Earticle

본 연구는 호텔기업의 인공지능(AI) 기술 도입에 대한 소비자의 주관적 반응 유형을 탐색하고자 Q 방법론을 적용하였다. 기존의 AI 수용 연구들은 기술수용모형(TAM)이나 계획행동이론(TPB) 등 계량적 접근에 주로 의존해 왔으나, 이는 소비자의 정서적․윤리적 판단과 내면적 태도를 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 정성적 해석과 정량적 구조화를 통합할 수 있는 Q 방법론을 통해, 호텔 AI 기술에 대한 소비자 인식의 유형을 구조적으로 도출하였다. 연구를 위해 선행연구 검토와 심층 인터뷰를 바탕으로 총 40개의 Q 진술문을 개발하였으며, 호텔 이용 경험이 있는 일반 소비자 40명을 대상으로 Q 정렬을 실시하였다. 참여자들은 -4(전혀 동의하 지 않음)부터 +4(매우 동의함)까지의 준정규분포에 따라 진술문을 분류하였고, 분석은 PQMethod 소프트웨어를 활용한 중심요인분석과 Varimax 회전을 통해 수행되었다. 분석 결과, 총 4가지 소비자 인식 유형이 도출되었다. ① AI 수용 혁신형은 기술의 효율성과 혁신성을 강조하며 긍정적으로 수용하는 유형, ② 인간 감성 중시형은 AI 기술의 정서적 결핍에 대해 비판적인 유형, ③ 기술불안 회의형은 보안과 오류에 대한 불신이 강한 유형, ④ 조건부 실용 수용형은 특정 상황에서 실용성을 인정하되 전면 수용에는 신중한 유형으로 나타났다. 이러한 유형 구분은 호텔기업이 고객의 성향에 따라 차별화된 AI 서비스 전략을 수립하는 데 실질적인 기초자료로 활용될 수 있으며, 특히 AI 기술 수용에 대한 감정적․윤리적 요인의 통합적 분석을 시도하였다는 점에서 학문적으로도 의미 있는 시사점을 제공한다.

This study aims to explore the subjective perception types of consumers toward Artificial Intelligence (AI) adoption in hotel services using Q methodology. While previous studies have predominantly employed quantitative models such as the Technology Acceptance Model (TAM), these models fall short in capturing consumers’ emotional, ethical, and attitudinal complexities. To address this gap, the study adopts a Q methodological approach that combines qualitative interpretation with quantitative structure. A total of 40 Q-statements were developed based on a review of prior literature and preliminary interviews. Q-sorting was conducted with 40 consumers who had experience staying in hotels. Participants were asked to sort the statements on a quasi-normal distribution scale ranging from -4 (strongly disagree) to +4 (strongly agree). The analysis was performed using centroid factor analysis and Varimax rotation in PQMethod software. The results identified four distinct perception types: (1) AI Acceptance-Oriented, which emphasizes innovation and efficiency; (2) Human-Centered Emotional, which values emotional interaction and expresses skepticism toward AI; (3) Cautious Skeptic, characterized by concerns over privacy, trust, and errors; and (4) Conditional Acceptance Practical, which conditionally accepts AI based on context and task specificity. These findings suggest that hotel businesses should tailor AI implementation strategies to different customer types. Moreover, this study contributes academically by providing a structured typology of multidimensional consumer judgments that go beyond traditional behavioral intention models.

우리나라에서는 팁핑이 강제적이기도 관습적이지도 않지만 일부 서비스 분야, 특히 외식산업에서 종사원에게 팁을 제공하는 사례가 종종 발생하고 있다. 외식산업 분야는 무형성, 이질성, 소멸성의 특성으로 규격화나 표준화가 쉽지 않고 이용객과의 접점에 있는 종사원의 응대가 서비스 품질에 매우 중요한 요인으로 작용하는 특성이 있으나, 일반인들에게 3D 업종의 하나로 인식되며, 낮은 임금조건, 열악한 근무환경, 최저임금 및 재료비 인상으로 인한 수익성 악화에 어려움을 겪고 있다. 이에 대한 해결방안으로 인공지능이나 로봇으로 인적서비 스를 대체하는 것은 물리적인 노동의 대체는 가능하겠지만 인간이 제공하는 인적서비스를 대신하여 전반적인 서비스품질을 유지 및 향상하 는 것이 가능할지는 의문이기에 이러한 시대적 변화 속에서 서구의 문화적 관습인 팁핑을 고려해 보는 것도 또 다른 대안이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 실제 서비스를 제공받는 소비자 입장에서 팁핑에 대한 인식을 조사하고 팁핑에 영향을 미치는 속성들에 대한 IPA를 실시함으로서 향후 본 제도의 긍정적인 도입에 학문적 및 실무적 시사점을 제공하고자 한다. 22개의 변수가 IPA에 적용되었으며 분석을 통해 4개의 그리드에 위치하는 것을 알 수 있었다. 외식업체 경영진은 고객의 기대를 능가하기 위해 경영진에서 집중해야 하는 변수를 파악하고 실무에 적용해야 할 것이다.

