• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.89-112
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• 2023

2020년 3월, 코로나바이러스 팬데믹으로 선포되면서, 다양한 방역 조치가 취해져 왔다. 이에 따라, 관광 및 환대 산업 내의 많은 변화들이 야기되었다. 특히 레스토랑 산업에서는 비대면 서비스 및 좌석 간 거리두기 등 방역 지침이 시행되었다. 전통적으로 레스토랑 선택속성에 대한 연구는 분위기, 서비스 품질, 음식의 품질을 포함한 3가지 속성의 중요성이 강조해 온 데 반해, 코로나19 이후 레스토랑 이용자를 대상으로 레스토랑 선택속성을 탐색한 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 연구에서는 코로나19라는 환대 산업 내의 환경적 변화에 대한 이해에 기반하여, 국내 온라인 리뷰 데이터 상에서 새로운 레스토랑 경험적 속성을 확인하기 위한 탐색적인 접근을 시도하였다. 본 연구는 서울 을지로 지역에 위치한 일반음식점 및 휴게음식점 475개로 네이버 플레이스에 등록된 총 31,115개의 온라인 리뷰를 분석 단위로 고려하였다. 분석 방법은 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱으로 산출된 TF-IDF와 잠재적 토픽들을 추출하는 확률적 모델 알고리즘인 LDA 토픽모델링 기법을 통해 온라인 리뷰 내에서 단어들의 군집화를 통해 레스토랑 선택속성을 재분류하고자 하였다. 분석 결과, 분위기, 서비스 품질, 음식 품질과 함께 코로나19 이후 레스토랑의 새로운 속성으로 "감염병 예방"요인이 도출되었다. 본 연구는 기존 레스토랑 선택속성에서 제시하는 세 가지 속성들을 범주화하고, 나아가 새로운 속성을 제시하였다는 점에서 기존 레스토랑 선택속성 문헌을 확장하여 학술적 의의가 있다. 나아가, 분석 결과에 기반하여 레스토랑 운영의 측면 및 정책적 관점에서의 실무적 제언을 시도하였다.

• 융합보안논문지
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• 제24권1호
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• pp.51-57
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• 2024

최근 산업제어시스템은 정보기술과 운영기술을 융합하는 Industrial IoT의 도입과 함께 진화를 계속하고 있지만, 과거에는 경험하지 못한 다양한 사이버 공격 역시 증가하고 있다. 제어센터에서 전송되는 다양한 명령어 메시지를 통해 시스템을 구성하는 필드 디바이스들에 대한 모니터링 및 운영 제어가 행해지기에 명령어 메시지에 대한 무결성과 더불어 제어센터에 대한 인증은 필수 요구사항이 되고 있다. 기존의 대칭키 기반의 메시지인증코드 방식 또는 공개키 기반의 서명 방식은 제어센터 그리고 자원 제약적 필드 디바이스의 비대칭성에 따른 적용상의 제약들이 존재한다. 특히, 대칭키 방식에서는 필드 디바이스에 설치된 대칭키가 공격자에게 노출되면 시스템 전반적인 보안 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 명령어 메시지를 구성하는 구성 필드들이 취할 수 있는 데이터 값들이 제한적(낮은 엔트로피)이라는 점에 착안하여 암호해시함수로 구축된 이중 해시체인을 통한 메시지 인증기법을 제안한다. 한 쌍의 이중 해시체인은 오직 한 개의 명령어 메시지에 적용되기에 다중 사용을 위한 Merkle 트리에 기반을 둔 확장 기법 역시 제안한다. 메시지 인증을 위해 암호해시함수 이외의 암호 프리미티브는 사용이 안되기에 계산 복잡도는 매우 낮게 유지될 수 있음을 성능평가를 통해 확인한다.

• 경영정보학연구
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• 제11권1호
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• pp.161-179
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• 2009

