• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.284-293
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• 2020

AI 기술의 급격한 진보는 우리 사회의 다양한 문제점을 개선해주는 기대를 주는 동시에, 인간이 제어할 수 없을 만큼 발전했을 경우 일어날 수 있는 다양한 부작용에 대한 불안을 안겨준다. 본 연구는 첨단 기기에 대한 거부감이 적은 20대 초반 젊은 층을 대상으로 강한 AI 기술이 적용된 제품의 수용의도를 알아보는 과정을 통해 AI에 의해 도래할 미래 환경에 대한 이들의 생각과 태도를 이해하는 단서를 제시하고자 하였다. 이를 위해 계획적 행동이론을 적용하였고, 나아가 이 연구모델을 확장시켜 AI에 대한 태도에 영향을 미치는 요인들을 확인해보고자 하였다. 연구 결과, AI 제품 사용의도에 AI에 대한 태도 및 지각된 행동통제가 유의한 영향을 미쳤고, AI에 대한 태도에는 업무 성과 향상의 혜택에 대한 기대와 관계 교란의 위협에 대한 불안의 영향을 확인하였다. 본 연구는 AI관련 기업 관점에서는 기술개발의 방향을 세우고, 국가적 관점에서는 AI의 정책적 수용 방향성을 세우는 데 시사점을 제시하며 연구적 공헌점을 가진다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.38-53
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• 2008

본 연구는 가상 커뮤니티에서 지식공유 행동에 영향을 미치는 동기부여 요인을 파악하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 사회적 인지 이론의 자기효능감, 커뮤니티 관련 기대성과 요인과 사회적 교환이론의 부호화 노력, 이미지, 상호호혜성, 타인을 돕는 즐거움요인을 통합하여 연구모델을 제안하였다. 246개의 자료를 수집하였으며, 단순회귀분석과 다중회귀분석을 사용하여 통계분석을 실시하였다. 그 결과 자기효능감은 이미지, 상호호혜성, 타인을 돕는 즐거움, 커뮤니티 관련 기대성과에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 따라서 자기효능감은 지식공유 행동에 간접적인 영향이 있는 것으로 밝혀졌다. 지식공유 행동의 선행 요인 중 부호화노력, 타인을 돕는 즐거움, 커뮤니티 관련 기대성과는 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 이미지와 상호호혜성은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구의 검증 결과는 향후 가상커뮤니티를 활성화시키기 위한 지식공유와 관련하여 전략적 시사점을 도출하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제18권2호
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• pp.153-167
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• 2012

본 연구는 서두름 행동의 5요인의 특성에 초점을 맞추어, 서두름 행동과 A형 행동의 관계를 바탕으로 서두름 행동의 5요인의 특성을 밝히고자 진행되었다. 이를 위해, 만 18세 이상 59세 이하 성인 207명이 서두름 행동 질문지와 A형 행동 질문지에 응답하였다. A형 행동 질문지는 A형 행동 및 성격을 측정하는 기존 문항을 바탕으로 총 136개 문항을 수집하였다. 그리고 요인분석을 통해 6개 요인으로 이루어진 29개 문항으로 축소되었다. A형 행동의 구성요인으로 성공추구, 인내부족, 실패불안, 과제몰입, 활동성, 민첩성이 나타났다. 서두름 행동요인분석 결과, 서두름 행동은 기존 연구와 동일한 5가지 요인으로 이루어져 있었다. 서두름 행동과 A형 행동의 상관분석 결과, 시간압력에서 나타나는 서두름 행동은 성공추구, 실패불안, 과제몰입, 민첩성과 정적상관을 보였다. 불편함에서 나타나는 서두름 행동과 고립에서 나타나는 서두름 행동은 인내심부족과 정적상관을 보였다. 지루함에서 나타나는 서두름 행동은 성공추구와 활동성 및 민첩성과 정적 상관이 있었다. 보상기대에서 나타나는 서두름 행동은 성공추구, 인내부족, 실패불안, 민첩성과 정적상관을 가지는 것으로 나타났다.

