• 한국의류산업학회지
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• 제18권1호
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• pp.38-47
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• 2016

This research analyzes the influence of mobile commerce characteristics on consumer's purchase intention using a theoretical Technology Acceptance Model (TAM) constructed on previous studies and a review of the literature to explain the effect of mobile fashion shopping characteristics on consumer's purchase intention. In constructing structural equation model, Mobile commerce characteristics variables such as 'security', 'enjoyment', and 'personalization' were selected as external variables affecting TAM. A questionnaire was distributed to consumers in their 20's-30's who had purchased fashion products using a mobile shopping channel. Statistical methods of confirmatory factor analysis, correlation, and covariance structural analysis using Amos 19.0 package were employed for the analysis of 453 effective data responses. The results were as follows. First, extended TAM was shown be the appropriate model to explain the influence of mobile commerce characteristics on consumer's purchase intention in mobile fashion shopping. Second, 'security' had a significant positive influence on perceived usefulness (PU), however it affected perceived ease of use (PEOU) negatively. Third, 'enjoyment' had a significant influence only on PEOU, while 'personalization' was found to affect both PEOU and PU significantly. Fourth, PEOU affected PU significantly. Finally, both PEOU and PU had a significant influence on consumer's purchase intention.

• 성인간호학회지
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• 제21권1호
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• pp.129-139
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• 2009

Purpose: This study was to identify the perceptions of nursing student on the clinical practice environment and related variables. Methods: The subjects of this study were 180 nursing students from a college participated in clinical practice at four regional hospitals. Data was collected with the questionnaire tool for the perceptions of clinical practice environment. Results: The students highly satisfied in the major had significantly high perception in innovation, personalization, student involvement, and clinical practice satisfaction. The students with a low level of stress and a clearly named guidance nurse were significantly high in the perceptions of task orientation, innovation, personalization, student involvement, and practice satisfaction. Clinical practice environment variables such as task orientation, innovation, individualization, personalization, student involvement, and practice satisfaction were significantly correlated with each other. In student characteristics, the main variables directly influencing the perceptions of clinical practice environment were religion, the level of stress, and the method of guidance. Conclusion: Understanding the students' perspective would be valuable for promoting a positive clinical practice environment. Developing a cooperative system between the college and educational hospitals is necessary for effective clinical practice education.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권4호
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• pp.427-434
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• 2007

무선단말기는 유비쿼터스 환경을 위한 최적의 장치지만 무선단말기를 이용한 인터넷 서비스는 데스크 탑 환경에 비해 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 컨텐츠 기반의 개인화를 이용한 무선 인터넷 서비스 방법에 대해 제안한다. 기존의 웹사이트의 뉴스기사 검색에서 제공하는 RSS와 연계된 웹 컨텐츠에서 빠르게 데이터를 획득하고, 개인화 기법을 적용하여 수많은 뉴스 채널에서 빠르고 쉽게 선호하는 컨텐츠를 이용할 수 있다. 제안 방법을 사용함으로써 컨텐츠 제작비용을 줄일 수 있으며 사용자들의 선호도에 대응하는 개인화된 모바일 웹 뉴스 컨텐츠를 제공할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제20권4호통권50호
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• pp.113-134
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• 2003

본 연구에서는 도서관과 정보센터에서 전통적으로 제공되어진 SDI 서비스와 함께 일부 기관에서 제공하고 있는 맞춤정보 서비스를 기반으로 한 개인화 정보 서비스 시스템의 기술요소 및 전체 시스템의 구조를 제안하였다. 제안된 개인화 정보 서비스 시스템은 이용자의 개인 프로파일정보를 바탕으로 이용자의 정보탐색행태 등을 추가 입력 값으로 해서 학습과정을 거쳐 이용자에게 가장 적절한 정보를 출력 값으로 제공할 수 있다. 이를 위해 개인화 정보 서비스 시스템에서가장 중요한 기능을 수행하는 학습시스템과 추천시스템을 구축하는데 필요한 요소에 대해 살펴보았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.265-273
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• 2012

