Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.52
no.3
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pp.5-33
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2018
In this paper, we analyze a user's usage behavior, identify and track search intention and interest field based on the National Science and Technology Standard Classification, and use it to personalize science and technology information. In other words, we sought to satisfy both efficiency and satisfaction in searching for information that users want by improving scientific information search performance. We developed the personalization service of science and technology information and evaluated the suitability and usefulness of personalized information by comparing the search performance between expert experimental group and control group. As a result, the personalization service proposed in this study showed better search performance than comparative service and proved to provide higher usability.
This study was conducted to identify the effects of perception of job characteristics, personal-organizational fit and emotional labor on the turnover intention. 228 nurses working in across 11 hospitals in U city participated in this study. Data were analyzed descriptive statistics t-test, one way, ANOVA, Pearson's correlation, and Hierachial Regression analysis. The factors affecting the turnover intention of the subject are the marriage (β=-.106, p=.044), personal-organizational fit (β=-.441, p=.001), emotional labor (β=.318, p<.001) and the three variables could be sufficiently explained by 47.7%. therefore, it is necessary to create an environment where nurses can adapt to their organizations, and to find a way to reduce their emotional labor to decrease nurses's turnover intention.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.283-284
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2015
본 연구의 목적은 초기~후기 청소년기의 학교적응력을 향상시키기 위하여 이에 영향을 미치는 가족 및 개인 요인과의 관계를 검증하고자 하는 것이다. 보다 구체적으로, 가족요인으로서 가족응집력과 개인요인으로서 자기효능감, 그리고 학교적응 간의 관계에 대한 연구모형을 설정하고 이들 간의 관계를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 2010 한국청소년건강실태조사(Korean Survey on the Health of Youth and Children in 2010)를 통하여 9,844명의 제주도를 제외한 전국 초등학교 4~6학년생과 중 고등학생을 대상으로 수집된 자료에 대하여 구조방정식모형을 이용하여 그 적합도와 주요 변수들 간의 경로의 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 본 연구에서 설정된 연구모형의 적합도는 양호한 것으로 나타났으며, 가족응집력은 자기효능감과 학교적응에 각각 정적으로 유의한 영향을 미치며, 자기효능감 역시 학교적응에 정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그리고 가족응집력과 학교적응 사이에서의 자기효능감은 통계적으로도 유의한 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 근거하여 학령기 청소년의 학교적응을 향상시킬 수 있는 개입 방안에 대한 함의를 제시하였다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2005.05a
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pp.393-408
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2005
인터넷의 성장은 고객에게 많은 혜택을 주었지만, 방대한 양의 정보는 오히려 장시간의 상품 탐색과 제품 선택을 어렵게 만들었다. 이에 따라, 정보의 양을 줄여 줄 수 있는 서비스를 고객들은 요구를 하기 시작하였고, 이에 따라 다양한 방법들이 고객에게 제시 되어졌다. 제시되어진 방법 중의 하나가 개인화 추천 시스템이다. 추천 시스템은 고객의 취향과 관심에 적합한 상품을 추천 해 주는 서비스로서 상품 검색 노력을 줄여 주고, 고객의 취향에 적합한 제품을 제시 해 줌으로써 고객충성도 제고에도 많은 도움을 주고 있다. 이러한 추천 시스템에서 가장 많이 사용되어지고 있는 기법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 협업에서도유용한 기법으로 인정을 받았다. 하지만 희박성과 확장성이라는 문제점으로 인해 추천의 정확도가 다소 떨어진다는 것이 단점이다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있는 방법으로써 Hybrid 협업 필터링 기법을제시하고, 이를 토대로 추천 기법이 혼합되어진 Hybrid 추천 시스템에 대한 개념을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.587-590
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2016
