• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.481-491
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• 2008

지상파 DMB 방송이 본격적으로 시작되면서 비디오 서비스뿐만 아니라 사업자 별로 다양한 데이터 서비스를 이용한 새로운 비지니스 모델 개발에 주력하고 있다. 이러한 서비스 요구 사항 때문에 대두된 DMB 데이터 방송용 미들웨어 기술은 DMB MATE (Mobile Application Terminal Environment)라고 명명되었으며, 다양한 애플리케이션들이 고기능의 데이터 서비스를 제공할 수 있도록, 표준화된 API와 단말 플랫폼에 독립적인 실행 환경을 제공한다. 본 논문에서는 제약적인 지상파 DMB의 채널 환경에서 데이터 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서, DMB MATE 기술을 이용한 서비스 기술과 이를 위한 양방향 데이터 방송시스템의 개발을 소개하며, 특히 DMB MATE 서비스를 위한 단말의 설계 방법을 제안한다. 마지막으로, 개발된 시스템의 성능은 다양한 실험 조건에서의 방송실험을 통해 검증되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.31-36
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• 2018

광 산업은 국가 경제 활성화에 지대한 영향력을 갖고 있으며, IT기술의 발전은 관광객의 특성, 행위, 구매 성향, 관심사 등에 기반한 개인 프로파일 정보 및 위치정보, 활동정보 등의 수집과 분석이 가능해졌다. 이를 구현하기 위해 융합형 스마트관광 정보 서비스 플랫폼 구현은 3단계로 나누어 비지니스 모델 개발, IoT & 빅데이터 통합관리 시스템, 빅데이터 알고리즘 개발 및 분석 플랫폼 개발로 완성된다. 플랫폼 및 알고리즘의 원천기술은 오픈소스를 채택하고 그 기반위에 서비스 요소를 확장한 후, 지역을 연계한 Test-Bed 실증 시험을 통해 문제점을 보완하는 과정을 진행하게 된다. 이 플랫폼을 활용하면 다양한 정보를 통합적으로 분석하여 관광객별 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있는 스마트관광 환경이 가능해진다. 또한 지역중심의 스마트관광 생태계 조성을 통해 관광 목적지 주민의 삶을 개선하고 지역 재생과 일자리 창출에도 기여할 수가 있을 것이다.

• 산업진흥연구
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• 제7권3호
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• pp.17-26
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• 2022

우리가 살아가는 사회는 무엇보다 우리들의 정신과 육체를 자유롭게 건강하게 유지하고자 하는 웰빙에 대한 기대가 확산되면서 헬스케어(health care)라는 의미가 빅데이터, IoT, AI, 블록체인 등의 4차 산업혁명의 핵심적인 융합기술 등을 활용하여 고도화된 의료정보 서비스산업의 발전을 도모하고 있다. 디지털 헬스케어는 인공지능, 빅데이터, 클라우드와 같은 정보기술에 힘입어 전통 의료·헬스케어 산업의 디지털 전환(Digital transformation)으로 추진되어, 보건, 의료, 복지 등에서 그 필요성은 점진적으로 확대되고 있는 경향이다. 그러나 디지털 헬스케어 의료정보의 효율적 운용을 통하여 인간의 자유로운 삶의 행복 추구와 스마트 의료산업으로의 발전을 추구하고자 하는 데는 인적, 물리적 요인의 어려움이 존재하는 것이 현실이다. 나아가 디지털 헬스케어의 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 헬스케어 의료정보 관련 첨단기술력과 양질의 데이터 확보, 관련 콘텐츠 개발과 이에 적합한 비지니스 모델을 발굴하는 데 적극적인 투자와 연구가 요구되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우선, 디지털 헬스케어 의료정보의 일반적인 의미와 현황 등을 살펴보고, 이어, 디지털 헬스케어 의료정보를 활성시키기 위한 발전적 과제 등을 중점적으로 분석, 검토하여 앞으로 디지털 헬스케어 의료정보의 활용성을 제고하는데 목적을 두고 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권1호
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• pp.51-58
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• 2004

