본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.
SNS는 소통의 매체이자 공유와 인맥관리를 위한 도구로서의 긍정적인 측면을 제공한다. 그러나 최근 들어 페이스북, 트위터와 같은 개방형 SNS에서 불특정 다수와의 소통에 대한 피로감과 사생활 노출에 대한 불안감 증가와 같은 부정적인 측면들이 나타나고 있다. 이로 인해 SNS 이용자들은 서비스 이용중단을 결정하거나 특정 지인들과 그룹을 형성하여 소통하는 폐쇄형 SNS로 서비스 전환을 결정한다. 하지만 개방형 SNS가 약한 연결 관계 속에서도 지속적으로 새로운 관계를 확산시키고 다양한 정보와 콘텐츠를 공유할 수 있는 환경을 제공하며 다양한 경제 및 사회적 가치를 창출한다는 점에서 SNS 이용자들이 개방형 SNS에서 폐쇄형 SNS로 이동하는 요인에 대해 살펴보는 것은 중요한 의미를 가질 것이라 판단된다. 이를 위해 본 연구에서는 인간의 이주를 설명하는 유용한 프레임워크로 알려진 Push-Pull-Mooring 모형을 근거로 SNS 전환의도에 영향을 미치는 요인을 도출하고 실증분석을 수행하였다. 분석 결과, 개방형 SNS의 부정적 요인으로 제안한 푸쉬 효과의 약한 연결성과 프라이버시우려, 폐쇄형 SNS의 긍정적 요인으로 제안한 풀 효과의 즐거움, 소속감이 폐쇄형 SNS으로의 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SNS 이용자의 상황적 요인으로 제안한 무어링 효과 중 SNS 피로감은 푸쉬 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를, 그리고 사용자저항은 풀 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 개방형 SNS와 폐쇄형 SNS가 시장에서 함께 성장할 수 있는 정책을 제안하고 이용자들의 인식 전환을 유도하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 협력형 디지털 참고서비스인 '사서에게 물어보세요'의 지식정보DB에 수록된 질문과 답변을 분석하여 이용자 요구현황을 파악해 이를 바탕으로 서비스 초창기의 정보 이용행태를 도출하였다. 지식정보DB 3,506건 중 1,124건의 DB 항목 데이터를 ① 질문의 개수와 참고 질문 여부, ② 질문의 주제와 키워드, ③ 질문의 목적, ④ 질문의 유형, ⑤ 이용자의 정보 요구, ⑥ 사서가 제공한 정보원과 참고 서비스, ⑦ 답변의 소요 일수와 상관관계, ⑧ 참여 도서관 수준, ⑨ 주제별 질문 유형, 총 9가지 기준으로 분석하였다. 그 결과, 첫째, 이용자는 유사한 주제의 질문을 한 번에 하나씩 요청하는 것이 아닌, 필요에 따라 다양한 주제의 참고 질문을 요청하였지만, 절반 이상의 전체 순수 참고질문은 문헌정보학 분야의 질문이었다. 둘째, 약 71.35%의 이용자는 '사서에게 물어보세요' 서비스를 특정 주제나 연구 문제와 관련된 정보 자원의 목록을 추천받기 위해 이용하고 있었으며 독서상황에 대한 참고 상담을 요구하는 질문도 존재하였다. 셋째, 이용자가 가장 선호하는 정보원은 서지 및 서지사항으로 나타났으며, 온라인 정보원의 경우 이용자는 상대적으로 선호하지 않았다. 넷째, 답변의 소요 일수는 질문의 유형과 참여 도서관의 수준에 따라 유의미한 차이가 남을 확인할 수 있었다. 다섯째, 총류 분야 질문의 목적을 분석한 결과 약 31.33%이 이용자 스스로가 해결 당위성을 가진 자발적 질문으로 나타났다.
