• 한국과학예술포럼
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• 제30권
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• pp.453-464
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• 2017

IT 기술의 발달과 함께 일상생활 속에서 사용자 편의와 감성을 충족하기 위한 기능을 제공하는 다양한 스마트 제품과 서비스가 확산되고 있다. 특히 빠르게 발전되고 있는 입출력 기술과 센싱 기술, 자능형 시스템 등은 다채로운 인터랙션 방식과 새로운 사용자경험 가능성을 열어가고 있다. 본 연구는 다양한 기술요소들의 활용을 사용자 관점에서 고려해야 하는 스마트 제품 컨셉 디자이너들의 아이디어 발상 단계에 대한 관심에서 시작되었다. 본 연구의 목적은 스마트 제품의 아이디어 발상 단계에서 활용할 수 있는 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하는 것으로, 디자이너들이 기술 기반의 스마트 제품 아이디어를 보다 체계적으로 도출하는 방안을 시도하였다. 이를 위해 먼저, 문헌조사를 통해 스마트 제품의 개념과 특징, 그리고 스마트 제품 인터랙션 구현을 위한 기술 및 제품 요소들을 파악하였고, 디자인 분야에서 제안되어온 프레임웍 선행 사례를 조사하였다. 이를 바탕으로 스마트 제품의 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 프레임웍 구성요소들이 스마트 제품 아이디어 발상 단계에 어떻게 적용될 수 있을지 사례를 통해 설명하였다. 본 연구의 결과로서 제안한 프레임웍은 제품 구성요소, 상황인식 관련 요인, 정보입력 요인, 피드백 출력 요인 네 가지 카테고리로 구성되며, 각각에 있어서 사용자경험 관점을 반영한 세부요소들이 정의된다. 또한 각 세부요소 별로 기존에 있는 스마트 제품/시스템의 예시가 제시되어 어떤 요소인지 이해하기 쉽도록 정리되었으며, 제품 아이디어 사례를 통해 아이디어 발상 지원 도구로서의 프레임웍 활용성이 검토되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 향후 보다 다양하고 심도있는 사례연구를 통해 각 요소들의 조합에 따른 다양한 아이디어를 제안함으로써, 스마트 제품의 인터랙션 아이디어 발상 도구로서의 가능성을 검증할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.477-483
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• 2008

적절히 설계되고 계획된 버스 혹은 마을버스와 같은 노면 대중교통수단은 그 노선의 유연성으로 인해 대부분의 도시지역에 서비스를 제공할 수 있다. 노면 노선망은 그 특성 상 고정된 괘도 노선망에 비해 변화가 심할 수밖에 없기 때문에 노선체계개편이 주기적으로 이루어지는 경우가 많다. 이 같은 노선 망의 변화는 이용자, 운영자 그리고 도시에 큰 영향을 주기 때문에 노선 망에 대한 적절한 분석과 평가는 매우 중요한 사안이다. 그럼에도 불구하고 노선 망에 대한 포괄적인 분석을 가능케 하는 유용한 평가틀의 미비한 이유로 노선설계 시 적절한 분석과 평가가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 노면 대중교통노선망의 분석, 비교와 평가를 위한 틀 구축을 목적으로 노선 망 크기, 노선망 구조, 노선망의 서비스수준, 노선망의 운행효율성과 도시와의 관계라는 5가지 카테고리의 평가기준을 제시하고 각 기준에 따른 정량적인 평가 지표를 제시하였다. 지표의 적정성을 고려하여 개념적이고 이론적인 접근을 최소화하고 현실적으로 사용 가능한 지표를 정립하고자하였으며 제시된 지표를 부산광역시 3개 지자체 마을버스 노선망을 대상으로 그 적용성을 살펴보았다. 연구의 결과는 기존노선의 분석과 평가, 노선설계 및 계획 시에 유용한 설계기준으로 이용될 수 있을 것이며, 도시 간 비교 평가 연구 등 학문적 연구에도 도움이 될 것이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제6권3호
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• pp.143-156
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• 2004