Tipping is not compulsory or customary in Korea. However in some service related areas such as food service industry, tipping is exercised quite often by patrons to restaurants. Food service industry is characterized with its intangibility, heterogeneity, and volatility making it difficult to be standardized and is also regarded as 3D industry with low paying jobs, terrible working condition by public and suffers from deterioration of profit. AI and robot are brought up as a substitution for human service in food service industry but industy stakeholders are very much concerned whether those can cover human interaction and improve overall service quality. Now it is time to propose a possibility of adopting tipping which is widely accepted in western world. Therefore it is the aim of this study to identify the perception of restaurant customers’ on tipping and through IPA, to suggest both theoretical and practical implication. 22 variables were taken into considerations in IPA and were spred out in 4 grids. Positions of 22 variables in 4 grids imply which ones management should focus on to exceed the expectation of customers.

본 연구는 기업이 어떻게 조직지위를 향상시킬 수 있는지를 예측하는 것에 관하여 조직이 과거에 갖고 있던 조직 지위의 효과와 시간에 따라 변화하는 조직의 지위 향상 능력의 효과를 구별 하여 살펴보려 한다. 도구변수의 도입은 내생성 문제 해결을 위한 효과적 수단으로서 여겨져 왔으나, 도구변수가 종속변수를 결정하는 어떤 다른 요인과도 연관성이 없다는 조건을 통계적으로 유의하게 보여줄 방법이 없음에 따라 그 적용에 제한이 있어왔다. 본 연구는 “외생성으로 볼 수 있는 상태”에 대한 가정을 바탕으로, 도구변수가 종속변수를 결정하는 다른 요인과 어느 정도 연관되어 있을 때에서도 도구변수를 통한 내생성 문제 해결을 도모할 수 있다는 점을 보여주고 있 다. 또한 추가적인 실증분석 결과, 미국 벤처캐피탈 산업에 있어 딜을 리드하는 투자자로서의 역할과 관련된 1차적 조직지위의 성장을 예측하는데 있어, 거시경제 지표인 실업률이 공동투자자로서의 역할과 관련된 보완적 조직 지위의 도구변수로서 사용될 수 있으며, 이를 통해 조직 지위의 성장 능력과 별도로 보완적 지위가 1차적 조직지위의 성장에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타 났다.

This paper tries to answer how a firm can grow its status by disentangling the effect of status in the past from the effect of time-varying ability to grow in status. An instrumental variable approach is an effective means to handle endogeneity problem, but the application is limited due to an un-testable exclusion restriction. This paper introduces an instrumental variable approach based on the plausibly exogeneity assumption and applies it to the U.S. venture capital dataset. By applying the “plausibly exogenous” approach, this paper shows that even under violations of exclusion restriction, the unemployment rate can serve as a valid instrument for complementary status, which signals quality as a co-investor. The finding suggests that complementary status positively affects future primary status, which signals quality as a lead investor, net of its effect through improving the firm’s ability to grow in primary status.

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였 다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.

The government is making great efforts to prevent crimes such as missing children by using public CCTVs. However, there is a shortage of operating manpower, weakening of concentration due to long-term concentration, and difficulty in tracking. In addition, applying real-time object search, re-identification, and tracking through a deep learning algorithm showed a phenomenon of increased parameters and insufficient memory for speed reduction due to complex network analysis. In this paper, we designed the network to improve speed and save memory through the application of Yolo v4, which can recognize real-time objects, and the application of Batch and TensorRT technology. In this thesis, based on the research on these advanced algorithms, OSNet re-ranking and K-reciprocal nearest neighbor for re-identification, Jaccard distance dissimilarity measurement algorithm for correlation, etc. are developed and used in the solution of CCTV national safety identification and tracking system. As a result, we propose a solution that can track objects by recognizing and re-identification objects in real-time within situation of a Korean public multi-CCTV environment through a set of algorithm combinations.

