• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.75-100
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• 2018

최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.

• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.125-141
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• 2001

이번 연구는 통합물류정보시스템 개발에 관한 것이다. 글러벌 경제시대에 기업경쟁력 확보를 위하여 효율적이고 경제적인 물류체제 구축이 요구되어지고 있다. 그러나 한국의 매출액대비 기업 물류비는 1997년 기준으로 12.9%로서 미국 9.0%, 일본 6.4%에 비하여 매우 높다. 이는 국내 물류 업체가 영세하고 물류 정보 인프라가 취약하기 때문이다. 따라서 국내 물류 체재 개선을 위해서 새로운 물류프로세스의 도입과 효율적인 물류시스템의 개발이 절실하다. 이에 따라 기업이 물류 아웃소싱을 통해 전체 물류 프로세스의 효율성을 재고하기 위한 제3자 물류가 대두되고 있다. 그리고 제3자 물류에서 더 나아가, 기업이 요구하는 물류 서비스 요건을 독자적으로 충족시킬 수 있도록 정보기술, 컨설팅 능력을 보유한 업체가 다수의 물류 업체 운영 및 관리를 최적화하는 제4자 물류가 등장하였다. 이번 연구의 목적은 웹 기반에서 제4자 물류를 지원해줄 수 있는 통합물류 정보시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 이번 연구는 먼저 국내 물류 산업의 현황과 문제점을 살펴보았다. 그리고 현재 물류 체제 개선을 위한 대안으로서 대두되고 있는 제3자 물류와 제4자 물류의 개념을 살펴보았다. 그리고 택배사, 운송사와 같은 다수의 물류 서비스 공급자와 쇼핑몰, 제조업체와 같은 다수의 물류 서비스 수요자 사이에서 물류중개 서비스를 제공하고, 물류 서비스의 정보화를 지원할 수 있는 KT-Logis를 개발하였다. 화주기업이 KT-Logis를 통한 제4자 물류를 도입하면 물류유통단계 축소를 통한 물류 비용의 절감과 물류 서비스 향상을 기대할 수 있다. 또한 물류업체는 KT-Logis를 이용하여 공차율 감소, 적재율 향상 등과 같은 물류 프로세스 향상을 기대할 수 있다.으로 기대된다.로서 수동발골육(手動拔骨肉)의 미생물수(微生物數)와 큰 차이가 없었다.출된 하수 슬러지의 분해속도상수와 기질의 분율 및 분해패턴을 토대로 혐기성소화시 효율적이고 경제적인 HRT의 산정이 가능하다.은 약 4.5 kDa으로_ 확인되었다. 따라서 B. subtilis MJP1은 항진균 활성과 항세균 활성을 가진 bacteriocin-like substances를 생산함을 알 수 있고 이와 같은 새로운 항미생물 물질은 천연 식품보존제 및 사료보존제 뿐만 아니라 항생제 대체 의약품으로도 활용이 기대되며, 이를 위하여 향후 이 물질들의 보다 정확한 구조 및 특성 규명 등의 연구가 필요하다.성도는 1시간째에 최저로 떨어지다가(대조치의 89%, p<0.05)이후 회복하기 시작하여 24시간째에 약간 대조치 이상으로 회복되었다. 5-HT의 turnover rate는 MAO활성도 변화와 거의 같은 변화를 보였다. 2) 만성투여시 (하루 2번, 14일간 투여)는 5-HT 함량, 5-HIAA 함량, MAO 활성도 및 5-HT turnover rate 모두가 중등도로 감소되었다. (각각 대조치의 87%, 69%, 80%, 79%). 3) MAO 활성도와 5-HT turnover rate 사이에는 높은 상관관계가 있었다. (r=0.866, p<0.001, N=94). 4) MAO 활성도의 역동학 실험에서는 대조치에 비해 투여군에서 Km 값은 의미가 있는 증가가 있었으나 $V_{max}$값은 큰 변동이 없었다. 5) d-amphetamine을 급성 투여할때는 sleeping과 lying components는 상당한 감소를 보인 반면, locomotor activity 는 1시간까지는 상당한 증가를 보였으며 용량이 적을수록 더 큰

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.109-130
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• 2011

연속발생 데이터는 데이터의 원천으로부터 데이터 저장소로 연속적으로 축적이 되는 데이터를 말한다. 이렇게 축적된 데이터의 크기는 시간이 지남에 따라 점점 커진다. 또한 이러한 대용량 데이터에서 정보를 추출하기 위해서는 저장공간, 시간, 그리고 많은 자원이 필요하다. 이러한 연속발생 데이터의 특성은 시간이 지남에 따라 축적된 대용량 데이터의 이용을 어렵고 고비용이 되게 한다. 만약 정보나 패턴을 추출할 때 누적된 전체 발생 데이터 중에서 최근의 일부만 사용 한다면 적은 일부 표본의 사용의 문제로 인하여 전체 데이터 사용에서 발견될 수 있는 유용한 정보의 유실이 있을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 연구는 연속발생 데이터를 발생 시점에서 계속 모으기 보다 이러한 발생되는 데이터에서 규칙을 추출하여 효율적으로 지식을 관리하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법에 비하여 적은 양의 데이터 저장공간을 필요로 한다. 또한 이렇게 축적된 규칙집합은 미래에 예측을 위해서 언제든 실시간 예측을 할 수 있게 준비가 된다. 여러 예측 모델을 결합시키는 방법인 앙상블 이론에 의하면 본 연구가 제시하는 데로 체계적으로 규칙집합을 시간에 따라 융합시킬 경우 더 나은 예측 성과가 가능하다. 본 연구는 주식시장의 변동성을 예측하기 위하여 주식시장 데이터를 사용하였다. 본 연구는 이 데이터를 이용해 본 연구가 제시하는 방법과 기존의 방법의 예측 정확도를 비교 하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.137-152
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• 2017

