• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.143-153
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• 2020

본 연구는 일상 속에서 스트레스를 관리할 수 있는 VR 컬러테라피 힐링콘텐츠 '노르니르'를 구현하고 이를 제안한다. '노르니르'는 CRR 분석법을 적용하여 사용자가 선택한 3가지 컬러에 따라 맞춤형 VR 컬러테라피 체험의 여정을 제공한다. 사용자는 해당 컬러 여정을 통해 자신에 대해 이해하고, 앞으로 실천할 목표를 다양한 색채 인터랙션과 자극으로 제공받으며, 스트레스 수준을 낮추는 힐링이 가능하도록 설계하였다. 구현된 결과를 바탕으로 콘텐츠 시연 후의 사용자의 스트레스 변화를 확인하기 위해 한국판 기분 상태 검사 'K-POMS'를 실험 참가자들을 대상으로 시연 전후에 실시하였다. 실험 결과 사용자들은 부정적 감정의 감소와 긍정적 감정의 증가를 뚜렷이 보였다. VR 기술을 활용하여 색채심리치료룰 접목하여 일상에서 잦은 스트레스에 노출되는 사용자들의 스트레스를 완화 시켜줄 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.561-564
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• 2016

지역별로 여성 대상 강력범죄가 빈번하게 일어나는 구역을 표시해주는 범죄 지도를 이용한다면 경찰은 범죄가 빈번하게 발생하는 지역을 집중적으로 관리하여 범죄를 예방할 수 있고, 개인은 범죄지역 정보를 참조하여 심각한 문제가 개인에게 발생하는 것을 피할 수 있다. 본 연구에서는 공공 데이터 포털에 공개된 여성 대상 범죄 데이터와 범죄자 데이터를 분석하여 지역별 위험도를 계산하고 개인의 연령대와 위치 등을 고려하여 맞춤형 위험 정보를 제공하는 범죄 예방 시스템을 제안한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서는 공공 데이터 포털에서 제공되는 범죄자 데이터를 크롤링하여 데이터를 수집한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서 범죄 통계 정보를 바탕으로 범죄 내용, 범죄자의 실제 거주지, 범죄 발생 지역, 형량, 범죄 횟수를 기반으로 범죄 위험도를 계산하고 해당 지역에 나타나는 위험 등급 정보를 기반으로 연령대별 범죄 발생 구역을 시각화한다. 시 군 구(동) 단위별로 계산된 지역별 위험도 점수는 GIS(Geographic Information System)와 연계하여 사용자의 위치와 연령대에 맞는 범죄 위험 정보로 제공된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.193-202
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• 2022

본 연구는 디지털 정보격차 수준에 따라 소비자집단을 유형화하고 유형별 특성을 파악하는 것을 통해 실효적인 디지털 정보화 정책을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 인터넷 이용 경험이 있는 소비자를 대상으로 온라인 및 현장 설문조사를 통해 총 402부의 자료를 수집하고 SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 자료를 분석하였다. 디지털 기기에의 접근, 역량, 활용수준을 기준으로 K-평균 군집분석을 실시한 결과 '기기애호형','능숙활용형', '일반형', '디지털소외형'의 4개 소비자집단이 유형화되었다. 소비자유형별로 디지털 정보격차의 선행변수인 인구통계적 특성, 사회적 자본, 미래정보사회에 대한 인식, 기술에 대한 혁신성, 불편감, 친밀감의 유의한 차이가 확인되었다. 또한, 소비자유형별로 디지털 정보격차의 결과변수인 디지털 기기활용 만족도와 기기이용의도의 유의한 차이가 나타났다. 본 연구는 디지털 정보격차 수준에 따른 소비자유형을 도출하고 소비자유형별로 맞춤화된 학술적, 실무적 정보격차 해소방안을 제안한다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.23-42
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• 2023

도서관 여행 프로그램은 J시가 처음 도입, 운영하고 있는 새로운 형태의 문화프로그램으로, 도서관 여행자는 정해진 코스에 따라 관내 특화 도서관을 여행하며 다양한 체험을 하게 된다. 본 연구는 보다 많은 이용자들이 도서관 여행에 참여할 기회를 누릴 수 있도록 기존 고정된 단체여행 형태 외에 개별 참여하는 이용자의 특성을 고려한 맞춤형 코스 추천 모델 구축을 목적으로 한다. 이를 위해 도서관 여행자의 특성을 유형화하여 여행자 페르소나를 설정하였으며, 그에 따른 도서관 평가 항목과 평가 기준을 수립하였다. 도서관 여행 프로그램의 대상이 되는 도서관 22관을 선정, 실제 답사를 통해 도서관 데이터를 실측하였다. 수집한 데이터를 기반으로 여행자의 특성에 적합한 도서관의 특징을 도출하였으며, 의사결정나무 알고리즘을 활용해 페르소나 기반의 도서관 여행 코스 추천 모델을 개발하였다. 나아가 추천 모델의 활용 가능성을 시연하기 위해 이를 적용한 모바일 앱 목업을 제작하였으며, 실제 J시 도서관 이용자들을 대상으로 사용자 평가를 진행해 개발한 모델의 만족도와 개선사항을 파악하였다.

