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한국의 중고거래 시장은 꾸준한 성장을 보이고 있지만, 중고거래 사기의 발생 건수와 피해 금액도 함께 늘어나고 있다. 2021년 기준 중고거래 시장 규모는 24조원이지만 동시에 사기 피해 금액은 3,606억 원에 달한다. 중고거래 플랫폼은 개인 간 거래 사기를 방지하기 위해 안전거래 결제 시스템을 마련했다. 그러나 안전결제 시스템을 악용한 신종 사기 수법이 생겨나고 있어 중고거래 안전결제도 사기로부터 안전하다고 볼 수 없다. 이에 본 연구는 텍스트마이닝을 활용하여 중고거래 안전결제 서비스의 사기 방지를 위해 생긴 안전결제 시스템의 실태를 파악하고, 이를 텍스트마이닝과 네트워크 분석으로 분석하여 안전결제 시스템의 개선 방안을 제안한다.

본 연구는 코로나로 인해 변한 국내 스포츠의 관심사를 파악하여 스포츠 기업에게 새로운 방향성을 제시하고자 국내 포털 사이트에서 ‘스포츠’를 키워드로 한 텍스트 데이터를 수집하여 빈도 분석, TF-IDF, LDA 토픽모델링을 진행해 코로나19 시대의 생애주기에 따른 스포츠 관련 키워드의 변화 흐름을 분석했다.

본 연구는 지속가능경영보고서와 소셜미디어 데이터를 활용하여 ESG의 통합적 관점을 파악하고, 향후 정책 설정을 위한 시사점을 제공하고자 한다. LDA 토픽모델링과 의미연결망 분석으로 기업과 일반 대중 관점에서 의 ESG 트렌드를 분석하였으며, Joint Sentiment 토픽모델링을 활용해 대중의 부정적인 인식을 파악하고 그 개 선 방안을 제시하였다.

4차 산업혁명으로 혁신적인 기술 발전이 시작된 지금의 제조기 업들은 새로운 경쟁 환경과 기회를 마주하고 있다. 제조기업들은 기존의 생산 방식과 더불어 디지털 기술과 인공지능을 활용한 생산 방식으로 전환하며 제품서비스의 개발과 품질 향상을 중요한 가치 로 인식하고 있으며 제조자원 중 설비관리 AI 플랫폼의 사용에 많 은 관심을 보이고 있다. 디지털 전환의 시대를 맞이하면서 뿌리업 종에서는 설비관리 업무에 있어 변화와 혁신을 필요로 한다. 디지 털 기술을 활용한 설비관리 시스템을 구축하고, 데이터 분석을 통 해 예측 정비를 실시하고, 효율적인 수리 및 보전을 위한 대응 전 략을 수립하는 등 설비관리 전반의 디지털 전환에 적극적인 추진이 필요한 시점이다. 본 연구는 자동차 및 기계산업에서 IoT 기반의 설비 예지보전을 위한 AI 플랫폼 서비스의 품질과 사용자들의 가치 인식 및 피드백 메커니즘을 통해 서비스의 재사용 의도에 미치는 영향을 분석하는 것이 연구목적이다. 이를 위해 독립변수로는 설비 AI 플랫폼의 서비스 품질을 설정하였으며, 매개변수로는 사용자들 의 AI 플랫폼 가치인식과 피드백 메커니즘을 설정하였다. 이러한 변수들을 바탕으로 설비AI플랫폼을 도입한 기업의 사용자들을 대 상으로 실증적인 분석을 수행하고, 서비스의 재사용 의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다.

Jeju Island is home to 381 Oreums. Oreums are important not only as a representative feature of Jeju’s culture and environment but also for the economy as popular hiking destinations for locals and tourists alike. Despite the importance of Oreums for Jeju, limited analysis exists regarding the volume of visitation and popularity of each Oreum. This study uses time series analysis techniques (including smoothing, trend analysis, seasonality analysis and forecasting) to identify Oreum visitation patterns over a period of time. Using data from Jeju Data Hub, the average floating population is calculated to determine popularity for each Oreum. Then the Oreums are ranked accordingly. The study also explores the factors that may be influencing the popularity of the Oreums including location, accessibility, tourism infrastructure, marketing and cultural significance. The results of this research can be used to inform tourism development and management strategies in Jeju Island related to sustainable tourism promotion, local community support, and protection of the natural and cultural heritage of specific locations.

