• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.165-183
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• 2016

스마트폰을 넘어 차세대 IT 비즈니스의 주목할 만한 후보군으로 가상현실이 이슈가 되고 있다. 가상현실은 컴퓨터와 VR헤드셋을 통해 구현한 입체적인 가상공간을 제공함으로써 사용자의 시각을 완전히 장악하고, 청각, 촉각 등 오감과의 상호작용 및 음성, 동작인식 등을 통해 가상공간을 마치 현실처럼 느끼게 한다는 점에서 향후 주목할 만한 산업 분야로 떠오르고 있다. 많은 글로벌 대기업들이 가상현실과 관련한 사업에 투자를 하고 있으나 소비자의 관점에서 가상현실 관련 제품군은 아직 쉽게 접하거나 구매하기 어려운 제품군으로 인식된다. 그렇기 때문에 소비자의 태도 변화가 큰 변화가 발생되고 있지 않으며 Acception & Diffusion 모델의 초기단계에 지나지 않아 구매로 연결되지 않는 실정이다. 본 연구는 기존 선행연구의 관점을 바탕으로 가상현실 헤드기어 제품들의 판매 촉진을 위한 사용자 관점에서의 사용자 저항을 매개 변수로 저항을 감소시키고 사용 및 구매의도에 영향을 주는 선행요인들을 도출하고자 하였으며 사용자가 가지고 있는 태도에 대한 자신감에 영향을 주어 행동 의도까지 변화시키는 현상에 대한 분석을 하고자 하였다. 본 연구의 결과는 태도 자신감에 대한 사용 용이성과 사용 혁신성의 영향력을 확인할 수 있었다. 마찬가지로 사용자 혁신저항에 영향력을 주는 변수로는 가격, 심미적 외관, 즐거움, 콘텐츠 및 화질 관련 변수들을 도출하였다. 결과적으로 본 연구는 태도 자신감의 가상현실 혁신 수용에 대한 영향력을 제시하고 가격 이외 변수인 콘텐츠의 양과 저항감의 관계성을 바탕으로 관련 변수들을 제시하였다. 특히 초기 시장인 가상현실 제품의 특성에 따라 브랜드에 대한 선점효과의 필요성과 콘텐츠의 부족함 등이 실무적으로 해결해야 할 과제로서 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.17-31
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• 2006

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.19-47
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• 2015

오늘날의 지식기반경제에서 핵심적인 역할을 수행하고 있는 가상 커뮤니티의 성공을 위해 턴오버(turnover)는 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 그런데, 이에 대한 연구는 많이 부족한 실정이다. 우선, 턴오버를 측정하는 방법부터가 명확하지 않다. 가상 커뮤니티에서 새로운 구성원의 유입은 비교적 확실하게 인지할 수 있지만, 탈퇴는 명시적으로 탈퇴 처리를 하는 사람들이 드물고 재방문 가능성이 상존하기 때문에 구별하기가 쉽지 않다. 그리고, 특정기간 동안 임의의 구성원이 해당 커뮤니티를 위해 활동하고 있는 진정한 구성원인지를 판단하는 방식이 분명하지 않아 전통적인 조직의 턴오버 공식을 그대로 적용하기 힘든 면이 있다. 본 연구에서는 이러한 한계점과 가상 커뮤니티 구성원의 행위 패턴을 고려하여, 일차적으로 턴오버를 포함한 가상 커뮤니티 구성원의 유동성(fluidity) 관련 척도들을 도출하고, 이를 토대로 유동성과 가상 협업 성과의 관계를 작업의 전문적인 특성을 반영하여 분석하였다. 요컨대, 대표적인 지식 협업 커뮤니티인 영어 위키피디아의 2,978개 피쳐드 아티클(featured article)에 대한 지식 협업 행위로부터 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 협업 효율성에 대한 턴오버의 관계는 오른쪽 부분이 짧은 U자 형태를 보이며, 똑같은 턴오버율에 대해 보다 학문적인 아티클을 완성하는 것이 더 오래 걸리고, 이 차이는 턴오버율이 증가함에 따라 감소한다. 둘째, 협업효율성에 대한 재방문기간의 관계는 왼쪽 부분이 짧은 U자 형태의 관계를 가지며, 전문적이지 않은 작업일수록 재방문기간의 일단위 변화에 대한 협업 효율성의 변화가 크다. 그리고, 똑같은 재방문기간에 대해 보다 학문적인 아티클을 완성하는 것이 더 오래 걸리며, 이 차이는 재방문기간이 평균이상으로 증가함에 따라 더욱 커진다. 셋째, 협업효율성에 대한 월(month)별 유입 신규 구성원 수의 관계는 왼쪽 부분이 짧은 역 U자 관계를 가지며, 이 관계에 대한 작업 특성의 영향은 유의하지 않은 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.193-212
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• 2011

