• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.57-76
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• 2023

본 연구는 목적은 디지털 플랫폼인 YouTube에서 최근 채널을 만든 크리에이터와 유튜버의 성공 여부를 분류 분석을 통해 알아보고자 함이다. 이를 위하여 과학기술 카테고리의 유튜버 채널 실제 정보들을 바탕으로 평균 동영상 업로드 횟수, 평균 영상 길이, 선택 가능한 다국어 자막 개수, 운영 중인 다른 소셜 네트워크 채널의 정보를 식별하였다. 식별한 정보와 머신러닝 기법을 활용하여 초기 유튜버들의 성공 여부인 수익창출 여부를 분류 분석하였으며, 분석결과, 인공 신경망 알고리즘이 초기 유튜버의 성공 또는 실패를 예측하는 데 가장 정확한 결과를 제공하고 있음을 발견했다. 또한, 제시된 다섯 가지 요인은 분석결과 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브를 시작하고자 하는 신규 개인 창업가, 현재 유튜브를 운영하고 있는 인플루언서, 이러한 디지털 플랫폼을 활용하고자 하는 기업들에게 디지털 플랫폼의 다양한 접근 방식과 활용 방향에 대해 제언한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권4호
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• pp.185-209
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• 2007

최근의 정보기술 개발은 온라인 훈련에 기여하였으며 이러닝 혹은 가상 교육 등과 같이 유사한 개념으로 사용되고 있는 기업에서의 온라인 교육은 피교육자에게 다양한 방법으로 교육 기회를 제공하고 있다. 또한 전자적인 측면에서 일괄 서비스 체계의 솔류션을 제공하는 혁신 서비스로서의 기능을 제공하고 있으며 온라인 교육 환경하에서는 교육자와 피교육자가 시간과 장소에 구애받지 않고 개인화된 교육 패키지를 공급할 수 있게 한다. 본 논문에서는 온라인 교육에 영향을 미치는 요인들을 독립 변수로 하고 교육 성과와 전달 성과의 두 가지 측면에서의 교육 효과성을 종속 변수로 하는 관계를 실증적으로 검증하였다. 기존의 연구 결과를 기반으로 8개의 가정을 설정하고 설문서를 작성하여 LISREL을 이용하여 분석 한 결과 피교육자에 기인된 개별적 변수와 조직 변수가 훈련 효과성과 유의성이 있는 것으로 나타났다

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.99-113
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• 2023

고객 기반의 산업에서 고객 Retention은 기업의 경쟁력이라 할 수 있으며, 고객 Retention을 높이는 것은 기업의 경쟁력을 높이는 것이라 할 수 있다. 따라서, 미래 휴면 고객을 잘 예측하여 관리하는 것은 기업의 경쟁력을 높이는데 무엇보다 중요하다. 왜냐하면, 신규 고객을 유치하는데 필요한 비용이 기존 고객을 Lock-in 시키는데 드는 비용 보다 많은 것으로 알려져 있기 때문이다. 특히, 수 많은 카드사가 존재하는 국내 카드 산업의 휴면 카드를 관리하고자 정부에서 휴면 카드 자동 해지 제도를 도입하고 있으며, 카드 산업에서 휴면 고객을 관리하는 것이 무엇보다 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하기 위해 Recurrent Neural Network (RNN)방법론을 사용하였으며, RNN방법론 중에서 긴 시간을 효율적으로 학습할 수 있는 Long-Short Term Memory (LSTM)을 활용하였다. 또한, 통합기술수용이론 (UTAUT)을 입각하여 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하는데 필요한 변수를 재정의하였다. 그 결과 안정된 모형의 정확도와 F-1 score를 얻을 수 있었으며, Hit-Ratio를 통하여 모형의 안정된 결과를 입증하였다. 기존 연구에서 지적된 통합기술수용이론 (UTAUT)에서 발생 될 수 있는 인구통계학적 정보의 조절 효과도 발생 되지 않은 것을 보였으며, 이로 인해 통합기술수용이론(UTAUT)를 이용한 변수 선정 모형에서 LSTM을 이용한 휴면 고객 예측 모형은 편향되지 않고 안정된 결과를 가져다 줄 수 있다는 것을 입증하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.260-261
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• 2017

