추천 시스템들에 대한 여러 방법들이 연구되고 있다. 개인화와 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 데이터가 충분하지 않다면 항목을 추천하는데 있어서 희박성의 문제가 제기된다. 본 연구에서는 희박성의 문제를 해결하는 방법으로 가중치를 가진 개인 성향을 협업 필터링에 활용하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 가중치를 가진 최적의 개인 성향을 찾기 위해 공개 데이터인 MovieLens Data를 이용하여 성능 평가하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 가중치를 가진 개인 성향들로 구축된 시스템이 기존의 개인 성향들을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다.
In modern society, the means of sharing information has expanded from existing personal computers and mobile devices to a variety of smart devices rapidly increasing information production. Recently, curations have extended to online businesses. There has been wide use of curation services in the cosmetics curation market. In this study, focuses on factors which cosmetics curators have in mind. In relation to the impact of cosmetics curation quality properties on usability, the effects of the medium of satisfaction and confidence are to be verified. For this study, a survey of 378 women in their 20s and 40s who had experience with curations was done and the collected data were analyzed using SPSS 23.0 and AMOS 23.0 statistics programs. The results showed that information quality and personalization quality of cosmetics curation service were important factors affecting customer satisfaction. Personalization quality also had a positive effect on trust. System quality has a positive impact on trust and further influence on intention to use. This indicates that the trust on the curation service depends on the stability of system. However, design quality was found to have no significant effect on satisfaction and trust. In future, the research related to application and utilization of big data-based cosmetic curation will be further expanded.
The objective of this study was to investigate the influence of consumer characteristics including market mavenship, innovativeness, and purchase experience by mobile on the mobile fashion shopping. The data for this study was collected from the nationwide consumer panels through online survey. A total of 306 subjects aged from 20 to 39 years old and had purchased fashion goods using mobile devices completed a self-administered questionnaire. A series of exploratory and confirmative factor analysis identified four dimensions of mobile fashion shopping features such as tangibility, ubiquity, security and personalization. A structural equation modeling test was employed to examine the relationship of consumer characteristics, mobile fashion shopping features, and consumer behavior. Market mavenship had a positive influence on the perceived features of mobile fashion shopping. Innovativeness negatively influenced tangibility, ubiquity, and personalization. Each construct of mobile shopping features positively affected satisfaction while security had only a direct negative impact on purchasing intention. Satisfaction had a significantly positive impact on purchase intention. Purchase experience of mobile fashion shopping partially affected the relationship between consumer characteristics and perceived features of mobile fashion shopping. These results provide a practical implication theoretical support for increasing consumer satisfaction with mobile fashion shopping in terms of consumer characteristics.
With digital technology innovation, increased data access and mobile network use by consumers, products and services are changing toward pursuing differentiated values for personalization, and personalized markets are rapidly emerging in the fashion industry. This study aims to identify trends in digital customized automation technology by deriving types of digital customizing and analyzing cases by type, and to present directions for the development of digital customizing processes and the use of technology in the future. As a research method, a literature study for a theoretical background, a case study for classification and analysis of types was conducted. The results of the study are as follows. The types of digital customizing can be classified into three types: 'cooperative customization', 'selective composition and combination', 'transparent suggestion', and automation technologies shown in each type include 3D printing, 3D virtual clothing, robot mannequin, human automatic measurement program, AR-based fitting service, big data, and AI-based curation function. With the development of digital automation technology, the fashion industry environment is also changing from existing manufacturing-oriented to consumer-oriented, and the production process is rapidly changing with IT and artificial intelligence-based automation technology. The results of this study hope that digital customized automation technology will meet various needs of personalization and customization and present the future direction of digital fashion technology, where fashion brands will expand based on the spread of digital technology.
본 연구에서는 이용자의 학습과 연구를 지원하기 위한 대학도서관의 콘텐츠 큐레이션 전략을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위한 방법으로 먼저 문헌연구를 통해 콘텐츠 큐레이션의 개념에 대해 살펴보았다. 이후 대학도서관과 국가도서관, 콘텐츠 기업 등의 콘텐츠 큐레이션 서비스 현황과 사례를 분석하여 시사점을 발견하였다. 연구의 결과, 대학도서관의 성공적인 콘텐츠 큐레이션을 위한 전략으로 양질의 콘텐츠 제공, 선제적 정보서비스 역할 수행, 콘텐츠의 최신성 확보, 이용자 참여를 통한 상호작용성 확보, 개인화 알고리즘 개발의 다섯 가지로 제안하였다.
