In this study, we propose an improved view-based navigation method for obstacle avoidance and evaluate the effectiveness of the method in real environments with real obstacles. The proposed method possesses the ability to estimate the position and rotation of a mobile robot, even if the mobile robot strays from a recording path for the purpose of avoiding obstacles. In order to achieve this, ego-motion estimation was incorporated into the existing view-based navigation system. The ego-motion is calculated from SURF points between a current view and a recorded view using a Kinect sensor. In conventional view-based navigation systems, it is difficult to generate alternate paths to avoid obstacles. The proposed method is anticipated to allow a mobile robot greater flexibility in path planning to avoid humans and objects expected in real environments. Based on experiments performed in an indoor environment using a mobile robot, we evaluated the measurement accuracy of the proposed method, and confirmed its feasibility for robot navigation in museums and shopping mall.
본 연구는 간편결제 서비스에 대한 지각된 유용성 및 신뢰가 결제 서비스 이용에 대한 충성도 및 해당 쇼핑몰에 대한 충성도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 간편결제 서비스에 대한 사용자들의 지각된 유용성 및 신뢰에 사용자 개인 특성 및 결제 서비스 브랜드에 대한 인지도가 미치는 영향을 함께 검증하였다. 20대-40대 사용자를 중심으로 온라인 설문을 실시한 결과, 소비자들이 간편결제 서비스를 사용하면서 서비스 시스템에 대한 유용성을 많이 느끼고 서비스 제공자에 대한 신뢰가 높을수록 간편결제 서비스에 대한 충성도 뿐 아니라 결제 서비스를 제공한 해당 쇼핑몰에 대한 충성도 또한 높아지는 것으로 나타났다. 또한 결제 서비스에 대한 지각된 유용성 및 신뢰는 소비자 개인의 기술혁신성, 스마트폰 활용 정도 및 서비스 브랜드 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 온라인 또는 모바일 쇼핑환경을 제공하는 기업들이 결제 시스템을 쇼핑 사이트에 부가된 요소로서 판단하는 것이 아니라 사이트 자체의 한 구성요소로 인식하여 사이트 디자인에서부터 설계하고 구현해야 한다는 것을 보여준다.
컴포넌트 기술은 재사용성을 기반으로 어플리케이션 개발의 생산성을 높일 수 있어 소프트웨어를 신속하고 효과적으로 개발할 수 있는 기술로써 채택되고 있으며, 이들 중 EJB 컴포넌트는 자바를 기반으로 하며 산업계에서 널리 이용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 모바일 전자상거래 시스템의 구성 요소중 게시판과 쇼핑몰을 EJB 컴포넌트로 설계, 구현함으로써 재사용성과 상호운용성을 지원하는 구축 방안을 제시하였다.
본 연구는 이케아(IKEA)의 IKEA Place와 아마존(Amazon)의 Amazon AR View를 중심으로 AR 쇼핑 애플리케이션에 관하여 분석하고 고찰하여 어떤 차이가 있는지를 연구하였다. 먼저 문헌 연구를 통하여 AR 시장의 전망 및 현황 등을 고찰하였고 AR 쇼핑 애플리케이션에 관한 사례조사를 하였다. 2차로 AR 쇼핑몰 애플리케이션의 주요 기능을 위주로 피터 모빌(Peter Morville)의 허니콤 모형(Honeycomb Model)을 6가지 요소로 재구성하여 태스크를 기반으로 설문조사와 심층 인터뷰를 진행하였다. 그 결과 사용자들은 AR 쇼핑 애플리케이션을 사용할 때 기능을 사용하면서 거치는 행위들이 간소하고, 자신이 원하는 제품을 검색하기 수월한 애플리케이션을 선호한다는 것을 파악할 수 있었다. 본 연구는 AR 기반 쇼핑 애플리케이션 사용자 경험 증대에 도움이 될 것으로 기대한다.
In this study, it is the study of foreign tourism content information providing utilizing mobile indoor location information services. In particular, we compared the Web App used in Osaka, Japan. Widespread use of smartphones in the world increases, it is changed to free travel of individuals from group travel. Tourists cultural complex shopping mall is able to travel in a room is increasing. By utilizing the services of the guidance location based on the room, it is possible to easily obtain the discount coupon information, tourism content. Also, it is possible to grasp the movement path and disaster relief information. Osaka Japanese tourists increased after the earthquake in Tokyo. So we compare the difference in Osaka web and applications. If improving the indoor location information service method of domestic if it would help foreign tourists attract. In addition, it will give a big impact if there is a fusion of the Internet of things.
