본 연구는 장·노년층의 디지털 정보격차 영향요인을 베이비붐 세대와 노인세대를 중심으로 검증하고자 하였다. 특히, 장·노년층의 디지털 정보격차에 영향을 미치는 주요 요인으로 성별, 학력, 가구형태, 월소득, 이용동기, 이용태도, 이용성과, 정보지능사회에 대한 인식, 정보지능사회에 대한 불안감, 일상생활만족도, 사회적지지 등을 설정하였다. 이를 위하여 본 연구는 2018년 한국정보화진흥원에서 실시한 2017 디지털 정보격차 실태조사 자료를 바탕으로 55세 이상 장·노년층 2300명을 대상으로 분석하였다. 분석 결과, 베이비붐 세대는 성별, 학력, 이용동기, 이용 태도, 지능정보사회 인식, 삶의 만족도에 유의미한 영향을 미쳤으며, 노인세대는 가구형태, 지능정보사회 인식, 삶의 생활만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과에 기초하여 장·노년층의 디지털 정보격차 해소를 위한 관련 연구를 제고시키고, 함의 및 관련 후속연구의 필요성을 제시하였다.
The Internet cyber space has become more important as it enters the intelligent information society of the 4th Industrial Revolution beyond the information age through the development of ICT, the expansion of personalized services through mobile and SNS, the development of IoT, big data, and artificial intelligence. The Internet has formed a new paradigm in human civilization, but it has focused only on the efficiency of its functions. Therefore, various side effects such as information divide, cyber terrorism, cyber violence, hacking, and personal information leakage are emerging. In this situation, facing the intelligent information society can lead to an uncontrollable chaos. Therefore, this study classifies the cyber dysfunction of intelligent information society and analyzes social cognition, suggests cyber dysfunction standard of intelligent information society, and examines the seriousness of dysfunction, and suggests technical research directions for future technologies and services. The dysfunctional classification of the intelligent information society was classified into five areas of cyber crime and terrorism, infringement of rights, intelligent information usage culture, intelligent information reliability, and social problems by FGI methodology. Based on the classification, the social perception of current and future cyber dysfunction severity was surveyed and it showed female is more sensitive than male about the dysfunction. A GAP analysis confirmed social awareness that the future society would be more serious about AI and cyber crime
본 연구의 목적은 인공지능예술작품 구매할 때 소비자들이 어떤 감지가 있는지, 그리고 구매의 향과 어떤 관계가 있는지 살펴보는데 있다. 본 연구에서 고객감지가치가 제품감지가치, 서비스감지가치 그리고 사회감지가치 총 3가지를 제시하였다. 이를 바탕으로 고객감지가치와 구매의향 간의 모델을 구축하였다. 연구를 위해 데이터 수집은 온라인 설문 조사를 실시하였다. SPSS24.0와 AMOS24.0을 통해 수집한 데이터의 신뢰성, 타당성 및 구조 방정식 분석을 통해 가설 검증을 하였다. 검정결과를 보면 제품인지가치와 서비스인지가치는 소비자의 온라인 구매의향에 긍정적인 영향을 미친다. 그러나 사회인지가치가 소비자의 구매의향에 영향을 주지 않는 결과가 나타났다.
Ha, Hyoji;Han, Hyunwoo;Mun, Seongmin;Bae, Sungyun;Lee, Jihye;Lee, Kyungwon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제21권5호
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pp.19-29
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2016
This paper suggests a method to refine a massive collective intelligence data, and visualize with multilevel sentiment network, in order to understand information in an intuitive and semantic way. For this study, we first calculated a frequency of sentiment words from each movie review. Second, we designed a Heatmap visualization to effectively discover the main emotions on each online movie review. Third, we formed a Sentiment-Movie Network combining the MDS Map and Social Network in order to fix the movie network topology, while creating a network graph to enable the clustering of similar nodes. Finally, we evaluated our progress to verify if it is actually helpful to improve user cognition for multilevel analysis experience compared to the existing network system, thus concluded that our method provides improved user experience in terms of cognition, being appropriate as an alternative method for semantic understanding.
