• 벤처창업연구
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• 제18권2호
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• pp.35-52
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• 2023

최근 코로나19, 환경오염 등으로 비대면 환경이 전개되면서 온라인 디지털 헬스케어의 중요성이 커지고 있으며 관련하여 건강관리, 원격진료, 디지털 치료제 등의 벤처창업 및 활동도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 디지털 헬스케어 스마트워치 수용성에 미치는 영향을 확장된 통합기술수용모형(UTAUT2)과 행동추론모형(BRT)의 통합적 접근으로 진행하였다. 첨단 ICT와 의료가 융합된 디지털 헬스케어에 적합한 요인 발굴은 혁신기술 수용연구에 가장 진보적으로 평가받는 확장된 통합기술수용모형을 활용하여 효용기대, 사회영향, 사용편의, 가격장벽, 대안부족, 이용장벽 등의 주요 요인을 도출하였고, 소비자의 가치-이유-태도-행동의도를 일괄 검증 할 수 있으면서 수용이유뿐만 아니라 비수용이유-소비자 스마트워치 디지털 헬스케어 인식의 긍정적 측면뿐만 아니라 부정적 측면까지-분석 할 수 있는 행동추론모형을 활용하여 인과관계 영향과 크기를 검증하였다. 연구를 위해 전국에 있는 10대에서 60대에 이르는 일반인을 대상으로 약 410여건의 설문 응답을 취합하여 이를 바탕으로 데이터에 대한 신뢰성 및 타당성 검정을 거쳐 구조방정식을 이용하여 가설을 검증하였다. 연구 분석에는 SPSS 23, AMOS 23 등을 활용하였다. 연구 결과, 개인혁신성은 수용이유(효용가치, 사회영향, 사용편의), 태도, 비수용이유(가격장벽, 대안부족, 이용장벽)에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 혁신된 ICT의 주요 가치의 사용자 수용의도에의 영항을 확인한 선행연구 연구결과와 동일하다. 그리고 수용이유는 태도에 유의미한 영향을 미치나 비수용이유의 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 소비자들이 ICT 신제품·신규서비스에는 관심이 크지만 이의 구입은 보다 신중하게 선택적으로 한다고 보여 진다. 본 연구는 학술적으로는 기존의 소비자 범용 혁신기술 수용성 분석을 새롭고 향후 중요분야인 스마트워치 디지털 헬스케어 분야의 소비자 가치 수용성 분석으로 발전시켰으며 확장된 통합기술수용모형과 행동추론모형의 장점을 살려 통합적으로 실행한 점 등이 있겠으며, 산업적으로는 기존 소비자의 수용성 이유 분석 중심에서 소비자 수용·비수용 이유 통합 검증으로 스마트워치를 구매하는 이유뿐만 아니라 구매하지 않는 이유까지 분석하여 제품·서비스 기획, 개발, 마케팅에 기여 할 수 있게 했다는 점 등이 있겠다. 본 연구가 향후 우리 생활에 중요한 역할을 할 디지털 헬스케어 분야의 연구 증대에 기여 할 수 있기 바라며 또한 본 연구와 같은 통합적 접근 모형과 소비자 수용·비수용 이유 통합 분석 등을 통하여 혁신과 향후 관련 연구들이 좀 더 소비자 가치에 적합한 심도 있는 요인 발굴과 검증으로 발전하기를 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.9-18
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• 2013

정보 교과는 정보과학적 사고와 원리를 통해 창의적 문제해결력 함양을 교육목표로 하며, 문제 해결 방법과 절차 단원을 통하여 알고리즘 학습을 강조한다. 알고리즘 학습이 문제해결력 향상에 효과가 있다는 선행연구들을 바탕으로 창의적 문제해결력 향상에도 효과를 입증하는 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 이러한 연구들이 알고리즘 내용보다는 CPS와 같은 교수학습 모형이나 콘텐츠에 의존하고 있기 때문에 알고리즘 학습의 중요성이 상대적으로 약해질 수 있다. 본 연구는 일반적인 문제해결과정과 창의적 문제해결과정이 동일하다는 관점에서 알고리즘 학습이 창의적 문제해결력 향상에 효과가 있음을 검증한다. 이를 위하여 일반적인 사고 가운데 창의적인 사고로 간주되는 유추 추론(analogical reasoning)에 대하여 살펴보고, 유추 추론에 필요한 바탕 지식으로 분할 정복 알고리즘을 선택하였다. 퀵 정렬 알고리즘 학습 실험 결과, 분할 정복 알고리즘의 원리 학습한 실험집단과 알고리즘의 절차만 학습한 통제집단이 퀵 정렬 문제를 해결하는 비율에는 차이가 없었으나, 탐색 문제에서는 실험집단이 통제집단 보다 이진 탐색을 사용하는 비율이 더 높았다. 이는 분할 정복과 같은 추상적인 원리를 포함하는 알고리즘 학습이 새로운 영역의 문제를 해결하는 유추 추론에 효과가 있으며, 이는 창의적 문제해결력 향상으로 이어질 수 있음을 의미한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.50-60
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• 2020

