• 한국빅데이터학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.169-186
• /
• 2024

본 연구는 중소기업의 AI 도입 확대를 위한 수용요인을 분석하고 실무적, 정책적 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 전국에 소재한 제조, 서비스, 정보통신 분야 등 다양한 업종의 중소기업 315명을 대상으로 AI 수용요인을 실증 분석하였다. UTAUT를 기반으로 의사결정 신뢰성, 지각된 인식, 정책지원, 교육훈련, 인지된 비용, 지각된 위험성, 시스템 복잡성의 영향력을 검증한 결과, 의사결정 신뢰성은 성과기대와 사회적 영향에 긍정적인 영향을, 지각된 인식은 성과기대와 노력기대에 긍정적인 영향을, 정책지원은 사회적 영향과 촉진조건에 긍정적 영향을 교육훈련은 노력기대 및 촉진조건에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 인지된 비용은 사회적 영향과 촉진조건에 부정적 영향을 미치며 지각된 위험성은 성과기대와 사회적 영향에 부정적인 영향을 미쳤다. 시스템 복잡성은 노력기대에 부정적인 영향을 미쳤으나 촉진조건에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 산업계의 AI 확산을 위한 기초 연구로 폭넓게 활용되고, 중소기업의 AI 도입을 촉진할 수 있도록 실무적, 정책적 시사점을 제공하기를 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.111-129
• /
• 2023

디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.105-123
• /
• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.24-38
• /
• 2021

본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 기술인 지능정보기술에 있어 한국의 글로벌 경쟁력을 측정하였다. 분석을 위해 PATSTAT Online을 사용하여 미국특허청에서 2010~2018년 사이에 출원된 각 분야의 특허 및 이들이 인용한 선행특허를 수집하였고, 인용·피인용 관계를 국가 수준에서 블록화하여 글로벌 지식 흐름 네트워크를 구축하였다. 각 기술 분야별로 다음과 같은 방식으로 한국의 글로벌 경쟁력을 평가하였다. 먼저 새로운 기술적 지식을 생성하기 위해 기존의 기술적 지식을 재조합하는 과정인 기술수용을 평가하기 위해 입선-연결 중심성을, 다음으로 새로운 기술적 지식 창출의 밑거름인 원친지식 보유 정도를 나타내는 기술파급을 평가하기 위해 출선-연결 중심성을, 그리고 마지막으로 국가 간 지식 흐름의 양적 측면과 질적 측면을 모두 고려할 수 있는 PageRank 중심성을 사용하였다. 분석 결과, 자료의 수집 및 축적, 그리고 확보한 대용량 자료의 처리 분야에 해당하는 사물인터넷·클라우드 및 빅데이터 분야에 비해, 이를 활용하는 인공지능 분야에서 한국의 경쟁력이 상대적으로 가장 열위에 있음이 사용된 모든 지표들을 통해 확인되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.298-299
• /
• 2022

해상운송분야 디지털 전환(Digital Transformation)이란 "해상운송 관련 기업이 새로운 비즈니스모델, 제품, 및 서비스를 창출하기 위하여 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 블록체인, 클라우드 등의 디지털 기술을 활용함으로써 고객 및 시장의 파괴적 변화에 적응하거나 이를 추진하는 지속적인 프로세스"로 정의할 수 있다(장, 2021). 국내 항만물류분야에서 다양한 디지털 전환 기술이 적용되고, 사용되기 시작한 상황에서 구성원들의 적극적인 수용이 디지털 전환의 성공을 가져올 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 항만물류분야의 디지털 전환에 대한 수용성을 알아보기 위하여