현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제안하였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.167-179
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• 2008

유비쿼터스 기술이 발달하면서 모바일 기기를 통해 다양한 콘텐츠를 사용자에게 적합한 정보만을 제공하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 모바일 기기의 작은 사용자 인터페이스로 인해 정보제공에 한계가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하고 모바일 환경에 적합한 지능형 에이전트 모델과, 각 개인 사용자들이 관심 있는 일자리 정보를 능동적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자 행동패턴을 감시하는 Personalization Engine과, 모바일 기기에 정보제공을 위한 Learning Algorithm으로 구성되었다. 조사를 통해 성별, 나이, 학력에 따라 선호하는 직업 항목이 다른 것을 알았으며, 지역은 직업을 검색 할 때 많은 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.15-23
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• 2019

모바일 기기는 가장 영향력있는 미디어 플랫폼으로 거듭났다. 따라서, 모바일 광고는 다른 종류의 광고들 보다 가장 빠른 성장세를 보인다. 본 연구는 짜증, 개인화, 그리고 온라인 개인정보 사생활 근심을 모바일 광고에 대한 선행요인으로 살펴보았다. 또한, 본 연구는 소비자들의 모바일 광고에 대한 태도를 모바일 광고 수용의 선행요인으로 살펴보았다. 연구결과, 짜증은 소비자의 모바일 광고 태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났지만, 개인화 및 온라인 개인정보 사생활 근심은 소비자의 모바일 광고 태도에 각각 긍정적 또는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 소비자의 모바일 광고 태도는 모바일 광고 수용에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 토의를 통해 실무적인 함의를 제안하였다.

• 유통과학연구
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• 제20권3호
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• pp.1-11
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• 2022

Purpose: This study aims at understanding the impacts of three omnichannel attributes (channel transparency, channel uniformity, channel convenience) and four customer perceptions (perceived innovativeness, perceived personalization, perceived risk, perceived credibility) on customer experience and channel selection decision. Research design and methodology: A quantitative online survey with 356 shoppers was executed. The partial least squares linear structural model (PLS-SEM) and Smart PLS were adopted to analyze the collected data and test the proposed hypotheses. Results: The research findings indicate four dominant results: (i) The customers' channel selection is directly determined by customer experience; perceived innovativeness; perceived personalization; perceived risk; and perceived credibility; and (ii) among these, the perceived risk shows negative impact on the customer's experience and customers' channel selection whereas others reveal the positive status; (iii) The customer experience represents the most decisive impact on the channel selection, then perceived personalization, perceived credibility, perceived innovativeness, and perceived risk. (iv) Three proposed channel attributes (transparency, uniformity, convenience) significantly influence the overall customer experience. Conclusions: This research adds to the body of knowledge in omnichannel retailing, customer experience, and customer channel selection. Furthermore, this research provides omnichannel retailers with practical implications for improving customer channel selection.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.63-85
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• 2023

Purpose According to a recent survey, more than 90% of customers make purchase or use decisions for their products and services, primarily based on word-of-mouth(WOM) information (reviews, recommendations, ratings, etc.). However, few studies have explored what factors influence user's WOM intention in the context of OTT service. To address this gap, this study investigates the antecedent factors of WOM intention by adopting stimulus-organism-response (SOR) theory and pleasure arousal dominance (PAD) theory as a theoretical basis. Design/methodology/approach The research model consists of stimulus factors (diversity of original content, aesthetics, interactivity, personalization quality), emotional factors (pleasure, excitement, dominance), and behavioral factor (WOM intention). The research hypothesis was tested using the survey data collected from OTT service users of 305. Findings The result reveals that diversity of original content significantly affects on pleasure and arousal whereas it is not associated with dominance. Findings indicate that aesthetics positively influences pleasure, and interactivity is not associated with arousal. It is also proven that personalization quality has a positive effect on dominance. In addition, pleasure, arousal, and domination are proven to be positively and significantly related to WOM intention.

• 식품보건융합연구
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• 제10권1호
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• pp.1-6
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• 2024

Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.