• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.207-228
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• 2023

코로나 이후 기업들이 온라인 플랫폼에서 협업 또는 회의하는 방식이 일상화되고 있으며, 독자적인 온라인 실시간 시스템을 개발하여 원격 근무에 적극적으로 활용하기도 한다. 또한 회의 및 홍보를 위해 메타버스를 도입하려는 시도가 코로나 이후에도 지속적으로 이루어지고 있다. 이때문에 메타버스 환경에서 아바타 사용자 정의, 확장된 가상 환경, 지난 가상 경험 등이 참여자 만족도에 미치는 영향을 연구하는 연구가 진행 중이지만, 메타버스를 전용 작업 공간으로 활용하는 것에 대한 효과성 연구는 여전히 필요한 상황이다. 특히 업무 수행을 목적으로 하는 작업형 메타버스의 성과에 영향을 미치는 요소에 관한 연구는 아직 부족하다. 따라서 본 연구의 목적은 메타버스 작업 공간에서 개인 성과에 영향을 미치는 요소를 분석하고 결과에서 함의를 도출하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 이론적 기반으로 Embodied Social Presence(ESP) 이론을 채택하고, 비몰입적 메타버스 작업 공간에 특화된 수정모형을 사용한다. 모형 및 가설 검증을 위해 비몰입적 메타버스 작업장에 참여한 참가자들과의 인터뷰 이후에 Gather Town 및 IFland와 같은 비몰입적 메타버스 작업장에서 참여자들을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 그 결과 작업 참여 및 업무 참여에 미치는 영향이 메타버스 플랫폼에 따라 조절효과를 나타낸다는 것을 확인했다.

• 벤처창업연구
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• 제17권2호
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• pp.53-64
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• 2022

본 연구는 실수요자인 학생들의 입장에서 대학에서 제공하는 창업지원제도에 대한 인식을 파악하고자 D대학 학생을 중심으로 대학 창업지원제도의 중요도 및 성취도 차이를 분석하였다. 이를 위하여 IPA(importance-performance analysis)분석 방법을 활용하여 대학 창업지원제도의 질적인 성장과 고도화 방안을 도출하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 대학 창업교육 및 창업지원의 모든 요소에 대하여 중요도가 성취도보다 높게 나타났는데 이는 현재 대학에서 실행하고 있는 창업 교육 및 지원프로그램이 중요하다고 인지되고 있으나, 수요자(학생)에게 성취도 측면에서 크게 작용하지 못하는 것을 의미한다. 또한 중요도-성취도 매트릭스에서 가장 개선의 우선순위가 높은 요인은 「자금 및 투자지원」, 「창업 공간 및 시설지원」, 「경영 자문」, 「특허 및 지식재산 지원」, 「창업현장실습」 순으로 나타났다. 따라서 본 연구는 대학이 집중적으로 노력해야 하는 요소를 파악하고 장기적인 관점에서 창업지원제도를 수립하여 공급자 중심에서 벗어나 학생(수요자)의 요구를 반영하는 시스템을 구축·운영하는데 객관적인 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지식경영연구
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• 제25권1호
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• pp.135-154
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• 2024

