• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구는 인공지능(AI) 디바이스가 차세대 정보통신기술(ICT)의 핵심 플랫폼으로 급부상하고 있고, 소비자들의 일상에 널리 적용되고 있는 인공지능 디바이스를 통해 소비자의 사용행태 및 사용자 경험에 대해 살펴보았다. 이를 위해 AI 디바이스 사용 경험이 있는 국내 소비자 600명을 대상으로 AI 디바이스의 속성 인식과 사용행태를 도출하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 속성 중 음악청취를 가장 많이 이용하였고, 날씨 정보제공과 같은 단순한 기능을 유용하게 인식하는 것으로 나타났다. 둘째, AI 디바이스 사용자의 주요 사용기기는 AI 스피커, 스마트폰, PC, 노트북 등으로 확인되었다. 셋째, AI 디바이스에 대한 연상 이미지는 재미있는, 유용한, 신기한, 똑똑한, 혁신적인, 친근한 순으로 나타났다. 따라서 본 연구는 AI 디바이스의 특성을 반영한 사용 행태를 분석함으로써 향후 AI 디바이스를 활용한 사용자의 서비스 제공에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.507-516
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• 2022

본 연구의 목적은 청소년들이 인지하는 행복감에 따라 스마트폰 사용시간에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이다. 본 연구에서는 질병관리청 홈페이지를 통해 제13차(2017) 청소년 건강행태 온라인 설문조사 원자료 사용 승인절차를 거쳐 만 12-18세 54,603명을 연구 대상자로 선정하였다. 자료는 IBM SPSS 23.0 프로그램을 이용하여 가중치를 부연한 후 복합 샘플 계획 파일을 생성하여 분석하였다. 행복한 그룹과 행복하지 않은 그룹의 스마트폰 사용에 따른 일반적 특성과 신체, 심리적 특성 간에는 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 그리고 스마트폰 사용시간에 영향을 미치는 요인은 행복하다고 인식한 청소년 그룹과 행복하지 않다고 인식한 청소년 그룹 간에 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 그러므로 청소년들의 올바른 스마트폰 사용으로 행복도를 높여 삶의 질을 향상시킬 필요가 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.541-547
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• 2007

최근 디지털 컨텐츠의 기하급수적인 증가와 함께 사용자가 접하고 관리해야 하는 파일의 양이 급격히 늘어나고 있으며 이에 따라 폴더의 계층구조가 넓고 깊어지는 현상이 나타나고 있다. 현재 파일시스템은 크게 두 가지 형태로 나누어 볼 수 있는데, 사용자 자신에게 의미 있는(semantic) 계층구조(hierarchical structure)형태의 폴더 내에 파일을 저장하는 방식과 Meta Tag를 사용한 방식이다. 이러한 두 가지 파일시스템을 사용자가 인식하고 Conceptual Model을 형성해 가는 과정에 있어서 사용자의 지리적, 역사적 전통 등의 문화적 요소들이 기저에서 작용하게 된다. 본 연구에서는 각기 다른 문화적 성향을 가지고 있는 사용자 간의 File System을 인식하고 구조화하는데 있어서 차이점이 있을 것이라는 가설을 수립 하였고, 가설을 검증하기 위하여 파일 시스템의 사용 행태를 분류하고, 이러한 행태들이 사용자의 문화적 요소에 따라 어떠한 차이를 보이는지에 대하여 페이퍼 프로토타이핑 등의 기법을 사용하여 실험을 설계 하였다. 또한 이러한 연구모델의 검증을 위하여 파일럿 테스트를 진행하여 실효성 있는 가설검증방법에 대한 모델을 제안하고자 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.506-506
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• 2007

유비쿼터스 환경 하에서 새로운 첨단 핵심기술 및 서비스가 하나의 제품 안에 집중되어가는 시대적 요구가 대두되고 있다. 이에 부응하여 탄생한 컨버전스 제품인 텔레매틱스의 전망 역시 두드러지고 있다. 본 연구는 Davis[14]가 제안한 기술수용모델(Technology Acceptance Model:TAM)을 통하여 텔레매틱스 사용의도에 관한 수용모형을 제시하였다. 기술수용모델의 내부 요인인 사용의도, 인지된 유용성과 인지된 이용용이성 외에도 업체 신뢰도, 정황 인식성, 자기 효능감의 외부 요인으로 확장하여 요인 간의 구조적 관계를 위한 모형을 개발하였다. 실증분석을 한 결과 정황 인식성, 자기 효능감이 각각 인지된 유용성과 이용용이성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 텔레매틱스의 이용자에게 중요시 되는 특성에 대해 논의하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권1호
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• pp.231-263
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• 2022

