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코로나19뿐만 아니라 IT 산업의 빠른 변화와 성장에 맞물려 온라인 교육도 발전이 급격하게 진행되므로 온라인 교육의 역할은 강조되어야 한다. 이와 같은 변화는 오프라인 중심으로 운영되던 대학들은 온라인 강의에 대한 경험 부족으로 질 높은 강의를 제공하는 데 어려움을 겪었다. 따라서 온라인 교육에 있어서 학습자의 학습성과와 학습만족을 높일 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다. 본 연구는 온라인 교육서비스 품질이 학습몰입을 통해 학습성과와 학습만족에 어떠한 영향을 미치는지 분석함으로서 교육성과를 이끌어 낼 수 있는 요인들을 밝혀내고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 중국인 한국어 학습자들을 대상으 로 Smart-PLS 방법을 통해 온라인 교육서비스 품질이 학습몰입, 학습성과 및 학습만족간의 영향관계를 검 증하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 교육서비스 품질이 학습만족에 긍정적인 정(+)의 영향을 미치는 것을 검정하였으나 학습성 과에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습몰입이 학습성과 및 학습만족에 긍정적인 정(+)의 영향을 미치는 것을 검정하였다. 셋째, 학습몰입이 온라인 교육서비스 품질이 학습성과 및 학습만족에 미치 는 영향에 있어 매개효과가 있는 것을 검정하였다. 따라서 연구 결과를 바탕으로 온라인 교육서비스 품질 및 학습몰입이 높이기 위해 실증적으로 방안을 제시하였고 온라인 교육서비스 품질이 학습성과에 촉진하는 유효적인 방법을 탐색하였다.

The role of online education should be emphasized as the development of online education is rapidly progressing in line with the rapid change and growth of the IT industry as well as COVID-19. This change was difficult for universities and academies, which were operated offline, to provide high-quality lectures due to their lack of experience in online lectures. Therefore, it is necessary to seek ways to increase learners' learning outcomes and learning satisfaction in online education. This study attempted to identify factors that can lead to educational performance by analyzing how online educational service quality affects learning performance and learning satisfaction through learning commitment. In order to achieve the purpose of the study, the influence relationship between learning commitment, learning performance, and learning satisfaction was verified through the Smart-PLS method for Chinese Korean language learners. The analysis results are as follows. First, it was tested that online education service quality had a positive (+) effect on learning satisfaction, but it was found to have a negative (-) effect on learning performance. Second, it was tested that learning commitment had a positive (+) effect on learning performance and learning satisfaction. Third, it was tested that learning commitment has a mediating effect on the effect of online education service quality on learning performance and learning satisfaction. Therefore, based on the research results, a plan was empirically proposed to increase the quality of online education service and learning commitment, and an effective method for promoting online education service quality in learning outcomes was explored.

새로운 정보기술의 등장에 따른 새로운 서비스가 등장한다면 서비스의 안정화 및 대중화를 위해서 수용 의도를 규명하는 것은 중요하다. 이에 따라 모바일 헬스케어 서비스의 연구 또한 주로 수용의도에 집중되어 있다. 그러나 수용하였다는 것이 지속적으로 사용하고 있음을 의미하지는 않는다. 본 연구는 기대불일치 이론과 기술수용모델의 지각된 유용성을 토대로 모바일 헬스케어 서비스의 지속적 사용에 영향을 미치는 요인을 규명하고 이것이 지각된 유용성과 만족에 미치는 영향을 확인하였다. 모바일 헬스케어 서비스의 지속적 사용에 영향을 미치는 요인은 의료서비스 컨텐츠의 특성과 관련된 것 으로 신뢰성(정확성), 보안성, 그리고 유희성이 확인되었다. 검증결과, 신뢰성(정확성)과 유희성이 지각된 유 용성과 만족에 영향을 미치지만, 보안성은 지각된 유용성과 만족에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그 리고 지각된 유용성과 만족은 지속사용의도에 정의 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 정보기술의 도입시 수용 뿐만 아니라 지속적 사용에도 기업이 관심을 가져야 되며 모바일 헬스케어 서비스의 경우, 지속적 사용을 위해 기업은 신뢰성(정확성), 유희성과 함께 개인정보의 보안성에도 관심을 가져야 함을 보여준다.

