본 연구는 빅데이터시스템 구축 시 어떠한 요인이 성공적인 빅데이터시스템 구축에 영향을 주는가를 파악하고, 요인들 간의 관계를 규명하여, 공공기관에서 빅데이터 시스템을 구축하는데 있어서 필요한 성공모형과 성공요인을 규명하고자 한다. 이에, 본 연구와 관련된 선행 및 관련연구들을 고찰하였으며, 이를 토대로 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인을 도출하였다. 연구방법으로는 빅데이터 시스템을 구축하였거나, 구축할 계획을 가지고 있는 기관의 사용자를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 성공요인들 간의 미치는 영향관계를 검증하기 위하여 구조방정식(AMOS)을 실시하였다. 분석 결과 조직지원요인, 개발지원요인, 사용자지원요인, 정보 품질, 서비스 품질, 시스템 품질, 사용, 순 편익이 빅데이터 시스템 구축을 위한 성공요인으로 도출되었으며, 이들 간의 관계를 규명하고 성공모형을 제시하였다. 이는 빅데이터 특성을 반영한 정보시스템 구축 성공모형의 첫 연구라는 점에서 의의와 학술적 공헌점이 있다고 볼 수 있으며, 향후 본 연구결과가 공공기관에서 빅데이터 시스템 구축의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
중국 제조업의 성장과 선진국들의 제조업 정책 강화로 인해 국내 제조업이 경쟁력 약화 되고 있으며 이에 따라 새로운 성장을 위한 동력에 대한 필요성이 강하게 대두되는 시기이다. 이 연구는 제조업의 사운드 디자인을 지원하기위한 인지 및 감성 정보 시스템 구축을 위한 기반 연구로 AUI(Auditory User Interface) 가이드라인을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구의 수행을 위해서 제조업 종사자 대상의 인터뷰를 수행하여 AUI 설계와 관련된 맥락과 관련된 주요 특성들을 분석하였다. 또한 제조업 AUI 설계에서 가장 핵심적으로 활용되는 사운드 요소를 제품의 대표 기능에 대한 사용자 선호도를 총 269명을 대상으로 조사를 실시하였다. 이 조사 데이터를 분석하여 각 소리에 가장 적합한 멜로디 방식과 이에 대한 남성과 여성 사용자의 선호도 차이를 분석하였다. Beep음을 기반으로 음의 개수, 멜로디 유형, 코드를 중심으로 분석을 수행하였으며, 제품의 주 사용자 대상을 남성과 여성을 나눌 때 활용 가능한 AUI 가이드라인 결과를 함께 도출하였다. 이 연구는 제조업 AUI 설계를 지원할 수 있는 시스템의 기본 가이드 데이터를 구축한 것에 가장 큰 의의를 가진다.
임대주택단지는 저소득 계층에게 주거의 안정적 공급을 위해 조성되는 단지로서 주거복지측면에서 우리사회에서 갖는 의미가 크며, 지속적인 논란과 관심의 대상이 되어 왔으며, 저소득계층의 거주환경에 대한 관심 등으로 이슈가 되어 왔다. 또한 임대주택단지는 주거사와 궤를 같이하며 발전해 왔으나 저소득계층의 삶의 질 측면에서는 일반 공급 주거와 상당한 차이를 보이며, 이는 궁극적으로 소득계층에 따른 누려야 하는 삶의 질에 대한 권리문제로 논란이 지속되고 있다. 본 연구를 위해 총 6곳의 임대주택단지 답사를 실시하였으며, 시설이용성과 물리적 환경에 대한 조사를 실시하였다. 시설의 이용은 단지의 물리적 환경에 대한 배치계획에 영향을 받으며, 특히 단지의 주진입과 주변 단지와의 관계 등에 영향을 받고 있다. 또한 커뮤니티 공간의 디자인과 시설계획의 정도에 따라 이용자의 이용성에 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 커뮤니티 시설의 복합적 기능 확보를 통해 이용자 요구를 수용할 필요성을 확인하였다.
