• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.293-304
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• 2011

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.

• 경영정보학연구
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• 제17권2호
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• pp.133-156
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• 2015

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.

• 대한산업공학회지
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• 제41권2호
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• pp.128-136
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• 2015

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.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권2호
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• pp.533-543
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• 2021

This study aims to determine and analyze the effect of social shopping, adventure shopping, value shopping, relaxation shopping, and idea shopping in influencing impulsive online buying behavior moderated by scarcity and serendipity information. The research method used is the quantitative research paradigm using surveys as a medium to obtain primary data. The paper examines the theoretical research model and tested fifteen hypotheses. The questionnaire was developed based on indicators from previous research. A non-probability sampling framework is used in this study. The data collection method uses electronic and online questionnaires to collect primary data with a total sample of 330 taken with the criteria of having made transactions in e-commerce Shopee in the last three months. Data analysis tools using Structural Equation Modelling (SEM) approach. The results showed that 8 out of 15 hypotheses were accepted and supported. The results show that there is a relationship between the value of hedonic shopping, scarcity, and serendipity information on impulsive online buying behavior. Therefore, analyzing the needs of customers, optimizing customer satisfaction, service excellence, website quality, and the ease of use of e-shopping itself especially in the e-commerce industry should be taken seriously nowadays.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.89-103
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• 2019

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.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.399-417
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• 2020

본 연구에서는 디스커버리가 제공하고 있는 다양한 기능들에 대해 평가요소를 선정하여 그 상대적 중요성을 분석하였다. 먼저, 선행연구를 통해 선정된 다양한 평가항목들에 대해 콘텐츠, 탐색기능, 우연한 발견, 상호작용성, 사용의 편리성 등 다섯 개 카테고리로 구분하고 이들을 다시 36개의 세부 평가항목으로 구성하였다. 각 평가요소들의 상대적 중요성을 객관적으로 평가하기 위해서 AHP 기법을 채택하였다. 평가결과 상위 항목에서는 사용의 편리성이 가장 중요하고 이어서 콘텐츠, 탐색기능, 상호작용성, 우연한 발견 순으로 나타났다. 또한 전체 36개의 하위 평가항목에 대한 중요도 분석결과 콘텐츠 통합데이터 품질이 가장 중요한 요소로 나타났다. 이러한 연구결과는 추후 디스커버리를 도입하거나 선정하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.493-511
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• 2016

디스커버리는 차세대 도서관 목록과 더불어 도서관 자원의 탐색 기능을 향상하기 위해 대두된 개념이다. 이 논문에서는 정보탐색행태 관점에서 디스커버리 기능을 정의하고, 그 기능을 구성하는 요소를 도출한 후, 공공도서관을 대표하는 11개의 지역대표도서관의 온라인 목록과 3개의 인터넷 서점을 대상으로 탐색과 디스커버리 기능을 평가하여 비교하였다. 평가 결과, 디스커버리를 구성하는 모든 기능에서 인터넷 서점이 도서관 온라인 목록에 비해 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 공공도서관 온라인 목록은 여전히 알고 있는 자료 탐색에 집중하고 있으며, 이용자는 디스커버리 기능을 통해 얻을 수 있는 우연한 발견의 기회를 갖기 어렵다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국해양공학회지
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• 제13권1호통권31호
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• pp.11-17
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• 1999

A three dimensional finite element generation code has been developed attaching simple blocks. Block can be either a quadrature or a cube depending on the dimension of a subject considered. Finite element serendipity basis functions are employed to map elements between the computational domain and the physical domain. Elements can be generated with wser defined progressive ratio for each block. For blocks to be connected properly, a block should have a consistent numbering scheme for vertices, side nodes, edges and surfaces. In addition the edge information such as the number of elements and the progressive ratio for each direction should also be checked for interfaces to have unique node numbers. Having done so, user can add blocks with little worry about the orientation of blocks, Since the present the present code has been written by a Visual Basic language, it can be developed easily for a user interactive manner under a Windows environment.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권4호
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• pp.101-113
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• 2009

본 논문은 어린이 자료를 서비스하는 두 개의 영문 서지 정보시스템이 제공하는 접근점과 접근점 제공방식을 분석하여 다양한 정보를 제공하도록 설계된 접근점과 접근점 제공방식을 확인하였다. 분석대상 서지정보시스템으로서 A 공공도서관 목록시스템과 N 어린이소설전문 데이터베이스를 선정하였다. 분석 결과, 이 두 시스템 모두 접근점은 자료의 내적 외적 접근점을 모두 포함하고 있었다. 또한 접근점 제공방식은 키워드 입력뿐만 아니라 이용자에게 부담이 적은 '인식' 단계의 인지활동을 지원하는 브라우즈와 하이퍼링크를 통한 내비게이션 방식을 제공함으로써 이용자와 서지정보시스템간의 '상호작용,' 이용자의 '정보만남,' 그리고 '우연성'을 지원하고 있었다. 본 논문의 결과는 어린이를 대상으로 봉사하는 사서와 시스템개발자들이 어린이를 위한 서지정보시스템 접근점 개발시 참고할 수 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권4호
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• pp.856-874
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• 2019

The performance of recommender systems (RS) has been measured mainly in terms of accuracy. However, there are other aspects of performance that are difficult to understand in terms of accuracy, such as coverage, serendipity, and satisfaction with recommended results. Moreover, particularly with RSs that suggest multiple items at a time, such as YouTube, user satisfaction with recommended results may vary not only depending on their accuracy, but also on their configuration, content, and design displayed to the user. This is true when classifying an RS as a single RS with one recommended result and as a multiple RS with diverse results. No empirical analysis has been conducted on the influence of the content and distribution of recommendation items on user satisfaction. In this study, we propose a research model representing the content and distribution of recommended items and how they affect user satisfaction with the RS. We focus on RSs that recommend multiple items. We performed an empirical analysis involving 149 YouTube users. The results suggest that user satisfaction with recommended results is significantly affected according to the HHI (Herfindahl-Hirschman Index). In addition, satisfaction significantly increased when the recommended item on the top of the list was the same category in terms of content that users were currently watching. Particularly when the purpose of using RS is hedonic, not utilitarian, the results showed greater satisfaction when the number of views of the recommended items was evenly distributed. However, other characteristics of selected content, such as view count and playback time, had relatively less impact on satisfaction with recommended items. To the best of our knowledge, this study is the first to show that the category concentration of items impacts user satisfaction on websites recommending diverse items in different categories using a content-based filtering system, such as YouTube. In addition, our use of the HHI index, which has been extensively used in economics research, to show the distributional characteristics of recommended items, is also unique. The HHI for categories of recommended items was useful in explaining user satisfaction.