• 지식경영연구
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• 제25권1호
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• pp.43-66
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• 2024

디지털 기술의 발전으로 브랜드와 소비자 간 커뮤니케이션 방식이 혁신적으로 변화하고 있다. 이러한 변화의 일환으로, 나이키와 아디다스와 같은 스포츠 브랜드들은 자체 러닝 앱을 통해 소비자들과 상호작용을 강화하고, 브랜드 경험을 통한 충성도 강화에 노력하고 있다. 하지만 이러한 브랜드 자체 플랫폼이 충성도 및 옹호도에 미치는 직접적 영향과 개선점에 대한 심도 깊은 연구는 더 많이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 2020년 1월부터 2023년 10월까지의 나이키 런 클럽(NRC)과 아디다스 런타스틱 앱 영어 리뷰 3,715건을 텍스트 마이닝 기법으로 분석하고, 브랜드 플랫폼이 소비자 충성도와 옹호에 끼치는 영향을 살펴보고자 하였다. 특히 '추천 리뷰' 155건에 대해 감성 분석 및 토픽모델링으로 심층 비교 분석하여, '핫 로열티'를 일으키는 이유와 두 브랜드에 대한 소비자 인식의 차이점을 찾고자 하였다. 그 결과 NRC는 개인화된 코칭과 감성적 교류를 제공하는 '동반자'로, 아디다스 런타스틱은 기능적 신뢰성에 초점을 맞춘 '도구'로 인식되는 차이를 발견했다. 이는 유사 기능의 앱에 대해서도 브랜드 별 소비자 인식과 성향은 다양할 수 있음을 시사하며, 브랜드 관리자는 이러한 차이를 플랫폼 디자인 및 기획에 세심하게 반영해야 함을 강조한다. 더불어, 기술적 오류가 브랜드에 대한 부정적 인식으로 직접 이어지는 경향이 공통적으로 확인되어, 앱 성능 개선과 관리의 중요성을 부각시킨다. 본 연구는 브랜드별 소비자 성향 파악과 그에 따른 맞춤 기술 도입이 브랜드 충성도와 옹호에 영향을 끼친다는 점을 실질적 데이터를 기반으로 보였다는 점에서 기존 연구 및 실무에 새로운 통찰과 실행 가이드 제공으로 기여한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.23-33
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• 2016

현재의 스마트 조명은 센서를 통해 사용자의 행위와 위치를 판별한 후 현재 상황에 적합한 조명 환경이 서비스되도록 구성되어 있다. 이러한 센서 기반의 상황인식 기술은 현재까지 단일 사용자만을 고려할 뿐 여러 사용자들의 다양한 상황 발생과 충돌을 해석하기 위한 연구는 미흡하다. 기존 연구에서는 상황충돌을 해결하기 위한 방법론으로 퍼지이론 및 ReBa 등의 알고리즘을 사용해 왔다. 이는 사용자들이 위치한 공간을 여러 영역으로 구분한 후 각 구역별로 서비스를 제공함으로써 발생 가능한 상황충돌의 기회를 회피할 뿐 개인 선호도 기반의 상황충돌 해석이 가능한 맞춤형 서비스 유형으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 여러 사용자에게 다양한 상황이 동시 발생되어 서비스 충돌에 직면할 때, 상황의 유형에 따라 부여된 우선순위를 기준으로 서비스를 결정하는 우선순위 기반 다중 상황충돌 해석이 가능한 LED 조명제어시스템을 제안한다. 본 연구에서는 주거환경을 'Living Room', 'Bed Room', 'Study Room', 'Kitchen', 'Bath Room'의 5개 구역으로 구분하고 여러 명의 사용자를 대상으로 각 구역 내에서 발생 가능한 상황들을 'exercising', 'doing makeup', 'reading', 'dining', 'entering' 등 총 20가지로 정의한다. 시스템은 온톨로지 기반 모델을 이용하여 사용자의 다양한 상황을 정의하고 규칙기반의 룰 및 추론엔진을 통해 사용자 중심의 조명환경을 서비스한다. 또한 동일 공간 및 동일 시점에 사용자들 간의 다양한 상황충돌 이슈를 해결하기 위해 사용자 집중력이 요구되는 상황을 최우선으로 정하고, 동일한 우선순위를 가진 상황일 경우 시각적 편안함을 차선으로 순위를 부여하여 충돌 발생 시 서비스 선택의 기준으로 활용한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.117-128
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• 2003

