본 연구는 R&D 전주기 지원을 위해 과제 기획 및 수행과 연구성과 창출 시나리오를 통합 설계하고, 연구자 관점에서의 실효성과 유용성을 검증하기 위해 프로토타입으로 구현하는 것을 목표로 한다. 기존 연구가 R&D 전주기를 몇 가지 활동으로 세분화하고 모형화하였지만, 개념적 설계에만 초점을 맞추고 있다는 한계를 극복하고자, 본 연구에서는 산업계 및 학계 전문가와 협력하여 R&D 경험을 시나리오에 반영하고 이를 프로토타입으로 실증하였다.
농축수산물의 안전성에 대한 문제가 속출하면서 농축산물에 대한 이력추적시스템 도입과 실효성 있는 서비스 방안에 대한 개발 필요성이 대두되고 있다. 특히, 농축산물의 온라인 유통 확대에 따라 소비자에게 용이한 정보탐색 기회를 제공하는 동시에 상품에 대한 안전성 문제를 해결할 수 있는 새로운 개인화 방법개발 및 시스템 도입이 요구되고 있다. 본 연구에서는 RFID 태그 기반의 이력추적시스템으로부터 획득되는 객관적 데이터를 분석하여 상품의 품질 상태를 판단하고 해당 정보를 가장 성공적인 추천방법으로 알려진 협업필터링에 이용할 수 있는 방법인 PDCF-ASP를 개발하였다. 농축산물 이력정보를 이용한 협업필터링 시스템은 소비자에게 개인화된 추천 상품정보를 제공함으로써 보다 편리한 쇼핑경험을 가능하게 하는 동시에 농축산물 생산 유통 판매의 안전성에 기여할 것이다.
가추법은 문화연구의 방법론으로서 어떤 의미를 지니는가? 이 논문은 문화연구의 방법론 논의가 연구방법이 아닌 인식론적 맥락에서 이루어져야 함을 주장하고, 이를 위해 가추법의 의미를 문화연구의 방법론의 측면에서 재해석한다. 논리학자이자 기호학자인 찰스 샌더스 퍼스는 연역법이나 귀납법으로는 불가능한 새로운 명제나 지식을 발견하기 위해 가추법을 제안한다. 근대의 과학적 실증주의가 객관성과 확실성의 논리에 기대고 있다면, 가추법은 경험된 현상으로부터 새로운 전제를 찾아내는 발견의 논리로서 의미를 지닌다. 이 논문에서는 학문과 지식의 생산 구조와 역사적 맥락을 살펴보고, 그 과정에서 형성된 과학적 연구방법의 신화를 비판한다. 그리고 사회와 문화를 연구하는 방법론적 대안으로서 가추법이 갖는 의의를 살펴보고, 가추법이 문화연구의 방법론에 던져주는 시사점은 무엇인지 논의한다. 이를 통해 문화연구가 방법론으로서 갖추어야 할 세 가지 요소, 즉 '직관'과 '공감'과 '지적 협업'의 중요성과 의미를 탐색한다. 결국 문화연구는 관찰할 수 있는 현재로부터 알 수 없는 실재를 찾아내는 발견의 논리가 되어야 함을 주장한다.
본 논문은 디자인 씽킹 방법론을 통해 수소에너지를 국가 에너지전환에 활용할 때의 갈등을 해결하는 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구결과, 디자인 씽킹을 통해 갈등 주체와 정부와 이해관계자 간 수소에너지 전환을 위한 정책의 공동 설계가 가능하며, 이는 공감과 협력을 바탕으로 하는 거시적인 접근 방법으로, 정책설계 프로세스에 대한 공감대를 초기에 형성할 수 있다. 수소 에너지 갈등에 대한 이해부터 시작하여 이해관계자의 갈등, 분쟁이나 소송의 결과에서 얻은 경험을 바탕으로 아이디어를 찾을 수 있다. 그리고 이를 바탕으로 수소 에너지전환에 대한 추가적인 아이디어를 도출하고 프로토타이핑과 테스트를 통해 아이디어의 실현을 구체화 및 검증하게 된다. 갈등 개선을 위한 이해관계자들과의 협업은 새로운 가치를 창출할 수 있으며, 에너지 전환의 관점에서는 이해관계자의 갈등에 대한 공감과 통찰력이 새로운 협업 환경을 촉진할 수 있다. 또한 에너지 전환 문제점에 대한 정의를 재구성하는 과정에서 아이디에이션을 통해 다양한 관점을 반영하며, 프로토타입 정책을 시행하는 과정에서 이해관계자 간 갈등 협의의 프로세스에서 지속적인 공감으로 이해관계자의 의견을 통합하여 갈등을 예방할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문은 온라인 참여를 통한 문제 해결 기법이 널리 활용되고 있음에 따라, HCI영역의 한 부분인 디자인행위가 온라인 시스템 기반의 대중협업기법(Mass Collaboration)을 통해 이루어질 수 있는지 여부를 탐색한 연구에 관한 논문이다. 문헌 연구와 온라인 웹사이트를 수집 분석한 결과, 디자인 행위의 주요 프로세스에 기반하여 비교하였을 때, 디자인 행위가 온라인 참여행위를 통해 수행이 가능할 것으로 예측되었다. 이러한 참여는 Web 2.0의 발전을 통해 많은 수의 대중들이 의사 개진과 의사 결정을 하는데 유용한 도구를 활용할 수 있게 된 덕분으로 풀이된다. 그러나 단순히 일반 참여자가 대중참여기법을 활용한다고 하더라도 전문 디자이너의 디자인 참여와 동일한 결과를 얻을 수 없을 것이라는 결과도 나타났다. 이는 전문가 영역의 문제 해결이 대중들의 판단과는 다른 경험과 전문성을 갖고 있어야 정확한 결과를 낼 확률이 늘어나는 것으로 해석되었다.