If a new service is introduced with the advent of new information technology, it is important to identify the intention to accept it for the stabilization and popularization of the service. Accordingly, research on mobile health care services is also mainly focused on acceptance intention. However, acceptance does not mean continuous use. This study identified the factors affecting the continuous use of mHealth care services based on the expected inconsistency theory and the perceived usefulness of the technology acceptance model, and confirmed their effect on the perceived usefulness and satisfaction. Factors affecting the continuous use of mobile health care services are related to the quality of medical service contents, and reliability(accuracy), security, and playfulness have been confirmed. As a result of the verification, it was found that reliability(accuracy) and playfulness affect perceived usefulness and satisfaction, but security does not affect perceived usefulness and satisfaction. And perceived usefulness and satisfaction had a positive effect on intention to continuous use. These results suggest that companies should be interested in not only acceptance but also continuous use when introducing information technology, and in the case of mobile health care services, companies should pay attention to reliability(accuracy), playfulness as well as security of personal information for continuous use.

인간에게 있어서 이동의 자유 및 이동권은 자신의 기본권 실현에 있어 매우 중요하다. 특히 장애인뿐만 아 니라 노인, 임산부 등 이동에 불편을 가지는 교통약자들에게 있어 이동권 보장에 대한 과제는 중요하게 인정 되고 있다. 교통약자에게 이동권 확보는 삶을 영위하는 사회적 일부로서의 삶을 가능하게 하는 기능적인 요 소이다. 한편, 자율주행차량은 미래형 자동차로써 ‘이동’이라는 측면에 있어서 교통약자들에게 이동으로부터 의 자유를 기대할 수는 있으나 자율주행차량의 광범위하고 보편적으로 이용할 수 있도록 실현하기 위한 시 설 등이 구축되어 있지 않은 실정이며, 이에 대한 사회 전반의 인지상황이나 제도 및 정책은 이렇다 할 변화 가 없는 상황에서 자율주행차량기반 미래 이동지원서비스에 대한 교통약자의 요구사항을 선행적으로 파악하 고자 하는데 이 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 이러한 목적을 바탕으로 특별교통수단을 이용하고 있는 지체장애인을 대상으로 서비스 디자인 방법론과 퍼실리테이션, 디자인 씽킹 등 인간중심 디자인 방법론을 활 용하여 특별교통수단 이용행태에 따른 이동지원서비스에 대한 이용자 여정맵을 도식화하고 미래의 자율주행 차량 기반 이동지원서비스에 대한 이용자의 핵심 요구사항 62건을 제시하여 후속 연구의 기초자료로 활용하고자 하였다.

For human beings, freedom of movement and the right to move are very important in realizing their basic rights. In particular, the task of securing the right to move is recognized as important not only for the person with disabilities, but also for the transportation-disabled people who have difficulty in moving, such as the elderly and pregnant women. For the transportation vulnerable, securing the right to move is a functional element that enables life as a social part of life. On the other hand, autonomous vehicles can expect freedom from movement for the transportation vulnerable in terms of 'mobility' as a futuristic vehicle. However, facilities for realizing the widespread and universal use of autonomous vehicles have not been established. In addition, there is no significant change in society's perception, system, and policy regarding this. In this situation, the purpose of this study is to proactively identify the needs of the transportation vulnerable for autonomous vehicles. Based on this purpose, this study utilized human-centered design methodologies such as service design methodology, facilitation, and design thinking for the physically handicapped using special transportation. In addition, the user itinerary map for the mobility support service according to the special transportation usage pattern was schematized. In addition, 62 key requirements of users for future autonomous vehicle-based mobility support services were presented and used as basic data for follow-up studies.