소프트웨어의 사용성은 소프트웨어 제품 평가시, 사용하기 쉬운 정도, 효율성의 정도, 만족도의 정도 등으로 판단되는 소프트웨어의 특성이다. 이러한 사용성은 소프트웨어 제품의 품질을 결정하는 중요한 요소이다. 따라서 소프트웨어 제품들은 그 자체의 사용성에 대해 평가를 받고 개선지침을 추출하여 이를 기반으로 지속적인 개선이 이루어져야 한다. 그러나 제품마다 사용성 요소들의 중요도가 다르고, 같은 요소에 대해서도 사용자들은 서로 다른 환경과 지식으로 인해 엇갈린 평가를 내릴 수 있으므로 사용성 평가는 제품의 적합성을 판단하고 개선방향을 얻기 위해 다양한 요소들을 고려하여 개발되는 것이 중요하다. 그러나 기존의 만족도 평가와 수행도 평가는 문제점의 원인 발견 평가결과를 수정에 반영하기 힘들고, 모든 영역에 적용되도록 만들어진, 획일화된 평가항목과 내용으로는 평가 대상 제품의 특징을 반영하기가 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 대상 제품의 평가 항목별로 사용자의 정신모형과 감성을 평가하는 모델을 개발하였다. 설계자들의 개념 모형과 사용자의 정신 모형의 일치여부를 평가하여 그 결과를 바탕으로 개선 지침을 제공할 수 있는 평가방법과 시스템에 대한 만족도를 높이고 보다 효과적으로 작업할 수 있도록 하기 위해 사용시의 감성과 이에 영향을 미치는 시스템의 구성요소들을 분석하여 평가하고 개선 지침을 추출하는 감성요소론 기반으로 하는 평가방법을 합하여 개발한 평가 모델을 제안한다. 그리고 이 평가 모델에 대한 사례연구로 GUI 프레임워크를 사례로 채택해서 평가하고 개선 방향을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 평가 모델은 제품 사용자의 작업분석을 기반으로 추출된 작업항목에 대한 평가요소를 가지고 평가를 수행함으로서, 제품의 특성을 반영할 뿐만 아니라, 수정되어야 할 항목을 정확히 나타내 줌으로서 효과적인 사용성 평가를 가능하게 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.219-239
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• 2019

개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.465-486
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• 2021

연구목적: 대부분의 재난정보 시스템은 비장애인 중심이므로 재난대처능력이 상대적으로 취약한 장애인·노인·어린이 등 안전취약계층을 고려한 재난정보 전달 체계는 부족한 것이 현실이다. 장애인과 노인의 안전취약특성을 고려하여 재난정보 전달 및 대피지원 서비스를 구축하는데 IoT 기반의 통합관제 기술을 활용하는 서비스 제공을 통해서 정보화의 사각지대를 해소하고 장애인·노인의 재난 대응을 위한 맞춤형 재난정보 서비스를 구축하여 안전취약계층의 안전성을 향상시키는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 재난경보 전파 모델과 대피지원 모델이며, 장애인과 노인의 재난 상황 발생 시 행동특성을 반영하여 개발하였다. 재난정보 전파 모델은 IoT 기술을 이용하여 수집된 재난상황을 전파하며, 대피지원 모델은 지구자기장 기반의 측위기술을 활용하여 사용자의 실내위치를 파악하고 실내 대피경로 데이터를 기반으로 한 경로안내 등 안전취약계층의 행동특성을 반영한 맞춤형 서비스 제공을 통해 안전하게 대피할 수 있도록 도움을 주게 된다. 연구결과: 시범모델 실증은 실제 사용자를 대상으로 개발된 서비스를 사용해보도록하여 사용자 입장에서 대피경로 안내의 적합성, 서비스의 만족도 등 실내위치 정확도에 대한 효율성 등 정성적인 평가를 도출하였다. 결론: 모델 실증을 위하여 모바일 앱 안전취약계층을 위한 재난정보와 대피지원 서비스를 구축하였다. 재난상황을 화재상황으로 한정하여 장애우와 관련 분야 전문가를 통해 실증하였다. 재난정보전달과 대피지원의 적절성에서 "만족" 평가를 받았으며 시범모델의 특성상 기능 만족도와 사용자 UI는 "보통"으로 평가되었다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 재난정보 및 대피지원 서비스는 안전취약계층에게 재난대피 골드타임을 놓치지 않고 보다 신속한 재난대피를 지원하는 것으로 평가되었다.