• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-15
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• 2024

스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.30-43
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• 2018

영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 청정기술
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• 제28권2호
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• pp.131-137
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• 2022

현재 반도체 공정에서 다양한 by-product 및 미사용 가스가 배출되고 있다. 오염물질을 함유한 배기는 일반적으로 유기, 산, 알칼리, 열, 캐비넷 배기 등으로 분류하며, 각각의 배기 특성에 맞는 대기 방지설비에서 처리 후 배출된다. 유기 배기 물질로서 휘발성 유기 화합물(volatile organic compound, VOC)은 산소 함유 탄화수소, 유황 함유 계 탄화수소 및 휘발성 탄화수소를 총칭하는 물질이고, 알칼리 배기의 주요성분은 암모니아(NH₃), 수산화테트라메틸암모늄(Tetramethylammonium hydroxide, TMAH)등이 있다. 본 연구의 목적은 유기와 알칼리 배기가스를 동시에 처리하기 위해 직접 연소 및 로 내 온도를 일정하게 유지하여 연소 특성 파악하고 NO_X 저감률을 분석하고자 진행하였다. VOC는 Acetone, IPA(isopropyl alcohol), PGMEA(propylene glycol methyl ether acetate)을 사용하였으며, 알칼리 배기 대표 물질로는 암모니아를 사용하였다. 실험 변수로는 온도와 당량 비(equivalence ratio, ER)로 배기가스 특성을 살펴보았다. 물질별 단독 및 혼합 연소테스트를 진행하였다. VOC 단독 테스트 결과 당량 비 1.4 조건에서 완전 연소가 일어남을 확인하였다. 암모니아는 당량 비 감소에 따라 산소 및 질소산화물의 농도가 감소하였다. 혼합 연소 운전 결과 배기가스 조성 내 질소산화물의 대부분은 일산화질소였으며 이산화질소는 10 ppm 부근으로 검출되었다. 전체적으로 질소산화물의 농도는 반응온도가 증가하면서 산화반응이 활성화되어 감소하는 경향을 나타나지만 이산화탄소의 농도는 증가하는 경향을 확인하였다. 전기열원을 적용한 무 화염 연소 기술을 적용하였을 때 VOC 및 암모니아 연소가 원활하게 일어남으로써 현재 별도로 운전되는 유기 및 알칼리 배기 시스템보다 경제성 및 공간적인 측면에서 장점이 있다고 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권3호
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• pp.253-259
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• 2018

본 연구에서는 딸기의 생육 및 환경관련 데이터를 활용하여 딸기 재배 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구를 위한 기초자료로 활용할 목적으로 서부 경남 지역 중 딸기 재배로 유명한 지역의 온실을 대상으로 현장조사를 실시하였다. 이 결과를 바탕으로 경상대학교 내에 딸기 재배용 테스트 베드 온실을 설치하여 연구를 실시하고자 본 연구를 수행하였다. 그 결과 재배농가의 연령대를 보면, 상대적으로 50대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 27개 농가로서 전체의 약 67.5%정도이었고, 60대 이상은 32.5%정도인 것으로 나타났다. 재배경력의 경우, 10년 이하가 주류를 이루고 있지만 30년 이상인 경우도 있었다. 대상농가 모두가 단동온실로서 대부분이 아치 형태인 것으로 나타났으며, 양액재배 농가가 약 75%정도로 토경재배보다 많은 것으로 나타났다. 양액재배의 경우, 전체 농가가 고설재배를 하고 있었다. 단동온실의 폭, 측고 및 동고는 조사지역에 관계없이 각각 7.5~8.5m, 1.3~1.8m 및 2.5~3.5m정도 이었다. 서까래 간격도 0.7~0.8m정도인 것으로 나타났다. 고설재배의 경우, 고설재배 베드의 폭, 높이 및 간격은 각각 0.25m전후, 1.2m전후 및 1.0m전후인 것으로 조사되었다. 딸기 품종의 경우, 국산이 약 97.5%를 차지하고 있었고, 이 중 설향이 약 65.0%로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 온실 내부 환경요인으로 38개 농가가 온도와 상대습도만 계측하였다. 2개 농가는 최근에 국산 제품인 스마트 팜 시스템을 도입한 농가도 있었다. 양액재배의 경우는 양액제어 시스템을 이용하고 있었다. 이 외에도 관비기를 사용하거나 환기 및 유동 팬을 사용하고 있는 농가도 있었다. 온습도 조절은 스마트 팜 시스템을 도입한 농가를 제외하고 약 85%인 34개 농가에서 측창이나 환기팬을 작동시키는 제어패널만을 이용하여 조절하였고, 수동으로 측창을 개폐하고 있는 농가도 10%정도인 4개 농가가 있었다. 보온 및 난방의 경우, 전체 대상 농가가 수막을 이용하고 있었다. 이 외에 필요에 따라 기름 및 전기보일러, 방열 램프 및 부직포 등을 병행하여 이용하는 농가도 다수 있었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-9
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• 2013

