1인 가구의 증가와 정보통신 기술의 발전, 다양한 신제품의 출현, 가격 비교 경쟁 등의 원인으로 인하여 온라인 시장은 점차 증가하고 있다. 기업들은 온라인 환경 변화에 적응하고, 경쟁력 우위를 확보하기 위해서는 차별화 전략이 필요하다. 이러한 환경에서 기업이 온라인 시장에서 지속적인 성장과 수익을 창출하기 위해서는 웹사이트에 대한 소비자 인식의 중요성을 고려하고 소비자의 내적 반응에 영향을 미칠 수 있는 온라인 서비스 환경을 통하여 경쟁업체와의 차별화할 수 있는 방안을 알아보는 것에 목적이 있다. 본 연구는 심미적, 기능적, 프라이버시, 상호작용적 요인을 e-서비스스케이프 구성요인으로 제시하여 e-서비스스케이프가 웹사이트 신뢰, 브랜드태도, 재구매의도에 미치는 영향을 연구하고자 하였다. 데이터 분석에서는 온라인 쇼핑 경험이 있는 일반인 485명을 대상으로 설문 조사 하였다. 설문방식은 문항별로 7점 리커트(likert)의 척도로 하였고, SPSS 24.0과 AMOS 25.0를 이용하여 통계분석을 하였다. 분석 결과 e-서비스스케이프에서 심미적, 프라이버시 요인이 웹사이트 신뢰와 브랜드태도에 영향을 미치고 결과적으로 재구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
정보통신기술의 발전에 따라 선박과 육상 간의 정보교환은 더욱 빠르고 편리해졌으나 선박정보에 대한 접근이 용이해져 사이버보안 공격에 대한 우려도 커지고 있다. 선박이 사이버 공격의 피해를 입게 되면 복구하는데 막대한 비용과 시간 손해가 발생하며, 해사 산업계는 선박 사이버보안 책임자를 지정하여 보안관리 업무를 담당할 것을 요구하고 있다. 공격의 피해를 줄이고 효과적인 대응을 위하여 선박 사이버보안 책임자를 위한 전문적 교육과정이 필요하다. 이 연구의 목적은 선박 사이버보안 책임자 교육과정과 법제정비 필요성 제시에 있으며, 이를 위해 국내외 동향 및 사고사례, 주요 사이버보안 교육과정을 조사하였다. 조사결과를 바탕으로 선박 사이버보안 책임자에게 필요한 표준교육과정을 개발하였고 관련 법제정비의 방향성을 제시하였다. 연구의 결과는 향후 선박 사이버보안 책임자 교육과정을 개설하는데 기초자료로 활용될 수 있다.
정보통신기술의 발전으로 국경의 구분이 없어지고, 소비자의 니즈가 다양화되게 됨에 따라 해외직구라는 새로운 소비 형태가 등장하고, 지난 수 년간 성장세를 보이고 있다. 본 연구에서는 해외직구의 다양한 유형 중 가장 보편적인 구매대행 서비스에 대하여, 해외직구 플랫폼이 지니는 콘텐츠 속성과 물류적 속성이 소비자의 지각된 가치와 구매의도에 미치는 실증연구를 시행하였다. 해외직구와 관련한 정보탐색 경험이 있는 국내 남녀 성인 소비자 273명을 통해 자료를 수집하고, 통계적 분석을 시행한 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 해외직구 콘텐츠 속성과 물류 속성 중 콘텐츠의 매력성만이 소비자의 지각된 가치에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 소비자의 지각된 가치는 모두 구매의도로 연결되었으나, 이들 중 감각적 가치가 더욱 큰 영향력을 지녔다. 이러한 연구 결과를 통해, 해외직구 서비스 대행자들의 웹/앱 콘텐츠에서 매력성을 배가시켜야 하며, 변화한 소비자의 니즈에 맞도록 감각적 소비경험을 불러일으킬 수 있는 서비스의 질적 제고를 제안하였다.