건설프로젝트 초기 단계의 사업비 추정치는 사업지의 결정이나 공사 기간과 같은 중요한 사항에서 사업자의 의사결정에 상당한 영향을 미친다. 그러나 초기 단계는 설계도서나 시방서 등의 정보가 부족한 채로 진행되기 때문에 신뢰도 있게 수행하기 어렵다. 기존 연구에서는 초기 공사비를 예측하기 위해 사례기반추론을 사용했으며, 그 중 조회 단계의 가중치를 계산하는 방법으로 유전자 알고리즘을 사용했다. 그러나 기존 유전자 알고리즘은 임의의 수로 연산하기 때문에 현재해보다 좋은 성능을 내기 힘들다는 한게가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 임의의 수가 아닌 상관분석을 이용한 상관계수를 지역탐색의 방법으로 유전자 알고리즘에 반영하고, 지역탐색과 유전자 알고리즘을 결합한 혼합형 유전자 알고리즘으로 가중치를 산정한다. 산정한 가중치를 사용하여 사례기반추론 모델을 개발하고 데이터를 통해 유효성을 검증하였다. 그 결과, 지역탐색을 적용한 혼합형 GA-CBR이 기존 GA-CBR보다 우수한 성능을 보인 것으로 확인되었다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.47-70
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• 2009

본 연구는 초등학교 학생들도 자신이 행한 행위를 바탕으로 반성적 추상화를 할 수 있다는 구성주의자들의 가정을 확인하는데 목적이 있다. 이 목적을 달성하기 위해서 구성주위를 근간으로 하는 교수 학습 이론인 학습지 중심 수업으로 곱셈 수업을 실천하고, 특히 추론 능력이 열등한 학생들을 대상으로 곱셈 지식을 구성하는 능력을 알아보았다. 대구시 수성구에 소재한 J초등학교 2학년 1개 반 37명을 연구 대상으로 선정하여, 비디오 분석, 수업 시간 관찰, 활동지, 개별 면담, 수업 일지 기록 등을 통한 다중검증법을 활용하였다. 본 연구의 결과로부터 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 추론능력이 열등한 학습자도 자기 나름대로의 지식을 구성해 나갈 수 있었다. 따라서 교사는 학생들이 지식을 구성할 수 있는 존재라는 믿음을 갖고 획일적인 수준의 목표를 강제해서는 안 된다. 둘째, 학습자 중심 수업으로 인한 긍정적인 효과성을 인식하여 교사는 학생 각자의 사고를 존중하는 학생관을 가지고, 학생들의 인지갈등을 유발하고 사고를 촉진시켜 줄 수 있는 수업 자료를 제시해야 한다. 셋째, 학생들은 학습하는 과정에서 기존의 학습한 내용과 연관성을 지으면서 학습하는 경향을 인식하고 단편적인 지식의 습득이 아닌 반성적 추상화를 통해 인지구조를 형성해나가도록 해야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.206-218
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• 2015

