• 정보관리연구
• /
• 제43권4호
• /
• pp.143-167
• /
• 2012

본 연구에서는 사용자 그룹별 과학기술정보 서비스 수요를 파악하기 위한 조사 분석을 실시하였다. 설문에서는 20가지 과학기술정보서비스에 대한 필요도, 인적교류를 위해 필요한 개인정보, 다른 사람과 공유할 수 있는 정보가 조사되었다. KOSEN 사용자 1,013명이 설문에 참여하였으며, 응답자의 소속기관, 직업, 최종학위, 연령에 따라 분산분석을 실시하였다. 빈도분석 결과 동향분석, 논문, 연구보고서, 특허, 지식질의, 채용정보, 프로젝트공고, 실험방법, 학회정보, 해외유학/Post-Doc정보에 대한 수요가 높았으며, 멘토링, 커뮤니티, 블로그 서비스를 제외한 모든 서비스가 사용자 그룹별 유의한 차이가 나타나는 것을 알 수 있었다. 과학기술자들이 상호 교류를 위해 필요하다고 생각하는 인적 정보로는 전문분야, 논문/연구실적, 경력사항, 소속기관, 직업, 최종학위, 학력사항 순으로 응답하였고 사용자 그룹별 필요하다고 생각하는 인적 정보는 부분적으로 차이가 있었다. 또한 응답자의 97%가 자신이 보유한 과학기술정보를 다른 사람들과 공유할 의사가 있다고 답변하였고 논문, 발표자료(ppt), 보고서, 실험방법, 이미지 순으로 공유 의사를 표시하였다. 본 연구 결과는 과학기술자들을 위한 사용자 중심 맞춤형 서비스를 개발하는데 유용한 정보로 활용될 수 있으며 향후 미래 과학기술정보 서비스의 방향을 설정하는 데에도 도움이 되리라 기대된다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.389-399
• /
• 2021

본 연구는 국내·외 가정환경수정 관련 정책들을 살펴봄으로써 'Aging In Place; AIP' 실현을 위한 국내 가정환경수정 관련 제도의 방향성과 가정환경수정 전문가로서 작업치료사에게 요구되는 역량에 대해 살펴보고자 하였다. 국내 가정환경수정 분야의 확장과 작업치료사 역량 강화를 위해 가정환경수정의 설계와 중재 실현이 반영된 명확하고 실질적인 가정환경수정 프로세스 확립이 요구되며, 거주인의 구체적인 필요와 요구를 파악하는 평가와 국내 주택 유형의 특성을 반영한 가정환경 평가도구의 적절한 선택 및 표준화 과정이 필요하다. 또한 정책과 제도에 대한 이해 및 타 분야 전문가와의 소통·협력을 위한 관련 지식 기반 구축을 위해 노력해야 할 것이다. 제도적 측면에서는 기존의 저소득층, 장애인 중심으로 시행되었던 주택개조 지원제도에서 저소득 고령자를 포함하여 소득 수준에 관계없이 고령자가 자신의 노화에 적응해 갈 수 있는 주택개조 지원제도가 필요하다. 더불어 국외 사례에서와 같이 베리어프리(Barrier Free) 주택개조 지원제도와 정부와 지자체의 협력을 통한 지원범위 확대, 저리 융자와 조세 감면, 환경수정 서비스 관련 단체 및 기관들의 거버넌스 구축 등 다양하고 효율적인 방안 마련을 위해 노력할 필요가 있다.

• 정보관리학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.91-117
• /
• 2022

국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.

• 한국과학예술포럼
• /
• 제20권
• /
• pp.409-419
• /
• 2015

서비스디자인 플랫폼(Service Design Platform)은 지식경제부에서 시행하고 있는 '서비스 융합형 디자인 컨설팅 지원기술 개발사업'의 일환으로 서비스디자인 기업들이 온라인에서 서비스디자인 과제를 원활하게 할 수 있도록 하기 위한 목적으로 개발되었다. 서비스디자인 플랫폼 개발과정에서 플랫폼의 사용성을 검증하고 개선시키기 위해서는 사용자의 참여에 의한 사용성 테스트(Usability Test)와 더불어 전문가에 의한 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)가 요구된다. 본 연구는 전문가에 의한 휴리스틱 평가를 실시하기에 앞서 평가대상에 적합한 평가영역과 세부 평가항목을 도출하기 위한 목적으로 진행되었다. 연구를 위해서 내부 연구자들이 사용성 영역과 평가대상인 서비스디자인 플랫폼의 특징요소, 설계요소, 커뮤니티 요소 등을 설정하였고, 이를 세부항목에 반영해서 평가지표를 분류하고 도출하였다. 이어서 평가지표에 대한 타당성과 신뢰성 검증을 위해 전문가를 대상으로 델파이 조사를 실시해서 4개의 평가영역과 44개의 세부항목으로 구성된 평가지표를 도출하였다. 도출된 평가지표는 체크리스트로 활용해서 향후 전문가에 의한 휴리스틱 평가 시 활용될 계획이다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제22권3호
• /
• pp.53-74
• /
• 2012