인공지능 및 무인 감시, 자율화 기술의 발전으로 인해 무인으로 운용되는 원격 감시/자율 주행 시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 개발되는 원격운용 및 제어 시스템의 효과적인 성능분석을 위해서는 원격운용 시스템의 데이터를 실시간으로 기록하고 그 데이터를 분석하는 일이 중요하다. 또한, 통제 시스템과 원격 시스템 간의 성능분석을 위해서는 각 시스템의 기록데이터 간 시간동기화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원격운용 시스템의 기록데이터 분석을 위한 GPS 기반 시간동기화 설계 방안을 제시한다. 제안 방법은 기록데이터에 GPS 신호를 활용한 정밀한 시간정보를 기록함으로써 원격 시스템이 기록데이터 시간 오차를 1ms 이내로 만족할 수 있도록 하였으며, OS 내 설정을 통해 이더넷 통신을 특정 CPU가 전담하도록 하는 CPU shielding 및 affinity 설정 기법을 통해 시간동기화 성능을 개선하였다. 제안 방법은 단계별 실험 및 네트워크 데이터 저장 실험을 통해서 그 성능을 입증하였으며, 무인수색차량의 무인차량과 통제차량 기록장치에 적용할 수 있음을 확인하였다. 제안 방법은 향후 무인수색차량의 네트워크 데이터 분석 방법으로 활용할 예정이며, 활용 중에 발생하는 다양한 분석을 통해 성능 개선을 해 나갈 예정이다.
다양한 산업을 관리하고 유지하는 산업제어시스템은 주로 외부와의 연결 없이 폐쇄적으로 운영됐지만 최근 인터넷의 발전과 ICT 기술의 도입으로 외부나 공격자의 산업제어시스템에 접근이 쉬워졌다. 잘못된 접근이나 공격은 산업제어시스템의 주요 속성인 가용성을 해칠 수 있으며, 가용성이 침해될 경우 큰 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 산업제어시스템에서 명령을 내릴 때 랜덤리스트를 생성해 검증그룹을 구성하여 명령을 검증 후 실행하며, 명령 실행 결과를 이용해 검증을 진행한 검증그룹에 피드백을 적용하는 신뢰 점수 기법을 도입한다. 이를 통해 명령 검증 요청과정에서 랜덤 생성에 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있으며, 검증 과정에 유연성을 부여하고 시스템의 가용성을 보장할 수 있다. 시스템의 성능 분석을 위해 스마트 계약 배포 시 걸리는 시간과 가스 사용량, 명령 검증 시 가스 사용량을 측정했다. 그 결과, 기존시스템과 비교해 랜덤리스트를 생성하지만, 스마트 계약 배포에 걸리는 시간은 거의 차이가 없음을 확인했고 스마트 계약 배포에 사용되는 가스는 랜덤리스트 생성과정에서 약 1.4배 증가함을 확인했다. 하지만, 명령 검증 과정에서 명령 검증과 신뢰 점수 기법의 연산을 함께 진행함에도 랜덤 연산을 하지 않아 검증 1회당 약 9% 적은 가스를 사용해 검증 과정에 가용성을 보장한다.
공감적 존재인 Homo Empathicus로서의 인간들이 살아가는 세상임에도 불구하고, 실제로 우리 사회는 집단간의 분열과 갈등이 끊이지 않고 있다. 인간의 공감 반응은 타자의 정의로움에 민감하여, 타인의 정의로움 여부에 따라 타인의 고통에 공감 반응을 보이기도 하고 쾌감을 느끼기도 한다. 그러나, 타자에 대한 우리의 공감 반응은 항상 정의로운 것은 아니며, 내집단 편향성이라는 내재적 한계를 가지고 있다. 즉, 자신과 같은 집단이나 범주에 속하는 사람인지 아닌지에 따라, 우리는 스스로 의식하지도 못한 채 타인의 고통에 편향적으로 공감하기도 하고, 편향적으로 쾌감을 느끼기도 한다. 최근의 정보통신기술 발전은, 내집단 관련 SNS혹은 내집단 매체에 대한 편향적 접근을 용이하게 하며, 이를 통해 집단과 관련한 보다 편향된 의미론적 정보 네트워크의 구축을 심화시킨다. 이러한 현상들은 공감의 내재적 한계 속성들과 상호작용하여 더욱 편향된 내집단 공감 및 내집단 활동을 하게 하는 악순환의 고리를 형성함으로써 분열과 대립을 가속화할 수 있다. 저자는 공감의 신경 기전에 대한 이해를 통해 공감의 속성과 한계를 고찰해보고, 신경과학적 관점에서 공감과 정의의 관련성을 탐색해봄으로써, 분열과 갈등의 현대 사회를 기존의 사회과학적 시각과는 다른 차원에서 조명해보고자 하였다.
