• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.97-112
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• 2023

연구 배경: 현대 사회에서 공공디자인의 중요성은 도시 기능과 시민의 삶의 질 향상에 기여하는 데 크게 자리 잡고 있다. 공공시설물은 사용자의 접근성을 높이고, 편리함과 안전성을 제공함으로써 사용자 경험을 풍부하게 하며, 도시의 가치를 높이는 중추적 역할을 해왔다. 이 연구는 공공시설물의 중요성을 인식하고, 도시가 직면한 문제들을 해결하고 지속 가능하며 포용적인 도시로 나아가는 데 있어서 스마트 공공시설물의 발전 가능성을 탐구한 것이다. 연구 방법: 문헌 연구는 스마트 공공시설물에 대한 기존 이론과 연구 결과를 종합적으로 검토한다. 사례 연구는 국내외 도시에서 구현된 스마트 공공시설물의 실제 사례를 분석해 효과, 사용자 만족도, 개선점 등을 도출한다. 분석 및 논의를 통해 사례 연구의 결과를 분석하고, 스마트 공공시설물 발전 가능성에 대해 논의한다. 연구 결과: 스마트 공공시설물이 도시 관리, 에너지 효율성, 안전, 정보 접근성 등 여러 면에서 긍정적인 변화를 불러오고 있음을 확인했다. 또한, 도시 관리 측면에서는 최적화되고, 사회적 포용성, 환경 보호, 시민 참여 촉진, 그리고 기술적 혁신을 촉진하는 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 변화는 도시의 물리적 공간과 디지털 기술이 결합한 새로운 도시 형태를 창출하며, 도시의 삶의 질을 향상한다. 결론: 이 연구는 스마트 공공시설물의 서비스 및 디자인 측면의 시사점, 현황과 기능, 그리고 도시환경 및 시민의 삶에 미치는 영향을 탐구했다. 결론적으로, 스마트 공공시설물은 도시 관리의 최적화, 에너지 효율성 향상, 정보 접근성 증진, 사용자 중심의 디자인, 상호작용 증대 및 사회적 포용의 긍정적인 변화를 불러왔다. 기술혁신과 공공시설물의 통합으로 도시를 효율적이고 능동적으로 만들며, 데이터 기반 의사결정과 최적화된 서비스 제공을 가능케 했다. 이러한 발전은 도시의 물리적 공간과 디지털 기술의 결합을 통해 새로운 형태의 도시환경 창출을 가능케 한다. 스마트 공공시설물의 발전은 도시 개발의 방향을 제시하며, 미래의 도시는 더 지능화되고 능동적이며, 사용자 친화적인 공간으로 변화를 꾀할 수 있다. 따라서 공공디자인에서 중추적 역할을 담당할 것이다. 또한, 도시환경과 시민의 삶의 질을 개선하는 데 크게 기여할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1779-1790
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• 2023

위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권2호
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• pp.41-65
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• 2023

본 연구는 최근 화두가 되고 있는 중소기업의 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 도입 의도에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 독립변수로 ESG의 유용성과 용이성을 일차적으로 도출하였다. 또한 중소기업에서 의사결정은 CEO의 결정이 매우 절대적이고 필수적이므로 CEO 의지를 도출하였다. 그리고, ESG 경영의 제도적 요인으로 ESG 경영에 관한 고객사의 요구, 정부 지원, 신용평가 반영 등이 중요한 결정 요인으로 판단되어 이를 독립변수로 채택하였다. 이러한 영향 관계에서 태도의 매개효과와 종업원 혁신 저항성의 조절효과도 동시에 분석 하였다. 이를 위해 유효한 368개의 표본을 SPSS 24.0을 활용하여 분석하였다. 매개효과와 조절 효과는 Process Macro 4.0을 사용하여 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. ESG 도입의 유용성과 용이성, CEO 의지, 고객사 요구, 정부지원, 신용평가 반영 모두 ESG 경영 도입의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히 CEO의 의지가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 ESG 경영 도입에 미치는 영향 요인과 도입의도와의 관계에서 태도가 매개역할을 하는 것으로 확인되었고, 종업원 혁신저항성의 조절 효과도 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 학술적 시사점은 중소기업 ESG와 관련해서 선행연구가 부족한 상황 속에서 ESG 경영 도입 관련 각각의 영향 변수를 도출하고 실증적으로 검정했다는 것이다. 또한 이러한 요인들이 도입의도에 미치는 영향력의 우선순위를 밝혀 ESG 경영 도입 촉진을 방안을 도출했다는 점이다. 실무적 시사점으로는 중소기업의 성공적인 ESG 도입을 위해서는 무엇보다 CEO의 인식개선과 정부지원, 대기업과의 상생 관계가 중요하다는 점이다. 원활한 ESG 경영 도입을 위하여 조직 구성원들과 충분한 소통을 통하여 필요성을 인식하게 함으로써 저항감을 낮출 방안을 모색해야 할 필요도 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제18권2호
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• pp.1-20
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• 2023

