이탈률은 사용자가 방문한 후 별다른 요청 없이 바로 이탈한 비율이며 본 연구를 통해 웹사이트의 어떤 속성이 이탈률에 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 웹사이트 평가항목은 선행연구를 통하여 다양한 업종의 벤처기업에 공통으로 적용할 수 있도록 사용성과 정보, 서비스상호작용, 기술 등 총 4가지 항목과 27개 평가속성으로 정의하였다. 연구 결과 이탈률에 영향을 미치는 웹사이트 속성은 판별분석과 의사결정나무분석에 의해 6개가 유의한 것으로 검증되었다. 본 연구를 통한 벤처기업 웹사이트의 이탈률을 줄이기 위한 제안은 다음과 같다. 첫째, 웹사이트의 경로명을 필수로 표시하고 풀다운 메뉴 기능을 추가하여 다른 페이지로의 이동이 용이하도록 한다. 둘째, 사용자의 관심을 끌 만한 핵심 콘텐츠를 배너 형태로 노출하고 서브 페이지에서도 내부링크 배너를 적재적소에 배치하는 것이 좋다. 셋째, 외부링크는 현재 페이지를 바로 이탈하지 않도록 새 창으로 연동하여 재유입이 가능하도록 해야 한다. 마지막으로 담당자 연락처와 상담기능은 고객과의 소통을 위한 직접 정보로서 노출이 권장되지만 개별 응대가 어려울 경우에는 상담기능만이라도 필수로 추가해야 한다. 이러한 제안들은 웹사이트의 개발과 운영, 마케팅 등 여러 분야에서 실무적으로 도움이 될 것으로 기대된다. 다만 특수한 경우에는 높은 이탈률이 정상적일 수도 있으므로 상황에 맞게 고려되어야 한다.
본 연구는 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 보호동기를 형성하는 위험평가와 대처평가가 정보보호의도의 주요한 요인인 유도통제의도와 자기방어의도에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 연구모형은 보호동기이론을 기반으로 기존 선행연구를 통해 심각성, 취약성, 반응효능감, 자기효능감을 독립변수로 채택하였다. 연구모형 검증을 위해 한국의 디지털 헬스케어 서비스 기업 임직원 222명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 데이터는 구조방정식을 사용하여 분석하였다. 연구결과에 따르면 (1) 보안위협의 결과에 대한 명확한 인지가 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 정보유출 사고에 대한 심각성에 대한 이해를 높여주고, 이를 통해 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 오남용을 줄일 수 있으며, (2) 보안시스템에 대한 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 신뢰와 만족이 스스로 정보유출에 대응할 수 있다는 자신감을 형성시킬 수 있고, (3) 디지털 헬스케어 서비스 제공자는 정보유출로 인해 돌아오는 결과를 인지하고 있지만, 실제 자신에게 발생할 수 있는 가능성은 적다고 생각하고 있음을 확인하였다. 이 연구결과는 디지털 헬스케어 서비스를 운영하는 벤처기업은 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 정보보호의도를 높이기 위해서 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 보안수준을 높일 수 있는 지속적인 콘텐츠 제공이 필요하고, 타 벤처기업대비 높은 수준의 보안시스템을 도입하여 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 신뢰를 통해 정보보호 동기유발이 중요하다는 점을 시사한다.
건설산업은 안전사고뿐 아니라 공기지연, 원가상승, 환경오염 등의 여러 복합적인 리스크가 발생하며 이를 해결하기 위한 관리기술이 필요하다. 그 중에서 프로젝트에 직접적인 영향을 미치는 공정리스크의 관리는 그 중요성에 비해 관련정보가 부족한 실정이다. 본 연구는 각 프로젝트마다 상이한 분류체계 사용으로 인한 리스크 정보검색의 어려움을 해소하기 위하여 MATM 터널 공정리스크분류체계를 개발하고자 하였다. 리스크수집은 기존 문헌검토와 Experience Mining 기법을 사용하였고 DB구축은 자연어처리 개념을 활용하였다. 분류체계의 구조는 자료의 호환성을 고려하여 기존 WBS 구조를 채택하였고, WBS의 공종과 연결된 RBS를 구축하였다. 연구결과 공종별 리스크를 쉽게 파악하고 리스크에 연결된 리스크특성과 리스크요인이 직관적으로 드러나는 리스크분류체계가 완성되었다. 구축된 분류체계의 활용성 검증결과 사용자의 키워드 입력으로 공종별 리스크와 리스크요인이 쉽게 식별되어 분류체계는 유효한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 NATM터널 계획 및 설계 시 작업공종에 따르는 리스크를 미리 식별하고 그 요인에 맞는 대응방안을 수립하여 비용과 공사기간의 증가를 방지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.
증강현실은 가상현실과는 구별되는 개념으로, 실제 세계와 가상 세계의 요소가 혼합된 상호작용 환경이다. 본 연구는 가상현실 또는 일상에서 노출될 수 있는 일반적인 콘텐츠를 활용하여, 증강현실이 사용자 경험에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구에서는 증강현실 사이버 멀미를 유발하기 위해서 조건에 따라 증강현실 노출 시간과 콘텐츠의 움직임 속도를 조작하였다. 실험 과정에서 참가자는 증강현실 기기를 120분 동안 착용하고 30분씩 시뮬레이션 레이싱 게임을 시청하며 색 변화 탐지 과제를 수행하였고, 그로 인해 유발된 주관적인 불편감을 SSQ 설문지를 이용해 보고하였다. 실험 결과, 증강현실 노출 시간이 길어질수록 사이버 멀미는 점진적으로 증가하였으며 기기를 해제한 후에도 사이버 멀미는 지속되었다. 하지만, 움직임 속도는 사이버 멀미에 미미한 영향을 미쳤다. 특히, 메스꺼움 증상과 방향 감각 상실 증상이 높게 유발되는 가상현실과는 다르게 증강현실은 안구 운동 불편감에 대한 보고가 높게 관찰되었다. 본 연구는 증강현실 경험이 가상현실 경험과는 구별됨을 보여주며, 증강현실 경험으로 유발될 수 있는 인체 영향성을 다면적으로 측정했다는 점에서 의의가 있다.
