• Advances in nano research
• /
• 제16권4호
• /
• pp.375-394
• /
• 2024

The extensive utilization of concrete has given rise to environmental concerns, specifically concerning the depletion of river sand. To address this issue, waste deposits can provide manufactured-sand (MS) as a substitute for river sand. The objective of this study is to explore the application of machine learning techniques to facilitate the production of manufactured-sand concrete (MSC) containing stone nano-powder through estimating the splitting tensile strength (STS) containing compressive strength of cement (CSC), tensile strength of cement (TSC), curing age (CA), maximum size of the crushed stone (Dmax), stone nano-powder content (SNC), fineness modulus of sand (FMS), water to cement ratio (W/C), sand ratio (SR), and slump (S). To achieve this goal, a total of 310 data points, encompassing nine influential factors affecting the mechanical properties of MSC, are collected through laboratory tests. Subsequently, the gathered dataset is divided into two subsets, one for training and the other for testing; comprising 90% (280 samples) and 10% (30 samples) of the total data, respectively. By employing the generated dataset, novel models were developed for evaluating the STS of MSC in relation to the nine input features. The analysis results revealed significant correlations between the CSC and the curing age CA with STS. Moreover, when delving into sensitivity analysis using an empirical model, it becomes apparent that parameters such as the FMS and the W/C exert minimal influence on the STS. We employed various loss functions to gauge the effectiveness and precision of our methodologies. Impressively, the outcomes of our devised models exhibited commendable accuracy and reliability, with all models displaying an R-squared value surpassing 0.75 and loss function values approaching insignificance. To further refine the estimation of STS for engineering endeavors, we also developed a user-friendly graphical interface for our machine learning models. These proposed models present a practical alternative to laborious, expensive, and complex laboratory techniques, thereby simplifying the production of mortar specimens.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.63-72
• /
• 2024

최근 1인 가구의 급격한 증가로 인테리어 및 셀프 인테리어에 대한 관심이 높아지면서 홈 인테리어 시장 규모가 급성장하고 있다. 베스룸 리모델링은 대부분 오프라인 인테리어 업체에 의뢰한 후 최종 완성 단계에서 육안으로 확인하는 방식으로 진행되기 때문에 고객이 불만족하더라도 재시공이 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 가상현실에서 현실감을 느낄 수 있는 VR 기술을 접목하여 설계 단계부터 최종 단계까지 공간과 디자인을 시각적으로 확인할 수 있는 몰입형 가상현실 기반 베스룸 셀프 리모델링 시스템을 개발하였다. 베스룸 구조는 미리 정의된 베스룸 공간의 기본 구조를 선택할 수도 있고, 베스룸 공간의 크기를 자유롭게 설정할 수도 있다. 가구 용품은 베스룸의 필수 요소인 세면대, 변기, 욕조, 샤워부스와 기타(장착대, 쓰레기통, 손잡이)를 선택할 수 있다. 타일 텍스쳐는 다양한 텍스처를 선택하여 원하는 벽의 위치에서 선택된 타일의 텍스처를 변경할 수 있다. 특히 사용자와 시공자의 니즈에 따라 원하는 각도로 수평, 수직, 경사 방향을 선택하여 벽 타일의 질감을 다양하게 설정할 수 있다. 향후 연구과제로 이 시스템을 통해 물리적으로 멀리 떨어져 있는 사용자 간의 실내 공유를 실시간으로 가능하게 하여 가상 공간에서의 직접 체험, 구매 연결, 견적 요청 등이 가능하게 될 것이다.

• 경영정보학연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.159-183
• /
• 2017

최근, 스마트폰의 보급으로 인해 모바일 인터넷의 사용량이 급격하게 증가되어 왔지만, 기존의 유선 인터넷에서 발견되었던 정보격차의 현상이 모바일 인터넷 환경에서는 어떠한 방식으로 진화하였는지에 대한 연구는 아직 진행되지 않았다. 과거 정보격차 연구에서는 주로 이용자들의 이용 환경만을 고려하여 통계적인 방법으로 접근하였지만, 본 연구에서는 이용자들의 이용 환경뿐만 아니라 이용자의 인지적 가치를 함께 고려하여 정보격차를 분석하였다. 이에 따라, 본 연구에서는 모바일 인터넷 환경에서 이용자들의 인지적 가치를 직접 설문하여 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method, CVM)을 통해 추정하였고, 이러한 가치의 차이를 발생시키는 정보격차 요인이 무엇인지 분석하였다. 분석 결과, 국내 이용자들은 모바일 인터넷에 대해 월간 51,723원 만큼의 가치를 인지하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 기존 선행연구를 통해 정보격차 요인을 접근성, 역량성 및 활용성으로 분리하여 가치 차이를 분석한 결과 접근성으로 인해 31,878원의 차이가 발생되었고, 역량성은 7,736원, 활용성은 6,463원의 가치 차이를 일으키는 것으로 분석되었다. 특히, 접근성은 현재 국내 모바일 인터넷 환경에서 이용자의 인지적 가치 차이를 가장 크게 만드는 정보격차 요인인 것으로 분석되었다.

