우주에서 지상으로, AI와 위성 데이터로 세상을 바꾸는 '스텔라비전'

최근 뉴스페이스(New Space) 시대가 열리면서, 우주에서 수집되는 방대한 인공위성 데이터를 실생활과 비즈니스에 어떻게 활용할 것인가가 핵심 화두로 떠오르고 있다.

1. 스텔라비전(Stellar Vision) 기업 소개

스텔라비전은 누리호 탑재 위성 연구원 출신의 이승철 대표를 필두로 2021년 설립된 위성 데이터 분석 전문 스타트업이다.

• 버추얼 콘스텔레이션 (가상의 군집위성): 직접 수백억 원을 들여 위성을 쏘아 올리는 대신, ICEYE, Capella, Maxar, Planet, BlackSky 등 글로벌 주요 위성 기업들과 협력해 약 300여 대의 글로벌 위성 네트워크 접속 권한을 확보했다. 고객은 언제든 원하는 지역의 위성 영상을 빠르게 확보할 수 있다.
• 24시간 관측 가능한 SAR(합성개구레이더) 기술: 일반 광학 위성과 달리 전파를 이용하는 SAR 기술을 내재화하여, 짙은 구름이나 악천후, 한밤중에도 지구 표면을 정밀 관측할 수 있다.
• 스텔라 스페이스 허브 (Stellar Space Hub): 비전문가도 손쉽게 위성 데이터 수집부터 분석까지 한 번에 진행할 수 있는 원스톱 위성 데이터 분석 플랫폼을 제공한다.

이러한 기술력을 인정받아 스텔라비전은 37억 원 규모의 프리 시리즈A 투자를 유치하고 중소벤처기업부 딥테크 TIPS에 선정되는 등 가파른 성장세를 이어가고 있다.

2. CES 혁신상 수상: AI와 빅데이터 기술의 결정체 '스텔라레스큐'

스텔라비전은 우주에서 활용되던 SAR 기술과 AI를 지상 인명 구조 장비로 결합한 실내 구조용 소형 레이더 장치 '스텔라레스큐(StellarRescue)'로 CES 2026 혁신상을 수상했다.

• 온디바이스(내장형) AI 신호 분석: 위성 신호 처리 노하우를 초소형 레이더 신호 처리 알고리즘으로 압축했다.
  900g의 초경량 장치 내부에 탑재된 온디바이스 AI가 전파 반사 신호를 실시간으로 분석한다.
  
  
• 불꽃과 연기를 뚫는 레이더 데이터 가공: 화재 현장의 짙은 연기, 불꽃, 무너진 잔해를 투과하는 SAR 레이더 신호를 AI가 즉시 가공하여 갇힌 생존자의 미세한 움직임을 정밀하게 탐지한다.
  
  
• GPS-Free 실내 지도화 및 추적: 재난 현장처럼 GPS 신호가 잡히지 않는 먹통 환경에서도 AI가 스스로 실내 공간 구조를 지도로 합성하고, 생존자 위치와 최근 동선을 실시간 화면으로 시각화해 준다.

우주의 레이더 빅데이터 처리 기술을 900g짜리 휴대용·드론 탑재용 장비로 초소형화하고, AI 분석을 결합해 '어둠과 연기를 뚫고 생명을 구하는 눈'을 만들어낸 점이 CES에서 높은 평가를 받았다.

3. AI와 빅데이터 기반의 주요 활용 사례

스텔라비전은 페타바이트(PB)급 위성 빅데이터를 클라우드와 AI 알고리즘으로 자동 정제 및 분석하여 다양한 산업 문제를 해결한다.

1. 공공 인프라 시계열 관측 (K-water 협발): 넓은 수자원 관리 부지를 AI가 픽셀 단위로 시계열 비교 분석하여 불법 구조물이나 지형 변화를 감지한다.
   이를 통해 기존 인력 점검 대비 인건비를 약 80% 절감하고, 점검 주기를 2주에서 3일로 단축했다.
   
   
2. 다크 베슬(Dark Vessel) 단속: 위치 신호(AIS)를 끄고 몰래 활동하는 불법 선박을 잡기 위해, SAR 위성 영상과 약 23만 건의 AIS 빅데이터를 AI가 대조 분석하여 미식별 선박을 족집게처럼 추적한다.
   
   
3. 자연재해 피해 정밀 분석: 구름에 가려진 홍수·산사태 지역도 SAR 위성과 AI로 재난 전후를 비교해 침수 범위와 피해 면적을 정밀 산출한다 (중국 안후이성 홍수 분석 사례).
   
   
4. 글로벌 경제 & 공급망 선행 지표: 무역항의 컨테이너 물동량, 선박 정박 수, 농경지 작황 상태 등을 AI로 분석하여 뉴스나 공시보다 앞서 움직이는 시장 신호를 도출한다.

스텔라비전은 거대 인프라로만 여겨졌던 우주 위성 데이터를 AI와 빅데이터 기술을 통해 누구나 쉽게 활용할 수 있는 현실적인 솔루션으로 바꿔나가고 있다.

