본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기법을 사용하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자와 유사한 취향의 이웃 사용자들의 프로그램 선호도와 중분류 선호도 그리고 사용자 유사도를 감안하여 1주 단위로 갱신하였다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨 리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다. 실험결과 사용자 유사도 가중치를 사용하며, 그룹 크기가 5명 그리고 추천 프로그램 수가 5개 일 때 최적의 성능을 나타내었다.
Since 1990s, increasing number of public arts have been installed in housing projects in Korea. Most of them were made of granite, bronze and stainless steel and were sculptures as well. Then it resulted in monotony. New technology and community need various Dials in material and genre of Public art. The author wonders if people really want granite sculpture, so started the study of public arts in housing projects. Unfortunately most of people related public art wanted granite sculpture. But there were some hope in survey. They wanted the other genre and material like ceramic wall, art fountain and landmark tower. This means that they care about real world like vandalism and Product Liability, but also want more fantastic and beautiful world in the second step. Recently, the facades of apartments are changing rapidly as more diverse materials in their forms, textures, and colors. And landscape designs are changing their clothes in every second as well. According to these flows public arts in apartments needs more diversified trial within genres and materials to avoid monotonous outdoor.
본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 제안 시스템은 내용기반 필터링과 협업 필터링의 장 단점을 상호 보완한 복합 필터링에 의한 IPTV-VOD 프로그램 추천 시스템으로, 각 필터링 기법의 프로그램 선호도(program preference) 값을 단일 지표(single-scale)로 비교 평가할 수 있는 수단을 제공함으로써 실질적인 복합 필터링 추천 시스템을 구축하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자의 과거 프로그램 시청 이력뿐만 아니라 사용자와 유사한 이웃 사용자들의 취향을 1주일 단위로 갱신되는 프로그램 선호도와 중분류 선호도로 표현하였기 때문에 보다 정확한 프로그램 추천이 가능하다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 인터넷서점에서 주요 서비스로 자리 잡고 있는 중고도서 거래의 서비스 요인이 고객만족에 미치는 영향과 고객만족이 재이용의도에 미치는 영향을 분석하는 것이었다. 20대 이상의 중고도서 거래서비스 이용자들에게 설문을 통해 235개의 표본을 수집하고 정제과정을 통해 205개의 설문을 채택하였다. SPSS22.0과 AMOS22.0 통계 프로그램을 이용해 요인분석, 신뢰도분석, 구조모형분석을 통해 가설을 검증하였다. 서비스 요인과 고객만족간에 일부요인이 지지되었고, 고객만족은 재이용의도에 대해 유의한 영향을 미치고 있었으며, 독서 선호 장르에 따른 조절효과가 있음을 확인하였다. 인터넷 서점들의 서비스는 점점 표준화되고 있어 고객들은 차별성을 느끼지 못하고 있으므로 고객의 특성에 따라 차별화된 서비스 제공해야 할 것으로 보인다.
This study describes consumers' movie choices in conjunction with other group members and attempts to reassess the effect of the online word of mouth (WOM) source in a joint decision context. The tendency of many people to go to movies in groups has been mentioned in previous literature but there is no modeling research that studies movie choice from the group decision perspective. We found that ignoring the group movie-going perspective can result in a misunderstanding, especially underestimation of genre preference and the impact of the WOM variables. Most of the studies to measure online WOM effects were done at the aggregate level, and the role of online WOM variables(volume vs valence) is mixed in the literature. We postulate that group-level analysis might offer insight to resolve these mixed understanding of WOM effects in the literature. We implemented the study via a random effect model with group-level heterogeneity. Romance, drama, and action were selected as genre variables; valence and volume were selected as online WOM variables. A choice-based conjoint survey was used for data collection and the models was estimated via Bayesian MCMC method. The empirical results show that (i) both genre and online WOM are important variables when consumers choose movies, especially as group, and (ii) the WOM valence effect are amplified more than the volume effect does as individuals are engaged in group decision. This research contributes to the literature in several ways. First, we investigate movie choice from a group movie-going perspective that is more realistic and consistent with the market behavior. Secondly, the study sheds new light on the WOM effect. At group-level, both valence and volume significantly affect movie choices, which adds to the understanding of the role of online WOM in consumers' movie choice.
