• 대한안전경영과학회지
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• 제22권4호
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• pp.75-86
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• 2020

With the advent of the 4.0 era of logistics due to the Fourth Industrial Revolution, infrastructures have been built to receive the same services online and offline. Logistics services affected by logistics 4.0 and IT technology are rapidly changing. Logistics services are developing using technologies such as big data, artificial intelligence, blockchain, Internet of things, and augmented reality. The convergence of logistics services and various IT new technologies is accelerating, and the development of data management solution technology has led to the emergence of electronic cargo waybill to replace paper cargo waybill. The electronic waybill was developed to supplement paper waybill that lack economical and safety. However, the electronic waybill that appeared to complement the paper waybill are also in need of complementation in terms of efficiency and reliability. New research is needed to ensure that electronic cargo waybill gain the trust of users and are actively utilized. To solve this problem, electronic cargo waybill that combine blockchain technology are being developed. This study aims to improve the reliability, operational efficiency and safety of blockchain electronic cargo waybill. The purpose of this study is to analyze the blockchain-based electronic cargo waybill system and to derive evaluation indicators for system supplementation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.567-575
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• 2020

온라인 소셜 네트워크가 현대인의 정보 공유 및 교류의 핵심적인 매체로 사용됨에 따라, 그 이용자는 매해 급격하게 증가하고 있다. 이는 단순히 사용량 증가뿐만 아니라 정보의 신뢰성에서도 기존 언론 매체를 능가하기도 하는데, 최근 등장하는 마케팅 전략들은 이 점을 노리고 교묘하게 소셜 네트워크를 공격하고 있다. 그에 따라 자연스럽게 형성되어야 할 여론이 온라인 공격으로 인해 인위적으로 구성되기도 하고, 이를 신뢰하는 사람들도 많아지게 되었다. 따라서 온라인 소셜 네트워크를 공격하는 주체들을 탐지하고자 하는 연구들이 최근 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 온라인 소셜 네트워크 공격자들을 탐지하고자 하는 연구들의 동향을 분석하는데, 그 중 소셜 네트워크 그래프 특성을 이용한 연구들에 집중하고 있다. 기존의 contents-based 기법이 사생활 침해 및 공격 전략 변화에 따른 분류 오류를 나타낼 수 있음에 반해, 그래프 기반 방법은 공격자 패턴을 이용하여 보다 강건한 탐지 방법을 제안하고 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.227-233
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• 2021

Predictive maintenance has been one of important applications of data science technology that creates a predictive model by collecting numerous data related to management targeted equipment. It does not predict equipment failure with just one or two signs, but quantifies and models numerous symptoms and historical data of actual failure. Statistical methods were used a lot in the past as this predictive maintenance method, but recently, many machine learning-based methods have been proposed. Such proposed machine learning-based methods are preferable in that they show more accurate prediction performance. However, with the exception of some learning models such as decision tree-based models, it is very difficult to explicitly know the structure of learning models (Black-Box Model) and to explain to what extent certain attributes (features or variables) of the learning model affected the prediction results. To overcome this problem, a recently proposed study is an explainable artificial intelligence (AI). It is a methodology that makes it easy for users to understand and trust the results of machine learning-based learning models. In this paper, we propose an explainable AI method to further enhance the explanatory power of the existing learning model by targeting the previously proposedpredictive model [5] that learned data from a core facility (Hyper Compressor) of a domestic chemical plant that produces polyethylene. The ensemble prediction model, which is a black box model, wasconverted to a white box model using the Explainable AI. The proposed methodology explains the direction of control for the major features in the failure prediction results through the Explainable AI. Through this methodology, it is possible to flexibly replace the timing of maintenance of the machine and supply and demand of parts, and to improve the efficiency of the facility operation through proper pre-control.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-19
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• 2022

With the revision of the Credit Information Use and Protection Act in August 2020, the MyData service based on open banking policy will take effect in January 2022. Nonetheless, the previous studies focused on the legal system or security-related issues of such service. Therefore, this paper conducted an empirical study on financial consumers aged 20 or older nationwide to analyze the factors which influence the intention to use MyData services based on open banking. Five characteristics representing open banking-based MyData service were derived through prior research, and a research model that combined value-based adoption model and privacy calculus theory was presented. The proposed research model and the relationship of its variables was analyzed using a sample of 400 users that is randomly selected. The results of empirical analysis showed that personalization had the greatest influence on benefits and reliability on sacrifice among service characteristics. They also suggested that MyData operators should devote themselves to providing customized services optimized for customers and establishing trust relationships. It was confirmed that both usefulness and enjoyment had a great influence on perceived value, and in terms of sacrifice, the burden of financial costs had a greater influence than privacy concerns. This study is meaningful in that it explored the psychological propensity of financial consumers to identify service utilization factors and presented a new approach that can contribute to the successful settlement of the domestic MyData industry.