본 연구는 일상생활정보 이론을 기반으로 A자치구 66명의 장애인과 노인의 정보활동과 도서관 이용 경험에 대하여 조사하였다. 계량적 분석과 더불어 11명의 심층인터뷰를 통해 이들이 경험하는 일상생활 정보활동에 대한 맥락적 상황을 분석하였다. 연구 결과 장애인과 노인은 신체적, 심리적인 고립감이 비대면 시기에 심화되고 있고, 도와줄 인적 자원이 없으며, 온라인 정보기술의 활용과 정보 판단의 어려움을 겪고 있음이 나타났다. 이들의 정보 습득 경로는 가족이나 지인 등을 통해 얻기 보다는 지역 복지관을 주로 이용하는 것으로 나타났다. 반면에 새로운 것을 배우고, 다양한 문화적 활동을 체험하며, 책을 통해 마음의 위로를 받기 위해서 도서관을 이용하고자 하였다. 도서관을 이용해 본 경험이 있는 장애인과 노인의 경우 도서관 서비스에 대한 만족도가 매우 높았으며 삶의 활력, 시간의 유용성, 배움의 기회, 미래에 대한 긍정성을 갖게 되었다. 비대면 시기에 폭증하는 온라인 정보의 옳고 그름을 판단하는 능력과 사람들과 교류할 수 있는 디지털 기술의 활용 등 디지털리터러시 위한 교육은 절실함이 나타났다. 본 연구는 지식정보취약계층이 디지털 시대의 사회참여자로서 문화적 향유를 누리며 삶에서 새로운 가치를 주체적으로 만들어 내기 위해서 정보격차 불평등을 완화시키는 것이 필수적이며 그 중심에 도서관이 있음을 제시하였다. 매슬로우의 5단계 욕구 중 생리적 욕구, 안전 욕구의 기초복지를 기반으로 사회 참여, 존중, 자아실현의 욕구 등 문화복지, 정보복지 영역으로 확장해야 한다고 제언하였다. 이를 구현하기 위해서 지역사회 공공도서관이 특수도서관, 유형별 복지관, 행정 기관 등과 유기체적으로 협력하여 아웃리치 서비스, 인적 리에종 서비스 강화, 협력 장서 개발, 문화복지 프로그램 개발이 필요함을 제시하였으며, 가장 중요한 요소로 이들을 진심으로 이해하고 다가가는 인적 서비스임을 강조하였다.
저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인 구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 Google Maps에서 제공하는 장소에 대한 리뷰를 활용하여 실제로 공원을 방문한 이용자의 인식과 평가를 파악하는 것이다. 구글맵리뷰는 Social Network Service(SNS)를 통해 장소에 대한 인식과 평가에 관한 정보를 얻는 온라인 리뷰이며, 일반 리뷰어와 구글맵의 회원으로 등록된 지역 가이드의 관점에서 장소에 대한 이해를 볼 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 구글맵리뷰 분석이 공원 관리에 필요한 이용자들의 인식과 평가를 추출하는데 활용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 서로 다른 공간특징과 시설을 가지는 3개의 공원(서울숲, 보라매공원, 올림픽공원)을 대상으로 파이썬을 활용한 웹 크롤링을 통해서 구글맵리뷰 내용을 수집하였다. 그리고 텍스트 분석을 통해 공원별 주요 키워드 분석과 네트워크 구조에 따른 특성을 분석하고, 이와 함께 구글맵리뷰에서 제공하는 별점 평갓값과 외국인 리뷰 데이터에 대한 분석도 수행했다. 연구 결과, 3개의 공원에서 공통으로 나타나는 특성으로는 이용목적으로 '산책', '자전거', '휴식', '피크닉'이 있었으며, 동반유형으로 '가족', '아이', '애견'이, 인프라로는 '놀이터', '산책로'가 있었다. 공원별 특색을 보면 서울숲은 자연을 기반으로 하는 야외활동이 많이 나타났고 반면, 주차공간 부족과 주말 혼잡은 공원 이용자에게 부정적인 영향을 미치고 있었다. 보라매공원은 수많은 활동을 제공하는 다양한 시설을 갖춘 도시공원의 모습을 가지고 있었다. 리뷰어들은 반려견을 동반하는 이용자 그룹과 그렇지 않은 다른 이용자 그룹 간의 갈등과 공원의 복잡함에 대한 부정적인 측면을 언급했다. 올림픽공원에는 대형 복합시설이 있으며, 커뮤니티, 문화예술공연과 같은 대규모 문화 이벤트가 많이 언급되었고, 레크리에이션 기능이 강조되었다. 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자의 전반적 경험과 이미지에 대한 특징을 파악하는 유용한 자료라고 할 수 있다. 또한, 다른 소셜미디어 데이터와 비교할 때 특히 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자 평갓값과 만족 및 불만족 요인을 이해할 수 있는 데이터를 제공한다.