본 연구는 상당히 활발히 이루어지고 있는 게임에서의 PPL 현실에 비해 그 효과를 다룬 연구들이 많이 수행되지 못한 현실을 고려하여, 게임 속 PPL에 효과에 영향을 미치는 요인에 관하여 연구를 수행하였으며, 구체적으로는 게임의 장르와 게이머의 게임 숙련도에 따라 게임 속에서 PPL 브랜드의 인지도와 선호도에 미치는 영향력이 어떻게 나타나는지를 살펴보고자 한다. 게임의 장르는 크게 역동적인 게임과 정적인 게임으로 분류하여 분석하였으며, 구체적으로는 역동적인 게임으로 레이싱게임인 포르자모터스포츠를 대상으로 하였으며, 정적인 게임으로는 보드게임인 숨은그림찾기를 대상으로 하였다. 게임의 숙련도는 높음과 낮음으로 분류하여 분석하였다. 분석 결과 화면의 변화가 심한 역동적인 레이싱 게임에 비해 정적인 게임 진행방식을 갖고 있는 보드게임에 삽입된 PPL 브랜드에 더 큰 효과를 나타낼 수 있음을 알 수 있다. 그리고 레이싱 게임과 보드 게임에서 모두 게임의 숙련도가 더 높은 사람에게 PPL 효과가 더 있는 것으로 분석되었다.
최근 방송의 디지털화에 따라 지상파, 위성 등의 방송 매체는 다채널 서비스가 가능하게 되었고, CATV 및 위성에서는 수백 채널의 수용이 가능하게 되었다. 이에 따라 시청자의 채널에 대한 선택의 폭이 넓어지게 되었으나 수백 개의 채널중 시청자의 취향에 맞는 채널을 선택한다는 것은 어려운 일이다. 이에 본 논문에서는 Set Top Box(STB)와 같은 다채널 방송 수신 장치에서 자동적으로 개인의 취향에 맞는 방송 프로그램을 추천해 주기 위한 효과적인 방법을 제시한다. 사용자가 시청한 프로그램에 대한 정보를 MPEG-7 MDS를 이용해 user history data로 작성하고, 이 user history data를 이용해서 시간대별 사용자의 취향과 유사한 장르의 프로그램을 추천하고, 추천된 장르에서의 채널 선호도를 고려하여 채널을 선택한다. 실험한 결과에 따라 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 취항의 채널을 선택하는데 효과적임을 알 수 있다.
이 연구는 대학생들을 위한 스트레스 감소 음악프로그램 개발을 위한 기초자료로서 대학생들의 스트레스 대처 전략에 따라 음악활동과 음악선호가 어떠한가를 알아보기 위한 것이었다. 대학생 168명의 자료를 사용하여 스트레스 대처 전략, 음악활동과 음악선호에 대한 설문조사를 실시 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생들은 보통 이상의 스트레스를 경험하고 있었으며 스트레스 대처 전략은 문제중심적 대처, 사회적지지 추구 대처, 소망적 사고 대처, 정서완화적 대처순이었다. 성별에 따라 대처전략은 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 둘째, 대학생들은 음악감상을 가장 많이 하고 가장 선호하였다. 선호하는 활동은 성별, 대처전략에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 있었으며 많이 하는 활동은 음악전공 유무에 따라 차이가 있었다. 또한 활동의 목적에 있어서도 악기연주의 경우 성별, 학년에 따라 통계적으로 차이가 있었으며 작곡의 경우는 음악전공 유무에 따라 차이가 있었다. 셋째, 대학생들은 대중음악을 가장 선호하였으며 선호하는 장르도 성별, 음악전공 유무에 따라 차이가 있었다. 선호하는 음악요인에 있어서도 멜로디, 소리크기, 가사주제에 대해서는 성별에 따라 차이가 있었으며 화성과 친숙도는 음악전공 유무에 따라 차이가 있었다. 한편, 리듬, 음색, 감상방법에 대해서는 대처 전략에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 있었다.
본 논문에서는 시간에 따라 다양한 컨텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 최근 시청 정보를 이용하여 바로 다음에 고객이 시청하기를 선호하는 컨텐츠를 추천하기 위한 방법으로 가중치 지용 Markov 모델을 제안한다. 일반적으로 TV 시청자들은 최근에 시청한 자신이 선호하는 컨텐츠를 다시 시청하는 성향이 있다. 본 논문에서 제안하는 가중치 적용 Markov 모델은 TV 시청자들의 이와 같은 성향을 고려하여 고객이 연속적으로 시청한 정도에 따라 컨텐츠 선호도 전이 행렬에 가중치를 적용한다. 제안된 모델의 실험을 위해 고객으로부터 수집된 TV 시청 정보를 이용하여 고객의 선호 장르를 추천하는데 제안 모델을 적용하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 추천의 정확도가 향상되었음을 보인다.
이 연구는 아시아 주요 8개국에 수출된 한국 드라마를 대상으로 드라마의 내적 특성에 따른 국가별 판매 차이를 살펴봄으로써 국가 간에 존재하는 한국 드라마 수입 경향을 분석하는 것이 목적이다. 이를 위해 한류 현상이 본격화된 2002년부터 2005년까지 아시아8개국에 수출된 국내 지상파 방송 드라마 594편을 추출하여 교차분석을 실시하였다. 분석 결과, 중국과 일본, 대만, 홍콩 등 아시아 주요 8개국의 경우, 드라마의 유형과 주제, 한류 스타 출연 여부 및 주인공간의 관계 등 모든 특성에서 국가 간 수입 경향의 차이가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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