재난 현장의 인명 구조부터 공공 인프라, 해양 안보에 이르기까지 스텔라비전이 열어갈 미래 우주 테크 비즈니스가 더욱 기대된다.

1. 50년 역사의 국내 대표 산업용 보일러 기업, 대림로얄이앤피

대림로얄이앤피(Daelim Royal EnP)는 1972년 '대림공업사'로 설립된 이래 50여 년간 산업용 보일러 설계, 제조, 시공 한 우물만을 파온 국내 대표 열에너지 전문 기업이다.

• 핵심 부품 독자 생산: 타사 부품을 수입해 조립하는 방식에서 벗어나 보일러 본체뿐만 아니라 핵심 부품인 저녹스(Low-NOx) 버너와 연소제어시스템(PLC 기반)까지 100% 독자 기술로 생산한다.
• 친환경·초고효율 기술: 질소산화물(NOx) 배출을 획기적으로 낮춘 저녹스 기술과 국내 최고 수준(93.3%~94.5%)의 초고효율 콘덴싱 보일러 기술력을 보유하고 있다.
  (※ 2020년 조달청으로부터 '울트라-그린 콘덴싱 보일러'가 업계 최초 '혁신제품'으로 지정되기도 했다.)

2. CES 2026을 사로잡은 AI & 빅데이터 분석 기술

대림로얄이앤피는 산업용 보일러 업계 최초로 세계 최대 IT 전시회인 'CES 2026'에 참가하여, 차세대 피지컬 AI 플랫폼인 '울트라-인공지능(ULTRA-AI) 보일러 관리시스템'을 성공적으로 선보였다.

① 수천 개 실시간 데이터의 빅데이터화

• 보일러 운전 조건, 연소 상태, 배기가스 성분, 부하 패턴, 고장 패턴 신호 등 수천 개의 실시간 연소·운전 데이터를 지속적으로 수집하고 분석한다.
• 유/무선 통신 모듈을 통해 클라우드 서버에 데이터가 축적되며, 관리자는 웹과 스마트폰 앱으로 24시간 365일 언제 어디서나 모니터링할 수 있다.

② 머신러닝 기반 '피지컬 AI'의 자동 최적 운전

• 수집된 데이터를 바탕으로 AI 알고리즘이 보일러 연소 상태를 실시간 판단하여, 최적의 에너지 효율 상태를 자동으로 제어하고 유지한다.
• 기존 보일러 설비를 교체하지 않고 시스템 적용만으로도 연료 소비를 대폭 줄이고 온실가스 및 질소산화물(NOx) 배출을 크게 감소시킨다.

③ 고장을 미리 막는 '예지 정비(Predictive Maintenance)'

• 빅데이터 패턴 분석을 통해 주요 부품(예: 송풍기 모터 인버터 신호 등)의 이상 징후를 사전에 감지한다.
• 고장이 발생하기 전 사전 알람을 고객사와 제조사에 즉시 전달함으로써, 공장 가동 중단이라는 막대한 손실을 예방한다.

(※ 이 기술은 한국생산기술연구원 주관으로 진행된 국가 R&D 과제를 통해 결실을 맺은 지능형 에너지 관리 플랫폼이다.)

3. 마치며: 전통 제조기업에서 첨단 AI 에너지 플랫폼으로

대림로얄이앤피는 단순한 열 공급 장치에 머물던 산업용 보일러에 IoT, 빅데이터, 머신러닝 기술을 융합하여 스스로 판단하고 예측하는 지능형 에너지 기기로 진화시키고 있다.
탄소중립과 스마트 팩토리 시대에 발맞춘 대림로얄이앤피의 기술 혁신에 주목해 볼 필요가 있다.

🏢 보쉬(Bosch), 더 이상 단순한 하드웨어 기업이 아니다?

🚗 1. 모빌리티: 빅데이터로 더 안전하고 똑똑해진 자동차

• 배터리 인 더 클라우드 (Battery in the Cloud): 클라우드 기반의 AI가 전기차 배터리 데이터를 실시간으로 분석한다. 배터리 마모를 방지하여 수명을 최대 20%까지 연장하고, 결함을 조기에 발견하는 스마트한 기술이다.
• 지능형 자율주행 센서: AI를 활용해 200m 밖의 작은 물체나 사람까지 정밀하게 인식하고, 보행자의 행동을 미리 예측하여 주행의 안전성을 극대화한다.
• AI 기반 콕핏: 대규모 언어 모델(LLM)을 탑재하여 운전자와 대화하듯 자연스럽게 소통한다. 도착지 주변의 주차 공간을 알아서 검색하거나, 차 안에서 진행한 온라인 미팅의 회의록까지 자동으로 작성해 준다.
  

🏭 2. 스마트 제조: AI로 불량률을 잡는 스마트 팩토리

• 생성형 AI 기반 광학 검사: 기존에 사람이 직접 하던 부품 검사를 AI가 대신한다.
  특히 합성 데이터를 활용해 AI의 학습 시간을 수개월에서 수주로 대폭 단축했고, 결함 감지 정확도를 92%까지 끌어올렸다.
• 예측 품질 관리: CNC 장비와 센서에서 수집된 진동 및 토크 데이터를 빅데이터로 분석해 불량이 발생하기 전에 미리 경고를 보낸다.
  이 기술로 ABS 시스템 제조 시 불량률을 15%나 절감했다.
  