기존의 인터넷 광고비 모델에는 CPM (Cost Per Mile), CPC (Cost Per Click), CPS (Cost Per Sales) 등이 존재하며, 특히 CPC 모델은 광고주와 미디어에게 모두 합리적이라는 평가를 받으며, 인터넷 광고 시장에서 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 CPC 모델 또한, 경쟁 사업자에 의한 과도한 광고비 부과나 부정한 광고 수익 등을 목적으로 하는 부정 행위가 발생할 수 있고, 사용자의 전환 의도 없는 광고물 클릭으로 인해 광고주에게 부당한 광고비가 부과될 수 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 새로운 광고비 모델인 'CPCD' (Cost Per Coupon Download) 모델을 제안한다. CPCD 모델은 사용자가 단순히 광고물을 클릭하는 행동을 넘어 광고주가 제공하는 쿠폰을 다운로드 받았을 때 광고비가 부과되는 모델로서, CPC 모델과 CPS 모델의 중간 개념이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 CPCD 모델의 설계 및 분석을 위하여 발생 가능한 시나리오를 제시하고, 프로세스 분석 및 관련 이슈에 대한 검토를 수행한다. 그리고 CPCD 모델에 참여하는 각 사업 참여자들에 대한 분석을 수행하고, 비용 시뮬레이션을 통해 CPC 모델과 CPCD 모델을 비교함으로써, CPCD 모델에 참여하는 광고주의 사업 참여 조건을 밝히며, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 CPCD 모델의 적용 가능성에 대하여 고찰한다.
본 연구는 혁신적인 모바일 서비스의 사용-확산 관점에서 혁신적인 서비스의 사용량과 사용의 다양성에 사회적 영향력이 어떠한 역할을 하는지 살펴보았다. 본 논문의 연구모형에 포함된 사회적 영향요인은 크게 두 가지인데 이는 네트워크 요인과 상표 동일시이다. 여기서 네트워크 요인은 사회적인 규범과 네트워크 효과를 포괄하는 개념이며, 상표 동일시는 소비자 개인의 자아정체성과 서비스 브랜드와의 일치성을 의미한다. 먼저 네트워크 요인의 경우 모바일 서비스의 사용량에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 지속사용의도에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 서비스 사용의 다양성에는 별 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 상표 동일시의 경우에는 사용량과 사용의 다양성에 모두 유의한 영향을 미치며 지속사용의도에도 긍정적인 효과를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용한 충성도 지표는 두 가지인데 하나는 모바일 서비스의 지속사용의도이고 또 하나는 상표애호도 즉 상표 전환의도이다. 이 두 가지 변수 중 전자는 서비스 카테고리에 대한 충성도이고 후자는 상표에 대한 충성도인데 서로 다른 의미를 갖는 만큼 연구 결과도 다르게 나왔다. 즉, 모바일 서비스의 사용량과 사용의 다양성은 모두 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 상표 전환의도에의 경우에는 사용량만이 유의한 영향을 주었고 가설과 반대로 사용량이 높을수록 오히려 상표 전환의도가 높아지는 것으로 나타났다. 이는 특정 혁신 서비스를 사용해 본 얼리어답터 고객들이 다양한 사업자의 서비스를 이용해 보고자 하는 니즈가 있음을 보여 준 것으로 이해할 수 있다.
