• 산업진흥연구
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• 제8권3호
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• pp.181-199
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• 2023

전자상거래는 전통적인 그래픽 및 텍스트 형식에서 짧은 동영상 및 라이브스트리밍 형식으로 업그레이드되고 있다. 라이브 전자상거래는 정보전달 및 상품전시의 내용과 형식을 풍부하게 하고 소비자의 쇼핑경험을 향상시키며 점차 새로운 소비패턴이 되고 있다. 그러나 생방송 전자상거래의 발전에는 허위선전, 위조상품, 각종 부정적인 사건 등으로 라이브스트리밍 전자상거래에 대한 소비자의 신뢰도에 심각한 영향을 미치고 있다. 신뢰는 라이브스트리밍 전자상거래의 핵심 경쟁요소이다. 본 논문에서는 신뢰이론에 대한 선행연구를 기반으로 라이브커머스의 "사람, 상품, 장면" 특성 요소를 결합하여 라이브커머스의 신뢰도 모형을 구축하고 가설을 세웠다. 설문조사를 통한 데이터 수집, 라이브커머스의 특성, 쇼호스트 특성, 브랜드 이미지, 제품 정보, 플랫폼 평판, 라이브 상황 및 신뢰성 경향 등의 요인이 소비자 신뢰도에 높은 긍정적인 영향을 미친다는 것을 증명하였다. 연구결과로 매장특성지표를 구축하고, 바람직한 쇼호스트의 특성을 창출하며, 제품브랜드를 구축하고 선택하고, 제품정보를 유지하며, 특성에 적합한 라이브 플랫폼을 선택하고, 라이브 상황에 적절한 컨텐츠를 창출하는 등을 제언하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-9
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• 2024

본 논문은 특허 출원 문서를 기초로 하여 생성형 AI 기술의 동향을 분석한다. 이를 위해 2003년부터 2023년까지 한국, 미국, 유럽에서 출원된 생성형 AI 관련 특허 5,433건을 선별하고, 국가별, 기술 분야별, 연도별, 출원인별 데이터를 분석하고 시각적으로 제시함으로써 시사점을 찾고 기술 흐름을 확인하고자 한다. 분석 결과, 이미지 분야의 특허가 36.9%로 가장 많고 지속적으로 출원 건수가 상승하고 있지만, 문장/문서나 음악/음성 분야는 2019년 이후로 출원이 감소하거나 유지되고 있다. 가장 많은 특허를 출원한 기업은 한국 기업이지만 상위 5개 출원인 중 4개가 미국 기업이며 모든 기업이 미국에 가장 많은 특허를 출원하고 있어 생성형 AI는 미국 시장을 중심으로 성장하고 경쟁하고 있음을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 향후 생성형 AI 연구 개발과 지식 재산 확보 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.135-144
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• 2024

시민의 의견인 민원은 다양한 사람들이 여러 주제에 대하여 반복·지속적으로 실시간 쏟아내기 때문에 담당자가 이를 읽고 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 주요 현안에 대한 여론 및 요구 사항을 파악하기 위하여 정성적인 분석에 패싯을 기반으로 한 정량적인 다차원 분석을 위한 자동 분류 모델을 제안하였다. 구체적으로 첫째, 패싯 이론과 정치분석모형을 기반으로 민원 특성을 분석하고 이를 정책 단계에 활용할 수 있는 새로운 분류 프레임워크를 제시하였다. 둘째, 민원 분석 및 처리에 따른 행정 업무를 감소시키고, 시민들의 정책참여를 용이하게 하기 위해 딥러닝을 활용하여 패싯 분석 프레임에 의해 자동으로 속성을 추출하고 분류 하였다. 본 연구결과는 학문적으로 민원 빅데이터의 특성을 이해하고 분석하는데 중요한 단초를 제공하여 향후 많은 후속 연구를 창출할 수 있을 것으로 기대되며, 공공분야를 넘어 교육, 산업, 의료 등 다른 분야에서의 비정형 데이터의 계량화를 위한 가이드 라인과 다차원 분석의 활용에 대한 이론적 근거를 제시할 수 있다. 실무적으로 대용량 전자 민원에 대한 처리체계 개선 및 딥러닝을 통한 자동화로 민원처리 업무의 효율성과 신속성을 높일 수 있으며, 다른 분야의 텍스트 데이터의 처리에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.41-61
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• 2020

