• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.73-91
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• 2013

스마트폰 광고시장의 급격한 성장으로 그간 광고태도연구에서 주요한 요인으로 고려되었던, 재미(Entertainment), 정보(Information), 짜증(Irritation)과 같은 일반적으로 광고가치에 영향을 주는 요인 외에 스마트폰의 특성에 의해 발생하는 상황인지가치(Context Awareness Value)에 대한 관심이 높아지고 있다. 그간 상황인지가치에 영향을 주는 요인을 찾기 위해 주로 위치(Location)를 중심으로 연구되어 왔는데, 스마트폰을 통해 발생하는 상황인지가치는 위치 이외에도 다양하다고 할 수 있다. 즉, 무선인터넷기술의 활용을 통한 SNS 활용, 유심카드를 이용한 개인 확인, 다양한 앱의 활용 등의 변화는 기존의 모바일기기에서 제공하는 기능들의 활용이 더욱 중요해지고 있고, 이로 인해 발생하는 다양한 상황인지가치의 요인이 존재한다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 이동통신시장의 광고채널이 스마트폰으로 전환되면서 발생하는 상황인지가치의 영향을 고려한 분석을 실시하여, 이전 연구에서 고려되지 못했던 최근 광고시장 상황이 반영된 연구결과가 도출되었다고 할 수 있다. 분석결과에 따르면, 이전의 광고태도 연구에서 주요한 요인이라고 여겨졌던 재미와 짜증은 영향은 적어지고, 여전히 정보가 미치는 영향은 크게 작용되고 있어 이는 현재의 정보화시대에서 정보의 중요성 및 영향력에 대한 이해와 분석도 여전히 필요하다고 할 수 있다 스마트폰으로 인한 광고시장변화에 따라 활동(Activity), 시기(Timing), 위치(Location) 등과 같은 상황인지가치가 광고태도에 긍정적인 영향을 미친다는 점을 확인하였으며, 신원은 영향이 없음으로 나타났다. 또한 광고가치와 상황인지가치는 스마트폰 광고태도에 유의한 영향이 있음으로 나타났다. 본 연구결과는 스마트폰광고 시 이용자가 원하는 정보를 이용자의 상황에 최적화시켜 스마트폰 광고를 실시하여야만, 광고효과를 극대화 할 수 있다는 점을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.109-121
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• 2021

세계적으로 코로나19 팬데믹이 장기화되면서 코로나19와 우울감(blue)이 합쳐진 코로나 블루(Corona Blue) 현상이 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 코로나19 전과 후의 스트레스와 여가활동과의 연관성에 대해 알아보고, 스트레스에 따른 여가활동의 도움에 관하여 분석하는 것이다. 본 연구는 토픽모델링방법을 통한 코로나 블루 뉴스기사 분석과 설문조사의 2가지 연구방법을 활용하여 분석하였다. 즉, 첫째, 코로나19가 "경계"단계로 격상된 2020년 1월부터 사회적 거리두기 2.5단계까지 강화된 9월까지의 신문 기사를 토대로 총363건의 뉴스 기사를 토픽모델링을 통해 분석하였다. 연구 결과 총 28개의 토픽이 추출되었으며, 비슷한 주제끼리 멘탈데믹(mentaldemic), 세대확산, 우울증 가속 원인, 피로감 증가, 장기전에 대처하는 자세, 소비변화, 우울 극복을 위한 노력 총 7개로 그룹화하였다. 둘째, SPSS 통계 프로그램을 활용하여 코로나19 전, 후 여가활동에 따른 스트레스 변화수준과 여가활동에 따른 주된 도움을 분석하였다. 연구 결과 코로나19 전 여가활동 참여에 따른 스트레스 감소 평균 차이가 코로나19 후 보다 큰 것으로 확인할 수 있었으며, 코로나19 후에도 여가활동은 스트레스 완화에 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, 코로나 19전 여가활동에 따른 주된 도움이 신체적, 사회적 활동을 통한 기분전환, 재충전의 의미였다면, 코로나19 후에는 자연, 야외 활동, 지적 활동을 통한 기분전환, 잠깐 잊음과 같은 심리적 역할이 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구는 코로나 블루 현황 파악과 극심한 스트레스 상황에서 여가 대처를 통해 완화 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 코로나 블루 극복을 위한 현실적이고 바람직한 여가 정책 및 대응방안 마련에 기초 자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국보육학회지
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• 제19권2호
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• pp.177-196
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• 2019