2020년 5월 오픈AI에서 GPT3를 공개한 후 다양한 글로벌 기업들이 초거대 인공지능(Hyperscale Artificial Intelligence)에 투자를 해왔으며, 비즈니스 모델과 연계시키기 위한 노력들을 진행하고 있다. 2022년 말 발표된 ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer) 3.5는 2달 만에 1억 사용자 달성이라는 놀라운 성과를 만들어 냈다. 현재 많은 기업이 초거대 인공지능 생태계 경쟁에서 주도권을 차지하기 위해 노력을 기울이고 있지만, 핀테크 분야에서는 초거대 인공지능의 이해와 활용에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 핀테크 분야의 국내외 사례 분석과 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 중심으로 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis; SNA)을 활용하여 초거대 인공지능과 ChatGPT를 분석하고자 한다. ChatGPT 사례를 중심으로 초거대 인공지능 기술을 활용한 핀테크 분야의 동향과 향후 활용 전략에 대하여 살펴봄으로써 금융분야의 혁신과 고객 맞춤형 서비스 제공 등 다양한 이론적, 실무적 시사점을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.

제조업의 안전보건 기준은 다양한 항목이 존재하지만, 질병 재해자 기준에서 업무상 질병과 근골격계 질환으로 나눌 수 있다. 이 중 근골격계 질환은 제조업에서 가장 많이 발생하며, 나아가서 제조 현장의 노동생산성 감소 및 경쟁력 약화까지 유발할 수 있어서 이를 사전에 확인할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 제조업 노동자의 근골격계 유해 요인을 검출하기 위하여 근골격계 부담작업 요인 분석 데이터 속성, 유해 요인 작업자세, 관절 키포인트를 정의하고 인공지능 학습용 데이터를 구축하였다. 구축한 데이터의 유효성을 판단하기 위해서 YOLO, Dite-HRNet, EfficientNet 등의 AI 알고리즘을 활용하여 학습하고 검증하였다. 실험 결과 사람 탐지 정확도는 99%, 탐지된 사람의 관절 위치 추론 정확도는 @AP0.5 88%, 추론된 관절 위치를 종합하여 자세를 평가한 정확도는 LEGS 72.2%, NECT 85.7%, TRUNK 81.9%, UPPERARM 79.8%, LOWERARM 92.7%를 도출하였으며, 추가로 딥러닝 기반의 근골격계 질병을 예방할 수 있는 연구에 필요한 요소를 고찰하였다.

This study investigates how much strength of the public sector’s relocation policy affect the performance to avoid capital congestion and to develop regional economy. For this purpose, agent-based relocation model was constructed. We divided the territory of Korea into 4 regions including capital region and gave the relocation model some constraints and conditions to process steps of simulation results are presented. The results showed the effect of KDB’s relocation to Busan policy to reduce the net immigration to the capital area and develop the regional economy was very limited. Instead of relocation to Busan policy, the effect of renovation to Busan policy about the level-up of education and the storage of high quality of knowledge and technology was very significant. In summary, relocation to Busan policy is just symbol to show the regional autonomy era and the long-term strategies for core competency of the region such as regulatory reform, education, the quality of knowledge and technology is essential to avoid the exodus from the region and to enhance the regional economy.

Unreasonable expansion of self-evaluation by financial institutions includes the risk of undermining the independence and fairness of appraisers and shaking the foundation of the appraiser system. Even if the business environment of the appraisal business deteriorates, a healthy subculture must be created in the appraisal business to maintain objectivity and fairness of evaluation regardless of whether financial institutions self-evaluation. This study aims to identify the risk that intensifying order competition triggered by the expansion of financial institutions' self-evaluation will lead to insolvency by expanding discretionary accruals among appraisal firms. To this end, we simulate the difference in discretionary accruals due to changes in sub-group culture centered on the appraisers association, and suggest implications for diagnosing and preventing future insolvency risks in the appraisal industry.

