제품을 추천하는 기능은 사용자의 콘텐츠 또는 제품 소비량에 직결되기에 다양한 인터넷 플랫폼에서 많은 관심을 받고 있다. 이러한 제품 추천 시스템의 성능은 다양한 머신러닝 알고리즘과 딥러닝의 발전에 의해 성능을 비약적으로 개선되어왔다. 하지만 여느 딥러닝과 머신러닝 알고리즘과 마찬가지로 추천 시스템들의 성능은 빅데이터의 품질에 따라 매우 민감한 영향을 받는다. 본 논문에서는 모바일 배달 플랫폼에서 사용자들의 리뷰 데이터들을 통해 딥러닝과 빅데이터를 사용하여 음식을 추천하는 방법을 제안한다. 또한 사용자들의 리뷰 데이터들을 정제하여 데이터의 품질을 높이는 과정을 추가하여 그 결과가 성능에 얼마만큼 영향을 미치는 지를 실험을 통하여 분석한다.
배달음식 소비시장을 세분화하여 고객 성향 맞춤형 제품과 서비스 개발을 위한 기초자료로 활용하고자 배달음식 이용 경험이 있는 성인남녀 총 636명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사대상자의 식생활라이프스타일 평가항목에 대한 요인분석 결과 안전지향, 편의지향, 맛지향, 경제지향 요인이 도출되었고 요인분석 결과를 토대로 군집분석을 실시한 결과 조사대상 고객을 식생활 저관심군, 편의·경제 추구군, 미식·경제 추구군으로 분류하였다. 군집에 따른 조사대상자의 일반 특성에 대한 차이분석 결과 연령 (p < 0.001), 결혼 여부 (p < 0.001), 가족 유형 (p < 0.01), 주거 형태 (p < 0.05) 에서 유의적인 차이가 있었다. 식생활 저관심군은 기혼 (67.1%), 가족과 함께 거주하는 비율 (85.4%), 아파트에 거주하는 비율 (74.2%)이 다른 군집에 비해 높았고 편의·경제 추구군은 1인 가구 비율 (28.9%)이, 미식·경제 추구군은 미혼의 비율 (62.0%)이 다른 군집에 비해 높았다. 조사대상자의 연령은 편의·경제 추구군(32.3세)과 미식·경제 추구군 (32.5세)에 비해 식생활 저관심군 (40.0세)이 유의적으로 높았다(p < 0.001). 식생활라이프스타일 군집에 따른 배달음식 소비 실태에 대한 차이 분석 결과 주문횟수 (p < 0.001), 주로 주문하는 요일 (p < 0.05), 배달음식의 정보 습득 경로 (p < 0.001), 주문 방법 (p < 0.001), 같이 섭취하는 사람 (p < 0.01)에서 군집 간에 유의적인 차이가 있었으며, 편의·경제 추구군은 배달음식 주문횟수 (p < 0.001)와 배달음식에 대한 전체적인 만족도 (p < 0.001)에서 식생활 저관심군과 미식·경제 추구군에 비해 유의적으로 높았다. 따라서 음식점 경영자와 배달 플랫폼 업체는 배달음식 고객의 만족도를 극대화하기 위해서 고객의 식생활 라이프스타일 특성을 고려한 제품과 서비스를 개발하고 배달음식의 품질 향상을 위해 지속적으로 노력해야 할 것이다.
In this study, delivery workers were regarded as workers and industrial accident and serious accident prevention were studied. As a result of the study, first, it was confirmed that awareness of safety guidelines has an effect on disaster prevention and is related to reducing serious accidents. Second, among the forms of organizational culture, rational culture was shown to have a positive impact on serious accidents. Third, the moderating effect of organizational culture Rational culture, a sub-concept, was found to have a moderating effect on serious accidents. Fourth, according to the opinions of workers for disaster prevention of delivery workers, it was classified into policy part, environmental part, and worker's duty part, and the necessity of strengthening safety education and strong regulation was suggested in the policy part.