인공지능, 빅데이터, 로봇 등의 디지털 신기술 분야의 급격한 성장에 따라 정부와 교육기관들은 신기술 분야에서 요구되는 역량을 갖춘 인재 양성을 위한 교육과정들을 개발하고 있다. 그러나 교육과정 개발 및 운영의 근간이 되는 역량 개념에 대한 정의가 불분명하여 교육과정 개발에 어려움을 빚고 있다. 따라서 이 연구는 신기술 분야의 교육과정을 개발하는데 필요한 역량을 정의하는 것을 연구 목적으로 설정하였다. 이를 위해 본 연구는 문헌 연구 분석을 통해 기존 문헌에서의 역량 정의와 특성을 파악한다. 이후 신기술 분야 전문가와의 심층 인터뷰 통해 선행연구로부터 도출된 정의에 대한 검증과 추가적인 의견을 수집하고 신기술 교육과정에 적합한 역량 정의를 최종적으로 도출한다. 연구 결과, 신기술 교육과정 개발을 위한 역량은 "주어진 업무를 기대하는 수준에 맞게 효과적으로 수행하기 위해 필요한 지식 및 기술의 집합"으로 정의하였다. 또한 역량의 핵심 구성 요소인 지식 및 기술과 역량의 구성 원리를 도출하였다. 이러한 역량 정의와 특성은 신기술 분야 교육과정을 체계적이고 효과적으로 구성하는 데 기여할 뿐만 아니라, 교육과 실무 간의 격차를 줄이는 데에도 활용될 수 있다. 나아가 본 연구 결과는 지속적으로 새로운 지식과 기술이 축적되는 신기술 분야 기업들의 지식 경영 체계 구축에도 기여할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.207-216
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• 2024

4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.59-78
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• 2018

다양한 디바이스 유형과 마케팅 커뮤니케이션의 등장으로 온라인 환경에서 고객들의 탐색 및 구매 행동은 더욱 세분화 되었다. 하지만 기존 연구들은 고객 구매여정에서의 마케팅 채널 효과를 분석하는 과정에서 디바이스 종류에 따라 드러나는 UI(User Interface)와 UX(User Experience) 특성을 반영하지 못하였다. 본 연구는 글로벌 쇼핑몰의 대규모 클릭스트림 데이터를 활용하여 다양한 디바이스를 사용하는 고객들의 유입 채널 효과를 분석하였다. 온라인 쇼핑을 활성화 시키는 디바이스 유형을 구별하고, 디바이스 유형에 따라 방문을 증진시키는 유입 채널 간의 차이를 비교하였다. 고객의 과거 쇼핑 누적 경험과 유입 채널 전환 행태를 통해 방문과 구매액 미치는 직접효과 간접효과를 판별하였다. 그 결과 동일한 고객이더라도 디바이스 선택에 따라 활용하는 마케팅 채널이 달라지는 것을 발견할 수 있었다. 온라인 소매업체는 이러한 결과를 통해 디바이스 유형을 고려하여 멀티 마케팅 채널 환경에서의 고객 의사결정과정을 더욱 잘 이해하고 최적의 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 연구는 실제 글로벌 빅 데이터를 분석하여 얻어진 유의미한 결과를 기반으로 경영학적 시사점을 도출하고, 계량 경제 모델을 활용하여 의미 있는 이론적립에 학문적으로 기여한다. 실제 온라인 쇼핑 마케팅 담당자들이 시도할 수 있는 전략적 통찰력을 제시한다는 점에서 실용적으로 활용할 가치가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.25-52
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• 2018

본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.583-595
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• 2014

현재 우리나라의 교통정책은 도로의 신설 확장은 지양하고, 도로의 선형 및 시설을 개량하여 안전성을 증대시키고, 친환경적이며 효율적으로 운영할 수 있는 방향으로 나아가고 있다. 이는 국가 도로사업 중 하나인 제2차 국도 5개년계획('06~'10)이 확장 53건(71%), 개량 22건(29%)인 반면, 제3차 국도 5개년계획('11~'15)은 확장 22건(30%), 개량 50건(70%)로 변화된 것으로 나타나고 있다. 이러한 시설개량위주의 도로사업을 좀 더 효과적으로 추진하기 위해서는 도로의 안전성을 객관적이고 과학적으로 판단하여 사업을 선정하고, 사업에 따른 안전성 향상에 대한 평가가 이루어져야 한다고 판단된다. 본 연구는 이러한 도로별 안전성 분석 및 평가를 위한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구의 주요내용은 미국의 HSM (Highway Safety Manual)을 근간으로 하여 한국실정에 맞게 도로의 안전성을 분석하고 평가할 수 있는 모형을 개발하는 것이다. 모형 정립을 위한 데이터 구축은 전라북도 권역 5개 국도호선을 대상으로 기하구조 요인이 동일하다고 판단되는 구간을 동질성 구간으로 구분하였고, 구분된 1,452개 구간에 대하여 도로 기하구조, 시설물, 교통량, 기상상태, 토지이용 등의 대표값을 수집하였다. 수집된 자료는 교통사고와 각 도로요소의 상관관계 분석을 수행하여 어떠한 요인이 교통사고에 큰 영향을 미치는지 분석하였고, 이를 바탕으로 음이항회귀모형으로 사고모형을 정립하였다. 개발된 모형을 가지고 교통량과 도로구간연장을 이용하여 발생사고건수를 예측하는 안전성능함수와 도로기하구조 및 교통특성 등의 변화에 따라 사고빈도 변화를 결정하는 사고수정계수를 도출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.699-708
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• 2017

