Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권3호
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pp.717-726
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2006
This study is to investigate the MAE of prediction value by collaborative filtering algorithm originated by GroupLens and improved algorithm. To decrease the MAE on the collaborative recommender system on user based, this research proposes the improved algorithm, which reduces the possibility of over estimation of active user's preference mean collaboratively using other user’s preference mean. The result shows the MAE of prediction by improved algorithm is better than original algorithm, so the active user's preference mean used in prediction formula is possibly over estimated.
In this paper, we propose new concepts that the distributed counter value with the distributed EC system identify each user who users the distributed system. The web user should register his/her own user ID in the cyber shopping mall system. Instead of registration, this paper proposes the proprietary mechanism that is distributing counter. The counter assigns the distinguished number to each client. The distributed lock algorithm is used for mutual assignment of the counter to each client. The proposed algorithm is the best solution in the distributed environment system such as cyber shopping mall. If a user should register his/her own ID in every EC system, he/she may not try to use these uncomfortable systems. The mutual counter is used to identify each client. All of these features are designed and implemented on Windows NT web server. Also these features were experiments with 5 clients for 300 times. According to the experiments, clients have their own mutual counter value. The proposed algorithm will be more efficient in internet application environment. Moreover, it will improve the number of internet users.
The differentiation of this study is largely based on the above discussion. First, I would like to examine the main factors that affect the image of the local government's special transport agencies in terms of users and suggest strategic options for promoting the local government's special traffic. Second, a public service approach is very necessary considering the concept of new public transport such as local government special transport, individual use experience and social impact. The purpose of this study is to demonstrate the characteristics of local government special traffic through the five important factors of the service quality which are not capable of objectively measuring the characteristics of the service.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.395-399
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2004
We present modality conversion as an effective means for QoS management. We show that modality conversion, in combination with content scaling, would give a wider range of adaptation to support QoS at media level. Here, we consider modality conversion with respect to resource constraint and human factor. To represent modality conversion as well as content scaling, we present the overlapped content value (OCV) model that relates the content value of different modalities with resources. The specification of user preference on modality conversion is divided into qualitative and quantitative levels. The user preference is then integrated into the OCV model so that modality conversion correctly reflects the user's wishes. For the conversion of multiple contents, an optimization problem is formulated and solved by dynamic programming. The experiments show that the proposed approach is efficient to be applied in practice.
색은 일반적으로 주요 속성인 색상, 채도, 명도가 다양한 수치로 결합되어 사람의 감정에 영향을 미친다. 반면, 사람은 같은 색이더라도 개인에 따라 다양한 감정을 느낀다. 이러한 색과 감정의 특성을 감성 기반의 디지털 기술과 컨텐츠에 활용하면, 상호작용과 함께 사용자의 흥미와 몰입을 이끌어 낼 수 있다. 이를 위해, 본 논문은 일반적으로 사람들이 어떤 색에 대해 어떤 감정을 느끼는지를 정의한 다음, 개인의 취향을 최대한 반영한 색변환 방법을 제안한다. 먼저, 색과 감정의 관계를 템플릿으로 정의한 후, 색변환을 수행한다. 이때, 색에 대한 개개인의 감정은 다르기 때문에, 각 템플릿은 모든 사람에게 동일하게 적용되지 않고, 개인의 취향에 따라 다르게 적용되어야 한다. 이를 위해, 사용자의 색상, 채도 명도에 대한 선호도를 학습을 통해 가중치를 얻어 적용함으로서 각 사용자에게 적합한 변환을 수행한다. 실험과 설문조사 결과, 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 변환이 사용자의 감성을 만족시켜주었음을 알 수 있었다.
증강현실은 인공지능과 더불어 빅데이터, 사물인터넷(IoT)과의 초연결성을 통해 더욱 발전되고 있고 광고의 영역에서도 증강현실광고에 대한 관심이 나날이 확대되고 있어, 기술적인 측면에 대한 연구와 더불어 사용자 경험에 기반 한 증강현실광고의 활용에 대해 살펴볼 필요가 있겠다. 본 연구에서는 증강현실을 활용한 분야 중, 특히 증강 현실 광고를 통해 사용자경험을 살펴보고, 앞으로의 광고 활용에 있어 가이드라인을 제공하기 위한 탐색적 연구라는 점에 의의가 있다. 특히 증강현실 광고를 통해 사용자가 어떤 생각을 가지고 접근하는지, 실제 증강현실 광고를 직접 경험한 후, 평가와 개선할 점에 대해 정성조사를 실시하였다. 또한, 정량조사를 통해 사용자가 평가하는 증강현실의 실용적, 경험적 가치가 소비자태도 중 하나인 브랜드 태도에 미치는 영향에 대해 검증함으로서 탐색적 연구의 타당성을 높였다. 본 연구를 통해 사용자경험에 기반 한 증강현실 광고의 장점과 단점, 개선방안을 살펴봄으로써 증강 현실 광고 활용에 가이드라인을 제공할 것이며, 더 나아가 교육, 전시와 같은 다양한 분야에 증강현실 기술을 활용한 융합콘텐츠를 개발 및 적용하는 데 있어 실질적 가치를 제공하고자 한다.