• 교육심리연구
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• 제31권3호
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• pp.563-587
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• 2017

본 연구는 초등학교 고학년 학생을 대상으로 효과적인 자기조절 학습전략의 하나인 도움찾기 행동에 영향을 주는 것으로 알려진 개인적 요인(성취목표지향)과 맥락적 요인(교사행동, 학급풍토) 간의 구조적 관계 분석을 통해 학습관련 도움찾기를 증진할 수 있는 방법에 대한 이해를 얻고자 이루어졌다. 특히, 학생에게 지지적이며 자율성을 부여하고 높은 기대를 하는 교사행동과 학생의 학습관련 도움찾기 행동 간의 관계에서 학급의 전반적인 풍토와 학생 개인의 성취목표지향이 어떤 매개역할을 하는지 파악하고자 하였다. 이를 위해 3개 초등학교 5, 6학년 315명의 학생을 대상으로 설문을 실시하여 자료를 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들에게 지지적 도움을 제공하고 높은 기대를 하며 학업지향적인 교사행동은 응집력 있고 긍정적인 학급풍토를 만들뿐만 아니라 학생으로 하여금 숙달목표와 같은 접근적인 성취목표를 갖게 하는 것으로 나타났다. 또한 긍정적인 학급풍토가 학생들에게 숙달목표를 갖게 하는 데 중요한 역할을 하며, 여러 성취목표지향 중에서 숙달목표만이 학생들의 도움찾기 행동을 유의하게 예측하였다. 둘째, 교사행동은 학급풍토와 학생의 숙달목표를 거치는 이중매개를 통해 학생의 도움찾기 행동을 유의하게 예측하는 것으로 나타나, 도움찾기 행동에 대해 교실 맥락변인과 학생 개인변인이 상호작용 하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 적응적 학습전략인 도움찾기 행동을 학생들에게 증진시키는데 있어 교사의 역할과 숙달목표의 중요성을 시사해 주었다.

• 보건행정학회지
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• 제8권1호
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• pp.266-282
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• 1998

구매(혹은 가입이나 취업)에 관한 의사결정과정에서는 그 대상이 되는 재화나 서비스의 질을 미리 경험하지 못하고 선택을 하므로 필연적으로 불확실성과 불완전 정보에 의한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 탈퇴(혹은 이직)와 같은 결별(separation)을 재화나 서비스의 질에 대한 불확실성에서 연유하는 문제를 사후적으로 해결하기 위한 합리적 행동으로 모형화하여 분석한다. 본 논문의 주된 분석대상인 미국의 의료보험에서 소비자가 보험을 구매할 때 기대했던 서비스의 질과 구매후 경험한 실제 서비스의 차이가 클수록 소비자는 기존의 보험으로부터 탈퇴할 유인이 커진다. 따라서 소비자가 구매 의사결정과정에서 서비스 질에 관한 기대치를 덜 정확하게 형성할수록 서비스질 기대치와 실제치의 차이가 줄어들어 소비자의 탈퇴는 감소하는데, 평판(reputation)이 잘 작동하는 시장일수록 소비자가 기대되는 서미스 질을 미리 예측하기 쉬워진다. 본 연구는 개발 소비자를 분석단위로 했던 종전의 연구와는 달리 개별 기업을 분석단위로 하여 시장수준에서 평판이 불완전정보하의 소비자행동에 미친 영향을 분석한 데 의의가 크다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.927-929
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• 2021

최근 펫팸족(Pet-Family)과 같이 반려동물을 가족처럼 생각하는 가구가 증가하면서 반려동물 시장이 크게 성장하고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 반려동물의 객체 식별을 통한 객체 분할과 신체 좌표추정에 기반을 둔 반려동물의 행동 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 CCTV를 통해 반려동물 영상 데이터를 수집한다. 수집된 영상 데이터는 반려동물의 인스턴스 분할을 위해 Mask R-CNN(Region Convolutional Neural Networks) 모델을 적용하고, DeepLabCut 모델을 통해 추정된 신체 좌푯값을 도출한다. 이 결과로 도출된 영상 데이터와 추정된 신체 좌표 값은 CNN(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 행동을 분류한다. 본 모델을 바탕으로 행동을 분석 및 분류하여, 반려동물의 위험 상황과 돌발 행동에 대한 올바른 대처를 제공할 수 있는 기반을 제공할 것이라 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.592-593
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• 2022

