In order to develop pedestrian navigation service that provides optimal pedestrian routes based on pedestrian satisfaction levels, it is required to develop a prediction model that can estimate a pedestrian's satisfaction level given a certain condition. Thus, the aim of the present study is to develop a pedestrian satisfaction prediction model based on three machine learning algorithms: Logistic Regression, Random Forest, and Artificial Neural Network models. The 2009, 2012, 2013, 2014, and 2015 Pedestrian Satisfaction Survey Data in Seoul, Korea are used to train and test the machine learning models. As a result, the Random Forest model shows the best prediction performance among the three (Accuracy: 0.798, Recall: 0.906, Precision: 0.842, F1 Score: 0.873, AUC: 0.795). The performance of Artificial Neural Network is the second (Accuracy: 0.773, Recall: 0.917, Precision: 0.811, F1 Score: 0.868, AUC: 0.738) and Logistic Regression model's performance follows the second (Accuracy: 0.764, Recall: 1.000, Precision: 0.764, F1 Score: 0.868, AUC: 0.575). The precision score of the Random Forest model implies that approximately 84.2% of pedestrians may be satisfied if they walk the areas, suggested by the Random Forest model.
The food service industry has grown larger with changes in the economic and socio-cultural environment. In this saturated food service industry, generation X and MZ are the main consumer forces that demand attention. That is because a generation is the main psychographic factor that reflects personal values and lifestyle based on one's life cycle. From such a perspective, a generation in marketing has been used as a variable to predict a market by supplementing demographic factors. Accordingly, this study classified generations into generation X and generation MZ with the use of the 2019 consumer behavior survey for food by Korea Rural Economic Institute (KREI) and then investigated the factors influencing group and personal dining-out expenses. The analysis was carried out applying the Tobit model using SPSS and R. The positively influential variables on generation X's personal dining-out expenditure were male, single person, high income and simple lifestyle, whereas housewives, personal ethical consciousness, behavioral ethical consciousness, and safe dietary life were negatively influential variables. The positively influential variables on generation MZ's personal dining-out expenditures were male, dual-income, high education level, corporate and governmental ethical consciousness, while the number of family members and safe dietary life were negatively influential variables.
We consider the problem of determining the spare inventory level for a multiechelon repairable-item inventory system. Our model extends the previous results to the system which has an inventory at the central depot as well as at the several bases. We develop an algorithm to find spare inventory levels, which minimize the total expected cost and simultaneously satisfies a specified minimum service level. Comparisons of our algorithm with the simulation show that the algorithm is very accurate and efficient.
본 연구에서는 국민건강보험공단 코호트를 이용하여 한국의 사망원인 1, 2, 3 위에 해당하는 질병이자 4대 중증질환에 포함되는 암, 뇌졸중, 심근경색 환자의 소득수준이 사망에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 또한 발병 1년 이후 이차적으로 암, 심뇌혈관 질환에 발생할 위험을 확인하고자 한다. 2007년 해당 질환으로 신규 발병한 환자를 대상자로 하여 2015년까지 관찰하였고, 분석은 Cox 확률비례위험모형과 경쟁위험모형을 이용하였다. 소득수준은 2007년 발병 당시 정보를 사용하였으며, 소득분위 수 1~3/4~7/8~10으로 나눠 각각 low/mid/high로 범주화하였고 '의료급여'군은 low군으로 분석에 포함했다. 연구 결과에서 소득분위 수준에 따라 암, 뇌졸중, 심근경색이 발병한 환자의 사망 위험이나 추가 발병 위험에 차이가 있음이 나타났다. 저소득층의 초기 사망을 낮추기 위한 사회적 안전망이 필요하다는 것과 더불어 현 정책과 같이 중증질환에 대한 보편적인 보장성 강화도 지속해서 필요하다고 보인다.