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.139-155
• /
• 2016

본 연구는 한국지능정보시스템학회의 고유한 연구영역을 파악하고자 지능정보연구 학술지에 최근 3년 동안 게재된 논문들을 대상으로 키워드를 수집하여 프로파일링 기법과 동시출현빈도를 분석하였다. 이를 통하여 지능정보시스템 연구의 정통성과 정체성을 밝히는 동시에 향후 추구해야할 연구영역을 제시하고자 한다. 연구 정체성에 대한 상대적 위치를 파악하기 위하여 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사학회에 해당하는 한국경영정보학회 그리고 한국정보시스템학회의 키워드 및 연구방법론을 수집하여 비교하였다. 또한, 한국지능정보시스템학회에서 인공지능/데이터마이닝, 지능형인터넷, 지식경영에 대한 주요 분야를 중점적으로 다루고 있음을 고려할 때 각 분야의 대표적인 학회로 한국빅데이터서비스학회 및 한국빅데이터학회, 한국인터넷전자상거래학회, 한국지식경영학회의 연구 경향을 각각 비교 분석하였다. 키워드 분석 결과만을 요약하면, 한국지능정보시스템학회는 키워드 부문에서는 텍스트마이닝, 데이터 마이닝 및 추천시스템에 집중하고 있다는 것을 알 수 있었다. 인공지능/데이터마이닝 분야에서는 빅데이터 개념 자체와 감성분석에 초점을 두고 있고, 지능형인터넷 분야에서는 SNS와 구매의도, 신뢰, 기술수용모델에 집중하고 있었다. 지식경영 분야에서는 지식관리, 지식 공유 키워드에 집중함을 발견할 수 있었다. 더 나아가 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사 연구 분야에서 생태계 전반적 융합 가능성을 진단해 보았다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제24권3호
• /
• pp.42-51
• /
• 2023

겨울철 동파는 물사용 불가, 2차 피해 및 계량기 교체비용 발생 등 많은 사회적 비용을 발생시키고 있다. 정부에서는 지방상수도 시설의 현대화를 위해 많은 노력을 기울이고 있으며, 특히나 전국적으로 SWM 사업을 추진 중에 있다. 본 연구에서는 수용가의 최접점에 설치되는 스마트 미터링에 착안하여 기존의 대기온도가 아닌 계량기 함내 온도를 기반으로 하는 새로운 동파위험 알림 정보서비스를 계획하였다. 또한 본 연구에서는 전국적으로 설치된 스마트미터의 수량적인 한계를 극복하기 위하여, 온도센서로부터 취득된 자료들을 바탕으로 물리적인 온도센서가 없는 지역의 온도를 예측하는 인공지능 기반의 온도예측 모델을 개발하였고, 최적화 과정을 통해 전국을 대상으로 하는 수도계량기 동파위험 정보서비스(안)을 구상하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제30권4호
• /
• pp.95-118
• /
• 2021

Purpose This study verified the moderating effect of consumer knowledge in relation to the factors affecting the acceptance intention of autonomous vehicles by adding trust to the United Theory of Acceptance and Use of Technology model for the commercialization of autonomous vehicles. Design/methodology/approach For this purpose, this study conducted a survey on general consumers who are interested in automobiles. A total of 250 questionnaires were distributed and collected, and 242 questionnaires were used for analysis. To test the hypotheses, multiple regression analysis and multiple group analysis were performed. Findings Performance expectations, effort expectations, social influence, and trust were found to have a positive effect on the acceptance intention of autonomous vehicles. In addition, consumer knowledge between performance expectation and acceptance intention and between effort expectation and acceptance intention was confirmed as a variable that can moderate the relationship.

• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.51-66
• /
• 2018

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.295-298
• /
• 2003

인공지능 분야에서는 전문가 시스템으로써 식단작성에 대한 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 기 구축한 식단작성 시스템을 검토한 후, 조리법을 기반으로 음식과 식품의 관계를 규명하여 보다 더 지적인 식단작성을 고려해 보았다. 이와 아울러, 실용적인 식단을 구성하기 위한 요인을 찾아 사용자의 식생활 관리기능을 향상시키고자 하였다. 이러한 요인으로는 기본적인 사용자 특성 외에 조리법 식품 구매량, 식품가격, 대치식품, 가족단위 구성 등을 생각하였다. 식품, 음식 및 식단의 의미적 관계는 사용자 특성과 취향을 적극 수용하는 지능적인 식단작성을 가능하게 한다. 또한, 제시한 실용적 요인들은 작성된 식단이 실생활에 보다 더 쉽게 적용될 수 있도록 한다. 이들은 식단작성을 위한 음식 및 식단 온톨러지로 그 활용가치가 기대된다.