배달음식 소비시장을 세분화하여 고객 성향 맞춤형 제품과 서비스 개발을 위한 기초자료로 활용하고자 배달음식 이용 경험이 있는 성인남녀 총 636명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사대상자의 식생활라이프스타일 평가항목에 대한 요인분석 결과 안전지향, 편의지향, 맛지향, 경제지향 요인이 도출되었고 요인분석 결과를 토대로 군집분석을 실시한 결과 조사대상 고객을 식생활 저관심군, 편의·경제 추구군, 미식·경제 추구군으로 분류하였다. 군집에 따른 조사대상자의 일반 특성에 대한 차이분석 결과 연령 (p < 0.001), 결혼 여부 (p < 0.001), 가족 유형 (p < 0.01), 주거 형태 (p < 0.05) 에서 유의적인 차이가 있었다. 식생활 저관심군은 기혼 (67.1%), 가족과 함께 거주하는 비율 (85.4%), 아파트에 거주하는 비율 (74.2%)이 다른 군집에 비해 높았고 편의·경제 추구군은 1인 가구 비율 (28.9%)이, 미식·경제 추구군은 미혼의 비율 (62.0%)이 다른 군집에 비해 높았다. 조사대상자의 연령은 편의·경제 추구군(32.3세)과 미식·경제 추구군 (32.5세)에 비해 식생활 저관심군 (40.0세)이 유의적으로 높았다(p < 0.001). 식생활라이프스타일 군집에 따른 배달음식 소비 실태에 대한 차이 분석 결과 주문횟수 (p < 0.001), 주로 주문하는 요일 (p < 0.05), 배달음식의 정보 습득 경로 (p < 0.001), 주문 방법 (p < 0.001), 같이 섭취하는 사람 (p < 0.01)에서 군집 간에 유의적인 차이가 있었으며, 편의·경제 추구군은 배달음식 주문횟수 (p < 0.001)와 배달음식에 대한 전체적인 만족도 (p < 0.001)에서 식생활 저관심군과 미식·경제 추구군에 비해 유의적으로 높았다. 따라서 음식점 경영자와 배달 플랫폼 업체는 배달음식 고객의 만족도를 극대화하기 위해서 고객의 식생활 라이프스타일 특성을 고려한 제품과 서비스를 개발하고 배달음식의 품질 향상을 위해 지속적으로 노력해야 할 것이다.
본 논문은 유럽 등 해외에서 현재 활성화 되어있는 카드게임, 경마게임 등을 활용한 데이터방송 승부게임(TV-betting) 서비스를 조작하여 이를 경험한 패널집단을 대상으로 인터랙티브게임 관련 긍정적, 부정적 인식을 조사하여 국내에서 데이터방송 승부게임에 대한 규제문제와 그 도입가능성을 모색해 보았다. 조사연구를 수행하기 위해 국내 디지털케이블방송에서의 데이터방송 표준인 OCAP시스템 환경에서 데이터방송 승부게임 데모프로그램을 제작하고 패널집단이 이 프로그램의 시청경험을 하게 한 뒤에 심층적인 면접을 시행하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 패널집단은 데이터방송 승부게임이 오락효과, 감정정화, 스트레스 해소 등 시청자에게 즐거움을 주는 긍정적 요소가 많으나 사회적 환경 때문에 외국과 같이 쉽게 도입되기는 어려울 것으로 인식하고 있었다. 그리고 데이터방송 승부게임이 도입되기 위해서는 결제에서의 안정된 보안장치를 기반으로 매체 신뢰도가 보장 되어야 하고, 승부게임을 너무 자주하지 않게끔 시간적 제약을 고려한 방송편성, 베팅(betting)한도의 제한, 다른 데이터방송 가입자들의 셋탑박스에 접속하여 게임을 하는 경우를 차단하는 등 일련의 규제적 시스템 장치를 통해서 과도한 사행성을 억제해야 한다고 판단하고 있었다. 이에 여러 가지 부작용을 최소화하는 방안 등 정부의 법적인 규제 틀 안에서 승부게임의 단계적인 도입이 검토될 수 있다고 인식하고 있었다. 정부는 이를 고려해 장기적인 관점에서 데이터방송 정책수립을 해야 하고, 이를 통해 법적인 규제 틀 안에서 안정적으로 데이터방송 승부게임을 즐길 수 있는 방안이 마련된다면 향후 국내에서 인터랙티브 TV게임이 오락적인 기능과 함께 산업적으로는 데이터방송 등 뉴미디어 산업 활성화를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.에서 이야기하는 사회문화적, 역사적 상황이 다른 문화에서는 같은 대상에 대한 이해가 달라질 수도 있다는 예시를 보여준 것이다. 이렇듯 "한류"의 정체성을 파악하기 위해서는 우선 각 문화의 다양성과 특수성에 대한 연구가 선행되어야 하고 현재의 우리와 다른 사람들 사이에 진행되고 있는 문화적 욕구들이 어떻게 생성되고 있는지 현장에서 연구할 필요가 있다. 덧붙여 한국의 대중문화가 이러한 욕구에 잘 부합되고 있는지, 새로운 무엇을 만들어 내고 있지는 않은지 연구할 필요성을 절실히 느낀다.해 측정하였다. 실험은 4개의 집단으로 나누어져 실시하였는데 한 집단은 지각된 위험과 희소성 메시지에 동시에 노출되도록 하였고 두 번째 집단과 세 번째 집단은 각각의 두 요인 중 하나의 요인에만 노출되도록 하였다. 그리고 나머지 한 집단은 통제집단으로 지각된 위험이나 희소성 메시지를 모두 처치하지 않은 프로그램을 시청하게 하였다. 연구결과 흥미로운 사실들이 발견되었는데 이용경험에 상관없이 모든 이용자들은 지각된 위험에 부정적인 반응을 보였으며 특히 이용경험이 풍부한 홈쇼핑이용자들인 경우 이용경험이 적은 소비자에 비해 지각된 위험에 더욱 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 또한 희소성 메시지에 대해서는 통계적으로는 유의미하지 않았지만 이용경험이 높은 소비자가 이용경험이 적은 소비자들 보다 오히려 부정적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 또한 지각된 위험과 희소성 메시지의 상호작용효과의 경우 이용경험이 높은 집단의 소비자가 특히 제품에 대한 태도반응에서 매우 부정적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 이러한 사실은 이용경험이 풍부한 소비자일수록 신뢰가 생기지 않는 지각된 위험의 상황에서 희소성메시지가 제시될 때 희소성메시지의 설득적 의도를 위협적인 요소로 생각한다고 해석할 수 있다. 이상의 결과는 선행
인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.
최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.
스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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