최근 정보화 사회에 있어 멀티미디어의 향상으로 기술의 중심은 사람에게 맞추어져 가고 있다. 만약 기계가 사람의 감정을 인식하여 그들의 상황을 이해할 수 있다면 감지된 상황에 따라 능동적으로 사람에게 도움을 줄 수 있을 것이다. B2C(Business to Customer) 산업에 있어 효율적인 성과관리를 위해서는 고객이 원하는 서비스 요소를 추론하여 고객이 원하는 서비스를 제공하고 그 결과를 평가하여 지속적으로 서비스품질 및 성과를 향상 할 수 있도록 해야 한다. 그것을 위한 중요한 요소는 고객 만족도의 정확한 피드백인데 현재 국내에는 고객의 만족도 측정에 대한 정량적이고 표준화된 시스템이 열악한 상황이다. 본 연구에서는 B2C산업 서비스 분야에 있어 고객 만족도를 실시간으로 수집 및 분석할 수 피드백 시스템으로서 고객 만족도를 고객의 얼굴감성인식을 이용하여 추론할 수 있는 시스템을 제안하며 효율적인 얼굴 감성 인식에 대한 분석을 한다.
최근 IoT, 인공지능, 클라우드, 빅데이터, 모바일 분야가 융합되어 4차 산업혁명이라는 새로운 산업시대가 도래하였고 전 사업군으로 확대 되었다. 이 중심에는 소프트웨어가 중요한 역할을 담당하고 있지만 다양한 사업군으로 적용, 보편화됨에 따라 소프트웨어 안전에 대한 이슈가 부각되고 있다. 하지만 현재 소프트웨어 Safety는 개발 관점에서만 활동이 집중적으로 맞춰져 있고, 조직적인 개선 활동과 평가 체계 수준에 대해서는 다소 미진하다. 본 연구에서는 이러한 미진사항을 보완하고자 소프트웨어 Safety 성숙도 모델을 정의하고, 각 성숙도 레벨의 Process Area를 명시하였다. 본 연구에서 고안된 Safety 성숙도 모델을 기반으로 조직관점의 Safety 확립과 함께 체계적인 소프트웨어 Safety 개선 활동에 기여할 것으로 기대한다.
시큐리티 산업의 질적 향상은 시급하다. 고객과 접촉을 통해 서비스를 제공하는 직무를 수행하기 때문에 시큐리티 요원의 감정표현이 시큐리티 산업을 전반적으로 평가될 수 있거나 자신의 수익에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 그래서 고객 요구에 대한 감정조절이 무엇보다 필요한 직업군이기 때문에 본 연구에서는 시큐리티 요원들의 감정조절을 대표적으로 설명하는 감정노동이 고객지향성에 미치는 영향을 규명하고 이러한 관계에서 시큐리티 요원의 근무경력에 따라 어떠한 차이를 보이는지 확인하여 시큐리티 요원의 서비스 교육에 유효한 자료로 활용하는데 목적을 두었다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 경기 및 충남 소재의 시큐리티 회사의 요원을 편의표집방법을 이용하여 273명의 자료를 수집하였다. 이때 조사도구는 국내 외 선행연구를 기초로 재구성한 설문지를 이용하였으며, SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 이용하여 자료처리를 하였다. 이상의 연구절차에 의해 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 시큐리티 요원의 감정노동이 고객지향성에 부적 영향을 미쳤다. 이는 시큐리티 요원의 감정노동이 높을수록 고객지향성은 낮아진다는 결과를 얻었다. 둘째, 시큐리티 요원의 감정노동이 고객지향성에 미치는 영향에서 근무경력이 차이를 보였다. 즉 시큐리티 요원의 근무경력이 낮을수록 감정노동이 고객지향성에 미치는 영향이 상대적으로 크다는 결과를 얻었다. 결론적으로 고객의 서비스 수준을 높이기 위해서는 경력이 낮은 시큐리티 요원들의 감정노동을 조절할 수 있는 체계적인 교육이 필요하다. 특히 신입사원의 감정노동은 근무환경과 관련이 있기 때문에 시큐리티 요원의 근무환경을 개선하는 것이 무엇보다 중요하다.
