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추계학적 감마 확률과정을 이용한 경사제의 기대 잔류유효수명 예측 (Prediction of Expected Residual Useful Life of Rubble-Mound Breakwaters Using Stochastic Gamma Process)

  • 이철응
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제31권3호
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    • pp.158-169
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    • 2019
  • 추계학적 확률과정의 하나인 감마 확률과정을 이용하여 구조물의 잔류유효수명을 확률론적으로 예측할 수 있는 수학적 모형을 수립하였다. 수립된 모형은 과거부터 현재 시점까지 관측된 피해자료와 관련된 표본의 불확실성과 장래 시간 진행에 따른 누적피해의 불확실성을 올바로 고려할 수 있다. 또한 최소자승법과 모멘트법을 함께 사용하여 경사제의 재령, 운용환경 그리고 피해이력을 고려할 수 있는 모수 추정법을 제시하였다. 먼저 현재 재령의 단일 피해 자료를 갖는 임의의 조건에서 모수에 대한 민감도 분석을 수행하여, 잔류유효수명과 관련된 여러가지 거동 특성들을 분석하였다. 또한 잔류유효수명 예측모형을 경사제에 적용하였다. 경사제 피복재의 피해 이력에 대한 실험자료를 이용하여 감마 확률과정의 모수를 추정하였는데 실험자료와 매우 잘 일치하였다. 해석 결과에 의하면 현재 시점으로부터 상당히 오랜 시간이 경과하면 파괴한계를 초과할 확률이 일정한 값으로 수렴해야 하는 제약 조건을 잘 만족하였다. 한편 기대 잔류유효수명은 피해 이력의 거동 특성에 따라 각기 다르게 산정되었다. 특히 피해의 변동계수가 크면 추계학적으로 산정된 기대 잔류유효수명은 결정론적 회기모형의 해석 결과와 큰 차이를 보인다. 이는 해석과정에 포함된 불확실성의 영향으로 판단된다. 변동계수가 크면 파괴한계에 도달하는 시간의 분포가 넓게 퍼지기 때문이다. 따라서 본 연구에서 수립된 추계학적 잔류유효수명 예측모형은 현재 재령에서 경사제의 피해에 대한 확률적 평가를 수행할 수 있을 뿐만 아니라 장래 시간의 진행에 따른 누적피해의 불확실성을 올바로 고려할 수 있다.

대기오염물질 농도에 따른 천식 응급환자 수 예측 연구 (A prediction study on the number of emergency patients with ASTHMA according to the concentration of air pollutants)

  • 이한주;지민규;김청원
    • 서비스연구
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    • 제13권1호
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    • pp.63-75
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    • 2023
  • 산업이 발전하면서 대기오염물질에 대한 관심도는 높아졌다. 대기오염물질은 환경오염, 지구 온난화 등 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 그 중 환경성 질환은 대기오염물질에 의해 영향을 받은 분야 중 하나이다. 대기오염물질은 분자의 크기가 작아 인체의 피부나 호흡기를 통해 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점 때문에 대기오염물질과 환경성 질환에 대한 연구가 다양하게 진행됐다. 환경성 질환의 일환인 천식은 증상이 심해져 천식발작을 일으킬 경우 생명에 위협을 줄 수 있고 성인 천식의 경우 한번 발병을 하면 완치가 어렵다. 천식을 악화시키는 요인에는 황사, 대기오염이 포함된다. 전 세계적으로 천식은 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 대기오염물질이 천식 환자의 응급실 입원 건수와 어떤 상관관계를 가지는지 연구하고 상관관계가 높은 대기오염물질을 이용하여 미래의 천식 환자 수를 예측했다. 대기오염물질은 아황산가스(SO2), 일산화탄소(CO2), 오존(O3), 이산화질소(NO2)와 미세먼지(PM10) 5가지 대기오염물질의 농도를 이용하고 환경성 질환은 천식 환자의 응급실 입원 건수 데이터를 이용하였다. 대기오염물질과 천식의 응급환자 수에 대한 데이터는 2013년 1월1일 부터 2017년 12월 31일 까지 총 5년 치의 데이터를 이용하였다. 모델은 Informer와 LTSF-Linear의 두 가지 모델을 이용하여 예측을 진행하였고 모델의 성능을 측정하기 위해 MAE, MAPE, RMSE 의 성능지표를 이용했다. 천식의 응급환자 수 예측은 응급환자 수를 포함하여 예측을 진행한 경우와 포함하지 않고 진행한 두 가지 경우 모두 진행하여 결과를 비교했다. 본 논문은 Informer와 LTSF-Linear 모델을 이용한 천식 응급환자 수의 예측에 모델의 성능을 향상 시키는 대기 오염물질을 제시한다.

