• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.450-456
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• 1999

본 논문은 우리나라의 대표적인 SI 업체인 "A"사가 금년도에 수행한 국내 SI 프로젝트 20여개를 중심으로 조사한 생산성, 결함율, 원가, 납기, 범위, 인력, 외주 등의 데이터를 여러 측면에서 분석하여 그 실상을 제시하고자 하였다. 본 조사를 통하여 명백하게 데이터로 확인된 것은 이미 알려진 바와 같이 직접인건비 정도를 건지는 수준에서 수행되고 있다는 사실이다. 지나치게 낮은 금액 때문에 적정이 50%도 안되는 기간과 공수로 무리한 계획을 세우고, 그 계획을 지키기 위하여 어쩔 수 없이 많은 잔상의 프로젝트를 수행하는 것이 엄연한 우리의 현실이다. 이러한 현상은 비단 "A"사에만 국한된 사례는 결코 아닐 것이다. 정통부가 추진하고 있는 IT관련 정책에도 이의 타개를 위한 중장기 정책과제를 도출하여 추진하고 있는 현실이 이러한 실태를 인정하고 있다는 반증이 될 것이다. 본 연구는 우리나라의 SI 프로젝트 실태를 보다 구조적으로 파헤침으로서 이의 해결을 위한 근본적인 접근의 필요성을 강조하려는데 있다. 접근의 필요성을 강조하려는데 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.453-454
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• 2019

현대 사회에서는 의사 결정을 위해 다양한 도구가 사용되고 있다. 대규모로 진행되는 토의나 토론에서는 데이터를 분석하는데 많은 비용과 시간이 소모되고 있다. 회의록 요약시스템은 기존 문서처리방법을 자동화하여 인건비 절감과 처리시간을 단축하는 긍정적 효과를 기대하고 있다. 본 논문은 기존에 수작업으로 진행되었던 과정을 보다 효과적으로 운영할 수 있도록 회의록 요약시스템을 설계하고 구현한다. 대규모 토론이나 토의에서도 요약시스템 통해 대표의견을 제시받아 정확한 의사결정을 하여 시간절약과 비용절감 효과를 기대한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.11a
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• pp.49-53
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• 2018

ICT 기술의 발전과 금융기술의 진보로 온라인 쇼핑으로 대표되는 전자상거래는 점점 더 대중화되고 있다. PC나 모바일기기로 빠르고 손쉽게 물건을 구매할 수 있어 온라인 쇼핑은 많은 사람에게 일상이 되었다. 특히 온라인 쇼핑은 임대료, 각종 공과금, 인건비, 재고 확보 등으로 높은 초기비용이 필요한 일반 오프라인 쇼핑에 비해 낮은 진입장벽을 가지고 있어 많은 창업가들이 관심을 두고 있다. 이에 본 연구에서는 가장 보편적 온라인 쇼핑 창업 형태인 플랫폼 기반 창업을 통해 국내 온라인 창업 시장에 대해 전반적으로 알아보고자 한다. 특히 국내 최대 온라인 쇼핑 플랫폼인 네이버 스마트스토어의 판매자를 예로 살펴보면서 기존에 많이 연구되었던 소비자 입장에서의 온라인 쇼핑이 아닌 창업자 즉 판매자 입장에서 온라인 쇼핑을 분석함으로써 국내 온라인 쇼핑 창업의 양성에 필요한 정책적 지원에 관하여 시사점을 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.91-93
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• 2011

본 논문은 영상처리 및 센서를 이용하여 주유할 차량으로 이동, 주유구 인식 및 개폐, 주유까지의 과정을 처리할 수 있는 무인 주유 로봇의 구현 과정을 기술하였다. 캐터펄트는 자동차가 주차된 곳에 정확히 멈추게 되고, 로봇 팔이 영상 처리를 이용하여 주유구 위치를 찾아낸 뒤 주유를 시작한다. 로봇은 현 주유 시스템의 불편한 점을 사람 없이 전 과정을 처리하는 역할을 함으로써 주유소를 무인화하여 인건비를 최소화 시키고, 악천후 상황에서 주유의 편리성을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.515-516
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• 2021

