The purpose of this study was to draw application elements of housing interior design according to user-oriented sensibility types. The sensibility evaluation experiments were conducted to target the general user 118 people using the sensibility evaluation tool for housing interior space. The results of the analysis were as: To produce the 'cozy' space, the colors and materials giving soft and natural feeling should be used. For the 'practical' space, type of ceiling and window that give the visually open feeling, the user-oriented furniture arrangement that allows using the space efficiently. For the 'cheerful' space, the simple and natural effects should be produced by using closed space that stable. For the 'traditional' space, the natural fishing material having rough texture should be used. For the 'unique' space, the space contained the dynamic feeling by the diagonal or vertical line and the graphic expression in the wall. For the 'congenial' emotional space, basic is the symmetric, stable and simple space. On the other hand, for the material, small size, natural texture or typical and soft materials should be used. For the 'sensuous' space, the dynamic and vertical sense of space should be expressed by the type of ceiling. The most important elements for the space of 'gorgeous' sensibility, is the color.
본 연구는 패스트푸드 레스토랑의 고객이 지각하는 신뢰와 몰입이 고객만족에 영향을 미칠 수 있음을 상정하고, 패스트푸드 레스토랑 이용경험이 있는 고객들을 대상으로 실증적으로 분석한 것이다. 실증분석 결과를 하면 패스트푸드 레스토랑에 신뢰하고 몰입하는 고객은 이 레스토랑으로부터 다양한 보상을 받았다고 느끼기 때문에 사회교환론적 관점에서 매력 및 심리적 애착심으로 이어지고, 궁극적으로 만족하게 된다. 따라서 고객만족은 패스트푸드 레스토랑에 있어 핵심변수이며, 성공적인 관계유지를 위한 필수요인임이 확인되었다. 본 논문의 말미에 본 연구의 이론적 공헌, 시사점, 한계점, 그리고 미래 연구방향을 제시하였다.
필드 기반 영상 모핑은 제어선을 지정하는 과정의 대부분을 사용자의 수작업에 의존하기 때문에 작업 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 양질의 결과를 얻기 위해서는 숙련을 요하는 불편함이 있다. 본 논문은 소스 영상과 목표 영상에서 모핑 대상체 쌍의 형상 정보를 획득한 상태에서 사용자가 수동으로 최소한의 특징점 쌍만을 지정하면 이렇게 지정된 특징점 쌍을 기준 삼아 다각형 기반 정점 탐색에 의해 소스 영상파 목표 영상에 상호 대응되는 제어선들을 자동적으로 설정한 후, 제어선 길이의 비율과 제어선으로부터의 이격 거리를 이용하여 영상 모핑을 수행함으로써 영상 모핑의 반자동화를 실현할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면, 사용자가 제어선을 설정하는 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 최소의 제어선만을 지정하여 자연스러운 로핑 결과를 획득할 수 있는 이점이 있다.
무선 인터넷 시장이 급속히 성장함에 따라 무선 인터넷 콘텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 사용자에게 서비스되고 있는 콘텐츠는 텍스트나 음성과 같은 단일 미디어 콘텐츠에서 멀티미디어 콘텐츠로 변화하고 있다. 향후 이동전화와 광대역 통신 기술이 발전함에 따라 개인의 개성을 보다 잘 표현할 수 있는 멀티미디어 콘텐츠 개발이 더욱 활발해 질 것이다. 이러한 콘텐츠 발전의 한 예로 통화연결음 콘텐츠 서비스를 들 수 있다. 통화연결음 콘텐츠 서비스는 기존의 단순한 통화연결음에서 개인의 취향에 따라 다양한 음악으로 변경해주는 서비스로 발전하였다. 본 논문에서는 이러한 통화연결음 콘텐츠 서비스를 발전시켜 개인의 개성을 나타낼 수 있도록 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 직접 멀티미디어 인사말을 제작하고, 멀티미디어 인사말 서비스를 제공하는 멀티미디어 인사말 대행 시스템을 설계하고 구현한다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 시대로 접어들면서, 컴퓨터 시스템은 언제 어디서나 우리의 일상생활에서 필요로 하는 적절한 서비스와 정보를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 학습을 할 수 있는 유비쿼터스 학습의 개념으로 발전시켰다. 본 논문에서는 기존의 ERSS(Korea's Educational Resources Sharing System)를 발전시켜, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 적용된 U-스쿨을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 기존의 ERSS를 기반으로 하여 모바일 기술, 센서 단말 기술과 상황 인식 기술을 적용하였고 사용자 중심의 시나리오를 사용하여 사용자 중심의 러닝 환경을 제공한다. 특히 유비쿼터스 교육 환경에서의 상황인식 서비스는 학생, 교사, 객체 및 환경의 동적인 상황 정보를 기반으로 즉시 학습 및 개인별 맞춤 학습에 적용될 수 있다.
최근 동영상 UCC 분야는 무궁한 발전 가능성을 지니고 있으며 포털 사이트 사이에서 인기 변수로써 큰 작용을 할 것이다. 지금 발전 단계를 거듭하고 있는 "네이버"와 "다음"의 동영상 UCC 분야의 사용실태를 비교분석하여 네이버의 장단점은 무엇인지 그리고 앞으로 나아가야 할 방향은 무엇인지 대안을 연구하고 마찬가지로 다음 또한 장단점과 앞으로의 대안에 대해 연구해 보았다. 앞으로 동영상 UCC를 확실히 서비스하는 포털이 인기 포털 사이트가 될 것이며 그렇기 때문에 동영상 UCC 분야는 계속해서 연구되어야 할 것이다.
정보 기술의 발전 및 스마트 기기의 활성화로 인해 소셜 네트워크 서비스의 사용자 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 성향을 파악하고 유사한 사용자를 추천하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 사용자의 이동 패턴 분석을 통해 유사한 성향을 가지는 소셜 네트워크 친구를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 정확한 성향을 판별하기 위해 동행인 여부, 방문 시간이 짧은 궤적, 반복적으로 나타나는 궤적을 고려하여 의미 없는 궤적을 제거한다. 의미 있는 궤적 정보만을 이용하여 사용들 사이의 유사도를 계산하여 유사한 성향을 가지는 사용자를 친구를 추천한다. 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
정보통신기술의 발달로 이용자들은 모바일을 통해 시간과 공간의 제약 없이 동영상 콘텐츠를 즐길 수 있게 되었다. 본 연구에서는 이용과 충족 이론을 활용하여 유튜브 이용자들의 이용 동기와 친밀도가 이용자 활동에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 특히 본 연구는 기존 연구들과 달리 이용자 활동을 시청 전과 동안 활동으로 나누어 살펴보았다. 연구결과 시청 전 활동인 구독채널 수에 영향을 미치는 주요 동기는 유용한 즐거움과 사회적 상호작용인 것에 비해, 시청 동안 활동에 영향을 미치는 주요 동기는 유용한 즐거움, 사회적 상호작용, 인간관계 연결, 유용한 정보탐색, 공동시청과 같이 더욱 다양하게 나타났다. 또한 유튜브에 대한 친밀감도 시청행동에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론에서 결과에 대한 이론적 및 실무적 함의가 논의되었다.
본 논문은 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문하는 문제를 해결하기 위해 퍼지를 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다.
본 논문은 스마트 홈과 같이 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 유비쿼터스 환경 하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)을 줄이고, 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 새로운 사용자 행동 패턴 선호도 학습기법을 제안하였다. 이를 위해 지식 발견(knowledge discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지귀납(fuzzy inductive) 학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성 있는(consistent) 퍼지 상관 롤(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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