의료 분야의 정보화와 다양화로 인해 한의학 분야에서도 지능화된 서비스를 제공해주는 온톨로지 기반의 지능형 의료 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 지능형 의료 시스템은 온톨로지를 이용하여 복잡한 의료지식 및 개인의 의료정보등을구조화함으로써진단을과학화시키고보다나은의료서비스를제공하게해준다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 기본적인 의학 데이터, 진단 시 발생되는 임상데이터, 개인의 신체정보와 같은 세 가지 지식을 표현하여 온톨로지로 구축함으로써 개인 맞춤형 진단을 내리는데 중요한 데이터로 활용한다. 특히, 한의학진단에서는 환자 개인의 병증과 체질 등에 따라 상이한 진단 및 처방이 내려질 수 있기 때문에 개개인의 신체정보 및 질병 정보를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 맞춤형의 진단 및 처방 서비스를 제공 해주는 지능형 진단보조시스템이 유용하다. 따라서 본 논문에서는 환자 개개인에게 맞춤형의 진단 서비스를 제공하기 위한 방법으로 개인의 신체정보 및 질병정보를 이용하여 한의학 온톨로지를 구축하고, 추론을 통해 진단을 내리는 한의학 진단보조시스템을 구현하였다.
현재 네트워크 사용자 특히 인터넷 사용자 증가 속도는 가히 기하급수적이라 할 수 있다. 더불어 질 높은 서비스에 대한 요구가 제기되고 있는데 이것은 필연적으로 트래픽의 폭증을 가져오고 있다. 따라서 네트워크 트래픽의 효율적 분석 관리는 과거에 비해 더욱 중요한 사항으로 대두되고 있다. SES를 이용한 네트워크 분석은 네트워크 관리자들에게 쉽고, 효율적으로 트래픽데이터를 접근이 가능하다. 따라서 본 연구의 목적은 대용량의 네트워크 트래픽 데이터 효과적으로 처리하기 위해 최적화된 네트워크 트래픽 시스템을 구현하기 위하여 데이터 엔지니어링 방법론인 SES를 이용하여 네트워크 패킷의 정보 구조를 설계한후 DEVS를 이용하여 분석하는 시스템을 구현하고자 한다.
사용자의 상황에 따라 유용한 정보를 제공할 수 있는 행위인식 기술은 최근 많은 주목을 받고 있다. 스마트폰이 보급되기 전 행위인식 연구에서는 독립된 센서를 사용하여 사용자의 행위를 추론해야 했지만, 현재는 IT산업의 발달로 스마트폰의 내부 센서를 사용해 사용자의 행위를 추론할 수 있게 되었다. 따라서 행위인식 분야의 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. 행위인식 기술을 응용하면 사용자의 선호도에 따라 애플리케이션을 추천하거나 경로 정보를 제공하는 서비스 등을 개발할 수 있다. 기존의 행위인식 시스템들은 GPS를 이용하기 때문에 전력을 많이 소모한다는 단점이 있다. 반면에 최근 Google에서 발표한 행위인식(Google Activity Recognition) 시스템은 Network Provider를 이용하기 때문에 GPS 방식에 비해 전력소모가 적어 휴대해야 하는 스마트폰 응용 시스템에 적합하다. 하지만 Google Activity Recognition의 성능을 테스트한 결과 불필요한 행위 항목과 일부 잘못된 상황인지로 인해 정확한 사용자 행위를 파악하기 어렵다는 것을 발견했다. 행위인식 기술을 기반으로 한 새로운 서비스 개발을 위해 더욱 정확한 상황인지가 필요하므로 본 논문에서는 GAR의 문제점을 기술하고 정확도를 높이는 개선 방법을 적용한 AGAR(Advanced Google Activity Recognition)을 제안한다. 또한 AGAR의 이용가치를 평가하기 위하여 다른 여러 행위인식 시스템과 성능과 전력소모량을 비교분석하고 AGAR을 검증하는 예시 프로그램을 개발하여 응용 가능성을 설명한다.
본 논문은 사용자들의 모바일 인터넷 사용 의도에 영향을 미치는 요인들을 규명하는 것을 목적으로 한다. 지금까지 기술수용모형을 이용해 모바일 인터넷 및 이를 통해 제공되는 여러 서비스들의 수용 영향요인을 규명하고자 하는 연구들이 많이 발표되었다. 그러나 사용자들이 새로운 서비스 채널을 평가할 때 기존 채널과의 다양한 비교를 통해 종합적 판단을 형성하는 행태를 보이는 반면 모바일 인터넷과 관련된 많은 연구들이 모바일 인터넷 자체의 특성에만 관심을 기울였다는 점은 기존 연구의 한계로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 모바일 인터넷과 PC 인터넷의 특성 차이에 대한 사용자의 인식이 모바일 인터넷의 사용 의도에 미치는 영향을 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 문헌고찰을 통해 편재가용성, 상황 인식성, 적합성, 친숙성, 경제적 가치 등의 특성을 파악한 후 이들 특성의 차이에 대한 사용자의 인식이 모바일 인터넷의 인지된 사용 용이성, 인지된 놀이성, 인지된 유용성을 매개변수로 하여 모바일 인터넷 사용의도에 미치는 영향에 대한 구조방정식 모형을 수립하여 실증 분석 하였다. 이러한 구조방정식 모형 검증을 통해 밝혀진 결과들을 토대로 모바일 인터넷 활용 활성화 방안을 제시하였다.