본 사례는 할인점 시장을 개척하고 시장 선도자로서의 역할을 충실히 수행한 바 있는 이 마트의 경영철학과 비전을 소개하고 이 마트 마케팅전략의 개요를 분석한 후 마지막으로 이 마트의 성과와 과제를 논의하였다. 이 마트는 할인점의 미션으로 '양질의 상품을 가장 저렴한 가격으로 지속적으로 판매하여 고객들에게 실질적인 혜택(이익)을 제공하는 것'으로 결정하고 할인점 업의 본질에 충실하여 할인점 업계의 강자(일인자)를 추구하는 전략을 선택하였고 이를 위하여 이 마트는 "최저가격 할인점 이 마트"라는 슬로건을 전개한 바 있다. 이 마트 브랜드전략의 목표는 '대한민국 1등 할인점' 또는 '소비자가 할인점하면 이 마트를 떠올리게 하는 것', 즉 카테고리의 대표브랜드가 되는 것이었다. 이를 위하여 이 마트는 브랜드 파워를 키우기 위한 다양한 노력을 기울였는데, 이 마트는 브랜드 파워 구축의 성공요인들인 국내 최초 할인점, 소비자들이 선호하는 할인점, 최다점포 보유(전국적인 네트워크), 최고 바잉파워의 형성, 저렴한 가격, 외국계 할인점을 능가하는 경쟁력의 확보, 한국형 할인점의 구축 등을 체계적으로 추진하여 왔다. 이 마트는 체계적인 마케팅활동의 결과로 국내에서 한국형 할인점의 모형을 정착시켜 왔으며 이와 함께 할인점의 고속 성장을 주도하면서 할인점 시장에서 시장 선도기업으로서의 위치를 공고히 해 왔다고 평가할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권8호
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• pp.9-17
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• 2023

정보통신의 발달과 스마트 기기의 발전 및 보급 향상은 관광 형태의 변화를 야기하였고, 이후 스마트 관광이라는 개념이 등장하였다. 이에 스마트 관광 정책 및 설문에 관한 연구가 진행되고 있으나 애플리케이션 리뷰에 관한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내 스마트 관광 분야의 대표적인 애플리케이션인 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 통해 사용 용도와 사용자 만족을 파악하고자 한다. 분석 결과 4개의 토픽이 도출되었으며 2개의 토픽에서는 긍정적인 평가를 나머지 2개의 토픽에서는 부정적인 평가를 하고 있었다. 사용자들은 해당 애플리케이션의 숙박 및 관광 명소 추천 시스템에 만족하고 있음을 알 수 있었으며 검색 시 설정한 필터가 적용되지 않거나 업데이트 후 리뷰가 게시되지 않음에 불편을 겪고 있음을 알 수 있었다. 이에 다양한 추천 카테고리를 애플리케이션에 추가하여 사용자에게 다양한 경험을 제공하는 것이 만족도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 필터 기능을 포함한 애플리케이션 문제를 파악하여 애플리케이션 환경 점검과 해당 기능 오류 개선을 한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.27-46
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• 2023