스마트폰의 대중화와 함께 모바일 메신저 서비스는 모바일 시장의 중요한 키워드로 부상하고 있다. 갈수록 경쟁이 심화되고 있는 모바일 메신저 시장에서 고객 충성도 제고는 기업 비즈니스 생존을 위한 열쇠이자, 기업 마케팅 전략의 목표 일 것이다. 이에 본 연구는 모바일 메신저 서비스 수용 후 발생되는 지각된 고객가치, 사용-확산 그리고 충성도 간에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고, 연구 결과를 통해 모바일 메신저 서비스 고객 확보 및 충성도 제고를 위한 시사점을 제공하고자 하는 것이 연구의 주목적이라 할 수 있다. 연구결과, 지각된 가치는 서비스 사용량에 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 또한 사용량은 지속적 사용의도와 타인 추천의도에 영향을 미치며, 사용 다양성은 타인 추천의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 지각된 가치는 지속적 사용의도와 타인 추천의도에 영향을 미치며, 브랜드 전환의도의 경우 사회적 가치 요인만이 브랜드 전환의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과에 따른 시사점으로 서비스 제공자는 모바일 메신저 서비스 사용을 확산시키고 지속적인 사용을 촉진하기 위하여 첫째, 사용자들의 서비스 사용과 연결된 지각된 가치에 대한 인식을 고취 시킬 필요가 있으며, 둘째, 서비스의 충성도에 영향을 미치는 사용-확산 패턴이 다름을 인식하고, 충성도를 제고 할 수 있는 사용자의 사용-확산 전략을 수립 할 필요성이 있다. 마지막으로, 사용자가 경쟁적인 대안에서 충족시킬 수 있는 고객가치 요인이 무엇인지 분석하여 고객 충성도를 높이고 관계를 지속해나갈 수 있는 방법을 모색해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.178-191
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• 2020

연구목적: 본 연구는 시설물 점검 및 진단분야에 도입될 첨단 기술 및 장비의 동향을 조사하고 미국, 일본, 한국의 표준화 체계를 분석하여 국내 실정에 맞는 시설물 점검 및 진단장비 성능평가 방법의 기본 방향을 제시하고 성능평가 기준이 우선적으로 개발되어야 할 대상을 선정하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 시설물 점검 및 진단에 활용되는 첨단 장비 현황을 분석하기 위하여 시설물통합정보관리시스템(FMS)의 최근 5년간 보고서와 시설물 유지관리 업체와 안전진단전문기관에 소개된 첨단 기술을 조사하였다. 또한, NTIS에 등록되어 있는 과제, 논문, 연구보고서, 특허 등을 검색하였다. 이후 미국, 일본, 한국의 표준화 체계를 조사하여 국내 실정에 맞는 형태의 시설물 점검 및 진단장비 성능평가 방법의 기본 방향을 제시하고 전문가 인터뷰와 설문조사를 수행하여 성능평가 기준이 우선적으로 개발되어야 할 대상을 선정하였다. 연구결과: 자유로운 기술 개발이 이루어지고 지나친 제약이 되는 것을 방지하기 위하여 성능평가 프로세스는 조사항목별로 장비나 기술의 종류에 상관없이 해당 장비나 기술이 목표하는 점검에 대하여 요구되는 목표 성능지표를 개발하여 해당 성능지표를 만족할 경우 성능을 인증해 주는 방식으로 진행될 필요가 있다. 또한, 전문가 인터뷰와 설문조사 결과 내구성 평가의 콘크리트 균열 조사항목과 안전성 평가의 콘크리트/강재 변위/변형/피로 조사항목에 활용되는 첨단장비나 기술들을 대상으로 성능평가 기준을 우선적으로 개발해야 할 필요성을 확인하였다. 결론: 내구성 평가의 콘크리트 균열 조사항목이나 안전성 평가의 콘크리트/강재 변위/변형/피로 조사항목을 대상으로 성능평가 가이드라인을 우선적으로 개발할 필요성이 있으며, 자유로운 기술 개발을 도모하고 기존에 개발된 첨단장비에 새롭게 개발될 첨단장비의 성능을 공통된 기준으로 평가하기 위해서는 표준화된 시편이나 테스트 베드를 구축하여 기술 종류에 관계없이 제시된 요구 성능을 충족하면 성능을 인정하는 방식으로 검증하는 체계를 구축해야 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권1호
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• pp.36-44
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• 2010

