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최근 코로나19의 바이러스로 인해 두려움이 개인의 신체 건강에 대한 관심을 지나치게 높이며, 이로 인해 건강에 대해서 지각되는 불안감이 높아지고 있다 소비자들은 미지의 감염병으로부터 안전 을 확보하기 위하여 스스로 외부와 격리해야 하는 상황 속에서도 판매자가 소비자와 직접적으로 대면 하지 않고 상품 및 서비스를 제공할 수 있는 언택트 쇼핑에 대한 수요가 빠르게 발전 및 확산되고 있 으면서 라이브 커머스는 온라인을 통해 다양한 정보를 접할 수 있으며 손쉽게 구매할 수 있기에 다양 한 분야에서 주목을 받고 활용 되고 있다. 본 연구에서는 라이브 커머스와 코로나19의 특성을 기반으 로 라이브 커머스와 코로나19를 통한 소비자의 소비가치와 지속이용의도에 영향을 미치는 주요 요인 을 도출하고 그 영향력을 검증하였다 언택트 시대 새롭게 변화된 환경에서의 라이브 커머스 기반의 기업에 정확한 전략을 수립하는데 유용한 의미를 제시할 수 있다.

Due to the recent COVID-19 virus, fears have raised concerns about personal health too much, and this has led to an increase in perceived health anxiety. As the demand for untact shopping, which allows sellers to provide goods and services without directly interacting with consumers, is rapidly developing and spreading, live commerce is attracting attention in various fields because various information can be accessed and purchased easily on-line. Received and used. In this study, based on the characteristics of live commerce and COVID-19, major factors affecting consumers' consumption value and continued use intention through live commerce and COVID-19 were derived and their influence was verified. It can provide useful implications for developing accurate strategies for live commerce-based enterprises in a new and changed environment in the age of untact.

본 연구는 인공지능 토론 기술(skill) 향상을 위해 IBM Project Debater가 인간 토론자와의 경 기에서 패한 이유를 분석하여 IBM Project Debater의 토론 능력을 향상시킬 방안을 찾고자 하였다. 연구의 분석방법은 아리스토텔레스가 제시한 설득의 3요소(로고스, 에토스, 파토스) 중에서 로고스 (logos) 측면에서 연구하였으며, 수사적 논증으로 진행한 질적 연구이며 사례연구이다. 유치원의 교육 적 효과 등의 발언 내용에서 제시된 자료와 주장을 분석한 결과 인공지능 토론자는 준비된 자료를 요 약하는 능력, 자료 저장 능력, 자료 처리 능력 등이 뛰어났다. 다음은 유치원 보조금에 대한 대안과 유 치원 보조금이 중산층 이상에게 불평등하게 분배된다는 인간 토론자의 반박 등에 관련하여 토론 주제 해석, 맥락에 맞는 자료 해석, 상대방의 주장에 대한 반박 등 상황에 맞추어 가는 능력은 부족하였다. 연구결과를 기본으로 향후 인공지능 토론자는 청취 이해력, 요점 분석, 자원 부족 대처, 논증 발굴 및 논증의 질 관련 기술을 향상시켜야 한다고 생각한다. 이 연구는 인공지능 토론자가 인간의 의사소통 및 의사결정을 보조하기 위해 토론 능력 관점에서 발전방향을 찾는데 기여하고자 하였다.

This paper analyzed the reason for the loss by IBM Project Debater against human debater for developing debate skills of AI to find how to improve debate abilities of AI debater. The logos, among three elements of persuasion(ethos, pathos, logos) suggested by Artistotle, are used in this paper. This research is a qualitative case study using rhetorical reasoning. AI debater showed strength in summarizing prepared data, data storage, and data processing when the data and arguments in the point of educational effects of preschools were analyzed. AI debater showed weakness in interpreting debate topics, interpreting data with following debate context, and rebuttals to the arguments by the opponent. Based on this research result, the AI debater should develop Listening Comprehension, Handling Low Resources, Key Point Analysis, Argument Mining, and Argument Quality. This paper tries to find directions of development about debate abilities of the AI debater. By doing this, AI debater will support human decision-making and communication better.

소셜 Q&A 커뮤니티가 활성화하면서 사람들이 지식을 습득하는 주요 경로 중 하나가 되었다. 소셜 Q&A 커뮤니티는 공개 지식 플랫폼이며 핵심 경쟁력은 Q&A 콘텐츠의 품질이다. 소셜 Q&A 커 뮤니티 플랫폼에서 지식 공유의 효율성을 높이고 고품질 콘텐츠의 생산을 촉진하는 방법을 연구할 시 점이다. 본 논문에서는 기존 선행연구를 바탕으로 연구모형을 제시하고 온라인 이용자를 대상으로 설 문조사를 실시하였다. 250개의 설문지를 최종 분석자료로 사용하였고 수집된 자료는 SPSS 23.0 통 계패키지로 분석하였다. 분석 결과, 자기표현, 근접성이 지식제공과 긍정적인 영향 관계가 있는 것으 로 나타났다. 또한, 지식공유 의도, 배태성이 지시공유 활동에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나 타났다. 본 논문은 온라인 커뮤니티의 관리자는 어떻게 많은 구성원들을 모집할 수 있는가, 구성원들 이 정보공유 활동에 적극적으로 참여하고 정보공유를 하는 것을 어떻게 촉진하는가, 구성원들 질문의 응답률이 어떻게 증가시키는가에 관한 지식을 제공하였다.

