자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 도시 내 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 새로운 혁신 기술 중 하나인 에어 택시 운영에 관한 연구를 다룬다. 성공적인 기술 도입과 합리적인 운영을 위해 초기에 고려해야 할 문제 중 하나인 수직이착륙장(vertiport) 위치 결정 문제를 다룬다. 교통수단 이용에 따른 비용과 이동시간을 고려하여 각 경로에서의 교통수단 예측 수요 확률을 이산 선택 모형을 활용하여 구하고, 이를 반영하여 에어 택시 이용률의 최대화를 목적으로 하는 수리적 모형을 제안한다. 본 수리적 모형은 NP-난해(NP-hard) 문제로, 위치 결정 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결방법론이 필요하다. 단순히 최적화 모형을 제안한 기존 연구와 달리 본 연구에서는 교차-엔트로피 알고리즘(cross-entropy algorithm)을 활용한 문제 해결 방법론을 제안하고, 수치 실험을 통해 알고리즘의 효과성과 효율성을 확인한다. 문제 해결 방법론의 학술적 우수성 외에도, 실제 데이터 및 에어 택시 활용 계획을 고려한 의사결정의 제시는 실무적인 활용 가능성을 높일 수 있음을 시사한다.
본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.
소셜미디어는 기업과 소비자와의 관계와 커뮤니케이션에 있어서 일대 혁신을 가져옴으로써 기업의 마케팅 활동을 급속히 변화, 발전시키고 있다. 블로그와 SNS 는 고객과의 커뮤니케이션 효과를 극대화하기 위한 새로운 크로스미디어 플랫폼으로, 국내 기업들도 포탈검색, 블로그, SNS 등, 다양한 채널들을 활용하여 마케팅 하는 사례들이 증가하고 있다. 본 연구는 마케팅 활용 관점에서 포털 검색 광고와 블로그, SNS 채널들의 특징과 기대되는 성과들을 국내 기업 사례 분석을 통해 비교 분석하고, 마케팅 활동 목적과 방향에 따라 각 채널들을 어떻게 독자적, 혹은 통합적으로 활용하여 마케팅 성과를 극대화시킬 수 있을지에 관한 전략적 틀과 시사점을 제시하고자 하였다. 포탈검색 광고 채널은 관계지향성, 운영독창성 측면에서 우수한 것으로 평가되었으나 채널차별성, 내용적합성, 고객활용성, 네트워크성 측면, 특히 협업과 사회공헌 활동에의 참여 부문에서는 성과가 낮다고 판단되었다. 블로그 채널은 공개적절성, 질적수월성, 정보관리, 협업, 사회공헌활동 측면에서 높은 성과가 있다고 평가되었다. SNS 채널은 관계지향성, 고객지향성, 내용충실성, 고객활용성, 브랜드 이미지 강화, 비용절감, 홍보 및 광고 효과 등에서 높은 성과를 보였다. 따라서 기업은 시장 및 타겟 고객 조사활동, 홍보, 고객관계관리 강화, 신제품 테스트 및 입소문, 이벤트 진행 등, 마케팅 활동의 목적을 분명히 정의하고 각 채널의 상대적인 장점과 단점을 이해하여 각 채널을 독립적, 혹은 유기적으로 연계하여 상호 보완하면서 통합 마케팅 커뮤니케이션 전략을 수립하여야 한다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.
