• 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..

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.218-236
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• 2023

본 연구는 다중 스케일 지리가중회귀(MGWR: Multi-scale Geographically Weighted Regression) 모형과 KT(Korea Telecom Corporation) 측정기 자료를 활용하여 대구시를 사례로 미세먼지(PM10)에 대한 환경적 형평성을 분석하였다. 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료는 넓은 지역에서 드물게 분포하는 적은 수의 관측지점에서 수집된다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 많은 수의 관측지점이 조밀하게 분포하는 KT 측정기 자료를 본 연구에서 사용하였다. MGWR 모형은 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계에 있어서 공간적 이질성과 다중 스케일 맥락 효과를 다루기 위하여 사용되었다. 분석 결과에 의하면, 대구시에서 지가 및 외국인 비율과 관련하여 미세먼지의 분포에 따른 환경적 불형평성이 나타났다. 또한, MGWR 모형이 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계를 설명하는데 있어서 OLS(Ordinary Least Square: 최소자승법)와 GWR(Geographically Weighted Regression: 지리가중회귀) 모형 보다 나은 설명력을 보였다. 본 연구는 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료의 보완자료로서 KT 측정기 자료의 가능성을 논증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제19권1호
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• pp.75-100
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• 2017

오늘날 기업은 급변하는 경영환경의 변화 속에 생존을 위해 끊임없는 변신과 혁신을 추구한다. 그 일환으로, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입이 사회 전반에 걸쳐 활발하게 진행 중인데, 혁신의 주체로서 기업과 공공부문에 많은 변화와 발전을 유발할 것으로 기대된다. 이미 글로벌 선진국들은 공공 부문뿐만 아니라 많은 기업들이 클라우드 컴퓨팅 서비스를 접목하는 등 적극적으로 활용하고 있다. 이처럼, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 중요함을 고려해 볼 때, 그 확산을 위한 연구는 매우 시급하고 중요하다. 로저스에 의하면, 확산이란 하나의 혁신이 시간을 두고 사회체계의 구성원 사이에서 특정 채널을 통해 커뮤니케이션이 되는 과정이다. 혁신을 수용하려는 성향이 혁신성향이고, 이러한 혁신성향은 혁신확산과 관련된 연구 및 새로운 기술이나 아이디어를 확산시키려는 기업에 있어 매우 중요한 가치를 가지게 된다. 본 연구의 목적은 혁신확산이론을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 특성이 혁신성향에 따라 인지된 기대성과에 미치는 영향요인을 실증 분석하는 것이다. 본 연구 결과는 향후 빅데이타, 디지털 융합, 사물인터넷 등과 같은 신기술의 확산을 위한 모형개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제6권2호
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• pp.1-17
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• 2002

최근 인터넷 비즈니스의 열풍으로 인하여 국내 인터넷 비즈니스 업체의 수와 사업내용은 여느 선진국가에 못지 않게 높은 성장 및 확장을 보여왔다. 하지만 국내에서 사용되고 있는 인터넷 관련 장비의 대부분은 해외에서 생산된 제품이 주를 이루고 있으며, 실제로 1999년 국내 인터넷 관련 장비 시장에서 국내업체가 차지하는 비중은 불과 27%에 지나지 않았다. 이와 같이 선진 해외 제조업체를 필두로 한 해외 업체의 국내 인터넷 시장 잠식이 본격적으로 진행되고 있는 상황에서, 고객의 요구 충족 및 원가 절감을 통한 경쟁우위의 확보는 국내 제조업체가 생존하기 위한 필수적인 사항이 되고 말았다. 본 연구에서는 지난 몇 년 동안 국내 PC서버 시장의 1위 자리를 놓고 해외 업체와 치열한 경쟁을 벌이고 있는 국내 대표적인 PC서버 제조업체를 대상으로 하여, 이 업체의 공급체인상에 존재하는 비효율, 즉 부품발주주기 간격이 다소 긴 점을 발견하고 이를 수정할 경우 공급체인 전반의 보유 재고량과 총비용 측면에서 나타나는 효과를 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 기존에 30일이었던 발주주기를 7일로 단축시켜 시뮬레이션한 결과, 공급체인상의 평균 부품 재고량은 현저히 감소하였으며 판매손실의 감소와 더불어 공급체인 전반에 걸친 총비용의 추정값을 낮추는 결과가 나타났다. 비록 평균 완제품 재고량이 소폭 증가하였고 주문 횟수가 증가함에 따라 총주문비용이 증가하기는 하였지만 발주주기의 단축을 통해 얻어진 평균 부품 재고량의 감소와 판매손실의 감소 이득이 이를 충분히 상쇄하여 최종적으로 총비용 추정값이 감소하는 결과를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권6호
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• pp.885-896
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• 2003

