• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권4호
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• pp.1100-1122
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• 2023

Scheduling user-submitted cloud tasks to the appropriate virtual machine (VM) in cloud computing is critical for cloud providers. However, as the demand for cloud resources from user tasks continues to grow, current evolutionary algorithms (EAs) cannot satisfy the optimal solution of large-scale cloud task scheduling problems. In this paper, we first construct a large- scale multi-objective cloud task problem considering the time and cost functions. Second, a multi-objective optimization algorithm based on multi-factor optimization (MFO) is proposed to solve the established problem. This algorithm solves by decomposing the large-scale optimization problem into multiple optimization subproblems. This reduces the computational burden of the algorithm. Later, the introduction of the MFO strategy provides the algorithm with a parallel evolutionary paradigm for multiple subpopulations of implicit knowledge transfer. Finally, simulation experiments and comparisons are performed on a large-scale task scheduling test set on the CloudSim platform. Experimental results show that our algorithm can obtain the best scheduling solution while maintaining good results of the objective function compared with other optimization algorithms.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.728-735
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• 2022

Roofers get exposed to increased risk of knee musculoskeletal disorders (MSDs) at different phases of a sloped shingle installation task. As different phases are associated with different risk levels, this study explored the application of machine learning for automated classification of seven phases in a shingle installation task using knee kinematics and roof slope information. An optical motion capture system was used to collect knee kinematics data from nine subjects who mimicked shingle installation on a slope-adjustable wooden platform. Four features were used in building a phase classification model. They were three knee joint rotation angles (i.e., flexion, abduction-adduction, and internal-external rotation) of the subjects, and the roof slope at which they operated. Three ensemble machine learning algorithms (i.e., random forests, decision trees, and k-nearest neighbors) were used for training and prediction. The simulations indicate that the k-nearest neighbor classifier provided the best performance, with an overall accuracy of 92.62%, demonstrating the considerable potential of machine learning methods in detecting shingle installation phases from workers knee joint rotation and roof slope information. This knowledge, with further investigation, may facilitate knee MSD risk identification among roofers and intervention development.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.23-46
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• 2016

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.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.1-29
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• 2023

코로나19 팬데믹으로 인한 사회적 거리두기의 일상화는 전 산업에 걸친 디지털 전환(Digital Transformation)을 가속화하였고 교육 분야에서도 IT 기술과 교육 서비스가 융합된 에듀테크(Edutech)가 확산되며 대학 교육에서도 변화를 가져왔다. 대학에서의 비대면 온라인 강의는 오프라인 학습의 병행 또는 보조적 수단이었으나 코로나19 팬데믹 이후 확산된 비대면 온라인 동영상 수업은 학습자와의 상호작용 부재, 학습자의 학업 이해도 저하 등의 한계를 보였고 대안으로 실시간 온라인 강의가 병행되었으나 상호작용 한계를 해결하지 못하고 기존 온라인 교육의 장점인 시공간 제한 없는 학습마저 없애는 문제가 발생하였다. 또한 학생들의 대학내 활동 참여 기회 감소에 따른 경험 부재로 인한 사회화 능력 감소가 우려되나 Zoom 과 같은 2차원 디지털 환경의 웹 회의 플랫폼을 사용한 온라인 활동은 학생들의 사회활동에 충분히 기여하지 못하였다. 이와 같은 한계를 극복하고자 하는 방법으로 '메타버스'가 주목받기 시작하였다. 메타버스는 아바타를 사용하는 3차원으로 구성되는 가상세계이나 상호작용, 사회적, 경제적 활동과 같은 실생활을 구현한 기술적 특징을 가져 온라인 교육의 한계 및 의사소통 한계 문제를 해결하는 학습 공간, 비교과 활동 지원 플랫폼으로 사용되기 시작하고 있다. 메타버스를 이용한 대학 교육의 실제 적용을 위해 도입 전략의 마련이 필요한 시점으로 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 메타버스의 개념, 특징, 서비스 유형 등 메타버스와 관련된 전반적인 선행연구와 메타버스 적용사례를 고찰하고 둘째, 기술수명주기 모델과 혁신 기술 확산 이론을 바탕으로 한 메타버스 도입 프레임워크를 구축하고 단계적 도입 전략 및 주 사용층에 따른 특화된 도입 방안을 수립하여 시나리오로 제시하였다. 이를 통해 신기술 도입의 이론적 배경, 메타버스 연구의 확산 뿐 아니라 효율적 도입 전략 형성과 연계 서비스 모델 기초 제공, 대학의 부가가치 창출 전략을 제공할 수 있는 실무적 기반을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.319-329
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• 2021