• 경영정보학연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.63-85
• /
• 2018

최근 새롭게 등장하는 핫스팟 지역과 트렌드 중심지는 SNS를 이용하는 골목러(골목 구석구석을 탐색하며 자신 만의 멋집 및 맛집을 찾아 SNS로 공유/홍보하는 사용자)들에 의한 바이럴 효과로 인해 골목 및 블록 등으로 세분화되어 움직이는 현상이 나타나고 있다. 따라서 유의미한 트렌드 중심지(상권 및 핫 플레이스)를 파악함에 있어서, 국가에서 정의하는 상권분석 데이터 및 지하철역, 쇼핑몰 상가 등 대형집객시설과 유동인구수 등의 거시적인 지표만으로는 한계가 있으며, SNS 사용자 데이터를 활용한 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구는 사용자에 의해 형성되는 트렌드 중심지 파악을 위해 최근 급부상하는 SNS인 인스타그램 데이터를 활용하여 "소셜 빅 데이터 분석 방법론"을 구축하고 검증하였다. 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 기법으로 국지모란지수법을 활용하여 공간분석 모델을 개발하였고, 개발된 분석 모델을 기반으로 인스타그램 데이터에 대한 공간분석을 수행하였다. 소셜 빅 데이터에 대한 공간분석 결과, 국가 지정의 국내 기존 상권 정보에는 나타나지 않는 "SNS 사용자 데이터 기반의 새로운 트렌드 중심지"가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 분석 방법론을 통해, SNS를 활용하여 빠르게 변화하는 최신 트렌드 지역을 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 소상공인 및 골목상권 상인들의 창업, 마케팅 등에 활용될 수 있는 유용한 실무 정보를 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안된 분석 방법론은 앞으로 다양한 소셜 빅 데이터 연구에 활용될 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
• /
• 제19권4호
• /
• pp.135-156
• /
• 2017

지능형 개인비서(Intelligent Personal Assistant, IPA)는 다양한 기능을 수행함에도 불구하고 사용자의 실제 이해가 기대보다 낮고 아직은 사용량이 많지 않다는 지적을 받고 있다. 본 연구는 이러한 지능형 개인비서의 사용의도에 영향을 미치는 요인을 밝히기 위하여 기술수용모형(Technology Acceptance Model)과 혁신확산이론(Innovation Diffusion Theory)과 정보시스템 성공모형(Information System Success Model)을 기반으로, 지능형 개인비서의 기능특성을 포함하는 통합 연구모형을 제안하였다. 개발된 통합모형의 가설검증을 위해 지능형 개인비서를 실제 사용하고 있는 사용자들을 대상으로 수집된 203부의 설문 데이터를 PLS 구조방정식을 사용하여 실증분석 하였다. 연구결과, 혁신확산이론에서 도출된 IPA 혁신특성(상대적 이점, 적합성, 관찰 가능성)은 모두 지각된 유용성에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 조사되었으며, 정보시스템 성공모형을 통해 도출된 IPA 품질특성(시스템 품질, 정보 품질) 중 정보 품질은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 모두 긍정적 영향을 미치는 요인으로 조사되었다. 마지막으로 IPA 기능특성(지각된 지능, 지각된 개인화) 중 지각된 지능 또한 지각된 유용성과 지각된 용이성에 긍정적 영향을 미치며, 지능형 개인비서의 사용의도를 높이는 주요 요인으로 나타났다. 본 연구의 시사점과 향후 연구과제는 연구결과로 정리하였다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제40권3호
• /
• pp.77-84
• /
• 2024