최근 인공지능과 그래픽 기술을 기반으로 제작된 가상 인플루언서가 등장하여 사람들에게 많은 영향 을 주고 있다. 이러한 가상 인플루언서에 관한 댓글을 크롤링하고 텍스트 마이닝하여 키워드 동향을 제 시하는 공학 기술적 연구가 진행되었다. 또한 마케팅 분야에서 가상 인플루언서에 관한 연구모형을 수립 하고 설문조사하여 검증하는 실증연구가 수행되었다. 그러나 공학 기술적 연구들은 가상 인플루언서에 대한 주요 연구변수나 관계성을 제시하지 못한다는 한계가 있고, 경영 분야 연구들은 연구자의 특정 관 점에 한정되어 설명하는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 귀납적인 텍스트 마이닝 기반의 공학적 연 구와 연역적인 인과모형 기반의 경영학적 연구를 연계하여 연구함으로써 가상 인플루언서에 대한 대중의 인식과 감정을 규명하고, 각 연구방법이 지닌 한계점을 극복하고 기존 연구를 발전시켰다. 이를 위해 가 상 인플루언서의 YouTube 동영상 이용자 댓글을 추출하였다. 댓글 데이터를 전처리한 후에 빈도분석과 TF-IDF 분석, 구조적 등위성 분석, 감성분석 등을 수행하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 빈도분석 결과, 사람들은 가상 인플루언서의 외모, 콘텐츠, 기술에 많은 관심을 보였고, 특히나 가상 인플 루언서의 얼굴, 춤, 노래 등과 같은 외형적 부분에 많은 관심을 보였다. 둘째, 구조적 등위성 분석을 수행 한 결과, 의인성, 소통성, 태도, 기술수용, 제작기술의 5개 키워드 그룹이 제시되었다. 셋째, 감성분석 결 과, 가상 인플루언서에 대한 긍정 감정은 45.8%, 부정 감정은 16.7%, 중립 감정은 37.5%로서 긍정 감성 이 가장 높게 나타났다. 이로써 가상 인플루언서에 대한 사람들의 인식이나 감정이 대체로 긍정적임을 확인하였다. 본 연구는 최근 새롭게 등장한 가상 인플루언서에 대한 사람들의 인식과 감정을 규명하였다 는 점에서 의미가 있다. 그리고 귀납적 방법과 연역적 방법을 함께 사용하여 공학 기술적으로 연구되어 결과를 나열하는 방식의 방법적 한계를 보완하고, 경영적, 사회적 의미를 해석하고 설명하였다는 점에서 의미가 있다.

Recently, a virtual influencer created based on artificial intelligence and graphic technology has appeared and has a lot of influence on people. Engineering and technical research was conducted to suggest keyword trends by crawling and text mining comments on these virtual influencers. In addition, empirical research in the field of marketing was conducted to establish a research model for virtual influencers, and to conduct a survey to verify them. However, engineering and technical studies have a limitation in that they cannot present major research variables or relationships on virtual influencers. Studies in the field of management have limitations in partially explaining because they are caught up in the researcher's specific point of view. Therefore, in this study, text mining-based engineering research and causal model-based business management research were linked. Through this, the public's perceptions and emotions of virtual influencers were investigated, and the limitations of each research method were overcome. After extracting and preprocessing data from YouTube reviews about virtual influencers, keyword frequency analysis, TF-IDF analysis, structural equivalence analysis, and sentiment analysis were performed. The study results are summarized as follows. First, as a result of keyword frequency analysis, people showed a lot of interest in the appearance, content, and technology of virtual influencers. People especially paid more attention to the virtual influencer's appearance, such as the face, dance, and song. Second, as a result of structural equivalence analysis, five keyword groups were presented: anthropomorphism, communication, attitude, technology acceptance, and creative technology. Third, as a result of sentiment analysis, positive emotions for virtual influencers were 45.8%, negative emotions 16.7%, and neutral emotions 37.5%, showing the highest positive emotions. As a result, it was confirmed that people's perceptions and emotions toward virtual influencers were generally positive. This study is meaningful in that it identified people's perceptions and emotions about the newly emerging virtual influencers. And it is meaningful in that it developed the methodological limitations of engineering research and explained managerial and social meanings by using both inductive and deductive methods.