본 연구는 2016년부터 3년간 발표된 유아 소프트웨어 교육 관련 국내 최근 연구들의 경향을 게재 경향과 연구방법의 측면에서 분석하는데 연구의 목적을 두었다. 분석대상은 한국학술지인용색인과 국가학술연구정보 공유 시스템에서 검색된 유아의 소프트웨어 교육 관련 연구 26편이었다. 발표된 연구의 게재 경향은 발표 연도, 발표 형식, 학문 분야의 범주에 따라 살펴보았다. 연구방법 측면에서는 연구의 주제 특성과 연구방법 유형, 그리고 연구변인의 특성을 분석하였다. 연구의 결과를 연구의 게재 경향 측면에서 살펴본 바, 2016년부터 최근 3년간 발표된 연구 편수는 연도별로 점차 증가하며, 학술지 논문 형태로 대다수가 발표된 것으로 나타났다. 전체 분석대상의 61.5%(16편)가 유아교육 및 아동학 관련 학문 분야에서 발표된 논문이었다. 연구방법 측면에서는 먼저, 연구의 주제와 연구대상 관련하여 유아 소프트웨어 교육 프로그램 개발 연구, 또는 만4세와 만5세를 대상으로 효과 검증을 한 연구가 다수를 차지하는 것으로 밝혀졌다. 연구방법으로는 실험연구와 문헌연구방법 (각 8회), 조사연구(7회)의 순으로 많이 적용된 것으로 나타났다. 연구변인의 특성으로서 많이 다루어진 측정변인은 유아의 인지적 특성 변인으로 나타났다. 연구에 적용된 프로그램의 특성과 관련하여, 첫째, 프로그래밍 도구 환경을 중심으로 분류한 결과 가장 많은 6편의 연구가 피지컬 컴퓨팅 환경의 프로그램을 사용하였으며, 연구에 사용된 프로그래밍 도구 로봇 중에서는 Albert가 가장 많이 사용된 것으로 나타났다. 프로그램의 적용 기간은 5주~48주로 차이가 있었다. 분석대상 연구들에서 컴퓨팅 사고력은 소프트웨어 교육에 의해 향상되는 문제해결 능력으로 개념화된 경우가 가장 많았으며, 그 하위요인별 개별도구로써 측정되었음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과 유아의 소프트웨어 교육 관련 연구가 최근 증가하는 경향을 보이지만 연구 편수의 축적과 연구방법 측면에서 개선이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 중소기업연구
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• 제31권2호
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• pp.103-120
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• 2009

창업보육센터는 창업을 준비하는 예비창업자 및 신규 창업자에게 사업을 영위하는데 필요한 자원 및 서비스를 제공하고, 사업을 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 문제의 해결에 도움을 주고 있다. 그러나 이러한 지원은 상황에 따라 기업의 자생력을 높이기보다는 창업보육센터에 대한 의존도를 높이는 경향이 있다. 본 연구는 창업보육서비스를 제공형태에 따라 인프라 지원, 네트워크 연계 지원, 직접 지원으로 분류한 후에 이들 서비스의 제공이 입주기업의 창업보육센터 의존도에 미치는 영향관계를 살펴보고, 아울러 입주기간에 따른 조절효과를 살펴보았다. 연구결과 세 가지 보육서비스 모두 의존도에 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 입주기간에 따른 조절효과는 기간이 늘어날수록 네트워크 연계 지원서비스에 정의 효과가 있는 반면 직접 지원서비스는 부의 효과가 있는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 입주기간이 늘어감에 따라 직접 지원서비스의 경우에는 입주기업이 센터의 자원을 흡수하여 기업의 역량으로 만들어 가지만, 네트워크 연계 지원서비스는 기업의 센터에 대한 의존도를 높이고 있다는 것을 보여준다. 따라서 신생기업이 자생력을 갖기 위해서는 보육서비스를 보육기간에 따라 차별적으로 제공해야 한다는 시사점을 제시하고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.47-55
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• 2015