The food delivery platform labor market has been continuing to grow rapidly in Korea, which resulted in traffic accident increases of delivery riders. To prevent traffic accidents while delivery, this study conducted a survey for 462 delivery riders and analyzed the statistical relationships of delivery characteristics and risk perception with delivery accidents. The results of this study revealed that riders with young age (20s: 46.6%) and/or low delivery experience (less than 1 year: 50.6%) had significantly higher proportion of accident experience than other age groups (over 40s: 36.2%) and high delivery experience (more than 2 years: 36.4%). In addition, side job riders (61.5%) showed significantly higher proportion of accident experience than main job riders (39.1%). The riders with accident experience had more number of deliveries per hour (weekday: 3.56, weekend: 3.91) than the riders without accident experience (weekday: 3.29, weekend: 3.68). Lastly, the riders with accident experience rated significantly higher perceived level of risk on weather, violation of traffic laws, uninspected motorcycle, receiving calls while driving, missing safety training, missing personal protective equipment than the riders without accident experience. This study suggested four aspects based on the study results to prevent traffic accidents for delivery riders.
본 논문에서는 Visual 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM : Simultaneous Localization and Mapping)기술을 응용하여 실내에서 생성된 SLAM 맵을 기반으로 지정된 목적지에 물건을 배달하는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였다. 실내에서 SLAM 맵을 생성하기 위해 소형 자율주행 차량 플랫폼의 상단에 SLAM 맵 생성을 위한 심도 카메라를 설치하고 SLAM 맵 속에서의 정확한 위치추정을 하기 위해 추적 카메라를 장착하여 구현하였다. 또한, 목적지의 표찰을 인식하기 위해 합성곱 신경망(CNN : Convolutional neural network)을 사용하여 목적지에 정확하게 도착할 수 있도록 주행 알고리즘을 적용하여 설계하였다. 실내 배송 자율주행 차량을 실제로 제작하였고 SLAM 맵의 정확도 확인과 CNN을 통한 목적지 표찰 인식 실험을 수행하였다. 결과적으로 표찰 인식의 성공률을 향상시켜 구현한 실내 배송용 자율주행 차량의 활용 적합성 여부를 확인하였다.
This study aims to analyze how specific features of a mobile platform such as economic feasibility, interactivity, safety, and design are correlated with perceived ease of use and customer satisfaction, targeting those who purchase delivery food on a mobile platform dedicated to delivery services. A survey was conducted on customers who had bought delivery food on a mobile platform and the data collection was conducted from August 19, 2019 to September 18, 2019, using 300 mobile platform service users. A total of 300 copies were retrieved. 249 valid samples of 300 copies were analyzed with SPSS 23.0 and AMOS 23, and In addition, programs including SPSS and AMOS were used for the analysis of frequency, confirmatory factor, reliability and validity, correlation and structural equation model. Major findings of such analysis are as follows. First, design characteristic of a mobil platform had relevant impacts on perceived ease of use. However, economic feasibility, interactivity, and safety did not significantly affect perceived ease of use. Second, perceived ease of use had a significantly influenced on the extent of customer satisfaction. Hence, from practical and academical point of views based on the results of this analysis, this study is expected to provide directions and some practical and useful implications for a mobile platform for food delivery services.
본 논문은 실내환경에서 로봇의 센싱영역을 벗어난 곳에 위치하는 사용자에게 접근하여 배달서비스를 제공하기 위해 로봇의 최적 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 먼저, 사용자의 위치를 추정하기 위해 비콘-태그 모듈정보에 삼변측량법을 적용하여 실내환경에서 위치를 추정하였고, 사용자 추정위치로부터 최적의 로봇 이동목표(Goal)를 설정하기 위해 보로노이 그래프(GVG)의 생성 노드정보를 기반으로 사용자 위치, 장애물, 이동경로 정보의 연산을 통해 최종 위치를 추정하였다. 실제 로봇플랫폼의 목적지 이동을 통해 해당 서비스로봇의 위치정밀도를 검증하였다.
