미래 사회로 갈수록 대중교통을 연계하기 위한 환승센터의 기능 및 규모가 확대됨에 따라 환승센터 내에서 이용자를 대상으로 경로를 안내하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 그러나 도로에서의 차량을 대상으로 한 최적경로에 관한 모형은 많이 제시되고 있는 반면 건물 내에서 보행자를 위한 최적경로에 대한 연구는 미미하다. 따라서 본 연구는 복합환승센터 내에서 승용차를 이용하는 개인이 지하주차장에서 환승센터 내 대중교통 수단 이용을 위한 승강장이나 상가 시설로 이동하는 최적의 경로를 제시할 수 있는 모형개발을 주요내용으로 하였다. 건물 내 최적경로 모형은 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 기본으로 하여 거리의 최소비용을 산정하고, 여기에 이동시간, 피로감, 쾌적도와 대기시간 등의 요소를 순위합, 산술합 방법 등을 통해 적용하여 객관성을 부가하였다. 또한 대중교통 수단의 이용자들의 성향이 반영된 Neuro-Fuzzy 모형을 통하여 환승센터 내 환승하는 이용자에게 최적의 교통수단을 제시하고, 그 해당 수단의 승강장까지 최적경로를 제시함으로써 모형의 효율성을 높였다. 마지막으로 가상의 시나리오들를 통하여 개발 모형의 효율성 검증하였다. 검증결과 개발모형을 통했을 경우 그렇지 않을 경우보다, 수직이동 경로차이의 시나리오에서 약 75%, 수평이동 경로차이의 시나리오에서 약 $24.5{\sim}107.7%$ 더 효율적으로 나타났다.
현대인의 생활은 굽이 높은 슬리퍼, 샌들, 하이 힐 등의 과다 사용에 따른 수축된 아킬레스건이 보행 또는 운동 중에 파열되는 사고로부터 예방의 필요성이 증가하고 있다. 또한 국민생활이 윤택해짐에 따라서 운동부족과 과잉섭취에 의한 국민비만은 심각한 상황이다. 본 연구는 아킬레스건의 신장과 이완된 종아리 근육을 풀어주거나 키워주는 역할의 기능성 샌들에 대한 외형 디자인에 대하여 현재 시제품에 대한 분류와 문제점들을 알아보고 어떠한 디자인 개발이 필요한 지 알아보는 데에 본 연구의 목적이다. 본 연구조사를 통하여 동일 제품군을 대상으로 현재 기능성 샌들 디자인 문제점과 경향으로 향후 개발되어질 기능성 샌들에 대하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다. 첫째, 앞굽이 높고 바닥이 넓으며 지면과 맞닿는 부분이 많아야 한다. 둘째, 무채색 계열보다는 유채색 계열에 대하여 선호도가 높다. 셋째, 굽의 높이와 형태를 곡선 적으로 제작하고 신발의 균형에 대하여 디자인 고려해야 한다. 넷째, 기능성 샌달로써 형태가 너무 커 투박하거나 운동에 불편을 주지 않는 가운데 될수록 크게 보여 안정감을 주도록 한다. 다섯째, 형태를 디자인하는데 너무 복잡하게 디자인하지 않도록 한다. 연구는 기능성 샌들의 외형 디자인에 대해서 조사 분석한 것으로 실제 샌들의 사용 평가 등에 대해서 이루어지지 않았다. 향후 보다 구체적인 연구를 통해 건강을 위한 기능성 샌들 디자인의 다양화를 모색하고 우리나라의 산업과 디자인 경쟁력의 우위를 확보해 나아가야 할 것이다.
