Data-centric AI의 발전으로 데이터의 중요성이 나날이 커져가고 있다. 학계, 기업, 정부 모두에서 데이터의 중요성을 인지하여 다양한 연구와 정책이 개발되고 있다. 물론 데이터를 활용하는 능력도 중요하지만, 데이터를 제작하는 능력도 매우 중요한 요소 중 하나이다. 이러한 흐름에 비추어 본 논문은 데이터 제작이 필요한 경우 과제의 도메인과 무관하게 범용적으로 적용 가능하며 데이터를 쉽고 빠르게 효율적으로 구축할 수 있는 human-in-the-loop 데이터 파이프라인을 제안하고자 한다. 이를 통해 기업이 데이터를 설계하고, 제작하는데 드는 시간과 비용 절감하게 하여 운영 효율화를 돕고자 한다.
본 연구는 비대면 진료 정책의 도입과 안정화를 이루어내기 위해서는 의료소비자의 이용의도와 관련 행위에 대한 이해가 선행되어야 한다는 것을 인식하고, 건강의식과 자기효능감과 같은 개인적 특성을 중심으로 비대면 진료에 대해 기대하는 인식과 유용성이 이용의도에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증분석을 통해 확인하고자 하였다. 본 연구에서 제안된 가설들을 검증하기 위해 PLS 3.0을 사용하여 구조모형을 검증하였고 연구 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 건강의식과 자기 효능감은 비대면 진료로 인한 비용절감, 의료서비스의 질, 접근성 및 적합성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 비용절감과 의료서비스의 질, 접근성 및 적합성은 비대면 진료의 인지된 유용성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 비대면 진료의 유용성은 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 비대면 진료를 대상으로 개인적 특성을 기반으로 기대인식과 유용성을 통한 이용의도를 구조적·확장적으로 다루었다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있고 비대면 진료의 필요성에 공감하고 시대적 흐름을 인정하려 하는 상황에서 본 연구에서 다루어진 기대인식들을 기반으로 관련 정책의 제도화를 진행해 나간다면 비대면 진료에 대한 인식을 발전적으로 전환시킬 수 있음을 본 연구결과는 시사하고 있다.
경영환경의 변화에 따른 다양한 위험들을 효과적으로 파악하고 이에 대응할 수 있는 위험관리 시스템을 갖추는 것이 기업의 성공과 실패를 결정하는 필수 조건으로 부각됨에 따라, 다양한 위험들을 효과적으로 평가하고 대응책을 제시함으로써 체계적인 위험관리가 이루어져야 하며, 이제는 전사적 위험관리가 새로운 트렌드로 자리잡아가고 있다. 위험요소 분석의 첫 번째 단계는 위험요소를 인지하는 작업으로, 이는 모든 경비시설내에서 손실에 대한 취약성을 확인하는 것을 말한다. 두 번째 단계는 위험요소에 대한 사정이 있어서 손실의 발생가능성을 고려하는 것이고, 세 번째 단계는 손실의 위험성을 평가하는 것이다. 취약성을 평가하고, 손실발생가능성을 측정하고, 그 손실로 인한 위험성을 계량화(수치화)한 위험분석의 결과를 토대로 위험요소별 평가등급을 정하고 최종적으로 위험수준을 결정하게 된다. 위험수준은 경비안전시스템에 대한 보완대책 수립의 기초가 된다. 손실에 대비하고 손실을 최소화하기 위한 위험관리대책을 수립함에 있어 보험이 가장 주요한 수단이기는 하나, 모든 위험을 다 보험에 맡길 수는 없다. 오히려 경비의 비용효과를 고려하고, 경비화일을 활용하여 발전적인 위험관리대안을 제시해야 한다. 이 때 위험요소의 원천을 제거하는 것이 최상의 방책이며, 그 경로를 차단하는 것이 차선이다. 아울러, 안전에 관한 회사내규를 강화하고, 안전과 위험관리에 관한 교육을 지속적이고 반복적으로 실시하여야 한다. 위험관리는 사업의 손실후 연속성을 위해 가장 효율적인 손실전 준비를 하는 것이다. 따라서 가장 비용효과적이고 생산적인 위험관리 방안을 제시하는 것이 무엇보다 중요하며, 이 기능은 지속적으로 유지 발전되어야 한다. 