This study investigated the effects of smart phone usage motives and fashion brand app factors upon the intention to accept fashion brand applications. Data were collected from 250 female college students living in Seoul and Gyeonggi-do. 220 reliable data were analyzed by frequency, factor analysis, Cronbach's alpha, ANOVA,, Duncan test, paired t-test, chi-square analysis, regression. The results were as follows: Firstly, the 'information acquisition' and the'use of time' were considered to be the most important motive factors driving consumer's smart phone usage. Secondly, the motives underpinning smart phone user's intention to accept a fashion brand application were 'social relationships', 'entertainment', and 'information acquisition'. Thirdly, the frequently used factors during the usage of fashion brand application could be classified in order of frequency as follows: 'product information provision', 'store information provision', 'coordinated information provision', 'fashion information provision', 'entertainment provision', 'hobbies and life information provision', virtual wearing provision', 'SNS provision', and, 'events and coupons provision'. Fourthly, a factor analysis of these nine factors were classified into 'basic information type', and 'additional information type'. The influences of basic information type and the additional information type upon the intention to accept the fashion brand application showed the following significant result: The basic information type had a greater influence upon the intention to accept the fashion brand app.
본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객 선호도 추정모형(Customer Preference Estimation Model)을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 제품에 대한 고객 선호 영향요인들과 고객 선호도와의 관계를 모형화 함으로써 고객 선호도를 보다 더 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도 영향요인들의 상대적인 가중치를 선호도 최적화 학습을 통해 도출함으로써, 보다 정확한 선호도 측정을 가능하게 해 준다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객 선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 추천성과와 사전가중치 부여방식인 기존 선호도 계산식을 이용했을 경우의 추천성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석 결과는 본 연구에서 제안한 선호도 추정모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과가 기존 선호도 계산방식을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.
실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.
Recent developments in information and communication technologies (ICT) can be applied in stores, and the number of fashion stores that have introduced and utilized ICT are increasing. By applying a literature review and empirical research, the types of ICT service factors of fashion stores were identified and categorized. The effect of their importance on consumer behavioral intentions was analyzed. Next, using factor analysis on the ICT service factors, five factors were identified and named as follows: smart space services, smart payment services, virtual image services, product information services, and smart access services. The importance of these factors was then analyzed. The importance of each factor and detailed questions was rated above average. After examining the effect of ICT service on behavior intention, issues such as purchase intention, revisit intention, and word of mouth intention were found to have significant influence. This study is meaningful in that it derives the importance factors of ICT services that can be used in fashion stores in a situation where retail techniques become important and expand, and provides marketing strategies related to consumer behavior according to detailed factors. With retail tech becoming more important and expanding, it is necessary to provide various services that consumers value by utilizing ICT in fashion stores. Considering the results of this study, ICT technology and services of various fashion stores can be effectively utilized and retail tech utilization performance can be improved.
가상현실 게임의 성장과 블록체인 기술의 대중화는 메타버스(metaverse) 산업 생태계 형성에 유의미한 변화를 가져오고 있다. 메타(Meta)가 VR 기기 제조 및 관련 콘텐츠 개발사인 오큘러스(Oculus)를 인수한 이후, 가상현실 콘텐츠 시장의 성장이 가속화되고 있다. 본 연구를 통해 우리는 가상현실 앱 마켓의 콘텐츠를 탐색적으로 분석하여 여가(leisure)가 어떻게 기존의 모바일 앱과 가상현실 앱을 구분 짓고 있는지 탐색적으로 알아보았다. 이를 위해 오큘러스 한국 스토어에 등록된 241개 앱의 장르와 설명을 텍스트 마이닝으로 분석하였다. 그 결과, 앱 카테고리 키워드를 기초로 앱에 대한 준네트워크(quasi-network)를 생성하여 키워드 장르 간 암묵적 지식 네트워크를 시각화하였다. 또한 G&F 역할 프레임워크를 활용하여 여가가 차지하는 상대적 역할을 조명하였다. 추가적으로, 사용자의 리뷰 데이터를 LDA 토픽 모델링 방법으로 분석하였다. 본 연구는 가상현실 하의 메타버스 앱 생태계의 특징을 규명하기 위한 이론 개발의 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의가 있다.