마르코프 연쇄 모델을 이용한 하수관로의 구조적 노후도 추정 (Estimation of Structural Deterioration of Sewer using Markov Chain Model)

  • 강병준;유순유;장전리;박규홍
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권4호
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    • pp.421-431
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    • 2023
  • 하수관로 열화모델은 하수관망을 관리하는 의사결정자에게 자산의 미래 상태 예측에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 CCTV 조사를 통해서 확보한 구조적 상태평가 이력자료를 기반으로 마르코프 연쇄 모델을 이용하여 하수관로의 노후도를 추정하였다. A시의 3개 배수분구에서 1998-1999년과 2010-2011년에 CCTV 조사에 의해 수집된 관경 450 mm와 600 mm의 흄관 자료를 이용하여 분석하였다. EM 배수분구의 450 mm 관로와 600 mm 관로에서 주요 결함 발생이 다른 두 배수분구보다 빠르게 발생하는 것으로 나타났다. 관로 설치 이후 35년이 지난 시점에는 450 mm 관로의 약 29%, 600 mm 관로의 약 38%가 주요 결함이 발생했으며, 100년 후에는 각각 62%와 74%의 관로가 주요 결함으로 관로 기능을 상실하는 수준으로 나타났다. 관로설치 35년 후, SN 배수분구는 450 mm 관로의 약 26%, 600 mm 관로에서 약 35%, HK 배수분구에서는 450 mm 관로의 약 27%, 600 mm 관로에서 약 37%의 주요 결함이 발생한 것으로 예측되었다. 또한 600 mm 관로가 450 mm 관로보다 평균 12년 정도 빨리 기능 저하가 일어나는 것으로 나타났다. 한편, 관로의 주요 결함등급 비율을 40%로 설정하여 관로의 유효사용수명으로 적용할 경우, 450 mm 관로는 SN배수분구에서 60년, EM배수분구에서 42년, HK배수분구 59년이며, 600 mm 관로에서는 각각 43년, 34년 39년으로 나타났다.

해외 복수 시장 진출 기업의 제품 매출 이륙 시점 예측 모형에 관한 연구 (An Exploratory Study on Forecasting Sales Take-off Timing for Products in Multiple Markets)

  • 정재학;정호경
    • Asia Marketing Journal
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    • 제10권2호
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    • pp.1-29
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    • 2008
  • 본 연구는 해외 여러 시장에서 제품을 판매하는 글로벌 기업의 입장에서 복수 시장에서 발생하는 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측할 수 있는 모형을 제시하였다. 이 모형을 이용하여 복수 시장 정보, 제품 속성 정보, 가격 정보, 매출 정보 중 매출 이륙 시점 예측에 유용한 설명 변수들을 규명하기 위해 국내 전자 업체가 2년 5개월간 10개국 시장에 판매한 90종류의 PDP TV, LCD TV들 월별 매출 자료들을 대상으로 실증 분석을 하였다. 분석 결과, 매출 이륙 시점 예측에 유용한 변수들을 다음과 같이 파악할 수 있었다. 첫째, 대상 제품이 표적 시장에 진출하기 이전에 진출한 타 시장에서의 매출 자료를 표적 시장에서의 대상 제품 매출 이륙 시점 예측에 이용하는 것이 가장 중요함을 실증 분석을 통해 알 수 있었다. 특히, 매출 이륙 시점 예측에 동일 제품의 타 시장 혁신 계수를 이용하는 것이 유용한 반면, 동일 제품의 타 시장 모방 계수는 예측력에 도움을 주지 못함을 알 수 있었다. 둘째, 타 제품의 표적 시장 확산 정보는 예상과 달리 대상 제품의 표적 시장에서의 매출 이륙 시점 예측에 기여하는 바는 낮음을 알 수 있었다. 셋째, 일반적 인식처럼 가격과 제품의 속성도 이륙시점의 발생 시기에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 하지만 제품의 자체 가격 정보 보다 시장 평균 가격 대비 대상 제품 가격 비율이 매출 이륙 시점 예측에 보다 효과적임을 알 수 있었다. 마지막으로, 전기 누적 매출량 역시 PLC 중 초기 시점을 예측하는 상황임에도 불구하고 제품 수준의 매출 이륙 시점 예측에 중요한 변수임을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 매출 이륙 시점 예측 모형은 평균치에 근거한 일반적 예측과 비교해 볼 때 높은 예측력을 보여 주었다. 본 연구에서 제시한 예측 모형을 이용할 경우 특히 예측 시점이 2기일 때 가장 높음을 알 수 있었다. 본 연구 결과가 기여하는 바를 보면 첫째, 기존 확산모형과 달리 본 연구에서는 제품의 매출 초기 시점인 매출 이륙 시점을 측정하고, 예측하는 모형을 제시하였다. 둘째, 본 연구는 글로벌 시장에서 적용 가능한 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측하였다. 셋째, 본 연구는 처음으로 매출 이륙 시점 예측력을 예측 시점 별로 분석하여 모형의 예측력을 이해하는 데 새로운 접근법을 제시하였다.

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부산 연안도시 관광수요 예측과 영향요인에 관한 연구 (Study on Tourism Demand Forecast and Influencing Factors in Busan Metropolitan City)

  • 황규원;남성모;장아름;이문숙
    • 해양환경안전학회지
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    • 제29권7호
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    • pp.915-929
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    • 2023
  • 최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.

웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구 (A Study on Web-based Technology Valuation System)

  • 성태응;전승표;김상국;박현우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.23-46
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    • 2017
  • 2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

자살예방 프로그램이 초등학교 충동심리에 미치는 영향 (Effect of the Suicide Prevention Program to the Impulsive Psychology of the Elementary School Student)

  • 강수진;강호정;조원철;이태식
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제6권1호
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    • pp.65-72
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    • 2013
  • 본 연구에서는 청소년 자살 문제를 조기 자살 예방 프로그램을 통해 초등학생에 적용하고 프로그램 전과 후의 효과를 비교 분석하여 학생들의 감정 상태와 자살에 대한 충동 등, 심리상태 변화를 확인하였고, 자살예방 프로그램으로서 활용 가능성을 제시하였다. 청소년기는 인지적으로 미성숙하며 정서적으로 충동적인 시기이므로 발달 과정상 매우 불안한 시기이다. 사소한 자극이나 갈등상황에 대해 자살이라는 극단적 현실 도피, 충동적 문제해결 등의 방법으로 자살을 선택할 만큼 정서적으로 불안정하고 예측하기 어려운 시기이다. 최근 핵가족화와 부모들의 자식에 대한 기대감과 교육문제, 사회 환경적요인, 개인 심리적 요인 등의 많은 스트레스는 학생들을 자살이라는 극단적 행동까지 이르게 하고 있다. 이에 본 연구는 자살예방 프로그램을 초등학생 때부터 경험하는 스트레스의 영역과 자살생각과 충동의 정도를 파악하고, 명상교육, 호흡법 등의 예방 프로그램을 통해 분노조절, 감정정화, 자기극복 체험을 통해 긍정적인 자아정체성 확립과 자기조절 능력, 자존감과 생명의 소중함을 깨닫게 함으로 자살예방에 미치는 영향과 효과를 분석하였다. 연구 대상자는 고양시 관내 초등학교 6학년 2개 반 51명을 한 달 동안 매일 아침 30분씩 뇌과학 교육의 원리와 방법을 체험 및 활동 중심으로 진행 하였고, 수업활동지 및 생활 실천교육으로 내면화하여 학습효과를 높이도록 하였다. 자료 수집은 4주간 20회 차 아침수업 실시 전과 후에 자살 가능성을 효과적으로 예측할 수 있도록 개발한 Suicide Probability Scale(이하 SPS-A), 자살위험성 예측척도를 활용하여, 긍정적 전망, 가족 내 친밀감, 충동성, 대인 적대감, 절망감 징후, 절망감 증후군, 자살사고 등 7가지 영역으로 조사 실시 하였다. 분석 방법 및 검증은 SPSS 프로그램을 이용한 Wilcoxon's signed rank test를 이용하였다. 짧은 기간 동안의 프로그램 진행이었지만 평균 비교 분석 시 7가지 영역에서 효과적이고 긍정적인 결과가 나왔다. 그러나 t-test 결과에서는 또 다른 결과가 나왔다. SPS-A 31개 문항 중 3개 문항(7번, 14번, 19번)에서만 변화가 있고, 나머지 문항에서는 변화가 없는 것으로 나타났다. 또한 B반 학생들에 비해 A반 학생들이 변화가 큰 것으로 나타났다. 그리고 A반 학생들의 경우 7가지 영역 중 자살과 가장 밀접한 관계가 있는 절망감증후군과 자살사고 영역에서 프로그램 진행 후 심리적 변화가 있는 것으로 검증 됐다. 학생의 성향에 따라 또는, 프로그램을 진행하는 전문가(담임교사, 진행강사)에 따라 다른 결과가 도출된다는 것도 본 연구를 통해서 알 수 있었다. 본 논문에서 제시한 자살예방 프로그램은 지속적인 프로그램으로 제도화, 활성화 하여 정서적인 스트레스 해소 및 긍정적인 자아정체성 회복, 뇌파 안정을 통한 감정 및 충동 조절을 함으로 학습효과와 자살예방에 도움이 될 것이며, 짧은 시간의 교육 프로그램으로 사장되지 않고, 아동기 부터 청소년기까지 연계하여 정신적, 육체적으로 건강하게 성장할 수 있는 주변 환경을 조성함으로 사회적 문제인 자살 예방에 효과적인 프로그램이 될 것이라 판단된다.

사회연결망 분석을 활용한 연관규칙 확장기법 (Extension Method of Association Rules Using Social Network Analysis)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.111-126
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    • 2017
  • 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

인공지능이 의사결정에 미치는 영향에 관한 연구 : 인간과 인공지능의 협업 및 의사결정자의 성격 특성을 중심으로 (A Study on the Impact of Artificial Intelligence on Decision Making : Focusing on Human-AI Collaboration and Decision-Maker's Personality Trait)

  • 이정선;서보밀;권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.231-252
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    • 2021
  • 인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.