As the social Q&A community has become increasingly active, it has become one of the main pathways for people to acquire knowledge. The social Q&A community is a public knowledge platform and its core competitiveness is the quality of Q&A content. It is time to study how to improve the efficiency of knowledge sharing on the social Q&A community platform and promote the production of high-quality content. In this paper, a research model was presented based on existing prior research, and a survey was conducted for online users. 250 questionnaire were used as final analysis data and the collected data were analyzed by SPSS 23.0 statistical package. Based on the analyzed results, it was found that self-expression and proximity had a positive influence on knowledge provision. It was found that knowledge sharing intention and embeddedness had a significant effect on instruction sharing activities. This paper can give finding on how the online community manager can recruit many members, how to promote members to actively participate in information sharing activities and share information, and how to increase the response rate of members' questions.

하드웨어 규모산정은 정보시스템의 도입과정에서 예상 수요를 바탕으로 적절한 규모의 성능을 추정하는 것을 의미한다. 기존 조사에 따르면 공공부문의 정보시스템 도입에서 하드웨어는 총 비용의 50%에서 90%를 차지한다고 한다. 따라서 예산의 적절한 집행을 위해 적정 규모의 하드웨어 성능을 예측하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 이에 우리나라는 정보보호 하드웨어 규모산정 지침을 활용하 여 하드웨어 규모산정을 실시하고 있다. 코로나 이후 교육환경은 오프라인 중심에서 온라인-오프라인 혼합형으로 진화하고 있다. 그리고 이를 위해 교육의 정보화 또한 활발하게 진행되고 있다. 교육 시스 템은 기존 시스템과는 달리 사용자가 많고, 사용자가 특정 시점에 집중되며, 또 집중된 사용자 다수가 오퍼레이션을 유발한다는 특징이 있다. 따라서 기존과는 다른 관점의 하드웨어 규모산정이 필요하다. 이에 본 논문에서는 교육 시스템의 적정한 하드웨어 규모산정을 위해 기존 지침의 개선방안을 제시한 다. 본 논문의 결과는 향후 교육 시스템의 하드웨어 규모산정에 활용할 수 있을 것이다.

Hardware sizing means estimating the performance of an appropriate scale based on the expected demand during the information system introduction process. According to previous research, hardware accounts for 50% to 90% of the total cost in the introduction of information systems in the public sector. Therefore, it can be said that it is important to estimate the hardware performance of an appropriate scale for the proper execution of the budget. Accordingly, Korea is carrying out hardware sizing using the information security hardware sizing guidelines. After Corona, the educational environment is evolving from offline-centered to online-offline hybrid type. And for this purpose, the informatization of education is also actively progressing. Unlike the existing system, the education system has many users, the users are concentrated at a specific point in time, and a large number of concentrated users trigger the operation. Therefore, it is necessary to calculate the hardware scale from a different point of view than before. Therefore, in this paper, we propose an improvement plan for the existing guidelines for estimating the appropriate hardware size of the education system. The results of this paper can be used for estimating the hardware scale of the education system in the future.

학령인구 감소, 4차 산업혁명, COVID-19 등으로 인해 교육은 개인학습에서 네트워크 학습, 지 식 소비자에서 지식 프로슈머, 개별화 학습에서 개인화 학습, 공식 학습에서 비공식 학습, 그리고 개 별지성에서 집단지성으로 빠르게 변화하고 있다. 이처럼 교육에 대한 전통적 개념과 가치가 변화하면 서 많은 교육 기관들은 데이터 기반의 학습분석과 학생성공에 주목하고 있다. 학습분석은 빅데이터를 기반으로 형성된 개념으로 학습과 학습이 일어나는 환경에 대한 이해 및 최적화를 목적으로 한다. 또 한 학생성공은 국가적·지역적 차이가 있지만, 모든 교육기관의 최우선 과제이다. 본 논문에서는 학생 성공을 지원하는 학습분석 기반의 교육지원서비스 아키텍처를 설계하였다. 이를 위해 학습분석을 기 반으로 개인이나 그룹에 대한 데이터를 분석하는 마이크로 수준, 학과나 단과대학의 데이터를 분석하 는 메조 수준과 학교 전체 데이터를 분석하는 매크로 수준별 융합 프로세스에 따른 분석기법을 제안 하고, 학생이 성공을 경험할 수 있도록 학생 특성, 교내외 활동과 학습 수준에 따라 실질적이고 체계 적인 교육 서비스와 콘텐츠를 제공할 수 있는 아키텍처를 설계하였다. 그리고 설계된 아키텍처를 기 반으로 데이터 기반으로 학생특성과 학습 수준을 분석하여 학생이 성공을 경험할 수 있도록 하는 학 생 맞춤형 학교생활 교과 및 경험 로드맵 서비스를 확인할 수 있었다.

Education is rapidly changing from individual learning to network learning, from knowledge consumer to knowledge prosumer, from individualized learning to personalized learning, from formal learning to informal learning, and from individual to collective intelligence due to the declining school-age population, the 4th industrial revolution and COVID-19, etc. As traditional concepts and values o f education change, many educational institutions have received attention for data-based learning analysis and student success. Learning analysis is a concept formed based on big data and aims to understand and optimize the learning and learning envi-ronment. In addition, student success is a top priority for all educational institutions, despite national and regional differences. In this paper, we designed an educational support service architecture based on learning analysis that supports student success. Based on learning analysis, we proposed an analysis technique according to the convergence process by Micro-level, Meso-level and Macro-level, and designed an architecture that can provide practical and systematic educational services and contents so that students can experience success.