본 연구는 DAP(Draw A Person)를 적용한 청소년 자존감 측정 시스템을 개발하고, 디지털화 프로그램의 방향성을 제시하려는 데에 목적을 둔다. 자존감 측정에 있어서 대량 측정 방식에서는 놓치기 쉬운 개인의 내면적 상황 등을 반영하는 DAP 측정방식을 활용하여 효율성을 높이려는 의도이다. 또한 DAP 테스트가 가진 주관적 평가기준의 한계성을 극복하기 위해 Handler의 불안지수(anxiety index)에 의해 수치화된 인물화의 배점을 기준으로 디지털화를 시도하고자 한다. 이를 위해 2009년 6월 30일부터 10월 31일까지 4개월 동안 중학교 2학년 학생 73명(남: 28명, 여: 45명)을 대상으로 기존의 청소년 자존감 진단프로그램을 통해 얻었던 효과를 극대화하고, 더불어 정량적 데이터를 얻기 위해 DAP(Draw A Person)검사의 디지털화 측정시스템을 개발하고자 총 4단계를 걸쳐 실시하였다. 첫 번째 단계에서는 피실험자 73명 전원에게 자아가치관검사를 실시한 후, 자존감이 높은 그룹 36명과 낮은 그룹 37명을 선별하였다. 두 번째 단계에서는 위 두 그룹에게 MMPI검사를 통한 D(우울성), Pd(반사회성), Sc(분열성)항목의 검사결과를 기준으로 다시 자존감이 높은 그룹 7명과 자존감이 낮은 그룹 13명을 선별하였고, 세 번째 단계에는 최종 그룹 20명에게 DAP검사를 개별적으로 실시하였다. 이 검사들은 청소년의 특성을 최대한 반영하기 위해 실시한 것으로, 세 검사에서 서로 유사한 성격을 갖는 평가척도를 기준으로 자존감과의 관계를 비교 분석하여 디지털화 측정 프로그램 개발의 필요성과 방향성의 타당 정도를 검증하고자 하였다. 연구에서는 자존감이 높은 학생 2명과 낮은 학생 2명의 DAP검사를 샘플로 하여 추출된 결과를 비교분석하여, 기존 진단 프로그램이 가진 한계점을 개선할 수 있는지를 진단검사의 상호신뢰성 비교를 통해 확인하였다. 이를 바탕으로, 네 번째 단계에서는 정량적 방식의 접근성을 높이고 향상시킬 수 있는 디지털화 방법으로 전문가 시스템(Expert System)을 활용하였고, 그 결과 자존감 심리측정 검사결과에서 광범위하게 표현되었던 평가척도보다 구체적이고 개별적인 평가척도를 얻을 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 DAP검사의 디지털화 측정프로그램은 앞 단계의 검사와 진단을 바탕으로 진행시켜 신뢰성을 높였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권1호
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• pp.32-43
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• 2021

