현재 이동통신 시장은 과거 음성통화 위주의 서비스 시장과는 달리 다양한 서비스 제공 및 사용을 기반으로 한 통신 산업의 질적 팽창기로 여겨지고 있다. 특히 3세대 서비스가 시작된 2007년 이후, 각 이동통신 사업자들은 영상통화를 시작으로 다양한 이동통신 서비스를 고객에게 제공하기 시작하였고 휴대전화 기술 역시 기술의 발전에 힘입어 디지털 융합(digital convergence) 기기로 변화된 양상이다. 이러한 상황에서, LG 텔레콤이 최초로 서비스를 시작한 풀브라우징(full browsing) 서비스가 3세대 (3G) 핵심 서비스로 주목 받고 있다. 풀브라우징 서비스란, 휴대전화를 통해 컴퓨터와 동일한 형태의 인터넷 환경을 사용 가능하게 하는 서비스로, 기존 월드가든(walled garden) 형태의 데이터 서비스의 개념을 뛰어 넘는 개방형 모바일 인터넷 서비스를 지향한다. 이와 같은 개방형 네트워크 서비스 환경에서의 기업 간의 경쟁 양상과 경쟁에 영향을 줄 수 있는 요인을 분석하는 것은 추후 이동통신 시장의 향방 및 개별 기업의 전략 수립에 매우 중요한 축이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 첫째, 급변하고 있는 이동통신 서비스 시장에서의 풀브라우징 서비스의 시장 현황 및 걸림돌, 성장 가능성 등을 정성적으로 예측하였다. 둘째, 풀브라우징 서비스 선발자(first mover)로서의 LG 텔레콤과 후발자(follower)로서의 KTF, SK 텔레콤이 갖는 경쟁에 있어서의 장단점이 기존 이동통신 시장에서 나타났던 장단점과 어떻게 다르게 나타나는지 확인한 후, 이를 통해 기업 간 경쟁의 향방을 예상해 보았다.
최근 대규모 재난 재해의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인한 인명 재산 피해를 최소화하고 신속한 복구를 위하여 긴급 상황에 빠르게 대처해야 한다. 긴급 상황에 보다 효율적으로 대처하기 위하여 발생 지역의 공간정보를 신속 정확하게 취득하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서 신속하게 대상지역의 고해상도 공간정보를 취득할 수 있는 저고도 무인 항공기 기반의 근접 실시간 공중 모니터링 시스템을 개발하고 있다. 근접 실시간 공중 모니터링 시스템은 항공 플랫폼과 디지털카메라, 레이저스캐너, GPS/IMU와 같은 멀티센서, 센서의 지원모듈로 구성되는 항공부문과 지상 차량, 항공부분으로부터 실시간 센서 데이터를 수신하는 수신부와 고속으로 공간 정보를 생성하는 처리부로 구성되는 지상부문으로 이루어진다. 항공부문은 저고도 무인항공기를 플랫폼으로 하며 저가 경량의 센서들과 자체 개발된 지원시스템으로 이루어지는 구성의 독창성을 가지며 지상부문은 센서데이터를 실시간으로 수신 및 처리하여 대상지의 공간정보를 고속으로 제공한다는 차별성을 가진다. 현재 시스템의 하드웨어는 개발 완료된 상태이며 개별 소프트웨어 통합 및 시스템 검증을 수행하고 있다. 본 논문에서 개발 중의 시스템을 소개하고 현재까지의 연구 성과, 향후 기대되는 최종 성과를 제시하고자 한다.
인터넷을 통한 개방적 협업의 가치가 사회 경제적으로 증가하고 있는 가운데, 오픈소스 소프트웨어 개발 프로젝트의 성공적인 운영의 중요성 또한 증가하였다. 기존의 연구들이 프로젝트 성과에 영향을 미치는 다양한 요인들을 검증하였으나 프로젝트 운영자가 프로젝트 성과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구는 한정적이다. 따라서 본 연구는 운영자의 특성을 개인의 특성과 운영 방식의 특성으로 나누어 인상형성 및 사회적 자본 이론을 중심으로 그 영향을 검증하였다. 이를 위하여 대표적인 오픈소스 소프트웨어 개발 플랫폼인 깃허브(Github)에서 611개의 리퍼지토리(Repository)와 리퍼지토리 운영자의 데이터를 수집하였으며, 사회 연결망분석을 통해 각 리퍼지토리의 지식공유 네트워크를 구축하였다. 위계적 회귀분석을 통해 프로젝트 성과에 영향을 미치는 명시적 리더의 특성을 분석한 결과, 운영자가 개인의 정보를 많이 공개하여 신뢰성을 확보하고자 노력하거나, 적극적으로 팔로잉을 하여 외부 개발자에 대한 관심이 높거나, 지식공유 네트워크에서 중심적인 역할을 할 경우 성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 코드의 수용비율이 높거나, 깃허브 내에서 전문가로 인지되어 있을 경우 오히려 성과가 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 오픈소스 소프트웨어뿐만 아니라 다양한 형태의 개방적 협업의 성공적 운영을 위한 운영자 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.