본 논문은 스크린 스포츠에 적용된 게이미피케이션 분석방법을 제안한다. 분석방법은 대조, 수집, 적용과정을 거친다. 대조과정에서는 실제 스포츠 종목과 스크린 스포츠의 특성을 비교하고, 대조과정을 통해 도출된 차이점을 보완하기 위한 데이터를 수집하는 과정은 수집과정에서 이루어진다. 적용과정은 게이미피케이션 적용여부를 분석하는 과정이며, 본 논문은 스크린 골프와 스크린 야구를 대상으로 분석을 진행하였다. 그 결과 스크린 골프는 대조과정에서 걷기 운동을 적용하지 못하였고, 스크린 야구는 타격을 제외한 운동요소를 적용하지 못하였다. 수집과정에서 스크린 골프는 비거리, 스윙 데이터가 사용되었고 스크린 야구는 비거리, 타율, 타점 데이터를 사용한 것으로 나타났다. 마지막으로 스크린 골프와 야구는 모두 게이미피케이션의 보상, 경쟁, 성취요소를 사용하여 사용자들에게 데이터를 제공한 것으로 적용과정에서 나타났다. 본 논문에서 제시한 분석방법은 스크린 스포츠를 분석하는 하나의 방법이 되며, 스크린 스포츠를 만드는 적절한 방법이 될 것으로 기대한다.
메타버스는 아바타를 이용하여 사회적, 경제적, 문화적 활동을 하게 되는 가상의 세계이며, 아바타는 가상 세계에서 나를 대신하는 '또 다른 자신'이다. 최근 메타버스는 전 세계적으로 관심을 받고 있으나, 메타버스 내에서 아바타를 통해 구현되는 정체성을 탐구하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 메타버스에서 아바타 사용 관련 네 가지 IT 아티팩트 특성(아바타 표현, 아바타 공현존감, 아바타 프로파일링, 아바타-공간 상호작용)이 지각된 아바타 정체성 확인을 매개하여 메타버스 사용에 대한 만족도와 지속 사용 의도에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 이를 위해 제페토 플랫폼 유경험자 196명을 대상으로 설문을 실시하였으며 구조방정식 분석을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과에 따르면, 아바타 표현, 아바타 프로파일링, 아바타-공간 상호작용을 가능하게 하는 IT 아티팩트의 사용이 지각된 아바타 정체성 확인에 긍정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 이렇게 충족된 자기 확인은 지속 사용 의도에 만족도를 거쳐 간접적으로 영향을 주는 것이 확인되었다. 본 연구는 처음으로 메타버스 내 아바타에 투영한 정체성에 영향을 미치는 메타버스 기술 요소들을 검증하였다는 점에서 학문적으로 기여를 한다. 또한 메타버스 플랫폼 기업에게 메타버스를 디자인하고 구현하는 데 있어서 효과적인 가이드를 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 광화문광장의 이용자들이 공간을 어떻게 인식하고 있는지 파악하고 광화문광장의 공간적 속성을 도출하였다. 광화문광장의 공간적 속성은 4가지로 역사적 환경의 보존, 주변경관의 아름다움, 휴식 공간으로서의 적합성, 레크리에이션 활성화이다. 첫 번째 속성인 역사적 환경의 보존은 광화문광장의 고유한 특성을 반영하고 문화와 공감대를 가진 공간과 관련된 것으로 청와대, 북악산, 경복궁, 육조거리, 세종대왕, 이순신 등의 키워드를 포함하고 있다. 두 번째 속성인 주변경관의 아름다움은 주변경관을 방해하지 않고 풍부한 녹지와 자연환경 제공과 관련된 것으로 풍경, 하늘, 녹지 등의 키워드를 포함한다. 세 번째 속성인 휴식공간으로서의 적합성은 방문객의 편의성을 높이기 위한 각종 조경시설 및 서비스로 테이블, 의자, 그늘, 화분, 휴식공간, 분수 등의 키워드를 포함한다. 마지막으로 레크리에이션 활성화이다. 다양한 경험 제공으로 전시, 공연, 체험, 구경 등의 키워드를 포함한다. 본 연구에서 도출된 광화문광장의 속성을 활용하여 추후 광화문광장의 가치 평가 및 추정 연구로 유형별 선호의 차이를 검증하는 연구가 진행된다면 광화문광장의 재조성에 중요한 시사점을 제공할 것이다.
