• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.19-47
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• 2015

오늘날의 지식기반경제에서 핵심적인 역할을 수행하고 있는 가상 커뮤니티의 성공을 위해 턴오버(turnover)는 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 그런데, 이에 대한 연구는 많이 부족한 실정이다. 우선, 턴오버를 측정하는 방법부터가 명확하지 않다. 가상 커뮤니티에서 새로운 구성원의 유입은 비교적 확실하게 인지할 수 있지만, 탈퇴는 명시적으로 탈퇴 처리를 하는 사람들이 드물고 재방문 가능성이 상존하기 때문에 구별하기가 쉽지 않다. 그리고, 특정기간 동안 임의의 구성원이 해당 커뮤니티를 위해 활동하고 있는 진정한 구성원인지를 판단하는 방식이 분명하지 않아 전통적인 조직의 턴오버 공식을 그대로 적용하기 힘든 면이 있다. 본 연구에서는 이러한 한계점과 가상 커뮤니티 구성원의 행위 패턴을 고려하여, 일차적으로 턴오버를 포함한 가상 커뮤니티 구성원의 유동성(fluidity) 관련 척도들을 도출하고, 이를 토대로 유동성과 가상 협업 성과의 관계를 작업의 전문적인 특성을 반영하여 분석하였다. 요컨대, 대표적인 지식 협업 커뮤니티인 영어 위키피디아의 2,978개 피쳐드 아티클(featured article)에 대한 지식 협업 행위로부터 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 협업 효율성에 대한 턴오버의 관계는 오른쪽 부분이 짧은 U자 형태를 보이며, 똑같은 턴오버율에 대해 보다 학문적인 아티클을 완성하는 것이 더 오래 걸리고, 이 차이는 턴오버율이 증가함에 따라 감소한다. 둘째, 협업효율성에 대한 재방문기간의 관계는 왼쪽 부분이 짧은 U자 형태의 관계를 가지며, 전문적이지 않은 작업일수록 재방문기간의 일단위 변화에 대한 협업 효율성의 변화가 크다. 그리고, 똑같은 재방문기간에 대해 보다 학문적인 아티클을 완성하는 것이 더 오래 걸리며, 이 차이는 재방문기간이 평균이상으로 증가함에 따라 더욱 커진다. 셋째, 협업효율성에 대한 월(month)별 유입 신규 구성원 수의 관계는 왼쪽 부분이 짧은 역 U자 관계를 가지며, 이 관계에 대한 작업 특성의 영향은 유의하지 않은 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.193-212
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• 2011

스마트폰의 대중화와 함께 모바일 메신저 서비스는 모바일 시장의 중요한 키워드로 부상하고 있다. 갈수록 경쟁이 심화되고 있는 모바일 메신저 시장에서 고객 충성도 제고는 기업 비즈니스 생존을 위한 열쇠이자, 기업 마케팅 전략의 목표 일 것이다. 이에 본 연구는 모바일 메신저 서비스 수용 후 발생되는 지각된 고객가치, 사용-확산 그리고 충성도 간에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고, 연구 결과를 통해 모바일 메신저 서비스 고객 확보 및 충성도 제고를 위한 시사점을 제공하고자 하는 것이 연구의 주목적이라 할 수 있다. 연구결과, 지각된 가치는 서비스 사용량에 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 또한 사용량은 지속적 사용의도와 타인 추천의도에 영향을 미치며, 사용 다양성은 타인 추천의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 지각된 가치는 지속적 사용의도와 타인 추천의도에 영향을 미치며, 브랜드 전환의도의 경우 사회적 가치 요인만이 브랜드 전환의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과에 따른 시사점으로 서비스 제공자는 모바일 메신저 서비스 사용을 확산시키고 지속적인 사용을 촉진하기 위하여 첫째, 사용자들의 서비스 사용과 연결된 지각된 가치에 대한 인식을 고취 시킬 필요가 있으며, 둘째, 서비스의 충성도에 영향을 미치는 사용-확산 패턴이 다름을 인식하고, 충성도를 제고 할 수 있는 사용자의 사용-확산 전략을 수립 할 필요성이 있다. 마지막으로, 사용자가 경쟁적인 대안에서 충족시킬 수 있는 고객가치 요인이 무엇인지 분석하여 고객 충성도를 높이고 관계를 지속해나갈 수 있는 방법을 모색해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.135-155
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• 2018