4 차 산업 혁명과 Covid 19 바이러스는 패션 산업을 오프라인에서 온라인으로 이동시키고 있습니다. 본 연구는 디지털 경험 요인이 구매의도 및 구매에 미치는 영향에 대해 분석한 것이다. 디지털 경험 가치가 강한 온라인 쇼핑몰을 연구 대상으로 삼았다. 연구 모형은 기존의 마케팅 믹스의 확장된 디지털 마케팅 믹스를 기반으로 하였다. 이를 기반으로 이론적 배경과 선행 연구를 바탕으로 독립 변수, 매개 변수에 온라인 쇼핑몰 산업의 맥락에 맞게 변수를 추가해서 모형을 도출 하였다. 독립 변수는 디지털 마케팅 믹스의 다양성 추구(Product variety), 가격 효율성(Price efficiency), 편의성 추구(Convenience), 소통과 공유(Conversation)를 사용하였다. 온라인 쇼핑몰에 있어서 개인화(Personalization)는 매우 중요한 요소이므로 이를 추가하였다. 또한 온라인 쇼핑몰에서 중요한 요소인 매개 변수로 플로우(Flow)를 추가하였다. 종속 변수는 구매 의도(Purchase intention)뿐만 아니라 구매(Purchase)를 변수로 활용하였다. 설정된 연구 모형의 실증적인 검정과 연구 결과의 일반화를 위해서 디지털이 경험 속성이 중요한 온라인 쇼핑몰(Online Shopping Mall)을 대상으로 연구를 진행 하였다. 이를 위해 온라인 쇼핑몰 기존 사용자를 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 수취된 350부 중 총 307부의 유효한 응답을 분석의 대상으로 삼았다. 통계 분석은 SPSS 24, Process 3.4 등의 통계 패키지를 활용하였으며, 이를 통해 연구 가설을 검정하였다. 인과 관계 검정에서 다양성 추구, 편의성 추구, 소통과 공유 모두 구매 의도에 영향을 미쳤으나, 가격 효율성, 개인화의 경우 통계적인 유효한 영향을 미치지 않았다. 특히 다양성 추구 및 소통과 공유 변인이 구매 의도에 가장 큰 영향에 미치는 요인으로 검정되었다. 온라인 쇼핑몰에서 플로우가 다양성 추구(Product variety)는 구매 의도(Purchase intention) 간 부분 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 반면에 개인화(Personalization)는 구매 의도(Purchase intention) 간 완전 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 개인화 경우는 즐거움과 몰입이라고 하는 플로우 경험이 있을 경우만 구매 의도에 유의한 여향을 미치는 것으로 검정되었다. 즉 플로우 경험 상태에서는 기업이 제공하는 개인화에 대하여 개인정보 보호 등의 부정적인 반응을 하지 않고 구매 의도에 긍정적으로 느끼고 있음이 검정되었다. 이것은 온라인 특성상 오프라인과 상이하게 영업사원, 점원 등의 인적인 도움 없이 소비자 스스로가 전반적인 구매여정을 수행해야하기 때문에 플로우 경험이 매개변수로 구매 의도에 유의한 영향을 주는 것으로 검정되었다. 이를 토대로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.
지금까지 창업 성과에 관한 연구는 주로 창업자의 특성, 역량, 전략이 성과에 미치는 영향에 관한 연구들이 주를 이루고 있었다. 그러나 과학기술의 발달과 경영환경의 복잡성은 개인에 의한 창업보다 창업팀에 의한 창업을 활성화시키고 있다. 이에 따라 창업팀 특성이 창업 초기 기업에 미치는 영향에 대한 이론적이고 실제적인 연구의 필요성이 제기되었다. 본 연구는 벤처 창업팀의 다양성이 창업 성과에 미치는 영향을 확인하였다. 연구 모형을 검증하기 위해 전국 17개 지역, 18개 창조경제혁신센터 사업에 참여한 적이 있는 벤처 창업 기업 중 287명의 대표가 응답한 설문을 바탕으로 회귀분석을 통해 가설을 검정하였다. 분석 결과, 인구통계적 다양성에서는 성별 다양성만 비재무적 성과에 부정적 영향을 미쳤다. 정보 다양성은 경력 다양성이 재무적 성과에, 교육수준 다양성이 비재무적 성과에 긍정적 영향을 미쳤다. 또한 이전 공유경험이 높을수록 재무적 성과에 긍정적 영향을 미친 것으로 나타났다. 가치 다양성은 재무적, 비재무적 성과 모두에 부정적인 효과를 미쳤다. 이상의 연구 결과를 기반으로 연구의 시사점과 향후 연구 과제 등을 제시하였다.
