• 유통과학연구
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• 제13권5호
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• pp.113-120
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• 2015

Purpose - As the rapid development of ICT has been made recently, many domestic companies are trying to introduce smart work infrastructure. The purpose of institution of smart work is to enhance their performance. To this end, it is necessary to advance the way of working. Developing employees' collective intelligence should be regarded as a prerequisite for advancing the way of working. Job satisfaction of the employees is another important factor to enhance organizational performance. So this study aims to provide the theoretical background of systematic approach to smart work quality by empirically analyzing the effect of smart work quality on collective intelligence and job satisfaction. Research design, data, and methodology - A structural equation model was designed to examine cause-and-effect relationships among three latent variables(smart work quality, collective intelligence, job satisfaction). Three hypotheses were formulated. The first hypothesis is that the effect of smart work quality on collective intelligence will be positively and statistically significant. Likewise, the second hypothesis is that the effect of smart work quality on job satisfaction will be positively and statistically significant. Finally, the third hypothesis is that the effect of collective intelligence on job satisfaction will be positively and statistically significant. Based on the previous researches, 34 questionnaire items were developed to measure the effect of the three variables. The survey was conducted on 162 employees who are working under smart work environment. The number of the effective questionnaires for the analysis was 154. PASW Statistics 18 and AMOS 18 were used for the statistical analysis. Results - The validity and reliability test for questionnaire items have been carried out. From the factor analysis, 1 out of 34 items was eliminated. As a result, 33 out of 34 items were used for analyzing. The values of Cronbach's α ranged from 0.701 to 0.910, indicating the acceptable reliability of the questionnaire items. The values of χ2, df, CFI, TLI, RMSEA of the model are 102.838, 51, 0.949, 0.935, 0.082, respectively. So the structural equation model was statistically significant. The first and third hypotheses were supported. But the second hypothesis was rejected. Conclusions - An analysis using structural equation model showed meaningful implications about the effect of smart work quality on collective intelligence and job satisfaction. First, as the five quality elements of the smart work improved, the level of collective intelligence increased. Second, the statistical analysis showed smart work didn't have a direct effect on job satisfaction, which is inconsistent with the prior findings. The main purpose of smart work is to help achieve greater performance. The companies also need to make efforts to improve job satisfaction of their employees along with achieving greater performance. Third, an organization with higher level of collective intelligence showed greater job satisfaction. The companies under smart work environment need to develop functions to encourage participation, sharing, openness, and collaboration. This research will provide useful information for the companies which want to introduce smart work, distribution information system, management information system, etc.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.1-16
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• 2007

인터넷의 대중화와 e-비즈니스의 활성화에 따라 향후 인터넷과 유비쿼터스 환경에 대비한 지능형시스템 연구가 가속화 되고 있다. 전문가시스템도 기존의 Stand Alone방식에서 웹기반의 클라이언트-서버방식으로 발전되고 있으며, 다양한 인터넷 환경에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 웹 환경에서의 전문가시스템 개발환경과 고려사항들을 살펴 보고 웹 기반 전문가시스템들을 유형별로 분류하고, 분석하여 이를 통해 웹 기반 전문가 시스템의 일반적인 유형 모델과 구조를 제시한다. 본 논문에서는 첫 번째 클라이언트와 서버 간의 Load Balancing 측면에 따라 서버중심의 Server Oriented, 클라이언트 중심의 Client Oriented의 두 가지 모델을 구분 하였다. 그리고, 두 번째 지식 및 추론 공유 정도에 따라 지식과 추론에 대한 공유가 전혀 이루어 지지 않는 No Sharing, 서버들 간에 지식 및 추론의 공유가 이루어지는 경우인 Server Sharing, 클라이언트 간의 공유가 이루어 지는 경우인 Client Sharing, 클라이언트, 서버 모두에서 공유가 이루어 지는 경우인 Client-Server Sharing의 네 가지 모델을 분류하였다. 이들의 조합을 통해 총 8가지의 유형을 도출하였다. 또한 각 모델 별로 유형별 구조와 장단점, 인터넷상에서의 지식베이스, Fact Base, 추론엔진 등의 위치 문제와 사용기술, 고려사항, 서비스 유형들을 구분, 분석하였다. 본 논문을 통해서 제시된 프레임워크를 활용하여 새로운 환경에 좀더 능동적으로 대처할 수 있는 효율적인 전문가시스템의 다양한 개발이 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.597-603
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• 2023

군사 작전의 패러다임은 정보기술의 발전으로 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전, 그리고 정보 중심전으로 진화해왔다. 최근 몇 년간 빅 데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 발전으로 인해 군사 작전은 인공지능 기반의 지식 중심전(KCW)으로 진화하고 있다. 이에 따라 군은 신뢰성 있는 C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) 시스템 구축을 위해 첨단 정보통신기술(ICT)의 통합에 큰 비중을 두고 있다. 본 연구는 C4I 시스템의 전투 능력 향상, 네트워크 기반 환경에서의 최적 활용, 정보 흐름의 효율적인 부하분산, 원활한 의사소통, 지식공유의 효과적인 구현 등을 분석하고 평가하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용할 필요성을 강조한다. 데이터 마이닝은 현대 빅 데이터 분석의 핵심 기술로, 본 연구는 데이터 마이닝을 활용하여 실제 사례를 분석하고 군의 지휘 통제체계의 효율성을 극대화하는 실용적인 전략을 제안하였다. 연구 결과는 C4I 시스템의 성능을 더 깊게 이해하고 현대 군사 작전에 지식 중심전을 강화하는 데 유용한 통찰을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.197-209
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• 2024