본 연구는 최근 4차산업 혁명의 산물로 대두되고 있는 자율주행차가 대중교통 수단인 택시로 이용될 때 해석수준과 메시지 프레이밍에 따른 사용 의도의 차이를 분석하는 것이다. 해석수준이란 가까운 미래에 발생한 일과 먼 미래에 발생할 일을 가정하여 어떤 제품이나 서비스를 해석하는 것이 다르다는 것을 말한다. 메시지 프레이밍이란 긍정 혹은 부정의 표현 또는 혜택, 손실의 양극단의 메시지를 구성한 것을 말한다. 즉, 기존연구에서는 이 두 개념에 따라 제품이나 서비스의 가치를 다르게 해석한다고 한다. 본 연구는 자율주행차가 택시로 출시될 때 두 개념을 적용할 경우 사용 의도의 차이를 보이는지 살펴보고자 한다. 결과를 요약하면 우선, 메시지 프레이밍 구성에서 자율주행 택시를 이용할 경우 혜택(Gain)과 왜(Why) 사용해야 하는지를 설명한 메시지 형식과 자율주행 택시를 이용하지 않았을 경우 손실(Loss)와 어떻게(How)를 강조한 메시지를 구성하여 비교해 보았다. 두 메시지 프레이밍은 차이를 보였으며(t= 3.063) 혜택(Gain)과 왜(Why)를 설명한 메시지 형태가 더 높은 사용 의도를 보였다. 또한, 해석수준에 따른 결과를 요약하면 다음과 같다. 혜택(Gain) 및 손실(Loss)에 대한 먼 미래와 가까운 미래에 발생할 것을 가정한 경우 사용 의도에 차이가 있었으며, 구체적으로 혜택(Gain)을 설명한 메시지와 먼 미래에 발생할 것을 가정한 경우가 사용 의도가 높았다. 요약하면 자율주행 택시의 사용 의도를 높이기 위해서는 긍정의 메시지(Gain)와 먼 미래에 일어날 수 있는 것을 가정하여 사람들에게 메시지를 전달해야 한다는 결론이다. 또한, 본 연구를 통하여 향후 신기술의 출현에 대한 사용 의도 연구 시 연구방법을 활용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.157-176
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• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.77-96
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• 2011

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 전시회의 중요성이 점점 커짐에 따라, 국내 전시 산업은 많은 양적 성장을 이뤄왔다. 그러나, 양적 성장에 비해 전시 산업의 질적 성장은 이에 미치지 못하는 실정이다. 따라서 전시회의 질정 성장을 이루기 위해서는 관람객의 행동 패턴을 이해하여 관람객들의 전시 관람 수준과 만족도를 높일 필요성이 있다. 본 연구에서는 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 프레임워크를 사용한다. 첫 번째 단계는 본 연구의 방법론을 적용하기 적합한 전시회를 선정하는 단계이다. 두 번째 단계는 관찰 조사 방법을 수행하는 단계이다. 마지막 세 번째 단계는 수집된 자료들을 분석하는 단계이다. 분석 단계에서는 부스들의 개별 특성을 파악하였고, 더 나아가 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 전시 기획자에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 개인화서비스를 가능하게 하여 궁극적으로 전시회 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권4호
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• pp.149-161
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• 2019

현재 우리는 지금까지 아무도 예측하지 못할 정도의 인공지능의 발달과 빠른 기술혁신에 따른 4차 산업혁명시대로의 변화시점에 있다. 본 연구는 '4차 산업혁명시대로의 변화에 따라 가정과교육은 어떤 역할을 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하였으며, 구체적으로 4차 산업혁명시대의 특징과 교육의 방향에 따른 가정과교육의 역할에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 4차 산업혁명의 특징은 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing), 사물인터넷(IoT), 빅 데이터(Big Data), O2O(Online to Offline) 등으로, 일상생활뿐만 아니라 사회체제와 과학기술, 그리고 직업의 구조에 급격한 변화를 가져올 것이다. 그 과정에서 비인간화되어가는 현상, 로봇과 인공지능의 발전에 따른 인간의 도덕성과 윤리적인 면에 문제를 줄 수 있기 때문에, 4차 산업혁명 시대 교육의 방향은 미래 공동체를 위해 함께하는 인성과 시민의식을 갖춘 미래 인재를 양성하는 방향으로 총체적인 변화가 모색되어져야 한다. 또한 초지능, 초연결 사회로의 변화를 가져올 4차 산업혁명이 교육에 주는 시사점은 인간이 인간으로서의 가치를 스스로 내면화하도록 교육의 역할이 강조되어져야 한다는 것이다. 인성교육은 교육과정의 통합 속에서 개념이 정립되고 보편타당한 내면화된 의식으로 자리 잡아야 하며 구체적인 실천적 전략들이 마련되어져야 한다. 결론적으로 4차 산업혁명시대 가정과교육의 역할은 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 본성인 인성교육의 중추적 역할을 담당하여야 한다. 인성교육을 주도적으로 담당해야 한다는 것이다. 또한 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 다양한 삶의 본질적인 개선에 선도적 역할을 담당하여야 한다. 4차 산업혁명은 인간의 정신적, 육체적 활동뿐만 아니라, 인간의 정체성도 바뀌어 갈 것이다. 3차 산업혁명 이후의 사회에서는 산재해 있는 지식을 얼마나 신속하고 정확하게 습득할 수 있느냐가 중요했다면 4차 산업혁명의 지능정보화사회에서는 빠른 변화 속에서 인간의 본성을 지키기 위해 지식을 어떻게 활용할 것인지를 배우는 것이 요구된다. 이렇듯 4차 산업혁명은 우리 삶을 형성하는 시스템에 영향을 끼침으로써 가족과 조직, 공동체를 긍정적으로 이끌어갈 수 있는 방향성을 모색하게 되는데 가정과교육이 이러한 역할을 선도적으로 담당해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.1-19
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• 2010

