본 연구에서는 기술수용모델과 혁신확산이론을 기반으로 스마트폰 혁신기술 저항에 관한 재사용 의도에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 외부변수는 기술수용모델의 인지된 유용성과 인지된 사용 용이성 그리고 혁신확산이론의 적합성과 복잡성을 4개 변수를 두고자 한다. 예측변수는 혁신저항 변수를 두고 재사용의도에 미치는 영향으로 하여 개념모델을 완성하였다. 또한 혁신저항 변수가 인지된 위험 요인을 매개하여 재사용의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상은 부산 경남지역 및 전북지역에 거주하는 스마트폰 사용자를 대상으로 설문을 통해 자료를 수집하고자 한다. 인구통계학인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하고 확인적 요인분석과 변수들 간의 인과관계에 대한 경로분석은 Smart PLS를 사용하여 분석하고자 한다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
스마트폰 어플리케이션은 소프트웨어의 평가를 구매자가 쉽게 확인 및 작성할 수 있어 품질이 매출에 직접적으로 영향을 끼쳐 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해서 테스트가 요구된다. 하지만 기존의 스마트폰 어플리케이션은 테스트 용이성을 고려하지 않고 개발되어 테스트를 위해 많은 비용이 증가한다. 본 논문은 이 문제를 해결하고자 소프트웨어 설계 단계에서 모델변환을 적용하여 테스트 용이성을 향상 시키는 방법을 제안한다. 대상 모델은 UML의 클래스 다이어그램이고 테스트 용이성 측정을 위해서 Binder방법을 사용한다. 적용사례로 안드로이드 기반의 소프트웨어인 SnakePlus를 구현하고, 이를 대상으로 설계 모델을 모델변환을 하여 테스트 용이성을 향상 시킨다.
스타트업의 지속적인 경쟁력 확보를 위해 비즈니스 모델을 구성하는 여러 요소를 변형시켜 경쟁우위를 달성하는 비즈니스 모델 혁신은 중요한 과제이다. 본 연구는 전 세계 스마트팜 선도기업들을 대상으로 비즈니스 모델 이론에 입각한 분석 틀을 활용하여 다중사례 분석 연구를 실시함으로써 동일 산업에서 경쟁력 있는 비즈니스 모델 유형과 구성요소의 차별화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 애그테크(AgTech) 전문 글로벌 투자 리서치 기업인 애그펀더(Agfunder)가 발표한 최근 3개년 연도별 Top 10 투자유치 스타트업 목록으로부터 도출된 19개 기업 사례를 분석 대상으로 하여 사례연구 프로토콜에 따른 자료수집과 분석을 실시하였다. 연구 결과, 비즈니스 모델 유형은 대규모 중앙집중식 생산 모델, 중대형 로컬분산방식 생산 모델, 소규모 하이퍼로컬 모듈식 FaaS 모델, 소규모 하이퍼로컬 턴키솔루션 공급모델, 이상 4개로 분석되었고, 각 유형별로 5가지 비즈니스 모델 구성요소에 따른 비교 분석을 실시하여 전략적 시사점을 도출하였다. 본 연구는 스마트팜 분야의 해외 선도기업 비즈니스 모델을 학문적 분석 틀을 이용해 규명함으로써 국내 스타트업의 경쟁력 제고와 전략 다변화에 기여할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 대규모 실내 환경에서 WiFi 모듈이 내장된 스마트폰 사용자의 위치를 추적하기 위한 효과적인 이동 모델과 관측 모델을 제시한다. 제안하는 세 가지 부속 이동 모델들은 보행자의 움직임에 대한 더 정확한 예상 확률 분포를 제공한다. 또, 가우시안 보간법 기반의 관측 모델은 훈련 데이터 의 수집이 이루어지지 않은 지역들에 대해서도 관측 우도 계산을 가능하게 한다. 파티클 필터 프레임워크 속에 이와 같은 이동 모델과 관측 모델을 결합함으로써, 본 연구의 위치 추적 알고리즘은 대규모 실내 환경들에서도 스마트폰 사용자의 위치를 정확하게 추적할 수 있다. 한 복층 건물에서 안드로이드 스마트폰으로 수행한 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 WiFi 위치 추적 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.