현재를 살아가는 많은 개인들은 개인을 표현하기 위한 수단으로 블로그를 이용한다. 특히 '미니홈피'로 불리는 싸이월드 서비스는 개인의 일상을 보여주는 개인 홈페이지의 대표격으로 자리잡아 2007년 하반기 2천 4백만의 이용자를 확보하고, 인터넷 서비스 제공자에게 있어 대표적인 수익 모델의 하나로 자리잡았다. 미니홈피나 블로그의 활성화가 단순한 유행으로 그칠 것이라던 초기의 생각과는 달리 싸이월드의 서비스는 다양한 영역에서 발전하여 무한한 양적 팽창과 네트워크의 확대를 추구하고 있으며, 이와 같은 팽창은 이용자의 편익 증대와 서비스 제공 사업자들에게 무한한 수익원으로서의 가능성을 열어주어 정보통신사업자들의 네트워크 효과 화대를 위한 경쟁을 촉발시켰다. 그러나 상대적으로 낮은 생산비용과 소비자의 낮은 탐색/전환 비용은 지속적인 시장 지배력의 유지를 어렵게 하고, 서비스 제공 사업자들은(ISPs) 효율적인 네트워크 관리와 확장을 위한 투자를 아끼지 않고 있다. 시장의 대표주자이던 싸이월드 역시 그 성장세가 둔화되고 있고, 이를 개선하기개선하기 위해 네트워크 효과의 지속, 확장을 위한 다양한 노력을 하고 있지만, 해당 전략들에 대해 이용자가 어떠한 반응을 보일지 알 수 없다. 인터넷서비스 제공자들은 무료가격정책, 대용량 서비스 제공, 화려한 화면구성, 매체 광고 등 이용 가능한 모든 정책을 소비자에게 제공하며 이용자의 서비스 이용율을 높이고자 하나, 해당 서비스 전략들이 기업의 수익에 어떠한 영향을 미치는지에 대해서는 어느 누구도 자신 있게 말할 수 없으며, 어떠한 전략의 도입이 가장 효과적인 결과를 가져올 지 확신 할 수 없다. 선택전략들이 네트워크 효과의 개선에 어떠한 영향을 미치고, 어떠한 서비스의 도입이 보다 유효한 결과를 가지고 올지에 대해 사전적으로 알 수 있다면 네트워크 사업자들의 사업 전략수립에 많은 도움이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 이용자와 서비스 제공자간의 동태적인 관계를 분석할 수 있는 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 싸이월드 미니홈피의 네트워크 효과를 측정하고, 나아가 신규 서비스 제공 전략에 따른 네트워크 효과의 변화에 대해 예측해 보고자 한다. 신규 가입자수의 정체를 해결하기 위한 신규고객 확대 전략과 신규 서비스 도입 전략이 네트워크 효과 증대에 미치는 영향을 측정함으로써, 각각의 전략들이 미래 네트워크 효과에 미치는 영향을 측정했다. 그 결과 이용자 풀의 증대 없는 단기적인 서비스 기능 강화 전략으로는 당장의 PV, DT는 증대할 수 있으나, 이러한 경향이 장기적으로 네트워크의 지속적 증대로 이어지기는 힘들을 발견했다. 다만 제한된 과거 데이터에 의존하여 미래를 예측하고 있고, 네트워크 효과의 변화양상에 대한 독립변수를 이용자수 증대와 서비스 기능 강화의 두 가지에만 국한하여 살펴보고 있다는데 본 연구의 한계점이 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.67-81
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• 2005

최근 들어 지리 정보 시스템이 발전함에 따라 경로 검색, 주변 정보 검색, 응급 서비스 등을 제공하는 위치 기반 서비스, 텔레매틱스 등의 새로운 응용 서비스 개발에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 및 텔레매틱스에서 사용되는 시공간 데이타베이스에서의 사용자의 검색은 시간 축을 현재의 시간으로 고정하고 공간 및 비공간 속성을 검색하기 때문에 시간 축에 대한 검색 범위가 넓을 경우에는 이를 효율적으로 처리하기 어렵다. 이를 해결하기 위하여 이동 객체의 위치 데이타를 요약하는 기법인 스냅샷이 소개되었다. 그러나, 이러한 스냅샷 기법은 저장해야 되는 총간 영역이 넓을 경우 저장 공간이 많이 필요하며 검색에 자주 사용되지 않는 불필요한 영역까지 스냅샷을 생성하므로 저장 공간 및 메모리를 많이 사용하게 된다. 이에 본 논문에서는 기존의 스냅샷 기법의 단점을 극복하기 위하여 이전에 공간 클러스터링을 위해 사용되던 2차원의 공간 해시 알고리즘을 시공간으로 확장한 해시-기반 시공간 클러스터링 알고리즘(H-STCA)과 과거 위치 데이타로부터 이동 객체 경로 탐색을 위한 지식을 추출하기 위해 H-STCA 알고리즘에 근거한 지식 추출 알고리즘을 제안한다. 그리고, 대용량의 이동 객체 데이터에 대한 검색 시간, 저장 구조 생성 시간, 최적 경로 탐색 시간 등에서 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법, 기존의 시공간 인덱스 방법, 스냅샷 방법과의 성능평가에 대하여 설명한다. 성능평가 결과로 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법은 기존의 시공간 인덱스 방법이나 스냅샷 방법 보다 이동 객체의 개수가 증가하면 할수록 성능 향상이 더욱 큰 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1428-1436
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• 2016