  

🏠 3. 스마트 홈 & 일상: 나를 이해하는 지능형 가전

• 자가 학습 AI 센서 (BHI260AP): 웨어러블 기기에 탑재되어 사용자의 개별 운동 동작을 스스로 학습한다.
  클라우드 연결 없이 기기 자체에서 데이터를 처리하는 '엣지(Edge) AI' 기술을 적용해 개인정보는 철저히 보호하고 전력 소모는 줄였다.
• 위조 방지 솔루션 (Origify): 별도의 라벨이나 칩 없이도, 스마트폰 앱으로 제품 표면의 고유한 패턴을 AI로 분석해 단 몇 초 만에 정품 여부를 판별하는 혁신 기술이다.
• 지능형 아기 침대: 센서와 AI가 아기의 생체 신호를 실시간 모니터링하다가 아기가 뒤척이거나 힘들어하면 자동으로 침대를 부드럽게 흔들어 숙면을 돕는다.
  
  

🌍 4. 에너지 및 빌딩 기술: 데이터로 지키는 환경과 안전

• 에너지 매니저: 가정 내 히트 펌프, 태양광, 가전제품을 지능적으로 연결하여 에너지 소비를 최대 60%까지 절감해 준다.
• 산불 및 총기 감지 시스템: 나무에 부착된 AI 가스 센서로 산불 발생 시 가스를 즉시 감지해 대형 화재를 예방하고, 비디오와 오디오 AI를 결합해 공공장소의 총기 위험을 사전에 차단한다.

어서와! 학술지는 처음이지?

텍스트나 의미를 시각적으로 풀어내는 '질적 연구에서의 데이터 시각화'에 대해 알아보자!

1. 질적 데이터 시각화란 무엇일까요?

질적 데이터 시각화는 주로 질적 연구에서 활용되는 시각화 방식을 의미한다.

연구자가 진행한 인터뷰(면담 내용)나 문헌 내용의 분석 결과를 시각적으로 표현하는 것을 말한다.

• 목적: 단순히 결과를 나열하는 것을 넘어, 시각화를 통해 새로운 통찰을 얻거나 연구 결과를 타인과 더욱 원활하게 소통하기 위해 사용된다.
• 어떻게 측정할까?: 앞선 양적 접근이 시각화 자료의 '비율(양)'을 따졌다면, 질적 접근은 데이터 시각화의 '다양성'에 초점을 맞춘다.
  즉, 얼마나 다양한 유형의 그래프와 시각화 도구가 활용되었는지를 확인하는 것이 핵심이다.

2. 질적 데이터 시각화의 9가지 주요 유형

질적 연구에서는 데이터의 흐름이나 개념 간의 관계를 보여주기 위해 정말 다양한 형태의 시각화 방법을 사용한다.
목적에 따라 크게 9가지 유형으로 나누어 볼 수 있다.

📌 강조와 흐름을 보여주는 유형

1. 박스그림: 박스 안에 특정 문장이나 문구를 넣어, 핵심적인 표현을 강조할 때 사용
2. 의사결정나무 모형: 단계별로 어떤 선택이나 옵션이 있는지, 의사결정 단계를 나무의 가지 모양으로 시각화
3. 플로우차트: 일정한 방향성이 있는 흐름이나 단계, 혹은 그에 따른 집단 구분 과정을 화살표 등으로 보여줌
4. 사다리모형: 시간의 흐름, 수준, 단계 등에 따라 특정 현상이 어떻게 변화하는지를 사다리나 계단 형태로 나타냄

📌 관계와 구조를 보여주는 유형

   5. 매트릭스: 2개 이상의 차원, 변수, 개념 등을 교차시켜서 특정 토픽들 사이의 관계를 보여줌

   6. 벤다이어그램: 여러 개념이나 범주, 과정들 사이에서 서로 공유되거나 중첩되는 영역을 보여줄 때 유용

   7. 네트워크: 중심 주제와 하위주제, 또는 큰 범주와 하위범주 간의 복잡한 연결 관계를 시각화

📌 분류와 은유를 활용한 유형

   8. 범주: 복잡한 질적 분석의 결과물들을 체계적으로 분류하고 조직화하여 보여줌

   9. 은유적 시각화: 연구를 통해 발견된 토픽이나 핵심 주제를 직관적인 은유(Metaphor) 방식을 빌려 표현

질적 연구에서의 데이터 시각화는 복잡하게 얽혀있는 개념, 과정, 관계들을 한눈에 알아보기 쉽게 '지도'를 그려주는 것과 같다.

연구 목적이나 강조하고 싶은 내용에 따라 적절한 시각화 유형(플로우차트, 벤다이어그램, 네트워크 등)을 골라 활용해 보시길 바란다!