기존의 인터넷 광고비 모델에는 CPM (Cost Per Mile), CPC (Cost Per Click), CPS (Cost Per Sales) 등이 존재하며, 특히 CPC 모델은 광고주와 미디어에게 모두 합리적이라는 평가를 받으며, 인터넷 광고 시장에서 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 CPC 모델 또한, 경쟁 사업자에 의한 과도한 광고비 부과나 부정한 광고 수익 등을 목적으로 하는 부정 행위가 발생할 수 있고, 사용자의 전환 의도 없는 광고물 클릭으로 인해 광고주에게 부당한 광고비가 부과될 수 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 새로운 광고비 모델인 'CPCD' (Cost Per Coupon Download) 모델을 제안한다. CPCD 모델은 사용자가 단순히 광고물을 클릭하는 행동을 넘어 광고주가 제공하는 쿠폰을 다운로드 받았을 때 광고비가 부과되는 모델로서, CPC 모델과 CPS 모델의 중간 개념이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 CPCD 모델의 설계 및 분석을 위하여 발생 가능한 시나리오를 제시하고, 프로세스 분석 및 관련 이슈에 대한 검토를 수행한다. 그리고 CPCD 모델에 참여하는 각 사업 참여자들에 대한 분석을 수행하고, 비용 시뮬레이션을 통해 CPC 모델과 CPCD 모델을 비교함으로써, CPCD 모델에 참여하는 광고주의 사업 참여 조건을 밝히며, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 CPCD 모델의 적용 가능성에 대하여 고찰한다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.85-97
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• 2010

지식의 생성과 활용의 원천으로서 인터넷 커뮤니티를 '지식 커뮤니티'로 정의할 때 지식 커뮤니티는 '검색엔진', '공개공동체', '전문공동체', '활동공동체'의 4대 유형으로 구분되며 개별 지식 커뮤니티는 시간이나 환경의 변화에 따라 각 유형을 넘나들며 변화하고 있다. 변화하는 지식 커뮤니티를 기업경영에 적절하게 활용하기 위해서는 각 지식 커뮤니티 유형별 활용전략이 절실함에도 불구하고, 지식 커뮤니티 유형별 효과 분석과 활용전략에 대한 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 지식 커뮤니티 유형별 분류에서 제안한 4대 지식 커뮤니티 유형에 대해 지식 생성 및 활용에 영향을 미치는 요인을 실증분석을 통해 도출함으로써 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하고자 한다. 첫째, 관련 선행연구를 통해 지식 커뮤니티 유형별로 지식의 생성과 활용에 영향을 미치는 요인을 적합성, 신뢰성, 체계성, 충실성, 유사성, 피드백, 이해도로 파악하였다. 둘째, 유형별 대표사이트에 30개의 실제 질문을 질의하여 전문가의 평가를 통해 각 요인을 평가했다. 마지막으로 Stepwise 회귀분석을 이용해 각 유형별로 지식 커뮤니티의 지식 생성과 활용에 영향을 미치는 주요 요인을 도출했다. 회귀분석 결과 검색엔진 유형의 지식 커뮤니티는 신뢰성과, 공개 공동체 유형은 적합성과, 전문공동체 유형은 신뢰성 및 유사성과, 활동공동체 유형은 충실성 및 유사성과 높은 상관관계가 있었다. 본 연구에서 제시한 지식 커뮤니티 유형별 영향요인에 대한 실증분석 결과는 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하는데 유용할 것으로 기대된다.