The purpose of this study is to explore factors that affect millennials and generation Z customers' perception on intention to recommend to use the digital payment services and invesetigate factors that affect perception on sustainable growth of the digital payment services. This study applied the following research questions: i) how perceived brand value, easy to use, personalization, open to public, and social value affect intention to recommend to use the digital payment services and ii) how perceived public policy, promotional strategy, and prspects affect intention to recommend to use the digital payment services to others. This study conducted an online survey. This study applied factor, ANOVA, and regression analysis to test hypotheses. The results of this study found that effects of personalization, open to public, and social value on intention to recommend the service showed significance in the case of millennials, while effects of brand value, easy to use, and open to publis on intention to recommend the service showed significance in the case of generation Z. The results provide managerial and policy implications on how to apply better strategies and pepare policies to enhance adoption of the digital payment service in cases of millennials and generation Z.
In this study, we delve into the effects of personalization algorithms on the creation of "filter bubbles," which can isolate individuals intellectually by reinforcing their pre-existing biases, particularly through personalized Google searches. By setting up accounts with distinct ideological learnings-progressive and conservative-and employing deep neural networks to simulate user interactions, we quantitatively confirmed the existence of filter bubbles. Our investigation extends to the deployment of an LSTM model designed to assess political orientation in text, enabling us to bias accounts deliberately and monitor their increasing ideological inclinations. We observed politically biased search results appearing over time in searches through biased accounts. Additionally, the political bias of the accounts continued to increase. These results provide numerical evidence for the existence of filter bubbles and demonstrate that these bubbles exert a greater influence on search results over time. Moreover, we explored potential solutions to mitigate the influence of filter bubbles, proposing methods to promote a more diverse and inclusive information ecosystem. Our findings underscore the significance of filter bubbles in shaping users' access to information and highlight the urgency of addressing this issue to prevent further political polarization and media habit entrenchment. Through this research, we contribute to a broader understanding of the challenges posed by personalized digital environments and offer insights into strategies that can help alleviate the risks of intellectual isolation caused by filter bubbles.
본 연구에서는 스마트폰 이용자가 모바일 맞춤형 광고 서비스를 수용함에 있어서, 이들이 체감하는 개인화된 서비스의 효용 가치, 개인정보보호에 대한 우려, 그리고 광고 피로도 사이에서 어떠한 의사결정을 내리게 되는지를 실증적인 분석을 통하여 알아보았다. 개인화된 맞춤 서비스와 이를 위해 제공되어야만 하는 개인정보의 양면적 상황에서 소비자들은 다양한 요인들을 종합하여 비용-편익 분석(cost-benefit analysis)을 하게 되며 이러한 의사결정 과정을 프라이버시 계산(privacy calculus)이라 일컫는다. 본 연구에서는 모바일 광고의 피로도에 대한 관심이 높아짐에 따라 기존의 프라이버시 계산 이론에 이를 결합한 확장 연구모델을 제시하였다. 연구 모델의 검증을 위해 가상체험을 포함한 설문 조사를 실행하였으며, 이를 통해 요인 별 영향관계와 요인 간 조절효과를 5가지 가설을 통해 검증하였다. 본 연구에서는 광고수용의도에 대한 $R^2$값은 약 60%로 매우 높은 설명력을 주었으며, 다음과 같은 사실을 밝혀낼 수 있었다. 먼저, 맞춤형 광고서비스의 효용가치가 광고수용의도에 미치는 양(+)의 영향관계는 통계적으로 유의한 결과를 보여 주었다. 재미있는 점은 평균적으로 높은 개인정보와 보안관련 우려에도 불구하고 이러한 우려가 광고 수용의사에는 미치는 음(-)의 영향관계는 유의하지 않은 결과를 보여 주었다. 효용가치와 보안에 대한 우려의 상호 관계가 이용의도에 미치는 영향도 통계적으로 유의하지 않았다. 반면에 광고 피로도가 모바일 광고의 수용의도에 미치는 음(-)의 영향관계는 통계적으로 유의한 결과를 보여주었다. 또한, 광고에 대한 피로도와 효용가치는 개별 독립 변수로서 수용의사에 영향을 미칠 뿐만 아니라 서로 상호작용 효과를 보여주었다. 따라서, 주어진 효용가치가 클수록 피로도가 광고 수용의사에 미치는 부(-)의 영향을 약화시키게 되는 결과를 가져옴을 알 수 있었다. 나날이 증가하는 스마트폰 기반 서비스와 이와 관련한 개인정보보호의 중요성을 고려할 때, 본 연구의 결과는 향후 관련 연구의 활성화에 기여할 것이며, 기업과, 소비자 모두에게 도움을 줄 수 있는 보다 효율적인 모바일 광고 시장의 활성화를 위한 전략적 시사점을 제시하고 있다.
