본 연구는 유튜브 먹방 콘텐츠 속성이 호감도, 만족도, 브랜드 선택에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하여, 유튜브 먹방 콘텐츠의 활용이 어떤 형태로 이루어져야 하는지 그 방법을 찾는데 목적이 있으며, 외식 프랜차이즈 본부에서 유튜브를 활용한 전략적 마케팅 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 유튜브 먹방 콘텐츠 중 치킨 먹방을 시청한 경험이 있는 218명을 대상으로 설문을 실시하였다. 선행연구를 통해 유튜브 콘텐츠 속성을 정보성, 오락성, 신뢰성, 매력성으로 구분하였다. 연구가설의 검증을 위하여 단일 회귀분석, 다중회귀 분석을 실시하여 변수들 간의 관계를 확인하였다. 핵심 연구결과를 정리해보면 첫째, 유튜브 먹방 콘텐츠 속성이 호감도에 긍정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 유튜브 먹방 콘텐츠 속성이 만족도에 긍정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 호감도는 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 호감도는 브랜드 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 만족도는 브랜드 선택에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과로 볼 때 외식 프랜차이즈 본사의 유튜브 마케팅 활성화를 위하여 유튜브 먹방 콘텐츠를 통해 매력있는 정확한 정보 제공을 통해 이용자들의 호감도를 높이고, 지속적인 호감도 증진을 통해 브랜드 선택을 할 수 있도록 전략적인 접근이 필요할 것이다.
본 연구는 K-MOOC의 주 사용자인 대학생을 대상으로 K-MOOC에 대한 인식 조사를 진행하여 이들의 학습 경험을 분석하고, 이를 K-MOOC의 지속적인 사용을 위한 설계 및 실행 전략 개발의 기초 자료로 사용하는 데 목적이 있다. 본 연구는 현재 대학에 재학 중이고 1년 이내에 K-MOOC 수강 경험이 있는 대학생 155명을 대상으로 진행되었다. 온라인으로 설문을 진행하였으며, 지속사용의도와 만족도를 알아보기 위한 객관식 문항과 수강 동기, K-MOOC에 대한 만족 사유와 불만족 사유, 향후 K-MOOC에 대한 기대사항을 묻는 주관식 문항을 제시하였다. 분석 결과 대학생 수강자들의 주요 수강 동기는 온라인 학습의 편리함에서 비롯된 것으로 나타났으며, 이러한 편리함은 K-MOOC에 대한 만족 사유를 묻는 문항에서도 가장 높게 나타났다. 불만족 사유로는 학습의지 저하와 상호작용 부족, K-MOOC의 시스템 문제가 지적되었다. 기대사항으로는 콘텐츠의 향상과 K-MOOC 시스템에 대한 보완에 대한 요구가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 K-MOOC 대학생 학습자가 향후 지속적으로 K-MOOC를 사용하는 평생학습자가 될 수 있도록 지원하는 방안을 제안하고자 한다.
패션은 개인적인 물품으로 타인과 함께 협력 소비하는 것을 권장하기에는 한계점이 있으나, 패션 공유 서비스가 상품 구입과 관리에 소요되는 시간과 비용을 전문적으로 대체할 수 있다면 새로운 소비자 니즈로 이어질 수 있다. 본 연구의 목적은 통합기술수용이론(UTAUT) 기반으로 사용자 경험 구성요인들이 패션 공유경제 서비스 수용에 미치는 영향 요인을 실증적으로 밝히고, 공유 경제 활성화를 통한 자원의 선순환 및 지속가능성 추구에 대한 논의에 기여하는 것이다. 이에 본 연구는 패션 공유경제 어플리케이션 수용에 관한 연구 모형을 도식화하였으며, 국내 대표 패션 공유경제 서비스인 '프로젝트앤'의 어플리케이션 화면을 시각 자료로서 활용하여 20~49세 여성 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 통계분석을 위해 SPSS 23.0과 AMOS 22.0 통계 패키지를 이용하여 신뢰도 분석, 상관관계 분석, 확인적 요인분석, 구조방정식분석, 다중집단분석을 실시하였다. 분석 결과, 패션 공유경제 서비스의 사용효율성, 사회적영향은 이용의도에 긍정적인 영향을 주며, 연령의 조절효과는 유의한 것으로 확인되었다. 이는 패션 공유 서비스가 의생활의 편리에 기여하는 사용효율성 측면과 주변 사람들의 참여와 독려를 통한 사회적영향 측면의 마케팅 활동을 통해 활성화될 가능성을 제시하고 있으며, 기존 타겟층인 30~40대와 더불어 20대 소비자를 위한 상품 구성 및 가격 서비스 도입을 제안할 수 있겠다. 본 연구는 패션 공유의 소비자 수용에 관헌 실증적 연구를 위한 기초 자료를 제시함에 학술적 의의가 있으며, 향후 실제 사용자들을 대상으로 사용자경험 구성요소 사이의 영향 관계 분석 연구를 제안하는 바이다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
