소셜미디어 시장의 다매체 환경으로의 변화는 이용자가 요구하는 선호요인의 충족에 따라 소셜미디어를 선택할 수 있게 되었고, 각 소셜미디어 간 경쟁을 유발시키고 있다. 따라서, 본 연구는 이용자의 충족이라는 측면에서 소셜미디어 시장의 다매체 환경을 고려한 소셜미디어 간의 경쟁에 주된 관심을 두었다. 이를 확인하기 위해 한정된 자원에서의 미디어간 경쟁관계를 파악하기 위해 널리 이용된 적소이론을 이용하여 경쟁관계를 확인하였다. 연구결과에 따르면 (1) 페이스북과 카카오톡이 이용자의 기대를 가장 많이 충족시키고, (2) 페이스북과 카카오톡이 선두그룹으로 경쟁하고 있고, 블로그, 유튜브와 트위터가 이들을 추격하고 있으며, (3) 카카오톡이 이용자가 기대하는 다양한 기대를 가장 많이 충족시키는 것을 확인하였다. 이 연구결과는 소셜미디어가 시장에서의 경쟁력을 확보하기 위해서는 모바일 환경에서의 편리성, 즉시성을 제공하고, 이용자가 보다 쉽게 네트워크를 활용할 수 있도록 하는 서비스 개선이 필요하다는 점을 시사한다.
인터넷에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 상품에 대한 고객별 선호도 정보로도 간주할 수 있기 때문에 개인화 추천을 위한 고객 프로필 생성에 효과적으로 활용될 수 있다. 하지만, 온라인에서의 상품평가는 누구나 작성할 수 있고, 왜곡된 목적으로 가지고 평가 행위를 하는 경우도 많아 평가정보의 신뢰도 편차가 크다. 따라서 본 연구에서는 상품에 부여된 평가정보 자체의 신뢰도를 측정하고 이를 추천시스템의 고객 프로필 생성 과정에 선별적으로 반영하는 방법론을 제안하고자 한다. 몇몇 추천 시스템 관련 연구에서 평가정보 작성자 수준에서 신뢰도를 측정하고 이를 활용하려 했던 것과 달리 본 연구에서는 개별 평가 정보 수준에서 신뢰도를 측정한다. 실험 결과 신뢰도가 일정수준 이상의 신뢰도를 갖는 평가정보만을 선별하여 고객 프로필을 생성할 경우 추천 시스템의 선호도 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
검색엔진을 사용하는 이용자의 정보 즉 선호도에 따른 지속적인 피드백으로 검색 결과의 랭킹을 향상시켜 유연한 검색이 가능하게 하는 방법에는 학습된 인공 신경망을 이용한다. 인공 신경망 학습은 신경망이 여러 다른 검색어로 학습된 후 다른 사용자들이 과거에 실제 검색했던 결과를 좀 더 반영하기 위한 것이다. 가중치의 지속적인 변경을 위해서는 네트워크에서 역방향으로 움직이면서 가중치를 변경하는 역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 그러나 이러한 학습은 초기에는 훈련데이터에 적합한 성능을 보이나 학습의 횟수가 증가할수록 점점 과대적합되는 것을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 최적화해야 할 개체가 많을 때 강한 장점을 가지고 있는 유전자 알고리즘을 적용하여 검색어에 관련성이 높은 페이지들 유연하게 랭킹하기 위해 URL리스트를 개체로 랜덤으로 선택하여 학습하는 기법을 제안한다.
The purpose of this study is to analyze the change of visual stimulus of users to the space through the experiment of EEG and the satisfaction of users depends on the lighting. To do that, the results measured with EEG experiment focusing on Beta ${\beta}$ were compared to each other to figure out difference in the changes of the activation of human brain on lighting's situation as the lighting off and on in the same space. The difference in the results was verified according to the characteristic of users which classified with 4 types of the spatial sensitivities. The results of this study are as following. Firstly, the spacial sensitivity of user is to communicate well with the different senses with stimulus through interaction among the elements. At this time, the brain plays a major role in build the spacial sensitivity of users as the place to make form. Secondly, there are the differences in the activation of brain depends on lighting situation even in the same space. The stimulus into the brain became generally stronger in images with lighting on than off. Especially, the response in the occipital lobe which connected with the visual center turn out strongly in the image of 'modern natural'. Because the visual stimulus interact well with the bright color, the reflectional texture and the rough texture painted the dark color. Thirdly, the satisfaction of users changed with lighting in the space. But we could know that the satisfaction of users isn't be related to the visual stimulus through the results of this study. Finally, there isn't the difference in the activation degree of brain according to the characteristic which are preference of users into 4 types of the spatial sensitivity through the results came from ANCOVA(analysis of covariance) with SPSS Program 22.