This study explores how avatar customization influences the continuous intention to use the metaverse, mediated by self-expansion. The moderating effects of self-efficacy between avatar customization and self-expansion are also explored. Data were collected through an online survey using consumer panels. Participants were Zepeto users aged 18 or older who had used the platform within the previous six months. They were asked to recall a recent shopping experience of exploring the virtual fashion store via Zepeto. A total of 196 valid responses from participants were analyzed using SPSS 26.0 for descriptive statistics, reliability analysis, and PROCESS procedure, and AMOS 23.0 for confirmatory factor analysis. Results demonstrate that avatar customization increases continuous intention to use the metaverse; this effect is mediated by self-expansion. The moderated mediation effect of self-efficacy in the indirect path was significant and mediated by self-expansion. Specifically, the interplay effect of avatar customization and self-efficacy on self-expansion was statistically significant. For participants with high self-efficacy, avatar customization increases self-expansion, and it mediates the relationship between avatar customization and the continuous intention to use the metaverse. Findings contribute to expanding the literature on metaverse usage by testing the impact of avatar customization on self-expansion.
급변하는 소매업 환경 속에서 각 소매업체는 생존을 위한 다양한 전략을 구사하고 있다. 무한 경쟁 시대를 맞이하여, 유럽 및 미국의 대자본이 포화상태에 달한 자국 시장 대신 해외로 시장을 확대하고 있으므로, 한국의 소매업도 이들과의 경쟁은 불가피한 일이다. 이에 본 연구에서는 한국 및 미국 소매업의 발달과점과 입지 변화를 비교 분석하여, 한국 소매업의 바람직한 발전 방향 모색에 기여하고자 한다. 독창적인 마케팅 전략으로 새로운 업태의 세계적 선두 주자로서 계속 성장하고 있는 미국 소매업의 실체 분석은 한국 소매업의 바람직한 전략 구축의 기반이 된다. 최근, 미국의 소매업은 가격 지향의 할인점 시기를 지나서 고급화, 다양화, 대규모 테마파크화가 진행되고 있다. 이와 함께 입지 면에서는 새로운 교외지역이 성장하는 가운데, 기존 업체의 재정비 재개발로 도시 내부지역이 활성화된다. 그리고 입지가 문제시되지 않는 전자 소매업 TV 홈쇼핑도 성장하고 있다. 한편, 시장과 백화점 중심의 정적(靜的)인 구조를 지속해 오던 한국의 소매업은 1980년대 말 이후 다양한 업종이 소개되면서 급변하고 있다. 특히 1990년대 중반이후에는 대형 할인점이 급성장하고 유통구조의 체계화, 서비스 중심의 소매업으로 새로운 도약의 계기를 마련하고 있다. 한국 소매업의 발전을 위해서는 우선 정보통신 및 기술수준을 적극적으로 활용해야 한다. 나아가 전통과 현대/세계의 접목, 중소 업체의 협동화 같은 독창적인 시도, 그리고 유통업계 행정부 학계의 적극적인 지원이 요구된다.