지적 재산권 중 하나인 상표권은 독점적, 배타적 사용이 가능하며 기업의 자금조달을 위한 목적으로 활용 될 수 있어 현대사회에서 상표의 중요성은 점점 증대되고 있으며, 이에 따라 상표의 출원 및 등록 건수는 점점 증가하는 추세이다. 한편, 상표 데이터의 증가는 상표 검색의 정확성과 용이성을 저하하는 요인으로 작 용하며, 이는 선등록 상표를 조사함에 있어 기업과 개인이 어려움을 겪게 되는 결과를 초래한다. 또한, 상표 출원 추이가 급격하게 증가함에 따라 상표 심사처리 기간 또한 증가하고 있는 것으로 나타났는데, 이는 특 허청에서 이미지 형식으로 출원된 상표에 대해 상표가 포함하고 있는 구성 요소를 파악하고 도형분류코드를 지정하는 작업을 사람이 직접 수행하고 있기 때문에 초래된 문제로 파악된다. 누적된 상표 데이터에 대한 검색 효율성을 개선하고, 상표출원 추이가 증대되면서 상표 심사 기간이 증가하는 문제를 해결하고자 본 연 구에서는 딥러닝 기술 중 어텐션 (attention) 모형을 활용하여 상표 내에 존재하는 도형을 자동으로 인식하 는 연구를 수행하고자 한다. 1960년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 출원, 공고, 취하, 소멸, 포기, 무효, 거절, 등록된 도형상표 및 도형복합 상표 898,633개의 데이터를 대상으로 어텐션 모형을 통해 학습 및 검증 한 결과, 149개 라벨에 대해 평균 AUC가 약 0.8051로 나타났다. 본 연구는 대한민국 특허청에 출원, 공고, 취하, 소멸, 포기, 무효, 거절, 등록된 도형상표 및 도형복합 상표를 활용했다는 점에서 지식재산 산업 환경 에서의 활용성이 높을 것으로 사료된다. 또한, 약 100만 건에 달하는 상표에 경계상자 정보를 추가하는 작업 에는 상당한 시간과 비용이 소요된다는 점을 감안 할 때, 향후 다양한 산업에서 인공지능 모형을 개발하고 자 할 때 라벨링 작업에 소요되는 시간과 비용을 단축시킬 수 있는 방향성을 제시했다는 점에서 연구의 의의가 있다.

Trademark rights, one of the intellectual property rights, are recognized with such a importance because they can be used exclusively. Because of they can be used in various ways as intellectual property rights for coporate financing, the importance of trademark is increasing in modern society and the number of trademark applications and registration is on the rise. The number of trademark applications in 2012 increased by about 95% over 8 years in 2020. On the other hand, the increase in trademark data acts as a factor that degrades the accuracy and ease of trademark search. This results in difficulties for companies and individuals in investigating pre-registered trademarks. According to a report by the Korean Intellectual Property Office, the number of requests for adjudication on trademarks in 2000 increased by about 65% over 20 years from 2,403 to 3,987 in 2020. According to a report published by the same organization, about 65.3% of companies said they do not carry out preventive activities to protect their trademarks. In addition, as the trend of trademark applications increases rapidly, the period of trademark review processing is also increasing. This is understood as a problem caused by the Korean Intellectual Property Office manually identifying the components contained in the trademark and designating the graphic classification code for the trademark filed in the form of an image. In order to improve the search efficiency for accumulated trademark data and to solve the problem of increasing the trademark review period as the trend of trademark applications increases, this study aims to conduct a study that automatically recognizes shapes existing in trademarks using an attention model among deep learning technologies. From January 1, 1960 to December 31, 2019, the average AUC for 149 labels was about 0.8051 as a result of learning and verifying data from 898,633 registered graphic and composite trademarks. This study is considered to be highly useful in the intellectual property industrial environment in that it applied to the Korean Intellectual Property Office, announced, withdrawn, extinguished, abandoned, invalid, rejected, and used registered graphic trademarks and graphic complex trademarks. Given that making border box information to about 1 million trademarks takes a considerable amount of time and money, the research is significant in that it suggested a direction to reduce the time and cost of labeling when developing artificial intelligence models in various industries in the future.