The DIMM tree architecture was proposed to overcome the drawbacks of the traditional DIMM interface methods such as multi-drop bus and point-to-point links. As the DIMM tree architecture has a tree topology, the most important function of the DIMM tree architecture is the command routing function between upper-level and lower-level DIMMs. In order to implement this function, it uses a special type of DIMMs, called tree DIMMs (T-DIMMs). However, because the pre-proposed T-DIMM uses the command routing method based on routing tables, some problems occur such as hardware cost increase due to the routing table, routing table initialization, and limitation in the number of ranks in one T-DIMM. To solve such problems, this paper proposes a command routing method based on a T-DIMM ID without the routing table. The proposed method was modeled with a register transfer model (RTL). The model of the proposed method has 2 ranks per T-DIMM, and doesn’t use the routing table for command. This RTL model was synthesized into the gate-level model. The experimental results confirmed that hardware cost of the proposed method is reduced dramatically while its performance is the same, as compared with the previous routing method in the DIMM tree architecture.

This study evaluated a method for prompt and periodic monitoring of moisture content in the waste layer of a landfill using a Time Domain Reflectometry (TDR) sensor, aimed at ensuring the stable operation of the bioreactor facility at the 2nd landfill of the SUDOKWON Landfill Site. It was found that the TDR sensor is sensitive to variables such as temperature changes and ion content in both the waste layer and leachate, indicating that a correction equation is necessary. A correction equation derived through regression analysis demonstrated a high correlation (correlation coefficient = 0.9647), and field verification experiments confirmed its reliability with an average deviation of only 1.5%. This verifies that the TDR sensor is effective for measuring and monitoring moisture content in landfills. It is also anticipated to be useful for various applications, including monitoring leachate levels, detecting leachate leakage, and assessing rainwater infiltration.

코로나바이러스질병-2019 (COVID-19) 대유행은 감염병의 확산을 예방하기 위하여 사회적 거리 두기로 인해서 신체적 활동들을 변화시켜 왔다. 그러한 제한으로 인해서 신체활동과 혈청의 지질 수치들을 변화시킬 수 있다. 이 연구의 목적은 제주도 내에서 COVID-19 대유행 전과 후에 사회적 거리 두기로 인해서 혈청 내의 지질 수치들과 신체적 활동의 변화들에 대해서 연구해 보고자 하였다. 이 연구는 2018년 5월부터 2021년 12월까지 제주도에 소재한 단일 건강검진센터에서 검진을 시행한 총 5,373명의 대상자들이 포함되었다. 그들이 검진한 날들을 기준으로 두 군(COVID-19 전과 COVID-19 후)으로 나누어서 임상 변수들에 대해서 분석하였다. 임상적 변수들 중에서 평균연령 (P<0.014), HDL-콜레스테롤 (P=0.001), LDL-콜레스테롤 (P=0.039), 총콜레스테롤 (P<0.001)의 평균 수치들, 복부 비만 (P<0.001), 유산소 운동 (P=0.003), 신체활동 (P=0.008)을 가진 대상자들의 비율들이 코로나 대유행 전과 비교해서 더 높았다. 비록 제주도 내의 코로나 대유행 시기에 신체활동이나 유산소 운동을 하는 대상자들의 비율이 통계적으로 증가했음에도 불구하고, 복부비만이나 이상지질혈증을 가진 대상자들의 비율이 COVID-19 대유행 이전에 비해서 통계적으로 그 시기에 높았다.

The coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic has changed physical activities due to social distancing to prevent the spread of infectious disease. The restriction could affect physical activities and serum lipid levels. The purpose of this study is to investigate changes of serum lipid levels and physical activities due to the social distancing between the pre-and-post COVID-19 pandemic on Jeju Island. A total of 5,373 subjects who underwent medical examination at a medical center located on Jeju Island. between May 2018 and December 2021 was enrolled. They were divided into two groups (the pre-COVID-19 vs. the post-COVID-19) based on their medical checkup dates and analyzed about clinical variables between them. Among the clinical variables, the mean age (P<0.014) and the mean levels of high-density lipoprotein-cholesterol (P=0.001), low-density lipoprotein-cholesterol (P=0.039) and total-cholesterol (P<0.001) and the proportions of subjects with abdominal obesity (P<0.001), aerobic exercise (P=0.003) and physical activity (P=0.008) were significantly higher in the post-COVID pandemic than those in the pre-COVID-19 pandemic. Even though the proportions of subjects with physical activity and aerobic exercise were statistically greater in the post-COVID-19 pandemic, those with central obesity and dyslipidemia were significantly higher in the period than before on Jeju Island.