e-비프니스로 대표되는 비즈니스의 공간시장(Market place)화는 대부분의 산업에 파급되어 새로운 비즈니스 패러다임으로 정착되어 가고 있으나, 항만물류와 관련한 산업에는 그 파급속도가 매우 느린 실정이다. 이에 따라 항만물류산업의 e-비즈니스화를 위해, 여러 가지 정책과 연구가 적극적으로 추진되어 왔다. 그러나, 대부분의 연구는 해당 비즈니스의 특성과 무관하게, 매우 일반적인 활성화 정책을 제시하거나, 혹은 특정사례에만 치중한 개별적 차원의 방안을 제안하는 정도에 머물러 있어, 연구의 확장성 및 범용성 측면에서 많은 문제점을 지니고 있다. 게다가, 이러한 새로운 비즈니스와 관련하여 어떤 이론을 수립하거나 혹은 그러한 이론에 바탕을 둔 연구는 거의 없는 것이 현실이다. 따라서, 항만물류산업의 e-비즈니스화와 관련한 연구는 당장의 활성화방안의 수립에 앞서 오히려, 기반 연구에 해당되는 기초 작업이 요구되는 실정이다. 즉, 항만물류산업의 e-비즈니스와 관련한 연구는 우선, 항만물류산업의 특성에 대한 철저한 이해와 더불어, 공간시장화의 파급에 따른 산업계의 구조변화에 대한 검토가 선행될 필요가 있다. 그리고, 이러한 공간시장화에 따라 해당산업계에서 나타나는 다양한 비즈니스 유형에 대한 연구가 이루어지고, 그러한 토대위에 e-비즈니스를 구체적으로 고려하는 수순으로 진행될 필요가 있다. 본 연구는 여기에 주목하여 공간 시장화에 따른 항만물류산업 관련 산업구조의 변화에 주목하여, 이론적 근거를 가지고 비즈니스 유형들을 체계적으로 분류하는 것을 목적으로 한다. 분류를 위한 이론으로써 본 연구에서는 비지니스의 계층성과 업계의 가치사슬에 주목한 BL-VC모델을 대표적 항만물류산업중 하나인 선박급유업에 적용하여, 선박급유업과 관련한 일반화된 분류체계를 수립하고자 한다.

• 디자인학연구
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• 제16권1호
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• pp.181-198
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• 2003

이 연구는 e-비즈니스환경을 구축한 전통적 제조업체가 신제품개발을 추진하는 경우의 환경에 효과적으로 대응할 수 있는 온라인 디자인 툴 내지 사이버 모델의 개념을 갖는 제품디자인 프로세스를 개발 제시하는데 최종목표를 두었다. 최종목표인 제품디자인 프로세스는 e-비즈니스의 본질에 대한 이해를 바탕으로 하여 인터넷 웹사이트 구조 및 형식을 갖는 $\ulcorner$디자인 보털 사이트: e-BDVS$\lrcorner$라는 이름의 모델로서 개발되었다. 연구결과, 다음과 같은 내용들이 확인되거나 발견되었다. \circled1 e비즈니스는 인터넷 활용을 전제로 하는 비즈니스 모델이다. 따라서 e-비즈니스환경에서 추진되는 모든 업무 프로세스는 온라인형 구조 및 형식과 사용방법을 고려한 모델이 요구된다. \circled2 전통적 제조기업이 e-비즈니스로 전환할 경우는, 전통적 기업의 경영자원 및 장점과 디지털화의 장점을 접목시킨 혼성체 모델(Hybrid Model)을 우선적으로 고려하는 것이 효과적이다. \circled3 e-비즈니스환경에 요구되는 제품디자인 프로세스는 인터넷 Web 사이트로서의 활용성, 제품개발 관련자들의 적극적인 참여방법, 디자이너와 참여자의 상호작용적 의사소통방법 등이 최대한 고려된 구조 및 형식을 구비하지 않으면 안 된다. \circled4$\ulcorner$e-BDVS$\lrcorner$는 전세계 디자이너들을 자사의 인하우스 디자이너처럼 활용할 수 있게 함으로써, 자사의 전문인력 및 조직이 갖는 창의성 및 아이디어의 한계성과 인력부족의 문제 등을 극복할 수 있게 한다. 반면, 기업은 $\ulcorner$e-BDVS$\lrcorner$운영에 필요한 제 요소 및 조건들을 예산과 시간을 들여 구비해지 않으면 안 된다. \circled5$\ulcorner$e-BDVS$\lrcorner$에 사이버 디자이너의 자격으로 참여하는 디자이너는 디자인 프로젝트에 대한 모든 작업을 사이버 공간상에서 편리하게 수행할 수 있다. 반면, 전문디자이너로서의 역할이 다소 제한적이며, 자신의 작업결과가 채택되지 않았을 경우는 보상을 받기가 어렵다. \circled6$\ulcorner$e-BDVS$\lrcorner$는 전통적 프로세스에서는 불가능한 디자인 정보 및 데이터 이용의 광역성ㆍ신속성, 다양한 제안ㆍ솔루션의 획득, 디자인개발의 효율적인 추진 등을 가능하게 한다. 반면, 이것은 정형화된 프로세스나 도구로 활용하기에는 부적합할 수도 있다. \circled7$\ulcorner$e-BDVS$\lrcorner$는 협력업체나 아웃소싱업체가 업무추진에 따른 시ㆍ공간적 제약을 극복하고, 업무의 생산성 및 효율성을 향상시킬 수 있게 한다. 반면, 기존의 오프라인 업무 프로세스 및 방법도 부분적으로는 병행해야 하는 부담을 안게 된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.826-833
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• 2009

