• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.399-402
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• 1996

정보시스템의 가장 큰 목적은 시스템 사용자의 의사결정에 유용한 정보를 제공하는 것이다. 그리고 정보의 유용성 결정은 사용자들의 판단에 근거하므로 사용자의 참여는 시스템 성공에 매우 중요한 변수로 작용하고 있다. 사용자 참여에 대한 기존 연구는 사용자의 참여에 대한 이점을 설명하고 있기는 하나, 메인프레임 환경의 전통적 시스템 개발방법에 근거하고 있으므로 최종사용자 전산환경에서의 사용자 참여에 대한 새로운 조명이 필요하다. 최종사용자 전산 환경에서는 최종사용자의 책임과 권한, 정보의 내용, 친숙한 개발 도구 등으로 인해 시스템 개발 주기의 일정 단계에서의 제한적 참여가 아닌 주체적 참여가 필수적이다. 이러한 개발 환경은 참여자로서의 역할보다는 오히려 개발자로서의 역할이 훨씬 더 강조되는 개념이다. 따라서, 본 연구에서는 개발자로서의 사용자 참여가 발생하는 새로운 환경을 '공동작업'이라고 제안한다. 결론적으로 본 연구를 통하여, '공동작업'의 결과로 인한 정보시스템의 성과를 어떻게 설명할 수 있는가에 초점을 두고 있다. 즉, '공동작업'이 사용자 만족에 어떠한 영향을 미치는가를 고찰하고자 하는 것이다.

• 디지털콘텐츠
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• 6호통권73호
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• pp.97-97
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• 1999

대부분의 데이터 웨어하우스(DW)는 사용자 인터페이스보다는 데이터 통합에 보다 초점이 맞춰져 있어 최종 이용자는 불편함을 느낄 때가 많다. 최종 사용자 질의에 최적의 성능을 발휘하도록 설계된 데이터 마트가 등장하게 되었다. 그 기본 개념을 DW와 비교하여 살펴본다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.80-89
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• 2014

본 논문에서는 최종 사용자의 프로파일(profile), 물의 종류 및 네트워크 상태를 고려한 미래의 스마트 워터 그리드에서의 물의 분배를 위한 컨텍스트 인지 추천시스템을 제안한다. 수자원에 대한 최종 사용자의 공통적인 관심사를 근거로 최종 사용자를 각각 다른 공동체로 군집화하기 위한 스펙트럴 군집화 방안을 개발하였다. 수자원에 대한 최종 사용자의 선호도 평가 목록을 얻기 위한 역전파 신경망을 도입하여 설계하였다. 본 방식은 예상 평가가 가장 높은 수자원을 최종 사용자에게 추천토록 하였다. 시뮬레이션의 결과는 제안된 방식이 기존의 추천 방안에 비하여 보다 나은 사용자의 경험을 바탕으로, 추천의 정확도(오차 2.5%이내)를 상당히 개선시킬 수 있음을 보여주었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.65-76
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• 1997

본 논문은 인체의 최종효과기 (예: 손)가 주어진 공간상의 목표위치를 성취하도록 새로운 동작을 다수의 기존 동작을 혼합하여 생성하는 동작혼합기법을 제시한다. 전형적인 동작혼합기법에서는 동작들을 구성하는 관절커브들에 사용자가 적절한 가중치를 주고 이들의 가중치 합을 구하여 새로운 동작의 관절커브로 삼는다. 그러나 생성될 동작이 특정 제약조건 (예: 손의 최종위치)를 만족해야 될 경우에는 사용자가 성분동작에 적절한 가중치를 부여하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 원하는 동작의 타입 (예: 걷기, 손 뻗기) 과 동작의 최초 및 최종상태가 주어지연, 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 새로운 동작을 기존동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 성분동작들의 집합을 연속적이고 완만한 곡면으로 표현하고 사용자가 생성하기 원하는 동작의 최초 및 최종상태를 정하면 이 곡면상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작을 구하여 원하는 동작으로 삼는다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.193-199
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• 2000