인공지능에 대한 이해 및 업무분야에서의 활용 능력은 지식 정보화 시대를 살아가는 모든 사람에게 기본 역량으로 강조되고 있으며, 이에 따라 인공지능에 대한 교육의 필요성은 대학 구성원들에게도 높게 인식되고 있다. 국내외 대학도서관 역시 효과적인 인공지능 콘텐츠 제공의 필요성을 인식하여 전자 형태의 디지털 콘텐츠를 제공하고 있으나, 인공지능이라는 정보 기술에 특화된 이용자 맞춤형 추천은 제공되고 있지 않고 있으며 이러한 추천서비스에 대한 이용자의 관심 파악 역시 미비하다. 대학생의 인공지능 교육에 대한 수요가 증가하고 있는 상황에서, 대학도서관에서의 인공지능 관련 콘텐츠 추천에 대한 이용자의 이용의사를 파악하고 효과적인 서비스 수립을 위한 조사가 절실히 필요한 시점이다. 본 연구는 확장된 기술수용모델을 활용하여 인공지능 주제 분야에 특화된 디지털 교육 콘텐츠를 추천해주는 서비스에 대한 이용자들의 사용의도에 영향을 주는 요인을 도출하였으며, 대학생을 대상으로 한 온라인 설문조사, 대학도서관 사서들과의 서면인터뷰를 통해 각 요인별 영향력을 조사하고, 성공적 수행을 위한 제언을 수렴하였다. 연구결과, 인공지능관련 교육콘텐츠 추천시스템 사용의도는 성별, 학년, 전공계열에 상관없이 사용의사가 있다고 조사되었고, 과제적합성요인이 사용의도에 가장 영향을 미치는 요인임이 파악되었다. 사서들 또한 서비스의 필요성을 깊이 공감하고 있었고 현실적인 제약사항으로 예산과 콘텐츠 품질 문제를 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.139-162
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• 2023

디지털 기술의 등장과 발전으로 기업은 디지털 기술을 공급-수요 사슬에 도입하여 관리하는 것이 필수적이 되었다. 그러나 이와 관련하여 여러 어려움, 그 중에서도 특히 디지털 공급-수요 사슬을 체계적으로 평가하는 어려움이 또한 늘고 있다. 그 이유는 산업계와 학계에 걸쳐 전반적으로 사용되는 표준화된 평가기준이 아직 부족하기 때문이다. 이에 따라, 본 논문에서는 사용자의 경험을 하나의 평가기준으로 제시하고자 한다. 따라서 세 개의 다른 포커스 그룹을 통해 데이터를 얻어 질적 분석 기법으로 연구하였다. 포커스 그룹 참여자들은 넷플릭스를 공급-수요 사슬의 예로 삼아 넷플릭스에 대한 사용 경험을 자유롭게 이야기 하였다. 넷플릭스는 디지털 콘텐츠, 즉 제품을 직접 소비자에게 전달하기 때문에 소비자의 일반적인 경험, 이 회사의 추천시스템에 대한 경험, 그리고 이와 관련된 정보 보안에 대한 인식이 매우 중요하다. 이러한 것들이 기존 고객의 만족도를 높이는 것은 물론, 새로운 고객의 유치에도 결정적인 역할을 할 수 있기 때문이다. 디지털 공급-수요 사슬에 대한 사용자의 일반적인 경험은 기업의 평가 척도에 중요하다. 또한 이러한 추천시스템과 이와 관련된 정보 보안은 디지털 공급-수요 사슬의 일부이다. 따라서 이에 대한 사용자의 경험과 인식을 측정하는 것은 디지털 공급-수요 사슬을 평가하는 데에 중요한 척도가 될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.293-297
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• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.453-458
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• 2013

HMM 음성 인식 시스템은 환경적 잡음과 여러 음성의 혼합으로 인하여 정확한 음성을 인지하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택하여 추출하기 위한 음성 특징 추출 기법을 CHMM을 이용하여 제안한다. 선택적 음성 추출을 위한 채널 유사성 상관 관계를 이용하여 음성 특징을 추출하는 방법을 사용하였다. 제안 기법의 실험 평가한 결과 평균 분리 왜곡도가 0.430dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1103-1109
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• 2014

디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.129-143
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• 2018

본 연구는 비영리단체의 마케팅 활동에서 지속적인 기부를 위해 기부금 사용내역의 효과와 기부금 사용내역의 공개에 따른 인식 전환의 두 가지 목적을 가지고 연구를 진행하였다. 첫 번째 실험은 2(기부금 사용 내역 피드백: 유vs무) ${\times}$ 2(기부인식: 지출vs교환)를 $2{\times}2$ 집단 간 요인 설계에 따라 구성하였고, 다변량분산분석(MANOVA)을 실시하였다. 그 결과 기부금 사용내역을 공개한 상황(M=5.125, SD=0.437)에서 더욱 높은 기부만족을 보였고, 기부금 사용내역을 공개한 상황(M=5.328, SD=0.459)에서 보다 높은(p<0.01) 관계지속 의도를 나타냈다. 추가적으로 부트스트래핑 방법을 사용하여 주 효과를 검증하였으며, 전체모형 검증 결과 만족과 신뢰(${\gamma}=0.843$, p<0.01), 만족(${\gamma}=0.267$, p<0.01)과 신뢰(${\gamma}=0.691$, p<0.01)가 유의한 정(+)의 관계에 있는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 비영리 단체들이 기부자들의 기부금 사용 내역을 투명하고 자세하게 공개하는 노력을 기울인다면 기부자들로 하여금 신뢰를 쌓을 수 있을 것으로 예상된다. 향후 연구에서는 피드백의 방법 유형 등에 따라 어떠한 효과가 있는지를 연구할 필요가 있다.