스마트 디바이스의 급격한 증가와 함께 사용자의 SNS(Social Network Service) 이용률도 급격하게 증가하게 되었다. 이로 인해 사용자들의 웹에 대한 접근성도 증가하면서, 데이터의 양도 기하급수적으로 증가하는 결과를 초래하였다. 이런 엄청난 양의 빅 데이터를 통해 획일적인 검색을 통한 정보 제공이 아닌, 사용자 맞춤형 지식 제공을 위한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 이러한 지식 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 수집된 데이터를 분석하고 평가하는 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 스마트폰을 활용하여 40명의 데이터를 수집하여 이동정보와 장소를 추측 하고, 정답 셋을 구성하여 데이터의 평가를 할 수 있는 모델에 대한 연구를 수행 하였다.
그간 박물관은 전시 큐레이팅 중심으로 이루어져왔다. 그러나 최근 방문자 맞춤형 전시가 중시되면서 앱 기반 고객서비스 및 QR코드 인식을 통한 전시 설명 등 다양한 서비스가 제공되고 있다. 이러한 추세에 맞추어 스마트폰이나 소셜네트워크를 이용한 박물관 서비스 관련 연구는 종종 시도되었다. 그러나 정보기술 기반 서비스와 연계한 방문객 만족요인에 관한 연구는 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 ICT 기반 박물관 서비스 품질요인들을 식별, 분류하고 KANO모델에 근거하여 이들의 품질속성을 밝히고자 하였다. 나아가 한국과 오스트리아를 대상으로 표본설문조사를 실시하여 그 차이를 비교하였다. 그 결과 문화 차이가 서비스요인별 품질속성차원에 영향을 준다는 사실을 확인할 수 있었으며, 같은 차원으로 분류된 요인도 지각된 서비스 품질에는 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 박물관 경영에도 문화적 차원을 고려해야 함을 시사한다.
행복한 삶의 질을 목적으로 하는 의료소비자가 증가하면서 웹에 분산되어 있는 블로그의 의료 정보를 바탕으로 신뢰성 있는 의료 시설을 선택하고 고품질의 의료 서비스를 받음으로서, 시간과 비용을 절약할 수 있는 O2O 의료 마케팅 시장이 활성화 되고 있다. 인터넷, 모바일, SNS 등에서 증가하는 비정형 텍스트 데이터는 전문 의료 지식 이외에 작성자의 관심, 선호, 예상 등을 직간접적으로 반영하고 있기 때문에 의료정보의 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구에서는 빅데이터 및 MLP를 사용하여 의료정보 블로그를 분류 (의료블로그, 광고블로그)함으로서 사용자에게 보다 고품질의 의료정보 서비스를 제공하는 블로그 판단 시스템을 제안한다. 제안된 빅데이터 및 머신러닝 기술을 통해 인터넷상에 존재하는 국내의 다수 의료정보 블로그를 종합, 분석한 후 질환별 개인 맞춤형 건강정보 추천 시스템을 개발한다. 이를 통하여 사용자는 자신의 건강문제를 지속적으로 점검하고 가장 적절한 조치를 취함으로서 자신의 건강 상태를 유지하는 것이 가능할 것으로 기대된다.
과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.
본 연구는 청년층의 사회적 자본 형성에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고, 이러한 분석 결과를 통해 청년층의 사회적 자본 축적과 관련된 정책적 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 한국교육고용패널(KEEP)의 중학교 3학년 코호트, 12차년도 자료에 대하여 통상최소자승회귀모형(Ordinary least squre) 및 분위회귀모형(Quantile regression)을 활용하여 사회적 자본의 구성 요소 중 '신뢰'와 '네트워크'에 영향을 미치는 영향 요인들을 각각 분석하였다. 사회적 자본의 구성 요소 중 하나인 '신뢰'에 미치는 영향을 미치는 요인은 결혼 여부, 아버지와 본인의 학력, 자산규모, 자존감 및 경제상황에 대한 만족도, 도서 구입 비용, SNS 사용 여부인 것으로 나타났다. 한편, 사회적 자본의 또 다른 구성 요소 중 하나인 '네트워크'에 영향을 미치는 요인은 남성 여부, 자녀 유무, 특별시 거주 여부, 취업 여부, 자산 규모 및 행복감, 도서 구입 비용, SNS 사용 여부인 것으로 나타났다. 그리고 신뢰와 네트워크의 축적 수준에 따라 이에 영향을 미치는 요인들의 영향력은 다르게 나타남을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 우리나라 청년들의 사회적 자본 축적을 지원하기 위해서는 청소년들의 심리적인 만족감을 높이는 한편, 문화적인 측면에서의 정책적 지원이 이루어질 필요가 있음을 제언하였다. 이와 함께 사회적 자본의 보유 수준에 따라 적합한 맞춤형 사회적 자본 축적 프로그램 개발 및 지원이 이루어질 필요가 있음을 정책적 시사점으로 제안하였다.