Purpose: In this study, the general characteristics of subjects who spent more than a certain amount of cost for general medical examination at the general hospital health promotion center, and the characteristics of disease, family history, and lifestyle (smoking, alcohol, physical activity, oral care) significantly differed in cost expenditure. We intend to provide basic data for establishing an appropriate marketing strategy for comprehensive examination. Method: It was conducted for users who received comprehensive checkups at a health promotion center at a general hospital in Seoul. The research data collection period is for 979 people who performed comprehensive examinations from January 2019 to December 2020. In order to carry out a comprehensive examination, a questionnaire before the examination was distributed to the subjects who visited the hospital to prepare, and the investigation was conducted in a way that the subjects of the investigation directly filled in. Results: There was a significant influence on the difference in expenditure for comprehensive examination according to the gender, age, and type of health insurance of the subject. In addition, there were significant differences in expenditure according to the presence or absence of disease and the type of family history. Weight loss, smoking history, smoking period, smoking frequency, drinking history, and drinking frequency all had significant effects on cost expenditure. Also, strength training and oral treatment management showed a significant effect on the cost of comprehensive examination. The number of flossing and interdental brushing was also found to have a significant effect. According to the results of multiple regression analysis, disease history (t=2.683, p<.01) and mean smoking frequency (t=4.315, p<.001) appeared to have the most significant effect on expenditure statistically. In other words, when the subject has a history of disease and when the average number of smoking is large, it means that the comprehensive examination cost is remarkably large. Conclusion: By using these contents, hospitals can further refine the marketing of the examination center. In addition, a more convenient and specialized process should be used by patients by linking the general medical department and the examination center well. In terms of management of operating medical institutions, this can be expected to create patients and increase profits.
현재 Collective Control 알고리즘은 가장 대중화되어있는 엘리베이터 알고리즘이다. Collective Control 알고리즘은 엘리베이터의 움직임 방향과 사용자의 도착지 방향이 같을 때 사용자가 엘리베이터를 이용할 수 있다. 하지만, 해당 알고리즘은 사용자의 엘리베이터의 대기시간과 여러 대의 엘리베이터를 사용할 경우, 주로 한 엘리베이터만 사용자들의 호출에 반응하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 HRN (Highest Response Ratio Next) 알고리즘에서 착안한 새로운 Hybrid HRN 알고리즘을 제안하고자 한다. 일반적으로 HRN 알고리즘은 사용자의 탑승 시간과 하차 시간이 필요하지만 엘리베이터 특성상 사용자의 호출이 언제 발생할지 예측이 어렵다. 따라서 이러한 한계를 극복하고자 본 논문에서는 사용자의 호출 위치와 도착 위치의 거리를 고려하는 Hybrid HRN 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 Hybrid HRN 알고리즘이, 임의의 100명에 대한 사용자의 평균대기 시간은 23.34초, 표준 편차는 11.86, 엘리베이터의 총 움직인 거리는 535.2m, 총 운행 시간 84sec, 두 엘리베이터 사이의 운행 Balance는 92m의 성능을 나타냄으로써, 사용자 탑승대기 시간을 고려했을 때 기존에 제시된 Collective Control, Zoning, 3-Passage 알고리즘보다 보다 우수함을 보여준다.
본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.