경영환경의 변화에 따른 다양한 위험들을 효과적으로 파악하고 이에 대응할 수 있는 위험관리 시스템을 갖추는 것이 기업의 성공과 실패를 결정하는 필수 조건으로 부각됨에 따라, 다양한 위험들을 효과적으로 평가하고 대응책을 제시함으로써 체계적인 위험관리가 이루어져야 하며, 이제는 전사적 위험관리가 새로운 트렌드로 자리잡아가고 있다. 위험요소 분석의 첫 번째 단계는 위험요소를 인지하는 작업으로, 이는 모든 경비시설내에서 손실에 대한 취약성을 확인하는 것을 말한다. 두 번째 단계는 위험요소에 대한 사정이 있어서 손실의 발생가능성을 고려하는 것이고, 세 번째 단계는 손실의 위험성을 평가하는 것이다. 취약성을 평가하고, 손실발생가능성을 측정하고, 그 손실로 인한 위험성을 계량화(수치화)한 위험분석의 결과를 토대로 위험요소별 평가등급을 정하고 최종적으로 위험수준을 결정하게 된다. 위험수준은 경비안전시스템에 대한 보완대책 수립의 기초가 된다. 손실에 대비하고 손실을 최소화하기 위한 위험관리대책을 수립함에 있어 보험이 가장 주요한 수단이기는 하나, 모든 위험을 다 보험에 맡길 수는 없다. 오히려 경비의 비용효과를 고려하고, 경비화일을 활용하여 발전적인 위험관리대안을 제시해야 한다. 이 때 위험요소의 원천을 제거하는 것이 최상의 방책이며, 그 경로를 차단하는 것이 차선이다. 아울러, 안전에 관한 회사내규를 강화하고, 안전과 위험관리에 관한 교육을 지속적이고 반복적으로 실시하여야 한다. 위험관리는 사업의 손실후 연속성을 위해 가장 효율적인 손실전 준비를 하는 것이다. 따라서 가장 비용효과적이고 생산적인 위험관리 방안을 제시하는 것이 무엇보다 중요하며, 이 기능은 지속적으로 유지 발전되어야 한다.
최근 농어촌지역의 교통약자에 대한 대중교통서비스 개선 등이 사회적 관심을 받고 있고, 기존 고비용 저효율인 버스운영 시스템의 개선을 통하여 이용자 맞춤형서비스로의 전환 필요성이 제기되고 있다. 이러한 상황에서 정부 및 지자체에서는 기존 농어촌버스의 노선운행시스템 대안으로 수요대응형교통(Demad Responsive Transport) 도입을 추진하고 있다. DRT는 교통소외지역의 이용자편의를 증진시키는 것을 큰 목적으로 하고 있으나, 지금까지 도입에 따른 비용분석에 관한 연구가 거의 없는 실정이다. 본 연구는 농어촌지역에 DRT를 도입하였을 경우 차량운행대수 및 운행비용의 변화를 살펴봄으로써 비용측면에서의 도입가능성을 살펴보았다. 분석결과 농어촌버스의 대당 운행노선수의 과다와 노선혼재의 특성으로 DRT가 도입되더라도 기존 차량대수의 감축효과가 미미하기 때문에, 기존 노선운행시스템에 비해 추가차량 소요가 발생하였다. 그리고 이러한 추가차량 소요는 운행비용 증가를 가져오게 되어, 도입 전과 비교하여 약 5~12%의 운행비용 증가가 발생할 것으로 추정되었다. 따라서 향후 농어촌지역에 DRT 도입을 위해서는 교통소외 지역주민의 교통편의증진을 목적으로 할 것인지, 기존 노선운행시스템의 비용비효율 해소를 목적으로 할 것인지에 대한 면밀한 검토와 방향설정이 필요하다는 것을 제시하였다.
높은 불확실성을 특징으로 하는 탈추격 단계에서는 기술위험의 가능성도 높아진다. 온라인게임은 새로운 기술 수명주기를 창조한 탈추격형 혁신의 결과물이다. 하지만 온라인 게임 중독이라는 부작용이 나타나면서 셧다운제 도입이 결정되었지만 규제 찬성과 반대집단간의 논란은 계속되고 있다. 기술위험은 사회적 맥락과 조건의 영향을 받는다. 온라인게임 중독을 초래한 사회기술적 취약성은 역설적이게도 우수한 정보화 인프라와 정보통신기기의 확산이었다. 기술위험의 원인이 된 취약성은 위험을 무시하는 발전주의 사고에 의해 더욱 강화되었다. 온라인게임 중독과 같은 기술위험을 해결하기 위해서는 우선 기술혁신의 편익과 기술위험 간의 딜레마를 인지해야 한다. 딜레마 인식의 실패는 사회적 비용을 유발하며 문제해결을 위한 노력을 어렵게 한다. 탈추격단계로의 진입에 따라 기술위험은 더욱 증가할 것이라는 점에서 이런 딜레마를 인지하고 교정책임의 적절한 부과, 해체와 재규정을 통한 딜레마의 관리, 토론장치의 설계, 사회적 책임과 경제적 성공의 연결 등을 통해 기술혁신의 책임성 확보를 위한 해결책의 모색이 필요하다.