• 품질경영학회지
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• 제50권1호
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• pp.43-61
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• 2022

Purpose: The purpose of this study was verifying factors that affect to intention to use AI financial services and finding a way of building an user oriented AI ecology. Methods: This study used the UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model with independent variables such as performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, trust, personal innovativeness and AI understanding as moderating variable. The data was collected through online & offline survey with questionnaire from 330 financial customers. Results: As a result, the analysis suggested that the performance expectancy, social influence, facilitating conditions, personal innovativeness are statistically significant to the intention to use AI. It was also found that AI knowledge of users differently influence the intention to use through the moderating effect on the facilitating conditions. Conclusion: Performance expectancy, social influence, facilitating conditions, personal innovativeness have positive causation to the intention to use in AI financial service. On the facilitating conditions, unlike other variables, it was found that the user's intention to use was different by the level of AI understanding. It means that customers could have the strong intention to use AI even though they don't have enough pieces of knowledge on the factors. Customers seem to be of recognition that the technology has certain benefits for themselves. The facilitating factors are significantly affected by AI understanding and differently effect on the intention to use AI.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.1-16
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• 2020

블록체인은 시스템에 참여하는 사용자들 사이에 믿음을 확보할 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 블록체인에 대한 관심이 높아지면서 선행 연구들은 블록체인 기술에 관련된 암호화폐와 적용방안에 대한 연구를 주로 수행하였다. 반면에 블록체인의 안정적인 구동에 대한 연구는 크게 주목하지 않았다. 대표적으로 블록체인의 엉클블록은 블록체인 시스템의 안정적 구동에 중요한 역할을 담당함에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 이러한 인식을 기반으로 본 연구는 블록체인 정보와 거시 경제 요인들을 활용하여 블록체인의 엉클블록을 머신러닝 기법으로 예측하고자 하였다. 인공신경망, 서포트벡터머신 분석 결과, 블록체인 정보와 거시 경제 요인들은 블록체인의 엉클블록 예측에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 블록체인 정보만을 활용한 인공신경망은 엉클블록의 발생을 예측하는데 가장 우수한 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 분야에서 블록체인 연구를 주도하고 기여할 수 있는 방안을 제시한다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.85-105
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• 2024

도서관은 어린이들이 신기술을 활용할 수 있는 기회를 적극적으로 제공하는 공공기관으로, 미래 세대를 위한 다양한 기술 기반 정보 시스템의 영향력에 대한 이해가 필요하다. 증강 현실(Augmented Reality)은 최근 어린이들의 교육, 치료, 여가 등 다양한 분야에 활발히 적용되고 있는 기술이다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 어린이들의 AR에 대한 인식과 요구에 대한 연구는 제한적인 실정이다. 따라서 본 연구에서는 공동 디자인 세션을 통해 AR 기술에 대한 어린이들의 인식과 요구를 직접적으로 조사하고자 하였다. 'Would You Rather?' 기법을 통해 어린아이들은 AR 기술에 대한 경계와 기대를 동시에 가지고 있으며, AR 기술 환경을 현실 세계의 확장으로 간주한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 도서관에서 어린이를 위한 AR 콘텐츠를 개발할 때에 고려해야 하는 요소를 제안한다는 점에서 의의를 지닌다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.653-665
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• 2020