실시간 교통자료 수집 기술의 혁신을 위해 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템을 구성하는 인프라(RSE)의 적정 설치간격을 설정하는 방법론을 연구하였다. 적정설치간격을 도출하기 위해 연속류 교통상황 모니터링에 효과적으로 사용될 수 있는 구간통행시간을 평가척도로 설정하고, 인프라(RSE)의 통신반경 내에 위치하는 개별차량의 주행자료에서 속도자료를 추출하여 구간통행시간을 산출하였다. 교통상황에 따른 생성정보의 정확도와 적정 설치간격을 분석하기 위해 정상교통류와 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황을 설정하여 개별차량 주행궤적을 수집하였다. RSE 설치간격, MPR(Market Penetration Rate), Time window를 주요변수로 정의하고 산출된 구간통행시간의 정확도를 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 이용하여 평가하였다. 인프라(RSE) 설치간격 값은 1km에서 0.5km씩 증가시키면서 2.5km까지 적용하였다. 구간통행시간의 평가결과 2.5km의 간격으로 인프라(RSE)를 설치할 때 생성된 구간정보의 정확도가 급격히 감소되었다. 분석결과의 통계적 유의성을 평가하기 위해 분산분석을 수행하였다. 적정수준의 정확도가 확보된 구간정보의 생성이 가능하면서 인프라(RSE)를 최대간격으로 설치하기 위한 RSE 적정간격 설치방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 RSE의 적정설치간격 도출 방법론은 향후 차세대 교통수집체계인 유비퀴터스 환경기반 교통정보시스템의 요구사항 수립을 위해 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
최근 사회에서는 총기를 사용하는 범죄가 증가하고 있으며, 방화 및 테러에 이용될 수 있는 화학물질 및 방사선 물질들의 부실한 관리로 인해 많은 곳에서 관련 사고가 잇따르고 있다. 이에 따라, 위험물에 대한 위치를 추적함과 동시에 위험물에 대한 정확하고 신속한 정보를 제공하는 혁신적인 위험물 관리기술이 필요하다. 본 논문에서는 현재의 위험물 관리 기술의 한계성 및 문제점을 극복하기 위하여 RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템의 구축 사례를 보인다. RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템에 대한 아키텍처를 정의하고, RFID 태그에 위험물에 대한 정보를 저장하기 위한 방법을 정의하며, 웹 기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실제로 위험물을 모니터링 하는 사례를 보인다. 논문에서 제시하는 실시간 위험물 모니터링 시스템은 위험물 정보를 관리하고 위험물을 제어하기 위한 위험물 모니터링 서버, 위험물과 모니터링 서버의 중계자 역할을 수행하는 위험물 모니터링 미들웨어, 위험물에 부착된 RFID 태그로부터 위험물의 정보를 읽기 위한 RFID 리더기, 위험물의 정보, 상태 및 위치에 대한 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스로 구성된다. 이 시스템은 총기류, 방사선 물질, 유해성 화학물질 등 여러 가지 위험물에 대하여 RFID를 이용한 위치정보에 기반하여 위험물을 관리하는 시스템으로 위험물에 대한 반입, 반출 검사 및 실시간 위치정보를 획득할 수 있다. 또한 웹 기반의 시스템이고, 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하므로 필요할 때는 언제 어디서나 웹을 통하여 위험물에 대한 시각적인 모니터링을 할 수 있다.
우리 군은 미래 전장개념인 네트워크 중심전(NCW) 환경 구축을 위해 장기적으로는 국방개혁 기본계획의 완성시점을 축으로 삼아 많은 노력과 투자를 기울이고 있다. 군 조직차원에서는 선진 프로세스를 도입하여 군의 지휘통제 시간을 단축시키고 이와 더불어 업무 프로세스를 향상시켜 의사결정 시간을 단축시키고자 한다. 또한, 정보체계 차원에서는 전장관리정보체계를 이용한 자동화된 지휘통제 체계 구축 및 자원관리정보체계를 통해 효율적인 자원관리를 하려고 노력하고 있다. 디지털기술의 발전과 혁신적인 IT환경에 맞추어 군에서도 객관적인 정보화 수준에 대한 지표를 통해 군이 지향하는 미래 목표대비 현재 어느 수준에 도달해 있는지에 대한 수준평가가 이루어져야 한다. 정보화를 추진함에 있어 정확한 개선 분야의 식별이 가능하고, 환류를 통해 보완될 사항들이 점검되며 향후 정책방향 도출이 체계적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구는 국내외 주요 수준평가 모델 분석과 정보화 수준평가 이론에 대한 선행연구를 통해 워크숍 및 전문가 토의를 거쳐 군 조직의 특성을 체계적으로 반영하는 수준평가 프레임워크 및 지표 개발 사례를 소개한다. 본 연구를 통해 개발된 정보화 수준평가 프레임 워크는 작전사급 이상의 부대를 대상으로 한 파일럿 테스트로 측정 가능성 및 실효성을 검증하였다. 본 연구의 수준평가 프레임워크를 통해 우리 군의 정보화 수준을 객관적으로 진단함으로써 한정된 예산과 자원을 적시 적소에 투입하고 정보화 분야별 취약점을 보다 신속하게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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