스마트기기의 발달과 보급에 따라 모바일 쇼핑의 비중은 점차 증가하고 있으며 그 중에서 모바일 상품권의 시장도 점차 커져가고 있다. 본 연구는 모바일 상품권의 주요 고객인 대학생들을 대상으로 모바일 상품권의 이용 현황과 수용 태도를 살펴본다. 또한 확장된 통합기술수용모형(UTAUT2)을 기반으로 대학생들의 모바일 상품권 수용과 추천의도의 관계에서 사용의도의 매개효과에 대한 분석결과를 제시하였다. 분석결과 연구모형의 독립변수 중에서 노력기대, 쾌락적동기, 가격효용성, 습관은 모바일 상품권 사용의도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 모바일 상품권 사용의도는 노력기대, 쾌락적동기, 가격효용성과 추천의도의 관계에서 매개효과를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 모바일 상품권 사업자 또는 향후 진입 예정자들에게 고객들의 기술수용 태도를 설명하는 동시에 모바일 상품권을 통한 신규 고객 모집 등의 전략적 마케팅에 활용될 수 있을 것이다.
공공도서관에서 제공하는 향토정보서비스는 낮은 이용률을 나타내고 있으며, 대부분 열람 및 대출형태의 제한적인 서비스를 제공한다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하고 이용자의 정보 요구를 반영하는 새로운 향토정보서비스를 제안하고자, 모바일 어플리케이션 (이하 앱)인 LibPass (Library와 Pass의 합성어)를 개발하였다. LibPass는 향토자원의 특성들이 LibPass의 콘텐츠로 구성되어 이용자가 모바일 앱을 통해 지역의 문화관광자원에 대한 정보탐색을 한 곳에서 간편하게 할 수 있도록 설계되었다. 즉, 관광자원에 대한 소개는 물론이고, 그 이용을 위한 숙박시설, 체험프로그램, 그리고 특화도서관에 대한 정보를 제공함으로써, 향토자원에 대한 효율적인 정보서비스를 도모하고자 했다. 무엇보다도 이 서비스는 국립중앙도서관에서 발행하는 카드로 일원화되어 제공되므로 전국 어디서나 사용이 편리하고, 공공기관의 다양한 콘텐츠를 활용하여 신뢰성과 최신성을 확보하였다. 선행연구를 바탕으로 모바일 관광정보서비스의 품질 평가 요인들을 도출하였으며, 또한 기존의 관광정보서비스 앱을 분석하여 LibPass 앱의 개체들을 구성하고 논리적 개체 관계 모델을 기반으로 프로토타입을 개발하였다. 이 모델은 도서관의 향토정보서비스 이용률을 증가시키고, 더 나아가 이용자 친화적인 앱을 통해 도서관에 대한 긍정적인 인식을 높이는 데 기여할 수 있다.
본 연구에서는 비특화도서관 사서와 이용자를 대상으로 도서관 특화에 대한 요구사항 비교분석, 특화 주제, 특화 대상, 특화 관련 공간 및 프로그램 등에 대한 수요조사, 향후 특화도서관 운영 시 영역별 중요도 인식 등의 조사를 기반으로 비특화도서관이 향후 특화도서관으로 전환 시 원활한 도입을 위한 발전방향을 제안하고자 하였다. 그 결과, 첫째, 특화도서관 도입 시, 지역의 특성과 현 도서관의 현황을 파악하여 제공할 수 있는 특화 주제를 도출해야 하며, 이를 기반으로 지역주민의 수요조사를 통해 주제를 선정해야 한다. 둘째, 특화서비스 대상의 경우 지역 인구 분포와 도서관 이용자 분석을 기반으로 연령별 서비스 범위를 파악하여 맞춤형 서비스를 제공해야 한다. 셋째, 특화 프로그램은 특화 주제 분야의 특징을 고려하여 체험형, 강의형, 관람형 등의 유형으로 제안할 수 있으며, 세부 주제분야별로 혼합적으로 운영하는 것이 바람직하다. 또한 특화 공간의 경우 주제의 특징과 프로그램 유형을 고려하여 구성해야 한다. 마지막으로 특화도서관 운영 시 체계적인 운영과 활성화를 위해 특화 전담 인력 배치, 타 기관과의 연계, 홍보 및 마케팅 방안을 고려해야 한다.
