This study conducts an analysis of social media big data pertaining to island tourism resources, aiming to discern the diverse forms and categories of island tourism favored by consumers, ascertain predominant resources, and facilitate objective decision-making grounded in scientific methodologies. To achieve this objective, an examination of blog posts published on Naver from 2022 to 2023 was undertaken, utilizing keywords such as 'Island tourism', 'Island travel', and 'Island backpacking' as focal points for analysis. Text mining techniques were applied to sift through the data. Among the resources identified, the port emerged as a significant asset, serving as a pivotal conduit linking the island and mainland and holding substantial importance as a focal point and resource for tourist access to the island. Furthermore, an analysis of the disparity between existing island tourism resources and those acknowledged by tourists who actively engage with and appreciate island destinations led to the identification of 186 newly emerging resources. These nascent resources predominantly clustered within five regions: Incheon Metropolitan City, Tongyeong/Geoje City, Jeju Island, Ulleung-gun, and Shinan-gun. A scrutiny of these resources, categorized according to the tourism resource classification system, revealed a notable presence of new resources, chiefly in the domains of 'rural landscape', 'tourist resort/training facility', 'transportation facility', and 'natural resource'. Notably, many of these emerging resources were previously overlooked in official management targets or resource inventories pertaining to existing island tourism resources. Noteworthy examples include ports, beaches, and mountains, which, despite constituting a substantial proportion of the newly identified tourist resources, were not accorded prominence in spatial information datasets. This study holds significance in its ability to unearth novel tourism resources recognized by island tourism consumers through a gap analysis approach that juxtaposes the existing status of island tourism resource data with techniques utilizing social media big data. Furthermore, the methodology delineated in this research offers a valuable framework for domestic local governments to gauge local tourism demand and embark on initiatives for tourism development or regional revitalization.
본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.
지하사고가 발생할 경우 신속하게 원인을 파악하고 인적, 물적 피해를 줄여야 한다. 지하사고조사위원회는 발생한 사고의 원인을 규명하고 이후 동일한 사고가 발생하지 않도록 대응방안을 마련하는 역할을 한다. 그러나 지하사고조사위원회 운영 기간이 최소 6개월에서 최대 9개월까지 활동할 수 있도록 법에 명시되어 있어 실질적으로 동시간대에 추진 중인 건설 사업에서 사고조사보고서를 인용하고 검토를 통해 자체사업에 반영하기에 어려워 보인다. 본 연구에서는 기존에 3개월이 소요되던 자료수집과 분석을 최대 1개월 이내로 단축시킬 수 있도록 현장에 출동하여 자료를 수집하고 디지털트윈으로 구현하고 제공함으로써 지하사고조사위원회가 의사결정을 신속하게 할 수 있는 기술개발 전략을 수립해보고자 했다. 연구결과 5개 기술개발 분야인 지상 데이터 수집·전송기술, 지상안전 데이터 생성기술, 디지털트윈 기반 지하안전 분석·가시화 기술, 디지털트윈 기반 지오앰뷸런스 구축·운영 기술, 디지털트윈 기반 지오앰뷸런스 표준화 및 법제도 연구를 도출할 수 있었다. 제시된 기술이 개발된다면 기존대비 신속한 의사결정을 통해 사고현장을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
4차산업혁명 시대는 맞춤형 수요처리 경제가 중심이며 시공을 초월하여 고객이 원하는 것을 실시간으로 제공할 수 있는 변혁과 유연성 처리가 핵심이다. 본 논문은 실시간 주문을 기반으로 필요한 포장용 제품을 즉시 조달할수 있는 패키징 플랫폼 구축과 운영을 구현하고 성과를 평가한다. 고객 만족의 구성 요소들은 상황에 따라 유연하게 조합되기 때문에 e-SCM 플랫폼에 기반하는 기업 운영 프로세스의 효율적 관리가 요구된다. 이러한 조건에 최적화된 OMS는 기업 운영의 효율성을 극대화, 차별화하여 비용 우위적인 경쟁력을 향상하는 데 중요한 역할을 담당한다. OMS는 효율적인 MOT(Moment of Truth) 적 물류 서비스를 제공하는 매스커스토마이제이션(Masscustomization)의 시스템으로 다수의 개별고객에게 친환경 이슈를 충족시키고 최적화된 물류 운영 목표를 달성하여 재구매 의도 및 지속 가능한 비즈니스를 고도화할 수 있다. OMS는 수집한 데이터를 분석하여 효율성, 생산성, 비용과 관련된 정보와 의사 결정을 지원하며 정밀한 보고서를 제공한다. 데이터 시각화 도구를 활용하여 자료를 시각적으로 표현하고, 통계와 예측 분석을 통해 운영 프로세스의 개선 방향을 제시한다.