인지 과학의 주제가 되는 인간의 정신과 행동 양식을 컴퓨터 시스템으로 구현하려는 연구는 인공지능 분야에서 관심이 높다. 본 논문은 이간의 인지과정을 처리하기 위한 지능형 시스템 설계 방법론을 제안한다. 연구는 도시공학 분야에 응용되었고, 심리학 이론인 개인 컨스트릭트 이론에 수리적인 퍼지 관계 이론을 적용하여 도시 주민이 갖고 있는 인지 지식의 획득과 표현 방법을 구현한다. 연구목표는 도시 환경과 상호 작용을 하고 있는 도시 주민의 심리학적 인식을 정형화하고 이를 분석함으로 그들의 의견과 경험을 반영하여, 다양한 도시 문제 해결에 기여하는 자문 시스템 개발에 초점을 두고 있다. 방법론적으로 인간의 인지 지식 구현에 해당하는 인지 구조를 도출하고, 인지 구조를 통해 도시 주민의 사고와 인식 작용을 해석하고 분석한다. 제안하는 퍼지 관계론적 기법은 기존의 통계적인 방법과 달리 논리에 기반하여 인간의 심리 시스템을 구조화하고 파악하는 새로운 접근 방법이다.
집단지성은 개인들의 협업과 경쟁을 통한 공통이해에 기반한 생산으로서 대중의 지혜를 창출하는 개별 지성들의 통합체라고 할 수 있다. 집단지성의 활용은 공개와 공유 그리고 참여의 기본 철학을 갖고 있는 웹 2.0의 주요한 설계원칙으로 자리잡은 후로, 이와 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이 논문은 개인들간의 관계와 상호작용에 대한 인식을 기반으로 집단지성을 밝혀보려는 방법론을 제안한다. 응용대상은 정보검색과 분류 분야이며, 개인지성의 표현과 도출을 위해 개인 컨스트럭트 이론과 지식 그리드 기법에 퍼지관계이론을 적용한다. 개인의 개별적인 지성은 헤세 다이어그램의 형태로 구현된 지성 구조로 표현하여 내재된 지식적인 의미를 분석한다. 논문의 목적인 집단지성의 도출은 개인지성들의 비교를 통해 상호간 공유와 일치를 찾아낼 수 있는 유사성 이론의 도입에 의해 이루어진다. 제안하는 방법론은 퍼지관계 이론 및 퍼지 매칭 알고리즘을 기반으로 실험 데이터로부터 유사성을 측정하고, 개인지성들을 대표할 수 있는 최적의 집단지성을 이끌어내고자 한다.
공간 지각은 일반적으로 물체(형태)를 인식하는 능력에 대한 문제로 여겨진다. 대안적으로, 형태 지각 연구는 시각 공간의 기하학에 관한 논의에 기여한다. 이러한 공간의 기하학은 일반적으로 유클리드가 아닌, 타원, 유사성, 또는 아핀(affine) 기하학으로 알려져 왔다. 다시 말해, 많은 형태 지각 연구들에서 보여 왔듯, 공간은 변형된 기하학으로 지각된다. 이 논문의 목적은 지각된 형태와 시각적으로 유도되는 행동과 관련된 시각 공간의 기하학에 대한 이해를 돕기 위함이다. 따라서 지각과 행위의 관계에 대해 설명하고 있는 두 이론을 비교해 본다. 제한된 인지와 더 나아가서, 인공 지능 연구와의 융합에 있어서 이러한 인간의 기본적인 공간 지각 능력과 시각적으로 유도되는 행위를 먼저 이해하는 것이 중요하다.