정보통신기술의 발달과 정보통신 네트워크의 확산으로 인해 기존의 경제활동 방법과 거래수단, 거래대상과 범위는 커다란 변화를 맞이하고 있다 인터넷 상거래가 제공하는 많은 혜택 측 비용효율성, 구매편리성, 소비시간의 경제성, 다양한 제품의 검색기능성 등온 종래 의 상거래에 대한 인식과 개념에 대한 일대 변혁올 가져오고 있다. 전자상거래 시장의 성장과 전망은 조사방식과 조사기관 별로 다른 결과를 보여주고 있는데, 국내 쇼핑몰 업체수 의 변화를 보면 빠르게 진입과 퇴출이 발생하는 불안전성을 보이고 있다. 그러나 전반적으 로는 시간의 흐톰에 따라 인터넷을 통한 기업간 전자상거래 및 기업 소비자간 전자상거래 시장규모가 급격히 증가하고 있는 것만은 틀림이 없는 현상이다. 그러나 인터넷이 생활의 일부가 된 지금 인터넷은 단지 시간과 공간을 초뭘하여 전세계로 열려있다는 가능성한을 제시할 뿐, 인터넷 쇼핑몰올 운영하는데 있어서 성과는 매우 다양하게 나타나고 있다. 따라 서 본연구에서는 전자상거래 이용시 인터넷 통신 환경, 상품/서비스에 대한 위험, 주문과정 에서의 편의성, 보안과정상의 위힘 요인이 인터넷 쇼핑몰 이용자 안족에 영향을 미치는 영 향을 실증분석을 통해 검토해 보았다. 실증분석 결과, 인터넷 쇼핑몰 이용자 만족에 영향을 미치는 요인들이 상대적 크기를 살펴본 결파 편의성이 이용자의 만족에 가장 큰 영향올 미치는 것으로 나타났다. 즉 인터넷을 통하여 상품이나 서비스를 제공받는 고객들은 인터넷 의 편리함이 고객만족의 결정에 가장 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며 인터넷 쇼핑시 소비자가 지각하는 상품이나 서비스에 대한 위험과 보안상의 위헝울 어떻게 제거하 느냐의 문제도 인터넷 쇼핑몰 기업측면에서 중요시해야할 요인으로 나타났다.
웹의 빠른 발전은 인터넷 기반의 원격 교육 도구들을 급속히 성장시키고 있다. 웹에서는 상호간의 정보를 서로 교환하고 표현할 때 사용자의 브라우저에서 볼 수 있는 HTML(Hyper Text Markup Language)로 제작된다. 하지만, HTML 의 구조적 단점은 모든 분야의 데이터를 저장 하고 다른 형태의 데이터로 변화될 수 있는 강한 힘을 지닌 XML(eXtensible Markup Language)을 필요로 하게 되었다. 그러나 강력한 XML 자체만으로 장점을 활용하여 어렵기 때문에 관련 XML 표준의 적절한 응용이 필요하다. 현재 사이버 교육 사이트들의 강좌 데이터는 서로 공유될 수 없으므로 사용자들은 사이버스쿨이 제공하는 기능만을 수동적으로 사용하기만 해야 한다. 이 한계를 해결할 수 있는 방법으로서, 본 연구에서는 사이버 강좌관리 시스템을 위해 통일된 XML데이터 구조를 정의하고 서버와 클라이언트의 처리되는 모델을 제시하였다. 웹에서의 가상 교육에 대한 데이터를 XML 로 저장함으로서 한번 저장된 데이터를 어떤 사이트에서든 조금의 수정없이 재 사용할 수 있게 되었다. 사용자적인 측면에서, 교수자와 학습자를 두어 어떤 종류의 사이버강좌라도 쉽게 관리할 수 있고 다양한 멀티미디어 자료와 쉬운 사용자 인터페이스를 제공하여 많은 학습자료들을 두어 어떤 종류의 사이버강좌라도 쉽게 관리할 수 있고 다양한 멀티미디어 자료와 쉬운 사용자 인터페이스를 제통해 XML 형태로 저장하고 추출하므로써 가능하게 되었고 정보활용에 극대화를 가져올 것이다.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다, 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장되어 있는 전체 데이터가 소설 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인 네트워크 병합 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소설 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 소설 데이터 보정 기법을 적용한 KDDCS(E-KDDCS) 기법과 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 결과 정확도가 향상되었고, 질의 처리 시 에너지 소모를 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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