A challenge in fostering virtual communities is the continuous supply of knowledge, namely members' willingness to contribute knowledge to their communities. Previous research argues that giving away knowledge eventually causes the possessors of that knowledge to lose their unique value to others, benefiting all except the contributor. Furthermore, communication within virtual communities involves a large number of participants with different social backgrounds and perspectives. The establishment of mutual understanding to comprehend conversations and foster knowledge contribution in virtual communities is inevitably more difficult than face-to-face communication in a small group. In spite of these arguments, evidence suggests that individuals in virtual communities do engage in social behaviors such as knowledge contribution. It is important to understand why individuals provide their valuable knowledge to other community members without a guarantee of returns. In virtual communities, knowledge is inherently rooted in individual members' experiences and expertise. This personal nature of knowledge requires social interactions between virtual community members for knowledge transfer. This study employs the social capital theory in order to account for interpersonal relationship factors and identity theory for individual and group factors that may affect knowledge contribution. First, social capital is the relationship capital which is embedded within the relationships among the participants in a network and available for use when it is needed. Social capital is a productive resource, facilitating individuals' actions for attainment. Nahapiet and Ghoshal (1997) identify three dimensions of social capital and explain theoretically how these dimensions affect the exchange of knowledge. Thus, social capital would be relevant to knowledge contribution in virtual communities. Second, existing research has addressed the importance of identity in facilitating knowledge contribution in a virtual context. Identity in virtual communities has been described as playing a vital role in the establishment of personal reputations and in the recognition of others. For instance, reputation systems that rate participants in terms of the quality of their contributions provide a readily available inventory of experts to knowledge seekers. Despite the growing interest in identities, however, there is little empirical research about how identities in the communities influence knowledge contribution. Therefore, the goal of this study is to better understand knowledge contribution by examining the roles of social capital and identity in virtual communities. Based on a theoretical framework of social capital and identity theory, we develop and test a theoretical model and evaluate our hypotheses. Specifically, we propose three variables such as cohesiveness, reciprocity, and commitment, referring to the social capital theory, as antecedents of knowledge contribution in virtual communities. We further posit that members with a strong identity (self-presentation and group identification) contribute more knowledge to virtual communities. We conducted a field study in order to validate our research model. We collected data from 192 members of virtual communities and used the PLS method to analyse the data. The tests of the measurement model confirm that our data set has appropriate discriminant and convergent validity. The results of testing the structural model show that cohesion, reciprocity, and self-presentation significantly influence knowledge contribution, while commitment and group identification do not significantly influence knowledge contribution. Our findings on cohesion and reciprocity are consistent with the previous literature. Contrary to our expectations, commitment did not significantly affect knowledge contribution in virtual communities. This result may be due to the fact that knowledge contribution was voluntary in the virtual communities in our sample. Another plausible explanation for this result may be the self-selection bias for the survey respondents, who are more likely to contribute their knowledge to virtual communities. The relationship between self-presentation and knowledge contribution was found to be significant in virtual communities, supporting the results of prior literature. Group identification did not significantly affect knowledge contribution in this study, inconsistent with the wealth of research that identifies group identification as an important factor for knowledge sharing. This conflicting result calls for future research that examines the role of group identification in knowledge contribution in virtual communities. This study makes a contribution to theory development in the area of knowledge management in general and virtual communities in particular. For practice, the results of this study identify the circumstances under which individual factors would be effective for motivating knowledge contribution to virtual communities.

• 한국조경학회지
• /
• 제45권6호
• /
• pp.126-136
• /
• 2017

정원 수요자들은 정원을 감상하는 것뿐만 아니라, 직접 조성하고 정원 디자이너로써의 역할을 하고자 하는 욕구를 가지고 있으나, 정원의 주된 소재인 식물에 대한 식재나 관리에 대한 전문지식 부족으로 정원활동에 있어 큰 어려움을 나타내고 있다. 따라서 정원수요자의 정원활동을 장려하기 위해서는 그들이 정원을 쉽게 경험하고 조성할 수 있도록 정원 수요자들의 선호도를 파악하고 선호도가 높은 조성 장소별 정원조성 요령 및 선호 식물에 대한 정보제공이 필요하다. 본 연구는 정원 수요자들의 정원을 조성하는 목적에 따른 조성 장소와 식물특성에 대한 선호도를 분석하였다. 이를 위하여 정원 수요자로 예상되는 2017년 대한민국 조경 정원박람회 방문객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사분석 결과, 정원을 조성하는 목적에 따라 정원 수요자는 감상목적형, 다기능형, 참여목적형의 세 개의 군집으로 구분되었다. 감상목적형은 정원 조성 장소로 베란다 및 테라스와 개인주택 앞마당을 선호하며, 다른 유형과 비교하여 실외장소보다는 실내장소를 선호하고 있었다. 식물소재 선정에 있어서는 실내 환경에서도 관리가 용이하고, 화색과 잎색을 통하여 자연의 색을 감상할 수 있는 소재를 선호하였다. 다기능형은 정원 조성 장소로 개인주택 앞마당을 선호하며, 다른 유형과 비교해서는 '공동주택 유휴지'와 '도심 내 커뮤니티 정원'에서 높은 선호도를 나타내고 있는 것으로 보아, 정원활동에 대한 이해도가 높은 군집으로 분석되었다. 식물소재 선정에 있어서는 작물과 열매 수확이 가능한 유실수나 텃밭작물과 같이 생산성을 가진 소재를 선호하였다. 참여목적형의 경우, 정원 조성 장소로 베란다 및 테라스와 개인주택 앞마당을 선호하였다. 수종에 있어서는 관리가 용이한 식물을 선호하였다. 본 연구는 정원 수요자의 조성 목적별로 조성 장소와 식물 특성에 대한 선호도를 도출하고, 정원 수요자 유형별 정원 조성 장소 및 식물 특성 선정을 위한 기초자료를 제공하였다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.179-200
• /
• 2019

구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.57-84
• /
• 2023

현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.27-65
• /
• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.