삼림 생태계에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 모니터링을 위한 다중채널 자동챔버시스템 (MCACs)을 개발하였다. MCACs는 자동개폐 덮개가 있는 8개의 토양챔버, 8개의 다중채널 가스샘플러를 장착한 적외선 CO2 농도 분석기, 시간 릴레이 회로를 갖춘 전자 컨트롤러, 프로그래밍이 가능한 로직용 자료수집장치로 구성되었다. 사계절 장기간에 걸쳐 야외 현장에서 MCACs의 안전성과 신뢰도를 조사하고, 높은 시간분해능으로 현장 테스트에서 얻은 온도와 토양수분 함량이 토양 CO2 유출에 미치는 효과들을 파악하기 위해, 2010년 1월부터 12월 사이의 기간 동안 남산의 신갈나무림 실험지소에서 MCACs를 사용하여 토양 CO2 유출속도와 미기상 요인들을 지속적으로 측정하였다. 토양 CO2 유출속도의 일변화 및 계절적인 변화는 현저하게 온도 요인의 경향을 따랐다. 전체 실험 기간 동안에 토양 CO2 유출속도는 5 cm 깊이의 토양온도와 밀접한 상관관계 (r2 = 0.92)를 보였으나 토양수분 함량과는 약한 상관관계 (r2 = 0.27)를 나타냈다. 남산 신갈나무림에서 온도에 대한 토양 CO2 유출량의 연간 민감도(Q10 수치)는 2.23~3.0의 범위에 달했고, 다양한 온대지역의 낙엽활엽수림에 대한 다른 연구들과 일치하였다. MCACs에 의해 측정된 연평균 토양 CO2 유출량은 약 11.1 g CO2 m-2 day-1이었다. 이 결과들은 MCACs가 야외 현장에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 장기측정과 동시에 미기상 요인들의 영향을 결정하는데 유용한 시스템임을 나타낸다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.175-191
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• 2011

