• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.147-161
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• 2010

최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.

• 벤처창업연구
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• 제16권4호
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• pp.195-209
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• 2021

서울시 전자상거래센터에서 실시한 2019-2020년 소셜미디어 이용실태 조사에 따르면 소비자 10명 중 5명이 소셜미디어를 통한 쇼핑경험이 있는 것으로 조사되었으며, The CMO Survey에서 2020년 코로나 펜데믹 기간에 실시한 조사에 따르면 전통적인 광고매체의 비용은 축소되고 소셜미디어에 대한 광고지출은 74%나 상승함으로써 소셜미디어가 더욱 중요한 마케팅 요소로 자리하고 있음을 나타내고 있다. 이만큼 소셜미디어의 이용자 증가와 그에 따른 기업의 마케팅 활동이 활발해지는 동안 소셜미디어에 대한 사용자의 이용동기, 만족도, 구매의도 등 다양한 마케팅 측면에서 연구되어져 왔으나, 온라인을 통해 농식품을 구매하는 상황에서 소비자들의 소셜미디어 이용빈도가 실제 구매행위에 어떠한 차이로 나타나는가에 대해 세분화 한 연구는 없었다. 본 연구는 온라인에서 농식품을 구매하는 소비자들을 대상으로 소셜미디어 이용빈도에 따라 유형별로 군집화하여 농식품 구매상황에서 보여지는 군집별 소비자특성의 차이를 파악하고자 하였으며, 제품관여도, 제품필요도, 온라인 구매채널 선택 등 3가지 농식품 구매상황에 대해 각 군집에서 나타나는 인구통계학적 분포, 지각된 위험, 식습관 라이프스타일 등의 소비자 특성을 확인하고 군집별 유형을 제시하였다. 이를 위해 245명의 소비자를 대상으로 소셜미디어 이용빈도 및 온라인 농식품 구매행태에 대한 설문 자료를 수집하였으며, 요인분석과 신뢰성 분석으로 측정변수의 타당성을 확보하였다. 소셜미디어 이용빈도에 따른 군집분석을 실시한 결과 3개의 군집으로 나뉘어졌으며, 첫번째 군집은 주로 개방형 소셜미디어를 사용하는 집단, 두번째 군집은 개방형 소셜미디어와 폐쇄형 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰을 고루 사용하는 집단, 세번째 군집은 전반적으로 온라인 매체 사용량이 적은 집단으로 군집별 특성이 나타났다. 각 3개의 군집을 통해 온라인에서 농식품 구매시 제품관여도, 제품필요도, 구매채널 선택에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 확인하였다. 회귀분석 결과 온라인에서 농식품을 구매하는 상황에서 보여지는 군집1의 특성은 소셜미디어나 온라인쇼핑몰에서 농식품을 구매하는데 거부감이 없는 지방에 거주하는 30대 남자로 소비자특성이 대표된다. 군집2의 특성은 주로 건강식품 구매에 관심이 많은 소비자로 소비자특성이 대표된다. 군집3의 경우는 온라인에서 제품을 구매하는 경우 품질과 가격을 많이 따져보고 구매하며, 온라인보다 오프라인 구매가 더 안심인 사람으로 소비자특성이 대표된다. 본 연구를 통해 소셜미디어 이용빈도에 따라 농식품 구매상황에서 나타나는 소비자 특성의 차이를 확인함으로써 소셜미디어 고객타겟팅과 고객세분화 등에 대한 마케팅 실무의 전략적인 판단에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.603-611
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• 2020

본 연구는 울산광역시의 시내버스 운영현황을 파악하기 위해 기존의 조사방법과 달리 교통카드 자료를 활용하는 방법을 이용하며, 시내버스의 지표는 자료의 성격별 특성에 따라 정량지표와 정성지표로 분류되고, 내용별 분류는 일반현황, 운영현황, 만족도 등으로 분류되었다. 기존의 시내버스의 조사방법은 조사 규모상의 한계점을 가지고 있었으며, 조사과정에서도 다양한 형태의 오류 발생은 물론, 큰 비용과 시간을 요구하는 단점을 가지고 있었다. 특히 현장조사에 전적으로 의존하는 기존의 운영현황 조사방법의 단점을 보완하기 위해 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스의 지표를 분석하였다. 이렇게 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스 지표는 이용자에 관련된 정량적 운영현황 자료로서, 전수조사가 가능하고 자료수집 과정에서 자료 손실이 전혀 없는 장점이 있다. 본 논문에서는 2019년 4월 3일(수) 1일간의 울산광역시 전역에서 사용된 교통카드 자료를 활용하여 울산광역시의 시내버스 현황을 분석하였다. 분석 내용은 이용객 수, 버스 종류별, 정류장별, 지점별, 시간대별, 버스 운영업체별, 노선별 이용객 수, 환승 관련 정보 등의 자료들이며, 기존의 조사방법을 대체할 수 있는 효과를 얻을 수 있었다. 현황 분석 결과, 울산광역시에서는 2019년 4월 3일(수) 1일 동안 총 234,477명이 시내버스를 이용하며, 이용 승객 중 88.6 %는 성인이었으며, 11.4 %는 학생인 것으로 나타났다. 또한, 승객이 가장 많이 승하차한 정류소는 공업탑으로 10,861명이었으며, 첨두시간대인 17~19시에 20,909명이 승하차하였고, 노선은 401번으로 13,903명이 승하차한 것으로 나타났습니다. 그리고 수송객 순위 상위 26개 노선이 전체 이용객의 50 %를 점유하였고, 상위 5개사가 70 % 이상의 승객을 수송하는 것으로 나타났으며, 전체 노선의 62.46 %가 1일 500명 미만의 승객을 수송하는 것으로 밝혀졌다. 결론적으로, 본 연구는 울산광역시를 대상으로 교통카드 자료를 활용하여 시내버스 운영현황을 분석함으로써 기존의 조사방법을 대체할 가능성을 확인하였다는데 큰 의의가 있다고 할 수 있다. 다만 입수 가능한 자료수집의 한계로 인해 1일 치 자료에 대해서만 분석을 하였으며, 시계열 형태의 자료 분석을 시도하지 못하였고, 대량의 실시간 자료를 효율적으로 분석할 수 있는 방법론을 고려하지 않아 분석범위가 한정되었다는 점은 본 연구의 한계점이라고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.185-209
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• 2023

