화재가 발생했을 때, 대피자가 화재 위치와 규모 등의 화재정보, 그리고 출구 위치와 대피자 스스로의 위치를 확인할 수 있다면, 신속하게 대피할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 화재정보를 대피자에게 전송하고 대피자의 위치를 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 선행연구를 통하여 시스템 개발에 필요한 요구사항을 네 가지 도출하였다. 요구사항에는 시스템이 작동하는데 필요한 전력이 크지 않아야 하며, 화재정보를 송·수신하기 위해서 필요한 거리 제한과 추가 장비, 그리고 중앙 서버가 없어도 시스템이 작동할 수 있어야 한다는 것이 포함된다. 이와 같은 요구사항을 기반으로, 본 연구에서는 건물 화재정보를 대피자의 모바일 기기로 전송할 수 있고, 대피자의 위치를 추적할 수 있는 서버 독립형 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 화재정보를 전송하는 장치와 화재정보를 수신하고 대피자 위치를 추적할 수 있는 모바일 기기의 어플리케이션으로 구성된다. 화재에 의해서 중앙 서버가 손상되어도 대피자는 개발된 시스템을 사용하여 화재 위치와 규모, 출구의 위치와 대파자의 위치를 확인할 수 있으므로, 인명피해를 감소시키는데 기여할 수 있을 것이다. 또한, 실내위치추적에 사용되는 fingerprint 알고리듬의 사용성 향상을 위한 이론적 기초로도 활용될 수 있을 것이다. Fingerprint 사용을 위한 데이터베이스를 구축할 때에 소요되는 노력과 비용을 감소시키는 방법을 제안했기 때문이다.
Purpose: With the development of the Internet, consumers can quickly access the electronic word-of-mouth. Consumers seek to reduce uncertainty by referring to the opinions of other consumers about products and services when making purchase decisions. In the food service industry, evaluating a restaurant before an actual visitation is difficult. Therefore, electronic word-of-mouth is important to interact with the customer in restaurants. as it can be used as an exchange of information in which consumers participate and interact with other customers. This study was conducted to verify how online word-of-mouth characteristics (Consensus, Vividness, Neutrality) on attitudes and visit intention from the perspective of social exchange theory. And it was performed to verify the structural relationship between short-term visit intention, mid-term visit and long-term visit intention. Research design, data, and methodology: A survey was conducted on customers who have visited restaurants. Of a total of 312 responses, 306 responses were used, excluding insincere responses and missing values for factors analysis. SPSS 25.0 and AMOS 25.0 were used for statistical analysis, and hypothesis testing was conducted after verifying the validity and reliability of the questionnaire items. Result: The result of the analysis showed that, consensus and neutrality have a positive effect on attitude but not much on vividness. In addition, consensus, vividness, and neutrality have no effect on the short-term visit intention. Finally, the short-term visit intention has a positive effect on mid-term visit intention, and mid-term visit intention has a positive effect on long-term visit intention. Conclusions: Based on the results, this study suggested that it is necessary to have practical implications for marketing and monitoring restaurant reviews in consideration of the characteristics of electronic word-of-mouth. When managing electronic-word-of-mouth, it is necessary to manage the consensus and neutrality is essential to provide sufficient information about the restaurant. The focus should not only be on vividness, such as photos and videos. In addition, restaurants should also provide a good experience for first-time visitors as the short-term visit intention positively affects mid-term and long-term visit intention.
