• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.1-10
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• 2014

유비쿼터스의 기능이 결합된 뉴미디어의 보급으로 인터넷 중독뿐만 아니라 스마트폰 중독은 정보화의 역기능으로 심각한 사회문제가 되고 있다. 대학생의 인터넷 중독과 스마트폰 중독정도를 비교분석하고자 지역 인근 대학교의 일부 대학생들에게 한국형 성인 인터넷 중독 자가진단 척도인 K-척도와 스마트폰 중독 자가진단 척도인 S-척도를 시행하였다. 본 연구에서는 컴퓨터와 스마트폰을 이용하여 웹사이트에 접속하는 기본적인 인터넷 이용패턴을 취득하는 설문문항을 개발하여, K-척도와 S-척도로는 별견되지 않는 숨겨진 인터넷 중독자와 스마트폰 중독자를 찾아서 K-척도와 S-척도의 진단결과와 비교하였다. 또한 K-척도 및 S-척도와 달리 대학생들의 컴퓨터와 스마트폰을 통한 인터넷 주활동과 예상 및 실제 사용시간을 계산하여 구한 내성정도를 이용하여 중독을 진단하는 방법을 제안하고자 한다. SPSS 통계분석 프로그램을 사용하여 숨겨진 인터넷 및 스마트폰 중독자를 찾을 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.366-375
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• 2022

사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.131-150
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• 2017

본 연구의 목적은 공개 소프트웨어(Open Source Software, 이하 OSS)가 운영 기간 내 주변의 행위자들과 관계를 수립하는 동안 OSS의 개발 및 확산 패턴을 확인하는 것으로, OSS 참여자들의 변화 패턴을 조사하기 위해 OSS 통과시간을 기반으로 그 변화 양상을 추적할 수 있는 온라인 데이터와 네트노그라피 방법을 이용하였다. 이를 위해 대표적인 OSS 자바스크립트 프레임워크인 jQuery, MooTools, YUI 등 이상 세 가지 사례에 대하여 블로그, 웹 서치와 함께 GitHub 공개 API(Application Programming Interface)로 수집된 데이터를 활용하였다. 본 연구에서는 OSS 변형 과정의 변화 패턴을 분류하기 위하여 행위자-네트워크 이론의 전환(translation) 과정을 적용하였으며, 관찰된 OSS 변형 과정을 살펴보면 다음과 같다. 먼저, '프로젝트 개시' 단계에서 소스 코드, 프로젝트 책임자 및 관계자, 내부 참여자 등과 같은 세 가지 유형의 OSS 관련 행위자들을 확인하였고, 그들 사이의 관계성을 개념화 하였다. 이후 프로젝트 책임자가 최초로 프로젝트를 착수하는 '프로젝트 성장' 단계는 관계자들에 의해 소스 코드가 유지 보수되는 과정을 통해 개선된다. 마지막으로 OSS는 홍보 활동을 통해 참여자들의 관찰기를 갖고, 소스 코드 사용을 통해 학습기를 거친 사용자가 본격적으로 등장함으로써 '참여자의 도약' 단계로 진입한다. 이 시기에는 기업과 외부 관계자들도 출현하는 모습도 살펴볼 수 있다. 본 연구결과는 OSS 참여자들이 OSS를 선택하는데 있어 홍보 과정의 중요성을 강조하고, OSS의 급속한 개발속도가 오히려 참여자의 출현을 지연시키는 구축 효과(crowding-out effec)가 발생하는 것을 확인하였다. 본 연구는 행위자-네트워크 이론을 토대로 주요 OSS 사례를 네트노그라피를 활용하여 종단적인 관점에서 분석함으로써 OSS의 발전 과정을 일반화시키기 위한 노력을 시도했다는 점에서 학술적인 의의가 있으며, OSS가 지배적인 위치에 오르기 위한 단계별 영향 요인, 세부적인 변화 양상 등을 확인함으로써 OSS 개발자와 관리자들에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.87-109
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• 2020

현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.