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BERTopic을 활용한 인간-로봇 상호작용 동향 연구 (A Study on Human-Robot Interaction Trends Using BERTopic)

  • 김정훈;곽기영
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.185-209
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    • 2023
  • 4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

유통업체 종사자의 유동근무제에 대한 선호성향에 대한 연구 (Distributors' Preference for the Flextime System)

  • 이원행
    • 유통과학연구
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    • 제10권4호
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    • pp.13-20
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    • 2012
  • 유동근무제는 고정된 시간대에만 근무하지 않고 조직과 종업원의 협의에 의하여 근무시간대를 유연하게 조절하는 제도를 의미한다. 대부분의 선행연구에서는 유동근무제가 성과나 생산성, 조직에 대한 태도, 결근율 및 이직률에 미치는 영향을 밝히는데 그 초점을 맞추었으나, 한국의 대부분 기업들이 아직 이 제도를 채택하지 않기 때문에 본 연구는 서울에 주소지를 둔 유통업체에 종사하는 노동자들을 대상으로 현장조사를 실시하여 노동자들의 개인적 특성이 유동근무제의 선호성향에 미치는 영향을 분석함으로써 제도도입을 위한 이론적 틀을 제공하는데 그 목적을 두고 있다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 노동자들의 연령은 유동근무제의 선호성향에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 다만 통계적으로 유의하지는 않았지만 36세 이상의 노동자들은 35세 미만의 노동자들에 비해 선호성향이 낮은 것으로 나타났다. 남성의 선호성향이 여성보다 더 높게 나타났는데, 이것 역시 유동근무제는 자기개발과 직장생활을 공존하게 할 수 있어 아무래도 자기개발에 관심이 적은 여성보다는 남성들의 태도가 더 호의적인 것으로 분석되고 있다. 통제의 위치와 유동근무제에 대한 선호성향은 약한 상관관계가 존재하는 것으로 나타났는데 이것은 내적 통제를 지향하는 노동자일수록 유동근무제에 대해 호의적인 태도를 갖고 있음을 의미한다. 성취욕구가 높은 노동자일수록 유동근무제에 대해 호의적인 태도를 보여줬다. 성취욕구가 높은 사람들은 새로운 제도를 도입하는데 있어서 과감하게 도전을 하기 때문으로 보인다. 직무만족과 유동근무제의 선호성향과는 유의한 관련성을 나타내고 있지 않았다. 끝으로 본 연구의 한계를 제시하고 향후 연구의 방향을 제시한다.

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