동조욕구와 차별화욕구라는 상반된 욕구에 의해, 소비자는 타인의 구매선택을 추종하기도 하고 회피하기도 한다. 본 연구는 동조이론과 차별화이론을 사용하여 이러한 현상을 살펴보았다. 특히, 제품유형이나 소비자특성뿐만 아니라, 선택상황(구매상황 혹은 사용상황)도 함께 고려함으로써, 소비자의 제품 선택에 있어서의 사회적 영향에 대한 기존 이론을 확장시켰다. 실험 결과, 정체성 표현과 무관한 제품(예, USB memory stick)의 경우, 사람들은 사용상황에서보다 구매상황에서 동조 행동을 보였다. 하지만, 정체성 표현과 관련된 제품(예, 청바지)의 경우, 소비자가 해당 제품을 정체성 표현과 관련되었다고 지각하는지 여부에 따라 선택상황의 영향이 달라졌다. 즉, 청바지가 자신의 정체성을 표현하는 제품이라고 지각하는 소비자는 사용상황에서는 차별화 행동을 구매상황에서는 동조 행동을 보인 반면, 청바지가 자신의 정체성을 표현하는 제품이라고 지각하지 않는 소비자는 선택상황의 영향을 받지 않았다.
최근 상황정보 관리의 범위가 단일 도메인에서 다중 도메인으로 확장되면서 사용자의 상황정보는 사용자가 위치하고 있는 도메인뿐만 아니라 여러 도메인에 연관되게 되고 그로 인해 제공될 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스가 점점 다양해졌다. 다중도메인 환경에서 같은 종류의 상황정보는 다수의 로컬 상황정보 관리자에 의해 제공될 수 있기 때문에, 해당 상황정보에 대한 적합한 로컬 상황정보 관리자가 글로벌 상황정보관리자에 의해 선택되어야 한다. 본 논문에서 우리는 하나의 글로벌 상황정보 관리자와 여러개의 로컬 상황정보 관리자로 구성된 연합 구조를 제안하고, 연합 상황정보 처리를 위해 상황정보 제공자 선택 문제에 대해 논하고 선택 방법을 제안한다. 또한 연합 상황정보 관리에서 어떻게 이 선택 방법이 상황추론의 결과를 향상시키는지 보여준다.
본 연구는 다중 사용자가 존재하는 환경에서 각 사용자의 요구를 만족시킬 수 있는 서비스를 탐색하고, 선택된 서비스를 또 다른 사용자에게 제공되는 서비스와의 충돌 없이 제공하기 위한 서비스 선택 모델을 제안한다. 이 모델은 개별 사용자의 프로파일을 관리하는 사용자 에이전트(User Agent), 환경 정보를 인지하는 센서 매니저(Sensor Manager), 현 환경에 존재하는 기기들의 상태를 관리하는 장치 매니저(Device Manager), 그리고 개별 서비스들 사이의 충돌을 회피하고 서비스를 선택하는 서비스 브로커 (Service Broker) 의 4 가지 타입의 에이전트로 구성되어있다. 사용자 에이전트는 사용자의 과거 행동 정보로부터 사용자의 선호 패턴 및 프로파일을 추출해 낸다. 센서 매니저는 현재 환경에 존재하는 센서들로부터 전달받은 환경 정보를 조합함으로써, 현재 상황을 특징 짓는다. 사용자 에이전트와 센서 매니저로부터 현재 사용자의 특성과 현재 상황 정보를 전달 받은 서비스 브로커는 그 사용자가 현재 상황에서 어떠한 서비스를 필요로 하고 있는지 판단한다. 서비스 선택은 인지된 현재 상황에서 수행 가능한 서비스 목록 중에서, 사용자의 선호도 및 프로파일에 의해 적절한 서비스가 선택 된다. 이렇게 선택된 서비스는 그 서비스를 제공하기 위한 장치들의 작동을 제어함으로써 사용자에게 제공된다. 서비스를 위한 장치를 선택하고, 작업을 할당하기 위해 서비스 브로커는 장치 매니저를 통해 현재 사용 가능한 장치들의 상태와 제공하려는 서비스와 충돌을 일으킬 수 있는 장치들의 상태 정보를 받아와 서비스를 위한 최적의 장치들을 선택하고 동작에 대한 제어 정보를 작성한다. 이렇게 만들어진 서비스 제공 계획은 장치 매니저에게 전달되고, 장치 매니저는 계획에 따라 실제 장치들을 제어한다. 이상의 다중 에이전트 모델을 통해, 특정 상황에 존재하는 사용자 개개인에게 특성화된 서비스를 충돌 없이 제공할 수 있다.
