• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.559-567
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• 2022

본 연구에서는 스마트폰 이용동기가 어플리케이션 디스플레이 광고태도와 광고회피에 미치는 영향을 확인하였다. 또한, 광고침입성의 매개효과를 확인하였다. 연구참여자는 309명이며 설문조사방법을 이용하여 자료를 수집하였다. 공변량구조분석을 이용하여 스마트폰 이용동기와 어플리케이션 디스플레이 광고태도간의 인과관계를 분석하였으며, 광고침입성의 매개효과를 검증하였다. 연구결과, 첫째 스마트폰 이용동기는 스마트폰 어플리케이션 디스플레이 광고태도에 유의미한 영향을 미쳤다. 둘째, 스마트폰 어플리케이션 디스플레이 광고태도가 광고회피행동에 유의미한 영향을 미쳤다. 셋째, 스마트폰 어플리케이션 디스플레이 광고태도는 지각된 광고침입성에 유의미한 영향을 미쳤다. 넷째, 스마트폰 에플리케이션 디스플레이 광고의 침입성 지각은 광고회피행동에 유의미한 영향을 미쳤다. 마지막으로, 스마트폰 어플리케이션 디스플레이 광고태도와 광고회피 행동간에 인과관계에서 광고침입성 지각은 매개효과를 미쳤다. 본 연구결과는 광고회피 행동을 감소시키는 전략을 제안하는데 기여할 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.99-109
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• 2022

본 연구의 목적은 메타버스를 활용한 체험경제 요인이 신기술을 반영한 광고 수용의도에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 연구대상은 G광역시와 J도에 소재하며 메타버스 경험자를 대상으로 하였고, 설문조사는 2022년 8월 1일부터 9월 10일까지 비대면으로 150명이 참여하였다. 분석방법은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석, 3단계 매개회귀분석으로 하였다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 메타버스 체험이 광고 수용의도에 미치는 영향력은 관계적 체험, 교육적 체험, 일탈적 체험 순으로 나타났다. 둘째, 메타버스의 관계적 체험과 교육적 체험은 메타버스 유용성을 부분매개로 하여 광고 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 메타버스의 관계적 체험과 교육적 체험은 메타버스 현존감을 부분매개로 하여 광고 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 메타버스의 일탈적 체험은 메타버스 현존감을 완전매개로 하여 광고 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 메타버스의 일탈적 체험은 메타버스 사용용이성을 완전매개로 하여 광고 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구를 통하여 메타버스의 다양한 플랫폼을 활용한 광고 시장에서 새로운 플랫폼 구축에 기여하길 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.81-92
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• 2021

본 연구의 목적은 코로나-19가 몰고 온 갑작스러운 환경변화 중 여행산업의 변화에 있어서 가장 핵심이 될 디지털 건강/면역 여권(DHP, Digital Health Passport)에 대한 접근법을 제시하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 최근 DHP에 관한 다양한 실증적 문헌 고찰을 통해 DHP에 대한 프레임워크를 제안했다. 본 프레임워크는 크게 여행 의도, 건강정보 제공 의도, 신기술 채택·수용 등으로 구성된다. 첫째, 여행 의도의 관점에서, DHP에 정보를 제공하는 것이 여행자의 여행 의도를 훼손하지 않아야 한다. 여행자로부터 받은 정보를 활용하여 여행자의 여행 즐거움을 배증 할 수 있어야 한다. 또한, 여행자에게 받은 데이터가 신뢰할 수 있는 방법으로 관리된다는 것을 확신시켜줄 필요가 있다. 둘째, 건강 관련 정보를 의무적 정보 제공의 관점에서만 보지 말고 여행자가 자신의 개인정보를 제공함으로써 얻을 수 있는 것이 무엇인지 인지시킬 필요가 있다. 마지막으로, 신기술의 관점에서 DHP에 대한 여행자들의 활용·수용 의도를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 트래블 버블(Travel Bubble)을 실현하는 데 있어서 핵심기술인 DHP에 대한 여행자들의 반응을 예측하고 대응할 방안을 제안했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.165-175
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• 2021

연구목적: 본 연구는 수도권 폐기물 차량을 대상으로 네트워크 차원에서의 자율주행기술 적용에 따른 이산화탄소(CO₂) 배출량 변화를 정량적으로 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 2030년을 목표연도로 분석 방법은 미시행시 사용자균형배정을 통해 도로 링크별 이산화탄소(CO₂) 배출량을 추정하였다. 시행시는 폐기물 차량의 자율주행기술 적용에 따라 군집주행한다는 전제하는 노선배정을 수행하였으며, 그 외 수단은 노선배정 결과를 반영한 사용자균형배정으로 이산화탄소(CO₂) 배출량을 추정하였다. 연구결과: 분석 결과, 이산화탄소(CO₂) 배출량은 전국단위의 네트워크에서 약 56.9톤/일이 감축되는 것으로 나타났으며, 수도권은 약 54.7톤/일이 감축되는 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구는 자율주행기술이 가져올 다양한 사회적 효과 중 환경적 측면에서의 영향을 정량적으로 제시하였으며, 향후 다양한 분석 방법론 개발과 관련 연구가 지속적으로 수행되어야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.319-325
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• 2021

