디지털 융합과 유비쿼터스 시대의 시작은 디지털 미디어 기술의 발전과 방송 통신 사업의 융합을 가속화시켰으며, 그 결과 DMB(Digital Multimedia Broadcasting), WCDMA(Wide-band code division multiple access), Wibro(Wireless Broadband Internet), IP-TV(Internet protocol TV), HSDPA(High speed downlink packet access)등의 새로운 형태의 휴대형방송통신융합서비스들이 멀티미디어 매체의 핵심으로 등장하고 있다. 국내에서 방송 통신 융합의 빠른 진행은 세계 최초로 디지털멀티미디어방송(DMB)을 가능하게 하였다. DMB는 멀티미디어와 양방향 데이터방송 서비스가 핵심이다. 데이터 방송은 현재 지상파 DMB 방송사업자자인 KBS, MBC, SBS, YTN DMB가 본 방송을 위한 막바지 준비단계를 마쳤다. [1] 데이터 방송은 뉴스, 날씨, 프로그램 정보 등의 단순 정보서비스 수준에 그치지 않고, 리턴 채널을 이용한 양방향 정보서비스 및 SMS, 전화 걸기 등 휴대전화 단말의 고유기능과의 연계을 통한 다양한 멀티미디어 서비스가 제공될 것이다. 더 나아가 향후 T-Commerce와 개인 광고 등 새로운 서비스 모델과 사업영역을 확산시켜 나아갈 수 있을 것이다. 그러나 아직까지 휴대형방송통신융합서비스는 초기 진입 단계로 표준 기술의 규격 작업, 이론적 논의들, 융합 모델의 전개, 그리고 관련 사업자들의 서비스 준비 등이 실제 이용자들을 대상으로 한 연구 분석이 사전에 검토되어 이루어지지 않았다는 연구의 한계를 가지고 있다. 본격적으로 휴대형방송통신융합서비스가 시작되면서 사용자들에 초점을 맞춘 연구가 이루어지길 바라며, 이러한 연구 분석을 통해 또 다른 새로운 서비스와 기술 발전의 기회를 마련할 수 있기를 기대해 본다.록 한 반면, 한국의 경우에는 정해진 세부사항 없이 크게 ABCD체제의 방식과 출석상황, 중간고사, 기말고사, 과제물 완성도 등을 퍼센티지로 나누어 평가하고 있었다. 학생들에게 주어지는 균등한 기회나 평등의 문제도 학생들의 자격, 신분 등이 거의 다르지 않은 한국에서는 그리 중요한 사항은 아니었으나 다민족 국민으로 이루어진 영국의 학생들에게는 아주 민감한 사항임을 알 수 있었다.서 시베리아 연안을 따라 남부 연안까지 남하하는 한 줄기가 있음을 알 수 있었다. 점차 수심이 깊어지면서 동해 남 북부 전체를 ESPW로 채우고 있어 어떤 흐름의 특징보다는 동해 전체의 상당한 부피를 차지함을 알 수 있었다(Fig. 7d). 동해 북부해역에서 생성되는 냉수들이 연안을 따라서 동해 남부해역으로 이동하는 흐름을 보여주었다. 따라서 동해 내부 순환의 큰 줄기는 연안을 따라 흐르는 냉수들의 흐름이며, 매년 동해남부 해역에 발생하는 용승 현상도 이러한 흐름의 연장선에 있음을 짐작할 수 있다(Lee and Kim 2003).지고 1990년부터는 본격적인 양산 시대에 접어들게 되었다. 1990년대 초에는 STN LCD의 Color화 및 대형화(大型化) 고(高)품위화에 힘입어 Note-Book PC에 LCD가 본격적으로 적용이 되었고, 1990년대 후반에는TFT LCD의 표시품질 대비 가격경쟁력 확보로 인하여 Note-Book PC 시장을 독점하기에 이르렀다. 이후로는 TFT LCD의 대형화가 중요한 쟁점으로 부각되고 있고, 1995년 삼성전자는 당시 세계최대 크기의 22' TFT LCD를 개발하였다. 또한 LCD의 고정세(高情細)화를 위해 Poly Si TFT LCD의 개발이 이루어졌고, 디지타이져 일체형 LCD의 상품화가 그 응용의 폭을 넓혔으며, LCD의 대형화를 위해 1994년 Canon에 의해 14.8', 21' 등의 FLCD가 개발되었다.
온라인과 오프라인의 경계가 사라지면서 O2O(온라인에서 오프라인으로) 서비스가 급속히 증가하고 있다. 일반 제품과 달리 농식품은 신선도가 중요한 의사결정 요인이며, 다름 품목에 비해 환불 및 교환이 어려운 특성과 새로운 거래 방식으로 인해 O2O의 플랫폼 중 오픈 마켓으로 성장하는데 제한적인 요소가 많다. 이러한 장애를 극복하기 위해서는 소비자의 혁신성이 고려되어야 한다. 본 연구는 O2O(online to offline) 특성 중 빠르게 성장하고 있는 오픈 마켓을 중심으로 쇼핑몰 특성이 농식품 재구매 의도에 미치는 영향을 파악하는데 목적이 있다. 그리고 농식품 쇼핑몰 특성과 재구매 의도에 미치는 영향력에서 혁신성의 조절 효과를 분석하고자 한다. 이를 위해 편의표본추출기법을 이용하여 2021년 3월 1일부터 3월 30일까지 구글 설문을 통해 온라인 설문을 실시하였다. 농식품 오픈 마켓에서 구매경험자 총 270개의 분석 자료를 수집하였다. 분석방법은 spss 프로그램을 사용하였으며, 가설검증을 위해 다중회귀분석을 사용하였다. 분석결과 O2O(online to offline) 쇼핑몰 특성인 경제성, 상호작용성, 유희성은 농식품 재구매 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상호작용성×혁신성, 유희성×혁신성은 재구매 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과 혁신성은 새로운 시스템이나 모바일 거래에 대하여 소비자의 부담을 줄여주고 있음을 알 수 있다. 본 연구의 결과를 통해서 농식품의 O2O 거래 활성화를 위해서는 혁신성이 낮은 소비자들의 거래를 활성화하기 위한 편리한 인터페이스 설계가 중요하다고 할 수 있다. 더불어 농업인들의 IT 역량강화를 위한 교육과 지원이 필요하다. 본 연구의 결과는 농식품 오픈마켓 쇼핑몰의 인프라 구축 등에 기여할 수 있을 것이다.
소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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