• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.39-57
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• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권1호
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• pp.147-163
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• 2016

스마트 기기 사용자의 성별 정보는 성공적인 개인화 서비스를 위해 중요하며, 스마트 기기로부터 수집된 멀티 모달 로그 데이터는 사용자의 성별 예측에 중요한 근거가 된다. 하지만 각 멀티 모달 데이터의 특성에 따라 다른 방식으로 성별 예측을 수행해야 한다. 따라서 본 연구에서는 스마트 기기로부터 발생한 로그 데이터 중 텍스트, 어플리케이션, 가속도 데이터에 기반한 각기 다른 분류기의 예측 결과를 다수결 방식으로 앙상블하여 최종 성별을 예측하는 기법을 제안한다. 텍스트 데이터를 이용한 분류기는 데이터 유출에 의한 사생활 침해 문제를 최소화하기 위해 웹 문서로부터 각 성별의 특징적 단어 집합을 도출하고 이를 기기로 전송하여 사용자의 기기 내에서 성별 분류를 수행한다. 어플리케이션 데이터에 기반한 분류기는 사용자가 실행한 어플리케이션들에 성별을 부여하고 높은 비율을 차지하는 성별로 사용자의 성별을 예측한다. 가속도 기반 분류기는 성별에 따른 사용자의 가속도 데이터 인스턴스를 학습한 SVM 모델을 사용하여 주어진 성별을 분류한다. 자체 제작한 안드로이드 어플리케이션을 통해 수집된 실제 스마트 기기 로그 데이터를 사용하여 제안하는 기법을 평가하였으며 그 결과 높은 예측 성능을 보였다.

• 경영과정보연구
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• 제29권4호
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• pp.305-332
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• 2010

본 연구는 산림 건강치유, 요가, 휘트니스 등 총 세 가지의 건강관리 서비스 산업 비교를 중심으로 고객만족에 영향을 미치는 요인들을 찾고, 그로인한 어느 요인이 각 서비스 산업에서 고객만족에 많은 영향을 미치는가를 실증적으로 분석하여 검정하고자 하였다. 이에 기존의 SERVQUAL 척도를 중심으로 분석된 연구들과 또한 고객만족에 관한 측정지표 등을 사용하여 분석된 연구들을 바탕으로 프로그램, 물리적 환경, 직원의 서비스 지향성 등 3개의 요인을 도출하여 각 서비스 산업별로 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 산림 건강치유에서는 물리적 환경이, 요가에서는 프로그램이, 휘트니스에서는 직원의 서비스 지향성이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 각 건강관리 서비스 산업은 고객들의 라이프스타일과 트렌드에 최우선적으로 역점을 두고 운영이 되어야 하며, 그에 따른 특성화 서비스를 제공해야 할 것으로 보여진다. 물론, 경쟁력을 갖추기 위해선 현대화된 운동장비와 차별화된 프로그램, 쾌적하고 고급화된 시설 마련은 기본이 되어야 한다. 더불어 현 시점은 건강과 운동에 대한 고객들의 관심이 양적 추구에서 질적 추구로 바뀌어가고 있다는 것도 직시해야 한다. 그 의미는 운동을 단순히 신체적 가치나 정서적 가치 추구에만 머물지 않고 교제나 유대를 위한 사회적 가치 추구에까지 미치도록 서비스를 변화시켜야 한다는 것이다. 이를 위해선 고객들 간의 유대관계를 위한 부가적인 프로그램 도입과 친근한 분위기, 적절한 동선체계도 함께 강구해야 할 필요성을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.72-80
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• 2016

본 연구는 제주지역 특성화고등학교 상업정보계열 기준학과의 회계교육 실태를 분석하여 개선방안을 제시함으로써 제주지역 상업교육을 활성화시켜 좀 더 많은 특성화고등학교 학생들이 회계학에 대한 관심을 제고하고자 한다. 오늘날 회계교육의 위기는 교육제도에서 초래된 측면도 있지만 학교에서 회계교육의 질적 개선을 위한 노력이 부족한데도 상당부분 기인한다. 회계학에 대한 학생들의 관심을 제고하고 회계교육에 대한 질을 향상시키기 위해서는 학생들이 회계교육에서 어떤 내용을 얼마만큼 왜 어려워하는지에 대한 이해가 선행되어야 한다. 이와 같은 이해가 선행될 때 학생들의 눈높이에 맞는 교육이 가능할 것이며 학생들의 회계학에 대한 관심을 제고하는 계기를 제공할 것이다. 본 연구에서는 제주지역 특성화고등학교 학생들에게 설문조사를 실시하여 회계교육 실태를 분석하고 이를 토대로 개선방안을 제시하였다. 개선방안으로는 첫째, 다양한 회계교육 교수방법의 사용 둘째, 고등학교 학생수준에서 이해가능한 회계교과목 교재의 개발 필요 셋째, 효율적인 회계교과목 개선 등이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.29-39
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• 2020

