• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.129-156
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• 2020

공유경제가 디지털 서비스 플랫폼을 기반으로 한 새로운 경제체계로 인식되고 있지만, 국내에서는 사회적인 인식과 이해의 부족으로 공유경제가 아직 자리잡지 못하고 있다. 해외 경제 선진국과 같이 새로운 비즈니스를 창출하고, 이를 통해 신규 시장을 개척하기 위해 공유경제를 긍정적 관점에서 바라보고 이해할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전 세계 각 학문 분야에서 진행된 지난 10년간 공유경제 연구를 수집하여 학술적 관점에서 공유경제 연구의 현황을 살펴보고, 더 나아가 이 중에서 MIS 영역의 연구를 선별하여, 공유경제 내 MIS 영역 연구의 동향도 분석해 보았다. 본 연구를 통해 공유경제와 MIS 연구의 연구 흐름을 확인하였고, 공유경제에서의 MIS 연구 중요도와 연관성을 살펴봄으로써 두 연구 간 학제적 연구의 필요성도 도출하였다. 따라서 다양한 학문적 접점을 가진 공유경제가 인접 학문의 활발한 연구를 독려하고, 더 나아가 사회, 경제, 산업적으로 보다 긍정적으로 한국에 자리매김하는데 본 연구가 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.20-31
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• 2021

COVID-19로 인한 비대면 문화의 확산은 언택트 서비스 혁신과 화상회의 플랫폼을 통한 비대면 커뮤니케이션 확대로 이어졌다. 그러나 실시간 온라인 커뮤니케이션에서는 비언어적 표현을 확인하는 것이 어려워졌고, 특히나 눈 맞춤을 통한 상호작용은 불가능한 상황이다. 감정을 공유하고 친밀감을 쌓는데 도움을 주는 등 눈 맞춤의 긍정적인 효과가 있음에도 불구하고 실시간 온라인 커뮤니케이션에서 눈 맞춤의 효과를 실증적으로 검증한 연구는 전무한 실정이다. 이에 이 연구는 실시간 온라인 커뮤니케이션에서 눈 맞춤의 효과를 검증하고자 하였다. 커뮤니케이션의 맥락과 눈 맞춤 유무에 따라 6가지 영상 처치물을 사용하여 지속 사용 의도, 성과 기대, 상호작용성, 개인적 유대감을 측정하였다. 연구결과, 모든 맥락에서 눈 맞춤이 없을 때보다 눈 맞춤이 있을 때 모든 측정 변인에서 높게 평가되었다. 이 연구는 실시간 온라인 커뮤니케이션에서 눈 맞춤의 효과를 실험을 통해 검증하고 기술의 필요성과 발전 방향을 제안하여 실시간 온라인 커뮤니케이션에서 더 나은 사용자 경험을 제공하는데 기여할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.173-184
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• 2022

본 연구는 숏폼 동영상 플랫폼 TikTok을 중심으로 미디어 매력성, 미디어 유용성, 이용자 특성 등 세 가지 측면에서 중장년층의 사용 의도, 몰입, 중독에 영향을 미치는 요인을 정량적 연구 방법으로 연구하였다. 최근 중장년층의 숏폼 동영상에 대한 이용자수가 늘어남에 따라 그들의 신체적, 심리적 건강에 대한 위험성이 야기되고 있다. 따라서 연구자들은 중장년층의 숏폼 동영상 이용의도와 중독 경로를 확인할 필요가 있다고 보았다. 연구 결과 TikTok의 매력성과 중장년 이용자의 특성이 매체의 유용성에 적극적인 영향을 주었으며, 또한 미디어의 유용성이 사용의도와 사용행위에 영향을 미치고 몰입과 중독으로 발전할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 고전적인 TAM 이론을 보완할 뿐만 아니라 중장년층이 인터넷을 건강하게 이용할 수 있도록 돕는 데 참고가 될 것으로 보이며, 향후 더 많은 지역의 중장년층의 다양한 인터넷 사용을 위한 미디어 서비스 연구가 확대되길 기대한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.149-162
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• 2020