본 논문은 기업비밀 노출로 초래될 손실을 현격히 줄일 안전 비밀조각 공유 시스템을 제안한다. 본 연구 시스템은 중앙서버 방식이 아닌 효율적 P2P 분산 시스템을 제안한다. 최근 비트코인 유통 시스템도 역시 P2P 분산 방식을 사용하고 있다. 본 연구는 기능이 단순하고 확장성이 높고 전송 효율적인 토렌트 P2P 분산 구조와 그 프로토콜을 사용하여 토렌트 파일조각 대신 임계 샤미르(Shamir) 비밀조각의 보안 유통을 설계한다. 본 연구는 임계 샤미르 비밀조각 공유기법 (Threshold Shamir Secret Sharing Scheme)을 시스템에 적용하고. 동시에 다중 협동장치의 서명기법을 사용하여 안전하고 강력한 다중인증방식의 사용자 인증을 수행한다. 안전한 비밀 데이터 유통도 공개키로 암호화 교환된 임시키의 대칭암호방식의 효율적 암호화로 전송을 한다. 짧은 유효기간의 임시키는 세션 동안 생성되고 세션 마감후 소멸하므로 키 노출에서 안전하다. 특별히 본 제안한 시스템의 특징은 임계 분산기법을 효율적 토렌트 P2P 분산 시스템에 구조적 변경없이 효과적으로 적용한다. 동시에 본 시스템은 효율적인 임시키 대칭암호방식으로 비밀파일 유통에 기밀성을 보장하고 임시키는 공개키 암호방식으로 안전하게 교환된다, 본 시스템은 외부 유출 기기도 사용자로 동적 등록이 가능하다. 이 확장성으로 기밀성과 인증성을 동적으로 등록된 사용자에게도 적용할 수 있다.
코로나-19의 전염을 피하기 위해 전세계적으로 실외 활동이 줄어지고 집에서 생활하는 시간이 길어지고 있다. 그 결과 신체 활동이 저하되면서 지루함과 불안감 및 면역저하를 호소하는 사람들이 늘고 있다. 실내 생활이 장기화하면서 집에서 할 수 있는 다양한 방식의 홈 트레이닝이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 언택트 시대에 생긴 코로나 블루(지루함 및 사회적 불안감)가 홈 트레이닝 앱의 사용을 통해 삶의 질에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 중국 설문조사 전문 사이트를 사용하여 중국인을 대상으로 설문지를 수집하였으며, 최종적으로 383개의 적정 자료를 SPSS24.0와 AMOS 24.0를 이용하여 분석하였다. 연구결과에 의하면, 홈 트레이닝을 실제 사용한 경험이 삶의 질에 긍정적 영향을 미쳤고, 언택트 시대에 대한 사용자가 지각하는 사회적 불안감이 높을수록 홈 트레이닝 앱에 대한 상호작용성과 운동만족도가 높은것으로 나타났다. 홈 트레이닝 앱은 소비자의 지루하다는 심리를 해소하는 결과를 넘어서 보다 긍정적인 효과인 운동만족 및 삶의 질을 높일 수 있기에, 다양한 디지털 서비스의 통로로 활용될 수 있을 것이다.
연구목적: 적절한 동선 파악과 동선 추적은 코로나19 역학조사를 위해서 매우 중요하다. 동선 추적 앱 도입을 활발히 하기 위해서는 사용자들의 앱에 대한 기대, 선호 그리고 우려하는 부분에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 동선 추적 앱의 사용률을 높이고, 데이터 공유를 원활히 할 수 있게 해주는 자발적 앱 서비스에 대한 기본적 특징과 적절한 서비스를 찾고자 하였다. 또한 사람들이 왜 동선 추적 앱을 사용하려고 하는지에 대한 주요요인을 확인하였다. 연구방법: 이 연구는 2020년 11월 11일부터 12월 6일까지 온라인 서베이를 실시하였고, 통 1,048명의 응답 데이터를 수집하였다. 응답 데이터 중 2020년 가장 많은 코로나19 확진자가 나온 지역의 883명의 응답자 데이터를 분석에 사용하였다. 결과: 코로나 19 관련 앱을 사용해본 경험자들은 동선 추적 앱에 대한 높은 사용의도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 응답자들은 보건소와 같은 공공기관에서(74%), 무료(93.88%)로 앱을 제공해주기를 원했다. 동선 추적 앱 사용의도에 영향을 미치는 요인으로는 예방적 가치, 기대성과, 인지된 위험, 촉진기능, 노력기대 등으로 나타났다. 또한 개인정보 보호 및 개인정보 노출에 대한 사용자들의 우려를 해결하고 자발적 앱 사용이 필요한 것으로 분석되었다. 함의: 본 연구 결과는 동선 추적 개발에 있어, 적절한 서비스와 사용자들의 니즈를 파악하는데 유용할 것이다. 사람들의 앱 참여율과 데이터 공유를 높일 수 있는 자발적 앱 개발을 위한 기반을 제공해준다. 또한 본 연구는 역학조사에 협조가 가능한 신뢰 가능한 동선 추적 앱 개발의 근간을 마련할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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