* 출처 : 어서와 학술지는 처음이지_데이터를 활용한 연구(2025). 이채현, 허성일, 서재이, 피채희, 최정일. 청람
* 출처 : 현영섭(2023). 평생교육학연구 게재논문의 데이터 시각화 동향 분석. 2002년부터 2023년까지 게재논문을 대상으로. 평생교육학연구. 29(3). 65-104.

어서와! 학술지는 처음이지?

심리학과 소비자 행동, 그리고 보건 분야에서 아주 중요하게 다루는 '보호동기이론(Protection Motivation Theory)'에 대해 알아보자!

우리는 전염병이 유행하거나 미세먼지가 심할 때 마스크를 쓴다.

그런데 어떤 사람들은 철저하게 조심하는 반면, 어떤 사람들은 '괜찮아~'라며 무시하기도 한다.

사람들은 왜, 그리고 언제 스스로를 보호하려는 행동을 할까요?

이 질문에 명쾌한 해답을 주는 것이 바로 이 이론이다.

1. 보호동기이론이란?

보호동기이론은 1975년 로저스(Rogers)가 처음 제안한 개념이다.

핵심은 사람들이 공포나 두려움을 느끼는 위험 상황에 직면했을 때, 이를 평가하고 스스로를 보호하려는 의지(보호동기)를 어떻게 갖게 되는지 설명하는 것이다.

재미있는 점은, 위험이 무조건 크다고 해서 사람들이 움직이는 것은 아니라는 거다.

만약 "이 위험은 나랑 상관없어"라고 느끼거나, 반대로 "너무 무섭지만 내가 할 수 있는 게 없어"라고 판단하면 보호 행동은 일어나지 않는다고 한다.

2. 사람을 움직이는 두 가지 평가 과정

사람들이 위험을 인식하고 행동으로 옮기기까지, 머릿속에서는 크게 두 가지의 평가 과정이 일어난다.

바로 '위협평가'와 '대처평가'이다.

① 위협평가 (Threat Appraisal) : "이 위험이 얼마나 무서운가?"

• 심각성 (Severity): 그 위험이 나에게 얼마나 중대하고 치명적인 피해를 줄 것인가?
• 취약성 (Vulnerability): 그 위험이 '나에게도' 일어날 가능성이 있는가?
  

② 대처평가 (Coping Appraisal) : "내가 이 위험을 피할 수 있을까?"

• 반응 효능감 (Response Efficacy): 마스크를 쓰거나 손을 씻는 등의 '예방 행동'이 실제로 효과가 있을 것인가?
• 자기 효능감 (Self-Efficacy): 나 자신이 그런 예방 행동을 충분히 잘 실천할 수 있는 능력이 있는가?
  

3. 알기 쉬운 예시: 코로나19와 여행

최근 코로나19 상황에서의 여행을 예로 들어보면 훨씬 이해가 쉽다.

어떤 여행객이 관광지에서 감염되는 것을 매우 위험하다고 느끼고(심각성), 자신도 언제든 걸릴 수 있다고 생각한다(취약성).

이렇게 '위협'을 강하게 느낀 상태에서, 관광지의 방역 정책이 감염 예방에 아주 효과적이라고 믿고(반응 효능감),
스스로도 마스크 쓰기와 거리두기 같은 수칙을 잘 지킬 수 있다고 자신한다면(자기 효능감) 비로소 스스로를 보호하려는 안전 행동을 적극적으로 실천하게 되는 것이다.

반대로 예방 수칙이 효과가 없다고 생각하거나(반응 효능감 부족), 방역 수칙을 지키기 너무 귀찮고 힘들다고 생각하면(자기 효능감 부족) 예방 행동을 하지 않게 된다.

4. 보호동기이론은 어디에 쓰일까?

이 이론은 초창기 흡연자들의 금연을 유도하는 연구에서부터 시작되었다.

지금은 정말 다양한 분야에 적용되고 있다.

• 기후변화에 대응하기 위한 에너지 절약 및 탄소 저감 행동
• 크루즈 여행객의 노로바이러스 예방(손 씻기) 행동
• 코로나19, 대기오염 등 위험 요소가 있는 상황에서의 여행 의도 및 관광지 선택

이처럼 마케팅, 정책 홍보, 보건 캠페인 등 사람들의 행동 변화를 이끌어내야 하는 곳이라면 어디서든 아주 유용하게 쓰이는 이론이다.

결국 사람들을 올바른 행동(예방, 안전)으로 이끌기 위해서는 단순히 "위험합니다!"라고 겁을 주는 것(심각성, 취약성)만으로는 부족하다.

"이렇게 하면 확실히 예방할 수 있고(반응 효능감), 당신도 충분히 할 수 있다(자기 효능감)"라는 메시지를 함께 전달하는 것이 핵심겠다!

* 출처 : 어서와 학술지는 처음이지_데이터를 활용한 연구(2025). 이채현, 허성일, 서재이, 피채희, 최정일. 청람
* 출처 : 김성조, 김재학. (2024). 보호동기이론과 대처이론에 기반한 여행 위험지각, 대처, 여행 반응에 관한 연구 : 코로나19 팬데믹 말기 감염병 위험을 중심으로. 지역정책연구, 35(1), 65-88.

