• 경영정보학연구
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• 제19권3호
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• pp.1-21
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• 2017

IoT 기술 도입특성들 중 어떠한 요인들이 기업의 기대성과에 영향을 미치는지를 파악하고자 하는 것이며, 아울러 IoT 신기술 도입을 검토하고자 하는 기업들이 고려해야 할 사전 요인들을 제시해 보고자 한다. 데이타 분석을 위해 국내․외 IoT(사물인터넷) 관련 데이타, 출판물 및 웹사이트 그리고 각종 연구기관 분석데이타와 보고자료를 기반으로 이론적 배경을 정리하였으며, 추가로 선행연구를 참조하여 UTAUT 관련 이론적 배경을 요약하였다. 데이터 분석을 위해 SPSS 22.0과 구조방정식모델 분석을 위해서 smart PLS 2.0 통계프로그램을 사용하였다. 기술통계분석은 신뢰성분석, 타당성분석 및 구조방정식 모델 분석과 연구가설을 검증하였다. 측정모형에 대한 분석을 통해서 내적신뢰성과 집중타당성 및 판별타당성이 충족됨을 확인하였으며, IoT 기술특성과 기대성과 간 관계, 기대성과와 도입의도 간 관계에 대한 가설 검증결과 모두 채택되었다. 따라서 IoT 기술특성은 기대성과에 긍정적 영향을 미치며 기대성과는 IoT 도입의도에 긍정적 효과를 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 IoT 기술특성과 기대성과요인이 도입의도에 미치는 영향에 관한 인과관계를 규명함으로써 IoT를 성공적으로 도입할 수 있는 지침을 제시함고 동시에 IoT를 도입하고자 기업들에게 사전 고려해야 할 요인들(공급사슬 유연성, 운영비용 절감, 자산활용 최적화 및 신규수익 창출)을 제시할 수 있는 연구기반을 조성하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권2호
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• pp.59-64
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• 2016

스토리텔링 기법을 사용하여 교육, 마케팅, 창작 등 다양한 분야에서 활용하고 있다. 특히 창작분야에서는 기존의 구전설화와 같이 짧고 이해하기 힘든 이야기를 현재의 상황과 배경에 맞춰 새롭게 창작하는 이야기들이 많아지고 있지만, 많은 이야기들이 나옴으로써 이야기의 소재 및 아이디어가 한계에 다다르고 있고 기존의 이야기를 바탕으로 하여 새롭게 각색하는 방법이 매우 힘든 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 스토리텔링 저작 지원 소프트웨어 내 사용할 수 있는 스토리 개발을 위한 사전 단계인 텍스트 분석 및 인물정보 추출 방법을 통해 사용자로 하여금 기존의 이야기를 바탕으로 새로운 창작의 기회를 제공할 수 있는 시스템을 개발하고, 이에 대한 기술적인 내용을 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.714-715
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• 2023

최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.347-348
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• 2024

본 논문에서는 철도 구성요소 모니터링을 위한 효율적인 객체 분할 기법으로 사전학습된 SegFormer 모델의 적용을 제안하고, 객체 분할을 위해 보편적으로 사용되는 U-Net 모델과의 성능 비교 분석을 진행하였다. 철도의 주요 구성요소인 선로, 침목, 고정 장치, 배경을 분할할 수 있도록 라벨링된 데이터셋을 학습에 사용하였다. SegFormer 모델이 대조군인 U-Net보다 성능이 Jaccard Score 기준 5.29% 향상됨에 따라 Vision Transformer 기반의 모델이 기존 CNN 기반 모델의 이미지의 전역적인 문맥을 파악하기 상대적으로 어렵다는 한계를 극복하고, 철도 구성요소 객체 분할에 더욱 효율적인 모델임을 확인한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.19-36
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• 2023

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제33권3호
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• pp.177-193
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• 2016

