• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1321-1330
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• 2023

본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.

• 미래기술융합논문지
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• 제3권3호
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• pp.17-27
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• 2024

본 연구는 우리나라 경도 치매 노인의 지역사회 참여 증진을 위해 국제 기능, 장애 및 건강 분류(ICF) 기반의 챗봇 시스템을 개발하고 평가하였다. 대상자는 경도 치매 진단을 받고 독거 생활을 하는 노인 12명과 가족 돌봄 제공자 15명을 선정하였다. ICF기반 챗봇 시스템의 개발과정은 포괄적인 요구 평가, 시스템 설계, 콘텐츠 생성, 트랜스포머 어텐션 알고리즘을 사용한 자연어 처리 및 사용성 테스트를 포함하였다. ICF기반 챗봇은 개인 맞춤형 활동 추천, 알림 및 신체적, 사회적, 인지적 참여를 지원하는 정보를 제공하도록 설계되었다. 본 연구에서 사용성 테스트 결과 사용자 만족도와 유용성 인식이 높았으며, 지역사회 활동 및 사회적 상호작용에서 유의미한 개선이 확인되었다. 정량 분석 결과, 주간 지역사회 활동이 92% 증가하고 사회적 상호작용이 84% 증가하였다. 정성적 분석(심층 인터뷰)에서는 챗봇의 사용자 친화적 인터페이스, 제안된 활동의 적절성, 그리고 돌봄 제공자의 부담을 줄이는 역할이 강조되었다. 본 연구는 ICF 기반 챗봇 시스템이 경도 치매 노인의 지역사회 참여를 효과적으로 촉진하고 삶의 질을 향상시킬 수 있음을 시사한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권1호
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• pp.91-105
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• 2024

기존 ICS(Industrial Control System)의 격리망 환경에 IT 시스템을 적용하는 사례가 계속 증가함으로써 ICS 환경에서의 보안 위협이 급격히 증가하였다. 보안 위협 시나리오는 사이버공격에 대한 분석, 예측 및 대응 등 사이버보안 훈련에서의 보안 전략 설계에 사용된다. 성공적인 사이버보안 훈련을 위해 유효하고 신뢰할 수 있는 훈련용 보안 위협 시나리오 개발 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 ICS 환경에서의 사이버보안 훈련을 위한 사례 기반 보안 위협 시나리오 개발 방법론을 제안한다. 이를 위해 ICS 대상 실제 사이버보안 사고 사례를 분석한 내용을 기반으로 총 5단계로 구성된 방법론을 개발한다. 위협 기법은 MITRE ATT&CK 프레임워크를 기반의 객관적인 데이터를 사용하여 동일한 형태로 정형화한 후 위협 기법과 대응되는 CVE 및 CWE 목록을 식별한다. 그리고 CWE와 ICS 자산에서 사용 중인 프로그래밍내 취약한 함수를 분석 및 식별한다. 이전 단계까지 생성된 데이터를 기반으로 신규 ICS 대상 사이버보안 훈련용 보안 위협 시나리오를 개발한다. 제안한 방법론과 기존 연구간 비교 분석을 통한 검증 결과, 제안한 방식이 기존 방식보다 시나리오에 대한 유효성, 근거의 적절성, 그리고 다양한 시나리오 개발에 있어서 더 효과적임을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.45-52
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• 2014

유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.117-128
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• 2003