어서와! 학술지는 처음이지?

여행을 앞두고 예상치 못한 위기(예: 코로나19와 같은 감염병 유행)가 발생하면 누구나 스트레스를 받게 된다.

하지만 사람마다 이 스트레스에 대처하는 방식은 다르고, 결과적으로 여행을 대하는 태도도 달라진다.

우리가 여행 중 겪는 스트레스와 위기를 어떻게 극복하는지 설명해 주는 '대처 이론(Coping Theory)'과 '심리적 회복탄력성'에 대해 알아보자!

1. 스트레스에 맞서는 두 가지 무기: 대처 이론 🛡️

대처 이론에 따르면,
우리는 위험에 따른 스트레스를 최소화하기 위해 인지적, 행동적으로 노력한다.

우리가 취하는 대처 방식은 크게 두 가지로 나뉜다.

• 문제중심대처 (Problem-focused coping): 위협의 근본적인 요소를 줄이거나 관리하는 데 초점을 맞추는 방식.
  • 예시: 전염병 상황에서 여행을 간다면 감염 예방 전략을 철저히 구상하고, 어떻게 하면 안전할지 집중해서 고민하는 행동이 여기에 속한다.
• 감성중심대처 (Emotion-focused coping): 실제 상황이 변하지 않더라도, 나의 감정을 조절하여 스트레스를 완화하려는 방식
  • 예시: 혼자 끙끙 앓기보다 타인에게 조언을 구하거나, 위로와 감정적 지지를 요청하며 마음의 안정을 찾는 행동이다.

여행 중 위기가 발생했을 때, 이 두 가지 방법을 적절히 사용하는 것은 아주 효과적인 안전 여행 전략이 된다.

2. '멘탈 갑' 여행자의 비밀: 심리적 회복탄력성 🌱

문제중심대처와 감성중심대처를 잘 활용하면 여행자는 '심리적 회복탄력성(Psychological resilience)'을 갖게 된다.

심리적 회복탄력성이란 변화나 역경, 위험에 성공적으로 대처할 수 있는 개인의 능력을 말한다.

스트레스로부터 멘탈을 보호하는 강력한 방어막인 셈이다.

이 능력이 높은 여행자는 다음과 같은 특징을 보인다.

• 여행 중 방해물이 생겨도 목표를 이루는 데 문제 삼지 않는다.
• 압박감이 있어도 여행에 집중하며, 만약 여행을 망치더라도 쉽게 좌절하지 않는다.
• 불쾌한 감정을 쉽게 털어내고, 예상치 못한 변화에도 융통성 있게 적응한다.
  

3. 강한 멘탈은 실제 행동을 바꾼다! (행동 의도) 🏃‍♂️

위기 상황에서 심리적 회복탄력성은 우리의 실제 '행동'에 큰 영향을 미친다.

회복탄력성이 높은 사람들은 단순히 마음만 긍정적인 것이 아니라, 실제로 더 철저하게 준비한다.

감염 예방을 위해 여행 전 정보를 꼼꼼히 검색하고 대비하는 주의 행동을 보인다.

또한, 팬데믹 같은 상황이 지속되더라도 이들의 여행 의지는 쉽게 꺾이지 않는다.

위험하다는 메시지에 대한 저항력과 적응력이 뛰어나기 때문에, 안전을 유지하면서도 호텔 서비스를 이용하고 여행을 계속하려는 의도를 강하게 보인다.

우리는 여행 중 위기를 맞이했을 때 문제를 직접 해결하려 하거나(문제중심대처), 마음을 다스리는(감성중심대처) 노력을 한다.

이를 통해 강한 멘탈(심리적 회복탄력성)을 얻게 되고, 결국 철저한 준비를 바탕으로 안전하게 여행을 이어나가는 행동력을 보여주게 된다.

다음 여행에서 예기치 못한 변수를 마주한다면, 여러분은 어떤 대처 방식을 사용하고 계신지 한 번쯤 생각해 보는 건 어떨까요?

* 출처 : 어서와 학술지는 처음이지_데이터를 활용한 연구(2025). 이채현, 허성일, 서재이, 피채희, 최정일. 청람
* 김성조, 김재학. (2024). 보호동기이론과 대처이론에 기반한 여행 위험지각, 대처, 여행 반응에 관한 연구 : 코로나19 팬데믹 말기 감염병 위험을 중심으로. 지역정책연구, 35(1), 65-88.

• 투명 후드 (2020년 혁신상): 4개의 카메라가 수집한 차량 하부의 지형 및 장애물 데이터를 복잡한 '알고리즘'으로 분석하여, 마치 차량 앞 엔진룸(후드)이 투명한 것처럼 운전자에게 화면으로 투사해 준다.
• 레이더 비전 파킹 (2024년 혁신상): 기존에 쓰이던 초음파 센서를 없애고, 차세대 고해상도 레이더와 4개의 서라운드 뷰 카메라 데이터를 하나로 '융합'하여 미관을 살리면서도 사각지대 없이 정밀한 자동 주차를 구현해 냈다.