본 연구는 현재 종합병원 대기공간에서 사용 중인 안내사인의 시각요소(레이아웃, 서체, 컬러)와 디지털 안내사인의 요소(시간, 영상타임라인)에 대해 최근 5년 내에 디지털 안내사인을 설치한 병원을 선정하여 현황조사 및 사용자 선호도 조사, 현장 실험을 실시하였다. 현장조사 결과 색채의 경우 서로 상반되는 배경과 서체의 색을 이용하여 명시성을 높여 내용을 잘 파악할 수 있도록 제작하였으며, 서체는 상대적으로 가독성이 뛰어난 고딕서체를 사용하고 있었다. 또한 디지털 안내사인의 특징이라고 할 수 있는 시간과 영상 타임라인에서는 진료안내 혹은 병원 광고화면과 진료안내를 일정한 간격으로 보여주고 있었다. 사용자 만족도 조사 결과 대부분의 사용자들이 디지털 안내사인을 경험한 적이 많았으나, 안내사인의 회전 속도가 빠르거나 글자의 크기가 작아 안내사인에서 제공하는 내용을 파악하기 어렵다는 의견이 과반수를 넘었다. 하지만 사용자들은 디지털 안내사인에서 가장 많이 찾는 정보로는 진료과를 들었으며, 가장 중요하게 생각하는 정보 또한 진료과에 대한 응답이 가장 높게 나타났다. 이를 바탕으로 진행한 실험은 현재 사용되고 있는 디지털 안내사인의 디자인은 그대로 유지하면서 내용을 재구성한 새로운 샘플을 만들어 2~50대의 사용자를 대상으로 실시하였다. 모든 연령대에서 조건이 같고 서체크기가 클 경우, 찾고자 하는 정보를 약 3.5초 정도 빨리 찾을 수 있었다. 또한 사용자 연령에 따른 샘플 별 차이를 봤을 때 2-30대와 4-50대는 별로 서체크기가 작은 샘플에서 4.7초, 큰 서체 샘플에서는 6초의 시간차를 보여, 서체크기에 관계없이 모든 경우에 연령대별 화면 회전에 대한 실험 시간에 따른 격차가 매우 큰 것으로 나타났다.
본 연구는 고령자의 스마트폰 이용률 증가에 따라, 고령자가 활용이 가능한 ICT(정보통신기술) 기반의 맞춤형 보행보조기술 개발을 제시하고 이에 대한 사용자 니즈(needs)를 규명하고자 하였다. 맞춤형 보행보조서비스의 형태는 햅틱(진동 및 촉각정보)을 통한 보행안내지원 서비스와 자동 및 셀프 SOS 시스템, 그리고 접근차량의 정보알람 서비스가 포함된 웨어러블(Wearable) 보행안내 보조 장치를 기반으로 한다. 이러한 서비스의 실효성을 검토하기 위하여 189명의 잠재적 고령자와 고령자를 대상으로 그들이 가지는 보행에 관한 심리적 태도 및 각 서비스에 대한 선호도, 그리고 보행안내 보조 장치에 대한 WTP (willingness to pay)를 조사 및 분석하였다. 또한 조사된 변수를 통해 요인분석(Factor analysis)을 수행하였으며 여기서 도출된 요인간 상관관계 파악을 위해 경로모형 (path model)을 추정하였다. 분석된 결과를 통해 연령대에 적합한 보행보조 장치의 맞춤형 서비스의 방향을 제시하였으며, 이는 제품화된 기술에 대한 활용범위를 증대시키고 궁극적으로 고령자의 보행 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
다채널 TV, IPTV 및 Smart TV 서비스의 등장으로 인해 수많은 방송 채널과 방대한 TV 프로그램 콘텐츠가 시청자 단말로 제공됨으로써 시청자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾고 소비하는 것이 어려운 TV 시청 환경을 맞게 되었다. 따라서 TV 사용자들에게 자신이 선호하는 콘텐츠를 자동 추천해 줌으로써 원하는 콘텐츠로의 접근성을 증대시키는 것은 미래의 지능형 TV 서비스에 있어서 주요한 이슈이다. 이에 본 논문에서는 사용자의 선호 취향과 대중의 선호취향을 모두 고려한 협업필터링 개념의 통계적 기계학습 기반 TV 프로그램 추천 모델을 제시한다. 이를 위해 시청한 TV 콘텐츠에 대한 선호 토픽을 사용자의 시청 선호도로 보고, 최근 널리 활용되고 있는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)모델을 TV 프로그램 추천 모델에 적용하였다. LDA 기반 TV 프로그램 추천 성능을 개선하기 위해 본 논문에서는 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로, TV 사용자들의 관심 토픽을 은닉 변수로 하고, TV 사용자들의 관심 토픽에 대한 다양성을 반영하기 위해 은닉 변수의 확률분포 특성을 비대칭 디리클레(Dirichlet) 분포로 모형화하여 실험에 적용하였다. 제안된 LDA 기반 TV 프로그램 자동 추천 방법의 성능을 검증하기 위해, 유사 시청 특성을 갖는 사용자 그룹에 대해 상위 5개의 TV 프로그램을 일주일 단위로 추천하였을 경우 평균 66.5%, 2개월 단위의 추천에 대해서는 평균 77.9%의 precision 추천 성능을 확인할 수 있었다.