과학 고등학교에서 다양한 재능을 지닌 학생들의 효과적인 교수- 학습 활동을 위해서, 교수자는 학생들의 다양한 재능과 교과목의 특성에 따라 자연세계의 정보를 인식하고 처리과정에서의 개인차를 이해하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 수학/과학 성취도의 교과 간 상관 및 요인 분석으로 과학고 학생들의 화학 교과에 대한 인식을 규명하는데 있다. 아울러 R&E 학급에 따른 화학 교과의 인식을 알아보고자 하였다. 연구 대상은 입학 전형과 교육과정의 개편 시기에 따른 G과학고 3개년 입학생(296명)이 주 연구 대상자이고, 경남·울산 지역 2개 과학고를 포함하였다. 성취도의 상관 및 요인 분석은 SPSS 25를 이용하여 탐색적 요인분석법으로 수행하였다. 본 연구의 수행 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 수학·과학 성취도 간의 상관분석에서 화학의 Pearson 상관계수는 다른 교과목들에 비해 높은 정적 상관을 보이는 것이 확인되었다. 둘째, 수학·과학 성취도의 요인 분석에서 요인 지표는 수리-논리(수학, 물리)와 자연 이해(생명과학, 지구과학)의 2개 요인으로 구분되는 것이 확인되었다. 셋째, 요인 분석에서 화학 교과는 수리-논리와 자연 이해 능력이 모두 요구되는 교과로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로, R&E 학급에 따라서 화학 교과에 대한 학생들의 인식이 다르다는 것을 확인하였다. 즉, R&E 화학반 학생들은 다른 학생들과 달리 화학 교과를 수리-논리가 요구되는 과목으로 인식하고 있음이 확인되었다.
The brand-based online community recently plays an important roles for consumers to facilitates searching and sharing information among them. Firms often find such a brand community as a critical channel to gain collective intelligence for developing new ideas and products. As a new web platform such as web 2.0 has been introduced, consumers could more easily participate in the new social networks created by sharing mutual value and belief among themselves. Accordingly firms began to recognize potentials of online brand assets and pay attention to the importance of online brand community loyalty. Previous research related to online community tends to focus on identifying the antecedents of community loyalty and their subsequent impacts on brand. They, however, tend to neglect the importance of individual characteristics of online community users. As integrating the fragmented variables with an individual characteristics, therefore, this study reexamined the impacts of interactivity, information, reward, and personalization services provided by an online brand community on the sense of community, community loyalty, and brand attitude. Also, this study investigated how users' individual characteristics(need for cognition: NFC) can play moderating roles among the variables identified in the previous research. A field survey was administrated and 671 valid samples were collected. In order to test the hypothesis we conducted the multi-sample structural equation modeling(MSEM) between two groups(a group with high vs. a group with low level of NFC). Results show that previously identified variables such as interactivity, information, reward, and personalization services have significant effects on the sense of community as previous research demonstrated. Subsequently, the sense of community positively influences the community loyalty and brand attitude. However, when considering the NFC as a moderating variable, we found that the effect of interactivity and reward service on the sense of community was stronger for a group with a lower level of NFC compared to a group with a higher level, while the effect of information providing service on the sense of community was stronger for a group with a higher level of NFC compared to a group with a lower level. This research revealed that NFC can affect the degree of individual perception on the sense of community which has been considered as an important indicator for the community loyalty and brand attitude. Hence, when firms developing customer relation strategy through building an online brand community, they need to reflect customers' NFC and accordingly provide varying degree of interactivity, information, reward, and personalization services.
최근 기계학습 기술이 빠르게 발전함에 따라 지능형 시스템을 구성하는 여러 기술 중에서 인지, 추론 및 판단, 행위와 같은 분야에서 기계학습을 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 기계학습을 활용하기 위해서는 학습을 위한 데이터의 구축이 필수적이다. 하지만 데이터가 생성되는 환경에 따라 생성되는 데이터의 종류가 다양하고, 기계학습에 활용할 학습모델에 따라 요구되는 데이터의 종류와 양식이 다르다. 이로 인해 새로운 환경에서 기존의 데이터 수집 방법을 재사용하지 못하고 매번 특화된 데이터 수집 모듈을 개발해야 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해 명세 기반 인공지능 데이터 수집 방법을 제안하여 데이터 수집 환경에 따른 데이터 수집 방법의 재사용성을 확보하고, 데이터 수집 기능 구현을 자동화할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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