프랑스는 신도시개발과 관리를 위해 꼬뮌간 상호협력성에 기반한 다양한 형태의 꼬뮌협력체를 운영하고 있다. 꼬뮌간 상호협력의 목적은 대규모 재원이 필요한 공공서비스(상 하수도, 쓰레기 처리 등)를 통합 운영함으로써 더 체계적이고 질 높은 서비스를 제공하기 위함이다. 다수 이해당사자간의 협력을 바탕으로 1차 목표인 도시개발을 달성한 이후에도 지역차원의 협력적 운영-발전으로까지 이어졌다. 이 연구에서는 프랑스의 협력적 도시개발과 관리를 위한 꼬뮌협력체의 설립과 변화과정을 고찰하고 그 특징과 의의를 도출하였으며, 신도시개발법인(EPA), 신도시조합(SAN) 그리고 도시화 공동체(CA)를 중심으로 고찰하였다. 먼저, EPA 설립과 도시개발 과정에서 다양한 이해당사자가 공동의 목표를 실천해 나갈 수 있는 의사결정구조는 도시개발 목표를 다수 지자체가 공유한다는 점에서 의미가 있다. 둘째, 신도시조합(SAN) 방식은 기존 꼬뮌공동체 운영시 보장되지 못하였던 꼬뮌의 자율성을 확보하면서 더 유연하게 협력과 연대를 유지할 수 있게 되었다. 이는 협력체가 이해당사자간 협력의 범위를 자율적으로 선택할 수 있도록 함으로써 유연성을 높였다는 의미가 있다. 셋째, 도시 개발 이후 효율적 관리를 위해 기존의 신도시조합에서 도시화공동체(CA)로 협력의 형식과 내용이 변화하고 있다. 이는 상호협력이 개발에 기반한 특수목적의 행정법인에서 출발하여 도시가 성숙단계로 진입함에 따라 신도시와 주변지역을 포함한 지역계획과 관리로 전환함을 의미한다. 이를 통해 꼬뮌협력체는 해당 꼬뮌의 지속가능성을 실천하는 협력적 주체로 진화하고, 개발 효과를 지역에 정착시키고 안정적 행정운영까지 할 수 있게 된다. 프랑스 꼬뮌협력체가 한국 신도시개발에 주는 시사점은 첫 번째는 다수 지자체간 협력적 계획체계와 운영을 통해 개발의 효과가 개발예정지구에 한정되는 것이 아닌 개발지구를 포함한 모도시 지역까지 공통의 목표 설정과 확산이 가능하다는 점이다. 두 번째는 이러한 확산효과를 촉진하고 효율적 도시관리를 위해서는 기존 지방자치법 등에서 규정하고 있는 행정협의회, 조합등의 조직을 공간계획 단계에서부터 참여시킬 수 있는 거버넌스 체계 구축과 도시관리의 범위와 내용이 단순히 물리적 계획 뿐만 아니라 지역간 연대와 공동체성 회복을 위한 다양한 프로그램과 연계할 수 있는 방안 모색이 필요하다.
인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
The empirical studies on the implementation of data warehousing systems (DWS) are lacking while there exist a number of studies on the implementation of IS. This study intends to examine the factors affecting the implementation success of DWS. The study adopts the empirical analysis of the sample of 112 responses from DWS practitioners. The study results suggest several implications for researchers and practitioners. First, when the support from top management becomes great, the implementation success of DWS in organizational aspects is more likely. When the support from top management exists, users are more likely to be encouraged to use DWS, and organizational resistance to use DWS is well coped with increasing the possibility of implementation success of DWS. The support of resource increases the implementation success of DWS in project aspects while it is not significantly related to the implementation success of DWS in organizational aspects. The support of funds, human resources, and other efforts enhances the possibility of successful implementation of project; the project does not exceed the time and resource budgets and meet the functional requirements. The effect of resource support, however, is not significantly related to the organizational success. The user involvement in systems implementation affects the implementation success of DWS in organizational and project aspects. The success of DWS implementation is significantly related to the users' commitment to the project and the proactive involvement in the implementation tasks. users' task. The observation of the behaviors of competitors which possibly increases data quality does not affect the implementation success of DWS. This indicates that the quality of data such as data consistency and accuracy is not ensured through the understanding of the behaviors of competitors, and this does not affect the data integration and the successful implementation of DWS projects. The prototyping for the DWS implementation positively affects the implementation success of DWS. This indicates that the extent of understanding requirements and the communication among project members increases the implementation success of DWS. Developing the prototypes for DWS ensures the acquirement of accurate or integrated data, the flexible processing of data, and the adaptation into new organizational conditions. The extent of consulting activities in DWS projects increases the implementation success of DWS in project aspects. The continuous support for consulting activities and technology transfer enhances the adherence to the project schedule preventing the exceeding use of project budget and ensuring the implementation of intended system functions; this ultimately leads to the successful implementation of DWS projects. The research hypothesis that the capability of project teams affects the implementation success of DWS is rejected. The technical ability of team members and human relationship skills themselves do not affect the successful implementation of DWS projects. The quality of the system which provided data to DWS affects the implementation success of DWS in technical aspects. The standardization of data definition and the commitment to the technical standard increase the possibility of overcoming the technical problems of DWS. Further, the development technology of DWS affects the implementation success of DWS. The hardware, software, implementation methodology, and implementation tools contribute to effective integration and classification of data in various forms. In addition, the implementation success of DWS in organizational and project aspects increases the data quality and system quality of DWS while the implementation success of DWS in technical aspects does not affect the data quality and system quality of DWS. The data and systems quality increases the effective processing of individual tasks, and reduces the decision making times and efforts enhancing the perceived benefits of DWS.
