유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.
Purpose: This study was conducted to develop a gambling addictive behavior scale for adolescents. Methods: The process involved construction of a conceptual framework, initial item search, verification of content validity, selection of secondary items, and extraction of final items. The participants were 299 adolescents from two middle schools and four high schools. Item analysis, factor analysis, criterion validity, internal consistency, and ROC curve were used to analyze the data. Results: For the final scale, 25 items were selected, and categorized into 4 factors which accounted for 54.9% of the total variance. The factors were labeled as loss of control, life dysfunction from gambling addiction, gambling experience, and social dysfunction from problem gambling. The scores for the scale were significantly correlated with addictive personality, irrational gambling belief, and adolescent's gambling addictive behavior. Cronbach's alpha coefficient for the 25 items was .94. Scale scores identified adolescents as being in a problem gambling group, a non-problem gambling group, and a non-gambling group by the ROC curve. Conclusion: The above findings indicate that the gambling addictive behavior scale has good validity and reliability and can be used with adolescents in Korea.
The purpose of this study was to examine the reliability of Q-sorting and to develope a typology of coping to stress in school-age children through the use of Q-methodology. For the study, Q-statements are selected from the literature and interviews of 30 Children, A total number 153 statement were collected and 31 Q-samples were finally selected. AP-sample of 76 was selected the elementary school children. Each of respondents were given 31 coping strategies questionnaire and set of 31 statements with cartoon on each of cards and sorted them according to the 9-point scale. The result of the C-sorting by each subject were coded and analyzed using the QUANAL PC and SPSS PC+ program. As a result of the analysis, There were significant relationship between score each item of question naire and score of sorted statement. Therefore, school-age children was able to Q-sorting(forced normal distribution). Also, the four types of coping were named as follows : Type I (n=35) : To search for the dynamic behaviors Type II (n=12) : To search for the intellectual behaviors Type III (n=22) : To search for emotional-spiritual behaviors Type IV (n=7) : To search for the self-abuse behaviors Throught the study, the implication for teachers, parents and school nurses is that there is needed to guide and to support adaptive coping behaviors. Also, it is recommended that the application of Q-methodology for study of children's subjective concepts like stress and coping.
본 연구는 대학도서관에서의 도서검색결과 제공되는 OPAC2.0 서비스에 대한 만족도 중요도를 조사하였다. 대학도서관에서 도서검색결과 제공되는 OPAC2.0 서비스, 서비스의 만족도 중요도, 만족도와 중요도 차이 그리고 학년과 만족도 분석을 실시하였다. 조사 및 분석결과, 가장 많이 제공하고 있는 OPAC2.0 서비스는 '포털사이트 연계' 서비스이다. 전반적인 OPAC2.0 서비스 만족도는 평균 2.07로 '매우 불만족'으로 나타났으며 가장 중요하게 인식하고 있는 서비스는 '서비스 항목'이다. 만족도와 중요도 차이는 전반적으로 중요도에 비해 불만족스러운 결과를 보여 주고 있다. 학년과 전반적 만족도 차이는 나타나지 않았다. 이상의 분석결과를 토대로 향후 도서검색결과 OPAC2.0 서비스 개선을 위해서는 각 서비스에 대한 도서관 홍보 및 이용방법 소개, 다양한 서비스 제공 및 질적 개선, 도서관에서만 제공해 줄 수 있는 정보 제공을 통한 꾸준한 이용자 관리가 필요함을 제안하였다.
