• 정보화정책
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• 제17권2호
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• pp.68-85
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• 2010

본 연구는 프라이버시 계산 모형에 근거하여 정보 투명성이 개인 정보 제공 의사결정에 영향을 미치는 메커니즘을 규명하는 것을 목적으로 수행되었다. 제안된 연구 모형은 개인 정보 제공을 통한 웹사이트 이용의 인지된 유용성과 용이성을 정보 제공의 혜택 요인으로, 정보 프라이버시 위험을 정보 제공의 위험 요인으로 포함하고 있으며, 정보 투명성이 이들 요인에 미치는 영향을 이론적으로 제시하였다. 가상의 온라인 쇼핑 사이트에 대한 설문 조사를 통해 수집된 데이터를 이용하여 연구 모형에 대한 실증 분석을 수행하였다. 분석 결과는 정보 투명성이 웹사이트 이용의 인지된 유용성과 용이성을 증가시킴과 동시에 정보 제공에 따른 프라이버시 위험을 감소시킴으로써, 궁극적으로 개인 정보 제공 의도를 강화시킬 수 있음을 보여준다. 그리고 개인 정보를 요청하는 시점에 요청 이유와 용도에 대한 구체적인 설명을 제공함으로써 정보 투명성을 높일 수 있음도 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1153-1158
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• 2018

다양한 온라인 고객 평가 및 소셜 미디어 정보는 고객의 의사결정에 영향을 미치기 때문에 기업에게 매우 중요한 정보 출처라고 할 수 있다. 설문 조사를 통해 고객의 다양한 요구와 불만 사항을 파악하는 데는 많은 비용과 시간적인 제약이 발생하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 고객 후기 데이터는 제품에 대한 고객들의 감성을 분석할 수 있는 이상적인 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 삼성과 애플 스마폰에 대한 감성분석을 위해 아마존 쇼핑몰로부터 고객 리뷰 데이터를 수집하였다. 선행 연구에서 대표적인 감성분석 기법으로 사용된 5가지 분류 알고리즘을 적용하였다. 5가지 분류알고리즘은 support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree, maximum entropy 등이다. 본 연구에서는 분류 알고리즘의 수행도를 종합적으로 평가할 수 있는 entropy score를 제안하였다. Entropy score를 이용하여 5가지 알고리즘을 평가한 결과에 따르면 support vector machines 알고리즘의 entropy score가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제2권1호
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• pp.93-98
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• 2016

최근 정보통신기술의 발달로 인한 각종 모바일 기기와 스마트 기기를 통해 소셜 네트워크 서비스가 많이 대중화 되고 있다. SNS는 오프라인에 존재하는 사회적 관계망이 온라인으로 이동한 친목기반 인맥 형성 서비스이다. SNS는 온라인 커뮤니티와 혼동되어 사용되기도 하지만 차이점이 있다. 이러한 기기들로부터 수집된 정보를 모델링하는 알고리즘으로는 연관성, 군집화, 신경망, 결정 나무 등의 다양한 기법이 제안되고 있다. 이러한 기법들을 활용하여 여러 가지 방대한 자료를 효과적으로 사용 하는데 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 특히 군집화에서 좋은 성능으로 평가받는 EM 알고리즘에 대해서 페이스북 인사이트 데이터를 이용하여 군집화를 수행한 결과를 기반으로 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이를 통하여 EM알고리즘에 따른 성능의 변화와 남호주 주립도서관 의 실험데이터의 적용결과를 기반으로 분석하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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• pp.339-347
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• 2008

