본 연구는 대중음악산업에서의 동영상 콘텐츠 제작이 증가하는 현실을 반영하여 연구자가 직접 대중음악 콘텐츠를 제작하고 해당 콘텐츠들로 구성된 유튜브 채널을 개설함으로써 실질적인 콘텐츠 제작과 유통의 과정을 탐구하였다. 유튜브는 2019년 2월 25일에 개시하고 채널 명은 인디뮤지션 홍보에 초점을 둔 '알리다뮤직'으로 정하였으며 10인의 인디뮤지션을 대상으로 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠는 원테이크 라이브 형식으로 진행하였고 화면은 이메일 주소와 SNS 계정을 상단에 표기한 명함의 형태로 제작되었다. 따라서 콘텐츠 명은 '명함라이브'라고 정하였고, 라는 슬로건 하에 QR코드를 우측 하단에 삽입한 형태의 홍보 콘텐츠 영상물을 제작하였다. 본 연구는 이러한 과정을 통해 제작된 '알리다뮤직'의 '명함라이브' 콘텐츠에 직접 참여한 인디뮤지션을 대상으로 개선방안과 홍보방법에 대한 연구를 진행하였다. 5인의 참여자 인디뮤지션을 대상으로 한 그룹인터뷰와 유의미하다고 판단되는 1인을 선정하여 따로 일대일 심층인터뷰를 진행하였다. 그 결과 첫째, 뮤지션 홍보 매체로써 유튜브는 영향력이 가장 크며 적은 비용에 고효율을 낼 수 있는 매체로 나타났고, 둘째, 유튜브 콘텐츠 참여자 평가는 원테이크 라이브의 필요성과 '명함라이브' 콘텐츠의 디자인적인 요소 그리고 QR코드에 대한 인식으로 나누어 결과가 도출되었으며, 셋째, 유튜브 콘텐츠의 효과적인 홍보 방법으로 미디어적인 측면은 콘텐츠의 지속성 및 인지도 확보, 채널의 구독자 확보의 중요성, 효과적인 미디어 활용을 위한 타 SNS와의 연계로 나타났으며 내용적인 측면은 채널의 인지도 증가 필요성, 출연자 섭외 및 콘텐츠의 다양성, '명함라이브' 콘텐츠의 오프라인(회사, 관계자)과의 연계가 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 흥미로운 콘텐츠를 소비자에게 제공하는 동시에 다양한 뮤지션과 회사가 만나는 채널로 성장해야 할 것이며 이를 통해 회사와의 계약, 광고 수입 창출을 유도하여 플랫폼으로써의 채널로 자리 잡아야 할 것이다. 하지만 본 연구는 제한된 대상자를 대상으로 연구를 하여 다소 국한된 범위에 연구라고 할 수 있어 향 후 연구에는 더 많은 대상자를 대상으로 연구를 진행하여 다양한 관점에서의 홍보 및 개선방안을 도출하기를 기대해본다.
본 연구의 목적은 모바일에 기반한 금융플랫폼의 특성이 대출서비스 이용자의 사용의도에 어떠한 영향관계가 있는지를 규명하고자 하였다. 또한 모바일 금융플랫폼의 각 특성이 대출서비스 사용의도에 미치는 영향관계에서 유용성과 사용 용이성이 매개효과가 있는지를 규명하고자 하였다. 자료수집은 2022년 3월 1일부터 4월 30일까지 설문조사를 하였고, 연구대상자는 200명이 참여하였다. 분석방법은 빈도분석, 탐색적요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 위계적 다중회귀분석, 3단계 매개회귀분석을 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 금융플랫폼의 사용자 요인, 기술적 요인, 환경적 요인이 모바일을 활용한 대출서비스 사용의도에 미치는 영향력은 사용자 요인에서 편재성, 기술적 요인에서 신뢰성, 환경적 요인에서 촉진조건으로 나타났다. 둘째, 사용자 요인의 편의성과 사용의도의 관계에서 유용성은 완전매개 효과가 나타났다. 셋째, 기술적 요인의 신뢰성과 사용의도의 관계에서 유용성은 부분매개효과가 나타났다. 넷째, 환경적 요인의 사회적 영향 및 촉진조건과 사용의도의 관계에서 유용성은 부분매개효과가 나타났다. 다섯째, 사용자 요인의 편의성과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 완전매개효과가 나타났다. 여섯째, 기술적 요인의 신뢰성과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 부분매개효과가 나타났다. 일곱째, 환경적 요인의 사회적영향과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 부분매개효과가 나타났고, 촉진조건과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 완전매개효과가 나타났다. 이러한 연구를 통하여 모바일을 이용한 대출서비스를 이용함에 있어 사용자가 수용할 수 있는 사용의도 결정요인에 대한 기초자료를 제시하고자 하였다.