최근 통신 기술의 발달로 온라인을 통한 대규모 콘텐츠의 유통이 가능해졌으나, 사용자들은 수많은 콘텐츠 사이에서 원하는 정보를 찾는 시간이 단축되는 것을 원했다. 이로 인해 다양한 분야에서 개인화된 콘텐츠를 추천해주는 추천 시스템(recommendation system)에 대한 요구가 점차 높아졌다. 그럼에도 불구하고 시니어를 위한 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족하다. 또한, 시니어 세대의 변화에 따라 시니어 관련 콘텐츠 연구도 다양하게 진행되고 있으나, 스마트 기기 및 서비스가 젊은 층에 친화적으로 개발됨으로써 시니어 층의 접근성을 감소시키고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 신체적 변화를 겪는 시니어 세대 위해 추천 시스템에서 인지반응 데이터를 이용하여 콘텐츠를 시청하기 적합한 환경을 제공함과 동시에 활동 이력을 중심으로 개인화 추천 시스템을 설계하여 시니어 사용자들의 개념 변화(concept drift) 문제로 사용자가 원하지 않는 콘텐츠를 추천받을 가능성을 줄일 수 있도록 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.22-24
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2012
소셜 애플리케이션은 GPS 센서가 내장된 스마트폰의 보급과 더불어 위치 기반 서비스와 융합된 형태로 발전하고 있다. 기존의 위치기반 서비스는 물류관제, 교통관제, 주문배달 등의 실시간 서비스 제공에 초점을 맞추었기 때문에, 소셜 애플리케이션에서 제공하는 취미, 선호도 기반의 추천 서비스 등의 개인화 서비스 제공에 적합하지 않다. 본 연구에서는 개인화된 소셜 애플리케이션에 적용 가능한 시공간 데이터의 그래프 모델링 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 시공간 데이터 모델링 기법의 유용성을 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.254-257
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2007
정보기술의 발달로 정보를 수집, 관리, 공유하기가 용이해 짐에 따라 여러 조직이나 기관에서는 개인정보를 수집해 관리하고 있다. 수집한 개인정보를 통계나 연구 등을 목적으로 배포할 때 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 k-anonymity 와 l-diversity 원리가 제안되었고 이를 기반으로 하는 프라이버시 보호 기법들이 제안되었다. 그러나 기존 방법들은 정적인 데이터를 단 한번 배포하는 것을 가정하기 때문에 지속적으로 데이터에 삽입이나 삭제가 발생하는 동적 데이터 환경에 그대로 적용하기 적합하지 않다. 본 논문에서는 동적 데이터 환경에서 l-diversity 을 유지하면서 데이터 삽입과 삭제를 효율적으로 처리할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 일반화를 사용하지 않기 때문에 일반화에서 발생하는 정보의 손실이 발생하지 않고 삽입과 삭제의 처리가 간단한 것이 특징이다.
최근 미니홈피, 블로그 등의 개인 홈페이지가 활성화되면서 개인의 생활 경험 정보를 기록으로 남기고자 하는 욕구가 증대되고 있다. 이와 같은 시도는 주로 영상이나 텍스트에 의존한 기록이 주를 이루고 있다. 정보 통신 기술의 급속한 발전은 디지털 라이프로그라는 개념으로 개인의 전반적인 일상 생활을 디지털 미디어로 기록해 두고자 하는 시도를 가능하게 하고 있다. 라이프 로그에서 저장되는 정보는 단순히 개인이 보고 듣는 정보뿐 아니라 개인의 주변상황 및 신체상태 등 그 다양성이 더욱 커질 수 있다. 이러한 다양한 정보를 개인의 실생활에서 수집하기 위해 개인이 일상 생활에서 사용하는 사물에 정보 수집 및 처리 기능을 부가하자는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 이와 같이 지능화된 사물을 지능형 가젯(gadget)이라 부른다. 지능형 가젯은 단순한 사용자의 개인 생활 정보를 수집하는 수단 외에도 가젯들 간의 상호 정보 교환으로 사용자의 현재 상황 정보를 인지할 수 있으며 라이프 로그가 저장된 서버와의 정보 교환으로 사용자의 과거 경험 정보로부터 사용자의 의도나 취향을 분석할 수 있다. 이러한 정보를 활용하여 사용자에게 가장 적합하고 특화된 서비스를 제공할 수 있는 환경을 구현할 수 있다. 본 고에서는 이를 위한 기본이 되는 라이프 로그 서비스를 위한 지능형 가젯의 각 구성 모듈인 지능형 가젯 플랫폼, 지능형 가젯 네트워크, 그리고 지능형가젯 미들웨어의 기술 동향과 라이프 로그 서비스의 연구 사례에 대해 살펴본다.
This is a case study of a wellbeing feature for mobile phone. Though it is not related communication feature which is major functionality in mobile phone, it becomes a popular feature by users who want to manage private information and life style. To make a feature for practical usage, Personas is used for development and decision. A late 20 years old lady persona is developed to provide context and background information. Based on the persona, usage scenarios and needed contents were designed. From this case study, suggest a design guideline for personalization features in perspective of user experience design.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.3
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pp.799-808
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2016
To find the pattern of personal data leak incidents and confirm which distribution is suitable for, this paper searched the personal data leak incidents reported by the media from 2011 to 2014. Based on result, this research estimated the statistical distribution using the 'K-S Statistics' and tested the 'Goodness-of-Fit'. As a result, the fact that in 95% significance level, the Poisson & Exponential distribution have high 'Goodness-of-Fit' has been proven quantitatively and, this could find it for major personal data leak incidents to occur 12 times in a year on average. This study can be useful for organizations to predict a loss of personal data leak incidents and information security investments and furthermore, this study can be a data for requirements of the cyber-insurance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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