최근 스마트팜 에너지 비용 중 35% 낸난방비 에너지 소비가 증가되어 에너지 소비 효율화가 요구되며, 전기료 현실화에 대한 우려로 신재생 에너지 중요성이 증가하고 있다. 신재생 에너지는 수력, 풍력, 태양광 등에 속하며, 이중 태양광 에너지는 전기에너지로 변환하는 발전기술로, 이 기술은 에너지원이 환경에 미치는 영향이 적고, 유지 보수가 간편하다는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 온실 축열조, 히트펌프 데이터 기반으로 축열조 영향을 많이 미치는 요소를 선정하고 축열조 공급 온도예측 모델을 개발하고자 한다. 시계열 데이터 분석 및 예측에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 다른 앙상블 학습 기법보다 뛰어난 XGBoost 모델을 이용하여 예측한다. 히트펌프 축열조 온도를 예측함으로써 에너지 소비를 최적화하여 시스템 운영을 최적화할 수 있다. 또한, 태양광 활용에 따른 냉난방비 절감 및 농가의 에너지 자립도 개선 등 스마트팜 에너지 통합 운영 시스템에 연계하고자 한다. 플랫폼을 통해 폐열 에너지의 공급을 관리하고 최대 난방부하 및 계절, 시간별 작물생장에 필요한 에너지값을 도출하여 이를 기반으로 최적 에너지 운용방안을 도출하고자 한다.
Objectives: A mobile health intervention program was provided for employees with overweight and obesity for 12 weeks, and a process evaluation was completed at the end of the program. We investigated participant engagement based on app usage data, and whether engagement was associated with the degree of satisfaction with the program. Methods: The program involved the use of a dietary coaching app and a wearable device for monitoring physical activity and body composition. A total of 235 employees participated in the program. App usage data were collected from a mobile platform, and a questionnaire survey on process evaluation and needs assessment was conducted during the post-test. Results: The engagement level of the participants decreased over time. Participants in their 40s, high school graduates or lower education, and manufacturing workers showed higher engagement than other age groups, college graduates, and office workers, respectively. The overall satisfaction score was 3.6 out of 5. When participants were categorized into three groups according to their engagement level, the upper group was more satisfied than the lower group. A total of 71.5% of participants answered that they wanted to rejoin or recommend the program, and 71.9% answered that the program was helpful in improving their dietary habits. The most helpful components in the program were diet records and a 1:1 chat with the dietary coach from the dietary coaching app. The barriers to improving dietary habits included company dinners, special occasions, lack of time, and eating out. The workplace dietary management programs were recognized as necessary with a need score of 3.9 out of 5. Conclusions: Participants were generally satisfied with the mobile health intervention program, particularly highly engaged participants. Feedback from a dietary coach was an important factor in increasing satisfaction.
본 연구는 소비자 리뷰와 관리자 답변 간의 관계를 조사하여 소비자 리뷰를 효율적으로 관리하기 위한 웹케어의 필요성을 탐색하는데 목적이 있다. 효과적인 웹케어를 위한 방법론을 제안하고 오디오북 플랫폼 기반의 머신러닝을 이용한 웹케어 모형을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 오디오북 플랫폼 4개를 선정하여 소비자 리뷰와 관리자 답변에 대한 데이터 수집 및 전처리 과정을 거쳐 토픽모델링, 주제불일치성, DBSCAN을 활용하고, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 분석을 시행하였다. 실험 결과 관리자 답변의 군집화 및 소비자 리뷰에 대한 답변 예측에서 유의미한 결과를 도출하였으며, 자원의 제한과 비용을 고려한 효율적인 방법론을 제안하였다. 본 연구는 머신러닝을 통해 웹케어 모형을 구축했다는 점에서 학술적인 시사점을 제공하며, 기업의 제한된 비용과 인력을 고려하여 웹케어 모형이라는 효율적인 방법론을 제시함으로써 실무적인 시사점을 지닌다. 본 연구에서 제안된 웹케어 모델은 개별화된 답변과 표준화된 관리자 답변을 제공하여 소비자 참여 및 유용한 정보 제공을 위한 전략적인 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
New internet technologies have created a revolutionary new platform which allows consumers to make decision about product price and quality quickly and provides information about themselves through the transcript of online reviews. By expressing their feelings toward products or services on virtual opinion platforms, users extend their influence into cyberspace as electronic word-of-mouth (e-WOM). Existing research indicates that an impact of eWOM on the consumer decision process is influential. For both academic researchers and practitioners, investigating this phenomenon of information sharing in online website is essential given the increasing number of consumers using them as sources of purchase decisions. It is worthwhile to examine the extent to which opinion seekers are willing to accept and adopt online reviews and which factors encourage adoption. Discerning the most motivating aspects of information adoption in particular, could help electronic marketers better promote their brand and presence on the internet. The objectives of this study are to investigate how online WOM influences