인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.
본 연구는 안양시 지역 주민과 안양시 지역 전문가들을 대상으로 설문조사 및 포커스 그룹 인터뷰를 실시함으로써, 안양시 도서관 중장기 발전 방향 수립을 위한 기초자료로 활용하고자 하는 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 수행한 설문조사 및 FGI 분석 결과를 바탕으로 향후 안양시 중장기 발전계획 수립을 위한 주요 시사점과 논의사항들을 정리해 보면 다음과 같다. 첫째, 도서관 이용률에 비해 이용자들이 이용하는 서비스가 극히 제한적이며, 도서관 프로그램 이용률이 낮아 도서관에서 운영하는 다양한 서비스들에 대한 적극적인 홍보와 정보 제공, 서비스 이용 절차 간소화 등에 대한 현장의 개선 노력이 필요하다. 둘째, 도서관 만족도는 비교적 높았으나 일부 불만족 의견의 이유를 분석한 결과, 도서관의 접근성을 높일 수 있는 방안에 대한 고민과 함께 신간 자료 구입에 대한 적극적인 예산 투자가 필요한 것으로 파악되었다. 셋째, 특화도서관 운영에 대한 인지도가 낮아 타 지역 우수사례 벤치마킹을 통해 안양시 공공도서관만의 특화도서관 서비스 개발이 필요하다. 넷째, 향후 안양시 공공도서관은 지식정보센터, 평생교육센터, 생활편의센터로서의 기능과 함께 복합 문화센터로서의 기능을 강화해야 할 필요가 있다. 마지막으로, 안양시 도서관 운영 조직체계 개편을 통해 장기적으로 도서관 운영을 체계적으로 이끌어 갈 수 있는 컨트롤타워 구성이 요구된다.
데이터 경제의 확산과 함께 개인 데이터를 개인이 주도하는 생태계를 구현하기 위해 마이데이터의 개념이 등장했다. 마이데이터는 다양한 영역에서 개인이 주체적으로 정보를 관리 및 통제하고 이를 통해 기업은 혁신적인 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그 중에서도 금융 분야에서는 개인이 마이데이터를 2022년부터 도입하여 활발히 활용하고 있으며 금융기관뿐만 아니라 빅테크 및 핀테크 기업까지도 적극적으로 가세하여 빠른 확장세를 보일 것으로 예상된다. 금융분야에서 마이데이터 산업이 지속적으로 성장하기 위해서는 개인 사용자의 다양한 수용행동을 살펴볼 필요성이 있지만 기존 연구들은 주로 긍정적 수용행동에 초점을 두고 있다는 한계점을 가진다. 이에 본 연구는 혁신저항 및 수용저항에 초점을 두고 사용자의 개인특성과 혁신특성이 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 개인정보유출우려, 기술변화속도, 현상유지관성, 정보제공민감성, 기술스트레스가 마이데이터 서비스에 대한 불신과 혁신저항을 증가시킨다는 사실을 발견하였으며 이는 수용지연과 수용거부와 같은 수용행동으로 이어질 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 금융 마이데이터 서비스가 확산되고 있는 시장에서 사용자 행동에 관한 이론 및 실무적 통찰력을 제공한다.
현대인들의 운동, 건강 관심도가 늘어남에 따라 운동에 관련된 정보 및 기기들의 수요가 늘어나고 있으며 잘못된 자세로 운동할 시 신체 불균형과 부상을 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서 사용자들의 올바른 운동 자세를 통한 건강증진 및 부상 예방을 위한 자세교정을 목적으로 한다. 시스템의 주기억 장치로는 Arduino Uno R3와 압력 센서, 가속도 센서를 사용하여 개발하였다. 압력 센서는 스쿼트 자세 판별, 가속도 센서는 일반걸음, 팔자걸음, 안짱걸음 3가지의 걸음걸이 판별을 위해 사용되었다. 데이터를 블루투스 모듈로 스마트폰에 전송하고 App에 표시하여 사용자에게 올바른 운동 자세를 안내해준다. 걸음걸이 판별은 발이 벌어진 각도 20˚를 기준으로 진행하였으며, 올바른 스쿼트 자세는 숙련자의 데이터를 기반으로 전족과 후족의 압력 센서 값의 비율을 비교했다. 따라서 걸음걸이 판별 시 약 90%의 정확도와, 스쿼트 자세 시 압력 센서 값의 비율 7:3을 기준 하에 95%의 정확도를 가지는 실험을 기반으로 사용자가 운동 시 App을 통해 실시간으로 확인하여 올바른 자세로 운동을 할 수 있고, 잘못된 자세로 운동을 진행할 때 교정할 수 있도록 안내해주는 시스템을 구축했다.