최근 스마트관광과 관련된 논의가 관광 정책 및 산업 분야에서 가속화되고 있지만, 연구 분야의 지식 생산은 파편적이고 단편적으로 이루어지고 있다. 이에 이 연구에서는 체계적 문헌 고찰을 통해 2024년 7월 말까지 국내 KCI 학술지에 게재된 스마트관광 연구 동향을 분석하고, 학문적 발전과 성숙을 위한 향후 연구 과제를 제언하고자 하였다. 특히 스마트관광이라는 용어와 개념이 정책 및 산업 분야에서 통용되고 있는 관광 분야 학술지들을 대상으로 스마트관광 연구 동향의 계량적 차원뿐만 아니라 질적인 차원에 대해 분석하고, 연구의 패러다임 단계를 진단해 보고자 하였다. 분석 결과 국내에서 스마트관광(smart tourism)이라는 용어가 연구의 제목이나 주제, 핵심 키워드, 초록 등 전면에 등장하기 시작한 것은 2014년도부터이다. 스마트관광연구가 수행된 분야는 관광학이 전체 126편 중 38편(30.2%)으로 가장 높게 나타났으나, 스마트관광이라는 학제적 성격에 기인하여 경영학, 디자인학, 정보통신 및 컴퓨터학 등 다양한 학문 분야에서 연구를 진행하였다. 관광 분야 학술지의 스마트관광연구는 2015년부터 나타났으며, 실증주의(positivism) 기반의 연구 패러다임 하에서 온라인 설문조사를 활용한 계량 연구가 주를 이루고 있다. 적용된 이론 역시 기술수용모델, 확장된기술수용모델, 기술준비수용모델 등 기존의 행동모델을 차용하였으며, 스마트관광 현상과 관광자 행동을 이해하기 위한 개념과 이론 개발, 다양한 존재론적, 인식론적, 방법론적, 해석적 논의 등이 나타나지 않은 패러다임 이전(pre-pradigm) 단계를 보인다. 이러한 결과를 토대로 앞으로 십 년 후 스마트관광이 관광학의 지속가능한 연구 주제로 자리매김하게 될지, 한때의 유행으로 평가받을지 가름할 향후 연구 과제를 제언하였다.
스마트 축사용 ICT 융복합 확산으로 1세대 낙농 스마트팜 모델에서 여러 제조업체에 의해 만들어진 각 장치들이 독자적인 통신 방식을 사용함으로써 각 장치간의 상호 운영이 제한되었다. 본 연구에서는 기존 ICT 장치의 상호 운용 확보 및 데이터 관리를 위하여 개방형 제어 기술 기반 1세대 낙농 스마트팜 모델의 고도화를 실시하였다. 이 과정에서 도출된 개방형 통합제어는 Open API의 소프트웨어 인터페이스 구조로 각 말단에 위치하는 ICT 장치와 센서들의 통신 방식에 맞추어 실시간 데이터 수집 역할을 맞는 Observer와 상위 통합관리 서버로 연결, 전송하는 역할을 수행하는 Broker로 구성된다. 개방형 통합제어를 통해 고도화 모델 도입에 따른 1세대 낙농 스마트팜 모델 현장 2 곳의 검증을 통하여 성과 분석한 결과 두당 일일평균 산유량이 전년도 대비하여 (A 농가 5.13%, B 농가는 1.33%) 증가하였고(p<0.05), 공태일수는 A농가에서 약 17.5%, B 농가에서 약 13.3% 감소하였다(p<0.05). 젖소는 ICT 장치 도입 이후 적응 기간이 요구되나 이후 지속적인 효과를 관찰할 경우, 생산량의 효과가 점차 증가 할 것으로 기대할 수 있다. 현재 축종별 1세대 스마트팜 고도화를 통해 ICT 장치의 통합관리 체계 구축 및 데이터 송수신 인터페이스에 대한 제시가 실시되었으나, 빅데이터 기반의 2세대 스마트팜 연구개발 진입을 위하여 데이터의 규격 및 송수신에 대한 표준제정 및 산업계의 참여 유도를 위한 정책마련이 시급하다. 또한, 인공지능과 빅데이터가 핵심인 2세대 모델의 데이터 활용안 개발을 통해 낙농 스마트팜의 2·3세대를 향한 기반 조성이 시급 할 것이라고 제언하는 바이다.
