• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.55-63
• /
• 2021

본 연구는 대학생의 기술 전략 우선순위로 제시되었던 사물인터넷(IoT)의 이용동기가 이용태도, 이용성과, 생활만족에 어떠한 구조적 관계에 있는지를 규명하고자 하였다. 2021년 4월 1일부터 4월 30일까지 광주광역시와 전라남도에 거주하는 대학생을 대상으로 비대면 설문조사를 실시하였고, 총 213부로 연구를 진행하였다. 수집된 설문지는 IBM사의 SPSS 21.0와 AMOS 21.0 프로그램을 활용하여 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 이용동기는 이용태도와 영향이 있는 것으로 나타났고, 생활만족에도 영향이 있는 것으로 나타났으며, 이용성과에도 영향이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 사물인터넷 이용태도는 이용성과에 영향이 있는 것으로 나타났다. 하지만 생활만족에는 영향이 없는 것으로 나타났다. 셋째, 사물인터넷 이용성과는 대학생의 생활만족에 영향이 있는 것으로 나타났다. 넷째, 이용태도에 대한 간접효과는 이용동기와 이용성과의 관계에 대하여는 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 하지만 이용동기와 생활만족의 관계에 대하여는 간접효과가 없는 것으로 나타났다. 다섯째, 이용성과에 대한 간접효과는 이용동기와 생활만족의 관계에 대하여는 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 이용태도와 생활만족의 관계에 대하여도 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 여섯째, 이용동기와 생활만족의 관계에서 이용태도와 이용성과를 경유하는 이중간접효과는 없는 것으로 나타났다. 이를 기반으로 대학생의 사물인터넷 이용동기 마련과 정보격차 해결 방안을 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.1-10
• /
• 2022

본 연구의 목적은 모바일에 기반한 금융플랫폼의 특성이 대출서비스 이용자의 사용의도에 어떠한 영향관계가 있는지를 규명하고자 하였다. 또한 모바일 금융플랫폼의 각 특성이 대출서비스 사용의도에 미치는 영향관계에서 유용성과 사용 용이성이 매개효과가 있는지를 규명하고자 하였다. 자료수집은 2022년 3월 1일부터 4월 30일까지 설문조사를 하였고, 연구대상자는 200명이 참여하였다. 분석방법은 빈도분석, 탐색적요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 위계적 다중회귀분석, 3단계 매개회귀분석을 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 금융플랫폼의 사용자 요인, 기술적 요인, 환경적 요인이 모바일을 활용한 대출서비스 사용의도에 미치는 영향력은 사용자 요인에서 편재성, 기술적 요인에서 신뢰성, 환경적 요인에서 촉진조건으로 나타났다. 둘째, 사용자 요인의 편의성과 사용의도의 관계에서 유용성은 완전매개 효과가 나타났다. 셋째, 기술적 요인의 신뢰성과 사용의도의 관계에서 유용성은 부분매개효과가 나타났다. 넷째, 환경적 요인의 사회적 영향 및 촉진조건과 사용의도의 관계에서 유용성은 부분매개효과가 나타났다. 다섯째, 사용자 요인의 편의성과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 완전매개효과가 나타났다. 여섯째, 기술적 요인의 신뢰성과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 부분매개효과가 나타났다. 일곱째, 환경적 요인의 사회적영향과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 부분매개효과가 나타났고, 촉진조건과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 완전매개효과가 나타났다. 이러한 연구를 통하여 모바일을 이용한 대출서비스를 이용함에 있어 사용자가 수용할 수 있는 사용의도 결정요인에 대한 기초자료를 제시하고자 하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.1-17
• /
• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.33-56
• /
• 2017

위치기반서비스는 이동기기의 위치정보를 바탕으로 한 향상된 서비스로 최근 스마트폰을 활용한 모바일 응용프로그램에서 부각되고 있다. 하지만 이와 관련한 기술 및 서비스 개발에 비해 위치기반서비스의 사용의도에 관한 실증연구는 아직까지 부족하다. 또한 선행연구들은 어느 한 요인을 중심으로 단편적으로 수행되었으며 사용의도와의 직접적인 영향 관계에 대해 제시하지 못한 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구는 빠른 성장이 기대되는 위치기반서비스 시장에서 위치기반서비스 사용자의 위치기반서비스 수용의도 및 사용에 영향을 미치는 요인들에 관한 모델을 제시하였고 330명을 대상으로 하여 설문조사를 실시하여 이를 조사하였다. 자료를 분석한 결과 서비스 맞춤화, 서비스 품질과 개인적 혁신성은 위치기반서비스의 사용의도에 긍정적인 영향을 미치며 사용의도는 실제사용에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 위치기반서비스의 맥락 하에 서비스 맞춤화와 개인적 혁신성은 사생활보호염려에 영향을 미치지 않으며 사생활보호염려는 위치기반서비스 사용의도에도 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 실제로 위치기반서비스에서 사용자에게 요구되는 정보는 위치에 관한 정보로 금융거래에 관련한 정보에 비해 민감하지 않기 때문에 이러한 결과가 나왔다고 추측할 수 있으면 위치기반서비스 사용자들은 전자상거래와 같은 정보시스템 사용자들에 비해 사생활보호에 대해서 예민하게 받아들이기 보다는 위치기반서비스 사용의 이점을 더 중시한다고 이해할 수 있다. 위치기반서비스의 맞춤화가 사용자의 사용의도에 긍정적인 영향을 미친다는 실증적 결과는 인공지능 등의 기술을 활용하여 사용자의 위치기반 서비스 사용 패턴을 분석함으로써 사용자의 정보수요 특성을 효과적으로 충족시켜줄 수 있는 맞춤화된 서비스의 제공으로 사용자의 사용의도를 강화시킬 수 있음을 시사하고 있다. 본 연구는 모바일 위치기반서비스 사용자의 사용의도와 실제사용에 미치는 요인들을 새롭게 다면적인 측면에서 실증적으로 조사하여 위치기반서비스와 관련하여 새로운 쟁점을 제시했으며 위치기반서비스 사용자의 사용의도와 실제사용에 대한 이해의 폭을 넓혔다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 위치기반서비스 시장의 성장과 사용자들에 대한 효과적 대응 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.