국가신성장동력으로MICE(Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition) 산업이각광받으면서국내전시산업에 대한 관심이 드높아 지고 있다. 이에 따라 국내 전시산업(domestic exhibition industry)도 미국이나 유럽과 같이 전시성과를 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 그 중에서도 전시환경이나 전시기법 등에 따라 관람효과가 다르기 때문에 지능형 정보기술을 이용하여 전시장에 방문한 참관객의 참관패턴을 분석하여 참관객을 이해하고 더 나아가 참여업체 간의 연관관계 도출 및 전시회의 성과를 높이고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그런데, 이러한 기존의 부스추천시스템과 관련된 연구를 살펴보면 시스템적인 관점에서 추천의 정확성만을 논하고 있을 뿐 추천을 통한 참관객의 행동이나 인식의 변화에 대해서는 충분히 논의하고 있지 못하다. 부스추천시스템(Booth Recommendation System)은 참관객의 부스방문 정보를 바탕으로 참관객에게 적절한 부스를 추천하기 때문에 참관객은 사전에 계획하지 않은 전시장을 방문하게 될 수 있다. 이 때 참관객은 계획하지 않은 방문행동을 통해서 만족할 수도 있지만 추천과 정이 번거롭다거나 자유롭게 참관을 하는데 방해가 된다고 생각할 수 있다. 이 경우 참관객의 자유로운 관람보다 오히려 더 좋지 않은 성과를 낼 수 있다. 따라서 부스 추천시스템을 전시장에 적용하기 위해서는 시스템의 성과에 미치는 영향요인이 무엇인지 전반적으로 검토하고, 부스추천시스템이 참관객의 계획되지 않은 방문행동에 미치는 영향에 대해 면밀히 검토해야 한다. 이에 본 연구에서는 부스추천시스템의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 이론과 기존문헌을 통해 살펴보고자 하였다. 또한, 참관객의 지각된 부스추천시스템의 성과가 참관객의 계획되지 않은 행동에 대한 만족도와 부스추천시스템의 재사용의도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 이론적 프레임워크로 본 연구는 계획되지 않은 행동이론(Unplanned Behavior Theory)을 도입하였다. 계획되지 않은 행동(unplanned behavior)이란 "소비자들이 사전에 계획하지 되지 않은 채 실행된 어떤 행동"으로 정의할 수 있다. 소비자들의 계획되지 않은 행동은 그 동안 마케팅 등 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 특히, 마케팅에서는 계획되지 않은 행동 중 계획되지 않은 구매(unplanned purchasing)에 많은 관심을 두어 왔는데 이 개념은 종종 충동적 구매(impulsive purchasing)와 혼동되어 사용되곤 하였다. 그런데, 충동적 구매가 갑자기 무엇인가 구매를 해야하는 강하고 지속적인 충동(urge)이라고 본다면 계획되지 않은 구매는 구매의사결정의 시점이 상점에 들어가기 전이 아닌 상점 내에서 수행된다는 점이 다르다. 즉, 모든 충동적 구매는 비계획적이나, 모든 계획되지 않은 구매가 충동적인 구매는 아니다. 그런데, 왜 소비자들은 계획되지 않은 행동을 하는가? 이에 대해서는 학자들에 따라 여러 가지 의견이 있으나 소비자가 사전에 철저한 계획을 수립하지 않고 따라서 중간에 계획을 변화시킬만한 유연성(flexibility)이 있기 때문이라는 점에 일관된 의견을 보인다. 즉, 계획되지 않은 행동을 하는데 많은 비용이 소요된다면 소비자들은 사전에 수립한 계획을 변경하기 어렵게 될 것이기 때문이다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 전시장 역시 참관객들은 방문하기 전에 전시장이 어떤 프로그램으로 구성되어 있는지 살펴보고, 어떤 부스를 방문할지를 사전에 계획하게 된다. 그 이유는 참관객들이 전시장 방문에 투입할 수 있는 시간은 한정되어 있는 반면에 전시회는 대규모의 다양한 부스로 운영되기 때문에 참관객들이 모든 부스를 참관한다는 것이 현실적으로 불가능하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 부스추천시스템이 참관객이 선호할 만한 부스를 추천하게 되면 참관객은 자신의 계획을 변화시켜서 부스추천시스템이 추천한 부스를 방문하게 된다. 이러한 방문행동은 소비자가 상점을 방문하거나, 관광객이 관광지에서 계획하지 않은 행동을 하는 것과 유사한 측면에서 이해가 가능하며 특히 최근 여행소비자들이 정보기기의 영향으로 계획되지 않은 행동을 하는 경우가 부쩍 증가한 추세와 동일한 맥락에서 이해가 가능하다. 이에 다음과 같은 연구모형을 설정하였다. 이 연구모형은 참관객이 지각한 부스추천시스템의 성과(performance)를 매개변수로 하고 있는데 이 성과에 영향을 미치는 요인으로 부스추천시스템에 대한 신뢰(trust), 전시장 참관객의 지식수준 (knowledge level), 부스 추천시스템의 기대된 개인화 (expected personalization) 그리고 부스추천시스템의 자유위협(threat to freedom)을 영향요인으로 파악하였다. 또한, 지각된 부스추천시스템 성과와 계획되지 않은 행동에 대한 참관객의 만족도와 향후 부스추천시스템의 재사용의도간의 인과관계도 파악하고자 하였다. 이 때 부스추천시스템에대한신뢰는권한(competence), 자선(benevolence), 그리고진실(integrity)의2차요인(2nd order factor)으로구성하고, 나머지 요인들은 1차 요인으로 구성하였다. 이를 검증하기 위해 2011 DMC Culture Open 행사에서 부스추천시스템을 테스트하기 위하여 시스템을 개발하고, 101명의 참관객을 대상으로 실증조사를 하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 부스추천시스템에 있어서 참관객의 신뢰가 가장 중요한 요소이며 실제 해당 부스추천시스템을 이용한 참관객들은 신뢰를 통해 부스추천시스템이 성과 있다고 인식하였다. 둘째, 참관객의 지식수준 역시 부스추천시스템의 성과에 유의한 영향을 미쳤는데 이는 추천의 성과가 전시장에 대한 사전적 이해가 필요함을 의미한다. 즉, 전시장에 대한 이해가 높은 참관객이 부스추천시스템의 유용성을 더 잘 파악하는 것으로 나타났다. 셋째, 기대된 개인화 수준은 성과에 유의한 영향을 미치지 못했는데 이는 기존 연구와 다른 결과로 본 연구에 사용된 부스추천시스템이 충분히 개인화 서비스를 제공하지 못했기 때문이라고 판단된다. 넷째, 부스추천시스템의 추천정보는 개인의 자유를 위협하거나 제한한다고 느끼지 않음으로 충분히 유용한 가치를 갖는다고 할 수 있다. 끝으로 부스정보시스템의 높은 성과는 참관객들의 계획되지 않은 행동에 대한 높은 만족도와 향후에도 부스추천시스템을 재사용할 의도를 만드는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 부스추천시스템이 야기하는 참관객의 계획되지 않은 부스방문행동에 미치는 영향력을 분석하기 위해 계획되지 않은 행동이론을 중심으로 실증자료를 이용하여 분석하고, 이를 통해 향후 부스추천시스템의 구축 및 설계에 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 향후에는 보다 정교한 설문구성과 측정대상을 이용하여 추가적인 검토가 필요할 것으로 기대된다.