최근 사회구조의 복잡화, 산업구조의 다변화, 기후변화 등에 의해 자연재해 및 산업재해, 도시재난이 급증하고, 그 규모 또한 대형화하고 있다. 이로 인해 에너지, 통신, 교통, 금융 등 공공 인프라의 피해가 급증하면서 작은 재해도 큰 재난으로 변하는 예가 늘어나고 있다. 한편 현대사회에 대한 IT의 관여도가 급속도로 늘어나면서 IT 서비스의 궁극적인 형태이자, 모든 산업을 수용하는 개념의 플랫폼(Platform)이 IT를 넘어서 글로벌 사회의 절대적 지배자로 등장했다. 또한 전 세계 유저들의 관점에서 보면 개개인들이 손에 든 스마트폰이 생활의 모든 분야에 걸쳐 소통, 정보, 쇼핑, 제보, 오락 등 모든 활동의 수단으로 절대적 가치를 창출하고 있다. 이는 스마트폰이 가진 스마트 데이터 생산 및 공유 기능에서 비롯된다. 이처럼 스마트 데이터를 기반으로 한 IT플랫폼이 중요한 위치를 점하지만, 아직 재난관리 분야에서 이를 본격적으로 도입, 활용하지 못하고 있다는 점은 큰 문제이다. 국내의 사정을 보면 다행히 벤처기업들을 중심으로 이 같은 플랫폼 구축 움직임이 시작되었으며, 여기에 활용될 데이터 자원을 창출할 수 있는 솔루션 및 특허기술들 역시 속속 등장하고 있다. 시민들이 재난현장을 스마트폰으로 실시간 공유하면 이 스마트 데이터들이 이미지 및 음향정보, 위치기반(GPS)정보, 시각정보, 3D정보, 빅데이터 정보, 센서정보 등으로 분류되어 플랫폼 안에서 인공지능(AI) 딥러닝 방식에 의해 분석되고, 이를 즉시 재난당국 및 시민들에게 재난긴급문자 등 자동으로 경보로 전해주는 것이 이 플랫폼의 핵심 기능이다. 몇몇 벤처기업이 보유한 특허기술을 기반으로 공공자본이 투입되어 이러한 플랫폼이 구축될 경우 국내 재난관리 수준의 획기적 발전은 물론 전 세계를 시장으로 한 플랫폼 수출 또는 글로벌 재난정보 수집능력에서도 엄청난 힘을 발휘할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.33-42
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• 2016

최근 인공지능 분야는 구글, 아마존, 마이크로 소프트 등 선진 기업을 중심으로 머신러닝에 대한 투자와 연구경쟁이 가속화 되고 있다. 가상화 기술은 가상화 보안 구조에 대한 보안 취약점 문제가 지속적으로 이슈화 되었다. 또한 내부 데이터 보안이 플랫폼 제공자의 가상화 보안 기술에 의존적인 경우가 대부분이다. 이는 기존 소프트웨어, 하드웨어 보안 기술은 가상화 영역 접근이 어렵고 보안 기능 수행에 데이터 분석 및 처리 효율성이 낮기 때문이다. 본 논문은 사용자 중요 정보를 기계학습 알고리즘을 적용하고, 학습 가능한 보안 인증벡터 생성하여 이를 가상화 내부 영역에서 보안 검증을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능분석 결과 인증벡터의 가상화 환경의 내부 전송 효율성, 연산방법의 높은 효율성과 주요 생성 파라미터에 대한 안전성을 입증하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.209-215
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• 2018

본 논문은 동적 샌드박스 도구를 이용하여 최근 급증하고 있는 멜트다운(Meltdown) 악성코드를 사전에 검출 및 차단하는 방법을 제시하였다. 멜트다운 공격 취약점에 대한 패치가 일부 제공되고 있으나 여전히 해당 시스템의 성능 저하 등의 이유로 의도적으로 패치를 적용하지 않는 경우가 많다. 이와 같이 적극적인 패치가 적용되지 않은 인프라를 위해 머신러닝 기법을 이용하여 기존의 시그니처 탐지 방식의 한계를 극복하는 방법을 제시하였다. 우선 멜트다운의 원리를 이해하기 위해 가상 메모리, 메모리 권한 체크, 파이프 라이닝과 추측 실행, CPU 캐시 등 4가지의 운영체제 구동 방식을 분석하고 이를 토대로 멜트다운 악성코드에 리눅스 strace 도구를 활용하여 데이터를 추출하는 메커니즘을 제공하였으며 이를 기반으로 의사 결정 트리 기법을 적용하여 멜트다운 악성코드를 판별하는 메커니즘을 구현하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.69-78
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• 2024

최근 소비자들은 환경, 사회, 지배구조 관련 정보를 확인하고 더 나은 사회적 가치와 환경 친화적인 제품을 선택하려는 경향이 증가되고 있다. 본 논문에서는 GraphSAGE와 GAT를 결합한 모델인 MultiSAGE를 활용하여 최근 소비 트렌드인 가치소비에 맞추어 ESG 지표를 적용한 상품 추천 시스템을 제안하였다. 이를 위하여 한국 ESG 기준원에서 수집한 2022년 1,033개 기업의 ESG 등급 데이터와 실제 N기업의 쇼핑의 상품 데이터를 Heterogeneous Graph 형식의 데이터로 바꾸는 데이터 처리 과정과 MultiSAGE를 적용하여 머신 러닝에 적용하고, 특정 상품을 입력하면 그 상품의 친환경 대체재를 추천해주는 추천 시스템을 구현하였다. 구현결과, 소비자들은 기업의 ESG지표를 적용한 제품을 쉽게 비교하여 구매할 수 있고, 이를 통해 사회적 가치와 환경친화적인 제품을 추천하는 시스템에 활용될 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 1부
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• pp.7-11
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• 2010