최근에는 외식 산업의 발달과 레스토랑 수요의 증가로 인해 레스토랑 추천 시스템 연구가 활발하게 제안되고 있다. 기존 레스토랑 추천 시스템 연구는 정량적인 평점 정보 또는 온라인 리뷰의 감성분석을 통해 소비자의 선호도 정보를 추출하였는데 이는 소비자의 의미론적 선호도 정보는 반영하지 못한다는 한계가 존재한다. 또한, 레스토랑이 포함하는 세부적인 속성을 반영한 추천 시스템 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자의 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 제안하였다. 먼저, 합성곱 신경망을 온라인 리뷰에 적용하여 소비자의 의미론적 선호도 정보를 추출했고, 레스토랑 정보에 임베딩 기법을 적용하여 레스토랑의 세부적인 속성을 추출했다. 최종적으로 요소별 연산을 통해 소비자 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 학습하여 소비자의 선호도 평점을 예측했다. 본 연구에서 제안한 모델의 추천 성능을 평가하기 위해 Yelp.com의 온라인 리뷰를 사용한 실험 결과, 기존 연구의 다양한 모델과 비교했을때 본 연구의 제안 모델이 우수한 추천 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 레스토랑 산업의 빅데이터를 활용한 맞춤형 레스토랑 추천 시스템을 제안함으로써 레스토랑 연구 분야와 온라인 서비스 제공자에게 학술적 및 실무적 측면에서 다양한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.47-56
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• 2024

본 연구는 BERT 기반 자연어처리 모델들을 미세 조정하여 한국어 리뷰 데이터를 대상으로 감성 분석을 수행하는 방법을 제안한다. 이 과정에서 입력 시퀀스 길이에 변화를 주어 그 성능을 비교 분석함으로써 입력 시퀀스 길이에 따른 최적의 성능을 탐구하고자 한다. 이를 위해 의류 쇼핑 플랫폼 M사에서 수집한 텍스트 리뷰 데이터를 활용한다. 웹 스크래핑을 통해 리뷰 데이터를 수집하고, 데이터 전처리 단계에서는 긍정 및 부정 만족도 점수 라벨을 재조정하여 분석의 정확성을 높였다. 구체적으로, GPT-4 API를 활용하여 리뷰 텍스트의 실제 감성을 반영한 라벨을 재설정하고, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 6:4 비율로 데이터를 조정하였다. 의류 쇼핑 플랫폼에 존재하는 리뷰들을 평균적으로 약 12 토큰의 길이를 띄었으며, 이에 적합한 최적의 모델을 제공하기 위해 모델링 단계에서는 BERT기반 사전학습 모델 5가지를 활용하여 입력 시퀀스 길이와 메모리 사용량에 집중하여 성능을 비교하였다. 실험 결과, 입력 시퀀스 길이가 64일 때 대체적으로 가장 적절한 성능 및 메모리 사용량을 나타내는 경향을 띄었다. 특히, KcELECTRA 모델이 입력 시퀀스 길이 64에서 가장 최적의 성능 및 메모리 사용량을 보였으며, 이를 통해 한국어 리뷰 데이터의 감성 분석에서 92%이상의 정확도와 신뢰성을 달성할 수 있었다. 더 나아가, BERTopic을 활용하여 새로 입력되는 리뷰 데이터를 카테고리별로 분류하고, 최종 구축한 모델로 각 카테고리에 대한 감성 점수를 추출하는 한국어 리뷰 감성 분석 프로세스를 제공한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제33권1호
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• pp.1-11
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• 2024

이 연구에서는 Inception V3, SqueezeNet(local), VGG-16, Painters 및 DeepLoc의 다섯 가지 인공지능(AI) 모델을 사용하여 차나무 잎의 병해를 분류하였다. 여덟 가지 이미지 카테고리를 사용하였는데, healthy, algal leaf spot, anthracnose, bird's eye spot, brown blight, gray blight, red leaf spot, and white spot였다. 이 연구에서 사용한 소프트웨어는 데이터 시각적 프로그래밍을 위한 파이썬 라이브러리로 작동하는 Orange3였다. 이는 데이터를 시각적으로 조작하여 분석하기 위한 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 작동되었다. 각 AI 모델의 정확도로 최적의 AI 모델을 선택하였다. 모든 모델은 Adam 최적화, ReLU 활성화 함수, 은닉 레이어에 100개의 뉴런, 신경망의 최대 반복 횟수가 200회, 그리고 0.0001 정규화를 사용하여 훈련되었다. Orange3 기능을 확장하기 위해 새로운 이미지 분석 Add-on을 설치하였다. 훈련 모델에서는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 신경망(neural network), 테스트 및 점수(test and score), 혼동 행렬(confusion matrix) 위젯이 사용되었으며, 예측에는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 예측(prediction) 및 이미지 뷰어(image viewer) 위젯이 사용되었다. 다섯 AI 모델[Inception V3, SqueezeNet(로컬), VGG-16, Painters 및 DeepLoc]의 신경망 정밀도는 각각 0.807, 0.901, 0.780, 0.800 및 0.771이었다. 결론적으로 SqueezeNet(local) 모델이 차나무 잎 이미지를 사용하여 차병해 탐색을 위한 최적 AI 모델로 선택되었으며, 정확도와 혼동 행렬을 통해 뛰어난 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.43-61
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• 2016