인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.
공유경제 서비스는 현재 숙박, 자동차, 자전거 등 다양한 분야에서 확산되고 있다. 특히 공유 자전거 서비스는 세계 각지에서 크게 인기를 끌고 있고, 서울시도 2015년 9월부터 '따릉이'라는 공공자전거 서비스를 제공하고 있다. 그러나 사용자의 자전거 이용이 증감함에 따라 지속적으로 대여소 간의 자전거 수 불균형이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2017년 1년간의 서울시 따릉이 공공자전거 데이터에 소셜 네트워크 분석에서 활용되는 연결 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 그리고 k-코어 분석을 적용하여 시간대별 '따릉이' 이용자들의 이동 패턴을 분석하였다. 그 결과, 연결 정도 중심성은 대중교통 환승과 밀접하게 연계된 곳으로 나타났다. 근접 중심성은 출발과 도착 빈도가 불균형하거나 대중교통 근접성이 미흡한 곳으로 나타났다. 매개 중심성은 출발과 도착의 빈도가 동시에 많이 발생하는 곳을 의미한다. 마지막으로 k-코어 분석 결과, 시간대별로 가장 핵심 집단으로 간주 되는 자치구는 마포구로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 서울의 자전거 정류장 재배치, 추가 설치 등에 대한 방안을 계획하는 데 기여할 수 있을 것으로 본다.
SNS에서 포스팅과 댓글 형태로 만들어지는 정보는 가공 및 확대되어 뉴스미디어로 재전송되거나 현실 세계에서의 활동으로 연결되기도 하는 등, 그 영향력이 점점 커지고 있다. 최근 들어 SNS 댓글의 이러한 정보 증폭 현상에 대한 논의가 진행되고 있으나, 구체적으로 어떠한 차원의 정보가 확대되는지나 증폭의 방향과 정도 및 이에 영향을 미치는 요인 등은 아직 잘 밝혀져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 댓글 내용의 센티멘트를 이용하여 SNS 댓글이 구체적으로 어떠한 차원에서 원 게시글을 확대하는지 살펴보고, SNS 포스팅 구조와 사회적 연결망의 특징이 어떻게 이 확대 방향과 크기에 영향을 미치는지 뉴스 댓글과 비교하여 살펴보았다. 2,378개의 페이스북 포스팅과 그에 포함된 뉴스 게시글, 이들에 달린 페이스북 댓글 26,312개, 뉴스 사이트 댓글 74,730개를 분석한 결과, SNS 댓글은 원 게시글의 센티멘트를 확대하는 것으로 나타났다. 특히 인지적, 사회적 차원에서는 뉴스 사이트의 댓글보다도 그 확대 정도가 더 큰 것을 알 수 있었다. 정서적 차원에서는 뉴스 사이트 댓글보다 부정적 감정의 확대 정도는 약하고 긍정적 감정의 확대 정도가 큰 것으로 드러나 SNS 댓글이 부정적 감정보다 긍정적 감정을 증폭하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 댓글의 원 게시글 증폭 방향과 정도에 있어서는 댓글이 긍정 유지, 혹은 긍정 전환될 때는 SNS 포스팅 작성자와 포스팅에 포함된 게시글 작성자가 동일할 경우 증폭정도도 커지지만 부정 유지되는 경우에는 그렇지 않은 경우에 오히려 증폭되는 경향이 있다는 것을 밝혀 사회적 연결망 하의 관계가 댓글 증폭에 큰 영향을 미치는 것을 보였다.
최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.
본 연구는 SW 엔지니어링 관련 업무에 AI(Artificial intelligence) 기술을 이용하는 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 고찰하기 위한 실증적 연구로서, AI 증강 특성과 대화형 UI/UX의 특성 측면에서 이용에 영향을 미치는 핵심 요인을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 AI 관련 기술의 이용 경험이 있는 정보통신 분야 종사자를 대상으로 설문을 진행하고 수집된 데이터를 분석하였다. 실증 분석의 연구 결과 지각된 유용성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 효율성, 유연성 요인들이 긍정적인 영향을 미쳤고, 지각된 사용 용이성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 유연성 요인들은 긍정적인 영향을 미쳤다. 다양성은 지각된 사용 용이성과 지각된 유용성 모두에 영향을 미치지 않았다. 지각된 사용 용이성은 몰입감에 유의미한 영향을 주어 사용 의도에 긍정적인 영향을 주었다. 이 같은 연구 결과는 애플리케이션의 설계, 개발, 테스트 및 프로세스 자동화등과 같은 SW 엔지니어링 관련 업무에서 AI 기술을 적용한 도구의 사용에 영향을 주는 요인에 대한 학술적 이해와 함께 AI 증강 개발 서비스를 제공하는 도구의 제작자가 사용자 유입 전략을 수립할 수 있도록 실무적인 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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