4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1327-1341
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• 2022

목적 국내 디지털 유방 토모신테시스(digital breast tomosynthesis; 이하 DBT) 사용 현황 및 영상의학과 의사들의 DBT에 대한 인식 및 사용자 요구조건에 관해 알아보고자 하였다. 대상과 방법 2021년 3월 대한 유방영상의학회 회원들을 대상으로 DBT와 관련한 26개의 객관식 문항과 1개의 주관식 문항이 포함된 온라인 설문조사를 시행하였다. 설문 문항은 기본 정보, 유방촬영술 및 DBT에 대한 진료 현황, DBT 인식, 관련 연구 경험 및 관심도를 포함하였다. 결과는 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 결과 총 257명의 회원 중 120명이 응답하여, 응답률은 46.7%였다. 응답자 중 67명(55.8%)이 현재 DBT를 사용하고 있는 것으로 나타났다. DBT의 전반적인 만족도는 5점 척도를 사용하여 평균 3.31점이었다. DBT 검사의 장점으로 가장 많이 응답한 것은 소환율 감소(55.8%), 병변의 명확도 향상(48.3%), 유방암 발견율 향상(45.8%)이었고, 단점으로 많이 응답한 것은 환자의 추가비용 부담46.7%), 불충분한 미세석회화 검출(43.3%), 불충분한 진단능 향상 효과(39.2%), 방사선량 증가(35.8%)였다. DBT가 더 널리 사용되지 못하는 원인으로는 영상의 저장 용량, 판독 시간 증가를 주요 요인으로 응답하였다. 결론 DBT 사용이 보다 보편화되기 위해서는 사용자 불편사항과 피드백을 반영한 향후 기술개발이 필요하겠다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2018

스마트폰 보급이 확대되면서 언제 어디서나 온라인 서비스를 이용할 수 있는 환경이 조성되고 있으며, 최근 유통환경에도 새로운 변화를 가져오고 있다. 이러한 변화의 중심에서 온-오프라인 구분 없이 상품을 구매하고 서비스를 이용할 수 있는 O2O(Online-to-Offline)가 새로운 상거래 형태로 주목받고 있다. O2O 서비스는 온라인의 실용성과 오프라인의 감성적인 만족을 동시에 제공할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 비즈니스 모델의 불안정성이나 낮은 서비스 신뢰성으로 인해 1년 내 80% 이상의 서비스가 중단되고 있어 지속성 향상 방안에 대한 연구는 매우 중요하다. 이에 따라, 본 연구에서 O2O 서비스의 지속사용의도에 미치는 영향요인을 도출하고, 인과관계를 실증적으로 분석하였다. 특히, 기존 온라인 특성에 집중된 O2O 서비스 연구를 넘어서 오프라인 특성 및 사회적 영향 특성까지 반영하여 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 본 연구에서 제시한 가설을 검증하기 위해 결제서비스를 포함한 O2O 서비스를 1회 이상 이용경험이 있는 813명을 대상으로 설문을 실시하여 611개의 유효한 설문을 회수하였다. 구조방정식을 활용한 통계분석결과 17개의 가설 중 12개의 가설이 채택되었다. 온라인 특성에서는 정보품질, 오프라인 특성에서는 서비스품질, 상품품질이 모두 유의한 것으로 나타났다. 또한, 쇼핑경험은 가치에는 영향을 미치지 못하지만 만족도에는 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사회적 영향 특성은 네트워크 효과와 관계품질이 각각 상반되는 결과를 보여 질적 성장과 양적성장 중 하나의 전략 채택 시 중요한 판단 근거를 제시하였다. 본 연구를 통해 정보기기 발전과 어플리케이션 개발 역량이 향상되면서 더 이상 시스템품질은 가치나 만족도에 영향을 미치는 요인이 아니며 기본적으로 갖춰져야 하는 것을 확인하였다. 또한 O2O 서비스는 기존 온라인 서비스와 달리 온-오프라인 특성을 모두 반영해야 하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 유통의 새로운 패러다임으로 자리 잡기 위한 O2O 서비스의 질적 성장 방향을 제시하였다고 본다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.111-137
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• 2010

본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.