최근에 스카이라인 질의에 대한 관심이 점차 증가하고 있다. 대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 데이터들이 널 값을 가지지 않는다는 가정에서 이루어진다. 그러나 우리가 웹이나 다른 도구로 데이터베이스에 자료를 입력할 때는 널 값을 가지는 불완전한 데이터가 존재한다. 따라서 불완전한 데이터를 위한 다양한 스카이라인 처리 기법들이 제안되었다. 그러나 기존의 불완전한 데이터를 위한 스카이라인 질의 처리 기법은 불완전한 데이터만을 고려함으로써 완전한 데이터와 불완전한 데이터가 공존하는 환경을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 완전한 데이터를 위한 스카이라인 질의와 불완전한 데이터를 위한 스카이라인 질의를 모두 처리 하는 스카이라인 그룹 질의 처리 기법을 제안한다. 이를 위하여, 사용자 정의에 의한 차원의 선호도에 따라서 g개의 스카이라인 그룹을 검색하는 top-k(g) 스카이라인 그룹 질의를 도입하고, 이를 질의 처리하는 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 방식의 성능을 보인다.
This study is aimed to identify the color characteristics of the current Korean Brand Apartment, focused on the color of kitchens and dining rooms in the cyber model houses. The Brands which were selected for this study ranked from first to fifth in the contractor ranking and now account for 64 percent of the apartments in sale in Seoul and Gyeonggi Province. In addition, the size between $99m^2$ and $165m^2$ were selected, because it was most preferred at the 2011 survey for user preference on the size of apartment. As this study is for the colors shown on the monintor, colors were extracted from the images of web site with L*, a*, b*. And then, they were converted to Munsell values through computer program, which values were used to identify the color characteristics of hue, tone and to apply the theory of Moon Spencer. The result of the study on the color characteristics of the kitchen and dining room of the five brands' apartments is as follows. Regarding the color use, most of the brands used Y and YR color while as the accent color, P, PB and G were used. This result of main color use for hue was same as the guideline by the literature review, but color for tone showed the difference between brands and the difference between sizes. Next, regarding the color combination, first ambiguity of color harmony was shown the most. And the larger the size was, the more the contrast of color harmony was shown. It means that the color tone had close relation with the sizes of households.
본 연구는 공주대학교 내 설치된 공공환경조형물과 설치환경, 학내 이용자가 조형물을 관람하고 느끼는 감성이미지, 색채 계획 시 선호하는 색상과 감성이미지를 측정 분석하는 연구이다. 연구는 학내 설치된 조형물 분석 및 학생들을 대상으로 한 설문으로 진행되었다. 연구 결과 학내 환경조형물에 대한 이용자의 인식 및 조형물 제작 시 고려되어야 할 지향점을 제안할 수 있었다. 본 연구는 학내 설치된 공공 환경 조형물의 색채에 대하여 학술적으로 접근하고, 향후 색채계획단계에서 유의해야할 요소들을 제안하고 있다. 따라서 학내 조형물을 설치 기획할 때에 적절한 가이드라인을 제시 할 것으로 기대된다.
최근 기술의 발달에 의하여 펜을 입력 방식의 스마트폰이 등장하고 있다. 이러한 스마트폰은 손을 이용한 터치방식과 동시에 펜을 입력도구로 하는 입력방식을 채택하고 있다. 본 연구는 스마트폰에서 펜 방식과 터치 방식간의 사용자 선호도를 알아보기 위하여 사용성 평가를 실시하였다. 이를 위하여 초보자 5명, 전문가 5명을 모집하였다. 모든 참가자들에게 터치방식의 과제와 펜 방식의 과제를 순차적으로 제시하였다. 본 연구는 예행연습과 같은 초기 연구로서 과제수행후 구조화되지 않은 인터뷰를 실시하였다. 그 결과, 제시된 과제의 성격에 따라 영향을 받는 것을 발견하였지만 전반적으로 터치방식을 선호하는 것이 발견되었다. 특히 초보자 집단이 펜 방식을 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 펜 입력 방식의 확장성에 어떠한 시사점이 있는지, 이를 통한 제품개발에 중요한 디자인 가이드라인을 제시 할 것으로 기대된다.
전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.
소비자에게 형성된 심상 분석을 통해 마케팅 전략을 수립하는데 주로 활용되고 있는 포지셔닝(Positioning) 기법은 공공시설, 기업, 대학이 공중에게 주는 이미지 분석을 비롯해 다양한 영역에서 활용되고 있다. 본 연구는 문헌정보학과 학생이 직장으로서 도서관 정보센터에 대하여 가지고 있는 이미지를 포지셔닝 기법을 통하여 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 공공, 대학, 학교, 국가도서관을 유사한 이미지의 직장으로 인식하는 반면, 포털과 전문도서관은 이들과는 이질적인 진출처로 인식하고 있었으며, 직무에 있어서는 이용자봉사업무와 기술업무, 문화프로그램 업무를 각각 상이한 직무 군집으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 한편, 만족스러운 업무와 고용안정성이라는 이미지는 국가도서관과 공공도서관이 가장 크게 나타났으며, 보수가 가장 높을 것으로 기대되는 곳은 포털 업체, 성장가능성이 가장 높을 것으로 기대되는 곳은 전문도서관으로 포지셔닝되었다. 한편, 학생들이 가장 중요하게 생각하는 직장선택준거는 고용안정성으로 나타났으며, 가장 선호하는 직장으로는 공공도서관이 선택되었는데, 이러한 공공도서관 선호 집중 현상은 수도권대학보다는 지방대학 학생들에게 더욱 강하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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