캐릭터(Character)는 풍부한 스토리텔링과 다양한 디자인 요소를 지니고 있다. 국내캐릭터는 오프라인과 SNS를 통해 다양한 형태로 변화 발전하고 있으며 콘텐츠 산업적인 측면에서 발전하고 있다. 본 연구의 목적은 캐릭터 이용자들이 어떠한 스토리텔링 요인과 색채 요인으로 국내 캐릭터들을 이용하고 만족하는지에 대해서 요인을 발견하고 논의하는데 있다. 스토리텔링 측면에서는 모험, 판타지, 황당하고 익살스러운 스토리를 선호하는 것으로 나타났다. 색채 측면에서는 단순하고 심플한 주요색과 난색으로 구성되어 따뜻하고 귀여운 느낌의 색채 구성을 지닌 캐릭터를 선호하는 것으로 나타났다. 반면에 스토리텔링 측면에서는 단순한 소재의 유아 교육, 패션이나 완구가 주목적으로 되어 있는 단순한 스토리를 지닌 캐릭터는 비 선호하는 것으로 나타났다. 색채 측면에서는 주요색이 없이 4개 이상의 색들로 조합이 되어서 복잡한 느낌을 주는 캐릭터를 비 선호하는 것으로 나타났다. 스토리텔링 측면에서는 모험, 판타지 구조를 지닌 스토리 전개를 통해 OSMU의 콘텐츠로 변화 발전시킬 필요가 있다. 색채 측면에서는 이용자들이 선호하는 단순하고 심플한 난색으로 구성할 필요가 있으며 조립 로봇완구 캐릭터도 단순한 색상 구성을 통해 캐릭터의 이용 만족도를 높일 필요가 있다. 본 연구결과 스토리텔링과 색채 측면에서 이용자들이 만족하는 요인을 도출하였으며 이러한 결과들이 이론적 측면, 스토리텔링 측면, 캐릭터 디자인, 산업적인 측면의 발전에 도움이 될 것이다. 위와 같은 논문의 의의에도 불구하고 구체적인 캐릭터 대상의 스토리텔링의 분석틀과 색채분석틀을 통한 연구, 색채분석에 대한 정확한 데이터분석 제시, 캐릭터 하나에 대한 단순 비교 분석을 연구의 한계점으로 지니고 있다.
기술의 발전과 함께 매해 쏟아져 나오는 새로운 플랫폼들은 콘텐츠 생산자들에게 창의적이고 혁신적인 콘텐츠를 개발할 수 있는 새로운 기회를 제공하고 있다. 이러한 현상은 디지털 미디어 콘텐츠 분야를 전공하는 학생들에게도 중요한 영향을 미쳐 콘텐츠 개발 시 새로운 기술 기반의 플랫폼을 활용해 봄으로써 그들에게 보다 새롭고 유익한 배움의 기회를 제공한다. 본 논문에서는 최근 디지털 미디어분야 학생들에게 주목받고 있는 주요기술로서 가상현실 디스플레이, 동작인식부, 물리엔진 그리고 체감형 인터페이스 기술을 제시하고, 이 4가지 기술을 사용하는 통합 플랫폼을 개발하여 콘텐츠 개발 시 보다 쉽고 편리하게 구현할 수 있도록 설계하였다. 또한 디지털 콘텐츠 개발 교육을 위한 목적으로서 플랫폼의 실용성을 검토하고자 제안한 플랫폼을 기반으로 4개의 프로토타입 콘텐츠를 개발하고 플랫폼의 활용성을 평가하였다. 사용자 평가결과 시스템의 기능성, 사용성, 유용성, 만족도 및 선호도 모두 전반적으로 높게 나타났으며 이 같은 플랫폼의 활용도는 학생들에게 쉽고 빠르게 프로토타입 콘텐츠(Rapid prototype)를 제작 할 수 있는 환경을 조성해 주어 창의적인 미디어 콘텐츠 연구에 있어 긍정적인 영향을 줄 것으로 사료된다.