본 연구에서는 정보학적 접근을 통해 디지털 전환을 다룬 국내 패션 관련 연구동향과 지식구조를 밝히는 것을 목적으로 하였다. 국내 학술연구에서 나타난 관련 연구의 연도별, 학술지별 현황을 파악하고, 네트워크 분석을 통해 주요 연구 주제어를 도출하며, 시기별 주요 연구 동향과 지식 구조를 분석했다. 2010년부터 2020년까지 국내 학술 플랫폼에 게재된 159편의 연구를 수집했고, Python 3.7을 통해 데이터를 정제했으며, NodeXL 1.0.1을 통해 중심성 측정 및 네트워크 구현을 진행했다. 분석 결과 관련 연구는 2016년을 기점으로 활발하게 진행되었으며, 주로 의류학, 예술학 학술지에 밀집된 것으로 나타났다. 온라인 플랫폼, AR/VR이 가장 많이 언급되는 주제어로 나타났으며, 소비자 심리분석, 마케팅 전략 제시, 사례 분석이 주요 연구 방법으로 사용되고 있었다. 군집화를 통해 의류학의 세부 분과별 주요 연구 내용을 도출할 수 있었다. 시기별 주요 주제 분석 결과, 시간이 지남에 따라 소비자 중심의 연구에서 플랫폼이나 서비스에 대한 전략 제시 또는 디자인 개발 연구로 보다 다양하게 변화하고 있었다. 본 연구는 디지털 전환에 대한 패션 분야의 통찰력을 높이는데 기여하고, 관련 주제의 연구를 설계하는데 기초연구로 사용될 수 있을 것이다.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.149-164
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• 2022

본 논문은 국내에서 아직 활성화가 되지 않고 있는 IFA 제도에 대한 분석과 핀테크 기술을 활용한 독립투자자문업 활성화 방안을 제안한다. 국내 IFA 제도는 2017년 법안이 마련되었지만 다양한 이유로 인해 현재까지도 크게 활성화가 되지 못하고 있다. 기존 연구에서 다양한 방식으로 해결 방안을 제안하고 있음에도 아직 뚜렷한 방안이 없는 실정이다. 본 논문에서는 최근 주목받고 있는 신탁 제도를 활용한 핀테크 기술을 통해 새로운 방식의 IFA 활성화 방안을 제안한다. 블록체인 분산원장 기술을 활용한 디지털 수익증권 핀테크 기술은 부동산과 음악 저작권 시장의 새로운 가능성을 제시하고 있으며 국내에 관련 핀테크 벤처 기업들이 계속 나타나고 있다. 이러한 디지털 수익증권 핀테크 기술과 상장지수펀드의 업무 프로세스를 결합하여 IFA가 자신만의 금융상품을 가질 수 있도록 하는 방법을 도출하였다. 제안 모델은 기존 금융상품 유통구조보다 탈중앙적 성격이 강하며 기존 금융 질서를 준수하면서도 프라이빗 블록체인에 가까운 구조를 통해 프로토콜 경제의 가능성을 제시한다. 본 논문은 서로 다른 두 개의 시장에 대한 정보 융합적 관점으로 독립투자자문업의 새로운 해결 방안을 제시한 부분에 의의가 있으며, 앞으로도 다양한 관점을 융합하는 지식경영 활동을 통해 더 많은 비즈니스 솔루션이 나오기를 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.89-95
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• 2024

요즘 기업의 경쟁력은 조직이 축적한 조직의 지식들을 모든 조직원들이 잘 공유하고 활용하는 능력에 달려있다. 이것을 증명이라도 하듯이 지금 세상은 LLM(거대언어모델)의 기반의 생성형 AI 기술을 이용한 쳇GPT서비스에 대해 집중하고 있다. 하지만, 쳇GPT 서비스를 업무에 적용하기에는 아직 환각성 문제가 많아 어려운 상태이다. 이 문제를 해결하기 위해 sLLM(경량거대언어모델) 기술이 대안으로 제시되고 있다. sLLM을 구성하기 위해서는 기업데이터가 필수적으로 필요하다. 기업데이터는 조직의 ERP Data와 조직이 보존하고 있는 기업의 오피스 문서 지식 데이터이다. ERP Data는 sLLM과 직접 연결하여 활용할 수 있으나 오피스 문서는 파일 형태로 저장되어 있어서 데이터 형태로 변환하여야 sLLM과 연결하여 활용할 수 있다. 뿐만 아니라 파일 형태로 저장되어져 있는 오피스 문서들을 조직을 지식 정보로 활용하기에는 기술적 제약 사항이 너무 많다. 본 연구는 오피스 문서를 파일 형태가 아닌 DB 형태로 저장하는 방법을 제시함으로서 기업이 기 축적 된 오피스 문서를 조직의 지식 시스템으로 잘 활용할 수 있게 하고, 기업의 sLLM에 오피스 문서를 데이터 형태로 제공하여 AI 기술과 접목하여 기업 경쟁력을 향상 시키는데 기여하고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.89-112
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• 2023