최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.
최근 우리나라는 OECD 국가중 1위를 차지할 만큼 고령화사회로 고속화되고 있으며, 한국의 기대수명이 점차적으로 늘어감에 따라 사회에서 노인의 비중은 커져간다. 따라서 주요 노인계층의 행복감은 사회 전체적 분위기 및 행복감에 기여되는 부분이나 신체적, 심리적, 사회적 변화로 인한 노인의 삶의 질적 저하는 우울증, 자살률 증가 등의 사회적 문제로 발전될 수 있다. 이처럼 노인의 삶의 질과 만족도 향상에 대한 사회적 관심이 주어지면서, 경로당은 재가노인 사회활동의 중추적 역할을 담당할 수 있는 복지시설 형태로서 새롭게 주목받고 있다. 그러나 최근 경로당의 역할 부담의 증가로 인하여 노후된 환경개선에 노력을 기울이고 있으나, 물적 인적 자원의 한계로 인하여 정작 사용자를 배려한 실내환경의 질적 논란이 일고 있다. 색채환경은 사용자의 심리적, 정신적 영향이 높은 실내 환경인자일 뿐 아니라, 가장 저비용으로 환경만족도를 높일 수 있는 방안이라는 점에서 경로당 색채환경의 질 향상이 필요하다고 판단된다. 그러나 지금까지의 노인시설지침 중 색채환경에 대한 내용은 미비한 실정이며, 노인관련 시설에 대한 선행연구는 활발히 이루어져 왔으나, 산발적이므로 경로당 색채환경의 현주소 파악과 향후 개선방향의 도출을 위하여 관련 연구를 종합하여 체크리스트를 개발할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 산재되어 있는 경로당 관련 법규 및 가이드라인과 경로당의 주 사용자인 노인의 특성(신체적, 심리적, 선호적) 관련 연구를 종합하여 체크리스트를 도출하며, 이는 경로당 색채환경의 평가도구로 사용될 수 있음을 기대한다. 경로당이 현재 전국적 네트워크를 가지는 주거영역에 기능하는 중요 노인여가시설이라는 점을 감안할 때, 본 연구의 결과는 향후 활성화될 기존의 경로당 환경개선을 보다 사용자인 노인의 심리적, 정신적 만족도 향상을 가능하게 하여 사회적으로 기여할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 스마트폰의 확산에 가장 주요한 요인이며 다양한 기능성 편의를 제공하는 앱을 구매하는 채널인 앱 마켓을 선택하는 요인을 합리적인 선택 이론 관점을 도입하여 실증적으로 밝혀내었다. 281건의 설문 결과 분석을 통해, 이익의 관점에서 사용편의성과 구조적 보장이 앱 마켓 선택에 유의미한 영향을 주는 것으로 검증 되었다. 반면, 고객신뢰, 정보 품질, 마켓 이미지는 앱마켓 선택에 유의미한 영향을 주지 못하는 것으로 파악되었다. 특히, 국내 앱마켓 플랫폼 제공자(KT, LG U+)의 경우, 해외 앱마켓 플랫폼사업자(구글)에 비해, 고객센터 운용, 피해보상 규정 등 구조적 보장 측면에서 우위에 있는 것으로 보인다. 하지만, 구글 앱 마켓의 경우는 모든 안드로이드 폰에 사전 설치되어 통신사 별로 타 앱마켓을 이용하기 위해 추가적으로 설치해야하는 불편함이 없어 국내 제공자보다 사용자 편의성에서 우위에 있다고 판단된다. 이는 국내 앱마켓 플랫폼사업자에게만 불리하게 작용하고 있어, 정책적 해결점 마련이 필요하다. 