Purpose: How to build the attitude on brand is very important, because it affects the positive word of mouth and revisit intention. Brand attachment, brand name, and image congruence play important role on consumer behavior in terms of reinforcing consumers' perception of food service companies and differentiating them from competing brands. Following the planned behavior theory, this paper examines the effect of linking brand attitude to word-of-mouth and revisit intentions in the restaurant sector. Research design, data, and methodology: This paper examines the structural relationship among brand attachment, brand name, image congruence, brand attitude, WOM, and revisit intention. In order to test the purposes of this study, research model and hypotheses were developed. The questionnaire items were modified and used according to the content of this study based on previous studies. All constructs were measured by multiple items tested and developed in the previous research. The study is based on the quantitative method and considered 519 questionnaires fulfilled by customers of restaurants. The data were explored employing the partial least square-structural equation modelling (PLS-SEM). Frequency analysis was conducted to identify the general characteristics of the survey subjects. To measure the reliability and validity of the measurement tools, confirmatory factor analysis was conducted. Structural model analysis was conducted to verify the research model. Result: The findings demonstrate that brand attachment and brand name had positive effects on attitude while image congruence did not have. Also, attitude had positive effect on WOM and revisit intention. Conclusions: This study expands the literature about WOM and revisit intentions. This study expands prior research in a similar field to which the theory of planned behavior (TPB) is applied, and reveals that brand attachment, brand name, and brand image congruence play an important role in developing brand attitude that affect revisit intention and WOM. And provide guidelines on how to enhance competitiveness in the restaurant sector based on understanding of linking brand attitude to customer loyalty and repeat business. By putting into practice these suggestions in the restaurant industry, brands can easily build up their attitude and boost a positive WOM and the intention to revisit.
기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.
관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.
최근 데이터의 중요성과 개인정보보호에 관련된 이슈가 함께 주목받으면서, 마이데이터 시장이 성장하고 있다. 마이데이터는 본인 정보에 대한 개인의 권리를 보장하고, 개인의 동의에 따라 자신의 데이터를 제공 및 활용하는 개념을 의미한다. 마이데이터 사업자는 고객정보를 결합, 분석하여 개인 맞춤 서비스를 제공할 수 있다. 초기 마이데이터 사업은 민간기업, 금융산업을 중심으로 활성화되었지만, 최근에는 공공기관도 마이데이터 활용에 적극적으로 나서고 있다. 한편, 마이데이터 사업의 성공을 위한 개인의 마이데이터 제공의도 중요성은 지속적으로 증가하고 있지만, 이와 관련된 연구는 부족한 상황이다. 더욱이, 기존 연구는 마이데이터의 개인혜택 측면에서 주로 이루어졌으나, 공공혜택 및 지각된 위험 측면 요인이 모두 함께 고려된 연구는 충분하지 않다. 이에, 본 연구는 마이데이터 제공의도에 영향을 주는 요인을 프라이버시 계산모형을 통해 도출한 후, 그 영향 메커니즘을 살펴봄과 동시에, 개인역량과 수집기관 유형에 따른 조절효과를 추가로 검증해 보고자 한다. 본 연구는 마이데이터 제공의도 맥락에서 프라이버시 계산모형을 실증했다는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있으며, 본 연구의 결과를 통해 민간 및 공공기관이 마이데이터 사업을 진행하는 데 있어 새로운 서비스 개발 및 관리를 위한 실무적인 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
세계 각국은 아동 그루밍(grooming)과 같은 아동 성 착취 이미지의 제작 및 배포에 강력한 법 집행이 요구하고 있다. 이러한 사회적 문제의 규모와 중요성을 고려할 때 법 집행 기관, 정부, 업계, 정부 기관의 광범위한 협력이 필요하다. N-번방 사건이후 국내에서도 사전조치의무사업자의 제공 부가통신서비스에 대한 전기통신사업법 시행령의 일부 개정이 있었다. 국내 Naver등은 ETRI(한국전자통신연구원)의 자체기술을 탑재하여 불법촬영물에 대하여 필터링을 수행하는데 반해 Microsoft는 자체 PhotoDNA기술을 사용한다. Microsoft의 PhotoDNA는 불법 촬영물 등 비교, 식별하는 기술 자체가 뛰어나 Twitter등 주요 글로벌 사업자가 이미지를 탐지하고 필터링하는데 PhotoDNA 기술을 적용하고 있다. Microsoft는 한국 정부의 시험 기준에 맞추기 위해서 Bing 서비스에 적용되고 있는 "PhotoDNA for Video 2.0A"에 대하여 KCC(방송통신심의위원회)/TTA(한국정보통신기술협회)와 협력하여 총 16회가 넘게 성능 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 기준에 통과하지 못한 사례에 대하여 분석하여 로고 추가 관련 개선방안을 도출한다. 또한, 불법촬영물에 대한 필터링 성능시험에 있어서 세 가지 동영상 데이터 세트를 성능시험에 사용하는 것을 제안한다.