온라인 전자상거래 플랫폼에서 사용되는 AI 알고리즘은 고객의 구매 결정에 영향을 미친다. 이를 이용하면 고객이 보다 효율적이고 효과적으로 의사결정을 수행할 수 있다는 믿음이 있다. 그러나 알고리즘의 내용이 투명하게 공개되지 않아 특정 상품이나 제품군에 편향된 결과를 제공한다는 우려도 있다. 이는 인공지능 알고리즘을 활용하는 전자상거래 플랫폼의 신뢰 정도에 영향을 미칠 가능성을 시사한다. 본 논문은 실험을 통해 알고리즘 공정성 지각이 플랫폼 신뢰에 미치는 영향을 알아본다. 연구의 결과는 플랫폼 규제와 관련된 논의와 공정하고 윤리적인 인공지능 활용에 관한 학문적 성과에 기여한다.

코로나19 팬데믹 시기에 SNS를 통해 유포된 각종 악성 가짜뉴스들은 신뢰성 있는 미디어의 역할을 저해하고, 대중의 판단력과 인식을 왜곡시키며, 대중의 건강과 안전에 직접적인 위협을 가하는 등 각종 혼란과 심각한 사회경제적 손실을 유발하였다. 이에 본 연구에서는 텍스트 분석과 기계학습 모델을 활용하여 코로나19와 관련해 SNS 상에서 유포된 한국어 가짜뉴스를 효과적으로 탐지할 수 있는 모델을 제안한다.

최근 로봇 산업이 급성장하며, 여러 분야에서 로봇의 활용이 늘고 있다. 기존 로봇들이 산업 현장의 생산성 증진에 집중했다면, 오늘날 소셜 로봇은 자택과 같은 사적 공간부터, 매장, 사무실, 관공서 등 다수 사람이 공존하는 공적 공간까지 다양한 맥락 하에서 인간과 상호작용한다. 많은 로봇이 대인 간 상호작용에서 발생하는 심리적 효과를 모방하고자 의인화 기반 디자인을 채택하고 있다. 그러나 의인화의 효과는 항상 긍정적으로 발현되지 않으며, 로봇 의인화가 사용자의 인식 및 태도에 영향을 미치는 메커니즘을 밝히기 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 인간과 로봇의 상호작용 맥락을 사적 공간과 공적 공간으로 구분하고, 각 맥락에서 로봇의 인간 유사성이 사용자 인식 및 태도에 어떻게 영향을 주는지 비교하고자 한다.

본 연구는 이커머스 플랫폼 이용자를 대상으로 정보 제공성, 고객만족, 지속이용의도 간의 관계를 고찰하였다. 이커머스 플랫폼의 특성과 고객의 태도 및 행동 의도를 살펴본 연구는 그 중요성에 비해 상대적으로 간과되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 이커머스 플랫폼의 정보 제공성과 지속이용의도 간의 인과관계를 조명함과 동시에 그 관계에서 고객만족의 매개역할을 검증하고, 나아가 정보 제공성과 고객만족 간의 관계에서 정보 최신성 및 정보 유희성의 조절 효과를 심도있게 고찰함으로써 관련 분야의 이해를 확장시키는데 기여하고자 한다. 더불어 최근 코로나 팬데믹을 기점으로 급성장하고 있는 펜션 상품에 주목하였다는 것에도 의의가 있다. 실증분석 결과, 정보 제공성과 고객만족은 유의한 정(+)의 관계를 나타냈으며, 그 관계에서 정보 최신성 및 정보 유희성의 조절효과는 모두 유의한 것으로 나타났다. 즉, 정보 최신성 및 정보 유희성이 높다고 인지될수록, 정보 제공성과 고객만족 간의 정(+)의 관계는 더 강화되었다. 또한 고객만족은 정보 제공성 및 지속이용의도 간의 정(+)의 관계를 부분매개하는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 이커머스 플랫폼 특성과 고객의 태도 및 행동 의도에 관한 중요한 이론적 기여점 및 실무적 시사점을 제공한다