사업자비용의 관점에서는 금전적인 전환 비용과 비금전적인 전환 비용 모두 앱 마켓 선택에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히, 비금전적인 전환 비용은 국내 앱마켓 플랫폼사업자에게 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 국내 앱마켓의 서비스 기대 수준이 낮다고 인식되어 있고, 신규 사용자가 사용하기 위해 회원 가입 등 소요되는 시간적 비용요소가 크다고 인지되어 있다고 설명될 수 있다. 국내 앱 마켓 사업의 활성화를 위해 개선이 필요한 항목으로 보인다. 본 연구를 통해 기존 대부분의 연구들이 앱 선택 요인에만 집중되었다는 한계를 극복하고 앱 마켓 선택 요인을 밝혀내었다는데 본 연구의 의의가 있다고 볼 수 있겠다.
모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.
코로나19로 인한 온택트 서비스의 발달과 친환경 장례 문화의 사회적 이슈는 온라인 장례라는 새로운 문화의 필요성을 인식하게 하였다. 국내 기관 및 기업에서 온라인 장례 서비스 활성화를 위한 시도가 여러 차례 있었으나, 효과는 미약한 실정이다. 본 연구의 목적은 온라인 장례 플랫폼의 초기 사용자 경험 분석을 통해 사용성의 문제를 파악하고, 온라인 장례 플랫폼의 접근성 및 사용성을 향상할 수 있는 서비스 개발을 제안함에 있다. 이에 본 연구에서는 사용자 경험(UX), OOBE, FTUE 이론의 문헌 고찰을 통해 온라인 장례 플랫폼의 접근성과 사용성 향상에 영향을 주는 요인을 파악하고, 대표적 온라인 장례 앱 '메모리얼'을 연구 대상으로 선정하여 실험을 진행하였다. 초기 사용자 경험을 분석하기 전, 연구 대상인 앱 '메모리얼'의 UX 서비스 특성을 이해하고자 유사 타 서비스와의 IA를 비교 분석하였다. 또한 온라인 장례 플랫폼 사용 경험이 없는 피실험자 10명을 대상으로 Unpack-Setup/Configure-First Use 단계에 해당하는 태스크를 수행하고, 실험 과정을 UX Curve로 표현하여 부정적인 경험이 발생한 지점과 요인을 파악하였다. 그 결과, 주요 문제 요인으로 불필요한 UI 요소, 회원가입 단계에서의 민감한 개인정보 요구, 서비스의 몰입감 부족 등이 있었고, 개선 사항으로는 사용자 간의 감정 공유 및 원활한 소통 촉진을 위한 커뮤니티 기능 강화 등이 있었다. 이러한 인사이트를 반영하여 기존 앱 서비스의 문제점을 해결할 수 있는 서비스 개발을 제안하였다. 개발한 프로토타입의 타당성을 검증하고자 서비스 디자인 전문가 3인의 인터뷰를 진행하였다. 본 연구는 최근 부상하고 있는 온라인 장례 서비스의 질적 향상과 활성화에 기여하기 위해 진행되었으며, 온라인 장례 서비스의 현황을 이해하고, 서비스 접근성과 사용성 강화를 위해 필요한 요인을 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