최근, 병원정보시스템의 환경은 다양한 스마트 기술을 접목하고 있는 추세이다. 따라서, 스마트 폰, 테블렛 PC와 같은 다양한 스마트 디바이스가 의료 정보 시스템에 활용된다. 또한, 이러한 환경은 이기종 센서, 디바이스, 시스템 및 네트워크에서 실행되는 다양한 응용 프로그램으로 구성된다. 이들 병원 정보 시스템 환경에서, 기존의 접근 제어 방식에 의한 보안 서비스를 적용하는 것은 문제가 된다. 기존 보안 방식의 대부분은 접근제어 리스트 구조를 사용한다. 이는 클라이언트 이름, 서비스 객체 메소드 이름으로 접근 제어 매트릭스에 의해 정의된 접근만을 허용한다. 가장 큰 문제점으로는 정적인 접근 방법은 변화되는 상황에 신속하게 적응하지 못한다. 따라서, 우리는 보다 유연하고, 매우 상이한 보안 요구와 다양한 환경에 적용 할 수 있는 새로운 보안 메커니즘을 필요로 한다. 또한, 환자중심의 의료 서비스 형태로 변화되고 있어, 이를 해결하기 위한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 스마트 모바일 환경에서 의료정보 동적접근 시스템을 제안하고자 한다. 우리는 기존 병원정보 시스템의 환경을 기반으로 동적접근 제어 방법으로 의료정보 시스템에 접근하는 방법에 중점을 두었다. 물리적인 환경은 모바일 x-ray 영상 디바이스와 전용 모바일 스마트 디바이스, PACS, EMR 서버와 인증 서버로 구성하였다. 소프트웨어 환경은 모바일 X-ray영상기기는 Windows7 OS를 기반으로 동기화 및 모니터링 서비스를 위해 .Net Framework를 기반으로 개발하였다. 그리고 전용 스마트 디바이스는 Android OS를 기반으로 JSP와 Java SDK를 통한 동적접근 응용 서비스를 구현하였다. 병원의 의료영상정보 서버와 모바일 X-ray영상기기, 전용 스마트 디바이스간의 의료정보는 의료영상정보 표준인 DICOM을 기준으로 한다. 또한 EMR 정보는 H7을 기반으로 한다. 동적접근 제어 서비스를 제공하기 위해, 우리는 산소포화도, 심박수, 혈압과 체온과 같은 생체 정보의 값에 대한 조건에 의해 환자의 상황을 분류하고, 의료진의 의료정보 접속 인증 방법으로 동적인 접근 방법을 설계했다. 이는 일반 상태와 응급상태로 2부분으로 구분하여 이벤트 추적 다이어그램으로 보였다. 그리고, 인증 정보는 ID/PWD와 위치, 역할, 작업시간 그리고 응급 환자를 위한 응급 코드를 포함하였다. 동적접근 제어 방법의 일반적인 상황은 인증 정보의 값에 의해 의료정보에 접근 할 수 있다. 그러나 응급상황의 경우는 인증 정보 없이 응급 코드에 의해 의료정보에 접근하도록 하였다. 또한, 우리는 의료정보 표준에 따라 환자, 의료진 및 의료 영상 정보로 구성되는 의료정보 통합 데이터베이스 스키마를 구축했다. 끝으로, 우리는 제안 시스템의 수행 결과를 일반과 응급상황과 같은 환자의 상태에 따라 스마트 디바이스 기반으로 동적접근 응용 서비스의 유용성을 보였다. 특히, 제안 된 시스템은 동적 액세스 제어 방법에 의해 응급상황에서 스마트 디바이스기반의 효과적인 의료 정보 서비스를 제공한다. 이 결과, 제안한 시스템이 u-병원 정보 시스템과 서비스에 유용할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.