2020년 3월, 코로나바이러스 팬데믹으로 선포되면서, 다양한 방역 조치가 취해져 왔다. 이에 따라, 관광 및 환대 산업 내의 많은 변화들이 야기되었다. 특히 레스토랑 산업에서는 비대면 서비스 및 좌석 간 거리두기 등 방역 지침이 시행되었다. 전통적으로 레스토랑 선택속성에 대한 연구는 분위기, 서비스 품질, 음식의 품질을 포함한 3가지 속성의 중요성이 강조해 온 데 반해, 코로나19 이후 레스토랑 이용자를 대상으로 레스토랑 선택속성을 탐색한 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 연구에서는 코로나19라는 환대 산업 내의 환경적 변화에 대한 이해에 기반하여, 국내 온라인 리뷰 데이터 상에서 새로운 레스토랑 경험적 속성을 확인하기 위한 탐색적인 접근을 시도하였다. 본 연구는 서울 을지로 지역에 위치한 일반음식점 및 휴게음식점 475개로 네이버 플레이스에 등록된 총 31,115개의 온라인 리뷰를 분석 단위로 고려하였다. 분석 방법은 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱으로 산출된 TF-IDF와 잠재적 토픽들을 추출하는 확률적 모델 알고리즘인 LDA 토픽모델링 기법을 통해 온라인 리뷰 내에서 단어들의 군집화를 통해 레스토랑 선택속성을 재분류하고자 하였다. 분석 결과, 분위기, 서비스 품질, 음식 품질과 함께 코로나19 이후 레스토랑의 새로운 속성으로 "감염병 예방"요인이 도출되었다. 본 연구는 기존 레스토랑 선택속성에서 제시하는 세 가지 속성들을 범주화하고, 나아가 새로운 속성을 제시하였다는 점에서 기존 레스토랑 선택속성 문헌을 확장하여 학술적 의의가 있다. 나아가, 분석 결과에 기반하여 레스토랑 운영의 측면 및 정책적 관점에서의 실무적 제언을 시도하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권2호
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• pp.28-45
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• 2023

디지털 대전환 시대를 맞이했지만 문화유적 조사 결과 생산되는 수많은 고고 디지털 원천 자료를 효율적으로 수집·관리·통합·서비스할 수 있는 활용체계, 즉 고고학술정보의 지능형 통합관리·서비스 플랫폼은 부재한 상황이다. 이와 관련하여, 현재 웹에서 PDF형태로 서비스되고 있는 한국고고학사전의 단순 전산화(Digitization) 문제와 한국고고학사전 발간 및 활용 현황 등을 통해 '한국고고학 디지털 사전 구축' 필요성을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 자료 접근의 한계와 어려움에 따른 고고학술 데이터 접근성 제고와 고품질의 지식정보 제공을 중심으로 한 '한국고고학 디지털 사전 구축'의 전반적인 방향을 제안하였다. 2001년부터 발간하고 있는 한국고고학사전의 활용 현황을 분석하여 디지털 전환의 필요성을 확인하였고, 유럽, 미국, 일본 등 국외 고고학 데이터 아카이빙 플랫폼과 국내 전문사전과 관련한 플랫폼 구축 사례를 검토하여 데이터의 체계적인 관리와 보존, 활용에 대해 살펴보았다. 이를 통해 '한국고고학 디지털 사전 구축'을 위한 실행 과제로서 전산화된 기록물에 대한 메타데이터 설계와 생산된 메타데이터 간의 관계 정보를 부여하고 보여주는 시맨틱(semantic, 의미 기반) 데이터로의 확장 등을 제안하였다. 이러한 연구를 바탕으로 향후 고고학술정보의 지능형 통합관리·서비스 플랫폼 구축과 이에 따른 한국고고학에 대한 대중의 관심과 이해를 한 단계 높일 수 있는 발판을 마련하는 계기가 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1666-1672
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• 2016

최근 스마트 기술이 다양한 정보시스템 분야에 적용되고 있다. 특히, 기존 도서관 서비스 분야는 디지털도서관을 넘어 스마트 도서관으로 변화되었다. 이러한 변화의 환경에서 다양한 콘텐츠와 서비스 그리고 사용자와 스마트 디바이스를 지원하는 도서관 서비스 소프트웨어 플랫폼이 요구된다. 기존 도서관 서비스는 서로 다른 이기종의 도서관 시스템간의 의미적 상호운용성이 저해되는 제한점을 갖고 있다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 제공과 시스템간의 상호작용 그리고 서비스의 통합에 중점을 두어 미래 도서관 시스템의 원형으로 링크드오픈데이터 기반의 스마트 라이브러리 제안한다. 링크드 오픈데이터 기반 스마트 라이브러리는 첨단 정보기술이 모여진 혁신적인 시스템이다. 우리는 링크드오픈데이터를 기반으로 스마트 라이브러리를 위한 다양한 요구사항에 따라 시스템 환경을 설계하였다. 이용자의 요구사항과 정보기술의 에코시스템을 고려하여 스마트 라이브러리 시스템의 기능적 요구사항에 대해 기술한다. 또한 기능적 요구사항을 수용하고 다양한 스마트 디바이스를 통해 사용자에게 스마트 지식 서비스를 제공할 수 있는 참조 프레임워크를 보여준다.