소프트웨어의 사용성은 소프트웨어 제품 평가시, 사용하기 쉬운 정도, 효율성의 정도, 만족도의 정도 등으로 판단되는 소프트웨어의 특성이다. 이러한 사용성은 소프트웨어 제품의 품질을 결정하는 중요한 요소이다. 따라서 소프트웨어 제품들은 그 자체의 사용성에 대해 평가를 받고 개선지침을 추출하여 이를 기반으로 지속적인 개선이 이루어져야 한다. 그러나 제품마다 사용성 요소들의 중요도가 다르고, 같은 요소에 대해서도 사용자들은 서로 다른 환경과 지식으로 인해 엇갈린 평가를 내릴 수 있으므로 사용성 평가는 제품의 적합성을 판단하고 개선방향을 얻기 위해 다양한 요소들을 고려하여 개발되는 것이 중요하다. 그러나 기존의 만족도 평가와 수행도 평가는 문제점의 원인 발견 평가결과를 수정에 반영하기 힘들고, 모든 영역에 적용되도록 만들어진, 획일화된 평가항목과 내용으로는 평가 대상 제품의 특징을 반영하기가 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 대상 제품의 평가 항목별로 사용자의 정신모형과 감성을 평가하는 모델을 개발하였다. 설계자들의 개념 모형과 사용자의 정신 모형의 일치여부를 평가하여 그 결과를 바탕으로 개선 지침을 제공할 수 있는 평가방법과 시스템에 대한 만족도를 높이고 보다 효과적으로 작업할 수 있도록 하기 위해 사용시의 감성과 이에 영향을 미치는 시스템의 구성요소들을 분석하여 평가하고 개선 지침을 추출하는 감성요소론 기반으로 하는 평가방법을 합하여 개발한 평가 모델을 제안한다. 그리고 이 평가 모델에 대한 사례연구로 GUI 프레임워크를 사례로 채택해서 평가하고 개선 방향을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 평가 모델은 제품 사용자의 작업분석을 기반으로 추출된 작업항목에 대한 평가요소를 가지고 평가를 수행함으로서, 제품의 특성을 반영할 뿐만 아니라, 수정되어야 할 항목을 정확히 나타내 줌으로서 효과적인 사용성 평가를 가능하게 할 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제17권4호
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• pp.101-115
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• 2005

친환경주거, 환경공생주택, 생태주거 같은 환경 친화적 주거는 주거건축과 주거생황을 통해 환경에 미치는 피해를 최소화하면서 지속 가능한 생활을 하고자하는 미래지향적 주거대안이다. 환경 친화적 주거는 현장 교사와 학생, 학부모의 요구가 높은 교과내용일 뿐 아니라 가정교과의 일상적이고 실제적인 실천과제가 될 수 있다. 이 연구는 환경 친화적 주거 내용을 교육현장에 소개하기 위하여 ICT를 활용한 협동학습 교수$\cdot$학습과정안과 학습자료를 개발하여 현장 수업에 적용한 후, 참여 학생을 통해 주생활 영역의 교과내용으로서의 수용가능성을 탐색해 보는데 목적을 두고, 분석, 설계 및 개발, 적용 및 평가 단계를 거쳤다. 분석단계에서는 환경 친화적 주거 관련 선행연구와 교과서, 비디오, 인터넷 정보 분석을 통해 환경 친화적 주거의 개념과 실천방법, 환경 친화적 마을 둘러보기, 전통주택의 생태적 특성에 대한 학습내용과 관련자료, ICT활용 수업 틀을 선정하였다. 설계 및 개발 단계에서는 교수$\cdot$학습 과정안(3차시분)과 ICT를 활용한 동영상 자료(6편)와 프레젠테이션 사진 자료(3편), 각 수업시간별 모둠활동 과제 토론주제, 개인 학습 활동지, 모둠 활동지, 형성평가문항지 등을 개발한 후 이를 활용한 환경 친화적 주거수업 웹기반 학습환경을 구성하였다. 적용 및 평가 단계에서는 ICT활용 교수$\cdot$학습과정안과 학습자료를 이용하여 여고 1학년 3학급 101명을 대상으로 컴퓨터실에서 수업을 실시한 후, ICT활용 교수$\cdot$학습과정안의 학습내용과 방법, 학습자료, 학습내용 실천의지를 평가하였다. 연구에 참여한 학생들은 이 연구에서 개발한 환경 친화적 주거 수업이 환경 친화적 주거의 인식에 유의미한 변화를 줄 수 있으며, 수업내용 또한 매우 긍정적으로 평가하였다. 그리고 관련 학습자료와 꾑 학습 환경과 협동학습 방법이 환경 친화적 주거 수업을 하는데 효과적이었다고 평가하였다. 다만 수업시간이 부족했다는 의견이 있어 상황에 따라 시간조절이 필요한 것으로 보인다. 수업을 통해 학습한 환경 친화적 주거 실천 방안을 미래 자신의 주거생활에서 실천하고자 하는 의식도 매우 높았다. 이러한 결과는 이 연구에서 개발한 학습 내용을 중심으로 한 환경 친화적 주거 내용이 차기 교육과정 주생활 내용으로 포함되는 것이 적절함을 시사한다고 볼 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.203-212
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• 2017