중국의 4차 산업혁명 첨단기술 개발 및 사업화 속도가 빠르게 진행되며 효과적인 한중 기업 간 기술교류가 한국의 중장기 산업발전에 더욱 중요해지고 있다. 하지만 아직까지 한중 기업 간 기술교류가 어떻게 진행되는지와 그 효과에 대한 실증 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명 관련 한중 기술교류 현황 및 효과에 대해 2018년부터 2020년 3월까지 뉴스에 소개된 한중 기업 기술교류 및 협력 기사의 텍스트 마이닝 데이터 기반으로 소셜 네트워크 분석을 진행하고 네트워크 중심성의 성과영향 회귀분석을 진행했다. 분석 결과 국내 전자 대기업들이 대부분 중심성 지표에서 높은 중심성을 보이며 중국 기업 및 기관들과 네트워킹을 활발히 진행하고 있다. 국내 통신사들이 매개 중심성과 부분그래프에서 높은 중심성을 국내 인터넷 서비스 업체와 방송 컨텐츠 업체들이 높은 고유벡터 중심성을 나타냈다. 또한 한국기업보다 중국기업이 높은 매개 중심성을 제조기업보다 서비스기업이 높은 근접 중심성을 보였다. 이러한 네트워크 중심성은 회귀분석결과 기업성과에 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 4차 산업혁명 분야에 집중하여 한중간 협력 현황을 분석한 최초 연구라는 의미가 있으며, 학술적으로 글로벌 기업 협력에 있어 소셜 네트워크 분석 기반 실증 연구 방향을 제시하고 실무적으로 기업이나 정부의 한중 기술 협력 방향 설정에 있어 네트워크 분석 기반 가이드라인을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.23-32
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• 2011

본 논문에서는 지상파 DMB를 이용하여 동영상, mp3, 텍스트, 정지영상 등 파일의 일부분인 클립을 전송하고 단말기에서 수신하는 클립캐스트 서비스를 위한 시스템 설계를 제안하고 구현하였다. 지상파 DMB 클립캐스트를 위해서는 데이터 채널의 별도 할당이 필요하며 이를 위해서는 기존 대역의 재조정이 필요하다. 클립캐스트는 지상파 DMB 시청이 적은 심야시간 (03:00~04:00)에 콘텐츠를 전송하며 비디오 서비스의 비트율을 352 Kbps로 낮추고 TPEG 서비스 대역을 이용하면 320 Kbps의 비트율로 클립캐스트 전송이 가능하다. 또한 단말기의 DMB 프로그램 구동을 위해 SMS(Short Message Service) 구동 방식과 EPG(Electronic Program Guide) 구동방식을 제안하였다. 클립캐스트 서비스는 멀티미디어 객체를 전송하는 MOT 프로토콜을 이용하며 파일의 안정적인 전송을 위하여 카루젤 형태로 2번 반복하여 전송한다. 이럴 경우 1시간 동안 전송 가능한 데이터 용량은 72 Mbyte로서, 500 Kbps급의 동영상을 시청할 경우 약 20분 정도의 동영상 서비스가 가능하다. 지상파 DMB 데이터 채널로 전송되는 클립을 표출할 때에는 CMS(Content Management Server)와 통신하여 각 클립의 길이에 대한 정보를 전달받은 후, 에러 없이 전송된 파일에 대해서만 표출해 준다. 각 콘텐츠는 사용자에게 미리보기 형식으로 제공이 가능하고 해당 콘텐츠 전체를 이용하기 위해서는 해당 콘텐츠에 할당된 URL로 접속하여 과금 과정을 거친 후 콘텐츠 다운로드가 가능하게 된다. 본 논문에서는 클립캐스트 서비스를 위한 지상파 DMB 시스템 설계를 제안하고 이를 구현함으로써 MediaFLO, DVB-H 등 타 모바일 방송에서 서비스하고 있는 파일 다운로드 서비스의 구현이 가능하게 되었다. 클립캐스트 서비스를 위한 단말기의 구동으로 타 모바일 방송에서는 EPG 구동 방식만 구현한데 비해 본 시스템에서는 EPG 보다 수신 신뢰성이 높은 SMS를 이용한 구동 방식을 제안함으로써 보다 안정된 서비스 제공이 가능하게 되었다. 이에 따라 클립캐스트 서비스에서 SMS와 EPG를 같이 이용하여 단말기를 구동시키는 하이브리드 구동 방식도 가능하게 되었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권1호
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• pp.79-96
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• 2008

One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.