모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
cdma2000 offers several enhancement as compared to TIA/EIA-95, although it remains fully compatible with TIA/EIA-95 systems and allows for a smooth migration from one to the other-Major new capability include:1)connectivity to GSM-MAP in addition to IP and IS-41 networks; 2) new layering with new LAC and MAC architectures for improved service multiplexing and QoS management and efficient use of radio resource ;3) new bands and band widths of operation in support of various operator need and constraints, as well as desire for a smooth and progressive migration to cdma 2000; and 4) flexible channel structure in support of multiple services with various QoS and variable transmission rates at up to 1 Mbps per channel and 2 Mbps per user. Given the phenomenal success of wireless services and desire for higher rate wireless services. improved spectrum efficiency was a major design goal in the elaboration of cdma2000. Major capacity enhancing features include; 1) turbo coding for data transmission: 2)fast forward link power control :3) forward link transmit diversity; 4) support of directive antenna transmission techniques; 5) coherent reverse link structure; and 6) enhanced access channel operation. As users increasingly rely on their cell phone at work and at home for voice and data exchange, the stand-by time and operation-time are essential parameters that can influence customer's satisfaction and service utilization. Another major goal of cdma2000 was therefore to enable manufacturers to further optimize power utilization in the terminal. Major battery life enhancing features include; 1) improved reverse link performance (i.e., reduced transmit power per information bit; 2) new common channel structure and operation ;3) quick paging channel operation; 4) reverse link gated transmission ; and 5) new MAC stated for efficient and ubiquitous idle time idle time operation. this article provides additional details on those enhancements. The intent is not to duplicate the detailed cdma2000 radio access network specification, but rather to provide some background on the new features of cdma2000 and on the qualitative improvements as compared to the TIA/EIA-95 based systems. The article is focused on the physical layer structure and associated procedures. It therefore does not cover the MAC, LAC, radio resource management [1], or any other signaling protocols in any detail. We assume some familiarity with the basic CDMA concepts used in TIA/EIA-95.
자바언어로 구현된 GIS 공간정보분서엔진, GPS, 휴대전화를 이용한 무선 데이터 통신을 연계하여 AVL-GIS 시스템을 개발하였으며, 프로토 타입으로서 긴급 상황 관제 센터로 가정한 통합안전관리시스템(경찰, 119 , 소방서)제 적용, 구현하였다. 이동차량이 정확한 위치의 추적을 위하여 IDGPS(Inverted Differential GPS) 방법을 사용하였으며, 휴대전화를 이용하여 GIS 분석기능과 도로 데이터 및 이와 관련된 공간정보를 갖고 있는 중앙 관제시스템을 실시간으로 연결하여 위치정보 및 메시지를 송수신할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 기존의 AVL용 시스템보다 GIS 분석기능이 강화되어 있으며, 비교적 저렴한 가격으로 물류정보, 재난 및 안전관리, 버스나 택시와 같은 차량관리와 전자상거래에서 인터넷을 통한 화물의 위치 확인등과 같은 응용시스템을 구축할 수 있다.