도로 하부의 노후하 된 매설물이 손상되면 공동 및 지반 함몰 등의 재해가 발생할 가능성이 있고 이는 사회적인 비용을 발생시킨다. 본 연구의 목적은 적외선 카메라를 활용하여 공동 위치에 따른 열적 특성을 평가하고 CNN 알고리즘으로 각 공동 위치에 적합한 분류를 수행하고자 하였다. 가로×세로×깊이가 400cm×50cm×40cm인 대상 부지에서 PVC pipe를 상부, 중부 그리고 하부에 매설하여 공동을 조성하였다. 실험부지의 상부에는 포장층을 모사하기 위하여 콘크리트 블록을 설치하였고, 오후 4시부터 다음날 12시까지 측정이 진행되었다. 적외선 카메라로 측정된 초기 온도는 각각 43.7℃, 43.8℃ 그리고 41.9℃로 관측되었고, 측정값은 대기온도 변화가 반영되었다. CNN 알고리즘으로 분류를 진행하기 위해서는 이미지 데이터가 필요하며, 해당 연구에서는 RP 알고리즘을 통해 수치데이터를 이미지로 변환하였다. RP 알고리즘은 4가지 방법을 활용하여 이미지를 생성하였고, 각각의 이미지는 10,000×10,000, 2,000×2,000, 1,000×1,000 그리고 100×100 픽셀로 구성된다. CNN 학습 정확도는 각각 99%, 97%, 98% 그리고 96%로 매우 높게 나타났다. 제안된 방법의 신뢰성은 수치데이터의 정확도와 비교하였으며, 신뢰성이 약 20% 이상 향상된 결과가 나타났다. 이와 같은 결과는 RP 알고리즘으로 전환된 데이터가 적외선 측정된 값의 신뢰성 있는 결과 제공이 가능함을 시사한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제16권2호
• /
• pp.1-23
• /
• 2014

전 세계적으로 스마트 기기의 사용이 급증함에 따라 SNS 등에서 개인정보를 활용한 Phishing, Spam 등의 부작용이 발생하고 있다. 이에 따라 최근 많은 연구들이 진행되고 있으나 대부분이 피해자 위주의 연구라는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 계획된 행동이론과 동기이론을 활용하여 프라이버시 침해의도에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 본 연구는 전문 업체에 의뢰하여 프라이버시 침해 위협이 높은 SNS 사용자를 대상으로 설문을 진행했다. 총 268개의 설문을 분석했으며, 자료 분석에는 SPSS 18.0과 AMOS 20.0을 활용했다. 연구결과에 의하면 인지된 즐거움, 처벌은 프라이버시 침해에 대한 태도에 영향을 미치며, 프라이버시 침해에 대한 태도, 프라이버시 침해에 대한 주관적 규범, 프라이버시 침해에 대한 인지된 행동통제는 프라이버시 침해 의도에 모두 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 인지된 호기심과 프라이버시 침해에 대한 주관적 규범은 프라이버시 침해에 대한 태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 대체적으로 계획된 행동이론은 프라이버시 침해의도를 설명하는 데에 적합한 이론이고 Motivation Theory의 변수들 또한 대체적으로 프라이버시 침해에 대한 태도에 영향을 미친다는 것을 본 연구를 통해 확인할 수 있었다. 본 연구는 이론적으로 프라이버시 연구의 범위를 이용자 및 피해자 중심에서 가해자로 확장시켰고, 동기 이론의 변수들을 활용한 계획된 행동이론(Extended Theory of planned behavior)을 프라이버시 침해 의도 연구에 적용하였다는 데에 의의가 있다. 실무적으로는 프라이버시 염려와 인지된 즐거움, 처벌 등에 대한 교육을 강화하면 이용자의 프라이버시 침해에 대한 태도가 줄어들 수 있다는 근거와 이를 제도적으로 뒷받침하기 위한 이용자 약관 및 개인정보법 개정의 실무적 근거를 제시했다는 데에 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.71-89
• /
• 2016

누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.