2015년 기업생멸 행정통계에 따르면, 우리나라의 최근 5년 동안('2010~2014년) 연평균 창업은 77만개, 폐업은 69만개인 것으로 나타났다. 지난 2015년 한해에만 개인사업자로 106만8313명이 창업을 하고 73만9420명이 폐업을 했다. 이는 하루 평균 3000명이 창업을 하고 2000명이 문을 닫는 셈이다. 실패를 경험한 기업인들은 여러 가지 심리적, 경제적 어려움에 직면하게 된다고 연구 보고되고 있다. 이같은 결과는 사업실패를 경험한 기업인들에 대한 케어의 필요성을 보여준다. 지난 2010년부터 정부가 실패기업인들에 대한 재기지원사업에 나서고는 있으나 재창업지원제도의 효과성에 대해서는 보장하기 어려운 상태다. 일각에서는 재창업지원이 양적인면에서는 활성화됐으나 질적으로는 아직 미흡하다고 지적이 나오고 있다. 이같은 상황에 착안하여 본 연구는 사업실패를 경험한 기업인들이 겪게되는 심리적 특성과 재기를 하고자 할 때 방해요소로 작용하는 감정요인에 초점을 맞추고자 한다. 따라서 선행연구를 통해 사업실패를 경험한 기업인들의 감정메카니즘을 규명한 모델(건강신념 모델:Health Belief Model)을 적용한 창업실패관련 개인평가와 사업실패경험(재무적 손실, 비재무적 손실)이 재창업의도에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고자 한다. 감정요인인 창업실패관련 개인평가는 지각된 심각성, 지각된 취약성, 지각된 장애로 구성했다. 또 창업실패관련 개인평가와 재창업의도 사이, 사업실패경험과 재창업의도 사이에 재창업지원정책, 창업자기효능감이 각각 조절작용을 하는지 유의미한 관계성을 알아보고자한다. 연구 대상은 정부 재창업지원 프로그램을 진행하고 있는 중소기업진흥공단, 서울산업진흥원, 재도전지원센터등 기관의 재창업지원을 받은 기업인을 대상으로 설문을 실시하여 이들이 재창업지원서비스를 받기 전과 후에 대한 측정을 통해 실증분석을 하려고 한다.이 연구가 설정한 가설이 맞을 경우, 시사점으로는 정부의 재창업지원 프로그램의 효과성에 대한 검증이 될 것이다. 또 창업실패관련 감정메카니즘 규명으로 사업실패 기업인들의 재기를 도울 수 있는 재창업지원정책의 고도화가 가능해 질 것으로 판단된다.
기업과 개인 여러 방면에서 오픈소스 SW의 사용과 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 그러나 사용자를 위한 소프트웨어 서비스인 소프트웨어 평가, 추천, 필터링들의 기반 연구인 소프트웨어 분류에 대해서 오픈소스 SW의 특성에 맞게 유연하게 대처하지 못하고 고정된 분류 체계를 사용하고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 SW를 대상으로 분류에 대한 조사와 새로운 오픈소스 SW 범주에 대해서 유연하게 대처할 수 있는 머신러닝 기반의 오픈소스 카테고리 분류 모델에 대해 제안한다.
본 논문에서는 79편의 문헌연구를 통하여 99개의 웹사이트 품질평가 요인을 도출하였으며, 이들 중에서 7개 이상의 문헌에서 인용된 요인 19개를 요약하여 두었는데, 이들은 다음과 같다. (1)신뢰성(도), (2)사용의 편리성, (3)디자인(시각적/미학적), (4)응답속도(시간), (5)정보품질, (6)학습성, (7)접근성(정보접근의 용이성), (8)유용성, (9)항해성, (10)감성(감정모습), (11)정확성, (12)콘텐츠, (13)심미성, (14)완전성, (15)공감성, (16)보안성, (17)전달성, (18)상호작용성, (19)책임성.