본 논문은 대형 매장 및 편의점 등과 같은 상품의 구매와 판매가 이루어지는 시스템에서 RFID를 활용하여 무인 결제 서비스를 지원한다. 제안 기술은 사용자가 결제처리, 재고관리 기능을 갖는다. 결재 시스템은 상품 결재와 동시에 재고 관리가 가능하도록 설계하였다. 소비자의 입장에서는 편리하고 쾌적한 스마트 쇼핑 환경을 제공 받을 수 있고, 판매자 입장에서는 인건비 절감효과, 재고관리에 효율성과 편의성을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.945-948
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• 2020

최근 코로나 사태로 인하여 한국에서는 사람 간에 거리를 두는 사회적 거리 두기와 생활 속 거리두기를 시행하고 있다. 또 식당에서의 지출 중 가장 큰 비율을 차지하고 있다. 인건비를 절감하기 위해 본 연구는 2D Lidar 센서를 사용하여 식당에서의 사람과의 접촉이 가장 큰 서빙의 역할을 로봇이 직접 하는 것을 목표로 하였다. Lidar 센서를 이용해서 SLAM을 구현하였고 안드로이드 앱을 사용하여 주문 결제를, Four Bar Linkage를 사용하여 음식 전달 부분을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.203-204
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• 2020

챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.291-292
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• 2020

소비자의 소비 습관에 따라서 기업 또한 E-커머스와 결합된 비대면 서비스를 출시하고 있고 언택트 마케팅은 기술력과 결합되면서 대면서비스를 시행했을 때의 노동력이 줄어들 것이고, 자연스럽게 인건비의 감소로 이어지고 있는 상황이다. 강제로 비대면 소비를 접하게 된 소비자는 온라인 서비스의 간편함을 경험하게 되었고 이는 온라인 서비스의 확산으로 이어져 있다. 이에 따라 코로나 종식 이후에도 소비자는 언택트 서비스의 편리함과 신속함을 지속적으로 원할 것이다. 그러한 소비자의 욕구를 해소하기 위한 방안으로써 언택트 문화는 발전을 이어나갈 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.373-374
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• 2020

현대 사회에서 사람과 사람이 아닌 기계와 사람 간의 거래가 대중화 되고 있다. 무인 거래 시스템(이하 키오스크) 사용이 지속적으로 증가하는 이유는 높은 인건비의 절감, 편리성, 시간 단축으로 볼 수 있다. 반면, 키오스크 사용은 다음과 같은 단점이 있다. 메뉴 선택에 있어서 주위 사람들에 의해 심리적 불안감이 생겨 충분한 시간을 가지지 못하고 메뉴를 선택하여 원치 않은 주문이 발생 할 수 있는 것이다. 이 논문에서는 키오스크로 메뉴 선택에 있어서 심리적 불안을 가지는 사람 및 키오스크 사용에 불편함을 가진 사람들이 효율적으로 접근할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 통해 해당 매장에서는 다른 고객들의 눈치를 보지 않고 충분한 시간적 여유를 가지고 메뉴를 선택하여 편리하게 사용 할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.185-186
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• 2020

최근 제품을 주문하거나 상품을 조회하는 등의 간단한 상담을 챗봇을 이용하여 자동화하는 온라인 쇼핑몰들이 늘어나고 있다. 이는 고객을 상담하는 상담원의 업무를 줄여줄 뿐 아니라 고객 상담을 즉각적이고 효율적으로 진행할 수 있다. 또한 사용자의 입장에서 챗봇은 처음 이용하는 사람도 사용하기가 쉽고, 상담원과의 연결까지 기다리지 않고 사용자가 원하는 시간에 커뮤니케이션이 가능하고, 기업 측면에서는 인건비가 감소되고 고객관리가 용이해진다는 장점이 있다. 그러나 챗봇은 주어진 질문에만 대답할 수 있고, 처음 메뉴를 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카카오톡 오픈빌더를 사용하여 질문의도를 파악하는 intent와 entity를 추출한 뒤 딥러닝을 통해 체계적으로 학습을 진행한다. 이를 통해 주어지지 않은 질문들을 파악한다. 또한, 오픈빌더의 시나리오 선택 기능을 활용하여 초기에 선택할 수 있는 메뉴를 파악하기 쉽도록 구현하였다. 사용자는 본 논문에서 제안하는 챗봇을 통해 사용자는 상담에 필요한 도움을 받을 수 있을 것으로 기대된다.