정보 통신 및 인공지능 기술의 발전은 우리 군의 지휘통제체계의 지능화를 요구하며, 이를 달성하기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문은 특히, 지휘통제 워크플로우에서 활용 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 지휘통제체계 사용자에게 제공되는 정보 중 수행 업무에 가장 핵심적인 정보를 제공할 수 있는 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF) 및 추천 시스템(Recommendation System, RS)에 주목한다. 군 지휘통제체계에서 정보의 필터링을 수행하는 RS는 가장 우선 설명 가능한 추천을 수행하여야 하며, 그 다음 지휘관들이 임무를 수행하는 다양한 상황을 고려한 추천이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 지휘통제 워크플로우를 지원하기 위하여 정보를 선택적으로 추천하는 contextual pre-filtering CARS 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 1) 지휘결심자의 상황 및 관계에 기반하여 데이터를 사전에 필터링하는 contextual pre-filtering, 2) CF의 취약한 데이터 희소성 문제를 극복하기 위한 피쳐 선택, 3) 피쳐 간의 디스턴스를 사용자의 유사도 산출에 활용한 CF, 및 4) 사용자의 선호를 반영하기 위한 규칙 기반 포스트 필터링의 4 단계로 구성되어 있다. 본 연구의 우수성을 평가하기 위해서 상용 수준의 실험 데이터셋 2종에 대해 기존 CF 방법의 다양한 디스턴스 방법을 적용하여 비교 실험하였다. 비교 실험 결과 제안된 프레임워크가 3가지 평가지표(MAE, MSE, MSLE) 측면에서 우수함을 나타내었다.
업무 형태 변화와 Information Technology(IT) 기술 발전 그리고 Coronavirus disease(COVID)-19 상황 등에 따라 사무환경도 변화되고 있다. 사무공간 사용자가 쾌적하고 효율적으로 업무를 수행하기 위해서는 구성원 사이의 교류는 물론 개인의 프라이버시 확보가 필요하다. 우리나라도 사무공간의 음향성능 개선에 대한 요구가 증가하고 있으나, 관련 성능 기준과 지침은 수립되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 사무공간 음향성능 측정, 평가 방법의 표준화와 유럽 국가들의 음향성능 기준을 비교, 검토하였다. 국제표준화 동향과 각국의 음향성능 기준을 종합적으로 검토하고 우리나라 사무공간 음향 실태 조사 등을 통해 사무공간 음향성능과 만족도 평가 기준을 수립하여 활용하는 것을 제안한다. 국제표준화 방향과 통신, 전기음향 시스템과의 호환 등을 고려하여 음성전달지수 또는 음성전달지수 응용지표를 활용한 기준을 수립하는 것이 적절하고 활용도와 호환성이 높을 것으로 판단된다. 또한, 사무용 가구류 업계에서도 사무공간의 음향성능 개선에 관심을 나타내고 있어, 사무용 가구류의 음성 레벨 저감량에 관한 성능 기준을 수립하고 표시하는 방안을 마련하는 것이 필요하다.
정보통신기술의 발전과 일상 중심으로의 의료서비스 변화는 스마트폰 건강관리 앱(mHealth) 활용을 통한 자가관리 시대를 열었다. mHealth는 이용자의 건강 자가관리에 도움을 주며 서비스 제공자의 주요 수익원이므로 mHealth 이용 요인을 이해하는 것은 중요하다. 그러나 mHealth의 주요 이용자가 될 수 있는 당뇨병 노인을 대상으로 이용 요인을 규명한 연구는 제한적으로 이루어졌다. 따라서 본 연구는 당뇨병 노인의 mHealth 이용에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 당뇨병 노인의 주관적 건강상태와 e헬스리터러시가 mHealth 이용에 미치는 영향이 사회적 지지 수준에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보는 것에 초점을 두었다. 65세 이상 당뇨병 노인 252명을 대상으로 한 온/오프라인 설문조사를 통해 자료를 수집했으며, 주관적 건강상태 및 e헬스리터러시와 사회적 지지의 상호작용항을 투입하는 위계적 다중회귀분석을 실시하여 조절효과를 검증하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 당뇨병 노인이 남성, 저연령일수록 mHealth 이용이 높았다. 둘째, 당뇨병 노인의 e헬스리터러시가 높을수록 mHealth 이용이 높았다. 셋째, 주관적 건강상태와 mHealth의 관계에서 사회적 지지의 완충효과가 나타났다. 이는 사회적 지지가 높을수록 주관적 건강상태가 mHealth에 미치는 긍정적 영향이 완화되는 것을 의미한다. 본 연구는 mHealth 이용에 관한 정보시스템 및 의료 분야의 지식에 기여하는 한편, mHealth 서비스 제공자의 고객 확보 전략 수립, 정부와 의료진의 당뇨병 노인의 mHealth이용을 통한 자가관리 증진 방안 마련에 유용한 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다. 나아가 mHealth 이용 활성화를 통한 당뇨병 노인이 삶의 질 개선 및 디지털 포용 사회 구축에 기여할 수 있을 것이다.
정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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