본 논문에서는 서로 다른 항목의 정보를 담고 있는 다종다형자료의 메타 정보를 하나의 시스템에서 통합하여 검색 및 관리할 수 있으며, 관리되고 있는 메타 데이터에서 사용자가 필요한 검색 항목을 자유롭게 정의할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다. 본 시스템의 특징은 다종다형 메타정보 관리가 가능하며 다양한 시스템 간 손쉬운 통합을 지원할 수 있는 데이터베이스 통합 버스, 다종다형 자료들의 사용자별 맞춤 서비스가 가능한 사용자별 검색 항목 지정 설정이 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 현재 ICT 분야에서 각광받고 있는 빅데이터 관리가 가능할 것으로 판단되며 향후 다양한 분야의 다종다형자료들을 효과적으로 관리하고 다양한 환경을 가지고 있는 시스템 간 통합을 손쉽게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
온라인 상에서 판매되는 상품은 매우 다양하지만, 소비자에게 판매 가격을 제시하거나 소개글을 통해서 상품에 대한 구체적인 설명을 제공한다는 점은 모든 상품에 있어서 가장 기본이 되는 공통적인 특징이다. 만약, 상품의 실제 품질이나 가격과는 독립적으로 상품 소개글이 판매에 미치는 영향력을 파악할 수 있다면 어떠한 소개글이 상품의 판매를 촉진하는 측면에서 더 좋은 글인지 분별할 수 있게 된다. 이런 관점에서 본 연구는 상품 소개글과 판매 성과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었으며, 구체적으로는 온라인 시장에서 한글로 작성된 상품 소개글에 쓰인 각각의 표현 별로 소비자가 구매를 결정하는 데에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 한글 형태소 분석기를 사용하여 국내 앱 시장에서 수집된 앱 소개글 및 판매이력 데이터로부터 상품을 설명하는 주요 속성과 그 속성에 대한 평가를 추출하였으며, 추출된 키워드를 입력 변수로 구성한 계량경제학 모형을 구축하였고, 구체적으로 특정 표현들이 판매 성과에 미치는 영향을 구축된 모형을 사용하여 계량적으로 측정하였다. 앱의 카테고리 별로 표현의 종류가 상이하게 나타남이 관찰됨에 따라, 분석은 각 카테고리 별로 수행되었다. 유료 앱과 무료 앱에 대해서 데이터 분석을 수행한 결과, 판매 성과에 영향을 미치는 '속성과 평가' 키워드를 그 영향력의 크기 별로 파악할 수 있었으며, 특히 무료 앱의 경우는 무료로 이용할 수 있음에도 불구하고 품질이 좋다는 것을 강조했을 때 판매량을 더 높일 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 모바일 앱에 대해 수행되었으나, 온라인에서 거래되는 다양한 상품에 대해서도 소개글이 판매 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형으로 활용될 수 있다. 마지막 장에서는 기업의 마케팅 매니저가 본 연구에서 제시하는 연구 방법론과 분석 결과를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
Prior to making choices among online products and services, consumers often search online product reviews written by other consumers. Online product reviews have great influences on consumer behavior because they are believed to be more reliable than information provided by sellers. However, ever-increasing lists of product reviews make it difficult for consumers to find the right information efficiently. A customized search mechanism is a method to provide personalized information which fits the user's requirements. This study examines effects of a customized search mechanism and perceived similarity between consumers and product reviewers on consumer behaviors. More specifically, we address the following research questions: (1) Can a customized search mechanism increase perceived similarity between product review authors and readers? (2) Are product reviews perceived as more credible when product reviews were written by the authors perceived similar to them? (3) Does credibility of product reviews have a positive impact on acceptance of product reviews? (4) Does acceptance of product reviews have an influence on purchase intention of the readers? To examine these research questions, a lab experiment with a between-subject factor (whether a customized search mechanism is provided or not) design was employed. In order to enhance mundane realism and increase generalizability of the findings, the experiment sites were built based on a real online store, cherrya.com (http://www.cherrya.com/). Sixty participants were drawn from a pool that consisted of undergraduate and graduate students in a large university. Participation was voluntary; all the participants received 5,000 won to encourage their motivation and involvement in the experiment tasks. In addition, 15 participants, who selected by a random draw, received 30,000 won to actually purchase the product that he or she decided to buy during the experiment. Of the 60 participants, 25 were male and 35 were female. In examining the homogeneity between the two groups, the results of t-tests revealed no significant difference in gender, age, academic years, online shopping experience, and Internet usage. To test our research model, we completed tests of the measurement models and the structural models using PLS Graph version 3.00. The analysis confirmed individual item reliability, internal consistency, and discriminant validity of measurements. The results show that participants feel more credible when product reviews were written by the authors perceived similar to them, credibility of product reviews have a positive impact on acceptance of product reviews, and acceptance of product reviews have an influence on purchase intention of the readers. However, a customized search mechanism did not increase perceived similarity between product review authors and readers. The results imply that there is an urgent need to develop a better customized search tool in order to increase perceived similarity between product review authors and readers.