다중 데이터 기반의 행동 인식 과정에서 데이터 수집 반경이 비교적 제한되는 영상 데이터의 결측에 대한 보완이 요구된다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 이용하여 결측된 영상 데이터를 생성함으로써 행동 인식의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 가속도와 자이로 센서로부터 수집된 행동 데이터를 이용하여 GAN(Generative Adversarial Network)을 통해 영상에서의 관절(Skeleton) 움직임에 대한 데이터를 생성하고자 한다. 이를 위해 DeepLabCut 기반 모델 학습을 통해 관절 좌표를 추출하며, 전처리된 센서 시퀀스 데이터를 가지고 GRU 기반 GAN 모델을 통해 관절 좌표에 대한 영상 시퀀스 데이터를 생성한다. 생성된 영상 시퀀스 데이터는 영상 데이터의 결측이 발생했을 때 대신 행동 인식 모델의 입력값으로 활용될 수 있어 성능 향상을 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.655-656
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• 2023

반려동물 웨어러블 시장의 성장함에 따라 반려동물의 행동 패턴을 측정하고 분석할 수 있는 센서데이터가 활용되고 있다. 본 논문에서는 반려동물 수면 패턴 모니터링을 위한 행동 분류 모델을 제안한다. 6축 센서 데이터를 활용한 가속도 및 자이로센서 데이터를 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델은 ResNet을 통해 시간에 따라 가속도 및 자이로센서 데이터의 특징을 추출한 후 LSTM을 사용하여 시계열 정보를 고려한 행동 분류를 수행한다. 이러한 과정을 통해 정확한 행동 패턴 분석이 가능하게 되며 반려동물의 건강 관리 및 수면 질 개선에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.5-6
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• 2023

본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.230-241
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• 2017

본 연구는 Vroom의 기대이론을 적용하여 LINC 사업 참여 대학생의 동기부여적 요소를 규명하고, 실제 참여 행동 및 개인의 성과 개선에 미치는 영향을 실증적으로 검증하는 것을 목적으로 한다. 동기부여의 요소는 유의성, 수단성, 기대와 같이 세 가지 항목으로 구성하였으며, 대상의 인구통계학적 특성의 차이를 비교 검증하는 것과 더불어 유의성 모형과 힘 모형의 두 가지 모형을 구분하여 참여 행동 및 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 전국의 대학생을 대상으로 총 236부의 데이터를 확보하였으며, 이에 따른 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인구통계학적 특성에 따른 비교분석에서는 학년, 전공, 거주지역에 따른 동기부여요소의 평균차이는 없었으며, 유일하게 성별의 경우 여성이 남성보다 LINC 사업 참여에 따른 유의성(매력성)을 더 높게 인식하는 것으로 나타났다. 둘째, 유의성 모형과 힘 모형 모두 LINC 사업 참여 행동 및 개인의 성과 개선에 유의한 영향이 있는 것으로 확인되었다. 특히, 유의성 모형보다 힘 모형이 전체 모형의 설명력과 영향력이 더 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 유의성, 수단성, 기대와 같은 세 가지 동기부여 요소가 모두 발현되었을 때 더욱 적극적인 참여행동과 높은 성과를 창출한다고 판단할 수 있다. 셋째, 매개효과의 경우도 마찬가지로 유의성 모형에 비해 힘 모형의 직접효과, 간접효과, 총효과가 더 큰 것으로 나타났으며, 세 가지 동기부여적 요소가 개인의 성과를 향상시키는데 참여 행동이 부분 매개효과를 가지고 있는 것으로 나타났다.