• 한국항해항만학회지
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• 제43권1호
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• pp.42-48
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• 2019

4차 산업혁명 사회에서의 PNT(Position, Navigation, and Timing) 정보의 중요성은 과거와는 또 다른 의미를 가진다. 자율 주행차, 자율 운항선박, 스마트그리드 그리고 국가 주요 기간시설에서는 PNT 정보의 고정확성 이외에도 지속가능하고, 신뢰할만한 서비스를 요구하고 있다. PNT 정보를 제공하는 가장 대표적인 시스템인 위성항법시스템은 지구 대기 밖 위성으로부터 신호를 수신하므로 수신 신호전력이 낮고, 민간신호의 경우 신호구조가 공개되어 있다. 따라서 비의도적 또는 의도적인 간섭이나 해킹에 취약하다. 사용자 관점에서 적은 비용으로 높은 성능의 PNT 정보를 쉽게 획득할 수 있는 위성항법시스템은 해킹의 취약성 때문에 이에 대한 보완이 요구된다. 이에 따라 응용분야 별로 다양한 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 기회신호 측면에서 현재 구축, 운영 중인 해상항법 및 통신 인프라를 활용한 R-Mode(Ranging Mode) 기술에 대해 다룬다. 이를 위하여 현재 전국망의 중파 비컨 기반 보강정보를서비스하고 있는 NDGNSS(Nationwide Differential Global Navigation Satellite System) 인프라에 대해 알아보고, 시뮬레이션을 통하여 국내 해상분야에서의 백업 PNT 기술로서의 가능성을 확인한다.

• 벤처창업연구
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• 제16권5호
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• pp.189-203
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• 2021

기술 발전과 산업 생태계 변화로 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 서비타이제이션(servitization)의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 첨단기술이 융합된 자동차를 이용하고 있는 사용자의 사용전 기대와 사용 후 만족이 지속사용의도에 어떠한 영향을 주는지 살펴보기 위해 기대일치모형(Expectation Confirmation Model)을 적용하여 연구하였다. 본 연구의 목적은 첨단기술기반 자동차와 관련된 제품과 서비스를 제공하는 기업이 연관 기관과 협력하여 빠르게 변화하는 기술과 환경을 소비자에게 전달할 수 있도록 기초자료를 제공하는데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 첨단기술이 포함된 자동차를 이용하는 사용자를 대상으로 자료를 수집하였고 수집된 자료의 분석은 SPSS 26.0 프로그램과 SMART PLS 2.0의 통계패키지를 이용하여 가설을 검증하고 논리적 근거를 알아보았다. 이에 본 연구는 사용자의 사용 전, 후 관계에 대한 기대일치(Expectation Confirmation), 지각된 용이성(Perceived Ease), 지각된 유용성(Perceived Usefulness), 사용자만족(User Satisfaction), 습관적 이용(Habitual Use), 지속사용의도(Continuance Usage Intention)를 사용하여 모델을 구성하였고, 가설 검증결과 모두 유의미한 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 첨단기술을 접목한 자동차의 사용은 일상생활의 편의와 업무능률의 향상을 가져오며, 사용자의 만족과 더 나아가 지속사용의도로 이어지는 것으로 조사되었다. 본 연구의 시사점으로 새로운 자동차 시장의 확대와 더 편리한 기능, 많은 기능을 가진 자동차를 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록 자동차 회사와 연관 기관의 지속적인 성장과 변화의 흐름을 파악하는데 영향을 줄 것으로 기대한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권3호
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• pp.231-239
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• 2021

4차 산업혁명 시대로 접어들면서 건설산업에서 CCTV, 홈네트워크시스템 및 장비와 같은 정보통신기술(ICT)이 활용되고 있다. 특히 공동주택에서 정보통신기술(ICT)의 자율성을 증대하기 위해 정부는 정보통신 관련법의 개정안을 행정예고하고 기업은 스마트 홈서비스와 같은 기술개발에 집중하고 있다. 또한, 정보통신공사 분야의 국내·외 연구는 대부분 정보통신기술(ICT)과 공사 관리에 관한 연구가 진행된 것을 확인할 수 있었다. 하지만, 정보통신공사의 품질에 영향을 주는 물리적 하자에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 3개의 국내 건설사 프로젝트관리시스템에 등록된 하자 데이터를 수집하였고 공동주택관리법 시행령의 기준에 따라 분류하였다. 공종별 하자 빈도를 분석했을 때 홈네워크기기공사에서 하자가 88.10%로 가장 많이 발생하였다. 그리고 4개 공종의 하자 유형을 분석한 결과 작동불량이 가장 많이 나타났다. 그에 원인을 분석하고 설계·시공·유지관리 단계로 나누어 예방방안 및 대책을 제시하였다. 본 연구의 결과는 공동주택의 품질을 높이고, 추후 실질적인 하자 저감 대책 및 예방방안에 관련한 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.211-220
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1-12
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• 2019