본 논문은 임상의사가 환자치료 시 발생하는 문제를 해결하기 위해 온라인상에서 정보검색하는 과정을 연구하였다. 이를 위해 국내 대학병원 내과 전문의 10명을 대상으로 관찰조사와 심층면담을 수행하였다. Wilson의 문제 해결 모형을 기반으로 임상의사가 임상질문 해결을 위해 온라인상에서 검색하는 단계별 특성과 정보검색의 효용성에 대해 분석하였다. 그 결과, 임상의사는 사전 배경지식을 바탕으로 즉각적인 임상질문을 구성하지만, 실제 검색에서는 대부분 기본 검색전략만 사용하였으며, 본인에게 익숙한 특정 정보원만을 선호하였다. 하지만, 온라인 정보검색 평균 만족도는 7점 리커트 스케일 기준 5.7로 높게 나타났으며, 정보검색 후에 문제해결지수가 상승하였다. 임상의사는 잘 정리된 근거 중심의 신뢰성 높은 정보를 빠르고 쉽게 이용하기를 원하기 때문에 환자 진료시스템에서 바로 치료에 필요한 정보를 보여줄 수 있는 검색시스템의 연계가 필요함을 알 수 있다. 또한, 구글이나 PubMed 외에 다른 온라인 정보원에 대한 인지도는 현격히 낮게 나타나 다른 정보원에 대한 적극적인 홍보와 정보활용교육의 활성화도 필요함을 알 수 있다.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.187-215
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• 2021

기록관에서는 이용자의 요구사항에 대한 이해를 바탕으로 설계된 사용성이 높은 웹 기반 기록정보서비스를 제공할 필요가 있다. 이에 본 연구는 국가기록원 웹사이트 검색서비스의 사용성을 전문가 평가와 다양한 그룹의 이용자 대상 사용성 평가를 통해 분석하였고 이를 기반으로 개선방안을 제시하였다. 연구방법으로 문헌연구, 인터페이스 사용성 전문가 평가 중 하나인 휴리스틱 평가 및 이용자 대상 사용성 평가를 수행하였다. 전문가 평가 결과 정확성 영역에서 심각도가 가장 높았으며 에러대처 영역의 심각도가 가장 낮았다. 이용자 대상 사용성 평가에서는 이용자의 배경요인과 도움말 제공여부가 사용성에 영향을 준다고 가정하였다. 따라서 기록관리학 전공자, 웹/앱 개발자 및 그러한 배경요인이 없는 일반인 등 총 22명을 대상으로 사용성 평가를 실시하였다. 사용성 평가는 사전 설문조사, 5초테스트, 검색과업 수행 순으로 진행하였다. ISO 9241-11:2018의 사용성 구성요소인 효과성, 효율성, 만족도를 기준으로 분석을 진행한 결과 웹/앱 개발자의 검색 효과성이 가장 높았고 기록관리학 전공자의 경우 기록정보콘텐츠 검색에서만 효과성이 높은 것으로 나타났다. 효율성에 있어 배경요인은 영향을 주지 않는 것으로 나타났으며 검색도구에 익숙해질수록 효율성이 향상되었다. 도움말 제공은 효과성과 만족도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 개선방안으로 이용자에게 익숙한 인터페이스와 검색기능의 제공, 도움말 지원의 확대, 일관성 있는 웹 인터페이스 제공을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.522-528
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• 2008

토픽맵에서 사용자의 토픽 선택에 따라 제공되는 정보는 개별 사용자의 관심과 배경지식이 고려되지 않고 최초 도메인 전문가에 의해 구축된 토픽맵 상의 토픽(Topic)과 연관되는 관계(Association), 자원(Occurrence)만을 이용하여 사용자에게 토픽맵 정보를 제공하고 있다. 이에 토픽맵은 개인화된 정보제공 측면의 단점을 보완하고자 개별 사용자를 위한 개인화 기능으로 개인 선호항목 설정, 필터링(Filtering), 범위제한(Scope) 등 사용자가 직접 관심정보를 사전에 설정하는 기능을 제공하고 있으나 토픽맵 사용자를 위한 개인화 측면에서 만족스럽지 못하다. 따라서 본 논문에서는 특정 도메인 토픽맵에서 사용자가 원하는 개인화된 정보를 제공하기 위해 사용자 클릭정보 수집을 통한 프로파일 정보와 이를 이용한 토픽 선호도 백터(Topic Preference Vector), 토픽맵 지식층의 기본요소인 토픽(Topic)과 관계(Association)를 이용한 개인화된 토픽맵 랭킹 알고리즘(PTR)을 제안한다. 사용자는 PTR 알고리즘을 이용하여 개인 선호도가 고려되어 랭킹된 토픽맵 정보를 제공받을 수 있게 됨으로써 개인화된 정보 제공 측면에서의 성능 향상을 가져올 수 있는 장점을 가진다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.154-156
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• 2016