이 연구는 참여형 노동 아카이브 개발 모형을 부산 영도 지역의 주요 산업인 조선 산업을 대상으로 한 디지털 노동 아카이브 구축에 적용하고자 하였으며, 참여형 기능을 갖춘 디지털 아카이브 구축 가능성을 모색하고자 하였다. 기록 수집에서부터 아카이브 구축까지 기본적인 로컬리티 기록화 방법론을 적용하면서도 특정 공간과 공간에서의 산업 경험을 공유한 주체들의 참여를 수용할 수 있는 아카이브 구축을 실험하고자 하였다. 아카이브 구축 실험에 사용한 도구는 오메카(omeka)이며, 개방형 소프트웨어이면서도 참여 기능을 다양하게 지원할 뿐 아니라 디지털 공간에서 기록을 다각적으로 연계한 콘텐츠 구축이 가능하다는 강점을 지니고 있어 실험에 적용하였다. 참여형 노동 아카이브 개발 모형이 제시하는 절차에 따라, 선정된 대상을 중심으로 예비 조사를 거쳐 참여 주체와 맥락 및 기록을 조사하고 수집하였으며, 수집된 기록은 소장처와 출처를 중심으로 집합을 구성한 후 기술하였다. 다음으로 아카이브에 축적된 기록 및 기술정보를 연계 활용하여 사건, 인물, 사업장별 콘텐츠를 구성하였다. 후속연구로 진행될 참여 실험을 위해 오메카 추가 기능 중 참여를 지원하는 기능을 추가 설치하고 그 기능사용을 실험해보았다. 마지막으로 구축 실험의 의미와 한계를 밝혔다.
최근 몇 년 사이에는 정보공개청구뿐만 아니라 청구 이전의 적극적 공유를 강화하는 정부2.0이 정부운영방식의 새로운 패러다임으로 자리잡고 있다. 우리나라도 이에 발맞춰 정부3.0 정책을 추진하면서 정보공개와 공유가 더욱 강화 확산되고 있는 추세다. 이에 본 연구에서는 정부3.0 시대의 원활한 공공정보 활용을 위해 역할과 책임이 더욱 확대되고 있는 정보공개시스템을 살피고, 시스템을 통해 공개되는 공개정보의 이용가능성을 이용자 중심의 시각에서 분석하고자 한다. 정보공개시스템은 공공데이터를 포함한 모든 공적 정보의 개방과 활용에 있어 가장 기초가 되는 창구다. 더구나, 박근혜정부가 내세우고 있는 정부3.0 추진 과제의 주요 내용인 정보공개 강화, 결재문서 즉시 공개, 공공정보 접근 확대 등은 정보공개시스템을 통해 이루어져야 하는 것들이다. 정보공개에 대한 확대되는 요구에 정보공개시스템의 중요성은 날로 무거워지고 있다. 기존의 단순한 정보공개청구의 온라인 창구 역할을 넘어 원문정보 공유의 장으로, 나아가 정부3.0의 실질적 구현 공간으로의 비전을 담아내고 있다. 하지만 현재 정보공개시스템은 미래적 발전 전망은커녕 2006년 출범과 함께 제기되었던 문제들을 여전히 해결하고 있지 못하고 있는 형편이다. 이에 본 연구는 시스템 유지 및 보수와 이용자 편의성이라는 측면에서 정보공개시스템의 문제점을 분석하였다.
본 연구에서는 노인이 공공도서관을 이용하는 이유와 가치체계를 밝히고자 하였다. 이를 위하여 서울소재 15개 공공도서관에서 만 60세 이상 이용자를 대상으로 2018년 10월 29일~11월 10일까지 설문조사를 실시하여 수집한 306부의 응답 결과를 분석하였다. 가치체계는 수단-목적 사슬 이론(Means-end Chain Theory, MEC)을 토대로 공공도서관 이용의 속성, 혜택, 가치 연결 관계를 가치계층도로 도식화하였고, 만 65세를 기준으로 두 집단으로 나누어 비교하였다. 분석 결과, 가장 높은 빈도로 나타난 가치체계는 책을 읽거나 빌려본다(속성) ${\rightarrow}$ 새로운 지식을 얻을 수 있다(혜택) ${\rightarrow}$ 나 자신에게 만족한다(가치)였다. 공공도서관을 이용함으로써 도달하는 가치에 대해서는 두 집단 공통적으로 스스로에 대한 만족, 성취감, 재미와 즐거움, 삶에 활력이 생기는 것을 느낀다고 답하였는데, 만 65세 이상 노인은 공공도서관 이용이 정신적/신체적 건강에 도움이 된다고도 느끼는 것으로 나타났다. 연구결과, 공공도서관을 이용하는 노인은 공공도서관의 전통적 기능과 관련된 부분을 주요 속성으로 느끼고 있었으며 공공도서관은 노인이 활기찬 노년을 보내는 데 적절한 기여를 할 수 있는 것으로 나타났다.