본 연구에서는 챗봇의 개별적 체험, 공유적 체험, 유비쿼터스 접속성, 상황적 유용성이 챗봇의 지각된 가치와 챗봇 이용의도에 미치는 영향관계를 파악하기 위하여, Burnd H. Schmitt의 체험이론 측면에서의 체험 기반 커뮤니케이션 구성요소와 메신저 플랫폼 환경에서의 상황 기반 커뮤니케이션 구성요소를 적용하여 시나리오 기반 설문지법을 이용하였다. 이를 통해 다양한 서비스산업 분야의 기업에게 챗봇 이용을 더욱 활성화할 수 있는 실무적 접근방안을 제공하고자 한다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 여전히 대부분의 챗봇은 그것을 디자인하는 인간의 기획수준을 넘지 못하고 있으므로 챗봇 개발 시 개별적 체험요소를 어떻게 고객의 발화의도에 맞추어 기능적으로 설계할 것인지에 대한 고려가 필요하다. 둘째, 챗봇이 언제 어디서나 실시간으로 특정 과업을 완수하려는 관점만이 아니라 고객이 속한 상황을 포함하여 상호작용의 질적 특성을 높이려는 총체적 관점에서 설계되어야 한다. 셋째, 챗봇은 사용자에 의해 의인화되기 마련이므로 챗봇 개발 시 챗봇의 '페르소나'와 '톤 앤 매너'를 결정하는 것에도 신중해야 한다. 챗봇 개발의 성공여부를 가늠하는 가장 중요한 기준은 고객만족이다. 다시 말해 인공지능 알고리즘의 품질보다는 기획과 데이터의 품질이 챗봇의 활용도를 좌우한다. 기업이 챗봇과의 상호작용을 인간과의 상호작용과 최대한 유사하게 만들기 위하여 노력하는 이유다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.15-29
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• 2021

인공지능 에이전트는 4차 산업혁명의 핵심 기술이고, 현재 많은 기업들이 AI 음성 인식 비서를 탑재 출시함으로써 산업 내 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 애플, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 삼성 등 고객 충성도를 확보하고 있으며 자사 하드웨어 제품을 내놓고 있는 기업의 경우, AI 비서 서비스를 자사 제품에 적용함으로써 고객 충성도를 높이고, 시장 점유율 역시 극대화뿐 아니라 향후 음성 인터페이스 플랫폼 시장 장악력을 확대하고 있다. 본 연구는 인공지능분야의 해외 및 국내 주요 기업들의 현황을 분석하고 보이스 UI 개발과 혁신 수용 관점에서 사용자 만족을 위한 기술 발전 방향에 초점을 맞추어 미래 전략 방향을 제언했다. B2B 기술적인 측면에서는 음성 인식률을 높이고 하드웨어향상, 자연언어 처리기술 및 빅데이터 및 인공지능 접목한 혁신 기술의 데이터가 쌓인 클라우드 컴퓨팅 활용뿐 아니라 및 Open A.I.언어 인공지능인 GPT-3의 활용 및 사용성, 유용성, 감성 측면에서 사용자 만족을 높일 필요가 있다. 본 연구는 산업계와 학계에 실무적, 이론적 함의를 준다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.319-325
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• 2021

무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 재활치료과학
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• 제11권3호
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• pp.23-36
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• 2022

목적 : 본 연구는 전환프로그램 연구동향과 장애청소년을 대상으로 국내외 전환프로그램의 중재 및 효과를 체계적으로 분석함으로써 학교 및 지역사회 관련 기관들과 협력하여 성인생활의 모든 측면을 포함할 수 있는 중재 전략에 대한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service: RISS), Pubmed, Web of Science(WoS) 데이터베이스를 사용하여 2006년부터 2021년까지의 게재된 논문을 검색하였다. 주요 검색어는 'Disability' AND ('Adolescents' OR 'Young adult') AND ('Transition education' OR 'Transition program')를 사용하였다. 최종적으로 7편의 국내외 논문을 본 연구의 분석 대상으로 선정하여 전문을 검토하였다. 또한, WoS(Web of Science) 플랫폼과 VOSviewer(version 1.6.16, CWTS, Netherlands, 2020) 프로그램을 이용하여 키워드와 국가 관계를 분석하고 시각화하였다. 결과 : 7개의 논문에서 참여한 대상자를 유형별로 분석한 결과, 대상자는 ASD, ADHD, ID, DD, physical disability 총 5가지로 분류되었다. 중재에 사용된 영역은 크게 직업(학업), 자기관리(시간), 상호작용(대인관계, 의사소통) 3가지 범주로 혼합되어 실시되었다. 중재 결과 7편 중 1편을 제외하고는 사회성 및 적응, 삶의 질, 일상생활활동 세 가지 분류 중 적어도 하나 이상의 부분에서 유의미한 향상을 보였다. 결론 : 본 연구는 전환프로그램의 연구동향을 파악하면서 프로그램의 적용과 그 효과를 정리하여 다양한 전문가와의 교류하는 방향성을 제시하는 동시에 단편적인 측면이 아닌 성인생활의 모든 측면을 확대하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.171-189
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• 2022

