• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.468-481
• /
• 2018

본 연구는 콘텐츠 유료 이용에 대한 주요 예측변인으로 온라인상에서 이용자의 관여 행동에 주목하고, 이 요인이 실제 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 경험적 데이터를 통해 확인하기 위해 수행되었다. 이러한 연구목적을 위해 정보통신정책연구원이 매년 시행하는 한국미디어패널조사의 2016년 데이터를 분석하였다. 만 20세 이상 성인남녀 8,313명의 응답을 분석한 결과, 온라인 관여, 그 중에서도 적극적 관여(게시물, 댓글 작성 등 콘텐츠 생산에 대한 직접 기여)는 모든 예측변인들 가운데 종속변인을 설명하는 데 있어 기여도가 가장 큰 요인인 것으로 확인됐다. 그에 비해 소극적 관여(공유, 평점주기, 투표 등의 간접적 콘텐츠 생산 기여)는 개인의 성격특성, 온라인 프라이버시 염려와 함께 유의미한 영향이 없는 변인인 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 유료 콘텐츠 판매를 통해 수익을 올리고자 하는 서비스 내지 플랫폼 사업자들의 수익 향상을 위해서는 이용자의 온라인 행동 데이터 수집이 필요하며, 이를 정교하게 분석해 목표를 명확히 한 마케팅 전략을 펼치는 것이 필요하다는 것을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.9-16
• /
• 2023

IoT 환경은 다양한 사물들이 상호 유기적으로 동작하며 이를 바탕으로 여러 서비스를 구성할 수 있다. 앞선 연구에서 우리는 자원 협업을 이용해 사용자의 개인용 단말에 부족한 자원들을 대체하여 서비스하기 위한 자원 협업 시스템을 개발했다. 그러나 앞선 시스템은 자원과 상황의 수가 증가하면 자원 추론 시간이 기하급수적으로 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구는 BIG5 사용자 유형 분류 방법을 적용하여 사용자와 자원을 분류한다. 또한, 본 논문은 BIG5 유형 기반의 전처리를 통해 사용자가 선호하는 자원들을 필터링하고, 필터된 자원들을 추천 시스템의 입력으로 사용하여 추론 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 논문은 제안한 방법을 프로토타입 시스템으로 구현하고 성능 평가와 사용자들의 만족도 평가를 통해 제안한 방법의 유효성을 보인다.