목적 사회 전반적으로 퍼진 개인의 취향에 대해 존중하는 분위기는 소비 트렌드를 바꾸었다. 그에 따라 여행 산업에서도 소비자 개인의 취향을 반영하는 맞춤형 여행이 새로운 트렌드로 주목받고 있다. 특히 여행 산업 분야 중 하나인 '영화 관광'에 대한 관심이 커지고 있음에 주목하였다. 영화를 시청하며 발생하는 개인의 여행 동기를 맞춤형 여행 제안으로 충족시키고자 하며, 이는 '영화 관광 산업'의 지속적 발전의 촉진제가 될 것으로 기대한다. 설계/방법론/접근 본 연구에서는 시청자가 실제로 방문하고 싶은 영화 속 촬영지 정보를 'OCR'을 통해 추출, 제안하는 방법론을 구현하였다. 먼저, 실시간 이미지 프로세싱 라이브러리인 'OpenCV'를 활용하여 사용자가 선택한 영화 속 장면을 추출 받는다. 또한, 딥러닝 기반의 텍스트 영역 탐지모델인 'EAST 모델'을 활용하여 해당 장면 이미지에서 문자가 위치한 곳을 탐지하여 검출한다. 검출한 이미지는 'OpenCV 내장 함수'를 사용해 전처리하여 인식의 정확도를 높인다. 마지막으로 광학 문자 인식 엔진인 'Tesseract'를 사용하여 이미지 속 문자를 인식 가능한 텍스트로 변환한 후, 'Google Map API'를 통해 실제 위치 정보를 반환한다. 의의 본 연구는 기존의 영화 관광에서 나아가, 4차 산업 기술을 활용한 개인 맞춤 관광 콘텐츠를 제공해준다는 점에서 큰 의의가 있다. 이는 앞으로 여행사와 함께 영화 관광 패키지 상품 개발에 활용될 수 있다. 또한 국내에서 해외로의 유입뿐만 아니라, 해외에서 국내로의 유입에 활용될 가능성 역시 내포하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.1-14
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• 2014

최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.395-413
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• 2019

본 연구는 비전공자 대상의 대학 SW교육에서 학습자들의 인식과 경험을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 D대학에서 SW교육에 참여하고 있는 비전공자 학생 36명의 성찰일지를 합의적 질적연구방법(CQR)에 의거하여 분석하였다. 분석결과, SW교육에 대한 비전공자 학생들의 인식과 경험에 대한 응답에서 연구에 참여한 모든 학생들에게 공통적으로 나타나는 일반적 범주나 50% 이상의 학습자에게 나타나는 전형적인 범주는 나타나지 않았다. 그러나 다양한 변동적인 범주를 핵심개념으로 도출할 수 있었다. SW교육에 대한 비전공자 학생들의 경험과 인식은 각각 57개와 7개의 변동적 개념이 도출되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 대학 비전공자 학생들의 SW교육에서의 경험은 생소함으로 인한 어려움을 느끼고 있다는 것과 학습활동을 통해 SW과의 관련성과 유용성을 인식한다는 특성을 발견할 수 있었다. 또한, SW교육에서 비전공자 학생들의 인식의 경우 초보자의 수준을 고려한 맞춤형 교육에 대해 긍정적인 평가를 한다는 특성을 가지고 있었다. 그러므로 비전공자 대상의 SW교육의 방법은 세심한 수업 운영전략과 상호작용 설계가 필요하다. 본 연구는 보다 효과적인 비전공자 대상의 대학 소프트웨어 교육을 위한 교수학습전략을 위한 시사점들을 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.357-380
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• 2019

본 연구의 목적은 2015년 '모든 학생 성공법'에 의해 재인증된 미국의 초중등교육법을 문헌정보 서비스의 관점에서 법률의 내용을 분석하고 이를 통해 문헌정보 서비스 개선 등에 관한 시사점을 도출하는 데 있다. 분석결과, 이 법에는 최초로 '효과적인 학교도서관 프로그램'과 '학교 사서'가 명시되어 있으며 '학교도서관 프로그램'과 '학교 사서'를 리터러시와 디지털 리터러시, 도서, 자원, 최신 자료, 기술, 도서관 서비스 및 교육 서비스와 연계시키고 있어 미국의 초중등학교에서 문헌정보 서비스가 보다 적극적으로 수행될 수 있는 재정적 제도적 기반을 제공하고 있다. 또한, 이 법에는 학교 사서가 개인화된 학습 경험, 증거 기반 평가, 전문성 개발에 참여해야 한다고 명시하고 있으며 학생들의 학업성취도와 리터러시 및 디지털 리터러시 향상을 위하여 학생, 교직원, 학부모에게 문헌정보 서비스를 제공해야 함을 규정하고 있다. 이러한 분석 내용을 바탕으로 본 연구는 학교도서관 접근성 강화, 사서교사 등의 문헌정보 서비스 업무 구체화, 학교 구성원과의 협력 강화, 증거 기반에 따른 교육 활동, 교육적 효과의 공유, 문헌정보 교육과정 개발을 논의하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.207-216
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• 2024

4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.