최근 현대인들은 풍족해진 먹을거리에도 불구하고, 특정 영양소의 과잉 및 부족 섭취로 영양불균형의 문제로 겪고 있다. 이에 따라, 건강 및 식단조절에 관한 관심이 증가하였고, 다양한 모바일시스템을 이용한 어플리케이션들이 등장하였다. 하지만 대부분의 어플리케이션들은 섭취한 식단을 기록하고 단순한 통계를 보여주는데 그치는 수준이며 건강 식단을 위한 일반적인 정보를 제공한다. 건강에 관심 있는 사용자에게는 실질적으로 본인의 음식 선호를 반영하거나 맞춤형 권장 정보를 제공하는 추천서비스가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 신체 및 활동조건에 따른 권장섭취열량에 대해 식품군별 교환단위수를 부여하고, 과거 섭취이력을 활용하여 음식 선호를 분석하여 식품군별 권장섭취 단위수를 만족하는 식단추천 기법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 사용자의 선호만을 고려한 경우, 권장교환단위만을 고려하는 경우와 비교하여 정밀도, 재현율, 건강지수, 그리고 3지표의 조화평균을 도출하고 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명하였다. 해당 기법을 활용하여 사용자는 본인의 선호를 반영하는 맞춤형 건강식단을 추천받을 수 있으며 이를 통해 건강한 식습관 개선 및 유지에 도움을 줄 수 있다.
IoT 기술 발달로 인해 초연결사회가 되면서 다양한 사용자 맞춤 서비스가 요구된다. 맞춤 서비스로 활용되는 차세대 디스플레이인 스마트 미러를 멀티미디어 기기에 접근하여 다양한 서비스를 제공함으로 정보가 필요한 성인 뿐만 아니라 어린아이의 사회학습 도우미 및 노인의 생활 도우미 역할이 가능하다. 개인별로 차별화된 서비스를 위해서는 스마트 미러가 사용자를 식별하는 것이 가능해야 한다. 스마트 미러는 누구나 쉽게 접근 가능한 기기이므로 스마트 미러에 저장된 개인의 패턴이나 습관 등의 정보가 외부로 노출될 가능성이 있다. 사적 공간의 스마트 미러에 저장된 개인의 일정이나 약속 등 개인의 위치정보 유출 가능성이 있고, 개인 사진을 통해 건강상태를 확인할 수 있어 이를 통한 프라이버시 침해 가능성도 존재한다. 본 연구는 사용자가 얼굴 등의 생체정보를 등록하여 사용자를 식별하고 사용자 인증 후 개인에 맞는 서비스를 제공하고, 인증이 되지 않는 사용자에게는 최소한의 정보와 서비스만 제공하는 시스템을 제안한다.
This paper aims to approach a spatial furniture for sedentary lifestyle which been has derived and evolved from Korea's traditional 'Ondol' heating system. In this living culture, people has been staid on the floor where people would sit directly on without furniture such as chair and bed. With every changing technological advances, sedentary life culture is transformed and mixed instead of sedentary habit. Most of people lived in western house such as apartment forms. As time go by, western furnitures were used became widespread. However, during the process, it impossible to acclimate ourselves to the new lifestyle such as chair, bed etc. This leads to users feeling uncomfortable on certain points. The researcher suggests a spatial furniture through a new approach to rest-taking that also intersects the cultures of East and West while resolving the a fore-mentioned issues. The study is conducted as follows. Firstly, issues are discovered through a user's lifestyle to exist usage and interplay of house and furniture. Furthermore, the issues was not a fragmentary thing but more related to a culture and a coustom of long standing. Secondly, a design experiment is conducted to conclude a new form and function that is better fit for the Korean culture where sitting on the floor is the norm. New direction for space that intersects the cultures of the East and West while using modules made convenient for contemporary life is presented. Finally, this study is meaningful in that it reinterprets furniture used for rest within the context of sedentary culture, in order to propose a new direction and value for design that overcomes the boundaries between eastern and western applied to resting space.
This study aimed to categorize consumers using super app functional characteristics to identify demographic differences, and analyze shopping orientations by consumer type. This data can be used by fashion and beauty companies for product planning and marketing strategies. To categorize super app consumers, data were analyzed with SPSS v.26.0 software using frequency, factor, reliability K-mean cluster, and distributed analyses, one-way-ANOVAs, and Scheffe verification. Cross-analysis was conducted to correlate super app consumer types with demographic characteristics. One-way-ANOVAs and Scheffe verification were used to analyze the differences in shopping preferences between super app consumer groups. As a result of our analyses, super app consumers were classified into four types: the ration type, the low-use type, the multifunction type, and the habit type. There were statistically significant differences between these types in age, occupation, marital status, average monthly household income, and shopping impact factors. Five super app user shopping orientations were identified: brand pursuit, pleasure pursuit, trend pursuit, risk perception, and economic orientation. The differences in the preferred orientation between super app consumer types were found to be statistically significant. The majority of respondents were multifunction type consumers. This group used the super app most frequently and effectively. They also demonstrated the highest scores for all five of the shopping orientations. The classification of consumer types in this study will allow the fashion and beauty industries to utilize super apps for more targeted product design and marketing.
