났다. 또한 고객 만족은 고객 충성도와 재구매의도를 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 본 연구에서 논의된 바와 같이 학문적으로 그리고 해당 업계에 대해 중요한 시사점을 가진다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권4호
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• pp.299-306
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• 2018

본 연구는 장거리 자전거 여행자들의 여행 경험 연구이다. 자전거 도로와 자전거 타는 행위는 현대인의 생활 패턴의 한 요소다. 이와 동시에 2009년 수립된 '국가 자전거 정책 마스터 플랜'의 의해 전국을 'ㅁ'자로 묶는 테마형 자전거길이 개발되고 있다. 1,300만 자전거 라이더들의 장거리 여행의 욕구는 증가하고 있다. 이에 따라 행정안전부는 2013년 <자전거 행복나눔> 앱을 개발하여 라이더들의 여행 편의를 도모하였다. 본 연구에서는 현재 자전거 앱을 사용하고 있는 39명의 대상자를 통해 본 앱의 사용성 평가를 하였다. 이후 고관여자 6인의 심층 면접을 통해 연구자가 세운 11가지의 가설을 평가했다. 자전거 여행자들에게 더 좋은 경험을 제공하기 위해서는 숙련도별, 테마별, 구간별 길 안내, 속도, 거리 관련 정보 제공, 타 자전거 라이더와의 소통, 준비물 정비 팁 제공, 바이크텔 통합을 통한 숙박 예약 시스템 구축, 한국어, 영어 호환 기능이 제공되어야 한다. 본 연구를 통해 장거리 자전거 여행자 맞춤 서비스 방안을 모색하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1689-1697
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• 2018

본 논문에서는 첨단 ICT기술을 활용하여 온라인 소비자를 오프라인의 전통시장과 연결해주는 O2O 플랫폼 서비스를 기반으로한 모바일 어플리케이션의 디자인을 연구하였다. 소비자가 직접 시장에 방문하여 면대면 (Face-to-face)으로 접촉하는 기존 판매 방식에 더하여 모바일 결제와 개인화 추천서비스 등 첨단 기술을 이용하여 전통시장 소비자의 저변을 확대하고 판매방식 다변화를 통한 이익창출에 기여할 수 있는 방안을 모색한다. 특히, 한국 사용자뿐만 아니라 한국 문화와 상품에 익숙하지 않은 외국인을 위한 다국어를 통한 상품정보 제공기능과 모바일 결제, 저전력 블루투스 비콘(Beacon)을 이용한 근거리 상점 추천 등을 포함한 전통시장 소비자의 편의를 높일 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 전통시장 모바일 어플리케이션은 안드로이드 운영체제에 종속된 네이티브 어플리케이션으로 객체지향 프로그래밍 언어인 자바를 통해 개발하였고 이를 위해 객체지향 분석 설계 방식을 이용하였다. 연구의 결론으로는 현재 각광받고 있는 O2O 서비스를 중심으로 새로운 전자상거래 모델을 디자인하였으며, 이를 통해 전통시장의 저변 확대를 도모할 수 있는 방안을 또한 함께 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권4호
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• pp.61-68
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• 2011

이벤트 기반 서비스 기술은 실시간으로 발생하는 이벤트를 감지하고 분석하여 이에 대한 반응으로 서비스가 연동되는 기술로, 실시간 기업 환경 구축이나 유비쿼터스 서비스 환경 구축을 위한 핵심 기반 기술이다. 실시간 기업 환경에서 요구되고 있는 기업 내 업무 프로세스에서 발생하는 다양한 정보를 실시간 모니터링, 분석하여 변화에 대한 신속한 대응을 제공하거나, 유비쿼터스 서비스 환경에서 상황에 맞게 적시에 맞춤형서비스를 제공하기 위해서는 이벤트 기반의 서비스 기술이 요구된다. 최근 이벤트 중심의 비즈니스 프로세스로 복합 이벤트 처리(CEP : Complex Event Processing) 방식이 사용된다. 복합 이벤트 처리 방식은 여러 이벤트 소스로부터 발생한 이벤트를 대상으로 이벤트들의 영향을 분석하여 대응되는 액션을 처리하는 방식으로 가장 핵심이 되는 기술은 어떻게 사용자에게 의미있는 이벤트(복합 이벤트)를 검출하는가이다. 기존의 연구에서는 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하지 않아도 부분적으로 발생하는 이벤트에 대해 계속적으로 연산을 수행하여 많은 연산과 많은 메모리를 소비하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 응용 계층에서 등록한 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하면, 복합 이벤트를 처리하는 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 먼저 비트맵 인덱스를 이용하여 이벤트의 발생 유/무를 관리한다. 또한 복합 이벤트 질이의 마지막 이벤트를 트리거 이벤트로 정의하며, 이 트리거 이벤트가 발생하는 시점을 통해 이벤트의 발생을 표시한 비트맵 인덱스에 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트의 발생 유/무를 검사하여 모든 이벤트가 발생하였다면, 연산을 수행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 기법은 실험을 통해 복합 이벤트를 구성하는 이벤트의 검사를 매번 수행하지 않고 모든 이벤트가 발생하였을 때에만 연산을 수행함으로 불필요한 연산을 방지하고, 처리하는 이벤트의 수를 감소시켜 연산의 효율성을 증가 시켰다.