AI 스피커를 비롯한 관련 디바이스에 감정 맞춤형 서비스나 다양한 기능들이 부가된 기기들이 등장하고 있다. 이에 본 연구는 AI 스피커 사용자들이 작성한 구매 후기 텍스트들의 주제를 확인하고, 실제 설문조사를 통한 실증분석 결과와 비교하기 위해서 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 더 나아가 AI 스피커 사용 경험이 있는 이용자 600명을 대상으로 사용자가 지각한 스피커의 감성지능과 관계품질을 조사하고 서로 유의한 관계가 있는지 구조방정식모형을 통해 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 토픽모델링 분석결과는 대부분의 글에서 주로 AI 스피커의 기능적인 측면에 대해 언급하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자가 인식하는 AI 스피커의 감성지능은 관계품질에 영향을 미치며, 관계품질은 고객만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 본 연구는 AI 관련 기존 연구를 확장시켜 감성지능 및 관계품질의 개념을 새롭게 접목하여 분석함으로써 이론적 및 실무적으로 시사점을 제공하고 있다.
사회 전반에 걸쳐 소셜네트워크 서비스의 영향력이 매우 커짐에 따라 국내의 많은 기관들에서도 소셜네트워크 서비스의 도입을 통해 이용자와 소통하려는 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안한 맞춤형 콘텐츠 추천 서비스에 소셜네트워크 서비스 개념을 접목한 신뢰성 있는 전시물 관련 콘텐츠 추천 서비스를 제안한다. 기존의 콘텐츠추천 방법에 비해 제안하는 서비스는 그 이용자들의 소셜네트워크 상의 관계를 활용하여 전시물 관련 콘텐츠를 효과적이고 신뢰적으로 추천해줄 수 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권1호
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pp.33-43
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2017
The content curation service through big data analysis is receiving great attention in various content fields, such as film, game, music, and book. This service recommends personalized contents to the corresponding user based on user's preferences. The existing book curation systems recommended books to users by using bibliographic citation, user profile or user log data. However, these systems are difficult to recommend books related to character names or spatio-temporal information in text contents. Therefore, in this paper, we suggest a personalized book curation system based on integrated mining of a book. The proposed system consists of mining system, recommendation system, and visualization system. The mining system analyzes book text, user information or profile, and SNS data. The recommendation system recommends personalized books for users based on the analysed data in the mining system. This system can recommend related books using based on book keywords even if there is no user information like new customer. The visualization system visualizes book bibliographic information, mining data such as keyword, characters, character relations, and book recommendation results. In addition, this paper also includes the design and implementation of the proposed mining and recommendation module in the system. The proposed system is expected to broaden users' selection of books and encourage balanced consumption of book contents.
19대 총선에서 특정 후보의 이름을 포함하도록 정한 통합식별아이디 이포지션(ePosition)을 기반으로 후보 개인 맞춤형 LBSNS 앱을 기획하여 개발하고 선거기간 동안 홍보 목적으로 활용하였다. 선거를 전후하여 본 LBSNS 앱이 후보의 지지율 변화에 어느 정도 기여했는지 정량적으로 그 영향을 분석하였다. 대전광역시 6개 지역구 24명의 후보를 대상으로 개인 맞춤형 LBSNS 앱을 활용한 후보와 그렇지 않은 후보를 구분하여 선거운동 기간 동안 언론에 공개적으로 발표된 지지율과 개표 결과를 바탕으로 개인별 지지율 변화를 비교하였다. 해당 앱을 활용한 3명의 후보는 각각 12.6%, 11.4% 및 11.2%씩 두 자리 수의 지지율 상승이 있었지만 나머지 21명의 후보들은 지지율 변화는 모두 3% 이내로 머물러 개인맞춤형 스마트폰 앱을 활용함으로써 후보 지지율 상승에 상당한 효과가 있었다.
최근 스마트폰 발달로 인터넷 접근이 쉬워짐에 따라 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 이용이 손쉬워졌다. 하지만 현재 SNS는 개인의 일상 또는 관심사 공유에 그치며 여러 사용자 간의 공통관심사 파악은 어렵다. 본 논문에서는 SNS를 통해 개인이 아닌 여러 사용자 간의 공통관심사를 파악하여 스마트폰을 통해 원하는 것을 추천해주는 콘텐츠 추천 시스템을 제안한다. 추천 시스템은 그룹 내 사용자들의 선호도와 편차를 고려하여 제안한 공식을 포함한다. 시뮬레이션 후 공식에 대해 나올 수 있는 경우는 4가지로 간추려졌다. 그 결과 개인의 선호도를 나타내는 '좋아요' 수가 많으면서 페이스북 사용자들 간 선호도 편차가 적은 콘텐츠를 추천한다. 제안한 방법은 공식에 대한 4가지 경우의 시뮬레이션과 실제 페이스북 사용자들의 '좋아요' 데이터로 증명한다. 제안 시스템은 그룹 내에서의 선호도와 편차를 고려하여 공통관심사를 추천해주기 때문에 양질의 맞춤형 콘텐츠를 제공한다.