블록체인기술에 대한 관심은 지속적으로 증가되고 많은 분야에 활용되고 있다. 블록체인기술은 타인이 함부로 데이터와 거래를 제어할 수 없게 하는 분산 환경을 제공한다. 모바일앱 추천은 모바일 사용자에게 적당한 앱을 추천하는데 사용된다. 예를 들어, 사용자의 선호도 및 모바일 환경에 따라 서로 다른 모바일앱을 추천하는 복수의 안드로이드기반 추천앱이 개발되어왔다. 앱 추천은 사용자가 다른 사용자의 경험을 참조하여 앱을 발견하는 데 도움을 준다. 수집된 많은 양의 데이터 및 사용자 정보는 외부 공격에 대한 취약성과 사용자 개인 정보 보호 문제를 내포한다. 이 문제를 해결하는 방법으로 암호화 안전을 보장하는 블록체인 기술을 적용할 수 있다. 본 서베이 논문에서는 모바일앱 추천 기술과 전자상거래 기술 동향을 살펴본다. 개인화된 앱 추천에 대한 사용자의 개인 정보 선호 중요성 측면에서, 블록체인기술과 협업필터링 기술의 접목이 사용자에게 안전한 데이터 환경을 제공할 수 있는지도 살펴본다.
수면장애 경험자의 수가 지속적으로 증가하면서 수면의 질 개선에 대한 사용자의 니즈가 증가하고, 이를 바탕으로 슬립테크 시장이 꾸준한 성장세를 보인다. 본 연구에서는 수면위생 기반 맞춤형 서비스의 필요성을 바탕으로 현대인의 수면장애 극복에 도움될 시스템 관련 연구 및 기술 고찰 후 애플리케이션을 설계하여 제안하고자 한다. 본 시스템은 스마트폰 내장 센서를 통해 수집한 사용자의 수면 데이터를 분석하여 수면 패턴을 계산하고, 협업 필터링을 통해 사용자 개인에게 맞춤형 수면위생 기반 솔루션을 제공하며, IoT 기기의 자동 제어로 수면에 적합한 환경을 제공한다. 이러한 수면 데이터의 활용 방식은 사용자의 수면 습관 개선을 비롯해 슬립테크 시장으로 확장하여 수면 장애로 고통 받는 현대인의 삶의 질 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
수학적 모델링 활동은 실생활에서 마주할 수 있는 상황을 수학적 모델로 변환하여 문제를 해결하는 과정으로 다양한 측면의 활용이 기대되고 있다. 수학적 모델링 활동에 대한 학생들의 인지적, 정의적 및 사회적 측면을 분석하기 위하여 초등학교 5학년 학생 10개 모둠을 대상으로 수학적 모델링 활동을 진행하고 과정 및 결과를 분석하였다. 활동 결과, 각 모둠은 실생활과 관련된 과제를 해결하기 위해 수학적인 모델을 만들고 필요한 정보를 수집하는 과정에서 수학적 개념과 원리를 적용하였다. 흥미, 수학적인 성취감 및 수학에 대한 태도에 대한 변화가 관찰되었으며 모둠원 간 협업, 의사소통을 경험하였다. 분석 결과를 바탕으로 효과적인 수학적 모델링 활동을 위한 교수학적 시사점 및 지도시 유의점을 제시하였다.
멀티에이전트는 전장 교전 상황, 무인 운송 차량 등 다양한 실제 협동 환경에 사용될 수 있다. 전장 교전 상황에서는 도메인 정보의 제한으로 즉각적인 보상(Dense Reward) 설계의 어려움이 있어 명백한 희소 보상(Sparse Reward)으로 학습되는 상황을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전장 교전 상황에서의 아군 에이전트 간 협업 가능성을 확인하며, 희소 보상 환경인 Multi-Robot Warehouse Environment(RWARE)를 활용하여 유사한 문제와 평가 기준을 정의하고, 강화학습 라이브러리인 Ray RLlib의 QMIX 알고리즘을 사용하여 학습 환경을 구성한다. 정의한 문제에 대해 QMIX의 Agent Network를 개선하고 Random Network Distillation(RND)을 적용한다. 이를 통해 에이전트의 부분 관측값에 대한 패턴과 시간 특징을 추출하고, 에이전트의 내적 보상(Intrinsic Reward)을 통해 희소 보상 경험 획득 개선이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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