• 문화기술의 융합
• /
• 제8권3호
• /
• pp.485-491
• /
• 2022

전통적인 경제적주문량(Econo,ic Orde Quantity: EOQ) 모형은 제품을 공급 받는 즉시 제품의 구입비용을 지불한다는 기본 가정 하에 모형을 분석하였다. 그러나 제품 공급자는 경쟁 기업과의 차별화 수단으로 제품의 구입비용에 대하여 일정 기간 지불 유예를 허용하고 있으며, 또한 이와 같은 신용거래는 공급자의 수요 증대를 목적으로 거래량에 따라 탄력적으로 허용되는 것이 더 일반적이라고 볼 수 있다. 중간유통자 입장에서 볼 때 신용거래는 제품 구입 비용에 대한 일시적인 유용이 가능하여 결과적으로 재고 투자 비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있고, 결국 최종 고객의 수요 증대를 목적으로 판매 가격을 낮추는 요인이 될 수 있다. 이와 같은 관점에서 고객의 연간 수요는 중간유통자의 판매 가격에 선형적으로 감소하는 함수라는 가정 하에 중간유통자 관점의 최적 주문량과 판매 가격을 결정하는 모형을 분석하고자 한다. 문제 분석을 위하여 제품은 시간이 경과함에 따라 일정율로 퇴화한다는 경우에 중간유통자의 연간 수익에 대한 모형을 수립하고, 총 수익을 최대화하는 경제적 주문량과 판매 가격 결정으로 위한 해법을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권7호
• /
• pp.303-314
• /
• 2023

음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권7호
• /
• pp.315-324
• /
• 2023

꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권7호
• /
• pp.325-332
• /
• 2023

세계 인구가 이미 초고령화 시대에 진입하였고, 그 비율이 2050년도에 도달하면 대략 40%로 육박하게 된다. 4차 산업 혁명의 주요한 기술에 해당되는 자동화와 온라인 서비스가 시니어들에게는 아직도 많은 불편함을 주고 있으며 이러한 빠른 기술의 변화는 그들의 삶의 질까지도 위협하고 있으며 세상에서의 고립까지도 야기시키고 있다. 앞서서 언급된 다양한 온라인 서비스들 중에 특히 공공 성격이 강한 금융 서비스는 은행 점포의 급격한 감소로 온라인 서비스가 어려운 그들에게 유일한 돌파구였던 점포에서 대면으로 필요한 서비스들이 점점 사라지면서 생활의 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 현재 모바일 뱅킹 서비스 이용률이 대략 5%에 불가한 시니어들의 사용상의 어려움을 분석하고, 그들의 사용성을 개선하고자 시니어 맞춤형 모바일 뱅킹 디자인을 제안하고자 한다. 제안된 UX 디자인에서는 모바일 뱅킹 서비스에서 가장 많이 사용하는 송금 서비스 화면을 간결한 절차와 명확한 단계 이동과 필요한 선택만을 할 수 있도록 UX 디자인을 개선하고, 은행별 사용률을 분석하여 50대이상부터 연령대별로 3단계로 나누어 선호 은행을 사용자별로 우선적으로 화면에 표시함으로써 56 개이상의 은행 리스트 중에 원하는 은행을 선택시 발생될 수 있는 오류를 최소화 하도록 유도하는 방법을 제시하였다. 또한 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위해, 최근 사용한 은행을 은행 우선순위 리스트에 업데이트하도록 설계하였다. 본 연구를 통해 제시된 UX 디자인은 시니어들의 사용성 만족도 조사해 본 결과 5점중 평균 4.8점 이상의 만족도 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권7호
• /
• pp.295-302
• /
• 2023

자연어로 작성되는 소프트웨어 요구사항은 이해관계자가 바라보는 관점에 따라 의미가 달라질 수 있다. 품질 속성 기반으로 아키텍처 설계시에 품질 속성별로 적합한 설계 전술(Tactic)을 선택해야 효율적인 설계가 가능해 품질 속성 요구사항의 정확한 분류가 필요하다. 이에 따라 고비용 작업인 요구사항 분류에 관한 자연어처리 모델이 많이 연구되고 있지만, 품질 속성 데이터셋(dataset)의 불균형을 처리해 분류 성능을 개선하는 주제는 많이 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저 실험을 통해 분류 모델이 한국어 요구사항 데이터셋을 자동으로 분류할 수 있음을 보인다. 이 결과를 바탕으로 EDA(Easy Data Augmentation) 기법을 통한 데이터 증강과 언더샘플링(undersampling) 전략으로 품질 속성 데이터셋의 불균형을 개선할 수 있음을 설명하고 요구사항의 카테고리 분류에 효과가 있음을 보인다. 실험 결과 F1 점수(F1-Score) 기준으로 최대 5.24%p 향상되어 불균형 데이터 처리 기법이 분류 모델의 한국어 요구사항 분류에 도움이 됨을 확인할 수 있다. 또한, EDA의 세부 실험을 통해 분류 성능 개선에 도움이 되는 데이터 증강 연산에 관해 설명한다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제15권1호
• /
• pp.169-188
• /
• 2013

