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국내기업의 빅데이터 이용의도에 미치는 영향요인 분석 : 공공데이터 활용여부를 기준으로
정화민(HwaMin Jeong),이상윤(SangYun Lee) 한국산학기술학회 2019 한국산학기술학회논문지 Vol.20 No.10
본 연구는 공공데이터 활용 여부에 따른 국내 기업체들의 빅데이터 기술사용 및 서비스 이용 의도에 미치는 영향요인을 파악하기 위한 탐색적 연구이다. 2017년 13,136개 국내 기업의 전산담당자와 총무담당자를 대상으로 정보화 통계설문조사 데이터를 R 3.5.3 프로그램을 이용하여 연구 모형에 따른 가설검정을 시행하였다. 먼저 빅데이터 기술 및 서비스 이용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 로지스틱 회귀분석 결과, 공공데이터를 활용하는 업체에서는 비용 절감이 빅데이터 이용의도에 긍정적 영향을 미치는 요인으로 나타났고, 공공데이터를 활용하지 않는 기업의 경우 고객만족은 긍정적 영향, 의사결정 지원은 빅데이터 이용에 부정적인 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 최근 들어 우리 정부는 기업 지원에 있어 4차 산업 혁명의 동력 중 공공데이터 개방과 더불어 빅데이터 활용 부분에 중점을 두고 있다. 그러나 본 연구결과, 아직까지 국내 기업 전반에 공공데이터 및 빅데이터 활용이 미진한 것으로 밝혀졌다. 단, 본 연구를 위한 정보화 통계데이터가 2017년도 데이터임을 감안할 때 정부의 빅데이터 지원 정책 등 실효적 성과를 분석하기 위해서는 지속적인 빅데이터 활용 및 이에 따른 성과에 대한 연구도 필요하다 하겠다. This is an exploratory study to examine factors affecting South Korean companies" intentions to use big data technology and services based on whether the companies use public data or not. This study, using R, conducted chi-squared tests and logistic regression analysis. As a result of the logistic regression analysis, cost reduction had a positive effect on the big data-use intentions in companies that use public data, whereas with companies that do not use public data, customer satisfaction had a positive impact, and support for decision-making had a negative impact on the intention to use big data. Recently, the South Korean government has focused on improving the utilization of public data and big data. However, as a result of this study, the use of public data and big data in South Korea is still insufficient. Yet, considering that the data utilized for this study was created in 2017, additional study using public data and big data is also required.
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COVID-19 팬데믹에 따른 스마트 호흡보호구의 필요성과 머신러닝 기법을 이용한 공기노출 예측/분류에 관한 연구
정화민(HwaMin Jeong),김태엽(TaeYeop Kim),박철우(ChulWoo Park) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.4
COVID-19 팬데믹으로 인해 스마트 기술을 활용한 호흡 보호 장비의 수요가 증가하고 있다. 스마트 기술을 적용한 호흡 보호 장비는 사용자의 호흡을 보호하면서, 환경 오염물질을 제거하거나 감지하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있고, 이러한 장비는 COVID-19 뿐만 아니라 다른 전염병 예방을 위해서도 유용하게 사용되고 있다. 본 연구는 COVID-19와 같은 감염병 대응에 더욱 효과적으로 사용될 수 있는 스마트 호흡보호구의 필요성과 스마트워치, IoT 기술, 머신러닝 기술 등의 접목도 꼭 필요하다고 주장한다. 또한, 머신러닝 기법의 의사결정트리와 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 국내 A사의 전면형 스마트 호흡보호구의 호흡데이터를 이용한 스마트 호흡보호구의 공기 노출을 예측하고 분류하는 예측모델을 구축하였다. 의사결정 트리는 97.24%의 분류 정확도를 달성했으며 서포터 벡터 머신은 96.24%의 정확도로 나타났다. 머신러닝 기법의 활용은 호흡기 감염병을 예방하기 위한 스마트 호흡 보호 장비의 호흡유출 감지 및 분류에 활용될 수 있어, 이를 활용한 스마트 호흡보호구를 더욱 발전시킴으로써 전 세계적인 전염병 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 사료된다. Due to the COVID-19 pandemic, there is a growing demand for respiratory protective equipment that incorporates smart technology. Such equipment not only safeguards users breathing but offers various functions, including the removal or detection of environmental contaminants. This equipment is beneficial for preventing not only the spread of COVID-19 but other infectious diseases as well. This study emphasizes the necessity for smart respirators that can more effectively address the spread of infectious diseases like COVID-19, and contends that the integration of smartwatches, IoT technology, and machine learning is crucial. Furthermore, decision tree (DT) and support vector machine (SVM) models (both of them machine learning techniques) were employed to construct a model to predict and classify air processed through smart respirators by using data from Company As full-face smart respirators. The DT achieved a classification accuracy of 97.24%, while the SVM reached 96.24%. The application of machine learning techniques can facilitate detection and classification of leaks in smart respiratory protective equipment, thus helping to prevent the spread of infectious respiratory diseases. Consequently, further development of smart respirators using these techniques is anticipated to play a significant role in addressing global infectious disease issues.
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