국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.
본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 제한적인 마커기반 증강현실의 여러 가지 단점들을 보완하기 위해 사용자의 얼굴, 발, 손 등을 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있는 추세이다. 또한 대부분의 기존 증강현실 시스템들은 사용자에게 보여주는 것과 기본적인 상호작용에 목표를 두고 강체를 증강하여 수행되는 경우가 많았다. 본 논문에서는 단지 보여주는 것에 국한되는 것이 아니라 여러 분야에서 활용이 가능한 변형물체를 사용자와의 상호작용을 바탕으로 시뮬레이션을 제공하는 비 마커기반의 증강현실 시스템을 설계 및 구현하였다. 변형물체는 질량-스프링 모델, 유한 요소 모델 두 가지 방법을 주로 사용하여 구현한다. 질량-스프링 모델은 실시간 시뮬레이션에 장점이 있으며 유한 요소 모델은 변형물체의 정밀함을 나타낼 때 장점을 가진다. 본 논문에서는 실시간으로 시뮬레이션을 목표로 하고 있기 때문에 질량-스프링 모델을 기반으로 하는 테트라헤드론 구조를 이용하여 변형물체를 구현하였다. 변형물체의 자연스러운 움직임을 실시간으로 시뮬레이션하기 위해 키넥트 SDK를 통해 사용자의 손의 위치를 추적 하고, 손의 위치 변화량을 바탕으로 힘을 계산한다. 이를 바탕으로 $4^{th}$ order Runge-Kutta Integration 수치적분법을 이용하여 물체의 다음 위치를 계산하여 시뮬레이션 하도록 하였다. 그리고 자연스러운 동작을 표현하기 위해서 사용자의 손을 통해 물체에 작용하는 힘이 너무 많이 작용하지 않기 위해 제스처에 임계값을 정하였으며 해당 임계값을 넘는 힘이 작용할 경우 임계값으로만 적용되도록 설정하였다. 각 실험을 5회씩 반복하였으며 실험에 따른 시뮬레이션 연산속도를 분석하였다. 본 논문을 통해 구현한 변형물체를 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템을 바탕으로 기존의 강체 기반의 증강현실에서 활용하기 힘들었던 의료, 교육 및 다양한 방면으로 시뮬레이션이 가능할 것으로 기대한다.
본 연구는 해운산업의 해운 B2B e-marketplace가 네트워크 관점에서 해운 이해관련 당사자들 간에 전자적 신뢰를 도출할 수 있는 운영적 특성과 웹사이트의 특성 그리고 전자적 신뢰를 매개 메커니즘으로 하여 사이트 몰입과 서비스 거래의도에 미치는 영향을 밝히고 나아가 이러한 해운 B2B e-marketplace가 협력적 거래커뮤니티로 발전해나가도록 하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구를 바탕으로 해운 B2B e-marketplace가 효율적으로 운영되기 위한 기본 변수들을 규명하고자 공변량 구조방정식 모형을 설계하고 이를 실증적으로 검정하였다. 해운 무역업체 직원들을 대상으로 설문조사를 실시하고 자료를 분석한 결과, 웹사이트 특성요인 두 개 중에 지각된 보안성만을 제외하고 지각된 사이트 품질 및 운영특성 요인들은 상호변수들 간에 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 외생요인들 중에는 지각된 거래 공정성이 전자적 신뢰를 가장 높이는 것으로 조사되었으며, 이는 거래규칙과 관련하여 상대방 한쪽에만 유리하다면 장기적인 거래가 이루어질 수가 없기 때문에 거래의 일정한 규칙에 대한 이해관련당사자들이 공정성을 제대로 인식한다면 해운 전자시장의 성공적인 운영에 큰 영향을 미칠 것이다. 또한 거래의 지각 효율성도 전자적 신뢰에 영향을 미치는 바, 이는 거래비용의 절감과 상대방과의 거래 관계를 연결시켜주는 거래 프로세스 과정이 신속하고 간소함으로써 기존의 OFF-LINE 보다 더 많은 시간 및 비용을 절감시켜주기 때문이라고 판단하기 때문에 전자적 신뢰에 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 또한 거래의 원활한 정보 입수를 위한 거래 참가자들에게 커뮤니티를 개설해줌으로써 이로 인한 정보도 얻고 이들을 유인하는 정보를 제공해줌으로써 전자적인 신뢰를 높이는 것으로 판단되었다. 한편 이러한 전자적 신뢰 형성을 관련 기업들로 하여금 지속적인 참여의지에 영향을 미침으로써 그 사이트에 대한 몰입을 높이는 것으로 판단된다. 또한 전자적 신뢰로 인하여 미래의 관련 기업들이 거래관계를 맺고 관련 기업들과 지속적인 거래를 하기 위한 기반을 조성해준다는 것이다. 결국 이러한 전자신뢰의 형성은 궁극적으로 사이트 몰입과 해운서비스 거래의도에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 보아 해운 B2B e-marketplace에 참여하는 해운 이해관련 당사자들은 미래에 현재의 거래를 맺고 있는 기업과 지속적인 거래 유지를 위해서는 해운 B2B e-marketplace를 운영하는 가상중개인의 전자적 신뢰형성의 역할이 중요하다는 것을 또 다시 입증시켰다.