핸드폰의 사용이 확대되면서 젊은 층뿐만 아니라 노년층 및 어린이들의 핸드폰 사용도 많이 늘고 있다. 그러나 현재의 핸드폰은 대부분10~30대의 중급 이상의 사용자를 중심으로 설계되어 있어, 이미 생활필수품이 된 휴대폰을 고령 사용자가 사용하기에는 많은 제약 사항이 존재한다. 이런 제약 사항들에는 작은 사이즈의 Font와 같은 물리적 제약에서 단순한 통화방식에 익숙하여 새로운 것을 유연하게 받아들이지 못해서 발생하는 인지적인 제약까지 포함되어 있다. 본 연구에서는 고령 사용자의 일상생활 중 휴대폰 관련된 불편 요소와 특이사항을 조사하여 도출하였던 요구사항을 기반으로 유니버설 디자인 휴대폰의 UI디자인 개발을 위한 가이드라인을 도출하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 고령 사용자의 핸드폰 사용 행태를 관찰하여 현재 휴대폰에서의 사용 문제점을 포함하여 사용상의 특이점을 파악한 후 고령 사용자와 초급 사용자의 불편을 최소화 할 수 있는 유니버설 디자인 휴대폰의 UI가이드라인을 제시하였다. 이를 위해 먼저 문헌연구를 통해 유니버설 디자인의 기본 개념을 살펴본 후 문맥적 사용자 조사 기법을 적용하여 1차 사용자 VOC(Voice of Customer)수집 후 주요 사용자 특성을 정의하였으며, 2차 심층 조사를 통해 핸드폰 사용시 노년층의 사용자의 Usage행태 조사를 수행하였다. 2차에 걸친 사용자 조사를 통해 도출된 요구 사항을 종합 분석하여 세분화된 휴대폰의 UI 요소에 따라 디자인 가이드라인을 도출하였다. 본 연구는 고령 사용자의 휴대폰 관련 요구사항을 공용성이 강조된 유니버설 디자인 휴대폰 개념으로 개발하기 위한 전략과 UI 디자인 가이드라인을 제시하고 있다는데 의의가 있다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
실버세대의 중요성은 인구 증가뿐만 아니라 구매력의 향상 및 의사 표현의 강도가 증가하면서 더욱 커지고 있다. 이에 따라 과거 실버세대 전체를 대상으로 접근하던 마케팅 전략은 실버세대의 특성에 따라 적절히 분류하여 접근하는 방식으로 수정되는 것이 적절하다. 또한 세분군 분류 결과에 따라 고객 접근 전략이 결정되므로, 세분군이 얼마나 동일한 특성을 보유하고 있는 지는 마케팅 계획 수립에 매우 중요한 요소가 된다. 따라서 이론적으로 동일 세분군에 속해 있는 고객의 니즈는 대체로 일치해야 한다. 본 연구에서는 실버세대의 생활 행태와 생애 단계를 감안하여, 실버 세대 대상의 마케팅을 위한 세분군 (細分群) 분류를 수행하였으며, 분류된 세분군의 니즈가 얼마나 일치하고 있는지를 측정하기 위하여 동질도 (DoH: Degrees of Homogeneity)를 측정하였다. 동질도는 각 세분군을 대상으로 수행된 설문조사의 객관식 문항 별로 최다 응답자가 선택한 보기 문항이 다른 문항에 비하여 유의미하게 많다고 판단되는 문항의 수를 전체 문항의 수로 나눈 것으로 정의하였다. 본 연구는 동질도를 활용한 세분군 분류 결과의 적절성 평가 방법을 제시하였다는데 의의가 있으며, 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서 제시한 실버세대 세분군 분류 결과는 점차 증가하고 있는 실버세대를 위한 마케팅 방안 수립의 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 SNS 이용이 활발해짐에 따라 많은 사람들이 특정 이벤트 등에 대한 자신들의 생각을 비정형 데이터인 텍스트 형태로 자신의 SNS에 게시하고 있다. 이에 따라 금융, 유통 등 다양한 분야에서 이미 SNS를 이용하여 서비스 만족도 조사, 소비자 요구사항 모니터링, 대선 후보 선호도 등을 수행하고 있다. 하지만 교통 분야에서는 감성분석과 같은 비정형 데이터 분석을 활용하는 사례가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 한국도로공사에서 수집한 비정형 데이터인 고속도로 VOC 데이터를 이용하여 교통분야에서 사용할 수 있는 감성분석 방법론을 개발하였다. 개발된 감성분석 방법론은 수집된 비정형 데이터에 대한 형태소 분석, 감성사전 구축, 감성 판별 등으로 구성되어 있다. 개발된 방법론은 고속도로 관련 트윗 데이터를 이용하여 검증하였다. 분석 결과, 분석 기간 동안 고속도로와 관련하여 공사, 사고에 대한 정보 전달이 많이 이루어졌음을 짐작할 수 있었다. 또한 공사 및 사고로 인해 발생한 지체에 대하여 이용자들의 불만이 높았던 것으로 판단된다. 결론적으로 SNS 감성분석이 교통분야에서도 의미 있는 정보추출이 가능한 기법임을 확인하였다.
