Bae, Seoung Hun;Kang, Sang Kyu;Lee, Dong Hwan;Chun, Sungyong;Kim, Namhee;Song, Hojoon
Knowledge Management Research
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v.18
no.3
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pp.125-145
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2017
The purpose of this research is to understand the general consumer knowledge and adoption intention of nanotechnology products, one of the advanced scientific fields. We examined consumers' knowledge of innovation products based on nanotechnology, by gender and age group, which are divided into benefits, cost, and trust perception. As a result, the benefits were highly perceived in the order of perceived usefulness, perceived gains, and perceived ease of use. In general, it was found that men and older age group perceived the benefits of nanotechnology to be relatively higher than women and younger age groups did. In terms of cost, perceived risk was relatively higher than other variables and a high innovation resistance appeared in the younger 30s group. Finally, we found that trust for nano-related institution is relatively lower than trust for nano-related people and trust for nanotechnology itself.
여타 다른 학문분야에서 주장되지 않는 정보과학(情報科學)에 대한 정립(定立)은 Kari Popper의 제 3 세계 - 객관적(客觀的) 지식(知識)의 세계(世界) - 고도(高度)의 자율성(自律性)을 인정함으로써 발견 될 수 있다는 것을 우선적으로 논의하게 된다. 따라서 정보과학의 임무란 객관적(客觀的) 지식(知識)의 세계(世界)를 탐구(探究)하는 것으로 정의(定議)를 내릴 수 있으며, 또한 도큐멘테이션과 도서관학의 영역을 확대시키는 것도 되지만, 양자(兩者)는 분명히 구별되어야 한다. Popper 식(式)의 존재론은 정보(情報) 개념(槪念) 및 주관적(主觀的) 객관적(客觀的) 지식(知識)들과의 관계가 확대되어 수용되어져야 한다. 그리하여 Popper의 세가지 세계의 공간영역들은 고찰(考察)의 대상이 된다. 인식과 물리적인 공간은 동일(同一)하지 않으며, 이러한 동일성(同一性)의 결여가 정보현상에 대한 적절한 정량화(定量化)를 저지시키는 문제를 발생케하는 요인이 된다고 주장하고 있다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.8
no.3
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pp.27-43
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1991
연소 가공은 고품질 고정도를 필요로 하는 경우 매우 유효한 가공방법이지만 그 공정이 많은 Parameter에 의해 구성되기 때문에 동일한 조건에서도 정량적인 평가가 어려우므로 작업현장 에서는 과학적 원리와 공학적 지식 보다는 숙련자의 경험과 기능에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이와 같은 국면에 대처한 문제 해결을 위해 Computer가 인간사고에 근접 할 수 있도록 Fuzzy 이론과 Default 이론을 도입하고 전문가의 이론적 지식과 숙련자의 감각적 지식을 적극 수용 하여 연소용 Expert system (최적 가공 조건의 설정 System과 Trouble shooting system)을 개발하였다. 또한 연소 가공 Data의 불확실한 애매성을 효과적으로 이용 할 수 있도록 Fuzzy 가능성이론에 의해 가공 Datad을 회귀 분석하여 실가공 Data base에 축적시켜 재활용토록 설계하었으며 개발된 본 System 의 실행 결과 그 활용성이 높음을 입증하였다.
본 논문에서는 개체형 인식이 된 일반 문서에서 정보 추출을 하기 위하여 이벤트 템플릿 구조를 사용하는 방법을 제안한다. 제한된 도메인 지식을 주로 사용하는 기존의 정보 추출 방법과 달리 predicate-argument 구조를 갖는 이벤트 템플릿은 일반적인 지식을 주로 사용하여 정보 추출을 한다. 이벤트 템플릿을 추출하기 위해서는 형태소 분석 결과 용언의 하위범주 정보를 이용하고 이벤트 템플릿의 논항 구조를 이용하여 필요시 이벤트 템플릿을 통합한다. 문서에서 생성된 일반적인 이벤트 템플릿은 정보수용자의 요구에 맞는 도메인 지식을 사용하여 최종적인 결과를 생성한다. 이벤트 템플릿을 사용하는 정보 추출 실험 결과는 제한된 도메인 정보를 사용하는 시스템에 비해 정확율은 떨어지지만 기존 정보 추출시스템의 문제인 이식성을 높일 수 있다.