우리나라는 2009년 OECD DAC 회원국으로 가입하면서 6.25전쟁직후 세계 최빈국으로써 원조를 받는 국가에서 60년만에 국제사회에 원조를 제공하는 공여국으로 성장한 국제사회의 유일무이한 사례이다. 우리 나라의 ODA(Official Development Assistance)는 ICT, 교육 분야 등과 같이 우리나라가 세계적으로 경쟁력을 가지고 있는 분야를 특성화하여 제공하고 있다. 모로코는 2012년까지 9,000여개의 모로코 초중등학교에 ICT를 보급한다는 계획과 ICT 산업 육성을 국가 주요 정책으로 추진하고 있는 있어 금번 프로젝트는 모로코 교사의 ICT 역량 강화를 지원하기 위하여 한국의 ICT 교육시스템을 모로코 초중등 교사에게 제공하는 것이다. 본 프로젝트는 교육쎈터 리모델링, ICT 기자재설치, 교사 커리큘럼 개발, 홈페이지 개발, 정책보고서 발간, 모로코 교사 초청 연수로 구분되어 있으며, 2009년 1월에 시작되어 2010년 11월에 완료된다. 본 프로젝트를 통해 모로코 초중등 교사 23만명중 년간 1,000명을 교육하고, 교육을 받은 교사는 소속지역에서 ICT Master Teacher 역할을 담당하게 된다. 본 프로젝트를 통하여 우리나라는 모로코 교육 선진화에 기여하며, 한국 ICT 기자재를 활용함으로써 한국산 H/W, SW 및 교육컨텐츠의 우수성을 모로코와 인근 국가에 홍보하고, 이를 통해 국내 기업의 북아프리카 진출을 간접 지원하였다. 또한, 본 프로젝트를 통하여 모로코를 비롯하여 2000년도부터 년평균 5.3%의 경제성장을 지속하고 있는 아프리카지역에 한국 ICT제품이 진출할 수 있는 방안으로, 국산 e-러닝 개발툴을 영어, 불어와 아랍어 버젼으로 추가 개발하였으며, 모로코 대학과 합작기업을 설립을 추진하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.3-5
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• 2022

본 연구는 VGGNet을 사용하여 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별을 수행한다. 광섬유 복합가공 지선이란, 전력선의 보호 및 전력 시설 간 통신을 담당하는 중요 설비로 고장 발생 전, 결함의 조기 발견 및 유지 관리가 중요하다. 현재 한국전력공사에서는 드론에서 촬영된 영상을 점검원이 이상 여부를 점검하는 방식이 주로 사용되고 있으나 이는 점검원의 숙련도, 경험에 따른 정확성 및 비용과 시간 측면에서 한계를 지니고 있다. 본 연구는 드론에서 촬영된 영상으로 VGGNet 기반의 양/불량 판정을 수행했다. 그 결과, 정확도 약 95.15%, 정밀도 약 96%, 재현율 약 95%, f1 score 약 95%의 성능을 확인하였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용하였다. 이러한 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별은 점검원의 단순 작업에 대한 비용 및 점검 시간을 줄이며, 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 해준다. 또한, 고장 결함 발견에 있어서 객관적인 점검을 수행하기 때문에 일정한 점검 품질을 유지한다는 점에서 적용 가치가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.87-94
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• 2022

최근 정보통신 인프라의 발달로 인터넷접속 디바이스가 급속하게 늘어나고 있는 실정이다. 스마트폰, 노트북, 컴퓨터, IoT디바이스까지 인터넷접속을 통하여 정보통신서비스를 받고 있는 것이다. 디바이스 운영환경이 대부분이 웹(WEB)으로 이루어져 있는 관계로 웹쉘을 이용한 웹사이버 공격에 취약하다. 웹쉘이 웹 서버에 업로드 될 경우 웹 서버의 제어가 손쉽게 이루어 질 수 있어서 공격빈도가 높은 것으로 확인된다. 웹쉘로 인한 피해가 많이 발생하면서 각 기업에서는 침입차단시스템, 방화벽, 웹방화벽등 다양한 보안장비로 공격에 대응하고 있지만, 현재 출시되는 대부분의 웹쉘 대응 장비는 패턴 기반으로 탐지가 이루어지기 때문에 웹쉘 변종에 있어서는 탐지가 어려우며 이런 특성으로 웹쉘 공격의 예방 및 대처하기 위해서는 기존의 체계와 보안소프트웨어만 가지고 대응 하기에는 힘든 상황이 현실이다. 이에 인공지능 머신러닝 과 딥러닝기법을 활용하여 알려지지 않은 웹쉘을 사전에 탐지하는 등 신규 사이버 공격에 대하여 대처 할 수 있는 인공지능 머신러닝 기반의 웹쉘 수집 및 분석을 통하여 자동화된 웹쉘 방어시스템에 대하여 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 머시러닝기반 웹쉘 방어시스템 모델은 웹환경에 대한 사이버공격중의 하나인 악성 웹쉘에 대하여 수집, 분석, 탐지를 빠르게 하여,안전한 인터넷환경구축 및 운영시 필수적으로 적용이 필요한 웹정보보안 시스템 설계,구축에 많은 도움이 될 것으로 생각한다.