• 생체 인식 운전자 식별 디스플레이 (2023년 혁신상): 디스플레이 내부에 보이지 않게 카메라를 숨겨, 운전자의 얼굴 등 생체 정보를 안전하게 인식하고 분석한다. 이를 통해 차량 도난을 완벽히 방지하고 차량 내 간편 결제까지 지원한다.
• 보이지 않는 생체 인식 센싱 디스플레이 (2025년 혁신상): 한발 더 나아가 고해상도 OLED 화면 뒤의 특수 센서가 탑승자의 심박수, 혈압 등의 생체 데이터를 비접촉식으로 실시간 수집하고 분석한다. 이는 단순한 건강 체크를 넘어, 사고 시 탑승자의 상태에 맞게 에어백 전개를 최적화하는 데 데이터가 활용된다.

• SDV 및 클라우드 가상화 (2025년): 자동차의 하드웨어와 소프트웨어를 분리했다. 물리적인 부품이 생산되기도 전에 '클라우드' 상의 가상 환경에서 방대한 소프트웨어를 먼저 테스트하고 배포하는 '도로에서 클라우드까지(R2C)' 생태계를 선보여 개발 효율을 극대화했다.
• 통합 모션 제어 (2025년): 브레이크, 조향, 서스펜션 등 각기 개별적으로 제어되던 구동 장치들을 '하나의 소프트웨어'로 묶었습니다. 통합된 시스템이 주행 데이터를 종합적으로 판단하여 차량의 주행 안정성과 승차감을 최적화한다.

어서와! 학술지는 처음이지?

요즘 MBTI나 에니어그램 같은 성격 테스트가 정말 인기죠?

하지만 심리학자와 연구자들이 가장 신뢰하고, 기존의 여러 성격 검사들을 모두 설명할 수 있는 핵심 이론은 따로 있다는 사실, 알고 계셨나요?

바로 '성격 5요인 모델(Big Five)'입니다.

🔍 성격 5요인(Big 5)이란?

인간의 성격 특성을 다섯 가지 주요 요인으로 분류한 모델로, 1981년 골드버그(Goldberg)에 의해 처음 'Big Five'라고 명명되었다.

수많은 언어와 성격 데이터를 분석한 결과, 사람의 성격은 결국 다음 5가지 카테고리로 설명된다는 것을 발견한 것이다.

1. 불안정성 (Neuroticism) 🌧️

정서적으로 얼마나 안정되어 있는지를 나타낸다.

• 높은 사람: 불안, 우울, 분노 등의 부정적인 감정을 자주 느끼며 충동적이다.
• 낮은 사람: 스트레스에 강하고 감정이 안정적이다. (단, 너무 낮으면 무감각해 보일 수 있다.)
  

2. 외향성 (Extraversion) ☀️

사회생활 속에서 얼마나 편안함을 느끼고 에너지를 얻는지를 말한다.

• 높은 사람: 활달하고 사람들과 어울리는 것을 좋아한다.
• 낮은 사람(내향적): 소극적이고 조용하며, 남들과 어울리기보다는 자기 자신에 대한 생각에 집중한다.
  
  

3. 개방성 (Openness to experience) 💡

새로운 것에 대한 호기심과 빠져드는 정도를 뜻한다.

• 높은 사람: 창의적이고 호기심이 많으며 변화를 즐긴다.
• 낮은 사람: 보수적이고 변화를 크게 좋아하지 않는다.
  
  

4. 수용성 (Agreeableness) 🤝

타인과의 관계를 얼마나 중시하는지를 보여주는 지표이다.

• 높은 사람: 이타적이고 남을 잘 이해하며, 봉사 정신이 뛰어나다.
• 낮은 사람: 자기중심적이고 경쟁적이며, 타인의 감정에 큰 관심이 없다.
  
  

5. 성실성 (Conscientiousness) 🎯

사회적 규범이나 원칙을 잘 지키고 목표를 향해 나아가는 성향이다.

• 높은 사람: 계획성이 있고 꼼꼼하며, 한 번 시작한 일은 끝을 내는 신뢰성 있는 사람이다.
• 낮은 사람: 충동적이고 끈기가 부족해 일을 쉽게 포기하는 경향이 니다.
  

💼 내 성격은 어떤 직업에 맞을까? (직무 수행과의 관계)

성격 5요인은 단순히 성격을 아는 것을 넘어, 직장에서의 성과와 만족도를 예측하는 중요한 도구로 쓰인다.

여러 연구 결과에 따르면 성격과 직무 사이에는 아주 흥미로운 연관성이 있다.

• 모든 직업의 프리패스, '성실성': 연구에 따르면 '성실성'은 전문직, 경찰직, 관리직, 영업직 등 모든 직업군에서 직무수행 수준을 높여주는 핵심 요인으로 밝혀졌다.
  
  
• 서비스직과 간호사에 딱 맞는 성격은?: 호텔 종사원을 대상으로 한 연구에서는 외향성, 성실성, 개방성이 높을수록 고객 지향성이 높았다 (특이하게 수용성이 높으면 고객 지향성이 오히려 낮아졌다고 하네요).
  또한 간호사를 대상으로 한 연구에서는 외향성과 성실성이 높을수록 간호 업무 수행 능력이 뛰어난 것으로 나타났다.