온라인 마켓에 수많은 상품정보가 공개됨에 따라, 소비자들은 장소나 시간에 구애 받지 않고 자신이 원하는 상품을 구매할 수 있게 되었다. 하지만, 온라인 마켓의 경우 소비자들이 직접 상품을 살펴볼 수 없기 때문에, 다른 사람의 상품리뷰가 구매 의사결정에 많은 영향을 미친다. 한편, 많은 수의 리뷰를 모두 살펴보는 것은 구매자에게 부담으로 느껴진다. 이에 따라 많은 양의 상품리뷰를 분석하여 소비자에게 정제된 정보를 제공할 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 자연어처리 및 통계적 분석을 활용하여 상품의 특징을 추출하고, 각 특징별 평가점수를 소비자에게 제공하여 상품의 장단점을 보다 쉽고 정확하게 알 수 있도록 하는 상품평가 시스템의 설계 및 구현에 대하여 다루었다. 상품특징별 평가를 소비자에게 제공함으로써, 소비자는 자신의 취향에 맞는 상품을 선택할 수 있는 기회를 얻을 수 있으며, 기업은 소비자의 상품에 대한 선호정보를 보다 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권4호
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• pp.31-50
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• 2019

우리나라 종합소매업은 과거 10여년 동안 소매시장의 환경 변화에 대응하기 위해 경영활동에 힘을 쏟아왔다. 본 연구는 이러한 종합소매업의 경영성과에 미치는 판매채널의 시장, 소매업태, 그리고 사업기간이라는 요인의 영향을 설명하고자 하였다. 경영성과지표는 재무제표를 이용하여 5가지 지표(안정성, 수익성, 성장성, 활동성, 생산성)를 사용하였다. 사용하는 연구 변수는 판매채널시장 요인, 소매업태 요인, 사업기간 요인이고 이들 변수가 소매기업 경영성과에 유의미한 영향을 미치는지를 알아보고자 분산분석(ANOVA, MANOVA)를 이용하였다. 더불어 소매기업전략의 의사결정에 참고하기 위해 업태 요인과 사업기간 요인의 상호작용효과도 분석하고자 하였다. 분석결과에서 시장 요인과 업태 요인은 경영성과 지표에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 특히 온라인 시장에서 사업을 영위하는 소매업이 성장성, 활동성이 오프라인 시장의 소매업에 비해 높은 성과를 나타내는 것으로 확인되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.1-12
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• 2020

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 특허와 뉴스 기사 분석을 통해 블록체인 기술 동향을 탐색하고 사회적 관심을 파악하여 블록체인 정책의제를 제안하는 것이다. 이를 위해 국내 블록체인 특허 요약문 327건과 온라인 뉴스기사 전문 5,941건을 수집하고 전처리 과정을 거쳐 LDA 토픽모델링 방법을 사용하여 특허 토픽 12개와 뉴스 토픽 19개를 추출하였다. 특허 분석을 통해 인증과 거래 관련 토픽이 높은 비중을 차지하였다. 뉴스 기사 분석 결과, 사회적 관심은 암호화폐에 치중되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과와 의제설정이론에 근거하여 블록체인 관련 정책의제를 도출하였다. 본 연구는 대용량 텍스트 문서 분석의 자동화된 기법을 활용하여 분석을 효율적·객관적으로 수행하였으며, 블록체인 기술 동향과 사회적 관심도를 파악한 실증된 기초 분석 자료를 기반으로 정책의제를 제안하였다. 본 연구에서 제시된 정책의제는 향후 정책 결정과정에의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.477-480
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• 2014

본 논문에서는 팀 단위 온라인 액션 게임과의 차별화를 위해 다운 시스템을 적용한 액션게임을 개발하였다. 다운 시스템은 캐릭터가 일정량 이상의 공격을 받을 경우 넘어지며 일시적인 무적 상태가 되는 시스템이다. 캐릭터의 공격과 스킬은 각각 다른 다운 포인트가 매겨져 있으며, 공격자 캐릭터가 수비자 캐릭터에게 공격이나 스킬을 적중할 시 다운 포인트가 쌓이게 된다. 다운 포인트가 한계치를 초과하면 수비자는 다운 상태가 된다. 다운 상태가 된 캐릭터는 넘어지며 일정 시간 무적 상태가 된다. 다운 포인트가 한계치를 초과하기 이전까지의 공격은 다 유효하기에 공격자는 다운 포인트가 초과되기까지의 범위 내에서 최대한 효율적으로 공격을 해야 하며, 수비자는 다수의 적에게 순간적으로 집중 공격을 받아도 일정량 이상의 피해에 노출되지 않기에 반격의 기회를 얻을 수 있다. 단순히 먼저 공격하기에 유리하거나 머릿수가 앞선다고 하여 유리한 것이 아니기 때문에, 다운 시스템을 얼마나 효율적으로 사용하느냐의 여부에 따라 플레이어의 숙련도가 결정된다. 계산적인 공격과 수비를 해야 하기 때문에 단순하게 이루어지는 기존의 팀 단위 온라인 액션 게임과의 차별화를 살펴보았다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.191-200
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• 2009