Purpose: In the restaurant sector, it has been known that consumers' positive perception of brands influences their positive WOM intention, and information sources play an important role in increasing credibility by enhancing consumer awareness and developing differentiated brands. This study examines the effects of information sources (e.g., advertisement, WOM, SNS) on trust (cognitive and affective) and, WOM and eWOM intention in the restaurant context. In the model, cognitive and affective trust play mediating roles in the relationships between information sources (e.g., advertisement, WOM, SNS) WOM and eWOM intention. Research design, data, and methodology: Research models and hypotheses were developed according to the research direction. The survey questionnaire items were developed and used appropriately according to the contents of this paper based on prior studies. All constructs were measured with multiple items developed and validated in prior studies. A total of 502 responses were collected from an online survey. The research model was evaluated using SmartPLS 4.0. Frequency analysis was performed to understand the demographic characteristics of the survey respondents. The reliability, convergent validity, and discriminant validity were assessed using measurement model analysis. The proposed model was verified using the structural equation model. Results: Advertisement, WOM, and SNS information sources all had a positive effect on affective trust, whereas only WOM had a significant effect on cognitive trust. In addition, affective trust had a positive effect on cognitive trust and eWOM intention but did not affect WOM intention. Finally, cognitive trust was found to have a positive effect on both WOM intention and eWOM intention. Conclusions: This study redefines the concept of where restaurant service companies should focus when providing consumers with information about their products and services. As a result, the conceptual framework of positive word of mouth intention to increase new customer visits to the restaurant brand has been expanded. In addition, this study not only presents an information source management strategy for restaurant brands, but also presents practical implications for resource allocation guidelines for customer management in the restaurant sector.
본 연구에서는 방사선(학)과 재학생의 주요 학습 도구의 활용성을 조사하고, 방사선사면허 국가시험의 대화형 인공지능 서비스 프로그램인 챗봇의 정답률을 분석하여 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램의 유용성에 대한 기초 연구에 목적이 있다. 방사선(학)과 재학생의 학습 시 전자기기를 적극적으로 활용한다는 응답자가 84.3%로 나타났다. 또한 학습 시 자료수집의 효율성을 묻는 질문에 140명 중 검색엔진을 1순위로 활용한다고 답한 응답자가 104명이었다. 챗봇을 알고 있는지 붇는 질문에 80%가 알고 있다고 답하였으며, 학업 목적으로 챗봇을 사용한 경험은 22.9%가 1회 이상 사용 경험을 가지고 있었다. 2018년도부터 2022년도까지 시험문제 중 1교시와 2교시의 문제를 챗봇에게 정답을 물어보았다. 그 결과 Chat GPT의 1교시 정답률은 48.28%에서 60%였으며, 2교시 문제의 정답률은 50%에서 62.22%로 나타났다. Bing의 1교시 정답률은 55%에서 64.55%였으며, 2교시 문제의 정답률은 48%에서 52.22%로 나타났다. 본 연구를 통하여 방사선(학)과 재학생들이 전자기기를 통해 학습하고 인터넷을 통해 정보를 찾는 것이 일반적인 경향임을 확인할 수 있었다. 그러나 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램은 정확성과 신뢰성에 대한 문제가 있으며, 완벽한 해답을 제공하는 것은 어렵기 때문에 계속해서 발전하고 개선되어야 한다.
국제사회가 산림을 이용한 탄소 흡수에 주목함에 따라 국내에서는 2013년부터 산림탄소상쇄제도를 운영하고 있다. 그러나 사업 등록 건수는 꾸준히 증가하는 반면, 인증을 위해 수행되어야 하는 모니터링 실적은 부진한 실정으로, 지속적인 운영에 한계가 있음을 파악하였다. 본 연구에서는 산림탄소상쇄제도 운영체계 파악과 심층면접 및 설문조사를 통해 사업의 장애요인을 파악 및 분석하였으며, 운영 개선을 위한 방향을 제시하였다. 설문조사 문항 및 장애요인을 선정하기 위해 문헌조사, 면담, 심층면접을 수행하였다. 심층면접은 반구조화로 실시하였으며, Irving Seidman 방법을 적용하여 분석하였다. 또한 설문조사를 실시하였으며, 인식 특성을 분석하기 위해 기술통계분석, 빈도분석을 실시하였고, 모니터링 이행 의지에 영향을 미치는 장애요인을 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석을 진행하였다. 그 결과, '거래시장 시스템 부족으로 인한 거래 가능성 우려', '사업계획서 작성 및 인증 절차의 복잡성', '능력을 갖춘 전문인력(운영기관, 컨설팅업체) 부족' 등 6가지 장애요인이 확인되었으며, '사업자의 전문지식 부족'이 모니터링 이행 의지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 산림탄소상쇄제도의 운영 개선 방향으로 주기적인 실무담당자 파악을 통한 해당 사업 정보 안내, 통합 거래정보 시스템 마련 등을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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