온라인 커뮤니티를 비롯한 다양한 온라인 플랫폼이 발전하면서 플랫폼의 성과는 사용자 참여에 따라 크게 좌우될 수 있다. 이에 플랫폼 운영자들은 사용자 참여를 유도하는 여러 전략을 활용하고 있는 가운데 게임화(gamification)가 주목 받고 있다. 본 연구에서는 대표적인 게임화 전략인 배지시스템이 실제 사용자 참여 증가에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 플랫폼 맥락에서 맞춤형 게임화 전략 적용의 가능성을 확인하기 위해, 온라인 사용자 정보공개 수준에 따른 맞춤화 전략의 효과를 살펴보았다. 이를 위해 개발자 Q&A 커뮤니티 사이트인 스택오버플로에서 파이썬 배지를 획득한 사용자 557명의 답변 1,048,020개를 직접 수집하여 분석에 활용하였다. 연구 결과 배지를 제공하는 것이 사용자 참여 양을 증가시키는데 효과적으로 작용한 데 반해, 참여 질에는 부분적인 증가 효과가 있음을 확인하였다. 또한 사용자 정보 공개 수준이 배지 획득 이후 참여의 감소에 미치는 영향을 조절하지는 않는 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 목표 행동에 따른 게임화의 효과 차이와 맞춤형 게임화에 대한 관심을 환기했다는 점에서 실무적인 시사점이 있다.
정보통신 기기의 발달에 따라 스마트 러닝으로 교육방법이 진화하고 있다. 스마트 러닝에 있어서 학습자의 관심분야에 맞는 적절한 콘텐츠의 제공이 필수적이다. 본 논문에서는 텍스트 분류 기술을 이용하여 학습자의 SNS 데이터로부터 관심분야를 자동적으로 파악해내는 시스템을 제안한다. 텍스트 분류를 위해 카테고리 별로 기 분류되어있는 데이터를 수집하여 기계 학습을 수행하였다. 텍스트 분류의 정확도 향상을 위해 카테고리 분류 단위 크기를 변화시키면서 정확도를 측정하고 분석하여 실제 서비스에 적용 가능한 수준으로 판단되는 82.5%의 정확도를 얻었다.
최근 스마트 강아지인식표 등의 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술을 활용하여 반려동물의 건강관리를 실시간으로 수행하는 기기가 개발되고 수요 또한 증가하고 있으나 반려동물용 IoT 기기들은 복잡한 처리가 어렵고, 단순히 센서 정보을 이용 건강상태를 파악하기 때문에 고급기능을 구현하는데 한계가 있다. 본 논문은 통계적 분석을 활용하여 맞춤형 사료제작, 의약품제작, 반려동물 건강관리 등의 반려동물에게 맞춤형 개인화서비스가 가능한 통합 플랫폼을 설계한다. 반려동물이 착용하고 있는 IoT기기로부터의 센서 정보와 쇼핑몰에서의 고객의 구매 패턴 정보, 소셜미디어(SNS) 정보를 수집하는 미들웨어를 설계 한다. 또한 이를 통해 수집한 데이터를 데이터 베이스화하고 개인화서비스에 활용될 수 있도록 수집된 정보를 정제하고 분석 및 추론 가능한 분석기를 설계 한다.
대학의 평생교육체제 성인학습자 입시홍보 융합 전략 수립에 중요한 자료를 제시하고자 성인학습자를 대상으로 대학의 평생교육 참여 동기, 선택 시 중요하게 인식하는 요인 등을 실증 분석하고자 하였다. 성인학습자의 참여동기에서는 1순위로 새로운 지식과 기술 습득, 2순위로 새로운 것을 배우는 것 자체가 좋아서, 3순위로 함께 배우는 활동을 하기 위해로 나타났다. 전문성 확보를 통한 프로그램 다양성과 질을 높이기 위해 교수 및 직원에 대한 학교의 적극적인 투자가 필요할 것이다. 성인학습자들은 자신과 교류하고 있는 체계에서 정보를 습득하고 있으며, 나아가 대학의 교수 등의 홍보로부터 정보를 파악하는 것으로 나타났다. 지인을 통해 경로 및 정보를 습득하고 있기 때문에 불특정 다수의 성인학습자들에게 지속적으로 맞춤형 교육과정 개발 등이 필요할 것이다. 입시홍보는 다양한 융합전략으로 지역의 현수막 거치와 지하철 홍보, 지역신문, 구전, SNS, 인터넷 등으로 다양한 융합 전략을 적극 활용해야 할 것이다.
최근, 애완동물의 급격한 증가로 애완동물의 건강상태 체크와 다양하게 수집된 데이터를 활용하여 사료 추천 등 통합적인 애완동물관련 개인화 상품 추천 서비스가 요구된다. 본 논문은 빅 데이터 기술을 활용하여 애완동물관련 데이터 수집, 전처리, 분석, 관리등 다양한 개인화서비스를 할 수 있는 상품 추천시스템을 구현한다. 먼저, 애완동물이 착용하고 있는 센서 정보와 고객의 구매 패턴, SNS 정보를 수집해 데이터베이스에 저장하고 통계적 분석을 활용하여 사료제작, 애완동물 건강관리 등 맞춤형 개인화 추천 서비스가 가능한 플랫폼을 구현한다. 본 플랫폼은 유사도가 분석될 상품과 상품정보에 대한 유사도 상품 정보를 출력하고 최종적으로 추천 분석한 결과를 출력하여 고객에게 정보를 제공 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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