The brand-based online community recently plays an important roles for consumers to facilitates searching and sharing information among them. Firms often find such a brand community as a critical channel to gain collective intelligence for developing new ideas and products. As a new web platform such as web 2.0 has been introduced, consumers could more easily participate in the new social networks created by sharing mutual value and belief among themselves. Accordingly firms began to recognize potentials of online brand assets and pay attention to the importance of online brand community loyalty. Previous research related to online community tends to focus on identifying the antecedents of community loyalty and their subsequent impacts on brand. They, however, tend to neglect the importance of individual characteristics of online community users. As integrating the fragmented variables with an individual characteristics, therefore, this study reexamined the impacts of interactivity, information, reward, and personalization services provided by an online brand community on the sense of community, community loyalty, and brand attitude. Also, this study investigated how users' individual characteristics(need for cognition: NFC) can play moderating roles among the variables identified in the previous research. A field survey was administrated and 671 valid samples were collected. In order to test the hypothesis we conducted the multi-sample structural equation modeling(MSEM) between two groups(a group with high vs. a group with low level of NFC). Results show that previously identified variables such as interactivity, information, reward, and personalization services have significant effects on the sense of community as previous research demonstrated. Subsequently, the sense of community positively influences the community loyalty and brand attitude. However, when considering the NFC as a moderating variable, we found that the effect of interactivity and reward service on the sense of community was stronger for a group with a lower level of NFC compared to a group with a higher level, while the effect of information providing service on the sense of community was stronger for a group with a higher level of NFC compared to a group with a lower level. This research revealed that NFC can affect the degree of individual perception on the sense of community which has been considered as an important indicator for the community loyalty and brand attitude. Hence, when firms developing customer relation strategy through building an online brand community, they need to reflect customers' NFC and accordingly provide varying degree of interactivity, information, reward, and personalization services.
모바일 콘텐츠 적응화는 데스크탑 PC 용으로 제작되고 표현된 웹 콘텐츠를 크기와 정보량이 제한된 사용자의 무선 모바일 디바이스 환경에 맞게 변환하여 표현해주는 적응화 기술을 말한다. 기존의 웹 콘텐츠 적응화 방법은 대부분 장치 의존적인 접근 방법을 취했다. 또한 소형 장치에 맞게 콘텐츠를 변환하는 작업이 대부분 수동으로 이루어졌고 콘텐츠와 연관된 문맥 정보가 제공되지 않았다. 이 외에도 사용자의 선호도를 반영하지 못하여 모든 사용자에게 동일한 정보를 제공하였다. 이와 같이 기존의 모바일 콘텐츠 적응화 방법은 범용성, 확장성, 사용자 적응성에 문제가 있었고, 그 결과 사용자는 방대한 양의 콘텐츠 중에서 자신이 원하는 정보를 선택하는데 어려움을 겪을 수밖에 없었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 디바이스에 대한 새로운 웹 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 제안하는 기법의 특징은 모바일 디바이스 적응화와 사용자 적응화를 동시에 적용하는 자동화된 콘텐츠 적응화를 시도하였다는 것이다. 이를 위해 웹 콘텐츠 적응화 과정을 블록 필터링, 블록 제목 추출, 블록 콘텐츠 요약, 학습을 통한 개인화 등의 4 단계로 구성하였다. 이러한 과정을 통해 웹페이지를 블록 단위로 나눠서 불필요한 블록을 제거하고 사용자가 필요로 하는 콘텐츠 블록만을 선별하여 모바일 디바이스에 나타내며, 학습을 통해 사용자가 관심을 가지는 정보를 정보목록의 상위에 놓음으로써 사용자가 선호정보를 편리하게 사용할 수 있도록 하였다. 온라인 뉴스사이트를 서점을 대상으로 한 일련의 실험을 통해 제안하는 모바일 웹 콘텐츠 적응화의 성능을 평가하였으며 디바이스 적응화와 사용자 적응화 모두 만족한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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