• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권4호
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• pp.419-438
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• 2023

본 연구에서는 20-30대 성인을 대상으로 개인별 식습관 목표를 설정하고 인스턴트 메신저를 활용한 스마트폰 기반의 영양상담이 대상자의 영양지수, 식이 자아효능감, 영양소 섭취상태를 향상시킬 수 있는지를 평가하고자 하였다. 총 30명을 대상으로 모바일 메신저의 1:1 채팅방을 통해 주 1회 1시간 내외로 8주간 비대면 영양상담을 진행하였다. 상담 첫째 주에는 사전 온라인 설문조사와 식사섭취조사를 실시하였고, 두 번째 주에는 사전 조사 결과를 바탕으로 2가지의 식습관 목표를 설정하였고, 목표 달성 여부를 매일 기록할 수 있는 체크리스트를 제공하였다. 3주차부터는 상담영양사가 체크리스트를 바탕으로 피드백 메시지와 식생활 지침에 대한 정보를 카드뉴스 형식으로 제공하였다. 7주차 상담 후에는 사후 온라인 설문조사와 식사섭취조사를 실시하였고, 8주차에는 그 동안의 변화된 식습관을 살펴보고 상담 과정 평가에 대한 온라인 설문조사를 실시하였다. 영양상담 전후의 결과를 분석한 결과, 영양상담 후 대상자의 영양지수와 주위 환경 자극 조절 효능감 점수가 영양상담 전보다 유의하게 높았다. 영양지수 문항별로는 과일, 우유 및 유제품, 견과류, 채소류, 패스트푸드, 라면, 달고 기름진 빵류, 가당음료류의 섭취 빈도 점수가 영양상담 후 유의하게 높았다. 단백질, 비타민 A, 티아민, 리보플라빈, 엽산, 칼슘, 철의 섭취량과 비타민 A, 리보플라빈, 엽산, 칼슘, 철의 INQ도 영양상담 전보다 후에 높았다. 또한 참가자들은 영양상담 프로그램과 제공되는 영양정보에 대해 높은 만족도를 보였다. 이와 같이 개인별 목표 설정과 스마트폰 기반 영양상담은 20-30대 성인의 영양지수, 주위 환경 자극 조절 효능감, 그리고 영양소의 양적, 질적 향상에 효과적인 것으로 나타났으며, BMI에 따라 분류한 저체중·정상체중군과 과체중·비만군 모두 유사한 결과를 얻었다. 본 연구 결과 개인별 목표 설정, 자기 모니터링, 목표 달성에 대한 피드백과 격려가 행동 변화에 긍정적인 효과를 주는 것으로 보이며, 스마트폰을 편하게 사용하는 젊은 성인에게는 대면 상담이 아닌 스마트폰 채팅 기반 영양상담도 효과적인 방법이라고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

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.

• 유통과학연구
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• 제10권4호
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• pp.47-53
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• 2012

현대의 많은 기업은 경쟁사에 비해 자사기업의 제품에 대한 긍정적인 이미지를 증대시키기 위해 광고에 많은 노력을 기울여왔고, 최근 들어 멀티미디어의 급속한 발달은 광고의 효용성을 크게 증대시켰다. 이러한 상황에서 최근 소비환경의 급속한 변화는 수많은 브랜드를 양산해내고 있다. 또한 보통 소비자들이 쉽게 접하고 기업의 이미지의 제고를 통하여 시장우위를 점하기 위해서는 광고기법을 많이 활용할 수밖에 없다. 이러한 현대 광고행태는 모델이 차지하고 있는 비중을 더욱 커지게 만들고 있다. 따라서 본 연구는 광고모델의 유형별 특성을 검토해 보고자 하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위한 자료는 20대 이상의 대학생 남녀 230명을 대상으로 2011년 10월 20일부터 11월 5일까지 수집되었다. 또한, 광고모델의 특성이 구매의도와 브랜드 태도에 미치는 영향의 요인을 조사하기 위하여 수집되었으며, 자료의 수집은 20대 대학생 230명을 대상으로 수행하고, 조사방법으로는 설문지조사법을 이용하여 조사요원들이 1부씩 배부하여 회수하는 방법으로 연구를 진행하였다. 40부씩 5가지 모델의 사진이 첨부된 설문지를 통하여 광고모델별의 중점적 특성에 대해 파악한다. 결과를 요악하여 보면 구매의도에 미치는 광고모델의 특성과 브랜드 태도에 미치는 특성은 서로 비슷하지만 상이한 점을 찾아 볼 수 있다. 첫째, 구매의도에 미치는 영향으로는 신뢰성과 효율성이라는 결과가 도출되었다. 구매의사가 강하든 강하지 않든 고객들은 광고를 통한 구매의도의 영향을 받을 때 이 두 가지 특성을 가장 많이 고려한다는 결과이다. 광고를 통한 제품의 신용적인 면과 광고내용의 전달력을 위주로 판단하는 경향으로 드러났다. 둘째, 브랜드태도에 미치는 영향으로는 외향적 특성, 신뢰성, 효율성이라는 결과가 도출되었다. 브랜드 태도는 소비자나 고객이 그 기업에 대해 갖는 태도라고 할 수 있다. 이렇듯 구매 후에도 생성이 되고 소멸이 되는 이 브랜드 태도는 기업이 가장 강구하는 부분이다. 브랜드를 대신하여 광고를 하는 광고모델에 따라 브랜드 태도는 달라진다. 이 점을 유의하여 보았을 때, 광고모델의 외향적인 특성 또한 중요시 된다는 결과가 도출되었다. 따라서, 광고모델의 특성이 구매의도와 브랜드태도의 미치는 영향 중에서 브랜드 태도는 외향적 특성이 추가되어졌다. 이 도출의 결과는 브랜드 태도를 형성하는데 있어서 광고모델의 이미지가 직관된다고 설명이 되어 진다. 이렇듯 고객은 광고를 통해 소비자를 유혹하며, 광고상품에 대해 구매를 끌어당길 수 있다. 하지만 기업의 브랜드에 대한 긍정적인 태도를 확보하기 위하여 광고모델의 외향적인 이미지 또한 중요하다. 예를 들어 박경림은 10년 전 쯤 화장품 광고를 찍은 적이 있었다. 화장품 모델로 활약하며 토크프로그램에서 화장품 광고와 밀접한 말실수를 통해 손해배상을 하게 된 적이 있다. 당시 그 화장품을 구매한 고객들은 고액에 해당되는 금액 환불을 요구하였다. 이렇듯 기업 즉 브랜드의 얼굴을 맡는 역할은 광고모델이라 할 정도로 큰 역할을 하고 있는 것이다. 본 연구의 한계점으로는 대학생을 중심으로 한 점이 가장 큰 한계점이라고 지적할 수 있다. 또한 설문지 수가 230부에 불과하다는 점이 다소 부족함을 느끼게 만드는 요인이다. 더 나아가서, 광범위한 분석이 아니라 세분화하여 구체적인 분석을 도출할 수 있어야 했는데, 그러한 점이 본 연구의 한계점이라 할 수 있다. 향후 연구는 이러한 부족한 부분을 보완하고, 더욱 발전적인 방향으로 논의가 진행될 수 있도록 해야겠다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.107-129
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• 2022

기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.