지난 20년 동안 전 세계적으로 지하철 역사와 지하 구조물의 수와 규모가 급증하면서 지하철 이용자의 안전에 대한 중요성도 지속적으로 증가하였다. 지하철 역사는 구조적 특성으로 인해 재난 상황에서 시야 확보와 탈출 경로가 제한되어 인명 피해와 경제적 손실의 위험이 높다. 이에 따라 기존 지하철 시스템뿐만 아니라 GTX와 같은 대심도 지하 시설에 대한 재난 대피 취약성 분석이 필수적이다. 본 논문은 광교중앙역 사례를 중심으로 매개 중심성 기반의 대피 취약성 분석 프레임워크를 적용한 사례 연구를 제시한다. 구체적으로, 역사의 공간 구문론에 기반한 네트워크 모델을 구축하고 매개 중심성 분석을 통해 병목 지점을 평가하며, 이를 통해 재난 대피 취약성을 평가하였다. 이는 공간 네트워크에서 높은 매개 중심성을 가진 지점은 전체 공간 간 연결구조를 중개함을 시사하며, 재난 대피 상황에 있어서는 대피 인원이 집중되고 전체 대피 흐름을 통제하는 공간으로 해석될 수 있기 때문이다. 광교중앙역 기본 모델 및 재난 발생 시나리오 별 분석결과, 대칭적인 광교중앙역 공간 구조에 따라 매개 중심성 분포는 대칭성을 띄며, 지하 1층 및 지하 2층의 중앙구역에 매개 중심성이 집중되어 있음이 발견되었다. 이들 구역은 평균값에 비해 약 220 % 이상 높은 값을 보이며, 이는 재난 상황 시 대피 흐름이 교차되며 병목 현상의 발생 가능성이 높음을 시사한다. 이러한 광교중앙역의 재난 대피 취약성을 개선하기 위해서 중앙구역에 집중되는 재난 대피 흐름을 분산시키기 위해 가장자리 구역의 재난 대피로로써의 활용성을 증대시키도록 계단실을 연속적으로 연결하는 구조변경을 시나리오로 제시하였다. 이러한 이동통로 변경이 고려될 경우, 매개 중심성의 분산이 감소하며 제안된 대피통로 추가가 광교중앙역의 대피 흐름 분산에 효과적으로 기여할 수 있음을 확인하였다. 이 사례 연구는 지하철 역사 사용자 안전성 향상에 있어 제안된 대피 취약성 평가 프레임워크의 효과성을 입증하며, 주요 지하 시설물의 재난 대응 및 관리 계획에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.
온라인 커뮤니티에 대한 연구는 학자들과 실무자들의 많은 관심을 받아온 분야이다. 과거 많은 연구자들이 온라인 커뮤니티를 통해 큰 상업적 성과를 거둘 수 있다고 했지만 현실은 그렇지 못하며, 마케팅 연구 분야에서도 상업적 성공을 이끄는 변수들에 대한 연구가 많이 이루어지지 못한 것이 사실이다. 이러한 점에서 본 연구는 온라인 커뮤니티 사이트들이 콘텐츠 관련 마케팅 노력을 통해 소비자들의 자아일치성을 높이고, 긍정적 체험을 유도하면서 커뮤니티 사이트 내에서 소비자 간 상호작용성 등을 높여 결국, 커뮤니티 사이트의 방문충성도 및 구매충성도를 실현시킬 수 있는 프레임 웍을 제시하였다. 연구결과 온라인 커뮤니티 사이트에서 소비자 간 상호작용성이 방문충성도 그리고 특히 구매충성도의 구축에 매우 중요한 요인으로 밝혀졌고, 온라인 커뮤니티 사이트에 대한 자아일치성 지각 및 긍정적인 소비자 체험 또한 소비자의 상호작용성, 방문충성도 그리고 커뮤니티에 대한 애정에 상당히 중요한 요인임을 알 수 있었다. 또한 이러한 매개변수에 주된 영향요소로서 콘텐츠 우수성, 사이트 생동감, 네비게이션용이성, 고객화 등의 콘텐츠 관련 마케팅 노력의 역할의 중요성을 강조하였다.
시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.