본 연구는 귀농 준비, 귀농지 주변환경, 귀농 지원 정책, 가족 지지도, 귀농 의도가 귀농 후 만족에 미치는 영향관계를 파악하고, 이를 통해 귀농 지원정책 담당자들에게 귀농 장려가 활발히 이루어질 수 있는 정책적 제안점을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 귀농 정책 담당자들은 귀농자들이 혼자 판단하기 보다는 충분히 가족들과 상의할 수 있는 정보들을 제공해 주어야 할 것이고, 귀농의 준비를 다양화함으로써 귀농에 대한 접근성을 높여야 할 것이다. 둘째, 귀농 정책 담당자들은 귀농지 주변에 대한 인프라 구축과 함께 마을 주민과 청년회 및 부녀회 등을 통해 농촌생활의 정보를 쉽게 접할 수 있도록 SNS, 유튜브 등을 개설하여 귀농생활의 즐거움과 귀농성공에 대한 정보를 제공해 줌으로써 귀농에 자신감을 심어줄 수 있는 정책을 마련해야 할 것이다. 또한 젊은 층이 귀농 및 귀농 정착을 할 수 있도록 각종 편의 시설 제공, 귀농자 모임 결성 등을 통해 젊은 농촌 만들기에 노력을 해야 할 것이다. 셋째, 귀농 정책 담당자는 귀농자에 대한 맞춤형 지원 정책(예: 1년간 귀농해보고 정착하기, 농지 무상지원, 기관에서 판로 확보 보증제, 선진국 견학, 농지 시설현대화 지원 100% 등)을 마련해야 할 것이다. 또한 이러한 정책이 귀농으로 이어질 수 있도록 홍보 전략을 강화해야 할 것이다. 마지막으로 귀농 정책 담당자들은 농사 외에 부수적인 경제 활동꺼리(거주지에 대한 숙박 제공-에어비앤비, 귀농 전 자신이 가지고 있는 전문성과 직장 업무와 관련된 재능 기부, 농촌 체험 등)등을 할 수 있도록 귀농자들에게 지원을 해야 할 것이다.
본 연구는 ScienceON의 MZ세대 맞춤형 포털로서의 개선을 위해 MZ세대의 정보 포털 이용 특징 및 ScienceON에 대한 수요를 조사하여 ScienceON의 개선방안 도출을 진행했다. 이를 위해 ScienceON을 이용해 본 경험이 있는 MZ세대를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, ScienceON의 개선방향을 도출하였다. 본 연구에서 제시하는 ScienceON 개선방안은 다음과 같다. 첫째, 익숙함과 편리함을 추구하는 MZ세대를 위해 MZ세대와 친숙해지기 위한 방안 도출이 필요하다. 둘째, 직관적 메뉴 배치 및 간편한 정보 제공 등 포털을 개선할 필요가 있으며, 디자인 및 UI의 개선과 ScienceON이 제공하는 기능의 재정비 등 다양한 방면의 개선이 필요하다. 셋째, SNS 및 유튜브 등 다양한 플랫폼을 통해 콘텐츠를 제공하여 ScienceON의 확산을 도모해야 한다. MZ세대에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있는 추세에 따라 향후 MZ세대의 특징 및 수요에 대한 분석 연구가 늘어날 것으로 전망된다. 이에 이번 연구는 MZ세대에 대한 연구의 기초자료로 활용될 수 있으며, MZ세대의 정보검색 및 서비스에 대한 수요에 대해 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
만성질환 관리 서비스가 활성화되기 위해서는 유헬스 플랫폼을 중심으로 서비스 콘텐츠 개발자, 서비스 제공자, 디바이스 공급자 등이 긴밀하게 협력하여 가치사슬을 형성하는 생태계가 구축되어야 한다, 그러나 기존 유헬스 플랫폼은 안전하고 효율적인 개인건강기록 (PHR) 관리, 맞춤형 지능형 서비스 지원, N 스크린 서비스 지원 등의 부족으로 효과적인 생태계 구축이 어렵다. 이 논문에서는 이러한 유헬스 플랫폼의 문제점을 개선하기 위해 새로운 '만성질환 관리 플랫폼(CDMP: Chronic Disease Management Platform)'을 제안한다. CDMP는 만성질환 건강관리 증진 서비스를 개발 실행 공유하기 위한 공통 기능을 컴포넌트로 제공하고 다양한 서비스 및 시스템 간의 연결.통합을 위한 허브 기능을 수행하는 소프트웨어 플랫폼이다 CDMP는 SOA 기반으로 설계되어 높은 재사용성 확장성을 제공하며 정보 콘텐츠 서비스를 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 Open API를 제공하는 개방형 플랫폼, N스크린 서비스를 위한 멀티플랫폼, SNS와의 연동을 통한 자가관리 기능을 지원한다. 이 논문에서는 CDMP 개발을 위한 요구사항 분석, 구조 설계, 설계 검증을 위한 프로토타입 구현을 수행하고, 특히 PHR 정보 관리를 위한 '하이브리드 데이터 모델'의 구현과 성능 평가를 통해 CDMP의 우수성을 검증하였다.