추천 에이전트의 활용이 활발해지면서 사용자에게 내부 논리를 설명할 수 없던 블랙박스 문제를 해결하는 방법으로 '설명 기능'이 주목을 받고 있다. 본 연구는 '설명 기능'의 유무에 따른 사용자 경험을 살펴보는 것에서 한 걸음 더 나아가 설명 방식과 상세도에 따라 어떠한 영향이 있는지 살펴보고자 한다. 설명 방식은 '에이전트가 특정 행동을 한 이유'를 설명하는 why 방식과 '특정 행동을 하지 않는 이유'를 설명하는 why not 방식으로 구분하였으며 상세도 조건은 상세도 높음/상세도 낮음으로 구분하였다. 연구 결과 why 설명 방식이 사용자의 투명성, 신뢰도, 만족도, 재사용 행동 의도에 긍정적인 영향을 주는 것을 발견하였으며, 상세도가 높을수록 심리적 반발에 대한 인식이 높아진다는 것을 확인하였다. 또한, 설명 방식과 상세도는 상호작용을 통해 '설명' 인식에 영향을 주었으며, 만족도와 추천 수용 의도에 영향을 준다는 경향성이 발견되었다. 본 연구는 사용자 경험에 긍정적인 영향을 주는 설명 방식과 적절한 상세도에 대해서 시사점을 제시하였으며, 설명 방식과 상세도의 상호작용을 통해 사용자 경험에 영향을 준다는 연구 결과를 통해, 추천 에이전트 맥락에서 설명 기능의 방식과 상세도를 결정하기 위해서는 세심한 주의가 필요하다는 제안을 하였다.

• 한국안광학회지
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• 제10권2호
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• pp.151-157
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• 2005

이 연구의 목적은 보통 콘택트렌즈의 착용 비율이 높아지는 대학생들의 콘택트렌즈에 대한 인식과 착용상태, 사용습관과 콘택트렌즈의 부작용에 대한 것들을 조사함으로 대학생들의 콘택트렌즈에 대한 올바른 인식과 교육을 위한 자료를 얻기 위함이다. 조사 방법은 총 408명의 대학생을 대상으로 설문지를 통해 조사하였다. 설문조사 결과 착용 렌즈의 종류로는 매일착용 소프트 콘택트렌즈를 55.7%로 가장 많이 사용하고 있었다. 콘택트렌즈 착용 동기로는 마용 상의 목적이 45.6%로 가장 높게 나왔다. 콘택트렌즈 착용자중 54.9%가 부작용을 경험하였으며, 부작용의 종류로는 안구건조증이 가장 많았다. 콘택트렌즈 구입처는 93%가 안경원에서 구입하였으나, 콘택트렌즈의 불편함이 생길시 안경원에서 상담한다는 응답은 18.8%에 불과해 콘택트렌즈 착용 자가 안경원을 신뢰하지 않는다고 여겨진다. 또한 콘택트렌즈의 불편함이 생길시 그냥 참는다는 의견이 43.5%로 가장 높아 콘택트렌즈로 인해 발생하는 합병증의 심각성을 인식하고 있지 못하고 있었다. 이상에서 콘택트렌즈의 올바른 인식과 관리방법, 부작용에 대해서 홍보 및 교육이 필요할 것으로 보인다. 이와 더불어 안경사들의 콘택트렌즈의 전문 지식과 국민 안보건 향상에 대한 사명감이 필요할 것으로 보인다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.35-42
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• 2006

컴퓨터가 우리의 일상적 환경으로 스며드는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자 인터페이스로서 인터페이스 에이전트의 중요성이 높아지고 있다. 특히 이러한 인터페이스 에이전트는 사용자와 사회적인 관계를 형성할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 사용자-에이전트 관계를 형성하기 위한 수단으로 인간관계를 형성, 유지하는 데 중요한 요소인 자기노출을 도입할 것을 제안하고, 에이전트의 자기노출 정도에 대한 사용자의 사회적 반응을 측정하였다. 실험은 2(에이전트의 자기노출 깊이: 높음/낮음)${\times}\;2$(에이전트의 자기노출 양: 많음/적음)의 피험자간 요인설계를 실시하였다. 실험 결과, 1) 에이전트로부터 깊은 수준의 자기노출을 받은 피험자들은 자신에 대해 보다 개인적인 정보를 노출하였으며, 많은 양의 자기노출을 받은 피험자들은 자신에 대해 보다 많이 이야기하였다. 2) 에이전트의 자기노출 깊이가 낮은 경우보다 깊은 경우에 에이전트에 대한 호감, 신뢰, 친밀성에 대한 기대는 감소하였다. 본 연구의 결과는 에이전트의 자기노출 깊이가 사용자의 정보획득과 사용자-에이전트의 사회적 관계형성에 다르게 영향을 미친다는 것을 보여주었다. 즉 사용자의 정보획득을 위해서는 에이전트의 깊은 노출이, 사용자-에이전트의 긍정적인 사회적 관계 형성을 위해서는 에이전트의 적절한 자기노출이 더 유용하였다.