Purpose: Delivery food orders are on the rise due to the COVID 19 pandemic. Many customers are ordering food through delivery apps rather than visiting restaurants to eat out. Delivery application platforms are growing due to the development of O2O. Most of the people who provide gig worker for delivery applications are rider. Rider provides labor on their own terms and have more work flexibility and autonomy than ordinary workers. Trust can be transferred from a well-known entity to an unknown entity. From the customer's point of view of using the delivery application, trust can be seen through the third-party trust of the delivery application platform-rider-customer. Therefore, this study intends to investigate the effect on delivery application trust and rider trust through the well-known characteristics of delivery applications. Research design, data, and methodology: This study was conducted on Korean consumers over 20 years of age who have ordered food through a delivery application for the past month. After educating 5 investigators about the purpose of this study, 60 copies of the survey were conducted per person. During the investigation period, from September 2 to September 26, 2021, 322 copies were collected over 25 days. Among the collected questionnaires, 37 were excluded from insincere or partially unanswered, and 285 were used for analysis. In addition, the collected data were analyzed using SPSS 25.0 and AMOS 25.0. Result: As a result of the study, convenience, price, and variety of restaurants were found to have a significant positive (+) effect on app trust, but design did not have a significant effect on app trust. Also, it was found that convenience had a significant positive (+) effect on trust in rider, but design, price, and variety of restaurants did not have a significant effect. App trust was found to have a significant positive (+) effect on rider trust and intention to use, and it was found to have a significant positive (+) effect on rider trust and intention to use. Conclusions: First, this study established a structural framework between delivery application characteristics-delivery-app trust-rider trust-intention to use. Second, in this study, it was found that customer trust in well-known delivery applications was transferred to less-known rider trust. Third, the delivery application should increase the convenience of use. Fourth, delivery application should set the delivery fee appropriately. Fifth, delivery application must continuously train the rider.
COVID-19 여파로 인한 비대면 서비스와 가정 재정 불안정성의 증가로 이륜차 보험사기 발생이 예상되고 있다. 이와 함께 보험사기 수법도 갈수록 교묘해지고 있다. 하지만 비대면 배달 수요와 연관된 이륜차 교통사고와 보험사기 적발 모형 관련 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 보험사기의 표본 편중문제를 해결하기 위해 균형 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하고 보험사기 조사 전문가의 정성적인 판단 기준을 반영한 변수를 모델에 포함하여 적용성을 향상시키며 적발력 높은 이륜차 보험사기 모형을 개발하고자 한다. 보험사기 적발 모형 개발 결과, 기존의 비균형 랜덤 포레스트 모형에 비해 균형 랜덤 포레스트가 보험 사기혐의자를 분류하는 데 있어 통계적으로 우수한 점을 확인할 수 있었다. 특히, 총 26개의 변수를 토대로 탐색적 변수 조합을 적용한 모형의 예측 성능이 가장 높았지만 일부 변수만을 사용한 확인적 모형의 예측 성능도 크게 떨어지지 않은 와중에, 정성적인 보험사기 전문가가 선정한 변수만을 사용한 확인적 모형은 예측력이 떨어지는 것을 확인하였다. 또한, 총 26개의 변수 중 운전자 성별, 연령, 운전자 피보험자 일치 여부, 미수선 청구금액, 대인보험금 등이 중요한 변수로 확인되어 이를 활용해 이륜차 보험사기 혐의자 선별을 위한 적극적인 대처가 필요해 보인다.
Recently, delivery app services based on the O2O platform are increasing rapidly. Accordingly, various studies on O2O service have been conducted. Most of the studies are on consumer behavior in O2O services, and few studies on platform vendors have been conducted. Therefore, this study empirically analyzed the factors affecting the vender's intention to continuous use in the O2O delivery app platform service. Based on prior researches, we set the quality characteristics and network characteristics of the O2O platform as independent variables. The quality characteristics of the O2O platform consisted of system quality, information quality, and service quality, and the O2O platform network characteristics consisted of network externality and platform reputation. Perceived value and switching cost were set as mediated variables, and vender's intention to continuous use was set as dependent variables. For empirical analysis, we conducted a survey targeting vendors of O2O delivery app platform service, and conducted frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, and regression analysis. As a result of the analysis, the quality characteristics of the O2O platform, such as system quality, information quality, service quality, and O2O platform network characteristics, showed that network externality and platform reputation had a positive effect on perceived value. The perceived value was found to have a positive effect on the switching cost and the intention to continuous use, and the switching cost was found to mediate the perceived value and the intention to continuous use. This study can contribute to the establishment of platform operation strategy as an empirical analysis on the factors that influence the intention of O2O platform vendors to use the platform continuously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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