• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.186-200
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• 2023

본 연구는 국내 시각장애인 대부분이 외출 시 사용 및 휴대하는 보행 용구인 흰 지팡이를 중심으로 사용성을 개선하고, 도출된 문제점에 대해서는 개선 및 해결 방안을 마련함으로써 시각장애인의 보행권 및 안전사고 예방에 기여하고자 하였다. 또한, 본 연구는 시각장애인을 대상으로 한 연구로, 우리나라 국민 중 약 25만 명에 달하는 전맹과 저시력자 중에서도 보행 용구인 흰 지팡이 없이 혼자 외출하지 못하는 20%에 해당하는 1~2급 시각장애인을 주 타깃으로 하였다. 연구하는 과정에서 디자인씽킹의 더블 다이아몬드 모델(공감하기→문제 정의하기→아이디어 내기→프로토타입 만들기→테스트(검증하기)를 통해 시각장애인이 보행 용구로 주로 사용하는 흰 지팡이의 문제점을 도출하여 사용성을 개선하고 흰 지팡이가 시각장애인이 보행하는 과정에서 실질적인 도움이 될 수 있도록 사용자 입장에서 콘셉트를 개발하였다. 공감하기를 과정에서 조사한 결과 시각장애인의 비율 증가, 모든 시각장애인을 도와줄 인력이 턱없이 부족한 상황, 시각장애인이 필수적으로 사용하는 보조 장치의 개선과 고도화, 점자블록 훼손, 불법점거, 철거, 유지 보수에 대한 문제, 시각장애인을 위한, 모두를 위한 점자블록 패러다임 제시 등 총 다섯 가지의 문제점으로 종합하였다. 아이디어 찾기와 프로토타입 만들기에서 브레인스토밍을 통해 도출된 상황들을 KJ법을 통해 그룹핑하고 관계를 설정하고 콘셉트의 방향성을 수립하기 위해 특정 상황과 주요 원인을 정리하였다. 도출된 솔루션과 주요 기능을 네 가지로 정의하고 솔루션과 주요 기능이 필요한 대표적인 상황을 두 개의 사용자 시나리오로 정리하였다. 가상의 페르소나(Persona)와 사용자 여정 맵(Customer Journey Map)을 상황에 맞춰 정리하고 3D 모델링을 통해 프로토타입을 제작하여 아이디어를 시각화하였다. 마지막으로 평가하기에서 시각장애인을 위한 길 안내용 스마트 지팡이를 ① 휴대성을 강조한 스마트 지팡이 + ② 다른 전자기기들과 호환성 + ③ 안전성과 편의성을 갖춘 제품으로 최종 콘셉트를 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제11권5호
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• pp.29-43
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• 2016

창업 성공률을 제고하고 실패 가능성을 낮추는 경영전략으로써'린 스타트업'은 2011년 에릭 리스의 책 출간 이후 줄곧 주목을 받아왔다. 전 세계적인 유니콘 스타트업의 등장과 창업 초기기업에 보다 효과적인 성장 방법론으로써의 린 스타트업에 대한 관심 고조에도 불구하고 한국에서는 체계적인 관련 이론연구와 사례 축적이 미진한 상황이다. 경영학의 진정한 발전은 이론과 그것을 기반으로 한 다양한 사례와의 접목이 이루어질 때 가능하다. 이에 본 논문에서는 서비스 개발 초기부터 린 스타트업의 개념이 적용되었고 서비스와 고객 개발의 전 과정에서 린 개념이 적극적으로 도입된 한국기업 '카닥'의 사례를 발굴하고 고찰하였다. 본 연구를 통해 알게 된 사실은 다음과 같다. 첫째, 린 스타트업 적용을 위해서는 우선 린 스타트업을 적용하려는 경영진, 팀원 들이 모두 그 개념을 깊이 이해하고 적용의 필요성에 공감해야 한다. 둘째, 수많은 논의보다 빠른 MVP(최소요건제품)의 출시가 우선이다. 셋째, 효과적인 학습을 하기 위해서는 적합한 분석툴과 핵심지표(Key Metrics) 선정이 무엇보다 중요하다. 넷째, 만들기-측정-학습(Build-Measure-Learn)의 사이클을 통해 지속적으로 측정하고 배워 제품/시장 적합성(Product/Market Fit)이 검증되었다면 과감히 규모를 확장해야 한다. 다섯째, 신규사업 진출도 철저히 린 하게 해야 한다. 카닥은 현재 신규사업으로 확장을 꾀하는 중으로 이 역시 린 스타트업 방법론을 철저히 적용하여 시범서비스(MVP)로 그 가능성을 타진해 본 후 투자를 본격화 한다. 본 연구는 린 스타트업에 관련한 기존 개념의 논의와 더불어 그 적용사례가 축적되고 있는 외국과 비교해, 한국 기업의 사례연구가 절대적으로 부족한 현 상황에서 한국의 대표적인 린 스타트업 활용 사례를 고찰하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 본 연구가 린 스타트업 방법론의 국내 적용과 향후 관련 연구에 하나의 디딤돌이 되기를 바란다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.179-191
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• 2001

비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 보다 쉽게 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 잇는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 상품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에에전트는 원하는 상품 정도를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안한다. 모피우스는 간단하면서도 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안하는 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.167-175
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• 2020

본 논문의 목적은 보다 높은 수준의 서비스 품질과 소비자 지향적인 전자상거래 플랫폼을 개발하기 위한 방향 제시 및 정책적 참조를 제공하는 것이다. 본 논문은 고객만족이론과 인지적 가치 이론을 이용하여 중국 신선 농산물 전자상거래의 소비자 행동 모형을 구축하고 설문조사 및 SPSS23.0을 이용하여 가설을 검증하였다. 연구결과 소비자들은 신선 농산물을 소비할 때, 제품 품질, 물류 및 유통 서비스 품질, 전자상거래 플랫폼 상호작용 품질, 그리고 제품가격과 인지 가치가 소비자 행동에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 신선 농산물 전자상거래의 소비자 행동 연구에 의의가 있으며, 신선 농산물 전자상거래 기업에도 소비자 행동을 이해할 수 있다는데 의의가 있다. 본 논문에서 제시한 모델에서는 각 영향요인과 소비자 행동의 관계를 종합적으로 고려하지만 미세 요인의 가능한 관계는 다루지 않았다. 향후 연구에서는 산업의 특성과 특수성을 명확히 하고, 그 영향 요인을 종합적으로 고려해 심층분석할 필요가 있다.