오프라인 쇼핑몰은 온라인과 비교하여 고객들의 방문 정보를 얻기 어렵기 때문에 맞춤형 제품 추천 시스템의 수준이 온라인과 비교하면 빈약하다. 본 논문에서는 MS Azure의 Face API를 이용해 오프라인 쇼핑몰을 방문하는 고객들의 얼굴을 인식하여 얻은 성별과 나이 정보를 이용해 맞춤형 광고를 제공하는 이동형 로봇 플랫폼을 개발하였다. 개발한 로봇은 구동 실험을 통해 프로세스가 정상 동작하는 것을 보였고, 오픈 얼굴 데이터셋(AFAD)을 사용해 API의 성능을 검증하였다. 개발된 로봇은 오프라인 쇼핑몰의 방문 고객층을 실시간으로 파악하여 맞춤형 광고를 제공함으로써 효율적인 마케팅 효과를 기대할 수 있다.
본 연구는 소비자가 지각하는 유통업체의 위치기반 모바일 쇼핑정보 서비스에 대한 정보의 상황관련성과 정보자극에 대한 PAD 감정변수들(환기, 지배력, 즐거움) 간의 상호 인과관계와 이용의도에 대한 이들의 효과를 실증 연구 하였다. 미국 내 모바일 이용자를 대상으로 무작위 표본추출법에 근거하여 추출되었고, 총 335명의 사용가능한 응답이 수거되었다. 분석결과, 환기와 상황관련성은 즐거움에 정(+)의 영향을 주었으나 지배력은 즐거움에 유의한 영향력을 나타내지 않았다. 즐거움은 이용의도에 정(+)의 영향을 주었다. 본 연구를 통해 위치기반 모바일 서비스에 대한 소비자의 인지적 반응과 감정적 반응을 통합적으로 살펴보았으며, PAD 감정차원간의 체계적인 관계를 규명하였다. 연구결과를 바탕으로 모바일 쇼핑서비스 개발자, 유통업체, 그리고 마케팅 실무자를 위한 시사점을 논의하였으며, 연구의 한계점과 더불어 향후 연구 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 전자상거래 쇼핑몰 운영자나 밴드 운영자, 유튜브 크리에이터들이 본인들이 제작한 영상 이외에 연관 동영상 콘텐츠를 함께 미디어에 게재하여 온·오프라인 홍보에 시너지를 발현할 수 있도록 할 수 있는 모바일 뉴미디어 솔루션을 개발하였다. 플랫폼 분야의 영상들을 직접 찾지 않고 제공함으로써, 이용자에게는 흥미와 정보를 제공하면서 자신의 플랫폼을 홍보할 수 있는 새로운 유형의 마케팅 수단을 제공할 수 있다. 영상을 생산하는 국내외 예비 크리에이터들은 영상의 오픈마켓과 같은 유튜브, 아프리카TV 이외에 자신만의 영상을 업로드 할 수 있고, 유·무료 과금 체계를 활용하여 독립적인 고객 관리(CRM)와 자기 브랜딩, 콘텐츠 관리 시스템을 탑재한 모바일 기반의 뉴미디어를 활용할 수 있을 것이다.
모바일 환경하에의 RFM 기법을 이용한 개인화 된 추천 시스템을 제안한다. 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicity) 방법을 이용하여 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 RFM 기법을 이용하여 고객 세분화와 아이템 세분화 통해서 대상 사용자에게 구매 가능성이 높은 아이템을 추천한다. 또한 기존의 추천시스템의 문제점의 해결 방안으로 신규 고객이나 신규 아이템 추천을 고려하여 적용한다. 추천 아이템과 사용자가 구매한 아이템 이력 데이터를 비교하여 추천된 아이템이 중복 추천을 제거하였고 현업에서 사용하는 데이터 셋을 구성하여 실험을 통해서 효용성과 타당성을 입증 및 평가하여 개인화된 일대일 웹 마케팅을 실현하였다.
연결정보만을 이용하는 range-free 측위 기법의 성능은 이동성을 갖는 무선 단말 움직임에 취약한 문제점이 있다. 본 논문은 실제 전파 환경을 고려한 실내 네트워크에서 베이지안 필터를 사용하여 실시간으로 움직이는 무선장치를 추적하는 두 가지 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 측정 모델의 선형성에 따라 Kalman filter 와 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) particle filter를 적용하였다. Kalman과 MCMC particle filter 기반 알고리즘은 각각 무선단말 간 연결정보를, 이동 단말의 한 홉 간격 내 단말로부터 수신하는 신호의 세기 (RSS: received signal strength)와 연결정보를 혼합한 융합정보를 측정 모델로 사용하였다. 정확한 시뮬레이션을 위해 실내 쇼핑몰 지도를 구현한 네트워크 지형, 그리고 라디오 불규칙도 모델을 적용하였다. 또한, 장애물 존재 여부에 따라 라디오 불규칙도를 분류하였다. 성능평가를 위해 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존 range-free 측위 기법보다 향상된 위치정확도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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