무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보(Location Information)를 이용한 서비스 형태는 아주 다양하여 지고 있으며, LBS(Location-Based Services)라는 형태로 국내외 시장에서 급속히 학장하고 있다. 이러한 서비스의 기본정보인 위치정보는 고부가가치의 정보로 인정되고 있으며 또한 이러한 위치를 기반으로 한 서비스는 기존의 GIS(Geographic Information System)를 일반사람들에게 생활 속의 정보로 밀접하게 홀용할 수 있게 되었다. 즉, LBS로 인하여 GIS는 새로운 패러다임의 전환을 맞이하게 되었으며 대용량 이동체 데이터베이스 (MODB : Moving Object Database) 는 LBS를 위한 핵심 플랫폼 기능으로 인식되고 있다, 이러한 대용량 이동체 데이터베이스와 이동통신망과의 위치획득 인터페이스를 통한 위치정보 획득 기능은 아주 중요한 요소가 되며, 향후 위치를 기반으로 한 다양한 서비스가 제공될 경우, 이동성을 가지는 수많은 고객의 위치정보를 획득함으?? 심각한 시스템의 부하는 미리 예측할 수가 있다. 즉, 대용량의 이동체의 위치정보를 획득함에 있어서, 심각한 통신부하로 인한 LBS 플랫폼의 성능 저하가 발생 할 수가 있다. 따라서, MODB에서는 위치획득 기능은 안정적인 LBS플랫폼이 이동통신망으로부터 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동체의 과거 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득 회수를 줄임으로써 시스템 부하를 줄이고자 한다. 본 논문에서는 이러한 이동체의 이동 패턴을 이용하여 다양한 위치획득 모델을 설계하였으며, 시뮬레이션 환경에서 위치획득 모델을 구현함으로써 성능을 평가하였다.A가 다른 처리보다 높았다.구된다.을 나타냈다. 정소, 난소 및 자궁의 조직검사에서는 모든 투여구간에 커다란 변화는 없었다.이라는 중요성에 비추어, 사회문화주의 이론의 제안을 통해 아동의 수학 학습에서의 교사의 적극적인 역할의 가능성을 제시하고 있다. 삼림경관를 나타내었다. 각 화분대 및 아분대 우점수목의 기후환경에 대응하는 생태적 특징으로 작성한 가상 기온변화곡선의 내용은 다음과 같다: 화분대 I은 Butula우점기로서 약 57,000년 BP까지 형성되었으며, 상대적 한냉기로 간주된다. 화분대 II는 EMW우점시기로서 $57,000{\sim}43$,000년 BP에 형성되었으며, Alt Wurm에서 mittel W${\"{u}}$rm으로 전환되는 Interstadial로 간주된다. 화분대 III은 43,000~15,000년 BP간의 가장 오랜 시기를 포함하며, mittel Wurm${\sim}$Jung Wurm기에 해당한다. 한냉기인 화분대 III시기 중에는 Betula, Pinus, Picea 등의 목본류가 교대로 우점하는데, YY1에서 Quercus 와 Picea의 화분조성 변화로 볼 때 아분대 IIId시기가 가장 한냉하였을 것으로 추정된다. 화분아분대 IVa는 하부 화분대와 상부 화분대간의 전환기층으로서 피나무(Tilia)속 우점기로 나타나며, Holocene에 해당하는 화분대 IVb와 V는 약 7,000년 BP부터 현재까지 식생변화로 각각 Quercus와 Pinus가 우점하는 시기로 한국 동해안의 曺(1979)의 화분대 I과 II에 각각 대비된다. Bartlein et al.(1986)의 diagram을 통해 볼 때, 영양지역의

• 경영정보학연구
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• 제18권3호
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• pp.209-233
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• 2016

최근 소셜 네트워크 기반으로 하는 인터넷 기업의 등장은 빠른 성장세에 있으며, 다양한 소셜 미디어 서비스 출현으로 e-비즈니스에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 웹(web) 상에서 지인(知人)과의 인간관계를 강화시키고, 새로운 인간관계를 형성할 수 있도록 지원하는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 소셜 미디어 영역 중 하나이다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 시장의 급속한 성장과 이에 따른 수익창출, 미디어 분야의 새로운 성장 동력으로의 인식으로 많은 글로벌 IT기업들이 소셜 네트워크 서비스를 가장 강력한 소셜 미디어로 인식하고 있으며, 소셜 네트워크 서비스를 이용한 다양한 비즈니스 모델 개발에 힘쓰고 있다. 본 연구는 개인정보에 대한 자기노출을 다룬 중요한 요인인 프라이버시 침해의 미인식, SNS 사용목적, 개인정보의 중요성 인식을 통해 소셜 네트워크 서비스의 노출행동에 대한 영향력을 검증하고자 한다. 또한 개인의 특정 행위, 감정적 반응을 기술하기 위한 이론적 기반을 제공하고 있는 합리적 행위이론 (Theory of Reasoned Action)을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스에서의 자기노출에 대한 영향요인이 TRA의 행위에 대한 태도(Attitude Toward Behavior)로서의 부정적 태도(Negatude), 주관적 규범(Subjective Norm), 행위의도(Behavioral intention), 그리고 노출행동의 주요 변수들을 적용한 연구모형을 제시하였다. 위 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 네트워크 서비스를 이용한 경험이 있는 서울 소재 Y대학의 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 총 198부의 표본을 수집하였으며, 요인들 간의 관계를 분석하기 위해 경로분석을 실시하였다. 경로분석 결과, 프라이버시 침해 미인식이 부정적 태도. 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하지 않게 나타나 가정된 경로모형에서 프라이버시 침해의 미인식의 영향력은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. SNS 사용목적이 부정적 태도, 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하게 나타났으며, 개인정보의 중요성 미인식은 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향력은 유의미하였으나, 부정적 태도에 미치는 영향은 유의미하지 않았다. 그리고 부정적 태도와 주관적 규범이 행위의도에 미치는 영향은 유의미하여, 부정적 태도가 낮을수록 행위의도가 높게 나타났으며, 마지막으로 행위의도가 노출행동에 미치는 영향은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 자기노출 과정을 이론적 논의를 토대로 심리적, 사회적 변인들을 통합하여 살펴보았다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.