온라인 쇼핑몰의 상품에 대한 고객 리뷰는 구매자들의 구매 의사결정에 영향을 미치고 있으며 중요한 구전효과의 원천과 의사결정의 정보 원천의 역할을 하고 있다. 한 제품에 대한 리뷰가 무척 많기에 온라인 쇼핑몰들은 고객 리뷰 평가 방안을 도입하였고, 이를 통해 고객들에게 유용하리라고 판단되는 리뷰들을 걸러서 보여주거나 강조할 수 있게 되었다. 리뷰 평가 방안은 해당 리뷰가 도움이 되었는지 혹은 도움이 되지 않았는 지를 리뷰를 읽은 고객이 평가하게 하는 방안이다. Amazon.com은 고객 평가를 바탕으로 총 투표 수 중에서 유용하다는 투표 수의 비율을 리뷰 유용성 지표로 삼고 있으며, Yelp.com은 유용하다는 투표 수 자체를 유용성 지표로 삼고 있다. 본 연구는 고객 리뷰의 감성과 독해 용이성이 리뷰의 유용성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. Amazon.com의 고객 리뷰 자료를 활용하여 비율형 유용성 지표를 종속변수로 하는 유사한 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구에서는 Yelp.com의 리뷰 자료를 활용하여 가산형 리뷰 유용성 지표인 경우에도 동일한 효과가 존재하는지를 검토하고자 한다. Yelp.com의 음료와 음식 카테고리에 해당하는 업종에 대한 리뷰를 자료로 활용하였으며, 점포의 명성과 인기도 데이터를 파악할 수 있는 170,294개의 리뷰를 분석에 활용하였다. 분석결과는 리뷰의 긍정 정도는 유용 투표수를 늘리는데 음의 영향을 미쳤다. 평가가 긍정적인 리뷰에서는 음의 영향관계가 유의 하였으나, 평가가 부정적인 리뷰에서는 리뷰의 긍정 정도가 유용 투표 수에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 독해 용이성은 리뷰가 읽기 어려울 수록 높은 값을 갖으며, 독해의 어려운 정도는 유용 투표수 획득에 음의 영향을 미쳤다. 독해 용이성은 긍정 리뷰, 부정 리뷰 관계없이 모두 음의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 결과는 유용 투표수가 0인 리뷰를 포함하여 영과잉 음이항 회귀분석을 수행한 경우와 유용 투표수가 0인 리뷰를 제외하고 음이항 회귀분석을 수행한 경우 모두 동일하게 파악되었다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.155-158
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• 2010