본 연구는 간호대학생에게 적용한 시뮬레이션기반 임상추론 교육의 임상판단 수행능력, 협력 및 의사소통기술에 대한 효과와 교육 후 교육상황과 설계특성 인식의 변화를 확인하기 위한 비동등성 대조군 전후 유사실험 연구설계이다. 연구대상은 A시 소재 4년제 2개 대학 간호학과의 3학년 학생을 각각 편의표집한 실험군 19명, 대조군 28명으로 실험군에게는 시뮬레이션 기반 임상추론 교육 프로그램을 매주 1회 120분씩 총 7회 제공하였고 대조군에게는 일상적 간호교육을 제공 후 두군 모두 사전조사와 중재 7주후에 임상판단 수행능력, 협력 및 의사소통기술을 측정하되, 협력은 중재 4주후에도 측정하였다. 교육상황과 설계 특성 인식은 시뮬레이션 교육 경험 후에 응답할 수 있어 실험군에서만 중재 1주, 4주, 7주후에 측정하였다. 자료는 SAS 9.2 프로그램의 반복측정 분산분석 및 Linear mixed model으로 분석하였다. 분석결과 실험군에서 임상판단 수행능력, 의사소통기술과 협력이 유의하게 증가하였으며, 중재 1회와 7회 간의 시뮬레이션 교육상황과 설계특성의 인식이 증가하였고, 이러한 변화가 임상수행능력, 협력, 의사소통기술 효과에 긍정적 영향을 미쳤다. 연구결과에 근거할 때 시뮬레이션 기반 임상추론 교육은 임상판단 수행능력, 협력, 의사소통기술을 행동수준까지 향상시킬 수 있는 교수학습 전략으로 적극적 활용되어야 하며 추후 표본 수를 확대하여 교육효과를 검증하고, 교육상황과 설계특성 인식 정도를 시뮬레이션 교육 프로그램 평가 지표로 고려하여야 하겠다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.535-542
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• 2013

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.35-45
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자 Context를 표현하는 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을이용하여 사용자 Context를 언어와 기종에 독립적이면서 사람이 생각하는 것과 최대한 유사한 형태로 기술하는 것을 제안한다. 재래의 방법으로 사용되어온 일반 집합으로 Context를 표현하는 방법은 실세계의 환경을 표현하는데 한계가 있기 때문에 본 논문에서는 퍼지 개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL 언어를 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현하며 이를 OWL로 기술한다. 그리고 OWL로 변환된 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 검증한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 사용하면 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있으며 퍼지의 개념을 사용하여 Context를 표현하기 때문에 상태나 정도를 표현함에 있어 좀 더 효과적이다. 뿐만 아니라, 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있으며 추론된 상태에 따라 시스템이 자동적으로 작동하게 하는 것이 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.43-61
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• 2011

본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.200-207
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• 2020

CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.323-339
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• 2010

임베디드 시스템은 오늘날 우리 일상에서 널리 사용되고 있고 그 중요성은 더욱 증대되고 있다. 이에 비례하여 임베디드 시스템의 복잡도와 이를 개발하려는 노력 또한 더욱 더 증가하고 있다. 하드웨어와 소프트웨어로 구성되어 있는 임베디드 시스템의 이질적인 특성은 시스템 개발 및 통합 시에 에러를 야기하는 주원인이 된다. 그 중에서도, 하드웨어와 소프트웨어 간의 인터페이스에서 발생하는 에러가 시스템 에러의 13%를 차지하고 있으며 이 비율은 더욱 증가하는 추세이다. 우리는 하드웨어와 소프트웨어 동시설계를 위한 실제적인 인터페이스 동시 검증 기법을 제안하고 이를 지원하는 도구를 구현하였다. 먼저, 이 논문은 하드웨어와 소프트웨어간의 상호작용을 기술할 수 있는 인터페이스 명세를 정의한다. 이 명세 방법은 하드웨어와 소프트웨어 서로간의 특성을 잘 표현할 수 있고, 소프트웨어 명세로부터 하드웨어 명세로의 변환이 가능하여 전체 시스템이 소프트웨어의 입장에서 기술될 수 있도록 한다. 둘째, 작성된 하드웨어 설계와 소프트웨어 설계에 대해 명시된 인터페이스의 의미대로 동작하는지를 검증하는 기법을 제시한다. 주어진 명세로부터 소프트웨어의 동작을 가정하고 이를 하드웨어 설계로 모델링하여 하드웨어 인터페이스에 대한 모델검증을 수행하고, 그 후 소프트웨어의 동작에 대해 검증을 수행하는 가정-보증 추론(assume-guarantee reasoning) 방식의 검증을 수행한다. 마지막으로 기존의 검증 연구들이 저수준의 인터페이스를 추상화하여 현실적 적용이 힘들었던 반면 우리는 디바이스 API, 디바이스 드라이버, 디바이스 컨트롤러 등의 저수준의 인터페이스 코드들을 자동으로 생성하여 검증된 하드웨어와 소프트웨어 코드가 바로 통합되어 시스템을 구축할 수 있는 실제적인 해결책을 제시한다.