디자인은 아직 존재하지 않는 가상의 것을 조형적인 실체로 구체화하는 것이다. 그 기본개념의 규명을 통해서만이, 합리적 가치를 수반한 차별화 된 디자인 개념의 가치 창출이 가능하리라고 생각한다. 디자인의 특질이 주어진 조건과 환경에 따라 문제의 성격과 그에 대한 결과가 달라지게 되기 때문에 모든 디자인은 상황적이다. 본 연구에서는 디자인의 기본 과정인 문제의 분석 종합평가의 단계에서, 가장 적절하고 합리적인 차별화 된 디자인개념(Differential Design Concept)을 찾기 위함이다. 선행적으로 시대적 추구가치 및 제품디자인의 가치관 변화를 고찰해 보았다. 이러한 시대적 추구 가치가 실제의 제품에 어떻게 구현되었는가를 조사 분석하였다. 현대디자인의 대표적 트랜드인 3-2. 기능 중심적 디자인 3-3. 감성중심적 디자인 3-4. 은유를 통한 이미지 전달의 디자인 3-5. 환경친화적 디자인의 차별화 된 디자인개념의 제품디자인 구현 사례를 분석하였다. 사례분석을 근거로 미래 사회 트랜드로 다가온 지속가능한 발전의 사회 속에서 어떻게 차별화 된 디자인 개념을 적용시킬 수 있는가를 규명해 보았다. 사례 분석을 통해 나타난 내용은 \circled1 시대정신의 가치가 제품의 메시지(Design Image)로 부각되어야 한다. \circled2 환경적합성을 우선적 고려 요인으로 하여야 한다. \circled3 차별화 된 소비자 욕구 충족의 가치를 실현하여야 한다. \circled4 상품의 라이프싸이클(Life-Cycle)이 길도록 유도한다. \circled5 기업의 지속적 성장을 촉진한다. \circled5 사용자 중심의 제품가치 고려가 선결되어야 한다는 것이다. \circled7 문화적, 언어적 장벽을 극복하고 사람들이 익숙하게 기억할 메타포의 투영을 필요로 하며, \circled8 시대적 가치관과 관습적 가치관의 공통분모 적 인간 본연의 가치관의 적용이 선결되어야 하며, \circled9 물질적 만족의 욕구 충족이 아닌 마음의 만족을 충족시키고 적용시키는 차별화 된 디자인개념이 요구되어 진다. 이에 더하여 제품의 저변에 굿ㆍ디자인(Good-Design)요소가 가미된 독창적이고 차별화 된 디자인개념이 소비자와의 감성적 교감을 이룰 수 있다고 생각된다. 즉 모든 디자인의 가치는, $\ulcorner$인간이 만물의 척도$\lrcorner$ 라는 인본주의 사상에 근거하여 평가되어야 한다.
최근 페이스북이 오픈 플랫폼을 통해 다면시장을 형성함으로써 게임 분야에 소셜이 본격적으로 등장하기 시작하였다. 그중 가장 크게 주목을 받고 있는 분야는 소셜 네트워크를 기반으로 발전한 SNG 분야이다. SNG란 Social Network Game으로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 인맥 관계를 기반으로 제작한 게임을 말한다. SNG의 가장 큰 특징은 게임 실력보다는 네트워크를 통해 이루어진 이웃간의 교류가 게임의 가장 큰 요소로 작용하는 것이다. 이러한 소셜 네트워크 게임의 빠른 성장과 함께 연구되어야할 분야는 인간과 인간, 인간과 게임, 게임과 게임 간의 소통이라 볼 수 있다. 본 연구는 SNG을 플레이하는 유저들의 심리가 소셜을 기반으로 하는 게임 속 캐릭터에 어떠한 영양을 미치는지에 대한 것을 알아보고자 한다. 연구방식은 성격 특성의 상관관계를 검증하는 방식으로 심리학적 성격 5요인 특성(Big Five Factor Model)과 리커트(likert) 척도를 사용하여 유저가 생성한 캐릭터와 성격 5요인 특성을 대입하는 방식을 사용 하였다. 본 논문을 통해 게임을 플레이하는 유저들의 심리상태를 파악하는 방식이 연구되어짐으로써 미래의 소셜 네트워크 게임이 어떠한 방향으로 발전해 나갈 것인지에 대한 준거점 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
유아기에 영재를 판별하여 유아 영재의 흥미와 능력에 적합한 교육 프로그램을 제공하면, 유아영재의 잠재력은 극대화될 수 있다. 유아기에는 다른 연령에 비해 특히 실제의 발달과 잠재적 발달간의 차이가 특히 많기 때문에, 혼자 해결하도록 할 때보다 적절한 교육적 개입을 해주었을 때 더 많은 잠재적 능력을 발휘할 수 있다. 유아가 가진 영재성을 사장시키지 않기 위해서는 유아의 영재성을 조기에 판별하여 그들에게 적절한 교육적 프로그램을 제공하는 것이 필요하다. 본 연구의 목적은 역동적 평가방법을 적용한 유아 영재 판별방법을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해. 본 연구에서는 기존의 유아 영재 판별 방법들을 검토하고 이에 대한 문제점을 살펴보았다. 그런 후에 역동적 평가의 특징과 유형을 살펴보고, 마지막으로, 역동적 평가가 유아 영재를 판별하고자 할 때 어떻게 적용될 수 있는지를 탐색해 보았다. 유아기에 역동적 평가방법을 이용해 영재를 판별하면 다음과 같은 점에서 유용성이 있다. 