정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제37권4호
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• pp.175-193
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• 2018

본 연구는 온라인 여행사(OTA) 이용 여행자들의 최초 선택 시 중요하게 고려하는 요인과 재방문 시에는 온라인 여행사 선택요인이 중요도에서 어떻게 차이가 있는지 살펴보고, 이용 만족도에 영향을 끼치는 선택요인을 분석하였으며 온라인 여행사(OTA)를 이용한 경험이 있거나 이용하고자 하는 여행자들의 온라인 여행사 선택에 영향을 끼치는 요인과 어떤 요인을 중요하게 생각하는지, 재방문 시에는 중요도에서 어떤 차이를 보이는지 살펴보고자 한다. 연구결과, 온라인여행사 최초 이용자와 재방문자 간의 재방문 시 선택속성 차이에 관한 검증 결과 "적극적인 컴플레인 해결태도, 변경 및 취소의 편리성, 티켓과 서류의 배송서비스, 컴플레인 제기 편리성, 서비스 보상제도, 최신정보의 갱신 신속성, 예약절차의 간편함, 과거 만족시켜 주었던 정도, 직원의 업무처리능력, 다양한 결제수단과 결제의 안전성, 오프라인 여행사와의 연계성"과 같은 서비스 환경 구축과 강화에 중점을 두어야 함을 시사하고 있었다. 또한 최초 방문시 선택속성별 온라인 여행사에 대한 만족도 분석 결과 선택요인이 만족도에 영향을 미치고 있으며, 그 중 컴플레인 제기 편리성, 잘아는 직원의 유무, 적극적인 컴플레인 해결태도와 같은 A/S 환경요인이 만족도에 공헌하는 것으로 나타났다. 불편민원 대응에 대한 적극적인 고객 서비스의식(Customer Satisfaction Mind)과 이용의 편리성 등 체계적인 서비스 구조를 원하고 있으며, 이는 온라인 여행사의 생존과 발전을 위한 필요한 마케팅 전략이라는 점을 시사하고 재방문 시 선택속성별 온라인여행사에 대한 만족도의 경우 최초 방문자를 표적시장으로 한 마케팅 집중전략이 유효하며, 이는 온라인여행사의 생존을 위한 필수 마케팅 추진전략의 일환(一環)이라는 점을 시사하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.311-328
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• 2022

정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.89-94
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• 2006

본 논문에서는 초광대역(UWB: Ultra-Wideband) 무선 통신 시스템에 적합한 소형의 마이크로스트립 대역 저지 필터를 제안한다. 제안된 필터는 $50{\Omega}$ 마이크로스트립 선로 좌측에 단락 스터브(short-circuited)를 이용한 고역 필터와 우측에 결합 공진기를 이용한 대역 저지 필터를 합성하였다. 3.1 GHz에서 10.6 GHz까지의 초광대역 특성을 갖는 고역 필터를 설계하기 위해서 the mixed lumped/distributed(L/D) 방법을 이용하였다. 또한 원하는 주파수 대역의 협대역 저지 필터를 설계하기 위해서 3개의 결합 공진기(coupled resonator)를 이용하였다. 공진기를 미앤더(meander) 형태로 구현함으로써 L-형태의 공진기에 비해 면적을 $29\%$ 정도 소형화시켰다. 측정 결과 3-dB 삽입 손실을 기준으로 $146.7\;\%(2.1\;GHz{\sim}10.15\;GHz)$의 광대역 통과 특성을 얻었으며 $10.04\;\%(5.2\;GHz{\sim}5.75\;GHz)$의 저지 대역을 나타내었다. 측정된 군 지연(group delay) 특성은 저지 대역을 제외한 주파수 대역에서 0.7 ns 미만이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.777-787
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• 2020

인터넷의 발전과 모바일 기기 보급의 확산으로 온라인 시장이 급속하게 성장하였다. 특히 쇼핑몰 이용이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 활용한 이용자 행태 분석, 개인화된 상품 추천 및 서비스 개발 등의 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 프로세스 마이닝을 통해 온라인 쇼핑몰의 전반적인 프로세스를 분석하고, 사용자의 구매에 영향을 미치는 요소를 파악하고자 하였다. 분석에는 대형 온라인 쇼핑몰인 모 기업의 데이터를 사용하였으며 분석 도구로는 R을 활용하였다. 분석 결과 파격세일, 월경품행사와 같은 이벤트 요소를 가진 카테고리에서의 고객 활동이 가장 두드러졌다. 이에 반해 검색, 로그인, 캠페인 액티비티는 중요도에 비해 적절한 활동이 이루어지지 않은 것으로 나타났다. 해당 액티비티는 고객의 정보와 니즈를 파악할 수 있는 단서가 될 수 있어 매우 중요하다. 따라서 연관검색어 추천의 정교화, 로그인 시 제공되는 쿠폰 등의 액티비티 관리가 필요하다고 사료된다. 본 논문에서는 앞서 논의된 내용 이외에도 쇼핑몰의 경쟁력 제고 및 이윤 증대를 위한 다양한 비즈니스 전략을 제안한다.