온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현 수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.29-41
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• 2020

네트워크는 빠르게 성장하여 다중 도메인 복잡성을 유발하고 있다. 네트워크 트래픽 및 서비스의 다양성, 다양성 및 동적 특성은 향상된 오케스트레이션 및 관리 접근 방식을 필요로한다. 많은 표준 오케스트레이터와 네트워크 운영자가 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 복잡성이 증가하고 있다. 또한 액세스, 에지, 전송 및 코어 네트워크를 포함하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션과 관련된 여러 도메인이 각각 특정 문제를 가지고 있다. 따라서 멀티 도메인, 멀티 플랫폼 및 멀티 오퍼레이터 기반 네트워킹 환경을 수동으로 처리하려면 특정 전문가가 필요하며 이 접근 방식을 사용하면 런타임에 네트워크의 동적 변경을 처리할 수 없다 또한 이러한 복잡성을 처리하기위한 수동 접근 방식은 항상 오류가 발생하기 쉽고 지루한 일이다. 따라서 본 연구에서는 의도 기반 접근법을 사용하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 자동화되고 추상화된 솔루션을 제안한다. 운영자로부터 도메인을 추상화하고 높은 수준의 의도 형태로 오케스트레이션 의도를 제공 할 수 있다. 또한 조정 된 리소스를 적극적으로 모니터링하고 머신 러닝을 사용하여 현재 모니터링 통계를 기반으로 시스템 상태 업데이트를 위한 향후 리소스 활용도를 예측한다. Closed-loop 자동화 E2E 네트워크 오케스트레이션 및 관리 시스템이 생성된다.

• 지식경영연구
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• 제23권3호
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• pp.259-284
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• 2022

본 연구는 웹소설 이용자에 대한 이해를 돕고자 웹소설 사용자의 행동 유형을 정량적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 연구의 방향은 다음과 같이 진행되었다. 먼저 웹소설 이용자들이 어떤 주된 이용 동기를 갖고 작품을 읽는지를 다른 디지털 콘텐츠의 이용 동기를 참조하여 조사를 진행하였으며, 추가로 이용자의 구체적인 행동 유형도 수집하였다. 그 결과, 웹소설 이용 동기는 '타인과의 대인관계 및 정보 습득', '여가 활동', '현실도피/긴장 해소' 요인으로 나타났다. 또한 구체적으로 어떤 이용 동기에 따라 차이가 나타나는지 군집분석을 한 결과로 여가 활동 이용 동기가 특히 높은 유형의 집단인 '취미 생활'형, 현실 도피 및 긴장 해소 특성이 매우 높은 집단인 '스트레스 해소'형, 타인과의 대인 관계 및 정보 습득이 높은 집단인 '커뮤니케이션'형, 마지막으로 전반적으로 다른 동기 특성 모두 높게 나오는 '다목적'형으로 분류되었다. 이후에 군집 유형 간 특징을 알아보기 위해 차이가 있는 행동 유형을 페르소나로 정리하였다. 이를 통해 본 연구의 이론적 공헌으로 웹소설 이용자의 이용 동기를 밝혀냈다는 점에서 의의가 있으며, 실무적 공헌으로는 이용자의 이용 동기와 행동 패턴을 결합한 페르소나를 구성하여 실제 대표적인 사용자에 가깝도록 시각화하여 실제 작가, 플랫폼 담당자, 사용자들에게 실무적으로 유용한 지표를 마련하는 것으로 웹소설 서비스의 고도화에 도움이 될 것으로 기대하고 있다.