• 한국조경학회지
• /
• 제48권1호
• /
• pp.35-45
• /
• 2020

본 연구는 현대사회에서 도시민의 행태를 지원하는 공간으로 공원에 주목하였다. 현대의 도시공원은 특정한 역할을 하는 공간으로 국한되지 않으며, 공공의 성격을 가지고 있어 이용자의 이용행태에 따라 그 기능·의미가 변화할 수 있다. 또한, 현재 온라인상의 데이터는 방문할 공원의 선택 혹은 공원 이용행태의 결정을 지원하는 단계로 접어들었다. 이에 본 연구는 빅데이터의 자료 기반의 특징인 시계열 분석이 가능하도록 데이터를 수집할 수 있는 최초 년도인 2000년부터 2018년까지 여의도공원·여의도 한강공원과 양재 시민의 숲의 행태 변화를 빅데이터 기법인 텍스트마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network;사회연결망)분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과의 요약은 다음과 같다. 먼저 시간의 흐름에 따라 주요 이용행태와 행태에 영향을 미치는 요소에 변화가 있었다. 여의도공원·여의도 한강공원의 이용행태는 제 I시기는 '타다'(동적행태), 제 II시기는 '찍다'(정보통신서비스 행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '먹다'(에너지원 행태)로 시간의 흐름에 따라 주요 행태가 다양하게 변화하는 모습이고, 양재 시민의 숲은 제 I시기는 '걷다'(동적행태), 제 II시기는 '걷다'(동적행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '놀다'(동적행태)로 주로 동적행태 위주의 행태가 나타나는 것으로 나타났다. 주요 행태에 영향을 미치는 요소로 여의도공원·여의도 한강공원은 스포츠 및 레저, 문화·예술, 여가와 관련된 요소가 도출되었고, 양재 시민의 숲은 자연자원 요소가 도출되어 주요 이용행태에 영향을 미치는 요소에 차이가 있었다. 다음으로 대상지의 행태는 시기별로 특정 행태에 집중화되어 있으며, 차후 발생하는 행태를 선택하거나 제약하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상지에 다양한 행태가 일어나지 않을 뿐만 아니라, 공간, 시설 등이 골고루 활용되지 않고 있다는 것을 알 수 있다. 연구결과의 흥미로운 점은 두 공원에서 공통적으로 눈에 띄게 급증한 행태는 에너지원 행태(먹다, 마시다)와 소비행태(사다, 대여하다)이다. 에너지원 행태는 두 공원에서 모두 제 III시기에서 제 IV시기 사이에 10배 이상으로 치솟았으며, 다른 행태와 빈도에서 큰 차이를 보이며 월등히 높았다. 또한, 공원에 방문하는 시민들은 식음료비, 자전거 등의 대여비, 이밖에 행사 참여 등과 관련된 소비의사가 있으며, 공원이 도심 내 휴식공간에서 지역경제 활성화라는 측면에서 본다면 긍정적으로 평가할 수 있을 것이다. 본 연구는 데이터 기법을 활용하여 도시공원 이용행태를 분석하였다는 점과 오늘날 도시공원은 휴식, 산책 등의 역할을 넘어서 시대적인 트렌드를 반영하며, 소비 성향이 나타나는 놀이공간으로 성향이 변화하였다는 결과를 도출하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 현대 도시공원에서 일어나는 행태는 양과 내용이 과거와 다르게 변화하고 있다. 그러므로 빅데이터를 통해 수집되는 대규모 집단의 행태를 유형화하고, 이러한 결과를 바탕으로 이루어지는 다학제적인 논의를 통해 오늘날 도시공원을 시민들이 어떻게 이용하고 있는지를 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.79-93
• /
• 2015

IT기술의 고속 발전에 따라 사용자들이 기술을 사용하는 방식에 큰 변화가 생기고 있다. 전통적인 서비스 응용과 저효율의 데이터를 처리하는 방식은 사용자의 요구를 만족할 수 없다. 사용자들이 데이터의 중요성을 알게 되었고, 빅 데이터에 관한 처리와 저장기술은 오늘날의 인터넷 회사의 주요 연구방향이 되고 있다. 115 네트워크 디스크는 중국에서 폭넓게 사용되기 시작하였고 각 인터넷 회사들은 클라우드 서비스 시장을 쟁탈하는 싸움에 참여하기 시작하였다. 중국의 클라우드 서비스는 아직도 스토리지 서비스 위주이지만, 이 기능을 바탕으로 확장하는 서비스 내용도 사용자의 인정을 받고 있으며, 사용자들이 이러한 새로운 서비스 방식을 사용하는 것을 시도하고 있다. 그래서 어떻게 하면 사용자들이 지속적으로 클라우드 서비스를 사용 할 것인지에 관한 연구방향이 더욱 필요해 졌다. 하나의 전통적인 정보 시스템에 대해, 학자들은 대개 TAM(Technology acceptance model)모형과 통계학을 결합하여 이 시스템에 대한 사용자들의 태도를 분석하고 검증한다. 하지만 기본적인 TAM모형은 날이 갈수록 방대해지는 시스템의 규모를 만족 할 수 없게 되었다. 따라서 TAM모형에 대한 적당한 확장과 조절이 필요하게 되었다. 본 연구는 중국의 개인용 클라우드 서비스 사용자의 지속적인 사용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 실증분석을 목표로 브랜드 영향력, 하드웨어 환경 등 외부 변수를 추가하고, 중국 클라우드 사용자를 대상으로 설문 조사를 진행했으며, 본 논문에서 분석을 통해 수정된 모형에 관한 가설을 검증하였다. 본 연구는 주로 중국의 4개 주요 도시의 210명의 클라우드 서비스 사용자를 대상으로 인터넷 설문 조사를 실행하였다. 설문 데이터를 통해 3개의 외부 변수에 대한 분석을 진행하였고, 이 3개의 외부 변수를 세분화하고 외부요소에 영향을 주는 주요 원인을 찾아냈다. 이를 바탕으로 개인 클라우드 서비스 사용자들이 서비스를 지속적으로 사용 할 수 있는 태도를 강화 할 수 있는 것에 유용한 의견을 제시하였다. 이러한 의견들은 중국사용자들을 대상으로 하는 주요 서비스를 제공 하는 회사에게 향후 서비스 방향을 참고할 수 있는 정보를 제공한다.