하나의 기록을 이해하기 위해서는 기록의 내용뿐 아니라 그 기록의 생산배경과 업무 맥락을 함께 파악해야 한다. 또한 다양한 부서와 기관에 흩어져 있는 관련 기록들을 쉽게 찾을 수 있는 기능도 필요하다. 따라서 기록 검색서비스에서 정보 간의 '연계'는 갈수록 중요해지고 있다. 국가기록원 역시 영구기록관리시스템의 검색서비스 기능으로 '연계'를 강조하고 있지만, 정작 국가기록포털을 살펴보면 전거정보의 연계 부족, 독립적으로 존재하는 내부 서비스와 콘텐츠, 유관 기관과의 연계 부재 등의 문제가 확인된다. 본 연구는 이와 같은 국가기록포털의 한계를 해결하고자, 이상적인 연계서비스를 구축한 기록관리 선진기관을 선정하여 이들 기관의 연계구조를 전반적으로 확인하고, 연계구조 중 타 기록관리 기관에서 볼 수 없었던 특이점과 국가기록포털에서 차용 가능한 요소를 도출하였다. 다음으로, 국가기록포털 연계구조의 현황을 분석하여 연계가 이루어지지 않은 부분을 비롯해 연계방식을 개선해야 할 항목 등을 규명, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선방안을 제시하였다. 본 연구의 목적은 국가기록포털의 개선된 연계 서비스를 통해 이용자의 검색 만족도를 높이고, 소장기록 및 기 구축된 내부 서비스와 콘텐츠의 접근성 및 활용성을 향상시키는 데에 있다.
본 연구의 주목적은 이러닝 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 관하여 체계적인 분석을 수행하는 것이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 기본 분석틀로서 Bhattacherjee(2001)에 의해 제안된 후기수용 모델(PAM)을 도입하였다. 그리고 이러닝 서비스에서 사용자의 수용 후 행동을 파악해 보기 위하여 관련 선행문헌에 대한 종합적 고찰 결과를 토대로 콘텐츠 품질, 상호작용성, 기대충족, 지각된 사용용이성, 지각된 유용성, 만족, 지속사용의도 등 일곱 가지 연구변수를 도출하였다. 이러닝 서비스 이용 경험자를 대상으로 조사를 수행한 후, 연구모델에 관하여 공분산구조모델 분석기법을 통한 연구모델의 평가 및 가설검정이 이루어졌다. 본 연구의 분석결과를 요약해 보면 다음과 같다. 첫째, 이러닝 서비스의 콘텐츠 품질, 상호작용성, 기대충족 등 세 가지 특성요인이 지각된 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 이러닝 서비스의 콘텐츠 품질, 상호작용성, 기대충족, 지각된 사용용이성 모두는 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 지각된 유용성은 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치며, 지각된 유용성과 사용자 만족은 모두 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결과를 토대로 이러닝 서비스 제공자 및 관련분야 연구자에게 유의미한 시사점을 제공하였다.
본 연구는 공원 이용자의 수요 변화에 맞춰 공원 운영 및 관리를 개선하기 위한 연구이다. 과거 공원 이용 수요에 관한 조사와 분석은 설문조사에 의존해왔으나, 최근에는 공원 이용 트렌드 및 이용자의 활동을 다각도로 파악할 수 있는 소셜미디어 데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 하지만 이러한 연구들은 소셜미디어 데이터 중 텍스트 데이터에만 집중되어 있어 이미지 데이터에 담겨있는 정보를 얻기는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 소셜미디어 이미지 데이터를 이용하여 공원 이용 특성 분석의 새로운 방법을 제시하고, 실제 도시공원 분석에 적용하여 공원 운영 및 관리 방안을 제안하고자 한다. 연구 방법으로는 Visual Question Answering(VQA) 딥러닝 기술을 활용한 이미지 분석 도구를 구축하였다. 이 도구를 이용해 공원 이용자의 특성과 위치, 이용행태 등의 각 도시공원 이용 특성을 파악하였으며, 이를 기반으로 공원별 운영 및 관리 전략을 마련했다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, VQA 딥러닝 기술을 활용해 도출한 이미지 분석 결과값이 기존의 텍스트 분석 결과값과 유사함을 확인하여 분석 도구의 유효성을 입증했다. 둘째, VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석은 기존의 텍스트 분석에서 얻을 수 없는 정보(성별, 연령, 이용시간 등)를 수집할 수 있음을 확인했다. 셋째, VQA 분석을 실제 공원의 이용 특성 분석에 적용하여 기존 공원의 운영 및 관리 방안을 제시했다. 본 연구의 결과를 토대로 VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석 방법은 향후 여러 공원 이용 특성 분석 시 중요한 방법론적 시사점을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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