관광객이 관광 도중에 각종 문화제, 전시회, 공연 등의 이벤트에 참여하는 경우가 있다. 관광객이 이벤트에 참여 후 다음 관광지를 결정하게 되는데, 관광지 정보를 얻을 수 있는 수단은 지도 서비스, 블로그와 같은 소셜네트워크서비스 등이 존재한다. 지도 서비스를 활용하면 관광객이 현재 위치한 장소 주변의 관광지를 쉽게 검색할 수 있다. 이는 위치 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 블로그 등은 관광지의 내용을 담고 있기 때문에 관광객이 이벤트의 내용과 관련된 관광지를 찾을 수 있다. 이는 내용 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 하지만, 위치 기반 추천의 경우 이벤트의 내용과 관련이 없이 단순히 가까운 관광지가 추천이 될 수 있고, 내용 기반 추천의 경우 거리가 먼 관광지가 추천이 될 수 있는 단점이 있다. 위치와 내용을 모두 고려하는 관광지 추천 서비스는 거의 없다. 본 연구에서는 두 가지 방법의 장점만을 취하기 위해 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국어사전 등에 기반하여 위치와 내용을 모두 고려한 관광지 추천 알고리즘을 제시한다. 관광지의 설명글로부터 명사들을 추출한 뒤 다른 관광지의 명사들과 비교를 하여 동일한 명사가 많이 있을수록 내용이 관련이 있다고 판단한다. 정확히 동일한 명사가 없어도 위키피디아에 있는 키워드를 활용하여 관련된 명사가 존재할 경우에도 관련이 있다고 판단한다. 각 관광지의 위도와 경도를 기준으로 거리를 계산한 뒤 사용자가 선택한 가중치로 상기 내용 기반 관련도와 선형결합하여 추천순위를 계산한다.
본 연구는 자연공원의 각 휴양자원이 이용적합성에 미치는 영향을 구명하여 합리적인 자연공원 휴양자원의 관리에 필요한 지식을 제공함을 목적으로 한다. 본 연구에서는 11점 등간척도의 점수부과체계에 따라 자연공원 6개소에서 총 385명의 이용자를 대상으로 한 설문조사를 통해 평가하였으며, 다중회귀분석 방법으로 검정하여 다음의 결과를 얻었다. 1) 지형, 사회적 자원. 문화적 자원, 경관, 향기$.$색$.$소리가 5%의 유의수준에서 이용적합성에 통계적 유의성이 있는 것으로 판명되었으며. 이들 자원의 수준이 우수할수록 자연공원 휴양자원의 전체적인 이용적 합성이 높아지는 것으로 판명되었다. 2) 휴양자원 중에서 이용적합성의 값의 변화에 영향력이 가장 큰 것은 지형이었다. 3) 자연공원의 휴양자원들 중에서 이용적합성에 대한 상대적 기여도의 크기는 문화적 자원을 1.00으로 할 때. 이에 비해 향기$.$색$.$소리는 1.05배. 사회적 자원은 1.56배. 경관은 2.16배. 지형은 2.70배 더 중요한 것으로 평가되었다. 본 연구의 결과는 휴양자원의 평가와 관리의 우선순위를 결정하기 위한 하나의 기준으로 활용될 수 있을 것이다.
추천 시스템은 예전에는 몇몇 혁신적인 전자상거래(E-commerce) 사이트에서만 사용되어 왔으나 현재는 전자상거래를 새롭게 재구성하는 필수적인 비즈니스 도구가 되어가고 있다. 그리고 협력적 필터링은 이론과 실무 분야 모두에서 가장 성공적으로 평가받은 추천 기법 중 하나이다. 그러나 개인화 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 즉 초기 평가 문제와 희박성 문제이다. 본 논문에서는 연관 관계 군집과 연관 규칙의 향상도를 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이타를 사용하여 아이템간의 향상도를 산출하고, a-cut에 의한 임계값을 아이템들간의 연관성에 적용한다. 연관 관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 기존의 Hypergraph Clique Clustering 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 Split Cluster Method를 이용하였다. 군집이 완성되면, 각 군집 내부에서 아이템간의 유사도를 산출하고 빠른 액세스를 위해 인덱스를 데이터베이스에 저장한다. 새로운 아이템들의 선호도 예측 시에 생성한 인덱스를 적용시킨다. 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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