a persons' purchase decision by discovering which factors encourage information adoption. Especially focused on the self-efficacy, this research investigates how self-efficacy affects on information usefulness and adoption of online information. Although people are exposed to same review or comment about product or service, some accept the reviews while others do not. We notice that accepting online reviews mainly depends on the person's preference or personal characteristics. This study empirically examines this issue by using cognitive dissonance theory. Specifically, in the movie industry, we address few questions-is always positive WOM generating positive effect? What if the movie isn't the person's favorite genre? What if the person who is very self-assertive so doesn't take other's opinion easily? In these cases of cognitive dissonance, is always WOM generating same result? While many studies have focused on one direct of WOM which indicates positive (or negative) informative reviews or comments generate positive (or negative) results and more (or less) profits, this study investigates not only directional properties of WOM but also how people change their opinion towards product or service positive to negative, negative to positive through the online WOM. An experiment was conducted quantitatively by using a sample of 168 users who have experience within the online movie review site, 'Naver Movie'. Users were required to complete a survey regarding reviews and comments taken from the real movie page. The data reflected user's perceptions of online WOM information that determined users' adoption level. Analysis results provide empirical support for the proposed theoretical perspective. When user can't agree with the opinion of online WOM information, in other words, when cognitive dissonance between online WOM information and users' preference occurs, perceived self-efficacy significantly decreases customers' perception of usefulness. And this perception of usefulness plays an important role in determining users' intention to adopt online WOM information. Most of researches have been concentrated on characteristics of online WOM itself such as quality or vividness of information, credibility of source and direction of online WOM, etc. for describing effect of online WOM, but our results suggest that users' personal character (e.g., self-efficacy) plays decisive role for acceptance of online WOM information. Higher self-efficacy means lower possibility to accept the information that represents counter opinion because of cognitive dissonance, whereas the people that have lower self-efficacy are willing to accept the online WOM information as true and refer to purchase decision. This study suggests a model for understanding role of direction of online WOM information. Also, our result implicates the importance of online review supervision and personalized information service by confirming switching opinion negative to positive is more difficult than positive to negative through the online WOM information. This implication would help marketers to manage online reviews of their products or services.
R 프로그래밍 시스템은 인터넷을 통해 개방적이고 무료로 제공이 된다. R 환경은 헌신적이고 독자적인 사용자 그룹이 제공하는 다양한 함수가 포함되는 라이브러리에 의해 그 기능이 지속적으로 풍부해지고 다양해지고 있다. R의 사용은 조직에서의 빅데이터 분석이 점차 도입되면서 다양한 데이터 형태의 데이터 조작과 데이터 분석처리가 요구되면서 점차 채택되기 시작하였다. 그러나 R 수용에 대한 연구는 아직까지 존재하지 않고 있다. 본 연구는 교육환경의 사용자가 R을 수용하는데 미치는 인지변수를 식별하고, 그들간의 관계를 규명하고자 한다. 기존의 기술수용모형에 주관적 규범과 소프트웨어 역량을 추가한 확장된 R 수용모델을 제안하고, 경로분석을 통하여 가설을 검정하였다. 사용의도에 정의 영향을 미치는 변수는 주관적 규범, 지각된 편리성, 지각된 유용성으로 밝혀졌고, 지각된 유용성은 주관적 규범, 소프트웨어 역량, 그리고 지각된 편리성으로부터 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구가 이전 연구와의 주요 차이점은 대상 시스템이 독립적인 시스템이 아니고, 또한 시스템은 정적이고 개발이 확정된 상태가 아닌 진화하고 오픈소스 시스템을 대상으로 했다는 것이다. 또한 R 환경은 플랫폼으로서, 다양한 통계분석, 빅데이터분석, 그리고 시각화가 가능한 시스템이다. 우리는 TAM(Technology Acceptance Model)을 적용하여 R플랫폼에 대한 사용자의 수용에 영향을 주는 변수를 식별하고 인과관계를 처음으로 시도하였다. 또 다른 기여도는 기존의 TAM모형에 주관적 규범과 소프트웨어 역량 개념을 추가한 확장된 모형을 식별한 것이다. 본 연구결과는 통계나 빅데이터 분석 패키지 도입 계획이 있는 대학이나 기업체에 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 그러나 분석에 사용된 표본의 수가 적고, 표본이 모집단을 대표할 수 있다는 근거가 약해 제안된 모델의 신뢰성 및 타당성이 상대적으로 미흡하다고 할 수 있을 것이다. 따라서, 향후 연구에서는 확정적 연구를 위해서는 이와 같은 문제점에 대한 보완이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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