현재의 동영상 서비스 시장은 방대한 양의 콘텐츠를 제공하고 있음에도 불구하고, '새롭고 재미있는 콘텐츠 발견'에 대한 사용자들의 니즈를 완전히 충족시키지 못하고 있다. 이에 온라인 동영상 서비스 분야에서는 추천이나 프로모션과 같이 사용자의 시청 동기를 효과적으로 유발시키는 영역에서의 기술/사용경험의 연구가 꾸준히 제기된다. 사용 동기를 향상 시키는 효과적인 한 방법은 사용자가 서비스의 사용 과정에서 즐거움을 느끼게 하는 것이다. 이 연구에서는 사용의 즐거움을 제공하는 전략으로 '뜻밖의 재미있는 발견'에 주목하였다. 마치 우연히 발견한 좋은 분위기의 카페나 예기치 않았던 장소에서 우연히 만난 친구처럼 '뜻밖의 기쁨, 우연한 발견'을 뜻하는 '세렌디피티(serendipity)'가 적용되면 서비스의 사용에 즐거움을 증진시킬 수 있다고 보았다. 본 연구는 온라인 동영상 환경에서의 세렌디피티를 '뜻밖의 즐거움을 주는 콘텐츠의 우연한 발견'으로 정의한다. 연구에서는 1차적으로 폭넓은 문헌 고찰을 통해 세렌디피티의 다양한 속성들을 이론적으로 도출하였다. 다음으로 사용자 조사 다이어리를 통해 문헌 고찰만으로는 발견하기 힘든 온라인 환경에서의 세렌디피티의 속성을 추가적으로 도출하였다. 이렇게 도출한 세렌디피티의 속성에 대해 각 항목을 평가 문항으로 작성하여 유튜브 환경에서 실험을 진행함으로써 동영상 환경에서 발견되는 세렌디피티 속성을 확인하고 이를 유발하는 잠재적 요인에 대해 관찰하였다. 그 결과, 최종적으로 동영상 환경에서 세렌디피티를 유발하는 4가지 요인을 실증하고 확인하였다. 본 연구는 세렌디피티의 개념적 이해를 돕는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 향후 온라인 동영상 서비스를 비롯한 IT 분야에서 세렌디피티의 역할이나 작용을 분석하고자 하는 후속 연구에 유용한 참고 자료가 된다는 점에서 학술적 의의를 갖는다.
본 연구는 NFC(Near Field Communication) 기술 기반의 세렌디피티 시스템의 설계와 구현을 목적으로 한다. NFC 기능이 탑재된 스마트폰은 계속 출시되고 있다. NFC 스마트폰의 보급으로 많은 장소에 NFC 태그가 설치되고 사용자들은 이를 터치하여 정보와 서비스를 제공받을 것으로 예상이 된다. 이러한 NFC가 활용되는 환경에서 사용자들이 어떤 NFC 태그를 터치할 때, 의외의 가치가 있는 발견을 하게 하는 세렌디피티(Serendipity) 서비스가 매우 핵심적인 생활 서비스로 등장할 가능성이 있다. 이에 본 연구는 태그 터치 데이터베이스, 세렌디피티 사례 베이스 데이터베이스, 세렌디피티 Rule 패턴 데이터베이스, 사용자 프로파일 데이터베이스를 활용하여, 사용자가 NFC 태그를 터치하면 사용자가 흥미, 유용성, 새로움을 느낄만한 거래 정보, 컨텐트, 서비스를 부가적으로 제공하는 신개념 서비스인 세렌디피티 서비스를 설계하고 이를 위한 발생 가능한 시나리오와 시스템을 설계한다.
전기비저항 탐사는 자동측정과 정밀한 자료 획득이 가능해 지면서 토목 및 환경문제 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 이에 따라 시간에 따른 지하의 변화를 정밀하게 파악할 수 있는 전기비저항 모니터링 기법이 도입되면서 시간경과 모니터링 자료의 보다 정확한 모델링 기법과 역산 기법의 개발이 요구된다. 여기서는 3차원 전기비저항 모델링으로 요소의 변형을 통해 임의 형상의 이상체 및 복잡한 지형의 굴곡을 표현하기 쉬운 유한요소법을 사용하였다. 유한요소법에서 선형요소(1차 요소)는 시스템 방정식의 구성이 간단하고 대역폭이 좁다는 장점이 있다. 하지만 선형요소는 요소 또는 절점의 수에 따라 해의 수렴속도가 느리며 또한 정확성에 한계가 있다. 일반적으로 유한요소법에서 해의 정확성을 높이기 위해 고차요소를 사용한다. 본 논문에서는 고차의 Serendipity 요소를 사용하는 3차원 전기비저항 모델링 프로그램을 개발하였다. 선형요소법과 Serendipity 요소법의 비교를 위해 직육면체의 이상체 모델에 적용하였을 때, 선형요소법의 결과에 비해 Serendipity 요소를 사용하는 3차원 전기비저항 모델링의 결과에서 보다 정확하게 나타나는 것을 확인하였다.
In this paper, the use of universal serendipity elements (USE) to eliminate node mapping distortions for dynamic problem is presented. Rectangular shaped elements for USE are being introduced by using a flexible master element with an adjustable edge node location. The shape functions of the universal serendipity formulation are used to derive the mass and damping matrices for the dynamic analyses. These matrices eliminate the node mapping distortion errors that occurs incase of the standard shape function formulations. The verification of new formulation will be tested and the errors encountered in the standard formulation will be studied for a dynamically loaded deep cantilever.