본 연구는 혁신지구의 논의를 종합하고 혁신지구의 거버넌스 대안을 제시한다. 산업특화와 네트워킹, 가치사슬과 산업생태계에 중점을 두었던 클러스터정책은 이제는 한계를 노정하고 있다. 도시혁신의 시대, 산업, 주거, 여가의 융복합시대, 연관다양성의 시대에 적합한 혁신지구는, 다양한 중소규모의 혁신, 공방과 산업의 융복합으로 인한 협력과 대도시지역의 다양한 기반자원을 활용하고, 지역사회와의 통합성과 포용성을 강조한다. 민관 파트너십에 의한 협력적 거버넌스에 기반한 퀸터플 헬릭스의 구축, 장소성과 장소의 위신을 강화하는 물리적, 문화적 환경, 서비스업과의 융합이 중요하다. 산업적 측면을 넘어서 혁신지구는 도시 에메니티와 생활양식의 변화를 추동하고, 창조적 분위기 즉, 다양성, 생활양식, 매력, 개방성 등을 만들어내고, 이벤트, 거리예술, 야간활동 등 다양한 사회, 문화적 측면들과 밀접하게 연결되어 사회적 활력과 경제적 상호작용을 증진한다. 혁신지구 거버넌스는 기업 간 교환, 조합, 지식과 자원의 창출을 촉진한다. 나아가 기업 간 교환에 의해 지식이 창출되면 거버넌스 체제의 변화에도 영향을 주어, 경직적이고 중앙집중적인 체제에서 개방적, 역동적, 유기적 체제로 진화하게 된다. 혁신지구 정책을 통해 기존의 중심업무지구(CBD)는 중심활력지구(CLD)로 변모할 수 있을 것이다.
4차 산업혁명과 함께 ICT(정보통신기술)와 제조업이 융합된 스마트 제조업 시대로 변화하고 있다. 과거의 제조업은 생산효율 증진을 위한 단순 목적으로 공업적인 기술 혁신을 추구했다면, 스마트 제조업에서는 ICT와 융합된 스마트팩토리 구축을 통해 제조 공정과 서비스 형태가 융·복합 플랫폼 형태로 변모하고 있다. 스마트팩토리 구현 기업들은 ICT의 장점을 활용한 이점과 함께, 개방화/융합화/정보화에 따라 발생하게 되는 보안 이슈를 동시에 접하게 된다. 스마트팩토리에서는 ICT를 기반으로 모든 기계와 설비 등이 연결되어 기존에 생각하지 못했던 융·복합적 보안 위협요인에 노출되고 상시적으로 다양한 사이버 위협이 발생할 수 있음으로 보안이 더욱 강화되어야 한다. 보안사고의 위험을 줄이고 스마트팩토리를 성공적으로 도입하기 위해서는, ICT 기술들이 적용되고 있는 스마트팩토리 산업 현장의 특성을 감안하여 우선적으로 적용되어야 할 주요 보안요인들을 도출할 필요가 있다. 본 연구에서는 스마트팩토리 구축 시 적용해야 할 보안요인들의 중요도를 파악하기 위해 단말/네트워크/플랫폼·서비스 범주를 포괄한 '스마트팩토리 보안요인의 계층적 분류 모델'을 제시하고, 스마트팩토리 및 보안 관련 전문가 그룹(기술위원, 사업전문가, 보안전문가)을 대상으로 중요도 평가 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 다양한 보안 위협으로부터 안전한 스마트팩토리 구현에 필요한 보안요인들의 상대적 중요도를 도출하고 이를 기반으로 스마트팩토리 보안요인간의 우선순위를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해, 앞으로 더욱 확산될 스마트팩토리가 보다 안전하게 구축·운용될 수 있도록 스마트 제조업 시대에 필요한 정보보안 확보에 기여할 수 있을 것이다.
기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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