본 연구에서는 국내 공공도서관의 이용가치에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이용자의 진술을 통해 가치가 도출되는 CVM을 이용한 측정에서 응답자의 특성, 도서관의 특성과 같은 다양한 변인들이 미치는 영향들을 파악하고자 하였다. 이를 위해 국내외 공공도서관의 가치측정 연구에서 밝혀진 영향변인들을 분석하였고 여기서 나타난 영향요인들의 특성을 파악하였다. 도서관의 가치를 나타내는 지불의사액에 많은 영향을 미치는 요인은 이용자의 성별, 수입, 연령, 수입과 같은 인구통계학적 특성과 이용빈도, 방문소요시간과 같은 이용형태이다. 만족도와 인식 영역에서는 정보, 시설, 프로그램의 세가지 서비스 유형에 따라 사서의 만족도, 주민교류의 장, 경제적 도움 정도, 문화예술지원자에 대한 인식이 영향을 미치고 있었다. 이 연구는 국내 모든 유형의 공공도서관을 대상으로 측정한 가치에 미치는 영향력을 포괄적으로 분석함으로써 지역과 규모별로 이용자가 평가하는 가치의 속성에 대한 정보를 제공하였다. 이러한 정보는 향후 도서관의 가치를 높이기 위한 전략적인 정책수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
Apparel design is an economic activity to create values for users over the value chain of a product. In this paper, the contribution of apparel design is defined as the enhancement of users' perceived values by improving users' experience of products. In this context, the value of a product corresponds to compensation for experience or a promise for experience of a product. Experience can be sensory or psychological benefits to users. To evaluate the value of apparel design, the researcher identified and analyzed the apparel design parameters affecting users' experience and benefits of products such as macro-, micro-environmental factors, value chain factors, apparel designer factors, and user factors. For an analytical modeling of the values of apparel design, this paper introduces the concept of a utility function from economics. In economics, utility is a measure of desirability or satisfaction that can be correlative to need or desire. The measure of value can be found in the price which a user is willing to pay for the fulfillment or satisfaction of need or desire via the experience of a product.
추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.
본 연구는 웨어러블 헬스케어 디바이스 사용자의 지각된 가치(혁신적 가치, 실용적 가치, 상징적 가치)와 혁신 특성(혁신 저항, 가시성)이 구매 태도에 미치는 영향과 지각된 가격, 구매 태도가 고객만족도에 미치는 영향을 살펴보았다. 현재 웨어러블 헬스케어 디바이스를 사용하고 있는 실사용자를 대상으로 설문 조사를 실시하였고, 최종 201부를 SPSS 25와 SmartPLS 3.0을 사용하여 분석하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지각된 가치 중 혁신적 가치, 실용적 가치는 사용자의 구매 태도에 정(+)의 영향을 미치며, 상징적 가치는 사용자의 구매 태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 혁신특성 중 혁신 저항은 사용자의 구매 태도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 혁신특성 중 가시성은 사용자의 구매 태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 가격은 사용자의 구매 태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 넷째, 지각된 가격과 구매 태도는 사용자의 고객 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 본 연구를 통해 확인하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 이론적 시사점과 실무적 시사점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 검색된 수많은 결과 중에서 특정 사용자의 선호도를 고려 한 최적의 문서만을 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 이용한 문서 순위 결정기법을 제안한다. 사용자 프로파일을 구축하여 사용자의 선호도를 표현하고 검색결과 문서들을 대상으로 잠재적 구조를 분석 한 다음, 사용자 프로파일과 분석 결과로 표현된 문서들과의 유사성을 비교한다. 그리고 적합성 정도에 따라 사용자에게 최적의 문서를 제공하는 데에 목적이 있다.