MBTI가 내가 어떤 사람인지 재미있게 알려준다면,

성격 5요인(Big 5) 모델은 나의 성향이 실제 사회생활과 업무에 어떤 영향을 미치는지 구체적으로 보여주는 훌륭한 나침반이 된다.

여러분의 가장 강한 특성은 이 다섯 가지 중 무엇인가요?

나의 강점을 살릴 수 있는 업무나 환경을 찾는 데 이 5가지 지표를 꼭 활용해 보시기 바란다!

* 출처 : 어서와 학술지는 처음이지_데이터를 활용한 연구(2025). 이채현, 허성일, 서재이, 피채희, 최정일. 청람
* 출처 : 김옥금(2014). 성격5요인 모델에 따른 개인-조직 성격 일치도가 종합병원 간호사의 직무만족, 조직몰입에 미치는 영향. 인하대학교 대학원, 석사학위논문.

어서와! 학술지는 처음이지?

심리학, 사회학, 교육학 등 다양한 학술 분야에서 인간의 행동을 설명할 때 빼놓을 수 없는 중요한 이론인 '계획행동이론(Theory of Planned Behavior, TPB)'과 이를 한 단계 발전시킨 '확장된 계획행동이론'에 대해 알아보자!

1. 계획행동이론의 출발점: 합리적 행동 이론(TRA)의 한계 🚫

계획행동이론을 이해하려면 먼저 그 바탕이 된 '합리적 행동 이론(Theory of reasoned action, TRA)'을 알아야 한다.

과거의 합리적 행동 이론은 인간의 행동을 두 가지 변수로만 설명하려고 했습니다.

• 태도: 그 행동에 대해 어떻게 생각하는가?
• 주관적 규범: 주변 사람들은 어떻게 생각하는가?

하지만 이 이론에는 큰 맹점이 있다.

인간의 행동은 단순히 개인의 자발적인 의지(태도나 규범)만으로는 통제되지 않는 경우가 많기 때문이다.

예를 들어, 아무리 새로운 스마트 워치를 사고 싶은 마음(태도)이 똑같은 두 사람이 있더라도, 각자가 처한 금전적 여유, 시간, 기회 등의 제약에 따라 실제 구매(행동)로 이어지는 결과는 다를 수밖에 없다.

합리적 행동 이론은 바로 이런 현실적인 제약들을 충분히 고려하지 못했다는 한계가 있었다.

2. Ajzen의 해결책: 계획행동이론(TPB)의 탄생 💡

이러한 문제점을 간파한 Ajzen(1985)은 기존 이론을 수정 및 보완하여 '계획행동이론(TPB)'을 제시했다.

그는 방해 요소나 비우호적인 환경을 스스로 통제하고 해결할 수 있는지에 따라 행동 결과가 달라진다는 점에 주목했다.

그래서 기존의 두 가지 요소에 '지각된 행동통제'라는 핵심 변수를 새롭게 추가했다.

계획행동이론의 3가지 핵심 요소는 다음과 같다.

1. 태도 (Attitude): 특정 행동에 대한 주체의 긍정적 또는 부정적 인식이나 자발적 판단을 의미한다.
2. 주관적 규범 (Subjective norm): 자신에게 소중한 타인이나 준거 집단의 의견이나 평가를 존중하고, 이를 행동의 기준으로 참고하는 정도를 말한다. (외부의 사회적, 환경적 영향을 받아 형성된다.)
3. 지각된 행동통제 (Perceived behavioral control): 목표 행동을 실행하는 데 방해가 될 수 있는 시간, 장소, 비용 등의 제약을 능동적으로 통제하고 해결할 수 있다고 스스로 믿는 정도이다.

즉, "내가 이걸 좋아하고(태도), 남들도 좋게 보며(주관적 규범), 내가 현실적으로 해낼 능력과 자원이 있다(지각된 행동통제)"고 믿을 때 특정 행동이 유발된다는 것이다.

3. 현실 맞춤형 진화: 확장된 계획행동이론(ETPB)과 실제 활용 사례 🚀

시대가 변하고 연구가 고도화되면서,

최근에는 기본 계획행동이론에 연구 목적에 맞는 새로운 변수들을 추가한 '확장된 계획행동이론(ETPB)'이 널리 쓰이고 있다.

이는 온·오프라인의 다양한 문화적, 사회적 행동을 예측하고 의도를 파악하는 데 아주 뛰어난 효과를 발휘한다.

국내외의 다양한 연구 사례를 살펴보면 이 이론이 얼마나 유용하게 쓰이는지 알 수 있다.