본 연구는 기존에 진행되던 시각 장애 인식 개선에 대한 교육 방식의 개선을 위해 VR을 기반으로 시각장애인의 시선과 환경에서 체험을 진행할 수 있는 'Hear me later' VR 콘텐츠를 설계 및 구현하였다. 중고등학생부터 20대 청년까지 타겟의 범위로 하여 비장애인들에게 평범한 일상과 활동이 시각 장애인에게 어느 정도의 불편함을 주는 일상인지를 체험하고 이해할 수 있도록 하기 위해 다음과 같이 콘텐츠를 구성하였다. 한 학생이 아침에 집에서 기상하여 학교에 등교하고, 학교에서 수업을 들은 후, 어두워진 늦은 시간에 집으로 하교하는 흐름으로 각 맵에서는 일상적인 활동이지만, 시각장애인들에게 불편한 활동인 10가지의 퀘스트를 배치하여 사용자들의 참여와 활동을 유도 하였다. 'Hear me later'의 효과를 검증하기 위해 10대~20대 초반 8명의 실험 참가자들을 대상으로 시각장애인에 대한 인식을 체험의 사전 사후 평가를 통해 측정하였다. 그 결과, VR 체험 사후 평가에서 사전 평가에 비해 시각장애인에 대한 인식이 30% 상승하는 결과가 도출 되었다. 특히, 시각장애인에 대한 오해와 편견 부분의 변화가 두드러졌다. 본 연구를 통해, 시공간의 구축이 자유롭고 체험을 극대화할 수 있는 VR기반의 장애 체험 교육 프로그램의 가능성을 검증 하였고, 이를 다양한 분야로 확대할 수 있는 기반을 마련하였다.
방대한 규모와 복잡한 프로세스로 구성된 공공조달의 혁신성과를 평가하기란 매우 어려운 문제이다. 기존의 프로세스 혁신 평가는 주로 설문 및 인터뷰, 그리고 운영데이터를 분석한 정성적, 또는 통계적인 정량적 방법들이었다. 이에 본 연구에서는 공공조달 프로세스를 복잡계로 보고 이에 대한 시뮬레이션 방법으로 멀티에이전트시스템(MAS)을 이용하여 공공조달 프로세스 혁신효과 평가모델을 개발하였다. 그리고, 개발된 MAS 기반의 공공조달 혁신평가 모델을 우리나라 조달청의 G2B(나라장터, KONEPS) 시스템에 적용하여 혁신효과를 평가하였다. MAS 시뮬레이션 도구는 Northwestern University에서 개발된 Netlogo Version 4.1.3을 사용하였고, 모델링에서는 에이전트 정의, 에이전트 행동특성 정의, 에이전트 관계 정의의 세단계로 진행하였다. 첫째, 에이전트 정의에서는 에이전트가 될 대상을 선정하고, 에이전트가 가진 속성과 변수들을 정의하였다. 둘째, 행동특성 정의에서는 각 에이전트의 행동계획 및 자원할당을 설정하였고, 셋째, 관계정의 단계에서는 상태변화에 따른 행동 규칙을 설정하였다. 또한 프로세스 혁신의 목적에 맞는 성과를 측정하기 위하여 혁신 효과평가항목을 선정하였고, 데이터는 조달청의 협조를 통해 DB 데이터와 설문데이터를 활용하였다. 이를 통해 프로세스 전체 및 프로세스별 절감시간과 업무량의 절감율을 측정하였다. 실험결과 전체 프로세스의 효율성이 증대되었으며 '평균 업무처리 건수'의 절감율이 92.7%, '평균 업무처리 시간'의 절감율이 95.4%로 나타났다. 즉 공공조달분야는 G2B 시스템 도입을 통해 프로세스 혁신을 추진한 결과 매우 높은 효율성이 제고된 것으로 분석되었다. 또한 본 연구를 통해 '계약'과 관련한 업무프로세스에서 추가적인 개선이 이루어질 경우 프로세스 혁신효과가 더욱 향상될 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 MAS를 이용하여 프로세스 개선효과에 대한 평가모델을 제시하고 분석했다는데 의의가 있다.
이 연구의 목적은 메타버스에서 아바타와 패션아이템을 구매하는 행동이 어떤 이용동기와 관련이 있는지를 밝히고, 구매만족도와 추후 구매의사에 대해 알아보는 데 있다. 이를 통해 아바타와 패션아이템 개발 및 패션산업과 의류교육의 방향성을 위한 기초자료를 제시하고자 한다. 이를 위하여 만 19세 이상 아바타를 보유하고 있는 149명을 대상으로 아바타와 패션아이템 구매실태와 이용동기, 구매만족도, 추후구매의사를 조사하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 아바타 소유 비율은 여성, 19세~29세, 소득이 낮거나 아예 높은 경우 높게 나타났다. 연령이 낮은 집단은 모바일폰으로 구매하고, 연령이 높은 집단은 신용카드를 사용하는 경향이 있었다. 응답자들은 아바타를 보유하고 있었어도 구매빈도나 지출 금액이 많지 않았다. 반면, 패션아이템 구매에서는 구매금액이 8,000원 이상 소비하는 집단은 19세~29세였고 소득에 따라 구매빈도, 구매금액이 높아지고 있었다. 둘째, 아바타와 패션아이템 이용동기 중 쾌락추구는 가장 큰 영향력을 미쳤고, 남성은 여성보다 아바타를 통한 자기표현에 신경을 썼다. 셋째, 대리만족 동기는 구매만족도를 높였고 추후 구매의사를 높이는 요인은 대리만족과 스트레스 해소였다. 이를 통해 장기적으로 모든 연령층이 함께 스트레스를 해소할 수 있고, 메타버스 이용자간에 동질감을 느낄 수 있게 하고, 현실과는 다른 가상세계에서의 만족감을 줄 수 있는 요인을 고려하여 아바타와 패션아이템이 개발되어야 할 것이다. 그리고 의생활과 관련된 교육에서 패션 아이템을 활용할 수 있는 방안 및 소비태도에 대한 교육이 필요할 것이다.
투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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