본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육의 최근 연구 동향을 분석하여 향후 인공지능 교육의 방향성을 모색하는 것이다. 2016년부터 2023년 11월까지 RISS(Research Information Sharing Service)에 게재된 논문 중 인공지능 교육 관련 논문 697편을 대상으로 워드 클라우드(Word Cloud)와 LDA 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling) 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 주요 토픽으로는 생성형 인공지능 활용 교육, 인공지능 윤리 교육, 인공지능 융합 교육, 인공지능 활용에 대한 교사 인식과 역할, 대학 교육에서 인공지능 리터러시(Literacy) 개발, 인공지능 기반 교육과 연구 방향으로 여섯 가지가 도출되었다. 분석결과를 토대로, (1) 다양한 교과목에 생성형 인공지능 활용 확대, (2) 인공지능 사용을 위한 윤리적 지침, (3) 인공지능 교육의 장기적 영향 평가, (4) 고등교육에서 교사의 인공지능 활용 역량, (5) 대학의 인공지능 교육과정 다양화, (6) 인공지능 연구 추이 분석 및 교육 플랫폼(Platform) 개발 등을 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.709-713
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• 2009

Recently, a lot of research that applies data acquired from devices such as cameras and RFIDs to context aware services is being performed in the field on Life-Log and the sensor network. A variety of analytical techniques has been proposed to recognize various information from the raw data because video and audio data include a larger volume of information than other sensor data. However, manually watching a huge amount of media data again has been necessary to create supervised data for the update of a class or the addition of a new class because these techniques generally use supervised learning. Therefore, the problem was that applications were able to use only recognition function based on fixed supervised data in most cases. Then, we proposed a method of acquiring supervised data from a video sharing site where users give comments on any video scene because those sites are remarkably popular and, therefore, many comments are generated. In the first step of this method, words with a high utility value are extracted by filtering the comment about the video. Second, the set of feature data in the time series is calculated by applying functions, which extract various feature data, to media data. Finally, our learning system calculates the correlation coefficient by using the above-mentioned two kinds of data, and the correlation coefficient is stored in the DB of the system. Various other applications contain a recognition function that is used to generate collective intelligence based on Web comments, by applying this correlation coefficient to new media data. In addition, flexible recognition that adjusts to a new object becomes possible by regularly acquiring and learning both media data and comments from a video sharing site while reducing work by manual operation. As a result, recognition of not only the name of the seen object but also indirect information, e.g. the impression or the action toward the object, was enabled.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.95-111
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• 2021

인공지능과 빅데이터의 기술혁신에도 인공지능과 빅데이터가 시장경쟁 영향에 대한 이론연구들은 아직 초기이다. 따라서 본 논문은 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유가 신규 진입기업에 미치는 영향을 게임이론을 활용하여 분석하였다. 먼저 기업의 경영환경을 내부와 외부로 구분하였다. 이후 인공지능 알고리즘을 (1) 고객마케팅, (2) 비용 절감, (3) 비용 절감을 위한 자동화 알고리즘으로 구분하였다. 또한 빅데이터를 외부 및 내부 데이터로 구분하였다. 분석 결과 외부 데이터의 공유는 기존 기업의 고객마케팅 알고리즘에는 영향이 없고 신규 기업의 진입장벽을 완화했다. 하지만 기존 기업의 비용 절감 알고리즘들과 내부 빅데이터의 개선은 신규기업의 시장진입 장벽이 될 수 있다. 이러한 시사점들은 (1) 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유에 따른 시장구조, 경쟁, 기업행태 영향분석과 (2) 인공지능과 빅데이터 정책수립 시 이바지할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.231-237
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• 2017

최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.305-313
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• 2021

미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.227-234
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• 2023

본 논문에서는 중학생으로 대상으로 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 검증하였다. 검사도구는 이화선, 표정민, 최인수(2014)의 CPS 이론을 토대로 창의적 사고유형 능력을 측정하기 위한 검사도구인 창의적 문제해결 프로파일 검사(CPSPI: Creative Problem Solving Profile Inventory)를 사용하였다. CPSPI는 기존 검사들의 한계를 보완하여 인지적 선호도와 인지적 능력을 평가하고, 자신의 아이디어를 타인과 공유하고 설득하는 단계를 포함하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 적용 전 후, 창의적 문제해결력을 분석한 결과, 모든 영역에서 유의미하게 상승하였다. 중학생의 창의적 문제해결력을 분석한 결과 문제발견 및 분석, 아이디어 생성, 실행계획, 실행, 설득 및 소통 영역에서 유의미한 결과가 나타났다. 인공지능교육에서 창의적 문제해결력을 향상시키기 위한 교수학습 방법으로 디자인 씽킹의 효과를 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.53-62
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• 2013

클라우드 로봇에서, 효율적인 정보공유 모델은 연구과제이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 로봇들이 서로 연동하고 지식을 공유하기 위한 지식공유 모델을 제시한다. 효율적인 메시지 전송을 위해 멀티 에이전트 기반 적응형 그룹 통신을 제시하며, 연결(link) 노드는 주요 링크를 결정하기 위한 비중함수를 사용한다. 성능평가 결과, 제시한 알고리즘이 최소 메세지 오버헤드를 나타내었으며, 전통적인 그룹통신 방법에 비해 주요 링크를 사용함으로 인해 질의에 대한 응답이 빠름을 보였다.