인터넷과 모바일 기기의 사용이 보편화되면서 사용자들이 다양한 웹 사이트에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 검색과 추천을 이용하는 것이 일상화되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 보다 적합한 아이템을 추천하기위해 사용자의 활동과 시간 정보를 적용하여 시간의 흐름에 따른 사용자의 선호도 변화를 반영한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 아이템 선택 시 고려되는 태그 정보를 포함한 데이터를 카테고리별로 분류한 후 시간 변화에 따른 사용자 선호도 변화 정보를 반영한 데이터만을 사용한다. 해당 카테고리를 선호하는 사용자에게는 협업 필터링 기법에 태그 정보를 적용하여 추출한 아이템을 추천하고, 일반 사용자에게는 태그 정보를 사용하여 계산한 순위를 기반으로 아이템을 추천한다. 제안하는 기법은 hetrec2011-movielens-2k 데이터셋을 사용하여 실험하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.
현재 다양한 신상품의 잦은 출시로 인해 고객들은 자신이 원하는 신상품을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 또한 기업들은 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾는데 많은 노력을 기울이고 있는 상황에서 고객의 선호에 부합하는 신상품을 찾도록 도와주는 추천시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 본 연구는 신상품 추천을 위해 상품 특성을 추출하여 다차원 속성 공간에 표현하고 이를 바탕으로 선호영역(Preference Boundary)를 제시하였다. 다시 말해 고객들이 과거 구매한 상품의 속성을 바탕으로 고객의 선호 영역을 형성하고, 신상품의 속성이 선호 영역 내에 위치하면 추천이 이루어지는 방법을 제시하였다. 선호 영역을 형성하는 과정은 크게 선호영역의 중심점을 구하는 단계와 선호 영역의 범위를 구하는 단계로 구성되는데, 이 연구에서는 선호영역의 범위를 구하는 단계로 t-분포를 이용하는 방법, 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법, 그리고 중심점과 구매 상품들 간의 평균 거리를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법들의 성능을 평가하기 위해 신상품 출시와 구매가 잦은 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 이 논문에서 제시한 각 방법들의 성능을 비교해본 결과 목표 고객의 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법으로 각 상품별 선호영역의 적정한 범위를 구하였을 때, 신상품 추천의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었다.
The purpose of this research is to assess potential area of mountainous wetland by GIS and AHP (Analytic Hierarchy Process). Mountainous wetland is topographically located at high altitude, so it's difficult to approach for researchers. And, it's difficult to investigate systematically because of the insufficient information of mountainous wetland. Therefore, it's necessary to study on potential area of mountainous wetland for systematic and efficient investigation. This research selected slope, wetting index, land-cover map and soil map as assessment items indicating environmental characteristics of mountainous wetland and established them by GIS DB. And, spatial value of mountainous wetland for each assessment item was drawn by existing investigation data and overlap analysis of mountainous wetland. Based on the numerical results of each assessment item, a survey was conducted and relative importance for each assessment item was decided by AHP. As the result, slope was the highest as 0.550 and ground coverage was the lowest as 0.083. The subject of this research was Yangsan-si and Ulsan of Gyeongnam and an analysis was conducted for mountainous wetland in those research areas. As the result, all of wetland was distributed in the range of potential area. And, field survey and literature search were conducted for the point that the distribution of mountainous wetland is expected. As the result, mountainous wetland was distributed. Therefore, mountainous wetland should be excavated through the results of this research and it should be helpful for effective investigation as providing information necessary to the following studies on mountainous wetland.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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