• 신기술 수용 연구: 20대 사용자의 인공지능 첨단 제품 수용 의도, 일반 소비자의 스마트폰 이용 의도, AI 기반 스포츠 웨어러블 디바이스의 지속 사용 의도 등을 분석하는 데 활용되었다.
• 해외의 다양한 변수 추가 사례: 청소년의 산업 안전 기술 실행 의도를 분석하기 위해 '지식과 자기효능감'을 추가하거나, 아동의 구강 건강 행동 분석에 '부모 장벽 요인'을 추가하기도 했다. 또한 AI 생성 콘텐츠 법률 준수 의도를 알아보기 위해 '도덕적 의무'라는 변수를 추가한 연구도 존재한다.
• 이 외에도 불법 온라인 콘텐츠 다운로드 의도, 디지털 결제 수용 의도, 대학생의 창업 의도 등 정말 다방면에 적용되고 있다.

결론적으로 확장된 계획행동이론은 인간의 복잡한 행동과 의사결정 과정을 과학적이고 체계적으로 분석할 수 있게 해주는 아주 강력한 이론이다.

마케팅, 정책 기획, 신제품 개발 등 사람의 '마음과 행동'을 예측해야 하는 분야라면 반드시 알아두어야 할 필수 이론이라고 할 수 있다!

* 출처 : 어서와! 학술지는 처음이지_데이터를 활용한 연구(2025). 이채현, 허성일, 서재이, 피채희, 최정일. 청람.

* 한상빈(2026). 공공기관의 스마트 물리보안 수용의도 영향 요인 연구: 확장된 계획행동이론(ETPB) 및 가치기반 수용모델(VAM)을 중심으로. 충북대학교 일반대학원, 석사학위논문.

어서와! 학술지는 처음이지?

논문이나 각종 연구물에서 빠질 수 없는 '데이터 시각화'에 대해 알아보자!

데이터 시각화란 말 그대로 데이터를 그림이나 그래프처럼 시각적으로 표현하는 것을 말하는데요. 연구물에서 이 데이터 시각화가 어떻게 활용되는지를 분석하는 방식은 크게 양적 접근과 질적 접근으로 나뉩니다.

오늘은 '양적 연구에서의 데이터 시각화'에 대해 알기 쉽게 정리해 보겠습니다! 💡

1. 양적 접근이란 무엇일까요?

양적 접근은 각종 연구물에서 데이터 시각화가 사용되는 수준(비율)을 수치화하여 양적으로 분석하는 방법이다.

즉, 논문 전체에서 그래프나 그림이 얼마나 많은 비중을 차지하고 있는지를 따져보는 것이다.

• 어떻게 측정할까? (구체적 방법) 양적 연구에서는 주로 FGA(Fractional Graph Area)라는 개념을 사용한다.
• FGA란 연구물의 전체 쪽수 중에서 데이터 시각화 결과물이 차지하는 쪽수의 비율을 산출하는 것을 뜻한다.
  이를 통해 연도별로 FGA가 어떻게 변화했는지 분석하여, 데이터 시각화의 활용 추이를 파악할 수 있다.

2. 양적 데이터 시각화의 3가지 핵심 유형

연구에 활용되는 양적 데이터 시각화는 그 목적과 형태에 따라 크게 3가지 유형으로 나눌 수 있다.

📌 유형 1. 자료의 정리 (가장 기본적인 형태) 수집된 데이터를 한눈에 파악하기 쉽게 정리하는 형태이다.
                우리가 일상에서도 자주 보는 친숙한 그래프들이 여기에 속한다.

• 종류: 선그림, 히스토그램, 막대그림, 원그림, 방사형 그림, 상자그림, 산점도, 혼합형 등
  

📌 유형 2. 통계분석 결과 제시 (심화된 분석 형태) 단순한 자료의 요약을 넘어, 복잡한 통계 분석의 결과를 시각적으로 보여
                주는 형태이다. 분석 기법에 따라 매우 다양하게 나뉜다.

• 상관관계 및 회귀분석: 상관관계분석, 선형/비모수/로지스틱 회귀분석, 패널분석 등
• 다변량 분석: 요인분석, 군집분석(덴드로그램) 등
• 제3의 변수 영향분석: 매개/조절효과 분석, 경로분석, 구조방정식모형의 시각화 등
• 기타 고급 분석: 자료포락분석(DEA), 생존분석(콕스모형 등), 네트워크 및 신경망모형, 의사결정트리 등
  
  

📌 유형 3. 변종 (혼합형) 기존의 정형화된 틀을 깨고 표와 그림을 섞어서 보여주는 방식이다.

• 특징: 목차 하단에 표와 그림을 동시에 제시하거나, 표와 그림의 형태를 혼용하여 해석과 함께 제시하는 특징이 있다.

데이터 시각화의 양적 연구는 '얼마나 많은 시각화 자료가 쓰였는가(FGA)'를 측정하고, '어떤 통계적/시각적 유형(자료정리, 분석결과, 변종)이 사용되었는가'를 객관적인 수치로 분석하는 과정이라고 볼 수 있다.

* 출처 : 어서와 학술지는 처음이지_데이터를 활용한 연구(2025). 이채현, 허성일, 서재이, 피채희, 최정일. 청람

* 출처 : 현영섭(2023). 평생교육학연구 게재논문의 데이터 시각화 동향 분석. 2002년부터 2023년까지 게재논문을 대상으로. 평생교육학연구. 29(3). 65-104.