다중경로 전송은 분할된 경로를 이용하여 데이터를 전달함으로써, 신뢰성 향상 및 부하 분산 등의 장점을 제공한다. 이를 위해, 기존의 다중경로 전송 방안들은 경로를 적절히 분할하거나, 효율적으로 경로를 생성하는 데 목적을 두고 있다. 하지만, 어플리케이션의 요구 또는 핫스팟 문제 회피 등을 위해 싱크가 이동하는 경우, 기존의 연구들은 경로를 재구축 하거나 족적추적 기법을 사용한다. 이 방안들은 과도한 에너지를 소비하여 네트워크 수명을 단축시키거나 경로의 병합으로 다중경로 전송의 장점을 상실하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 싱크 이동을 지원하기 위한 다중경로 생성 및 유지 방안을 제안한다. 제안 방안은 싱크 주변에 격자구조를 형성하고 이를 활용하여 다중경로를 형성한다. 또, 싱크의 이동에 따라 격자구조는 확장되고 다중경로 역시 경로가 병합되지 않게 부분적으로 재구축된다. 시뮬레이션을 통해 제안방안이 기존의 방안들에 보다 나은 에너지효율 및 전송 성공률을 나타냄을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.555-559
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• 2006

본 논문은 HWP, DOC와 같은 워드 문서를 대상으로 사용자가 작성한 구조적인 규칙과 XML 기반 워드 문서 변환 기법을 이용함으로써, 사용자의 관심 영역에 해당하는 다양한 형태(표, 리스트 등)의 정보를 효과적으로 추출(변환)하여 저장하기 위한 방법에 관한 것이다. 본 논문에서 제시한 시스템은 3가지의 중요한 요소들로 구성되어 있는데, 1)워드문서의 원시 XML문서로의 변환방법, 2)XML 기반 구조적인 규칙 작성과 규칙을 이용하여 원시 XML 문서에서 정보를 추출(변환)하는 방법, 3)추출 된 정보에서 최종 XML을 생성하거나 DB에 저장하는 방법이 그것이다. 워드문서의 변환을 위해서 독립적으로 동작하는 OCX 기반의 워드문서 변환 데몬(daemon)을 개발하였고, 사용자의 정보 추출(변환)과정을 돕기 위해서 XSLT를 확장한 형태의 스크립트 언어를 개발하였다. 스크립트 언어는 비교적 간단한 문법 구조를 가지고 있고, 데이터 처리를 위한 자체 정의 함수와 변수를 사용한다. 추출된 정보는 원하는 형태의 구조적인 문서로 생성하거나 DB에 저장할 수 있다. 개발한 시스템(PPE)은 워드 문서 원문 정보에 대한 데이터베이스 구축 및 서비스의 제공, 혹은 구축된 데이터베이스를 이용하여 다양한 처리를 하거나 현황 통계를 제공하는 분야에서 유용하게 사용할 수 있다. 실제로 연구과제관리 시스템과 성과정보시스템에 시범 적용하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권1호
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• pp.21-34
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• 2007

최근 메인 메모리 가격이 하락하고 용량이 크게 증가함에 따라 메인 메모리 데이터베이스에 기반한 응용이 급격히 증가하고 있다. 캐시 미스 (cache miss)는 CPU에서 액세스하고자 하는 데이터가 캐시에 존재하지 않아 메모리로부터 읽어 들이는 과정이며, 메인 메모리 데이터베이스의 성능 감소의 중요한 원인이다. 메인 메모리 데이터베이스에서의 캐시 미스를 줄이고 캐시를 최대한 활용하기 위하여 여러 가지 캐시 인식 트리들(cache conscious trees)이 제안되었다. 이러한 캐시 인식 트리들은 각각 특성이 다르므로 하나의 응용에서 둘 이상의 캐시 인식 트리들이 동시에 관리될 수 있다. 또한, 만약 기존의 캐시 인식 트리가 응용에서의 요구를 만족시키지 못하면 새로운 캐시 인식 트리를 구현하여야 한다. 본 논문에서는 캐시 인식하는 일반화된 검색 트리(Cache-Conscious Generalized Search Tree, CC-GiST)를 제안한다. CC-GiST는 디스크 기반의 일반화된 검색 트리 (Generalized Search Tree, GiST) [HNP95]를 캐시 인식하도록 확장한 것이며, 포인터 압축(pointer compression)과 키 압축(key compression) 기법을 비롯하여 임의의 캐시 인식 트리의 공통적인 기능 및 알고리즘들을 동시에 제공한다. CC-GiST를 기반으로 특정 캐시 인식트리를 구현하려면 그 트리에 해당된 기능만을 구현하면 된다. 본 논문에서는 CC-GiST를 기반으로 기존의 대표적인 캐시 인식 트리인 CSB+-트리, pkB-트리, CR-트리를 구현하는 방법을 기술한다. CC-GiST를 이용함에 따라 메인 메모리 데이터베이스 응용에서 여러 개의 캐시 인식 트리를 관리하는 번거로움에서 벗어날 수 있고, 응용의 요구에 따른 새로운 캐시 인식 트리를 최소한의 노력으로 효율적으로 구현할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.119-140
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• 2007

추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.