다음과 같은 결론을 얻었다. (1) 설문 응답자의 졸업년도, 학위, 담당업무별 분포조사로부터 연 구개발 및 설계업무 분야의 젊은 실무자급 의견이 대폭 수렴되고 있음을 알 수 있으며 최근 10 년간의 국내 기계공학교육에 대한 의견이 많이 반영되고 있다고 볼 수 있다. (2) 현 대학교육은 기초지식교육에 중점을 두고 있으며 이의 현장 활용도는 긍정적으로 받아들여지고 있으나 전 문지식교육을 위한 교육수준 향상이 요구되고 있다. 특히 실무현장에서 요청되는 메카트로닉스 및 생산관련 과목의 보강이 필요하며 졸업논문 및 설계의 실질적 운용과 재학중 현장실습의 효 율성 등이 재검토되어야겠다. (3) 이러한 요구를 수용하기 위해서는 교수, 시설, 실험실습 교 육의 확충을 위한 대학예산의 증가, 졸업학점제 등으로 대표되는 획일적 교육 행정의 개선, 신 기술 지식 및 현장응용성이 강한 응용과목 도입에 의한 교육내용의 보완, 프로젝트 과제화 및 세미나식 교육 등을 통한 교육방법의 재고 등이 선행되어야 한다. (4) 대학이 담당할 계속교육 및 산학협동의 요구가 증대되고 있는 실정이며 이를 위해서는 특정분야를 중심으로 한 실용성 높은 산학협동강좌의 적극적 개설 및 기업프로젝트 참여 등을 통한 현장문제 교육, 교육, 분석, 평가, 종보교환 등의 협의가 필요하며 대학의 산업체에 대한 적극적 관심과 산학협동을 위한 제도적 장치가 마련되어야겠다.
Due to rapid increase in number of Internet users, the volume of domestic Internet shopping is expanding dramatically. Although the Internet shopping mall business is steadily growing, it has structural weakness, and in general, the business does not generate profit. In this context, this research identifies characteristics of the Internet shopping non-adopters, and suggests strategies to strengthen competitiveness of domestic Internet shopping malls and to create a new demand. Analysis of MCR data in 2007 showed that out of 4,298 respondents, 2,206 people adopted Internet shopping (51.3%). and 2,092 did not (48.7%). The survey measured 28 items regarding a consumption pattern and a lifestyle of the Internet users, and the analysis result showed that the pattern can be categorized in seven groups. Based on the analysis, the research suggests that the domestic Internet shopping malls adopt strategies to increase consumers' access frequency to tile Internet service, provide high-end goods, diversify transaction methods, make online shopping more convenient, cater to diversified consumer demands based on demographic data, provide price comparison more Internet shopping mails, and provide sufficient and useful information to consumers.
The purpose of this study was to explore the factors influencing acceptance (e.g., comprehension,) and diffusion of information recipients' by depending on the authenticity of news. Specifically, this study has examined the effects of the news contents(political vs. general), need for cognition(high vs. low) and authenticity of the News(real news vs. fake news) on both acceptance and diffusion of news. Based on previous work, this study has developed a conceptual model to present each research hypothesis and tested it by conducting experiments as the follows. As a result, according to the authenticity of the news and the contents of the news (political and general), the acceptance of political contents was high regardless of the authenticity of the news, and the acceptance of real news was higher than that of fake news. However, in the proliferation (comment), both the political contents and the general contents showed the characteristic of spreading (commenting) fake news rather than real news. contrary to this, the cognitive level did not show any significant difference in acceptance (understanding) and proliferation (comment, sharing, recommendation). This study provides academic implications in that it examines the influences of accepting (comprehension) and diffusion (comment, sharing, recommendation) of real news and fake news. It also provides practical implications for responding to fake news and new marketing strategies in an environment where contents are delivered through diverse social media.