인터넷 포털과 사회관계망 서비스(SNS) 등의 온라인 공간에서 사용자 간의 의견 공유가 활발해짐에 따라 이를 악용하여 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 유포되는 비정상 정보도 증가하고 있다. 특히 비정상 정보가 정치적인 목적으로 유포되면 선거 결과뿐 아니라 다양한 사회 정책과 시민 생활에도 영향을 미친다. 이러한 비정상 정보는 불특정 다수에 대한 유포에서 시작하였으며 이들의 특성을 분석하고 탐지하기 위한 기존 연구도 이러한 불특정 다수 대상 유포에 초점을 맞추었다. 하지만 최근에는 더욱 효과적으로 영향을 미치기 위해 공통 관심사를 가진 집단(예: 부동산에 관심 있는 사람들의 모임)을 대상으로 내용과 형식을 조정한 맞춤형 정보를 유포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관심 집단을 대상으로 한 비정상 정보의 특성을 분석하고 이를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 선거 전후에 10개의 공통 관심 집단에 게시된 의견을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 각 집단에 맞춤화된 정보가 실제 유포되고 있으며 선거일이 가까워짐에 따라 점차 증가함을 보였다. 또한, 비정상 정보를 탐지하기 위한 시스템을 제안하였는데, 이 시스템은 개별 의견에서 보이는 특징뿐 아니라 의견 게시자의 전반적인 행위 및 게시자와 협력한 사용자의 특성을 종합적으로 분석한다. 제안한 시스템을 수집한 데이터에 적용한 결과 90% 이상의 정확도로 비정상 의견을 탐지하였으며 다수의 사용자가 조직적으로 비정상 의견을 유포한 정황을 발견하였다. 제안한 시스템으로 관심 집단에 게시된 의견을 주기적으로 검사한다면 비정상 정보의 유포를 더 빠르게 차단하고 영향을 줄일 수 있을 것이다. 또한, 탐지에 활용한 특징은 정치적인 목적 이외의 비정상 정보 판별에도 활용될 수 있을 것이다.
PC나 스마트폰을 활용한 정보 검색비율이 높은 20-30대 성인 남녀를 대상으로 식품영양정보 이용 실태와 만족도를 조사하여 맞춤형 식품영양정보 콘텐츠 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 설문조사를 실시한 결과, 조사대상자 총 570명 중 남자가 45.4%, 여자가 54.6%였고, 20대가 66.3%, 30대가 33.7%였으며, 직장인이 52.3%, 학생이 41.6%, 무직이 6.1%였고, 기혼이 16.1%, 미혼이 83.9%였으며, 1인 가구가 전체의 41.4%, 가족과 함께 동거하는 경우가 58.6%였다. 매체별로 하루 평균 3시간이상 이용하는 경우는 TV가 14.2%, PC가 26.0%, 스마트폰이 63.7%였다. 식품영양정보의 검색빈도는 일주일 1회 이상이 30.9%, 일주일 1회 미만이 36.8%, 검색하지 않는 경우가 32.3%였다. 정보를 실생활에 적용한 경험이 있는 경우는 전체의 70.0%였고, 정보를 타인과 공유한다는 응답은 전체의 54.7%였으며 공유방법 (복수응답)은 구두 전달이 69.6%, SNS 이용이 64.4%였다. 정보검색 비율은 맛집 정보 (64.8%), 다이어트 (57.5%), 음식조리법 (55.7%), 식품성분 및 효능 (35.2%), 건강기능식품 (31.1%) 순으로 높았다. 식품영양정보에 대한 전체적인 만족도는 평균 3.33점/5점이었고 전체적인 만족도는 '내용 설명이 충분하고 이해하기 쉬움' (3.43점), '제목과 내용이 일치' (3.35점), '참신하고 새로운 정보 제공' (3.22점)순으로 평가점수가 높았고, '수요자와의 의사소통 가능' (2,73점) 항목이 평가점수가 가장 낮았다. 정보이용 만족도 평가점수는 정보검색을 하는 그룹 (p < 0.001), 검색한 정보를 실생활에 이용하는 그룹 (p < 0.001)과 정보를 타인에게 전달하는 그룹 (p < 0.001)에서 유의적으로 높았다. 정보이용자의 만족도 향상을 위해서는 정보이용자의 특성에 맞는 맞춤형 정보 제공이 필요하며 이를 위해서는 대상별 정보 요구도 조사와 만족도 평가가 지속적으로 수행될 필요가 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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