본 연구에서는 재배 방법, 토양 특성 등의 정보를 상세하게 수집하기 어려운 지역단위의 콩 작황을 작물생육 모델을 이용하여 예측하는 방법을 개발하고자 하였다. 작물 생육 모델은 DSSAT에 포함된 CROPGRO-Soybean 모델을 이용하였고, 미국의 주요 콩 생산지역인 Illinois주를 연구 사례지역으로 선택하였다. CROPGRO-Soybean 모델을 이용하여 Illinois주의 콩 수량을 예측하기 위한 첫 단계로 다양한 성숙군에 속하는 국내외 품종들을 수집하여 서울대학교농장($37.27^{\circ}N$, $126.99^{\circ}E$)에서 2년동안 파종기 실험을 하여 성숙군(maturity group) I~VI까지의 성숙군별 대표 품종모수(genetic coefficients)를 추정하였다. 대표 품종모수는 각 성숙군 내에 포함되어 있는 품종들의 발육을 매우 정확하게 추정하였다. $10km{\times}10km$ 격자 단위의 기상자료를 바탕으로 성숙군(3), 파종시기(3), 관개여부(2) 등을 조합하여 18가지 조건으로 2000년에서 2011년까지 수량을 각각 모의 하였다. 성숙군과 파종시기는 Illinois주를 위도에 따라 3등분하여 각각 다르게 설정하였다. 관개 및 무관개 조건으로 구분하여 격자 별 모의결과로부터 Illinois주 전체 평균 모의수량을 구하여 연도 별 통계 수량과 비교한 결과 두 경우 모두 실제 수량과 큰 차이를 보일 뿐만 아니라 연차에 따른 수량 변동과 증가 경향을 반영하지 못하였다. 이러한 한계를 극복하고자 처리 별 격자 별로 모의된 수량을 수량을 18개 모의 조건 별로 평균하여 구한 9개 농업지구의 연도별 수량을 독립 변수, 농업지구의 연도별 통계수량을 종속 변수로 하는 중회귀 모델을 구축하였다. 18개 모의 조건 별 수량 외에 품종 개량, 재배 기술 발전 등에 따른 수량의 연차적 변화경향을 반영하기 위하여 연도를 독립변수로 추가하였으며, 중회귀모델은 농업지구와 연도별 수량 변이를 비교적 잘 예측($R^2=0.61$, n=108)하였다. 중회귀 모델로 추정한 9개 농업지구의 연도별 수량을 농업지구별 재배 면적으로 가중 평균한 Illinois의 연도별 추정수량은 통계수량에 매우 근사하였다($R^2=0.80$). 뿐만 아니라 모델 구축 대상연도가 아니고 가뭄으로 수량이 크게 감소한 2012년의 예측 수량은 $3006kg\;ha^{-1}$로 통계수량 $2890kg\;ha^{-1}$과 $116kg\;ha^{-1}$의 근사한 차이를 보였다.