• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.73-82
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• 2023

현재 수산업 종사자의 78%를 차지하고 있는 인력 고령화에 따른 노동력 부족 문제를 해결하기 위해 객체 검출 및 추적 알고리즘을 주요 내용으로 하는 스마트 양식 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술들은 어류의 크기 분석, 행동 패턴 예측 등의 작업이 가능하여 실시간 모니터링 및 자동화 시스템의 구축이 용이할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 양식 시설 외부에 설치된 카메라로부터 수집된 영상 데이터를 기반으로 어류 검출 및 추적 알고리즘을 활용하였다. 수중 조건, 암모니아, pH 농도에 따른 카메라 부식 문제로 인한 높은 유지보수 비용 문제를 극복하는 것을 목표로 하였다. 어류 객체 검출을 위해 YOLOv7 모델을 활용한 실시간 모니터링 시스템의 성능을 분석하였고, 어류의 움직임을 추적하기 위해 SORT 알고리즘을 활용하였다. YOLOv7 훈련 결과 PR Curve 기반의 Recall과 Precision 값의 상충 관계를 밝혀내 조명에 의한 물줄기와 그림자의 오검출을 최소화하였음을 알 수 있다. 어류 추적을 위해 우리는 재식별화를 통해 효과적인 추적을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 스마트 양식 산업의 운영 효율성을 높이고 양식 시설의 어류 관리 개선을 용이하게 할 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.153-168
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• 2024

여름철 냉동기가 건물의 주 에너지 소비자로 고려됨에 따라 효율적인 냉동기 운영은 매우 중요한 문제로 고려된다. 그러나, 건물의 냉방수요가 건물 내외부 환경, 건물 재실자의 행동 등의 여러 요인에 의해 변동하고 냉동기의 가동제약조건으로 인해 현재 시점의 운영이 미래 시점의 운영에 제약을 발생시킴에 따라 건물의 냉방수요를 정확하게 만족하도록 냉동기를 운영하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 냉동기의 최소가동시간을 고려한 심층 강화학습 기반의 다중 냉동기 운영 모델을 제안한다. 제안한 모델은 외기 정보와 냉방시스템 내부 정보로 구성된 상태에 따른 냉동기 운영 조합이 갖는 가치를 학습하고 실현 가능한 냉동기 운영 중 건물의 냉방수요와 냉동기에 의한 공급 부하 간의 차이를 최소화할 수 있는 냉동기 운영 조합을 결정한다. 냉동기의 최소가동시간 제약을 고려한 훈련 알고리즘을 적용하여 제안한 모델의 현실 적용 가능성을 높였으며 실제 국내 A대학교의 데이터를 바탕으로 실험한 결과, 제안한 다중 냉동기 운영 모델이 최소가동시간을 준수함과 동시에 건물 냉방 부하와의 차이 측면에서 A대학교의 기존 냉동기 운영 로직보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.1-36
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• 2020

본 연구는 비정형 빅 데이터를 가공하여 추출된 투자자 감성을 반영하여 만든 자본시장 심리지수(Market Sentiment Index: MSI)의 수용요인을 밝히는 것이다. 이를 위해 합리적 행동이론에 근거한 외생변수들을 탐색하고 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)을 응용하여 연구모형을 설정하였다. 주식시장에서 투자자에게 제공되는 MSI의 수용은 본 연구에서 제시한 외생변수에 의해 영향을 받는 것으로 확인되었다. 인과관계 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 자기효능감, 투자기회확장, 혁신적 성향, 사용비용이 인지된 용이성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 둘째, 서비스다양성과 인지된 효익은 인지된 유용성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 셋째, 인지된 용이성과 인지된 유용성은 사용태도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 넷째, 사용태도는 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미치고 독립변수인 투자기회확장이 사용의도에 영향을 미친다. 다섯째, 사용의도는 최종 종속변수인 지속적 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 연구모형의 독립변수와 종속변수 간의 매개효과는 다음과 같다. 첫째, 서비스다양성에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1491로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 인지된 효익에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1281로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 다중집단분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식투자경험이 있는 집단과 없는 집단의 투자자 태도, 투자자 주관적 규범, 소셜 빅 데이터 시스템의 특성요인에 대한 사전인지(지식)등에 포함된 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도의 차이와 통계적 유의성에 대한 분석은 두 집단 간 측정동일성이 확보되지 않아 불가능하였다. 둘째, 두 집단 간 측정동일성이 확보된 남, 여 집단의 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도 차이에 대한 분석결과, 사용태도에서 사용의도의 인과경로에서는 여성이 남성보다 높은 것으로 그리고 사용의도에서 지속적 사용의도의 인과경로에서는 남성이 매우 높은 것으로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.313-321
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• 2014