이 연구의 목적은 소비자의 구매의도를 자극하고, 판매를 촉진시켜주는 구매시점광고(POP Ad: Point Of Purchase Advertising)의 소매판매 유통점 활용영역에서 정보전달형태 변화에 따른 광고효과 차이가 있는지를 연구하는데 있다. 연구의 배경과 방법은 통상의 구매시점광고가 정보전달 방법에 있어서 소비자 구매활동 장소 내 외에서 단순 비치, 설치된 상태로서 기능과 역할을 수행하고 있음을 착안, 광고소구형태를 시각, 청각 그리고 인적판매원이 관여된 혼합(시각, 청각)형으로 분류하여 정보를 전달 한 후 소비자의 태도 및 매출 비교를 위해 실증적 실험을 했다. 본 연구의 핵심 가설은 '인적판매원이 개입된 혼합형(시각, 청각) 구매시점광고가 소비자 태도(신뢰도/호감도/구매의도) 및 매출( + / -)영향도가 더욱 높게 나타날 것이다'이다. 이는 소비자에게 시각, 청각이 동시에 전달되는 혼합소구유형은 정보전달력이 우수하고, 광고 효과성이 높을 것이다를 검증하기 위한 것이다. 본격 연구 전에 실시한 1차 사전적 실증 실험결과 소비자가 지각하는 관점에 따라 시각형(광고의 정보내용을 인쇄물로 제공), 청각형(광고의 정보내용을 소리전달형태로 제공), 시각, 청각 혼합형(인적판매원이 시각형 정보를 활용 광고내용을 직접 전달)분류한 3가지 유형간 정보전달 효과의 차이는 없는 것으로 나왔다. 하지만, 본 연구는 생계형 소매유통 창업현장에서 활동하고 있는 소상공인들이 구매시점광고를 광고의 활용측면에서 능동형 마케팅 활동 도구로 사용할 수 있는지에 대한 실증적 사례 분석을 했다는 것에 의의를 두고자 한다. 업종별 차이는 있지만 대부분의 소상공인들의 마케팅 환경은 열악하다. 마케팅 전담 인력의 부재, 마케팅 지식의 부족, 전방위적 마케팅 전개 시간의 한계 등으로 인해 체계적으로 마케팅활동을 펼 칠 수 없는게 현실이다. 이에 현장 활용성이 높은 효율적이고 효과적인 구매시점광고의 광고정보전달 연구 및 개발이 요구된다고 보며, 이에 관한 지속적인 후행적 연구와 노력이 필요하다고 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.767-774
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• 2002

기존의 원영상 복원 기술은 주로 신호 처리 분야에서 영상의 형성(formation), 저장 및 통신상에서 발생되는 왜곡 현상을 복원하는 연구가 많이 이루어 졌다. 원 영상 복원과 관련된 기존의 연구는 블록 정합(block matching algorithm)을 이용한 원영상 복원 방법이 있다. 이 방법은 오 정합(incorrect matching)이 발생하기 쉽고, 오 정합 시 에러가 전파되는 문제점이 있다. 그리고 장면 전환이 2회 이상 발생될 경우 장면 전환 지점과 지점 사이의 복원이 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 문제점들을 해결하기 위하여 확장적 블록 정합 방법(EBMA: Extended Block Matching Algorithm)과 영역 보상법(Region compensation method)을 이용한 원영상 복원 방법을 제안하고자 한다. 원영상 복원에 사용하기 위하여 비디오 사전 정보(장면 전환 정보, 카메라 모션 정보, 캡션 영역 정보)를 추출한다. 추출된 캡션 영역 정보를 이용하여 캡션 문자의 구성 요소 정보를 추출한다. 추출된 비디오 사전 정보를 이용하여 복원의 방향성을 결정하고, 복원의 방향성에 따라 문자의 구성 요소 단위로 확장적 블록 정합 방법과 영역 보상법을 이용하여 원영상 복원을 수행한다. 실험결과 확장적 블록 정합 방법은 빠른 물체의 움직임이나 복잡한 배경에 영향을 받지 않고 복원이 잘 되는 것을 알 수 있었다. 참조할 원영상이 없이 원영상 복원을 수행하는 영역 보상법의 복원 결과 또한 좋음을 볼 수 있었다.