Unmanned drone stations for automatic charging have been developed in order to overcome the flying time limitation of rotary wing drones. Since the drone stations is an unmanned operating system, each of the drones will be required to have a high degree of landing accuracy. Drone precision landing has been mainly studied depended on image processing technologies, but the image processing systems make several problems, such as the mission weight, the drone cost, and the development complexity increases, and the flight time decrease. Thus, this paper researched accuracy of precision landing based on RTK (real time kinetics) for rotary wing drones. For the experiments of RTK based precision landing, a drone repeatedly performed three missions. The survey accuracies of the RTK about missions respectively were set as 0.3, 0.2, and 0.1 meters. Each mission has one take-off point, two way-points and one landing-point, and was repeated ten times. The experiment results revealed landing error distance means of around 0.258, 0.12 and 0.057 meters on each of RTK setting.

광역학 요법(photodynamic therapy)은 특정 파장의 빛에 의해 활성화되는 광민감제(photosensitizer)를 사용하여 세포내 산소를 활성화시키는 치료 방법으로, 항생제 내성균에 의한 상처 감염의 치료에 유망한 접근 방법이다. 일반적으로 건강한 사람에게 비병원성인 녹농균(Pseudomonas aeruginosa, P. aeruginosa)은 특정 병원성 징후를 보이지 않지만, 피부 손상이나 면역력이 저하된 사람들에서는 패혈증과 같은 심각한 질병을 유발할 수 있다. 항생제는 P. aeruginosa 감염에 대한 전통적인 치료법이나 약물 오용으로 인한 항생제 내성의 증가는 이러한 감염을 관리하는 데 큰 어려움을 준다. 본 연구에서는 P. aeruginosa의 억제제로서 광민감제(PhotoMed, Methyl pheophorbide A, RadachlorinⓇ)와 다이오드 레이저를 이용한 광역학 치료 효과를 조사하는 것을 목표로 했다. P. aeruginosa 현탁액과 광민감제(PhotoMed, Methyl pheophorbide A, RadachlorinⓇ)를 페트리 접시에 접종하여 30분 후 다이오드 레이저를 사용하여 3 J/cm2의 에너지 밀도로 조사했다. 그 결과, P. aeruginosa는 PhotoMed에서 79.65%, Methyl pheophorbide A에서 47.36%, RadachlorinⓇ에서 40.91% 의 사멸률을 보였다. 이번 연구는 P. aeruginosa를 억제하기 위한 가장 효과적인 접근법이 PhotoMed와 다이오드 레이저를 이용한 광역학 치료임을 보여준다.

Photodynamic therapy (PDT) activates intracellular oxygen using a photosensitizer activated by light of a specific wavelength and is a potential means of treating wound infections caused by antibiotic-resistant bacteria. Pseudomonas aeruginosa (P. aeruginosa) is typically non-pathogenic in healthy individuals but can induce severe illnesses like sepsis in the immunocompromised. Antibiotics have been conventionally used to treat P. aeruginosa infections, but increasing antibiotic resistance caused by drug misuse poses a growing challenge to the management of these infections. This study aimed to investigate the ability of PDT using photosensitizers (PhotoMed, Methyl pheophorbide A, or Radachlorinⓡ) and a diode laser to inhibit P. aeruginosa. Suspensions of P. aeruginosa and a photosensitizer were inoculated into Petri dishes and incubated for 30 minutes. Samples were then irradiated with the laser at 3 J/cm2, and after incubation, colony areas were measured. P. aeruginosa killing rates were 79.65% for PhotoMed, 47.36% for Methyl pheophorbide A, and 40.91% for Radachlorinⓡ. This study shows that PDT using a diode laser and a photosensitizer constitutes an effective practical therapeutic approach for inhibiting P. aeruginosa.