V2G (Vehicle-to-Grid)는 전기자동차 배터리에 저장된 전기를 전력판매사의 전력망을 통해 되파는 양방향 전력 전송 기술이다. V2G 시스템을 활용하는 전기자동차 운전자는 전기요금이 저렴한 심야에 충전한 뒤 출퇴근시 사용하고 남은 전력을 전력사용량이 많고 전기요금이 높은 주간에 판매하므로, 피크시 전력수급의 안정성이 향상된다. 이에 정부는 V2G 인프라 구축 및 지원 대책을 마련하면서 V2G 시스템에 대한 잠재적 소비자의 선호 정보를 요구하고 있다. 본 논문에서는 잠재적 소비자인 일반 국민 1,000명을 대상으로 한 일대일 개별면접 설문조사를 통해 수집된 자료를 수집하였다. 소비자의 선호를 분석하기 위해 경제학적 기법인 선택실험법을 적용한다. V2G 시스템의 속성으로 잔존 전력량, 전력 판매시간, 의무접속시간, 현행 차량가액에 추가하는 가격으로 평가된 지불의 사액이라는 4개를 고려하였다. 분석모형으로는 우선 다항로짓모형을 적용하였는데 '비관련 대안의 독립성' 가정이 위배되어, 이 가정을 요구하지 않는 중첩로짓모형을 최종적으로 적용하였다. 효용함수의 모든 추정계수는 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하였다. 속성별 분석결과, 전력 판매가능시간이 1시간 증가하는 것에 대한 한계지불의사액(MWTP, marginal willingness to pay)은 1,601,057원이었다. 그러나 잔존 전력량이 1% 감소 및 의무접속시간 1시간 증가에 대한 MWTP는 각각 -91,911원 및 -470,619원으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 V2G 시스템에 대한 정량적인 소비자 선호 정보는 향후 V2G 시스템 도입 및 관리정책에 유용하게 활용될 수 있다.
국외의 대형 무척추동물과 해조류 군집을 대상으로 해역의 생태학적 상태를 평가하는 모델을 이용하여 인공어초와 인접한 자연초의 상태를 비교함으로써 우리나라 연안역에 설치된 인공어초의 기능도(FI, Functional Index; 군집구조의 안정성과 생산성의 추정)와 성숙도(MI, Maturity Index; 자연초 생물학적 패러미터와의 비교)를 평가할 수 있는, 복수의 생태학적 지수(ecological index)로 구성된 시스템을 개발하였다. 이 생태평가 모델을 서해안 연안바다목장 5개 지역(백령-대청, 연평, 태안, 서천 그리고 부안)의 자연초와 인공어초 또는 어초시설예정지(자연초)에 적용한 결과, 기능도(FI)는 지역별로 평균 31.6%(백령-대청)부터 72.5%(부안), 성숙도(MI)는 53.1%(서천)부터 76.9%(태안)의 범위를 나타내었다. 인공어초의 기능도와 성숙도는 태안에서 가장 양호하였으며, 인접한 인공어초와 자연초 간의 FI는 유의한 선형 관계를 갖는 것으로 나타났다($r^2=0.83$, p=0.01). 이 같은 결과는 그 해역의 생물 군집의 상태가 어초의 기능도를 결정하는 데에 중요한 요인으로 작용할 수 있음을 의미한다. 생태학적 상태에 대한 평가 결과는 효율적인 재원의 활용과 의사 결정에 책임이 있는 환경 및 자원 관리자에게 중요한 정보로 활용될 수 있을 것이다. 평가 결과의 정확도를 개선하고 강화하기 위해 다음과 같은 세 가지가 필요하다: (1)평가 결과의 타당성 검증과 이에 기초한 지시자 기준의 보정(rescaling)을 지속하고, (2) 시스템의 적용 및 자료의 축적을 통해 획득된 관찰과 경험을 적극적으로 활용하며, (3) 새로운 지수들을 지속적으로 개발, 검증하고 추가해 나가는 노력이 요구된다.
제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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