본 연구는 입지환경 인자를 적용하여 수종별 지위지수 추정식을 개발하고 이를 통해 해당 입지의 산림생산력을 추정함으로서 산불 피해지의 복구을 위한 수종 선택에 필요한 정보를 제공하고자 하였다. 이를 위해 입지환경 인자를 이용하여 동해안 산불 피해지역인 강릉, 고성, 동해, 그리고 삼척 지역에 적용할 수 있는 온대 중부지역의 수종별 지위지수 추정식을 조제하였다. 본 연구에서 도출된 수종별 지위지수 추정식은 4~5개의 비교적 소수의 입지환경 인자를 이용하여 산림생산력에 대한 높은 추정능력을 보였다. 또한 이와 같이 개발된 수종별 지위지수 추정식을 대상으로 모형의 평균 편의, 정도, 표준오차 등의 3가지 평가통계량에 근거한 검증을 실시한 결과 수종별 오차가 모두 0.5m 이내로 본 연구에서 도출된 지위지수 추정식의 실용성을 입증할 수 있었다. 지위지수 추정식의 검증결과를 보면전반적으로 본 연구에서 개발된 수종별 지위지수 추정식의 평가통계량은 낮은 것으로 판명되어 실제 적용하는 데는 문제가 없는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 개발한 수종별 지위지수 추정식은 몇가지의 입지환경 인자만으로 산불 피해지에 대한 수종별 산림생산력을 추정할 수 있는 것으로 판명되어 앞으로 활용가치가 높을 것으로 평가된다. 특히 본 연구에서 얻어진 결과는 수종별 적지판정과 이를 통한 산림의 경영 및 관리에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 산불 피해지역의 입지평가 기준을 설정하기 위해서는 우선 산불피해임지를 자연회복, 인공복구 방법으로 현재의 임지를 개선하고자 할 때 이를 위한 입지 및 토양환경 인자 및 기준에 따라 임지의 생산력을 고려하여 적정한 수종을 선정하여 복구를 하여야 할 것이다. 본 연구에서는 입지환경 인자에 의한 임지생산력 추정결과 물푸레나무와 굴참나무의 적지가 비교적 넓은 면적으로 분석되어 침엽수의 단순림이 많이 있는 동해안 지역의 임분을 참나무류와 같은 활엽수 수종으로 임분 구조를 개선하여 산불이 수관화로 확산되는 큰 피해를 막을 수 있을 뿐만 아니라 산불의 피해를 저감하는 내화수림대의 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.97-121
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• 2013

급변하는 환경 속에서 지속적인 경쟁우위와 혁신을 위한 지식의 중요성이 증대되면서, 그 동안 지식공유에 관한 많은 연구들이 있었다. 그런데, 이러한 연구들의 대부분이 응답자의 인지오차가 내재된 서베이에 의존해왔다. 본 연구는 대표적인 온라인 지식협업 커뮤니티인 위키피디아 유저들의 온라인 행위만을 토대로 지식공유 참여정도에 대한 행위 특성들간의 관계를 도출하였다. 그런데, 유저들의 편집 참여 패턴이 서로 다르기 때문에 편집횟수는 같아도 재방문기간은 달라질 수 있고 이에 따라 지식공유 결과가 달라질 수 있으므로, 지식공유 참여정도를 아티클 편집 참여횟수와 재방문기간의 두 가지 관점에서 접근하였다. 지식공유 참여정도에 영향을 미치는 행위특성으로는 위키 플랫폼에서 관찰이 가능한, 공적인 토론툴인 아티클 톡과 사적인 메시징 툴인 유저 톡 참여여부 및 정도, 그리고 커뮤니티 등록여부를 사용하였다. 행위 분석은 먼저, 행위특성 차원에 의한 유저 카테고리별 참여정도를 비교하였고, 행위 특성의 정도를 반영하는 독립변수들과 참여정도를 나타내는 종속변수간의 관계에 대한 로버스트 회귀분석을 수행하였다. 특히, 연구가설을 설정하는 단계에서 온라인 환경에 적합한 모티베이션 이론을 도입함으로써, 온라인 지식공유 참여정도에 관한 이론적인 설명 모델을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구는 이론적인 시사점 외에 다음과 같은 실제적인 행위 결과를 얻었다. 첫째, 공적인 토론 및 사적인 메시징 참여와 지식공유 참여정도간에는 양의 관계가 성립한다. 둘째, 공적인 토론이 사적인 메시징 보다 지식공유 참여정도에 더 큰 영향력을 미친다. 셋째, 아티클 편집 참여횟수에 대해서는 공적인 토론과 사적인 메시징의 시너지 효과가 존재하는 반면에, 재방문기간에 대해서는 아주 약한 음의 상호작용효과를 나타낸다. 넷째, 커뮤니티 등록 여부는 재방문기간에 대해서는 절대적인 양의 영향력을 미치지만, 실질적인 편집 참여횟수에 대해서는 유의한 영향력을 나타내지 않는다. 다섯째, 사적인 메시징에 의한 관계성을 고려할 때, 관계의 범위보다는 빈도 또는 깊이가 더 중요한 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.