본 논문에서는 인터넷을 이용한 전자상거래에서 메모리 상주 DBMS를 이용하여 사용자 수가 증가하는 경우에도 최종 사용자에 대한 응답 시간을 빠르게 유지하는 새로운 캐슁 기법을 제안한다. 지금까지 인터넷 서버 시스템 구조의 성능에 관한 연구에서는 멀티-티어(multi-tier)시스템 구조가 제안되었으나 메모리 상주 DBMS를 이용한 새로운 서버 시스템 구조의 연구는 시작단계이다. 본 연구에서는 전자상거래에서 최종 사용자에게 빠른 응답시간을 보장하기 위해 전자상거래용 웹 데이터베이스에서 다수의 사용자가 공통으로 빈번하게 사용하는 hot data를 메모리 상주 DBMS가 관리하도록 하는 성능 향상 방안을 제시한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권12호
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• pp.684-690
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• 2017

IoT 환경에서 사용자들이 여러 종류의 서비스를 활용하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 기존의 연구들은 이 목적을 달성하기 위해 사용자로 하여금 새로운 도구의 사용법이나 전문 기술을 학습하도록 요구했다. 본 논문에서는 프레젠테이션 작성 스킴을 사용하여 최종 사용자가 IoT 서비스 매쉬업을 만들 수 있는 패러다임과 이를 위한 프레임워크를 제안한다. 여기에서 사용하는 매쉬업 모델은 태스크 중심 서비스 프레임워크에 기반을 두어 설계되었다. 제안된 프레임워크를 사용하여 사용자는 프레젠테이션 파일 형태로 매쉬업을 작성하고, 흐름 기반의 서비스 흐름으로 변환하고, 이를 IoT 환경에 배포하여 실행할 수 있다. 또한, 사례 연구를 통해 이 패러다임과 프레임워크가 최종 사용자의 IoT 환경에서의 서비스 매쉬업을 어떻게 지원하는지를 보인다.

• 디지털콘텐츠
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• 7호통권62호
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• pp.72-75
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• 1998

오늘날 EIS는 한정된 자원을 가지고 최종 사용자에게 강건하며 동시에 유연한 상업적 데이터 마트 배급 구조를 짧은 시간안에 제공해야 한다는 어려움에 봉착해 있다. 마트 배급 구조에서 요구되는 것은 SQL에 관한 상당한 지식을 가지고 있는 전문가들로부터 항상 동일한 형식의 보고서들이나 OLAP 쿼리를 행하고자 하는 순수한 의미의 최종 사용자들에 이르는 다양한 부류의 사용자들을 지원해야 한다. 덧붙여서 이러한 구조는 ROLAP, DOLAP, 엑셀, 스프레드시트 등 모든 파일 형식상에서의 데이터 배급을 지원할 수 있을 만큼 유연해야 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.117-119
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• 2022

M-IoT 기술 개발과정에서 최종 사용자 및 관련 전문가들의 지속적이고 협력적인 참여를 유도하기 위한 리빙랩 환경 조성을 목표로 한다. 이에 방법론으로써 '선내 IoT 센서 데이터 모니터링을 위한 인터넷 홈페이지 구축'을 제시하여 선내 통신 시스템(표면파 기술) 기술검증 환경 지원 및 M-IoT 기술 기반 홈페이지 구축 과정과 향후 운영방향을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.5-19
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• 2007

조직은 최종사용자 업무를 지원하기위한 새로운 정보시스템을 투자하고 있으며 이러한 정보시스템을 통한 이점은 정보센터의 효과적인 지원과 지원에 대한 사용자의 만족도에 의해 크게 좌우되어가고 있다. 정보센터는 정보 집약적이며 최신의 기술을 활용하여 조직의 역량을 전달하기 위해 사용자를 지원하므로 정보센터는 최종사용자 지원활동과 관련하여 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 연구는 정보센터의 사용자 만족도와 관련된 정보제공, 신뢰제공, 그리고 시스템 제공역량과 같은 최종사용자 지원요인들을 살펴봄으로서 사용자만족도 향상을 위해 고려되어야 할 사항에 대해 논의하였다. 정보제공, 서비스 스텝의 신뢰성제공, 그리고 시스템제공 역량 등 18개의 잠재요인으로 252명의 사용자에 대한 설문내용을 기초로 3개의 가설을 검증하였다. 또한, 동일한 잠재요인에 대해 지원요인의 지각된 중요도와 수행정도의 차이를 통해 서비스 품질 격차를 조사하였다. 연구결과 정보제공 활동, 서비스 신뢰성제공 활동, 그리고 시스템 제공역량은 정보센터의 사용자 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 사용자 만족도는 정보센터의 지원요인에 대한 지각된 중요도와 수 행정도에 대한 서비스 품질 격차의 정도에 의해서도 영향을 받는 것으로 밝혀졌다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.23-26
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• 2022

OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.