본 연구는 운전자 개입 없이 운행이 가능한 전기차 기반의 자율주행 택시인 로보택시에 대하여 혜택요인과 희생요인을 전반적으로 고려한 가치기반수용모델 기반의 사용자 수용성 영향 요인을 분석하였다. 지각된 혜택(지각된 유용성, 지각된 즐거움), 지각된 희생(기술적 특성, 지각된 비용), 사용자 경험(차량공유서비스, 택시, 자율주행자동차, 자가용)을 독립변수로 최종 선정하여, 경기도민 429명을 대상으로 지각된 가치 및 수용 의도에 미치는 영향을 확인하였다. 연구 결과, 지각된 혜택 요인에 해당하는 지각된 유용성과 지각된 즐거움, 지각된 희생 요인에 해당하는 지각된 비용이 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 지각된 가치는 로보택시 수용 의도에 영향을 미치고, 일부 사용자 경험이 지각된 혜택 요인에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 가치기반수용모델 결과를 로보택시 활성화를 위한 서비스 설계에 접목시킬 수 있는 중요한 의미가 있으며, 나아가 연구 결과를 효과적으로 이용하기 위한 이론적 근거를 제공할 수 있다.
PDA와 스마트폰 등의 모바일 단말기 사용이 증가됨에 따라 새로운 결제수단으로서 모바일결제시스템(Mobile Payment System, MPS)이 많이 활용되고 있다. 이에 따라, 국내외 MPS 사용자들은 시공간의 제약에서 벗어나 본인이 원하는 제품 및 서비스를 편리하게 구매 혹은 이용할 수 있게 되었다. 이러한 상황에서, 본 연구는 MPS 사용자들의 특성(인구통계적 특성, MPS 이용 특성)에 따라 MPS의 가치에 대한 인식도가 어떻게 달라지는가를 파악하고자 하였으며, 이에 더하여 MPS의 가치에 대한 인식도가 궁극으로 사용자 만족도에 유의미한 영향을 미치는가를 파악하고자 하였다. 연구목적을 달성하기 위해서, 본 연구에서는 국내에서 MPS 이용 경험자들을 대상으로 배포한 설문지를 이용하여 다양한 통계분석을 수행하였다. 본 연구에서 제시된 실증적 분석결과는 향후 국내외에서 MPS의 성공적 확산 및 사용자 만족도 제고방안을 모색하는데 있어서 유용하게 활용될 수 있다고 판단된다.
본 연구는 서울시 소재의 S 어린이도서관여 제공하는 다양한 서비스가 지역사회 및 지역주민에게 미치는 사회, 문화, 경제적 영향력에 대해서 파악하고자 하였다. 이를 위하여 도서관리시스템을 활용한 이용 통계 분석을 하였고, 타도서관 대비 효율성 비교 분석, 그리고 설문지를 통한 이용자 평가에 대한 분석을 시도하였다. 본 연구조사의 결과로 얻어낸 구체적인 수치를 통해 S 어린이도서관의 서비스 수준을 확인하였고, 지역사회에서의 어린이도서관의 역할과 존재적 의미를 파악하였으며, 이용자들의 인식을 통한 S어린이도서관의 지역사회에서의 경제적 기여도에 대한 측정을 함으로써 S어린이도서관의 가치를 구체화하고자 하였다.
최근 건강과 관련된 다양한 시스템들에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 반해 사용자의 신체 정보를 정확하게 분석하고 이에 따른 정보를 제공해주는 시스템들은 개발 단계이거나 정확도가 미흡한 수준이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자의 신체 정보를 분석하는 알고리즘을 제시하고 이를 기반으로 한 피트니스 시스템을 제안한다. 사용자의 신체 정보를 분석하는 알고리즘은 사용자의 신장과 체중을 분석하여 BMI(Body Mass Index) 지수와 BMR(Basal Metabolic Rate) 수치를 계산한다. 제안하는 시스템은 계산된 BMI 지수와 BMR 수치를 바탕으로 사용자에게 적합한 운동량을 추천해줄 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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