본 연구의 목적은 국내 주요 도시의 스마트시티 수준을 분석하는 것이다. 연구는 문헌고찰, 평가지표 구축, 평가지표 가중치 분석, 지자체 스마트시티 수준 분석, 결론의 순서로 진행되었다. 스마트시티 수준 분석을 위한 평가지표는 다층형 스마트시티 모델(Multi-Layered Smart City Model)의 STIM 구조(Service, Technology, Infrastructure, Management Layered Architecture)기반으로 구축되었다. 평가지표는 스마트시티 개념, 사례, 빅데이터 분석 등을 통해 구축되었고, 전문가 AHP 설문을 통해 가중치가 부여되었다. 연구의 공간 범위는 서울 등 7대 광역시이며, 시간 범위는 2017년~2019년이다. 연구에 사용된 데이터는 KOSIS, KISDISTAT 등의 공공데이터이다. 평가결과는 다음과 같다. 스마트시티 서비스, 기술, 인프라, 관리의 수준은 수도권인 서울과 인천이 비교적 높은 수준으로 분석되었다. 영남권인 부산, 대구, 울산이 비교적 중간 수준으로 분석되었으며 충남권과 호남권인 대전과 광주가 비교적 낮은 수준으로 분석되었다. STIM 종합순위 또한 비슷한 양상을 보인다. 특히 수도권과 그 외 권역의 스마트시티 수준 격차가 매우 큰 것으로 분석되었다. 국내 스마트시티 수준 격차를 줄이기 위해 균형발전 전략이 필요하며, 지역별 특성을 고려한 스마트시티 계획이 필요하다.
본 논문에서는 초고속인터넷망에서 멀티미디어 서비스 제공 능력의 시험을 통하여 광대역통합망(BcN: Broadband convergence Network)에서의 서비스 제공 가능성 분석에 활용할 수 있는 초고속인터넷의 QoS 제공모델을 제시하고 품질수준을 검증하였다. 3개의 초고속인터넷 사업자가 제공 중인 $10{\sim}100Mbps$급 서비스를 대상으로 전국적으로 총 46개의 가입자를 선정하여 시험환경을 구축하고, BcN의 핵심서비스인 음성/영상전화, VoD 및 IPTV 서비스에 대한 품질시험을 수행하여 QoS 제공수준 및 품질저하 원인 등을 분석하였다. QoS 분석결과를 기초로 하여 BcN에서 활용이 가능한 고수준의 QoS 제공 모델을 제시하고, 광대역통합연구망(KOREN)에 QoS 시험망을 구축하여 QoS 적용으로 인한 서비스 품질확보 수준을 검증하였다. 연구결과는 국내외 통신 사업자들의 차세대통신망(NGN: Next Generation Network)기반 All-IP망의 구축에 중요한 자료로 활용될 것으로 기대한다.
서비스수준은 통행속도, 통행시간, 통행자유도, 안락감 그리고 교통안전 등 도로의 운행상태를 설명하는 개념으로 도로시설별로 효과척도에 따른 서비스수준이 등급화되어 있고, 이를 이용하여 도로시설의 수행능력을 평가하고 있다. 그러나 도로시설의 안전성에 대한 문제가 대두되어지면서 신호교차로의 ${\upsilon}/c$ 비와 교통사고율은 기존 연구에서 U 자형의 2차함수 형태로 나타남을 제시하고 있다. 이는 교통소통에 의한 서비스수준이 우수하다고 하여 교통사고의 위험 측면에서도 안전하다고 말할 수 없음을 시사해 주고 있는 것이다. 즉, 현재 신호교차로 평가는 도로용량과 관련한 효과척도인 서비스수준 개념에 교통안전은 내포되어 있지 않음을 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 신호교차로를 대상으로 교통소통(지체)과 교통안전(사고)을 동시에 고려한 서비스수준을 개발하여 신호교차로에 대한 새로운 평가과정 및 평가방법을 제시하고자 한다. 첫째, 광주광역시 신호교차로 50개 지점을 대상으로 2002${\sim}$2004년에 발생한 교통사고와 교통사고관련 자료를 수집하여 평균제어지체시간-EPDO 와 평균제어지체시간-사고율의 관계를 분석한 결과, 지체시간이 클수록 EPDO 와 사고율은 음지수함수 형태로 감소하는 것으로 나타나 현 신호교차로 수행평가 기준인 서비스수준에 교통안전 측면을 포함시켜 새로운 서비스수준을 개발해야 할 필요성이 있음을 증명하였다. 둘째, 교통류에 따른 사고유형별 사고건수가 음이항분포로 추론됨에 따라 교통사고예측모형으로 차대차의 경우 16개, 차대사람의 경우 4개의 음이항회귀모형을 개발하였다. 셋째, 지점별 연간지체비용과 연간사고비용을 이용하여 운영비용에 대한 확률밀도함수를 추정한 후, 서비스수준 등급에 대한 백분율을 적용시켜 서비스수준 기준을 제시하였다. 마지막으로, 본 연구에서 도출된 교통사고예측모형과 새로운 서비스수준을 활용하여 임의의 신호교차로에 대한 평가과정을 분석표로 제시하였다.