본 논문에서는 RNN 순환 신경망 (Recurrent Neural Network) 모델을 사용하여 스마트 중간층 면진 시스템의 지진 응답 제어 성능을 수치 해석을 통하여 검토하였다. 이를 위해서 지진 하중을 받는 건물의 동적 지진 응답 예측을 위한 RNN 모델을 개발하였다. 보다 실제적인 연구를 위하여 중간층 면진 시스템이 설치된 실존하는 건물인 시오도메 스미토모 건물을 예제 구조물로 선택하였다. 스마트 중간층 면진 시스템은 기존의 납 댐퍼를 대신하여 MR (Magnetorheological) 댐퍼를 사용하여 구성하였다. 그 외 고무 베어링이나 강재 댐퍼는 그대로 사용 하였다. 수치 해석을 통하여 개발된 RNN 모델이 기존의 FEM (Finite Element Method) 모델과 비교해서 매우 정확한 응답을 예측하는 것을 확인할 수 있었다. RNN 모델을 사용하면 자유도가 많은 FEM 모델을 사용한 경우에 비하여 해석 시간을 대폭 줄일 수 있다. 개발된 RNN 모델을 사용한 수치 해석 결과 스마트 중간층 면진 시스템이 기존의 수동 중간층 면진 시스템에 비하여 구조물의 지진 응답을 대폭 저감시킬 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.
스마트농업 교육은 자기주도형 학습으로 제공되어 공간,장소,시간에 제약을 받지 않으며 서비스 사용자의 현재 상태를 감시하여 서비스 제공에 반영시킬 수 있도록 상황인지 기능을 가진다. 본 논문에서는 스마트농업 교육서비스의 개념과 교육 서비스를 위한 요구사항 그리고 참조구조의 교육 표준 모델을 분석한다. 또한 스마트 농업 교육 서비스의 확산을 위해 필수적으로 요구되는 네트워크 기반에서의 교육 서비스의 모델을 제시하여 스마트 농업 국내외 표준화 및 농업정보의 확산에 기여하리라 판단된다.
스마트 폰의 사용이 증가하고, 광고, 개인정보를 QRCode에 삽입하여 제공하는 서비스 기술이 이슈가 되면서 프라이버시 침해의 위험 발생이 높아지고 있다. 본 연구는 개인정보 공개등급에 따른 서비스 제공을 위한 스마트폰 환경에서의 규칙기반 컨텍스트 모델링을 제안한다. 제안하는 모델은 스마트 폰 상에서 QRCode 스캔 시, 정보 주체자의 공개등급을 고려하여 등급별 서비스를 제공한다. 사용자는 스마트폰을 통해 QRCode를 스캔한 사용자이다. 공개등급은 개인정보를 사용자에게 보여주는 것에 대한 접근 권한이다. 컨텍스트 모델은 데이터로부터 컨텍스트를 추상화하고, 규칙을 정의하여 QRCode 사용자의 프로파일 정보를 토대로 특정인의 프라이버시 정보를 사용자의 등급에 따라 제공한다. 제안하는 방법은 오프라인 상에서의 학회 정보 서비스 도메인에 적용하여 본 시스템의 정확성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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