e-러닝 웹사이트는 학습자들에게 학습자 중심의 능동적인 학습 경험이 가능하도록 지원하며, 이를 위한 다양한 e-러닝 웹사이트가 설계 및 개발되어지고 있다. 또한 운영자들은 웹사이트를 개발한 이후에도 각종 콘텐츠와 미디어를 통해 다양한 정보를 제공해 주려고 지속적인 노력을 기울인다. 그러나 이러한 노력은 자칫 학습자들에게 학습에 있어서 복잡성을 증가하는 결과를 낳기도 한다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트 설계 및 운영시 고려되는 요소 중 하나인 웹 복잡성(web complexity)측면에서의 다각적인 접근이 부재하다는 문제점을 인식하였다. 또한 e-러닝은 학습자가 능동적인 참여를 해야 완성할 수 있는 프로세스로, 이를 지원할 수 있는 다양한 e-튜터의 역할이 필요하다. 이러한 측면에서 볼 때 e-러닝을 지원하는 e-튜터의 역할이 학습자의 만족에 어떤 영향을 주는가에 대한 접근은 보다 효율적인 e-러닝 학습을 위해서도 필수적인 주제라고 할 수 있다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트의 만족에 영향을 주는 원인을 학습자의 지각된 복잡성(PWC, Perceived Web Complexity)의 측면에서 접근하고, e-러닝 웹사이트의 한계점을 보완해 줄 수 있는 e-튜터의 역할에 대해서 알아보았다. 본 연구는 시스템 디자인적인 측면에서 웹사이트 복잡성을 줄이고, 운영적인 면에서 e-튜터를 적극 활용해야 한다는 결론을 도출하였다. 웹 복잡성의 개념은 향후 스마트 폰 등을 이용한 모바일 러닝에 있어서도 간과할 수 없는 중요한 이슈로 볼 수 있다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트를 설계하는 개발자 및 디자이너들에게 학습자를 위한 보다 나은 e-러닝 웹사이트를 디자인 하는데 필요한 실무적인 시각을 제공해 줄 수 있다. 또한 이론적으로는 복잡성 중심의 이론적 배경을 발전 시켰다는 점에서 큰 의미를 지닌다.
코로나19의 영향이 장기화되면서 오프라인 활동은 중단되었고 온라인 소통이 더욱 큰 비중을 차지하게 되었다. 한류와 인터넷 정보 기술의 비약적인 발전과 함께 다양한 엔터테인먼트 커뮤니케이션 플랫폼이 탄생했다. 팬들은 플랫폼을 통해 스타 및 다른 팬들과 소통하고 정보를 공유할 수 있게 되었다. 이러한 방식은 엔터테인먼트 커뮤니케이션 플랫폼에 대한 사용자의 가치 지각을 향상하고 공감을 자아내며, 플랫폼 추천 의도를 강화할 수 있다. 본 연구는 설문조사를 통해 엔터테인먼트 커뮤니케이션 플랫폼 내 사용자 간의 상호작용, 동일시와 추천 의도의 영향에 대해 실증분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 팬과 콘텐츠 상호작용은 심리 동일시와 행위 동일시에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 팬과 팬의 상호작용은 심리 동일시와 행위 동일시에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 팬과 스타의 상호작용은 심리 동일시와 행위 동일시에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 심리 동일시와 행위 동일시는 커뮤니티 구성원의 추천 의도에 긍정적인 영향을 미치며, 행위 동일시는 심리 동일시와 추천 의도의 관계 중에서 부분 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이상의 분석 결과를 토대로 연구의 시사점과 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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