이 논문에서는 상황에 적합한 정보들을 선택하고 이를 해당되는 GUI (Graphic User Interface) 객체를 통해 사용자에게 제시하기 위한 규칙 기반의 지능적 사용적 인터페이스 구조를 제안하고, 이를 이용하여 실제로 군사 분야 정보 융합 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 군사분야와 같이 복잡하고 급변하는 상황에서는 상황에 따라 필요한 정보가 다를 뿐만 아니라, 불필요한 정보의 제시로 인해 오히려 사용자의 판단에 혼란을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 점을 고려하여, 제시할 정보와 GUI 객체의 적절한 대응뿐만 아니라, 상황에 따라 사용자에게 필요한 정보를 해당분야의 전문가로부터 획득한 규칙에 의해 선택적으로 제시하도록 하기 위한 GUI 구조를 제안하였다. 개발한 GUI의 구조는 입력 해석, 제시할 정보의 선택, GUI 객체의 선택, GUI객체의 생성 및 속성 기정, GUI 객체의 배치 및 출력 단계들로 구성되며, 각각의 단계는 규칙에 의해 처리된다. 제안된 구조에 의해 공중 작전 수립을 위한 정보 융합 시스템의 사용자 인터페이스를 개발한 결과, 다양한 매체를 통해 많은 데이터가 들어오는 상황에서 필요한 정보만을 선택하여 적절히 제시해 줌으로써 사용자의 신속한 상황 판단과 결정 수립을 지원할 수 있었다.
본 연구에서는 구매 상황과 직접적 관련이 없는 특정 정서 상태가 상품 선택에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 상품 범주는 구매하고자 하는 물품을 대하는 태도로 분류된 실용적/쾌락적(utilitarian/hedonic) 물품 기준을 사용하였고, 동일한 시나리오 상황에서 특정 정서(긍정/부정/중립)에 따라 선택된 상품에 차이가 발생하는지를 살펴보았다. 그 결과, 중립적 정서 상황에 비해 부정적 정서 상황에서 실용적 목적을 지닌 상품을 선택하는 비율이 유의미하게 높았다. 이는 부정적 정서가 체계적이고 구체적인 정보 처리 과정을 촉진시킨다는 기존 연구 결과가 구매행동에서도 적용 가능함을 시사한다.
노직은 뉴컴의 문제를 뉴컴이 묘사한 상황에서 합리적인 행위를 선택함에 있어 지배의 원리와 기대 효용 극대화의 원리의 적용의 결과가 충돌한다는 것으로 설명하고 있다. 슐레징거와 이병욱은 지배의 원리에 의한 선택이 합당함을 논증하고 있다. 그들의 논증은 원래의 뉴컴 상황과 변형된 뉴컴 상황의 유비에 근거하고 있다. 이 글에서는 그러한 유비가 성립하지 않거나 성립할 경우 뉴컴 문제를 해결하는 데 흡족하지 않음을 보이려 하고 있다. 그리고 뉴컴 상황에서 지배의 원리를 사용해야 하는 독자적인 이유를 제시하고 있다.
본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.
센서 네트워크는 배터리 교체가 어려운 저가의 소형, 저전력 센서 노드들로 구성되며 멀티 홉 방식으로 통신하기 때문에 센서 네트워크 수명을 연장하기 위한 라우트 선정 방법은 중요하다. 그러나 다수의 라우팅 기법은 노드의 정적인 상태 정보만 이용하여 라우트를 선택하기 때문에 링크 상태에 따른 데이터 손실이나 특정 노드의 에너지 부족에 의해 발생하는 패스 손실과 같은 동적인 상황은 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이웃 노드들의 상황을 인지하여 가장 데이터를 전달 받기 좋은 상황에 있는 노드를 라우트로 선택하는 기법을 제안하며, 제안하는 기법을 SARS(Situation Aware Route Selection)라 부르겠다. 제안하는 SARS는 이웃 노드들의 상황을 고려하여 라우트를 선택하기 때문에 데이터 손실이나 패스 손실에 의한 재전송 노드의 수를 최소화 할 수 있고, 이를 통해 센서 네트워크 수명이 연장되는 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 모바일 환경에서. 사용자의 상황정보와 개인적 선호도 정보를 고려하여 사용자에게 적합한 영화를 선택. 추천하고 선택된 영화의 요약(Summary)을 서비스 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 이동하는 상황에 따라 변하는 위치, 시간 정보와 개인적 선호도인 영화장르 정보에 기반한 영화선택 서비스를 제공하고, 선택된 영화 콘텐츠의 요약을 MPEG-7 메타데이터로 기술하고, 이를 이용해 요약을 효과적으로 소모할 수 있게 한다. 제안된 시스템을 통해, 모바일 환경 기반 영화 선택 및 서비스 시스템(Mobile Environment-Based Movie Selection and Summary Service System)을 실현하고, 그 효용성을 입증하였다.
본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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