본 연구는 조직의 전략적 의사결정 및 행동경향으로 사회적기업의 고유한 기업가적 행동 속성을 식별하여 영리기업과 구별되는 사회적기업가정신 모형을 도출하고 이를 설명하는 사회적기업가정신 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 연구의 목적을 효과적으로 달성하기 위하여 선행연구를 검토하고 이를 토대로 근거이론방법으로 질적연구를 수행하였다. 일련의 분석과정을 통하여 '사회적기업가정신: 사회적가치지향성; 혁신성; 진취성; 위험감수성; 협력지향성' 모형을 새롭게 제안하고 식별된 하위요인들 간의 관계성을 고찰하여 모형을 통합적으로 설명하는 '사회적기업가정신 프레임워크'를 개발하였다. 프레임워크는 사회적기업가정신을 '친사회적 동기(Pro-social motivation)', '친사회적 행동(Pro-social behavior)', '기업가적 행동(Entrepreneurial behavior)' 속성으로 구분하고 이를 사회적기업가정신 모형을 구성하는 각 하위요인들과 연결하여 설명하였다. 본 연구가 선행연구와 구별되는 가장 두드러진 차별성은 조직차원의 행동적 관점에서 사회적기업가정신을 구성하는 하위요인으로 '협력 지향성(Cooperation orientation)'을 식별하여 추가한 부분이다. 연구를 통해 사회적·경제적 목적을 동시에 추구하는 사회적기업의 독특한 특성인 하이브리디티(Hybridity)와 이로 인한 자원 제약 환경 속에서, 외부와의 협력을 통해 자원 제약의 어려움을 극복하고, 운영의 효율을 향상시키며, 조직의 친사회적 동기를 구체화하는 사회적기업의 주요한 행동경향인 '협력지향성'을 식별하였다. 협력지향성은 사회적 가치지향 활동과 영리를 추구하는 기업가적 활동에서 동시에 발현되는 사회적기업의 차별적 행동경향으로, 친사회적 동기를 구체화하며 동시에 기업가적 영리활동을 수행하는 사회적기업의 이중정체성(Dual identity) 갈등 사이에서 기업 활동의 합법성을 강화하고 사회적 가치창출 활동의 성과를 향상시키며 기업 활동의 경제적 기반을 강화한다. 본 연구에서 새롭게 식별된 협력지향성은 선행연구를 보완하여 사회적기업가정신 이론의 설명력을 높이고 후속 연구자들에게 이론적 확장의 근거와 토대를 제공한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-30
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• 2024

