• 복식
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• 제58권4호
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• pp.128-138
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• 2008

The purposes of this study were to identify the effects of body satisfaction and self-esteem on the make-up degree of middle and high school girls. Self-administered questionnaire was used for data collection from 432 students. The results were as follows: 1) Most of middle and high school girls were in height of 161-165cm and weight of 56-60kg. Satisfaction level of middle and high school girls with their eyes was the highest and that of weight was the lowest. They showed strong intention to modify their appearances and were dissatisfied with their body. 2) Middle and high school girls' satisfaction level of home life self-esteem was the highest, but that of school life was the lowest. 3) Middle and high school girls used cosmetics to protect their skins and paid much attention to their skins. They collected cosmetics informations from their friends or family members, and began to use point make-ups from their middle school years. They purchased cosmetics at cosmetic specialty store or internet shopping mall frequently. Most of them spent less than 10,000 won monthly for cosmetics, and used lip gloss and ultraviolet rays interceptors over their face with basic cosmetics. 4) Expenditures for cosmetics, self-esteem on their appearances, and pocket money affected on make-up degree. Middle and high school girls who spent more money for cosmetics and more pocket money with higher self~esteem on their appearances showed higher degree of make-ups.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.59-68
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• 2022

추천시스템은 소비자를 대신하여 소비자가 선호할 만한 아이템이나 서비스를 검색하여 구매할 수 있도록 한다. 추천시스템의 추천은 사용자들이 경험하지 않은 아이템들에 대한 선호 예측이기 때문에 완전하게 맞는 답이 도출되는 것은 불가능하다. 따라서 예측에 대한 평가가 수행되어야만 비로소 추천시스템이 정확한지 아닌지를 판단할 수 있다. 그러나 사용자 선호에 대한 예측 정확성만을 높이는 추천은 오히려 사용자의 만족도를 하락시킬 수 있는데 이는 사용자의 취향만을 반영한 편중된 결과로 사용자는 다양한 아이템들로 구성된 추천 결과를 받을 수 없는 필터버블 현상이 야기되기 때문이다. 품질 측정 지표의 다각화가 필요한 이유이고 대표적으로 다양성 지표가 사용된다. 본 논문에서는 추천 결과의 다양성 증대를 위한 3가지 기본 접근방법인 bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking을 실제 e-커머스 데이터인 패션 쇼핑몰 데이터에 적용하여 도출된 결과와 F1 score에 기반을 둔 차이를 분석한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제21권2호
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• pp.45-60
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• 2009

본 연구는 중학교 기술 가정과 옷차림 단원을 위한 e-러닝 시스템을 구현함으로써 학습자의 흥미와 이해를 높여 보다 효과적인 교수 학습활동을 할 수 있게 하고 기술 가정 의생활 영역에 대한 e-러닝 개발의 기초자료가 되고자 하였다. 연구방법으로 구체적인 상황학습의 효과와 보다 현실감 있는 학습 환경을 제공하기 위해 학습내용을 학습자가 직접 클릭해서 조작할 수 있도록 구현하였고 학습자의 주의와 동기를 유발시킬 수 있도록 의류 쇼핑몰의 최신 의복자료를 이용하여 개성 있게 코디하는 방법 등을 제시하고 또래들의 패션 사진을 사례에 맞게 적절히 활용하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 시뮬레이션 조작과 가시적 관찰을 할 수 있는 학습 자료의 구현으로 보다 쉽게 학습목표에 도달할 수 있도록 하였다. 둘째, 텍스트 보다는 오디오와 이미지, 동영상 자료를 많이 사용하여 보다 효과적인 교수 학습 활동이 이루어지도록 하였다. 셋째, 옷차림 단원 학습은 특히 유행과도 관련이 있는데 멀티미디어가 갖는 현실감 있고 생동적인 교육 자료를 시의 적절하게 제공함으로써 e-러닝의 장점을 최대한 활용하였고 학습내용을 학습자 자신의 실생활과 관련된 사진이나 동영상으로 제시함으로써 학습자의 동기유발이 되도록 하였다. 이상과 같은 연구를 바탕으로 옷차림 단원의 학습에 있어 본 연구에서 사용한 저작도구 뿐 만 아니라 다양한 멀티미디어 저작도구를 활용한 e-러닝 콘텐츠 개발의 추가적 연구 활동과 풍부한 수업자료의 확보를 위한 교수 학습 자료의 DB 구축을 제언한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권2호
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• pp.63-92
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• 2012

본 연구는 소비자가 지각하는 유통업체의 위치기반 모바일 쇼핑정보 서비스에 대한 정보의 상황관련성과 정보자극에 대한 PAD 감정변수들(환기, 지배력, 즐거움) 간의 상호 인과관계와 이용의도에 대한 이들의 효과를 실증 연구 하였다. 미국 내 모바일 이용자를 대상으로 무작위 표본추출법에 근거하여 추출되었고, 총 335명의 사용가능한 응답이 수거되었다. 분석결과, 환기와 상황관련성은 즐거움에 정(+)의 영향을 주었으나 지배력은 즐거움에 유의한 영향력을 나타내지 않았다. 즐거움은 이용의도에 정(+)의 영향을 주었다. 본 연구를 통해 위치기반 모바일 서비스에 대한 소비자의 인지적 반응과 감정적 반응을 통합적으로 살펴보았으며, PAD 감정차원간의 체계적인 관계를 규명하였다. 연구결과를 바탕으로 모바일 쇼핑서비스 개발자, 유통업체, 그리고 마케팅 실무자를 위한 시사점을 논의하였으며, 연구의 한계점과 더불어 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.