• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.425-438
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• 2021

본 연구는 코로나 시대에 비대면으로 주최된 지역문화축제들을 분석하고 포스트코로나 시대에도 지속가능한 축제 진행의 방법에 대하여 그 방향을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 2020년, 2021년에 비대면으로 진행한 인지도 있는 축제들의 사례를 분석하여 거기에서 포스트코로나 시대의 축제에 대한 시사점을 얻고자 하였다. 이렇게 연구를 진행한 결과 비대면 축제들의 경우 다음과 같은 특성이 있었다. 첫째, 영상을 제작하여 송출하거나 실시간 참여로 상호작용을 하도록 하는 온택트의 방식이 두드러졌고 둘째, 비대면 방식의 단점을 보완하고자 축제의 체험적 요소의 경우 체험 키트 등을 제작하여 사전에 전달하는 방식으로 온택트 체험을 가능하게 하는 등 다양한 노력이 있었으며 셋째, 실시간 댓글을 통해 소통성을 확보하였고 넷째, 인터넷 및 라이브 커머스 채널을 통해 상품 판매를 진행하여 일정한 효과를 얻은 것으로 나타났다. 특히 온라인 축제의 경우 축제의 장소성 상실이라는 문제가 내재해있지만, 오프라인 축제보다 더 많은 참여가 이루어진 온라인 축제의 사례도 있어, 온라인 축제의 접근의 용이성을 어떻게 잘 활용할 것 인가하는 문제와 참여자와의 소통을 어떻게 이루어 내느냐는 문제가 향후 비대면 축제 콘텐츠 개발을 위한 참고자료가 되리라 판단한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.161-173
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• 2020

코로나 19에 환대산업의 언택트 마케팅과 서비스의 발전 방안과 관련하여 환대산업 서비스 분야의 심층 인터뷰를 실시하였다. 언택트 기술을 활용한 비대면 서비스를 위한 키오스크 도입, 사전예약, 결재시스템과 가능한 셀프서비스와 룸서비스를 활용한 서비스 개선에 대한 필요한 시기이다. 또한 언택트마케팅 판매 채널 강화를 통한 다채널 시스템 구축을 통한 인스타그램, 페이스북, 유튜브, 블로그, 1인 온라인 방송과 라이브 커머스를 온라인 통한 판매 채널 다각화로 언택트 마케팅에 대한 문제를 해결하기 위한 상품구성이 현재 주목을 받고 있는 지금 환대산업에서도 실시하는 것이 필요하다. 소비자 간의 교류창구를 통한 상품 구매에 관한 전자상거래가 정보, 문화, 트렌드를 공유하는 플랫폼이 대중화됨에 따라 소비자의 소비패턴은 더욱 다양해질 것이며, 서비스 교육의 중요성이 중요한 시점에 마스크 착용 의무화와 기본 관리인 비대면 서비스 상담, 발열 체크부터 시설물 내부에 소독기 설치, 인적사상 기록과 전사적인 교육 시스템으로 언택트 마케팅과 융합된 새로운 서비스 제도와 도입과 정책 수립이 필요하다고 판단된다. 이러한 결과는 언택트 시대에 서비스 교육의 중요한 요소 인식과 언택트 마케팅의 차별화된 시스템 구축과 언택트 판매 채널 확대, 비대면 상담 서비스 실시, 사전예약과 재택근무 도입이 절실한 부분으로 인식 되었다. 특히 무료로 인식됐던 인적서비스가 프리미엄 하면서 서비스 차별화와 중요성이 재인식되었으며, 언택트 시대 환대산업의 질적인 서비스 측면과 마케팅 채널 다변화를 제시에 대한 나아가야 할 발전방안을 제시한다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제22권6호
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• pp.653-664
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• 2007

This study intends to consider about the food culture during the latterly Chosun Dynasty through the genre paintings which are depicted realistically about the total food life figures for example not only the foods, but also that people who eat and drink the food and eating implements, eating methods. There are 9 pieces of works Kim hong-do's which are the best appraisal on the incorporated Korean emotion and on the real life of general public. Those are selected for this study's characteristics through the literature consideration. The characteristics of the tableware pottery and food culture are following things. The first is a white porcelain's development and popularization. In the latterly Chosun Dynasty period, the development of the agriculture and commerce made been connected to the affluent food cultures, these made increase the porcelain's use of upper classes and these made been connected to the development of the porcelain's cultures. The second is the development of various pottery with a dark brown glaze manufactures. The development of agriculture and economy power made bring the development of the kinds of sauces and Kimchi culture with an inflow of foreign crops and these made making the large an earthenware pot or jar which could store something during the long time. The third is the development of the small dining table on the eating the bread of idleness. In the Chosun dynasty period, the food style was been unified to he eating the bread of idleness and been lowered. These made developed of various small dining table through the underfloor heating system's generalization. The fourth is the development of the spoon with the soup culture. It is the East Asia called that the spoon culture boundary, this show the characteristic that we use the spoon mainly compare with another countries. Finally, it is universal use of the fixed quantitative implements. They could live quantitative life with the scales which are jar of soy sauce, liquor jug, jar, scoop leading a set of tableware.

• 통상정보연구
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• 제4권2호
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• pp.253-277
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• 2002

현재 정보통신기술의 비약적인 발전은 물리적인 거래 패러다임을 전자방식으로 확대시키는 극적인 변화를 주도하고 있다. 주지하는 바와 같이, 금융서비스는 거래당사자간 대부분의 금융거래를 지원하고 있다. 그러므로 전자거래의 확대는 금융서비스를 제공하는 모든 금융기관들에도 영향을 미치고 있다. 이에 따라 모든 금융기관들은 정쟁에서 살아남기 위해 e-Finance 시스템을 도입하여 인터넷금융 서비스를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 이용자측면에서 인터넷을 이용한 e-Finance의 이용 실태와 확산요인을 분석함으로써 e-Finance 고객서비스의 질적인 향상과 신속한 확산 그리고 올바른 전략 수립에 기여하는 것이다. 본 연구는 기존문헌 검토와 요인 및 신뢰도 분석을 통해 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성, e-Finance 시스템에 대한 신뢰도, 기술적 요소, 고객서비스 품질 그리고 개인특성에 있어 혁신성향 등 6가지를 확산요인으로 채택한다. 로지스틱 회귀분석을 이용한 가설 검증 결과에 따르면, e-Finance시스템에 있어서 기술적 요소와 고객서비스 품질 그리고 개인 특성에 있어 혁신성향은 e-Finance의 확산여부에 각각 유의수준 0.05와 0.01%에서 통계적으로 정의 영향을 갖는 것으로 나타났다. 그렇지만 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성은 이의 확산여부에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 e-Finance 시스템과 관련하여 시스템의 신뢰도는 통계적으로 이의 확산에 유의적이지 못하였다. 본 연구는 추후 이용자 측면에서 e-Finance 확산요인에 관해 실증적 연구를 하는데 기본적인 자료로서 이용될 수 있고, 이에 대한 기업이나 정부의 정책 수립 또는 구현과 금융기관의 고객서비스 품질정도 결정에 이용될 수 있다. 그러나 본 연구는 만족요인과 이의 e-Finance에 대한 영향을 다루지 못했다는 점과 국내 이용자만을 대상으로 했다는 점 그리고 다중희귀분석을 실시하지 못했다는 점 등 몇 가지 한계를 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.1-17
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• 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.