국제사회는 IPCC를 중심으로 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오를 새로운 온실가스 변화 경로로 채택하고, 신기후변화 시나리오 기반으로 다양한 규모와 형태로 기후변화를 전망하고 분석하고 있다. 국립농업과학원은 이러한 국제적 동향을 반영하고 농업부문 기후변화 적응대책 지원을 위한 노력의 일환으로 신규 온실가스 경로에 기반한 한반도 상세(1km) 기후변화 시나리오를 산출하였다. 본 논문은 2022년 "국가 기후변화 표준 시나리오" 로 인증받은 국립농업과학원의 SSP 기후변화 시나리오 자료를 소개하고, 기후변화 전망 결과를 보여주고자 한다. 한반도의 미래 기후 변화에 대한 전망 정보를 생산하기 위해 CMIP6에 참여한 18개의 GCM 모형에서 생산된 전지구 규모의 기후 자료를 과거기간(1985-2014)과 미래기간(2015-2100)에 대해 수집하고, 1km 격자형 한반도 전자기후도와 SQM 방법을 이용하여 한반도 영역에 대해 통계적 상세화를 수행하였다. 21세기 후반기(2071~2100년), 한반도의 연평균 최고, 최저기온은 온실가스 배출 정도에 따라 각각 2.6~6.1 ℃, 2.5~6.3 ℃ 상승하고, 연강수량은 21.5~38.7 % 상승하는 것으로 전망되었다. 저탄소 시나리오(SSP1-2.6)의 경우 기온과 강수량 상승이 적게 나타나, 탄소 배출을 감축하는 경우에 상승 폭을 억제할 수 있을 것으로 전망되었다. 21세기 후반기의 우리나라 평균 풍속과 일사량은 상대적으로 현재 대비 미래에 큰 변화가 없을 것으로 전망하고 있다. 이 자료는 기후변화에 따를 미래의 불확실성을 이해하고 기후변화 적응을 위한 합리적인 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제40권2호
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• pp.65-78
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• 2024

본 연구는 기업들의 투자활동은 그들이 겪고 있는 재무제약의 수준에 따라 달라 질 수 있으며, 투자자금조달 전략 또한 달라질 수 있다는 선행연구들을 바탕으로, 국내 물류기업의 재무제약 수준과 전기의 투자활동 결과가 당기의 투자활동과 어떠한 관계가 있는지를 확인해보고 그 시사점을 확인하는 목적을 두고 수행하였다. 이를 위해 2021년 기준 한국산업표준분류 상 운수업 영위 총 340개사를 연구의 대상으로 선정하였으며, 비외감법인 등은 연구의 대상에서 제외하였다. 전자공시시스템을 통해 획득한 재무자료를 바탕으로 1996년-2021년 사이 총 6,155개의 패널데이터를 구축하고, 연구모형에 대한 검증을 시도하였다. 또한, 구축된 재무자료가 패널자료의 특성이 있는 점을 감안하여 오차항에 대한 이분산성과 자기상관에 대한 검정을 우선적으로 수행하였으며, 이전기의 투자활동과 당기의 투자활동과의 관련성은 패널GMM을 통해 분석을 시도하였다. 연구모형에 대한 검증결과, 우리나라 물류기업들은 재무제약 수준이 양호할수록 투자활동이 증가함을 확인할 수 있었다. 즉, 제무제약 수준이 양호한 집단과 투자활동현금흐름과는 정(+)의 관계가 모든 모형에서 확인 되었다. 이러한 결과는 기업이 처한 재무제약 수준에 따라 투자활동 의사결정이 달라지며, 재무제약이 있는 기업들의 투자활동이 위축된다는 기존 국내연구들과 동일한 결과로 해석된다. 또한, 전기의 투자활동 결과가 당기의 투자활동에 영향을 미치는지에 대한 검증모형에서는 전기의 투자활동은 당기의 투자활동에 영향을 미치는 것으로 분석되었으나, t-2기의 투자활동은 당기의 투자활동과 유의한 관계를 확인 할 수는 없었다. 통제변수들 중 기업규모와 현금흐름변수는 정(+)의 관련성이 있는 것으로 나타났으며, 부채규모와 자산유형화정도변수는 부(-)의 관련성을 확인할 수 있었다. 즉, 기업규모가 상대적으로 크고, 현금흐름이 원활할수록 투자활동에 보다 적극적인 반면, 높은 부채규모와 유형자산 규모는 물류기업들의 투자활동을 위축함을 알 수 있었다. 이런한 결과는 재무제약 하에서는 현금흐름 등과 같은 내부자금조달원과는 정(+)의 관계가 있으며, 부채 등과 같은 타인자본과는 부(-)관계가 실증된 선행연구들과 동일한 결과로 해석된다. 본 연구는 국내 물류기업들이 겪게 되는 재무제약 수준과 투자활동과의 관련성을 제시하였다는 점과 물류기업들의 투자활동 의사결정에 유용한 정보를 제공하였다는데 그 의의가 있을 것이다. 하지만, 향후 재무제약 요인을 보다 확대한 연구가 뒷받침 된다면 본 연구의 시사점이 보다 강화 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.107-129
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• 2022

기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.