Multi-User Multiple-Input Multiple-Output (MU-MIMO) is the core technology for improving the channel capacity compared to Single-User MIMO (SU-MIMO) by using multiuser gain and spatial diversity. Key problem for the MU-MIMO is the user selection which is the grouping the users optimally. To solve this problem, we adopt Extreme Value Theory (EVT) at the beginning of the proposed algorithm, which defines a primary user set instead of a single user that has maximum channel power according to a predetermined threshold. Each user in the primary set is then paired with all of the users in the system to define user groups. By comparing these user groups, the group that produces a maximum sum rate can be determined. Through computer simulations, we have found that the proposed method outperforms the conventional technique yielding a sum rate that is 0.81 bps/Hz higher when the transmit signal to noise ratio (SNR) is 30 dB and the total number of users is 100.
본 연구의 목적은 모바일 서비스 이용자의 감성적 가치 인식과 만족도에 미치는 영향 요인을 정량적으로 실증하고자 하였다. 따라서 연구자는 사용자가 인식하는 모바일 상품권의 감성적 인식, 만족도, 구전, 그리고 외생변인들 (경제적/이성적 가치, 신뢰도, 즐거움, 혁신성 등) 간의 경로와 관계를 검정하기 위해 구조방정식 모델링 방법론을 통해 확인하였다. 연구 결과 모바일 상품권의 사용자들은 상품권의 감성적 인식과 혁신성 등이 모바일 상품권의 신뢰와 즐거움에 영향을 주는 것으로 확인이 되었다. 또한 신뢰, 즐거움 등이 만족과 구전으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서, 모바일 상품권의 감성적 소구가 마케팅 도구의 일환으로 활용될 경우, 기업은 고객의 만족과 자발적인 구전 관점에서 효율성을 극대화 할 수 있을 것으로 보았다. 연구자는 본 연구가 첨단산업의 초기 개발단계에 있는 모바일 상품권 사용자의 감성적 인식 요인을 정량적으로 검정한 것으로 이론적 실무적 공헌점이 있을 것으로 보았다.
본 논문에서는 모바일 디바이스에 기본적으로 제공되는 모노 카메라와 모노 마이크의 멀티 모달 입력을 통하여 사용자와 모바일 디바이스간의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 영상을 이용한 거리 추정은 모노 카메라로 입력되는 영상에서 피부색 영역을 추출하고, 노이즈를 제거한 후에 얼굴 영역 및 눈 영역을 검출하여 사용자의 거리를 추정한다. 음성을 이용한 거리 추정은 모노 마이크로 입력되는 음성으로부터 가장 큰 피크(Peak)를 선정하고, ROI(Region of Interest)를 지정한 후에 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행하여 주파수 축에서의 크기(Magnitude)를 계산한다. 계산된 크기 값과 거리별 크기 값의 모델을 비교하여 거리 별 우도(Likelihood)를 계산하고, 정렬한 후 가중치를 주어 더함으로써 사용자의 거리를 추정한다. 실험결과 영상 및 음성을 멀티 모달 입력으로 이용하여 거리를 추정한 결과 단일 모달로 거리를 추정한 결과 보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
코로나19 팬데믹 상황으로 사람들이 실내에서 보내는 시간이 늘어남에 따라 콘텐츠 소비가 증가하고, OTT(Over The Top) 서비스에 대한 수요도 급증하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 OTT 서비스의 특성이 사용자가 지각하는 가치, 만족도, 지속적 이용의도에 어떠한 영향을 미치는지 실증분석을 통해 검증하고자 하였다. 설문조사를 통해 437개의 응답을 수집하였고, AMOS 26.0을 이용하여 분석하였다. 그 결과, OTT 서비스의 특성은 지각된 가치에 정(+)의 영향을 미치고, 지각된 가치는 사용자 만족도와 지속적인 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이용자 만족도 역시 OTT 서비스를 계속 이용하려는 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, OTT 서비스 특성과 지각된 가치 간의 관계에서 쾌락적 혁신은 편재성을 제외한 다른 모든 관계를 강화하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 OTT 서비스 제공자가 사용자의 행동을 이해하는데 있엉 중요한 정보를 제공해 주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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