최근 소셜 태깅(social tagging)이 화두로 떠오르면서 전문가 집단에서 이루어지던 택소노미(taxonomy)에서 점차 사람들이 만들어가는 분류법인 폭소노미(folksonomy)의 형태로 변화하고 있다. 태그(tag)는 콘텐츠와의 접근이 직관적이기 때문에 원하는 콘텐츠로의 이동이 용이하며 그와 관련된 태그들을 만나면서 개인적인 회상능력을 증가시키고 사회적 영향력을 높이며, 우연한 정보의 발견, 재미있는 경험을 얻을 수 있다. 점차 네트워크 형성이 관심사로 연결된 형태로 커지면서 태그가 다른 형태의 콘텐츠를 한 곳에 묶어주는 역할을 담당하고 있다. 따라서 이 연구는 소셜 태깅에서 나타나는 사용자(user), 태그(tag), 리소스(resource) 간의 관계를 정리하고 사람들이 자신의 즐겨찾기 목록에 사이트를 추가하는 행위를 관심사로 보아, 이 때 입력한 태그를 어떠한 특징으로 나누어 볼 수 있을지 연구하였다. 이를 위해, 리소스 중심의 태그 분류를 7가지로 나누고, 이 분류법를 이용하여 소셜 북마킹(social bookmarking) 사이트 'del.icio.us' 에서 사용되고 있는 태그를 중심으로 음악, 사진, 게임의 세 가지 관심사 영역에서 사람들이 URL을 등록할 때에 어떠한 태그를 선택 하고 있는지 7가지 특징에 따라 분석하였다. 이를 통해 사이트를 바라보는 사람들의 관점을 파악해 볼 수 있고, 소셜 서비스 확장, 다양한 비지니스 모델을 설정 할 수 있는 가능성을 모색 해 볼 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.217-245
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• 2016

이 연구의 목적은 소셜 미디어에서 추출된 7개의 감성 도메인이 기업의 성과에 대한 영향 분석실험을 위한 데이터로서 적합한 지에 대해 신뢰성을 확인하고, 실제 고객감성이 자동차 시장점유율에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 확인하기 위한 것이다. 본 연구는 총 3단계 구성으로서, 단계 1은 감성사전 구축 단계로서 미국 내 26개의 자동차 제조 회사의 고객의 소리 (VOC: Voice of Customer) 총 45,447개를 자동차 커뮤니티로부터 crawling하여 POS 정보 추출 후 감성사전을 구축하였고, 7개의 감성도메인을 만들었다. 단계 2는 신뢰성분석의 단계로서 자기상관관계분석과 주성분 분석 (PCA)을 통해 데이터의 실험 적합성을 검증하였다. 단계 3에서는 PCA를 근거로 2개의 선형회귀분석 모델을 구축하였고 GM, FCA, VOLKSWAGEN 등 3개의 기업을 선정, 2013년부터 2015년까지 7개 감성영역의 자동차 시장점유율에 대한 영향을 실험하였다. 실험 결과, 자기상관관계분석에 의해서 감성 데이터에 자기상관성과 시계열적 패턴이 관찰되었다. PCA 결과, 감성영역이 부정성, 긍정성, 중립성을 주성분으로 연결되어 있음이 확인되었다. VOC 감성 데이터에 대한 신뢰성을 바탕으로 한 2개 Model의 선형회귀분석 결과, 기업마다 시장점유율에 유의미한 영향을 미치는 감성들이 존재하며 Model 1과, 2의 감성영향력이 차이가 있고 중립성의 영향을 발견하였다. 본 연구를 통해, 데이터 상에 나타난 정보를 가진 감성이 과거 값에 기초하여 자동차 시장에서 변화를 수반할 수 있다는 것을 나타내고 있음을 확인하였다. 또한, 우리가 시장 데이터의 가용성을 적용하려고 할 때, 자동차 시장 관련 정보나 감성의 자기상관성을 잘 활용할 수 있다면, 감정 분석에 대한 연구에 큰 기여를 할 수 있을 뿐만 아니라, 실제 시장에서의 비지니스 성과에도 다양한 방법으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.101-115
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• 2020

자율주행 분야 글로벌 동향 파악 및 공간정보 서비스 활성화 방안 도출을 위해 빅데이터 분석방법을 활용하였다. 사용된 빅데이터는 뉴스기사와 특허문헌을 상호 연계하여 활용하고, 뉴스 기사를 통한 동향 분석, 특허문헌 정보를 활용한 기술 분석이 진행 되었다. 본 논문에서는 자율주행에 대한 주요 뉴스에서 토픽모델을 기반으로 한 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 빅데이터화 하고 주요 단어를 추출하였다. 특허정보의 주요 단어를 기반으로 적용된 워드넷(WordNet)을 활용하여 공간정보와 연계성 분석, 글로벌 기술 동향 분석을 실시하고 공간정보 분야의 동향 분석 및 예측을 실시하였다. 본 논문에서는 주요뉴스와 특허문헌 정보를 기반으로 한 빅데이터 분석방법으로 자율주행 분야와 공간정보와의 연계성 분석을 통하여 최신 동향과 미래를 예측하는 방법을 제시한다. 빅데이터 분석으로 도출된 자율주행 분야 공간정보의 글로벌 동향은 플랫폼 얼라이언스, 비지니스 파트너쉽, 기업 인수합병, 합작회사 설립, 표준화 및 기술개발로 도출되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.