현대 사회는 엄청난 양의 데이터를 만들어내는 디지털 시대에 접어들었고, 다변화되는 도시에서는 정보의 생성, 수집, 표현을 특징으로 하는 스마트 공간이 등장하고 있다. 2012년 이후 스마트기기의 확산과 초연결사회로 불리우는 소셜미디어 환경에서 공공데이터에 대한 관심이 더욱 고조되고, 보편화된 모바일 기기 사용 및 SNS 이용 확산에 따라 빅 데이터에 대한 이슈에 주목하고 있다. 초기에는 데이터의 플랫폼 구성에 연구개발이 집중되었으나 최근에는 공간지능화 서비스 구현을 위한 데이터의 분석과 활용방안에 대한 여러 분야의 아이디어가 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 공공데이터의 활용성 측면에서 전문가보다는 일반인의 사용성 증대를 위한 시각화 과정에 집중하고자 기존의 공공데이터포털에서 제공하는 공개데이터 및 공공데이터 서비스 현황을 파악하여 그 활용가능성을 고찰하고자 한다. 연구의 결과로 일반 시민들에게 있어서 데이터의 분석 및 응용은 현재 종이문서의 이용을 감소시키고, 지능형 공간에서 공공정보서비스에 대한 개개인의 요구 및 행동에 맞추어 빠르고 신속한 대응할 수 있는 어플리케이션 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.332-335
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• 2016

2000년대 들어 정보기술의 발달로 정보공유와 수집을 쉽게 할 수 있게 되면서 많은 정보를 활용하여 미래의 사람들의 행동과 생각을 예측하기에 이른다. 특히, 정부는 보안과 위험관리 분야에 빅데이터 개념을 도입하여 미래에 대한 위험을 예측하고 효과적으로 관리할 수 있게 되었다. 선박도 사람과 마찬가지로 선박운항과 관련된 수많은 정보들을 만들어낸다. 이렇게 생성된 정보는 각 기관에 흩어져 관리되고 있으며, VTS센터에서 수집되는 정보들은 아직까지 체계적인 관리조차 이루어지지 않고 있다. 본 제언은 국내 VTS센터, 나아가 인근 국가의 VTS센터에서 생성되는 각종 정보들과 관련 기관에서 활용되는 정보들을 한 곳에서 통합하여 관리하는 시스템을 구축하고 이곳에서 공유 분석되는 정보를 통해 조금이나마 선박사고의 위험성을 감소시킬 수 있는 관제 방법에 대해서 생각해보았다. 이에 대한 방안 중 하나로 정보공유를 통한 선박 사고 개연성 예측 모델을 제시하고자 한다. 이후 연구를 통해, 본 제언에서 제시된 사고 개연성 예측 모델을 위한 위험유발 인자와 사고의 발생과의 상관을 통계적으로 해명할 수 있게 된다면 본 모델을 활용하여 보다 선제적이고, 효율적인 선박관제를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권3호
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• pp.119-139
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• 2023

Generation MZ has emerged as a significant consumer segment and trendsetter in the fashion market of South Korea. Fashion designer brands have become popular among this generation by offering a range of fashion content on social network services (SNS) based on fresh and trendy designs. Despite the growing market share of fashion designer brands in the industry, previous research has mainly focused on brand personality in line with the characteristics of traditional fashion brands. Therefore, this study aims to derive brand personality and SNS characteristics of fashion designer brands based on previous research and investigate the influence of these factors on brand preference and behavioral intention. Moreover, it examines how this influencing mechanism fluctuates based on the consumer type (i.e., innovative type vs. price-sensitive type). Based on an online survey of 256 Korean adults with experience in fashion designer brands, this study identified the influencing mechanisms on purchase intention and word-of-mouth intention. This study contributes to empirical investigations of consumer brand preference and behavior intention in fashion designer brands through the brand equity model. It also offers insight into developing a segmented brand strategy by considering the variations in the influence mechanism of behavioral intention across different consumer types.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.1-23
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• 2019

소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.311-328
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• 2022

정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.131-156
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• 2023

전통적인 오프라인 중심의 상거래 방식은 온라인과 모바일 기술의 발전으로 인해 크게 변화하고 있으며, 이러한 변화는 구매 패턴에 관한 소비자 행동의 변화를 동반했다. 온라인 쇼핑의 성장에도 불구하고 몽골에는 여전히 '가공식품'과 같은 특정 제품군에서는 전통적인 오프라인 매장을 더욱 선호하고 있다. 이러한 온라인과 오프라인 채널의 공존과 기능 변화에 대응하기 위해서는 기존 채널에 대한 성과를 면밀히 분석해야 한다. 특히, 채널의 역할 전환 혹은 통합과 같은 새로운 전략을 수립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 몽골 유통 시장을 중심으로 오프라인 매장에 대한 매출, 이익, 판매량과 같은 성과 지표를 기준으로 군집분석을 실시하였으며, 각 군집의 특징을 주변환경과 비교하여 주요 특징을 발견하였다. 주요 군집에 속한 오프라인 매장의 성과 향상을 위해 온-오프라인 채널 간의 풀필먼트 허브 매장, 고객의 매장 체류 시간을 늘리기 위한 체험 매장, 그리고 매장 특성에 따라 서로 보완하여 트래픽을 증가시킬 수 있는 비관련 채널 간의 합병 등 세 가지 전략을 제안하였다. 이를 통해, 기존 유통 채널의 다변화와 함께 고객 경험 향상 및 수익성 개선을 달성할 수 있을 것이다.