본 연구는 소비자의 불평토로성향을 유발하는 동기적 네트워크로서 성격특성변수들을 한국과 미국 소비자들을 대상으로 비교하였다. 연구모델의 검증결과 전반적으로 불평토로성향은 두 문화 간에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 가치의식성, 자기효능감, 감정적 불안정성, 물질적 욕구는 불평토로성향과 긍정적으로 관련이 있는 것으로 나타났다. 반대로 일처리의 신중함은 불평토로성향과 부정적인 관계인 것으로 나타났다. 한국과 미국소비자의 가장 큰 차이점은 '쇼핑을 즐기는 성향' 이었다. '쇼핑을 즐기는 성향'은 미국집단에서는 불평토로성향과 부정적인 관련이 있는 것으로 나타난 반면, 한국집단에서는 관련이 없는 것으로 나타났다. 즐거움을 위해 쇼핑하는 소비자들은 쇼핑에서 긍정적인 감정을 추구하려 하기 때문에 부정적인 감정을 유발하는 불평토로성향과는 부정적인 관계인 것으로 보인다. 그러나 이러한 부정적인 관계가 한국 소비자에게 나타나지 않은 이유는 쇼핑환경의 차이인 것으로 보인다. 교환 및 환불이 미국보다 용이하지 않은 한국에서는 소비자들이 쇼핑의 즐거움과 불평토로를 별개로 지각하거나, 또는 쇼핑을 즐길수록 제품이나 서비스에 불만족할 기회를 더 많이 접하기 때문인 것으로 사료된다. 고객의 불평토로행동은 기업이 미처 알지 못하는 불만족 원인들을 이해하고 복구기회를 제공함으로서 기존고객을 유지할 수 있게 해준다. 그런데 상당수 소비자들은 과연 자신의 불평토로행동이 효과가 있을까 혹은 불평토로행동에 소요되는 시간적 경제적 비용 등을 고려하여 불평을 토로하지 않는다. 마케터는 불평토로성향을 유발하는 소비자의 성격특성에 대하여 이해함으로써, 불만족한 고객이 자신의 경험을 이야기하도록 북돋워주는 메시지를 개발하거나 기업의 불평처리시스템을 개선할 수 있다.
최근 국내외에서 체험형 교육서비스의 도입과 활용이 활발해지고 있다. 체험형 교육서비스가 제대로 관리됨으로써 효과적인 체험형 교육서비스가 제공될 경우 다양한 체험형 교육서비스 제공자와 이용자 사이의 사회적, 경제적 교환의 기회가 지속적으로 확대될 개연성이 존재한다. 이를 위해 필요한 선결과제 중 하나가 바로 '성과 측정 수단'인데, 문제는 새로운 체험형 교육서비스 성과 측정에 적합한 성과 측정 수단이 마땅치 않다는 점이다. 이와 같은 상황에서 우선적으로 고려해볼 수 있는 연구화두는 다음과 같다: 창의적 체험활동과 같은 체험형 교육 서비스 품질을 어떻게 측정할 것인가. 본 연구에서는 바로 이 화두에 대한 답을 모색하기 위해 체험형 교육 서비스 중 하나인 창의적 체험활동 교육 서비스 품질 측정 문항을 개발하여 체험형 교육서비스 품질 측정 도구화 하는 것을 목적으로 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 체험형 교육 서비스 품질 평가를 위한 척도를 개발하기 위해 창의적 체험활동에 초점을 맞추어 이론적 배경으로부터 실무 전문가의 검토 조정을 거쳐 평가 척도 후보군을 개발하고, 실증적 정제 과정을 통해 최종 척도 항목을 도출하였다. 본 연구에서 도출한 체험형 교육 서비스 품질 측정 항목은 (체험형 교육) 결과 품질 (EE-outcome), (체험형 교육) 공감 품질 (EE-empathy), (체험형 교육) 신뢰 품질 (EE-reliability), (체험형 교육) 물리적환경 품질 (EE-scape) 등 4차원으로 구성되며, 전반적인 신뢰성과 타당성이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제시하는 체험형 교육 서비스 품질 측정 도구는 운용 주체에게 기획 포인트를 제공하고 '교육용' 세분시장을 추구하는 서비스 제공 주체에게는 관리 포인트를 제공한다는 점에서 유용한 지침이 될 수 있을 것이다.
최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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