Purpose While individuals have unique abilities for planned behavior, they also often act irrationally. In this study, we draw on myopic loss aversion perspective as a meta-theoretical lens to explain why mobile applications users have inertia from updating their applications, ultimately leading them to use current version of applications. Design/methodology/approach Based on a survey of 219 users, this study conducts its research model using partial least square analysis and also demonstrates that both subconscious triggers (habit and anxiety) of system 1 thinking and conscious triggers (sunk cost and transition cost) of system 2 thinking promotes user's inertia, thus leading to the willness to continue use current versions. Findings By grounding the research model in the combination of both status quo bias and dual information processing theory from the behavioral economics, this study provide an alternative theoretical lens to describe why mobile users hesitate to update their applications. The results of this research show that all triggers have significant impacts on inertia. This study also found that the relationship between inertia and willingness to continue to use current version was positively significant.
인터넷이 교육에 사용됨으로써 학습자의 자기주도학습, 개별학습, 완전학습, 그리고 탐구형 학습 등이 효과적으로 이루어질 수 있다. 특히 이러한 장점을 취하기 위하여 게시판 시스템이 웹 기반 학습에 널리 사용되고 있다. 그러나, 게시판의 활용은 인터넷이 가지는 익명성으로 인해 자유로운 의견의 교환이라는 장점 외에, 부정적이거나 폭력적인 언어 사용이 쉽게 일어난다는 단점을 가진다. 본 연구는 인터넷을 활용한 학습에서 커뮤니케이션 도구로 널리 사용되고 있는 게시판이 유해단어 관리 기능을 가지도록 함으로써, 유해한 내용을 포함하는 내용의 게시를 제재하고 학생들의 언어 습관을 교정 할 수 있게 하였다.
본 연구에서는 딥러닝을 통해 스스로 사용자의 행동 습관 데이터를 학습하고, 상황에 맞춰 실내 환경을 조성할 수 있는 시스템을 구성하였다. 정보 수집 시스템은 데이터 수집 서버와 각종 센서 노드로 구성되며, 모은 데이터에 따라 환경을 조성한다. 사진 분석은 Google Inception v3를, 행동 유추는 직접 설계한 2차 DNN을 사용했다. 모의 데이터로 DNN 학습을 진행한 결과 98.4%의 정확도로 충분히 상황 유추가 가능함을 입증할 수 있었다.
As the Internet rapidly evolves, online learning has emerged as the third largest scenario in the field of education. Online education, different from the two traditional learning scenarios of the school and society, is characterized with broader learning types and higher freedom. In today's post-pandemic era, art education, which relies on face-to-face teaching, is of particular significance to expand online education methods. Based on the UTAUT model, this paper posits seven hypotheses about the willingness to continue learning in online art education. After collecting valid data through a questionnaire, a detailed empirical analysis was conducted via SPSS and AMOS. The results of empirical analysis show that less than half of the respondents had experienced the online art education, mirroring that this is a market worth developing. Based on the findings, learning habit does not significantly impact art learners' willingness to continue learning online. This result and other verified hypotheses are detailed in the discussion part of this paper. This study proves that UTAUT can better explain user behavior than the traditional information system model prior to the improvement, and also has strong explanatory power in the field of art education. The conclusion also posits some operational suggestions from the perspective of practitioners in this field, thereby providing a theoretical basis for art education practitioners.
In this study, we delve into the effects of personalization algorithms on the creation of "filter bubbles," which can isolate individuals intellectually by reinforcing their pre-existing biases, particularly through personalized Google searches. By setting up accounts with distinct ideological learnings-progressive and conservative-and employing deep neural networks to simulate user interactions, we quantitatively confirmed the existence of filter bubbles. Our investigation extends to the deployment of an LSTM model designed to assess political orientation in text, enabling us to bias accounts deliberately and monitor their increasing ideological inclinations. We observed politically biased search results appearing over time in searches through biased accounts. Additionally, the political bias of the accounts continued to increase. These results provide numerical evidence for the existence of filter bubbles and demonstrate that these bubbles exert a greater influence on search results over time. Moreover, we explored potential solutions to mitigate the influence of filter bubbles, proposing methods to promote a more diverse and inclusive information ecosystem. Our findings underscore the significance of filter bubbles in shaping users' access to information and highlight the urgency of addressing this issue to prevent further political polarization and media habit entrenchment. Through this research, we contribute to a broader understanding of the challenges posed by personalized digital environments and offer insights into strategies that can help alleviate the risks of intellectual isolation caused by filter bubbles.
본 연구는 공공도서관에서 운영하는 프로그램의 성과를 로직모델을 기반으로 개발된 평가 프레임워크를 적용하여 측정하고자 하였다. 성과 측정을 위해 서울 소재 한 공공도서관에서 운영하는 여러 프로그램 중 어린이 독서 프로그램을 선정하였다. 성과 측정 과정은 어린이 독서 프로그램의 계획, 진행, 평가 등의 업무과정 일체를 분석하여 로직 모델을 구현하였으며 이에 의거하여 예상되는 성과를 측정하였다. 데이터는 KOLAS를 통해 회원정보, 서지정보, 대출정보 등을 수집하였고, 프로그램 운영 현황에 대한 데이터는 프로그램 진행 후 작성된 보고서에서 추출하였다. 측정 결과 어린이 독서 프로그램에 참여한 회원들의 대출빈도가 상승하였고, 프로그램의 주제에 따라 대출 장서의 주제가 변화하는 것을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 독서 프로그램이 갖는 효과와 의미를 확인할 수 있었으며, 성과평가가 도서관에서 운영하는 타 프로그램 및 도서관 업무 등의 효과성을 측정하는데 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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