Established in 2006 as the forward integration effort by Taesung Industry, the major cosmetic packaging company, TONYMOLY has phenomenally grown to one of the major cosmetic brand companies in the submarket called, 'one brand-shop' of cosmetic market since 2008, after overcoming the crisis of 'going out of business' in a couple of early years. Within a relatively short period of time, TONYMOLY's performances have dramatically improved in terms of metrics such as growth in sales revenue, the number of stores, the average sales per store, transaction value per customer, the number of monthly transactions, the number of membership-based customers, and overseas sales. In this case study, we have examined TONYMOLY's recent marketing activities which may explain the plausible reasons behind the substantial growth of a small but smart cosmetic company. Above all, the first key success factor of TONYMOLY would be found in its adherence to the clear philosophy of the customer value proposition and/or the differentiated position of TONYMOLY as a brand of providing value. Second, this brand concept of value was first penetrated and welcomed among the foothold customer target group of mid and late teens with appropriate products, while the target groups were later expanded into the age group of twenties along with expansion of relevant products. Third, its differentiation efforts have been concrete and meaningful by utilizing unique ingredients in its product development and marketing efforts, unique fun packaging, and continuously introducing new hit-selling products as well as managing steady-selling products. Fourth, TONYMOLY has been smart enough to use its limited marketing money efficiently and effectively in its marketing communication activities. Viral marketing, PPL, and concentrated media planning and execution turned out to produce effective and efficient market-based performances such as awareness, word-of-mouth, and sales. Lastly, the marketing leadership of CEO and top management, emphasizing communications and interactions, was confirmed in the relationship quality with and trust level of its franchisees and internal employees. These key success factors may explain the recent phenomenal market performances of TONYMOLY. Despite recent successes, the major issues are presented for TONYMOLY to consider for maintaining its sustainable advantages and growth. The first issue concerns TONYMOLY's choice of growth philosophy between product/brand-centric marketing and customer-centric marketing. The second challenging issue relates to how TONYMOLY can cope with 'growing pains' plausibly accompanied with the rapid growth.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제9권3호
• /
• pp.33-73
• /
• 2007

본 연구에서는 기업간 거래 관계의 품질과 강도를 결정함에 있어서 제공조건이 중요한지, 아니면 상대하는 사람이 중요한지 혹은 관계적 특징이 중요한지 여부를 검토하고자 하였다. 이를 위해 주요 선행 특성요인을 제공특성(제공조건), 대인적 특성(상대업체 경영자의 유사성, 전문성), 관계 특성(관계기간, 협력, 의존성)으로 분류하고, 이들 특성이 관계품질과 강도에 어떤 영향을 미치는지를 로칼수출업체-섬유염색나염업체 거래관계 상황에서 실증적으로 분석하였다. 실증분석 결과, 관계기간을 제외한 모든 특성변수는 관계품질 변수(신뢰와 몰입)에 대해 직접적인 영향을 줄 뿐 아니라 관계강도에 대해서도 간접적인 영향을 주고 있음을 확인할 수 있었다. 특히 상대업체 경영자로부터 인식하는 유사성은 관계품질 형성에 강력한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 기업간 의존성은 관계품질이나 관계강도에 대해 유의한 영향을 미치고 있어 기업간 거래에서 자원의존이 중요한 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 관계강도에 대해서는 관계품질과 같은 정서적 판단이 유의하게 작용하며, 특히 신뢰변수는 제공특성과 같은 수단적·경제적인 변수에 비해 훨씬 강력한 영향을 미치고 있음을 발견하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권11호
• /
• pp.481-492
• /
• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권11호
• /
• pp.493-504
• /
• 2023

대한민국은 지진 판의 경계로부터 멀리 떨어진 지역에 있으며, 이러한 지역에서 발생하는 판 내부 지진은 판 경계부 지진과 비교하면 일반적으로 규모가 작고 발생빈도도 낮다. 그럼에도 불구하고 과거 2년부터 1904년 사이 한반도에서 발생했던 지진과 최근 한반도 지진을 관측한 이래에 발생한 지진을 조사 및 분석한 결과 진도 규모 9까지 이르는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 지진과 통계적 자기 유사성과의 관계를 분석하기 위해서 국립기상연구소에서 발표한 「한반도 역사지진 기록 (2년~1904년)」을 이용한다. 또한 본 논문을 통해서 해결한 문제는 한반도에서 발생한 지진데이터와 통계적 자기 유사성과 시각화의 관계 연구를 처음으로 규명하였으며, 그 결과 한반도 지진의 자기 유사성 정도를 판단하는 3가지 정량적인 추정방법으로 측정한 결과 자기 유사성 파라메터 H 값(0.5 < H < 1)이 0.8이상으로 자기 유사성 정도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 그래프의 시각화를 통해 지진이 어느 지역에서 많이 발생했는지를 쉽게 파악할 수 있고, 향후 지진 발생시 피해를 예측하고 재산과 인명 피해를 최소화할 수 있는 예측 시스템 개발과 지진 데이터 분석 및 모델링 연구에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 뿐만아니라 본 연구결과를 토대로 자기 유사성 프로세스는 지진활동의 패턴과 통계적 특성을 이해하고, 유사한 지진 사건을 그룹화하고 분류하는데 도움을 줄 수 있으며, 지진 활동에 대한 예측, 지진 위험 평가 및 지진 공학 관련 연구에 활용될 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권10호
• /
• pp.309-318
• /
• 2023

최근 세계 각국은 온실가스 배출을 규제하기 위해 전과정평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 전기차 전과정평가는 차량의 전체 수명주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 측정하고 평가하는 수단이다. 전과정평가 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 전기차 부품별로 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 이를 위해 최근 블록체인 기술을 적용한 전과정평가 모델에 대한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주요 제품 정보들이 다른 참여자들에게 그대로 노출되어 프라이버서 보호가 되지 않는 문제가 있고 부품데이터 정보가 업데이트될 때마다 트랜잭션 형태로 블록체인 원장에 기록해야 해서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 전기차 차량부품 데이터를 수집하고 유효성을 검증하기 위해 전과정평가를 위한 DID 기반의 데이터수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 데이터의 유효성과 무결성을 보장하며 블록체인 원장에는 사용자 인증 정보만 공유되어 데이터의 무분별한 노출을 방지하고 데이터의 출처를 효율적으로 검증 및 업데이트할 수 있다.