• 유통과학연구
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• 제11권1호
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• pp.55-63
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• 2013

Purpose - As the members of the baby boomer generation have retired in earnest, the start-up market has received more attention than ever before. According to recent statistical data, an increasing number of entrepreneurs are in their fifties. There has been a continuous increase in promotional materials on small business issues published by start-ups. This means that senior start-ups have increased in number. A number of support systems have been established for youth start-ups, but there are few government support policies in place for the senior start-up market. Thus, this study suggests a number of constructive alternatives from the perspective of government policy and marketing strategy for entrepreneurs, in order to generate competitiveness in the start-up process, through examining the current state of the senior start-up and by diagnosing extant problems. Research design, data, methodology - This study gives a number of options regarding the government's support policies and the securing of competitiveness in order to vitalize senior business start-ups. As for the government's support policies, funding support policy, publicizing business start-up policies, and operating systematic mentoring policies before retirement have all been covered. In particular, in order for senior business start-ups to become competitive, development through mutual relations with diverse policies is urgently needed. The aging population is becoming an issue in Korea, so businesses for the aged, and the creation of jobs for these people, will become a social issue. Senior business start-ups are playing an important role in expanding enterprise productivity, in addition to enhancing national competitiveness. Expanding senior business start-ups is important, because they also serve to expand the national infrastructure. Productivity increase through continuous expansion is thus recommended. Results - In order to expand the competitiveness of business start-ups, marketing-related observations and learning in regard to customers are necessary for the baby boomer generation, and competitiveness for seniors is urgently needed. Conclusions - Studies on the business start-up policies for the domestic baby boomer generation are almost non-existent, and systematic studies on small businesses are necessary. Only the government is providing statistical studies for small businesses, and such research remains at a general level for entrepreneurs. Therefore, a support system that can actually assist entrepreneurs is essential. Continuous business start-up studies with respect to the baby boomers should be vitalized, to invigorate studies on competition. In order to supplement and strengthen foundational support, senior business start-ups must develop various competitive capabilities with a focus on the customer. The government and the various stakeholder agencies and organizations involved with start-up businesses must find ways to offer support to founders. Such support should include access to knowledge and legal and consultancy services in order to incubate the rapid increase in start-ups founded by seniors. Government support projects should be expanded to meet this end.

• 기술혁신연구
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• 제17권2호
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• pp.25-53
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• 2009

본 연구에서는 Pavitt(1984)의 산업별 기술혁식패턴론을 토대로 한국 제조업의 산업별 혁신원천과 기술혁신패턴을 비교 분석하였다. 이에 따라 과학기술정책연구원 "2005년 기술혁신활동조사표: 제조업" DB 자료를 사용하여 공급자지배산업, 생산집약적산업, 과학기반산업으로 구분하고 계량모형을 이용하여 실증 분석하였는데, 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째 혁신정보의 원천 측면에서 공급자지배산업에서는 기업외부정보의 혁신 기여도가 높고, 과학기반산업과 생산집약적 산업에서는 기업내부정보의 혁신 기여도가 높았다. 둘째 외부지식활용방식 측면에서는 공급자지배산업에서는 외부지식구매, 과학기반산업에서는 공동개발, 생산집약적 산업에서는 외부지식구매와 공동개발이 혁신성과에 기여하는 것으로 나타났다. 셋째 외부기관과의 지식연계 측면에서는 공급자 지배산업은 공급업체, 생산집약적산업은 고객업체, 과학기반산업에서는 대학 연구기관과의 연계가 기술혁신에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과로부터 과학기술산업은 산학연 지식연계, 생산 집약적 산업은 기업간 지식연계, 공급자지배산업은 외부지식의 흡수능력 배양 등 산업별 기술패턴을 고려한 혁신지원정책이 필요하다는 시사점을 얻고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.139-152
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• 2019

4차 산업혁명과 융복합 시대를 맞아 국내 대학들도 교육의 질 개선을 비롯한 적극적인 변화가 요구되는 상황에서 1주기 전문대학의 기관평가인증제에 대한 대학의 대응 노력이 대학의 BSC 관점의 지각된 경영성과에 미치는 영향에 대한 실증분석을 목적으로 하고 있다. 연구 모형을 검증하기 위하여 1주기 기관평가인증제 심사를 받은 전문대학을 대상으로 152부의 설문지를 표본으로 하여 SPSS v.18을 이용하여 검정하였다. 분석 결과 평가인증제에 대한 대학의 대응 노력 중 평가인증제에 대한 관심 정도는 학습과 성장 성과에만 영향을 미치며, 평가인증 준비의 적절성은 고객 성과, 내부프로세스 성과, 재무 성과에 영향을 미치며, 자체평가의 만족도는 BSC 4가지 관점의 성과 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기관평가인증제를 통한 대학의 경영성과 관리방안을 강구하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 향후 기관평가인증제를 대학 경영성과의 확대로 연결 지을 수 있는 발전된 연구가 필요하겠다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.173-185
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• 2019

과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두 인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여 소개한다.