무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.537-542
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• 2021

본 논문은 인공지능 모델의 하나인 YOLO(You Only Look Once) 인식모델 기반의 이미지 내 객체인식을 위한 활용 환경에서 딥 러닝 네트워크를 통한 고속 이동 대상체 인식의 가능성 향상과 생활 속에서 쉽게 활용될 수 있도록 2차적인 정보의 가공을 통한 의미적 데이터 수집 방법을 연구하는데 그 목적이 있다. 인식모델에서 이동 대상체 인식오류는 카메라의 프레임 속도와 대상체의 이동속도 차이에서 발생하는 미인식과 대상체와 인접한 환경에서의 유사물체가 존재로 인한 오인식으로 확인되었으며 이를 보상하는 데이터 수집 방법을 제안했다. 실제 유사환경을 대표할 수 있는 스포츠(테니스 경기)를 대상으로 획득된 이미지에서 오류의 원인요소를 비전처리 기술을 적용하여 해당오류를 최소화하기 위한 방법과 처리구조를 연구하여 유효한 2차적인 데이터 수집의 효과성을 향상시켰다. 따라서 본 연구에서 제안된 데이터 수집 방법을 적용함으로써 일반인도 스마트폰 카메라의 간단한 촬영을 통해 스스로 건강 및 경기력 향상을 위한 스포츠 및 건강관련 산업에 적용될 수 있는 데이터의 수집 및 관리가 가능함을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.405-413
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• 2022

COVID-19 이후 원격진료, 스마트 병원, AI 진단 등 ICT 기술과 데이터사이언스를 활용한 새로운 의료서비스모형의 활용이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 미국에서 원격진료와 대면진료의 혼합 모형 운영, 소비자 중심의 온라인의약품 배송, 가정용 진단기기 개발, 그리고 진료 및 처방, 의약품 배송, 진단기기의 활용이 통합적으로 제공되는 새로운 모형 제시 등 미국 헬스케어산업에서 파괴적 혁신을 선도하는 아마존의 헬스케어 사업 모형을 살펴보았다. 특히 아마존 기존 사업분야와의 시너지 효과 등으로 인해 적극적 시장 확대 및 소비자 가치 증대가 발생함을 다품목시장에서의 시장확대 모형을 통해 보였고, 또한 소비자 선택 유도 확대 시 의료서비스 시장에서의 경쟁이 활성화됨을 호텔링의 공간경쟁모형을 통해 보였다. 분석 결과 소비자 가치 증대의 장점과 함께 공급기반 감소에 따른 경쟁 약화의 부작용이 있을 수 있으므로 장기적으로 공정경쟁 관리 차원의 정책적 관심이 필요할 것으로 보인다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.105-118
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• 2022

최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

• 생명과학회지
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• 제32권12호
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• pp.938-946
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• 2022

본 연구는 대풍자 에탄올 추출물에 대한 항산화 활성 및 주름생성 억제 활성을 확인하고자 하였다. 대풍자 에탄올 추출물의 항산화 활성을 확인하기 위하여 DPPH와 ABTS⁺ radical 소거능을 측정하였고 그 결과 추출물 1,000 ㎍/ml 농도에서 각각 73.5%와 74.4%의 높은 소거능을 나타냈다. 주름생성 억제 활성을 확인하기 위하여 collagenase 저해 활성을 실험하였으며, 그 결과 추출물 1,000 ㎍/ml 농도에서 78.8%의 유의할만한 우수한 결과를 보였다. 또한 추출물에 대한 세포의 독성을 확인하기 위해 MTT assay를 수행하였으며, 50 ㎍/ml 이하의 농도에서 약 91.7%의 생존율을 보여, 이후의 세포 실험은 50 ㎍/ml 이하의 농도에서 진행하였다. 섬유아세포인 CCD-986sk에 UVB (20 mJ/cm²)의 자극을 주고 대풍자 에탄올 추출물을 농도별로 처치한 후 procollagen type I과 MMP-1의 발현에 대한 영향을 확인하고자 ELISA 및 RT-PCR 분석을 하였다. 그 결과 대풍자 에탄올 추출물은 PIP의 생합성과 mRNA 발현은 농도의존적으로 증가하였으며, 특히 UVB만 자극한 Cont (각각의 생합성율은 50.3%와 45.8%)과 비교하였을 때 50 ㎍/ml의 농도에서 각각 약 64.2%와 83.4%의 생합성을 보였다. MMP-1의 protein과 mRNA 발현에 대한 결과는 농도의존적으로 감소했음을 확인하였으며, 50 ㎍/ml의 농도에서 각각 약 48.7%와 35.9%의 낮은 발현율을 보였다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 대풍자 에탄올 추출물이 주름억제 기능성 소재로써의 활용 가능성을 제시해 줄 것으로 사료된다.