$^{99m}Tc$-macroaggregated albumin (MAA) 를 이용한 간동맥 관류스캔(hepatic arterial perfusion scintigraphy, HAPS)은 간종양의 경동맥 화학요법을 위해 종양의 관류 등을 평가하는데 매우 유용한 방법으로 알려져 있다. 본 연구는 간암환자(hepatocellular carcinoma, HCC)에서의 정상 간 조직에 대한 간세포암의 상대적인 혈류량을 평가하여 종양의 형태, 크기와 lung shunting, tumor to normal ratio (T/N ratio)를 측정하여 HAPS 의 유용성을 알아보고자 하였다. 2009년 6월부터 2009년 9월까지 본원에서 HCC 진단을 받은 환자 7명(평균 64세, 남자 6명, 여자 1명)을 대상으로 하였다. $^{99m}Tc$-MAA 5 mCi를 간 동맥 내에 위치된 카테타를 통하여 주입하고 20분경과 후 HAPS를 시행하였다. 환자의 흉부와 복부가 포함되게 시야를 잡고 anterior, posterior, both lateral 상을 얻고 SPECT를 시행하였다. liver, tumor, lung의 ROI를 그리고 각각의 count와 count/pixel (mean value) 를 구하여 lung shunting, T/N ratio를 구하였다. anterior, posterior 상에서 얻어진 ROI에서 얻어진 tumor size는 2.0~10.8 cm(평균 3.75 cm), liver size 는 8.8~18.5 cm(평균14.6 cm)였다. total tumor와 total normal의 mean value를 통해 얻은 T/N ratio의 범위는 2.41~5.76(평균 3.8)였다. total lung과 total liver의 counts를 통해 얻은 lung shunting의 범위는 3.14~13.92%(평균 6.77%)였다. $^{99m}Tc$-MAA를 이용한 HAPS 는 정상 간 조직에 비해 간세포암내에 강한 방사능 섭취를 보였으며 종양의 크기, 위치 및 T/N ratio를 통한 정량적 관류 평가를 할 수 있었다. 또한 폐 섭취 빈도는 종양 내 동정맥 단락을 추정할 수 있어 간동맥 동위원소 치료 전 단락 유무를 평가할 수 있다는 점이 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 따라서 $^{99m}Tc$-MAA를 이용한 HAPS는 간암의 평가 및 치료를 결정 할 수 있는 유용한 검사법으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.430-438
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• 2018

본 연구의 목적은 아동의 감염예방 교육을 위하여 아동, 부모, 교사를 대상으로 웹기반 감염예방교육 프로그램을 개발하고 프로그램 평가를 확인하는 것이다. 웹기반 교육프로그램 개발에 대한 연구결과, 분석, 설계, 개발, 평가의 4 단계로 2015년 2월 1일에 시작하여 2015년 10월 5일에 웹기반 프로그램이 완성되었다. 완성된 웹사이트는 CHILD4HEALTH라고 명명하였다. 감염예방을 위한 교육 콘텐츠는 아동, 부모, 교사의 3 영역으로 구성된다. 대상에 따른 9개의 카테고리는 애니메이션, 어린이 사전, 엄마와 함께, 노래, 퀴즈, 게임, 부모를 위한 교육내용, 교사를 위한 교육내용, 가정통신문이다. 흥미와 교육적 효과를 위해 6개의 캐릭터가 개발되었다. 웹기반 교육프로그램 평가에 대한 연구결과는 웹사이트, 신뢰도, 만족도로 제시된다. 웹사이트 평가결과, 부모들은 사용 용이성 $3.77{\pm}0.70$, 흥미성 $4.07{\pm}0.27$, 유아 적합성 $3.82{\pm}0.67$, 교육적 가치 $4.02{\pm}0.75$, 디자인 특성을 $3.65{\pm}0.53$점으로 평가하였다. 교사들은 사용 용이성 $3.98{\pm}0.37$, 흥미성 $4.00{\pm}0.17$, 유아 적합성 $4.34{\pm}0.60$, 교육적 가치 $4.25{\pm}0.43$, 디자인 특성을 $3.81{\pm}0.56$점으로 평가하였다. 신뢰도 평가는 부모 $8.33{\pm}0.62$, 교사 $8.50{\pm}0.73$, 만족도 평가는 부모 $7.80{\pm}0.77$, 교사 $8.10{\pm}0.74$이었다. 향후 감염병 예방을 위한 교육에 본 연구에서 개발된 교육프로그램이 도움이 될 것이다.