산업 현장에서 발생하는 다양한 안전사고의 원인이 되는 위험 요소를 분석하여 사용자에게 발생하는 안전사고를 줄일 수 있는 지능형 기술 개발에 대한 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 안전사고와 관련된 사용자 정보를 특정하고 모델링하여 사용자에게 일어나는 안전 사고를 미리 예방할 수 있는 사용자 안전 프로파일링에 대한 기술을 제안하였다. 사용자 프로파일링은 사용자의 혈압, 맥박, 움직임 등의 정보로부터 사용자의 생체, 작업 패턴, 작업 유형에 대한 안전 상태를 정(positive)과 부(negative)로 특정 및 모델링하고 딥러닝 인공지능 분석기술을 이용하여 사용자의 안전 상태를 정상과 비정상 상태로 분류할 수 있도록 하였다. 제안된 기술의 타당성을 검증하기 위하여 산업 현장에서 근무하는 사용자 5명을 대상으로 10종 이상의 사용자 정보를 리빙랩에서 획득하여 지능형 분석 시스템을 학습한 후 5개의 테스트 셋을 이용하여 정확도 시험을 반복 시행하여 93.6%의 사용자 안전 프로파일링 시스템의 정확도를 얻을 수 있었다.
지속적으로 확산되어져 가고 있는 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조를 분석하였다. 거래 쌍방 간의 신뢰 확보를 위한 제 3 자를 필요로 하지 않는, 분산화된 장부 암호화 시스템 소프트웨어 기술이다. 블록체인은 자료 구조적으로는 링크드 리스트 구조로 되어 있다. 블록체인은 거래 정보를 블록화 하여 다른 블록들과 연결해서 거래 정보를 관리한다. 해시 함수를 사용하여 블록화와 연결을 하게 된다. 결과적으로, 현재의 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조적 취약성을 발견하였다. 본 논문에서 제시한 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조적인 문제점 등이 해결되어지게 되면, 다양한 산업적 기여가 예상된다.
캄보디아의 대중음악은 크메르 루즈 정권 기간 동안 예술가의 90 %가 사망 한 이래로 완전히 잊혀졌다. 1979 년부터 전쟁에서 회복 한 후 1990 년 음악은 다시 성장하기 시작했다. 그러나 캄보디아 대중 음악의 역 동성과 흐름은 다면적 사회 경제적, 정치적, 창조적 세력에 의해 관찰 되고 있지만, 표절과 불법 복제로 수년간 대중음악산업에서 널리 퍼져 많은 문제가 되어왔다. 최근에는 크메르(캄보디아언어) 전통 음악을 팬과 아티스트 모두에게 보존해야 할 필요성에 대한 의식이 높아져 캄보디아 젊은 인구의 새로운 트렌드가 되었으나, 음악 품질은 여전히 한계상태에 봉착해 있고, 전통 대중 음악의 전문성을 높이기 위해서는 대중의 드백과 영감이 필요하다. 이 연구는 캄보디아에서 가장 많은 대중음악 관련 사이트인 페이스 북 페이지의 게시물과 코멘트에서 수집 된 문장들을 감정분석을 사용하여 음악 순위 차트(웹 사이트)를 구현하였다. 크메르어에서 영어로 번역하고 감정 분석을 수행하고 순위를 생성하는 알고리즘 개발하였다. 그 결과로 제안 된 시스템에서 번역 및 감정분석의 정확도가 80 %임을 보여주었다. 순위에서 높이 평가된 노래는 크메르(캄보디아언어)로 된 전통대중음악으로 이 논문의 취지와 부합이 되었다. 캄보디아 전통대중음악을 다시 부활하기 위해서 제안 된 시스템과 순위 알고리즘을 사용하여 음악제작의 경쟁 우위를 높이고 제작자가 특정 활동 및 이벤트에 맞는 새 노래를 작곡하는 데 도움이 될것으로 사료된다.
현대 사회에서 문화산업은 삶의 질을 누릴 수 있는 기회와 안식을 제공해 주는 분야라고 할 수 있을 정도로 많은 관심을 받고 있다. 특히 음악 분야는 대중성과 독창성이 함께 공존하여 감정을 표출하고 쉽게 접근할 수 있는 예술적 가치로 인정받고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 음악 분야에 대한 일반인의 재능을 평가 할 수 있는 지표를 설계하기 위해 목소리가 발산하고 있는 에너지를 분석하고자 한다. 이를 위해 동일한 음악에 대한 가수의 목소리와 일반인의 목소리에서 성도의 모양 변화에 대한 결과 파형의 패턴 분석을 실험하여 두 집단간의 비교, 분석을 행하고자 한다. 따라서 실험에 사용될 대중적 음악을 선정하고 동일 부분에 대한 가수와 일반인의 목소리를 수집하여 시간의 흐름에 따른 음성 에너지의 변화를 패턴 분석하고 이를 비교하여 음악적 재능을 평가할 수 있는 지표를 설계하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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