온라인 주식거래 고객은 증권사사이트 간 거래의 차별성이 적고, 전환비용(switching cost)이 낮기 때문에 거래증권사를 바꾸기 쉽다는 특징이 있다. 반면, 오프라인 주식거래 고객은 온라인 거래에 비해 영업직원의 밀착 서비스를 받기 때문에 수수료가 더 많고, 거래를 위한 시간적 비용도 더 지불해야 하기 때문에 비교적 전환비용이 높으며 이에 따른 상표 충성도도 온라인에 비해 높다. 이러한 전환비용과 충성도는 주식거래 수수료를 변경할 경우, 그 회사와 거래를 지속할 것인지 혹은 다른 회사로 이탈할 것인지에 대한 의사결정에 영향을 주게 된다. 그러면, 증권사의 수수료 수준에 따라 고객이 유지 혹은 이탈의도를 나타내는 가격탄력도는 얼마일까? 그리고, 이러한 가격탄력도가 온라인과 오프라인에서는 어떻게 달라질까? 이를 알아보기 위해 결합분석에 의한 개별 가격반응함수를 도출하고 각 가격대별 선택확률간의 차이 발생여부에 따라 현재가격에서 가격을 을리거나 내려도 증권거래량이 변화하지 않은 가격수용범위(latitude of price acceptance)를 측정하여 온라인과 오프라인에서의 차이를 비교하였다. 그 결과, 현재가격을 준거가격(reference price)으로 한 경우, 사이트의 수수료를 인상하여도 주식거래량에 유의한 차이가 나지 않는 가격수용범위가 오프라인이 온라인보다 더 넓은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 증권 사이트 간 차이가 적고, 사이트 간 전환비용이 낮은 주식온라인거래의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 이 연구의 의의로는 학술적 측면에서 제품에 적용하고 있는 가격수용범위의 측정방법을 증권업에 상표별로 확대 제시하였다는데 공헌점이 있으며, 더나가 온라인과 오프라인이라는 매체 육성에 따라 가격수용범위의 길이가 차이가 있음을 실증분석하는 결과를 제시하였다. 실무측면에서는 마케터 자신의 증권사이트에 해당하는 상표별 가격수용범위를 확인하고 이 범위 안에서 가격인상만으로도 이익을 향유할 수 있는 기회를 제공하였다.
유동 IP와 모바일 IP를 사용하는 무선 네트워크 기술은 사용자에게 접속과 이동의 편의성을 세공한다. 그러나, 이러한 IP 기술들은 악의적인 사용자에게 정상 사용자를 위장하여 네트워크 및 서비스에 접속할 수 있는 기회를 제공하기도 한다. 이에 본 논문은 네트워크 관리자와 서비스 제공자가 악의적인 사용자의 네트워크 및 서비스에 대한 접근 의도를 빠르게 인지하고, 악의적인 사용자의 위치를 특정하여 적절한 대응을 할 수 있도록 wifi, LTE 네트워크의 사용자 정보를 통합 관리하는 개체(W_L_M)와 위치 특정과 알람을 위한 메시지를 정의하고 그 절차를 제안하였다. 본 논문의 성능 평가는 정성적 분석을 통해 이루어졌으며 제안기법의 적용으로 인해 일부 새로운 비용이 발생하나 전체 네트워크 운용비용 대비 적은 수준으로 분석 되었다. 본 논문의 제안은 기존의 유, 무선네트워크 정보와 구조를 활용한 관리적인 방법으로 네트워크의 보안성을 높이고자 할 때, 참고 자료로 활용 될 수 있다.
소프트웨어 노화에 따른 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 재활 기능을 주기적으로 수행함으로써 줄일 수 있다. 이 시스템 재활 기능은 주로 시스템이 가장 한가한 시간에 수행하는 것이 효과적이다. 이를 통해 시스템 가용도를 높일 수 있다. 재활 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지 종류로 나눌 수 있다. 시간 기반 재활은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 재활은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시스템 감시와 정보의 수집 및 통계적 분석을 통해 재활 시점을 추정해야하기 때문에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문은 시간 기반 소프트웨어 재활 기법을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 재활을 주기적으로 수행하는 시간 간격을 일정하게 유지할 수 있는 현실적인 상황을 반영한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 분석하여, 정상 상태에서의 시스템 가용도와 사용자 인지 가용도 및 이에 따른 비용을 분석한다.
