• 경영과정보연구
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• 제38권1호
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• pp.83-101
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• 2019

블록체인은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등과 더불어 혁신적인 기술로 간주된다. 최초의 블록체인 애를리케이션이고 암호화폐인 비트코인 출시 이래로, 블록체인은 파괴적 기술로의 인식은 물론 폭 넓게 확산되지도 못하고 있다. 블록체인 관련 연구를 살펴보면, 암호화폐, 기술 일반동향과 전망, 요소기술 등에 대한 설명이 대부분이다. 물론 아직까지 블록체인 기반의 킬러 애플리케이션이 존재하지 않고 있다. 이와 같이 늦게 확산되는 블록체인 기술을 고려하여, 국내의 블록체인에 대한 최신 연구 상황에 대한 이해가 필요하다. 본 연구의 목적은 기업의 IT실무 담당자들이 조직의 경쟁력을 높이기 위해서 필요한 블록체인 애플리케이션을 식별할 수 있도록 가이드라인을 제공하는 것이다. 이를 위해서 우리는 네 가지의 접근법을 소개한다. 첫째, Iansiti & Lakhaki(2017)가 제안한 분석틀을 적용하여 국내에서 발간된 블록체인 관련 연구논문을 분류하였다. 이 작업의 목적은 조직의 실무자들이 블록체인 애플리케이션의 도입을 고려할 때 벤치마크 또는 사례로서 활용할 수 있도록 도움을 주기 위함이다. 두 번째는 제시된 분석틀을 이용하여 블록체인 애플리케이션의 가치 개념을 도입하여 조직의 블록체인 애플리케이션 채택의 진화적 경로를 제안하였다. 세 번째는, 블록체인 기술 도입을 조직의 혁신을 촉진하기 위한 수요관점에서블록체인 기술 적용이 가능한 영역을 식별할 수 있는 근거를 제공하였다. 네 번째는 기업 가치사슬 모형과 다섯 경쟁세력 모형을 이용하여 블록체인 애플리케이션 도입의 탐색할 수 있는 근거를 제공하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권1호
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• pp.23-33
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• 2022

본 연구는 제조기업의 디지털 전환(DX)을 위한 실행모형을 개발하기 위해 진행하였다. 이를 위하여 경영혁신과 디지털전환 과정에 대한 선행연구를 검토하였다. 인터넷 비즈니스의 혁신과정에서 적용된 NEBIC이론과 혁신이론을 기반으로 DX과정모형을 도출하였다. 여기에 최고경영층(TMT)의 추진의지 요인을 포함한 연구모형을 구축하고 이를 검증하기 위해 험자료를 통해 확인하였다. 디지털 전환을 추진하고 있는 중견 제조기업의 구성원을 대상으로 수집된 자료를 기반으로 연구가설을 검증하였다. 회귀분석을 통해 연구모형(기술지식 → 기회인지 → 기대성과 → 실행의지)의 각 단계의 영향관계를 확인하였다. DX과정에 최고경영층의 DX추진의지에 대한 구성원의 인식의 매개효과를 파악하기 위해 위계적 회귀분석을 실시였다. Sobel test 확인결과, 각 단계별 관계에 경영층의 DX추진에 대한 인식이 부분적으로 매개하는 사실을 확인하였다. 본 연구는 중견 제조업의 디지털 전환에 적용 가능한 모형을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 또한 혁신연구 및 NEBIC 확장에 대한 경험적 근거를 제공한 것에 가치를 지닌다. 동적특성을 지닌 과정모형에 대한 실증자료의 한계를 극복하기 위해서 종단연구가 필요하며 연구결과의 일반화를 위해 제조업 이외 다양한 분야에서 확장된 실증연구가 요구된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.95-117
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• 2022

인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다

• 산업과 과학
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• 1권1호
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• pp.7-15
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• 2022

사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.103-110
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• 2023

인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.197-216
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• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제9권3호
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• pp.45-55
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• 2018

Purpose - Non-verbal Communication with customers in restaurant business can play an important role because it affects customer behavior and attitudes as a means to develop and maintain long-term relationships with customers. The purpose of this study is to analyze the effect of non-verbal communication with customers and the effect of the influence on customer satisfaction, trust, and revisit intention. Research design, data, methodology - In order to verify the research models and hypotheses of this study, questions were prepared for each variable and data were collected through questionnaires. The questionnaire survey was conducted from March 27, 2018 to April 17, 2018, for those who agreed with the citizens of the Jeju area who visited the restaurant recently. 50 out of 100 were conducted by internet survey and 50 were surveyed. Thus, a total of 100 responses were used using structural equation modeling with Smartpls 3.0. Results - The results of the study are as follows. First, non-verbal communication has a significant impact on customer emotion. Second customer emotion have a significant impact on customer trust and satisfaction. Third, Customer satisfaction had positive a significant effect on revisit intention. Fourth, Customer trust had positive a significant effect on revisit intention. Conclusions - The implications of this study are following as: The food service company should continuously provide non-verbal communication training to employees so that they can respond to customers with the right attitude and bright smile. In particular, in the case of restaurant franchises, customer response manuals should be created and distributed to the franchisees, and a regular training program for the franchisees should be implemented to provide the same service to the customer. Second, CEOs should have to worry about what kind of experience he or she has left since leaving the store. It is also necessary to constantly look at what customers experience in their stores or in their brands, and what emotions they form through their experiences. Third, the more satisfied or trusted customers are formed through the service of the employee, the more loyal the restaurant business will be, and the more likely it is to make continuous revisit and positive word-of-mouth activities..