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AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.
목차
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 지능형 신제품개발을 위한 KANO-QFD 통합 모델
4. 사례연구: AI 기반 지능형 탈모관리 기기 개발
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
Ahn, S. H., W. Cho, and D. H. Chung, Factors Affecting Users to Adopt Voice Shopping: Influence of virtual assistant attributes including transaction safe, Korea Technology Innovation Society, 2019.
Atlason R. S., Stefansson A. S., Wietz M., and Giacalone D. "A rapid Kano-based approach to identify optimal user segments" Research in engineering design, Vol.29, No.2(2018), 459~467.
Byun, D. H. “An Exploratory Study on Kano`s Quality Attributes of Artificial Intelligent Assistant” Global e-Business Association, Vol.18, No.4(2017), 167~178.
Cho, D. K., D. S. Lee, and S. Y. Park, Design of Self-diagnosis hair loss management solution using smartphone and embedded systems, Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 2018.
Cho, H. L. and H. J. Jang, “Comparison between the QFD and the Kano-QFD Models for Identification of Customer Requirements and Management Factors within the Organization on the Powder Porridge Product for Baby” The Korean Society of Food Science and nutrition, Vol.50, No.6(2021), 625~635.
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