본 논문에서는 전력계통에서 발생하는 저주파 진동을 억제하여 계통에 댐핑력을 제공함으로써 계통 안정도를 향상시킬 수 있는 전력계통 안정화장치의 정수선정 기법과 현장시험을 통한 성능검증 방법을 제시하였다. 대상 발전기는 우리나라 계통에 설치되어 있는 612[MVA]급 화력발전기이며, 축 속도를 입력으로 하는 아날로그 전력계통 안정화장치를 적용대상으로 하였다. 본 논문에서는 먼저, 오프라인에서 선형 해석 및 고유치 해석을 통하여 최적정수를 선정하는 기법을 제시하고, 시간영역 과도 안정도 해석을 이용하여 선정된 정수를 검증하였다(Part I). 또한, 선정된 전력계통 안정화장치의 성능을 온라인 현장시험을 통하여 최종적으로 검증하였으며, 정수선정 전 후의 오프라인 시뮬레이션 결과와 온라인 시험결과를 비교 분석함으로써, 결정된 모델의 적정성을 확인하였다(Part II). 이를 통하여, 축 속도를 입력으로 하는 PSS의 정수선정 방법과 실 계통 현장시험을 통한 성능검증 방법을 제시하였다.

• 지식경영연구
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• 제24권4호
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• pp.63-85
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• 2023

본 연구는 코로나-19 시대를 거치며 증가한 메타버스 공간에 관한 관심을 바탕으로 주된 이용층을 확인하고 이를 예측하는 변인을 탐색하고자 했다. 온라인 활동을 예측하기 위해서는 이용자 이용 목적과 동기 및 관련된 인구통계적 요인을 확인해야 하므로 이를 예측 변인으로 모형 분석을 진행했다. 2022년 한국미디어패널조사 데이터를 바탕으로 메타버스 이용자를 예측하는 Heckman 2단계 표본선택모형 분석을 수행했다. 분석 결과 1단계 선택모형에서 메타버스 이용을 결정하는 주된 요인으로는 오프라인 활동, 개방성, OTT 이용 여부, 그리고 유료 콘텐츠 구입 여부가 확인되었다. 또한 2단계 결과모형에서는 개방성, 성별, 유료 콘텐츠 구입 여부가 메타버스 이용 시간을 높이는 주된 변인으로 확인되었다. 이 연구 결과는 코로나-19 시대 온라인 활동 증가와 함께 메타버스 서비스에 관한 관심이 높아지고 있는 상황에서, 메타버스 이용자를 이해하고 예측하는 데 기여할 수 있을 것이다. 또한 메타버스 플랫폼 관련 기업과 개발자에게 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.17-22
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• 2024

본 논문은 딥러닝을 기반으로 한 가상 피팅 기능을 갖춘 중고 의류 거래 시스템의 구현을 소개한다. 제안된 시스템은 사용자가 중고 의류를 온라인으로 시각적으로 착용하고 핏을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 위해, 합성곱(CNN) 알고리즘을 사용하여 사용자의 신체 형상과 의류의 디자인을 고려한 가상 착용 모습을 생성한다. 이를 통해 구매자는 온라인에서 실제로 의류를 입기 전에 핏을 미리 확인할 수 있으며, 이는 구매 결정에 도움을 준다. 또한, 판매자는 시스템을 통해 정확한 의류 사이즈와 핏을 제시할 수 있어 구매자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문은 CNN 모델의 학습 절차, 시스템의 구현 방법, 사용자 피드백 등을 자세히 다루고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 유효성을 입증한다.