최근 기대수명의 증가로 건강에 대한 관심이 늘어나고 있으며 이에 따라 건강관련 산업 및 서비스에 대한 수요도 증가하고 있다. 개인의 건강상태를 다양한 요소들을 이용하여 평가하고 분류할 수 있는 방법을 통해 다양한 건강관련 프로그램 및 서비스를 보다 합리적으로 운영할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 연구를 통해 잘 알려진 건강상태 관련 요인들을 이용하여 건강수준을 측정하고 평점화하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 신용평가모형의 변수 선정과 범주화, 모형 도출, 평점화로 이어지는 일련의 과정에서 사용하는 방법론을 도입하였고 모형의 적합을 위해서 국민건강보험공단에서 제공하는 표본 코호트 DB를 이용하였다. 본 연구에서 도출된 건강수준 평가모형은 헬스케어 및 건강관련 서비스에 대한 구조 설계 및 운영에 적절하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Mohammad Bakhsh;Hyein Jeong;Lingyu Zhao;One-Ki Daniel Lee
Asia pacific journal of information systems
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제31권3호
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pp.257-276
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2021
This study investigates the factors that facilitate or hinder people to use mobile payment, especially drawing upon the theoretical perspectives on individual's privacy protection motivation and perceived market condition. Survey data (n = 200) were collected through a web-based platform and used to test a theoretical model. The results show that one's privacy protection power is formed by various individual and technological factors (i.e., perceived data exposure, self-efficacy, and response efficacy), and in turn it determines his/her intention to use mobile payment. Moreover, the relationship between privacy protection power and mobile payment use is conditional on the perceived market control by the service provider - with a perception of the high level of provider's market control, one uses mobile payment regardless of his/her privacy protection power, while under the low level of provider's market control, the decision depends on the degree of privacy protection power. The findings would help our understanding of why some people are more susceptible to mobile payment and others are not.
With the steady development of Artificial Intelligence (AI), online stores are adopting chatbot services as virtual shopping assistants. This study proposes the concept of para-social presence to explore the undiscovered role of fashion chatbots' emotional and relational characteristics on service acceptance. Based on the Technology Acceptance Model (TAM), this study investigates the effect of a chatbot's para-social presence on service acceptance intention through consumers' beliefs. The web-based experiment was conducted on adult consumers who experienced chatbot services in an online shopping situation. A total of 247 responses were analyzed using confirmatory factor analysis, structural equation modeling, and multi-group SEM by AMOS 21.0 and SPSS 23.0. The findings illustrate that the chatbot's intimacy positively influenced consumers' perceived enjoyment, while the chatbot's understanding had a significant effect on perceived usefulness and ease of use. The chatbot's involvement had a positive effect on all consumer beliefs. Moreover, perceived ease of use had a positive influence on usefulness. A greater level of perceived usefulness and enjoyment positively heightened consumers' service acceptance intention. This study also verifies the moderating role of a need for human interaction. Consumers with a high need for human interaction have a relatively low tendency to perceive chatbot services as useful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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