• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.187-217
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• 2021

본 연구는 도서관에서 근무하는 사서의 팟캐스트와 유튜브 서비스의 개발과 제공에 대한 인식을 조사하기 위해 수행되었다. 확장된 기술수용모델을 적용하여 연구를 설계하였으며, 도서관 팟캐스트나 유튜브 서비스에 대한 사서의 개인적, 조직적, 사회적 인식과 이용자에 대한 이해의 정도가 서비스에 대한 유용성이나 용이성에 대한 인식을 매개로 서비스 제공 의도나 제공 행위에 어떻게 영향을 미치는지 알아보았다. 우선 국내 팟캐스트나 유튜브 서비스를 제공하고 있는 39개의 도서관에서 제공하고 있는 서비스의 유형을 조사하였고, 총 181명의 사서를 대상으로 온라인 설문 방법을 이용하여 데이터를 수집하고 위계적 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 도서관에서는 주로 도서관 행사 안내/홍보, 도서관 체험 프로그램, 도서 추천, 저자(사서) 강연과 북 토크 등에 팟캐스트와 유튜브를 미디어의 특성에 따라 적절히 활용하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 사서들은 개인적 특성보다는 조직적 혹은 사회적 특성, 즉 도서관의 교육지원, 인력지원, 사서 인식, 직무 특성, 이용자 인식이나 요구에 대한 이해가 도서관 서비스 제공 의도에 영향을 미치는 요인으로 밝혀졌다. 또한 팟캐스트와 유튜브 서비스를 제공하고 있는 도서관의 사서들과 제공하고 있지 않은 사서들 간에 서비스들에 대한 인지된 유용성과 용이성에 차이가 있었다. 본 연구의 결과는 도서관에서 팟캐스트나 유튜브 서비스 콘텐츠 개발이나 제공에 있어 사서 지원의 다양한 관점을 이해하고 지원하는 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.241-250
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• 2012

저출산은 생산인구의 감소와 함께 보험료 부담을 가중시키는 문제 뿐 아니라, 종국에는 국가의 존립을 위협하는 묵과할 수 없는 국가적인 정책과제가 되었다. 이에 본 연구는 현 정부의 출산장려정책 중 경제적 지원인 고운맘 카드의 실효성을 알아보고 산모들의 인식조사를 바탕으로 도출된 문제점에 대한 개선안을 제언하고자 한다. 분석방법은 인식도 조사를 위해서는 빈도분석을 이용했으며, 출산장려정책에 대한 선호도를 파악하기 위해 다중응답분석, 고운맘 카드 사용에 대한 만족도와 재출산 의사정도를 알아보기 위한 카이제곱 테스트를 시행했다. 분석결과, 고운맘 카드 사용으로 인한 산모들의 만족도와 재출산 의사간에는 유의한 관련성을 보였다. 또한, 산모들은 정부기관 및 의료기관과 구전으로 전파된 내용에 의해 해당 정책에 접근하는 것으로 나타났다. 그리고 정부의 지원금액 범위 내에서 병원 청구할인서비스 정도만 활용하는 것으로 나타났다. 그러나 지원금액 및 l일 사용 한도금액과 같은 금전적 요인에서 주로 불만을 표출했다. 그에 따른 상향 조정된 희망 개선안을 요구했다. 위의 결과를 토대로, 정부는 정책시행의 궁극적 목적인 출산률의 상승을 위해 고운맘 카드를 개선 발전시켜나가야 할 것이다.

• 감성과학
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• 제14권4호
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• pp.627-636
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• 2011

본 연구는 단순 입력 기반 유니모달 인터랙션의 한계를 극복하고 단순 입력 방식이 아닌 멀티모달 기반 사용자의 행위, 의도, 및 집중도를 활용하여 실감적이고 몰입도를 향상시키는 인터랙션 시스템을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 선행연구에서 기존 문헌연구를 토대로 메타분석방법을 활용하여 인터랙션을 위한 3차원 동작 인식 기술의 정확도를 분석하여 최종적인 센서 기반 인터랙션 방법이 선정되었고, 직관적 제스쳐 인터랙션 요소를 추출하여 본 시스템에 반영하였다. 또한 생리반응을 이용한 집중력 판단 기술을 개발하여 사용자 의도를 판단하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 3부분으로 나눌 수 있다. 선행연구에서 선정된 인터랙션 요소들을 적용하여 가속도(Accelator) 센서와 연성(Flexible) 센서를 활용하여 손 동작을 인식하는 시스템을 구현하였고, 동공 인터랙션을 통한 안경형 시선 추적기를 구현하여 인터랙션이 가능하게 하였으며, 심혈관 반응과 피부 온열 반응을 측정하여 사용자의 의도를 반영한 시스템을 최종 구현하였다. 실감형 디지털 엔터테인먼트 플랫폼 기술 개발을 위한 기초 연구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.181-199
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• 2021

최근 금융사는 영업점 축소와 비대면 서비스의 확대 추세와 맞물려 챗봇 서비스의 활성화를 추진하고 있다. 그러나 기술적 한계와 이를 둘러싼 내·외부 환경의 제약이 존재하는 상황에서 일시에 챗봇 서비스를 확대하기는 어렵다. 따라서 챗봇 서비스의 제반 상황을 분석하여 단계별로 발생 가능한 문제를 선제적으로 확인하고 해결방안을 모색할 필요가 있다. 이에, 본 연구는 금융 챗봇 서비스 사용자의 사용 의도 및 행동을 고찰하기 위해 현장 실무자 및 연구자 12명을 대상으로 인터뷰를 진행하고, 이를 계획된 행동이론(Theory of Planned Behaviors, 이하 TPB)으로 해석하였다. 연구 결과, 사용자들은 챗봇 사용 경험을 통해 갖게 된 편리함이나 불편함 등의 '감정 및 태도', 군중 심리나 타인의 공감을 갈망하는 심리 등의 '주관적 규범', 챗봇 사용 과정의 어려움이나 편리함에 대한 인식에 따른 '행동 통제' 등의 특성이 드러났다. 이를 통해 이 특성이 사용자의 챗봇 서비스에 대한 지속적 사용 의도와 실제 행동에 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있었다. 후속연구에서는 실제 사용자를 대상으로 하여 구체적인 사용 의도와 영향 요인을 실증적으로 연구해 볼 필요가 있다.