본 연구는 중소기업을 위한 소비자분쟁처리시스템의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였다. 소비자분쟁처리시스템은 중소기업들이 소비자와의 분쟁에서, 인터넷을 통해 정확하고 신속하게 피해처리 방법 및 법률서비스를 지원받을 수 있도록 하는 서비스이다. 소비자분쟁처리시스템을 사용하는 중소기업 사용자들 대상으로 소비자분쟁처리 시스템의 정보품질, 시스템품질, 환경요인이 지각된 사용용이성, 지각된 유용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 알아보고 최종적으로 지속사용의도에 영향을 미치는지 알아보았다. 소비자분쟁시스템의 정확성, 편리성, 비용은 지각된 사용 용이성에 긍정적인 영향을 미쳤고, 정확성, 편리성 또한 지각된 유용성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 소비자분쟁처리시스템의 지각된 사용용이성, 지각된 사용 유용성은 지속사용의도에 최종적으로 긍정적인 영향관계가 있음을 검증하였다. 마지막으로 IT기업과 비IT기업 간의 소비자분쟁처리시스템 지속사용의도에 관하여 차이분석을 하였고 두 집단간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 소비자분쟁처리시스템에 대한 각각의 품질을 우선순위에 맞게 보완 및 유지한다면 기존의 시스템보다 더욱 향상된 시스템으로 유지, 발전이 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.141-157
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• 2024

본 연구는 청년창업가를 대상으로 창업가의 역량이 네트워크활동을 매개하여 창업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 청년창업가의 역량을 기회인식역량, 마케팅역량, 기술역량 및 창의역량으로 구성하였다. 전국에 거주하는 청년창업가로부터 표집한 354부의 설문지를 실증분석에 사용하였다. SPSS v28.0과 PROCESS macro v4.3으로 하나의 매개변수로 구성된 단일매개모형의 연구모형을 기반으로 분석하였다. 분석결과, 첫째, 청년창업가의 역량 중 기회인식역량, 마케팅역량, 기술역량 및 창의역량이 네트워크활동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이중 마케팅 역량은 네트워크 활동에 가장 큰 영향을 미치는 반면 기술적 역량은 가장 적은 영향을 미친다는 것이 확인되었다. 둘째, 네트워크활동은 창업성과에 정(+)의 방향으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 청년창업가의 역량 중 기회인식역량, 마케팅역량, 기술역량 및 창의역량이 창업성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이중 창의역량은 가장 큰 영향을 미치는 반면 기술적 역량은 가장 덜 중요한 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 넷째, 네트워크활동은 청년창업가의 역량과 창업성과 간을 매개하는 것으로 나타났다. 네트워크 활동을 매개로 할 때, 독립 변수들의 간접 효과의 상대적인 영향력 크기는 마케팅 역량이 가장 크게 창업 성과에 영향을 미치고, 기술 역량은 가장 작게 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이 연구의 학문적 함의로는 다양한 변수의 의의와 관계를 규명하고 있고 창업과 관련된 이론적 프레임워크에 대한 검증을 제공하며 창업성공의 주요 동인을 식별하며, 청년창업가의 역량과 창업성과 간의 네트워크의 중요성을 제시하였다. 또한 이 연구의 실무적인 함의는 네트워킹을 위한 마케팅역량의 중요성을 제시하고 있고, 역량에 대한 차별성을 시사하고 있다. 창의역량의 전략적 역할을 강조하고 있고 창업지원을 위한 정책 입안자에게 귀중한 창업육성을 위한 맞춤형 정책에 대한 지침을 제시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.