Nam, Kyoung Hyup;Seo, Il;Kim, Dong Hwan;Lee, Jae Il;Choi, Byung Kwan;Han, In Ho
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제62권4호
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pp.442-449
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2019
Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.
유세포 분석법은 단일 세포나 미세 입자에 대한 다양한 광학적 특성을 측정하여 이를 매개 변수로 나타내는 측정법이다. 이러한 매개 변수에는 세포의 크기, 입상도, 형광 강도 등이 있으며 이는 세포와 광원에서 조사한 빛의 물리적이며 광학적인 상호 작용에 의해 방사되는 빛에 따라 결정된다. 하지만 유세포 분석법은 고가이며 크기가 크고 다양한 형광염료의 사용이 제한적이라는 단점이 있다. 또한, 측정할 수 있는 다양한 데이터에 비해 사용자가 원하고자 하는 데이터는 한정적일 수도 있다. 이러한 특징은 비용/공간적으로 제한적인 연구 환경을 가진 연구자에게 있어서 어려운 점으로 다가오고 있다. 이에 본 연구는 소형의 발광다이오드와 포토다이오드를 이용하여 저가의 휴대용 형광측정 장치를 개발하고자 한다. 이는 누구나 제작하기 쉽도록 3D 프린터로 설계되었으며 광원과 필터 그리고 광센서의 교체가 가능하도록 설계하여 표적 세포 및 형광염료의 다양한 선택이 가능하다. 제안된 형광측정 장치를 통하여 형광처리가 된 세포를 다양한 세포 수로 분류하여 측정하였으며 그 결과, 측정된 형광의 세기가 세포의 농도에 따라 비례한 것을 보였으며 또한 높은 선형성을 보여주었다.
가상현실 산업은 Covid-19 이후 비대면 콘텐츠 수요 급증과 메타버스에 대한 관심과 더불어 재도약할 기회를 얻었다. 따라서 이러한 흐름과 함께 가상현실 콘텐츠를 대중화를 위해서는 양질의 콘텐츠 제작과 가상현실 특성에 맞는 스토리텔링 연구가 지속적으로 이루어져야 한다. 이처럼 가상현실 특성을 적용한 콘텐츠가 사용자 피드백을 통해 효과적으로 제작되기 위해서는 해당 콘텐츠를 평가할 수 있는 정량적 지표가 필요하다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 관람하는 과정을 분석하여 머리 움직임을 정량적 지표로 설정하였다. 이후 실험자는 5개 애니메이션을 관람하고 이에 따라 기록된 머리 움직임 정보와 몰입도 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과는 머리 움직임 속도가 상대적으로 느릴 때 높은 몰입도를 나타내었고, 머리 움직임 속도가 콘텐츠 몰입도 정도를 나타내는 지표로 유의미하게 사용될 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이렇게 도출된 결과는 이후 창작자가 가상현실 콘텐츠 제작을 할 때 프로토타입 제작 후 적용된 스토리텔링 방식의 유효성을 검증할 수 있는 정량적 지표로 사용될 수 있다. 이러한 방식은 제안된 스토리텔링 방식 문제점을 빠르게 파악하고 더 나은 방식을 제안할 수 있어 콘텐츠의 질을 향상시킨다. 본 연구는 머리 움직임 속도라는 정량적 지표를 기반으로 몰입도를 분석하는 기초연구로 양질의 가상현실 콘텐츠 제작과 가상현실 콘텐츠 대중화에 기여하고자 한다.
본 연구는 기술수용모델의 확장을 통해 OTT 서비스 이용자들의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 검증하고자 하였다. 이를 위해 SPSS 21.0 프로그램과 AMOS 21.0 프로그램을 활용하여 상관관계분석과 경로분석 등을 통해 주요결과를 도출하였다. 이를 요약 제시하면 다음과 같다. 첫째, OTT 서비스에 대한 인지된 용이성은 인지된 유용성에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, OTT 서비스에 대한 인지된 용이성은 지속사용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 못하는 것으로 나타났다. 셋째, OTT 서비스에 대한 인지된 유용성은 지속사용의도에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, OTT 서비스에 대한 인지된 혁신성은 인지된 용이성에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, OTT 서비스에 대한 인지된 혁신성은 지속사용의도에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, OTT 서비스에 대한 인지된 유희성은 지속사용의도에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 OTT 서비스의 기술수용모델 확장과 OTT 서비스 수용을 이해할 수 있는 경로를 밝혔다는 점에서 의의가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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