생성형AI(Generative AI, GenAI) 서비스는 단순/반복적인 업무를 자동화하고, 많은 일자리의 생산성 향상에 도음을 주어 전반적으로 기존 일자리 감소에 영향을 줄 것이다. 반면에 높은 수준의 생성형AI 기술을 낮은 비용으로 활용할 수 있게 하고, 예술, 게임, 미디어 산업 등 창작 영역과 플랫폼 기반의 서비스 출시에 도움을 주어, 창조적 아이디어에 기반한 소수의 인원이 참여하는 1인 창조기업에서 새로운 일자리 창출에 긍정적인 영향을 줄 것이다. 본 연구의 목적은 1인 지식 창업자라고 할 수 있는 컨설턴트, 강사들이 생성형AI의 강점인 창의성을 활용하여 업무 효율을 높이는 데 적극적으로 활용할 수 있도록 생성형AI 서비스 특성이 지속이용의도에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 본 연구에서는 기술수용모델(TAM)을 활용하여 생성형AI의 서비스 특성인 효율성, 창의성, 의인화, 개인화 및 자율성이 지속이용의도에 미치는 영향에 관한 연구를 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성을 중심으로 진행하였다. 따라서 본 연구에서는 생성형AI의 서비스 특성이 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성을 증진하고, 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성이 지속 이용의도에 영향을 미칠 것이라는 인과적 경로를 검증하고자 한다. 1인 창업자가 외부의 도움없이 지속적으로 높은 수준의 업무효율를 유지할 수 있게 도움이 되는 지속사용의도를 종속변수로 설정하여 본 연구를 진행하였다.
RPA (Robotic Process Automation) technology has recently been spotlighted to preemptively respond to the 4th industrial revolution without spending a lot of time and money to improve various existing business and IT processes. In this study, variables affecting intention to use RPA technology were representatively identified into three positive factors and three negative factors, and the causal relationship between the effects of these variables on actual RPA acceptance intention was examined. After conducting an email survey for general office workers, structural equation analysis (SEM) was performed using SPSS 27.0 and SmartPLS 3.3.5. The second order factor of a positive perception consisting of security, accuracy, and efficiency, and the second order factor of a negative perception consisting of job security, execution error, and fear of introduction failure. The positive perception affected the intention to use RPA through perceived usefulness and perceived ease. It was confirmed that the negative perception has a mediating effect on the intention to use RPA through acceptance conflict. In addition, it was confirmed that the presence or absence of experience in using RPA interacts with perceived ease and has a moderating effect on intention to use RPA. It can be said that there is practical and theoretical implications from the point of view of knowledge management in that it allows companies to recognize and respond to which factors are important from the point of view of companies that want to use RPA.
Thanks to the remarkable success of Artificial Intelligence (A.I.) techniques, a new possibility for its application on the real-world problem has begun. One of the prominent applications is the bankruptcy prediction model as it is often used as a basic knowledge base for credit scoring models in the financial industry. As a result, there has been extensive research on how to improve the prediction accuracy of the model. However, despite its impressive performance, it is difficult to implement machine learning (ML)-based models due to its intrinsic trait of obscurity, especially when the field requires or values an explanation about the result obtained by the model. The financial domain is one of the areas where explanation matters to stakeholders such as domain experts and customers. In this paper, we propose a novel approach to incorporate financial domain knowledge into local rule generation to provide explanations for the bankruptcy prediction model at instance level. The result shows the proposed method successfully selects and classifies the extracted rules based on the feasibility and information they convey to the users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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