소셜 큐레이션 웹사이트의 흥미로운 특징 중 하나는 개인 사용자들이 구체적인 정보를 매번 검색하여 얻기 보다는, 제공되는 정보들을 탐색하는 과정에서 유용한 정보들을 우연히 발견하게 된다는 것이다. "뜻밖의 발견(Serendipity)"이란 정보 탐색 과정에서 가치있는 무언가를 우연히 발견하는 것으로, 이때 얻은 새로운 시각이나 통찰력을 인지하는 과정에서 놀라움, 참신함, 흥미로움이 동반된다. "뜻밖의 발견"은 사용자가 처한 문제 상황을 명료하게 해주거나 새로운 해결책을 도출하는데 도움을 준다는 점에서 정보검색 과정의 중요한 현상이지만 그동안 관련된 연구는 드물었다. 본 연구는 소셜 큐레이션 사이트의 기능적 특성들이 어떻게 "뜻밖의 발견"을 높여줄 수 있는지를 이론적으로 설명하고, "뜻밖의 발견"이 많을 때 사용자의 긍정적인 반응이 증가하는지, 웹사이트에는 어떠한 영향을 줄 수 있는지를 살펴보았다. 이를 위해 구조모형을 개발하고 실제 사용자들로부터 수집된 데이터를 이용하여 검증하였다. 그 결과, 소셜 큐레이션 웹사이트의 세 가지 기능인 탐색 기능, 수집 기능, 상호작용 기능 모두가 "뜻밖의 발견"을 높여주며, 나아가 사용자의 재방문 의도는 물론이고 웹사이트에 대한 기여 의도가 증가한다는 것을 알 수 있었다. 또한, 세 가지 기능 중 상호작용 기능이 "뜻밖의 발견"에 가장 많은 영향을 주는 것으로 나타났다.
With the recent interests with culture technologies, many studies for recommendation systems have been done. In this vein, various music recommendation systems have been developed. However, they have often focused on the technical aspects such as feature extraction and similarity comparison, and have not sufficiently addressed them in user-centered perspectives. For users' high satisfaction with recommended music items, it is necessary to study how the items are connected to the users' actual desires. For this, our study proposes a novel music recommendation method based on serendipity, which means the freshness users feel for their familiar items. The serendipity is measured through the comparison of users' past and recent listening tendencies. We utilize neural networks to apply these tendencies to the recommendation process and to extract the features of music items as MFCCs (Mel-frequency cepstral coefficients). In that the recommendation method is developed based on the characteristics of user behaviors, it is expected that user satisfaction for the recommended items can be actually increased.
최근 추천시스템의 품질평가 관점에서 이에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 추천시스템은 기본적으로 사용자들에게 특정 아이템에 대한 개인화된 추천을 제공하는데 목적이 있으며, 대부분의 추천시스템은 항상 사용자 또는 아이템과 가장 관련 있는 아이템을 추천한다. 그리고 이러한 추천시스템의 성과는 전통적으로 다양한 예측정확도 등에 초점을 두어 왔다. 그러나, 추천시스템은 예측가능성 차원에서 정확해야 할 뿐만 아니라 사용자들에게 유용해야 한다. 특히 최근의 추천시스템에 대한 연구로서, 추천시스템의 평가기준에 속하는, 추천시스템에 대한 사용자 만족도(품질)는 추천시스템이 얼마나 정확하게 추천하느냐 뿐만 아니라 사용자의 의사결정에 얼마나 충분히 도움이 되는지와 관계가 깊다. 예를 들어, 특히 높은 수준의 세렌디티피한 추천은 사용자들이 뜻밖의 아이템이면서 흥미로운 아이템을 찾는데 도움이 된다. 여기서, 세렌디피티란 추천 아이템이 사용자에게 매력적인 동시에 뜻밖의(비기대성의) 아이템인 정도를 의미한다. 본 연구는 추천시스템의 성과를 나타내는 세렌디피티 지표를 추천시스템에 적용하여 추천시스템의 품질을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 세렌디피티 지표는 관련성(매력)이 있는 동시에 뜻밖인(비기대성의) 아이템을 추천하는 정도로 정의하고, 이 세렌디피티 지표를 측정하기 위해, 추천시스템이 사용자들에게 예상치 못한 유용한 아이템을 찾을 수(또는 추천할 수) 있는 정도를 평가하였다. 본 연구의 주요 실증분석결과로는, 아이템기반 협력 필터링 기법이 사용자기반 협력 필터링 기법보다 더 높은 세렌디피티값을 가지며, 따라서, 추천시스템의 품질평가 차원에서 아이템기반 협력 필터링 기법은 사용자기반 협력 필터링 기법보다는 더 좋은 추천 품질을 갖고 있음을 보여 주었다.
This paper is intended as an opening of a dialog on how to apply platform thinking in the development of innovation environments. It will briefly describe a new STP (Science and Technology Park) concept called 3GSP (Third Generation Science Park), which is gaining momentum in Finland. The paper explains the fundamental changes that are currently taking place in the global innovation environment and explains why platform thinking is becoming an essential element in ecosystem development. The theoretical background and classifications of platforms are described and the benefits to be gained from STP perspective are highlighted. The paper emphasizes especially the role of so called 'competence platforms' and explains the main characteristics of a fully working competence platform. The role of competence platforms in understanding serendipity and as a fundamental factor in building the team is also highlighted. The paper analyses from STP perspective several practical examples, where platform thinking supports the emergence of new innovation environments, including Urban Mill (Finland) and Meetberlage (Netherlands). The requirements for comprehensive competence platform services are presented and their potential to support community building and therefore ecosystem development is illustrated. This analysis will provide STP practitioners with new models for applying platform thinking and will help to establish co-creation, open innovation and serendipity management practices. The case studies presented will help STP management teams to evaluate the benefits of competence platforms in different contexts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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