4차 산업혁명으로 가상현실과 증강현실, 복합현실 등의 기술을 활용한 '체험형 게임'이 화제가 되고 있고 관광산업에서 관광객들의 방문을 유도할 목적으로 다양한 체험형 게임 콘텐츠를 활용하여 홍보하고 있다. 관광의 트렌드가 단순 여행의 개념에서 개인의 삶의 질을 높이고자 하는 힐링의 개념, 즉 소비자들은 단순히 보는 것에 만족하지 않고 직접 경험하고 체험하는 형태의 관광을 선호하고 있는 추세로 빠르게 변화하고 그 트렌드에 맞춰 관광의 형태도 많은 변화가 생기고 있다. 이에 관광에 게임에서의 재미와 경험을 활용한 국내, 외 사례들을 사례연구의 방법을 활용하여 살펴보았다. 국내 사례를 보면 스마트폰을 활용한 방법으로 서비스하였지만 단순 정보 제공이나 미션 퀘스트방식, 지속적으로 서비스가 되지 않는 문제점이 있고 스토리도 한정되어 있는 문제점이 있다. 이에 대해 국외 사례를 통해 해결방법을 찾아보고자 하였다. 다양한 체험 콘텐츠를 개발 및 적용하고 지속적인 서비스를 위한 적극적인 투자와 다양한 스토리를 활용하고, 가상현실과 같은 신기술을 활용하면 국내 관광산업 활성화 및 만족도의 향상을 가져올 수 있고 다양한 콘텐츠 개발에 큰 도움이 될 것이라 기대한다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.76-95
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• 2023

정보통신기술 기반의 '스마트병원'과 '디지털 헬스케어'가 의료분야의 화두가 되면서 병원모바일앱이 주목받고 있지만, 홍보 부족, 불안정한 시스템, 늦은 업데이트 등의 이유로 이용률은 저조한 편이다. 이러한 상황에서 병원모바일앱의 이용률을 높이기 위한 체계적인 연구가 필요하지만, 관련 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 기술적 관점의 정보시스템성공모형과 인지적 관점의 기대일치모형을 통합하여, 병원모바일앱 지속이용의도에 대한 영향 메커니즘을 실증하고자 한다. 이를 위해 병원모바일앱 이용 경험이 있는 국내 성인 181명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 구조방정식모형 분석 결과, 대부분의 품질요인이 기대일치와 인지된 유용성 및 만족도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기대일치는 인지된 유용성과 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 인지된 유용성과 만족도는 병원모바일앱의 지속이용의도에 유의한 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 기대일치모형과 정보시스템성공모형을 통합하여 의료분야, 그 가운데에서도 이용률이 저조한 병원모바일앱 사용 맥락에 적용한 연구라는 점에서 의의가 있으며, 연구결과를 통해 병원모바일앱의 이용률 증대 및 효과적·효율적인 서비스 운영을 위한 실무적 시사점을 제시하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.211-227
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• 2023

Purpose In the contemporary landscape, marked by the enduring impact of COVID-19 and the recent disruptions stemming from the conflict in Ukraine, the purpose of this study is to navigate the era characterized by pervasive risk and uncertainty. Specifically, the study aims to dissect the impact of the COVID-19 outbreak on digital transformation, exploring the factors influencing this process and considering the multifaceted dynamics at play. The focus extends to the post-COVID-19 landscape, scrutinizing the implications and meanings of digital transformation both before and after the pandemic. Additionally, the study delves into future digital trends, with particular attention to climate and environmental issues, emphasizing corporate responsibilities in averting crises similar to COVID-19. The overarching goal is to provide a holistic perspective, shedding light on both positive and negative facets of digital transformation, and advocating for regulatory enhancements and legal frameworks conducive to a balanced and resilient digital future. Design/methodology/approach This study employs a comprehensive approach to analyze the impact of the COVID-19 outbreak on digital transformation. It considers various facets, such as smart devices reshaping daily routines, transformative changes in corporate ecosystems, and the adaptation of government institutions to the digital era within the broader context of the Fourth Industrial Revolution. The analysis extends to the post-COVID-19 landscape, examining the implications and meanings of digital transformation. Future digital trends, especially those related to climate and environmental issues, are prognosticated. The methodology involves a proactive exploration of challenges associated with digital transformation, aiming to advocate for regulatory enhancements and legal frameworks that contribute to a balanced and resilient digital future. Findings The findings of this study reveal that the digital economy has gained momentum, accelerated by the proliferation of non-face-to-face industries in response to social distancing imperatives during the COVID-19 pandemic. Digital transformation, both preceding and succeeding the onset of the pandemic, has precipitated noteworthy shifts in various aspects of daily life. However, challenges persist, and the study highlights factors that either bolster or hinder the transformative process. In the post-COVID-19 era, corporate responsibilities in averting crises, particularly those resembling the pandemic, take center stage. The study emphasizes the need for a holistic perspective, acknowledging both positive and negative facets of digital transformation. Additionally, it calls for proactive measures, including regulatory enhancements and legal frameworks, to ensure a balanced and resilient digital future.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.59-68
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• 2024

중국의 거대한 인구와 산업 다양화는 IoT에 대한 수요 증가를 견인하였으며, IoT기술 발전은 스마트 쇼핑을 포함한 개인 및 가정생활의 모든 측면을 변화시키고 있는 사회환경 속에서 본 연구는 중국 창춘시(长春市)에 거주하는 여대생의 패션니즈를 충족하고, 중국 패션제품 라이브커머스의 서비스품질 개선을 통해 패션제품 산업의 발전을 촉진할 수 있는 방법모색을 목표로 하여 연구하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 중국 패션제품 라이브커머스의 서비스품질 특성은 고객 만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 중국 패션제품 라이브커머스의 서비스품질 특성은 재사용 의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 고객 만족도는 재사용 의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 결과로 볼 때, 라이브커머스의 서비스품질을 개선하면 제품 판매를 직접적으로 촉진하고 직접적인 경제적 이익을 창출할 수 있다고 판단할 수 있다. 또한 연구 결과인 패션제품 라이브커머스의 서비스품질이 고객만족과 재사용 의도에 미치는 것을 토대로 지역별, 타깃별 라이브커머스 플랫폼 마케팅 전략수립에 유용한 정보제공이 될 것으로 판단한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.221-238
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• 2019

최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.

• 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.