첫째, 유아 영재의 판별에 역동적 평가방법을 사용하면 표준화 검사에 능력을 보이지 않는 잠재력이 있는 유아를 판별할 수 있다. 둘째, 역동적 평가방법은 학습에 대한 산출물보다 학습에 대한 과정을 평가할 수 있다. 셋째, 역동적 검사는 유아 영재를 조기에 발견하고 이에 적절한 교육적 처치를 할 수 있는 정보를 제공받을 수 있어 개별화교육이 가능하도록 해준다. 넷째, 역동적 평가는 진단과 교수를 연결시킴으로써 유아의 잠재력을 더욱 정확하게 측정할 수 있도록 해주며, 유아 영재들이 계속적인 성장을 할 수 있도록 교육적인 환경을 제공해 줄 수 있다.ject-orientation. For the convenience of input, output analysis, GUI(Graphic User Interface) of menu, window, dialog box, etc. are provided to the user, For the execution of DADSim, Silicon Graphic IRIX 6.3 or high version is required. DADSim can be used for the effectiveness analysis ofdefence systems. Some illustrative examples will be shown in this paper.s, namely resources of military force planing requirement for 15 years, is given already for the accomplishment of military strategy. The purpose of this study is to seek a direction of the ROK′s military build-up policy in a viewpoint of capability-based military build-up.group, no difference was found in its fragrance. And, no difference was found in brightness and viscosity between samples. As a result of conducting the palatability test,
데이터 마이닝에서 활발히 연구되고 있는 주요 분야들 가운데 하나인 빈발 패턴 마이닝은 대규모의 데이터 집합 또는 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 추출하기 위한 방법이다. 또한 이 기법으로 얻을 수 있는 결과물을 통해 데이터베이스내의 다양하고 중요한 특징들을 더욱 손쉽게 자동적으로 분석할 수 있기 때문에 많은 응용영역에도 활발히 적용되고 있다. 하지만 이러한 데이터베이스로부터 단순히 사용자에 의해 설정된 최소 지지도 임계값만을 가지고 이를 만족하는 모든 패턴들을 추출하는 기존의 전통적인 빈발 패턴 마이닝 방식은 데이터베이스의 특성과 임계값 설정의 정도에 따라 극도로 많은 수의 결과 패턴을 생성하는 문제를 가지며, 이에 따른 시간 및 공간 자원의 낭비를 초래한다. 또한 과도하게 생성된 패턴에 대한 분석의 어려움 역시 심각한 문제가 된다. 기존의 빈발 패턴 마이닝 접근방법들이 직면한 이러한 문제를 해결하고자, 데이터베이스로부터 가능한 모든 빈발 패턴들을 마이닝하는 것이 아닌, 이들에 대한 대표 패턴들만은 선별적으로 추출할 수 있도록 하는 대표 패턴 마이닝의 개념과 다양한 관련 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 생성되는 각 패턴의 최대성 또는 폐쇄성을 고려하는 패턴 압축 기법들에 대한 특성들을 기술하고, 이에대한 비교 및 분석을 진행한다. 최대 빈발 패턴 혹은 닫힌 빈발 패턴들을 마이닝함으로써, 효과적인 패턴 압축이 가능하며, 더 적은 시공간 자원으로 마이닝 작업을 수행할 수 있다. 또한 압축된 패턴들은 필요시 다시 원래의 패턴 형태로 복구가 가능한 특징이 있으며, 특히 닫힌 패턴 접근 방법을 이용하면 패턴을 압축하고 다시 해제하는 과정에서 어떠한 정보의 손실도 일어나지 않는다. 본 논문에서는 같은 플랫폼 상에서 동일한 구현 수준의 알고리즘에 대해 실세계로부터 축적된 실 데이터셋들을 가지고 상기 기법들에 대한 성능평가를 진행함으로써, 각 기법이 패턴 생성, 수행 시간, 메모리 사용량과 같은 실제적인 마이닝 성능에 대해 어떠한 영향을 미치는지에 대한 심층적 분석결과를 보인다.
하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(데타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련 있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다.
전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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