기계 학습을 통한 인간 동작 인지 (human activity recognition) 시스템에서 중요한 요소는 충분한 양의 라벨 데이터 (labeled data)를 확보하는 것이다. 그러나 라벨 데이터를 확보하는 일은 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 매우 적은 수의 라벨 데이터를 가지고 있는 새로운 환경 (타겟 도메인)에서 동작 인지 시스템을 구축하는 경우, 기존의 환경 (소스 도메인)의 데이터나 이 환경에서 학습된 분류기(classifier)를 사용하는 것은 도메인이 서로 다르기 때문에 바람직하지 않다. 기존의 기계 학습 방법들이 이러한 문제를 해결할 수 없으므로 전이 학습 (transfer learning) 방법이 제시되었으며, 이 방법에서는 소스 도메인에서 확보한 지식을 활용하여 타겟 도메인에서의 분류기 성능을 높이도록 하고 있다. 본 논문에서는 다중 태스크 신경망 (multitask neural network)을 사용하여 매우 제한된 수의 데이터만으로 정확도가 높은 동작 인지 분류기를 생성하는 전이 학습방법을 제안한다. 이 방법에서는 소스 및 타겟 도메인 분류기의 손실 함수 최소화가 별개의 태스크로 간주된다. 즉, 하나의 신경망을 사용하여 두 태스크의 손실 함수를 동시에 최소화하는 방식으로 지식 전이(knowledge transfer)가 일어나게 된다. 또한, 제안한 방법에서는 모델 학습을 위하여 비지도 방식(unsupervised manner)으로 라벨이 부여되지 않은 데이터를 활용한다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 일관적으로 우수한 성능을 보여주고 있다.
본 연구는 치유농업 분야에서 치유체험프로그램이 만족도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 농촌 체험프로그램을 개발 하는데 있어서 치유 체험프로그램을 구성하는 어떤 요인이 만족도에 영향을 미치는지와 치유체험프로그램의 마케팅관점에서 어느 정도의 참여시간과 참여비용이 치유체험프로그램의 만족도에 미치는지에 대한 영향을 실증분석하고자 한다. 치유 체험프로그램의 체험비용과 체험시간이 만족도에 미치는 영향에 대하여 연구해 봄으로써, 치유체험프로그램의 개발 방향성을 제시하고자 한다. 이를 위하여 체험비용과 체험시간을 매개변수로 하는 치유체험프로그램이 만족도에 미치는 영향을 실증분석함으로써 농촌 체험프로그램의 개발 시 우선적으로 고려해야 할 부분에 대한 이론적 기반을 제시한다. 체험프로그램의 하위요인으로 오락적 체험, 교육적 체험, 일탈적 체험, 심미적 체험이 있으며, 매개변수로 체험시간, 체험비용이 있으며, 종속변수로 만족도를 두었다. 또 한 설문대상자의 인구통계학적 변수를 통제변수로 설정하여 연구결과의 신뢰성을 확보하였다. 조사대상은 치유체험프로그램에 관심이 있거나 인지하고 있는 불특정 다수를 대상으로 수집한 설문지 중 유효한 314명을 대상으로 실증분석을 시행하였다. SPSS v22.0을 사용하였으며, 매개 효과를 검정하기 위하여 Baron & Kenny(1986)의 3단계 검증법과, Andrew F. Hayes(2018)의 SPSS PROCESS Macro Model No.4 검증 방법을 적용하여 분석결과에 대하여 비교함으로써 매개 효과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 연구결과 교육적 체험(𝛽=.134, t=1.759*)이 체험비용에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 심미적 체험(𝛽=.144 t=1.684*)이 체험시간에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교육적 체험(𝛽=.239, t=4.112***)이 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 심미적 체험(𝛽=.330 t=4.921***)이 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 체험시간은 심미적 체험과 만족도 사이에서 부(-)의 비일관적 매개 효과를 미치는 것으로 나타났다. 즉 심미적 체험이 만족도에 미치는 총 효과는 𝛽=.330 t=4.921***이며, 체험시간을 매개변수로 투입 시 직접효과(𝛽=.349 t=5.241***)는 총효과에 비해 𝛽=.019 만큼 증가한 반면, 간접효과(𝛽=-.019)로 부(-)의 매개 효과를 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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