컴퓨터를 통해 편리한 생활을 추구해온 인간들은 전자상거래 분야에서도 이러한 욕구를 충족시키기 위해 자동협상이라는 기능을 요구하게 되었다. 지능형 에이전트를 이용한 자동협상은 인간의 거래협상 업무의 부담을 많은 부분을 덜어주고 있어 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 활성화되고 있다 소비자간 전자상거래에서는 다수의 자동협상 에이전트 연구들이 경매시장에서의 자동협상에 초점을 맞추고 있는데 반해, 가격 이외의 여러 거래속성을 갖는 상품에 대한 제안기반 협상시장에서의 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 최근에 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 소비자간 전자상거래에서 거래속성의 변화에 따라 개인의 효용가치의 차이를 이용한 다속성 상품의 제안기반 협상시장이 가져야할 특성에 대해 연구하고, 이를 기반으로 자동 거래협상을 수행에 필요한 거래속성 변화에 따른 소비자 개인의 선호체계를 표현하기 위한 방법을 개발하였다. 그리고 이러한 자동 거래협상을 공정하게 수행하기 위해 협상시장이 가져야할 특징과 프로토콜을 제안하고 시장운영 에이전트 시스템의 구조를 설계하였다. 마지막으로 이러한 분산형 시장구조를 갖는 제안기반의 협상시장에 참여하는 사용자 에이전트 시스템이 최적의 거래상대와 최적의 거래안을 찾기 위한 탐색방법을 구체적으로 개발하였다. 본 연구의 결과를 통하여 소비자간 전자상거래에서 구매자 뿐만 아니라 판매자도 협상결과에 따른 거래로 얻어지는 자신의 효용을 극대화할 수 있는 공정한 협상시장을 운영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자들도 손쉽게 자신의 협상 선호체계를 쉽게 표현하고, 표현된 선호체계를 반영한 자동 거래협상을 수행할 수 있을 것 이다. 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without
4세대 무선통신 환경에서, 가장 중요한 문제 중의 하나는 사용자들에게 적합한 접근 네트워크를 발견하고 선택하는 것이다. 본 논문에서는 그룹결정기법을 이용한 새로운 네트워크 선택 메커니즘을 제안하고, 이종 네트워크 환경에서 수직 핸드오버를 위한 네트워크 선택 기법에 따른 영향을 분석한다. 비슷한 QoS 요구조건들을 갖는 사용자들의 그룹들이 동시에 이용할 수 있는 네트워크를 탐색하며, 한 서비스 영역은 여러 특성을 갖는 다수의 접근 네트워크들이 존재하는 경우를 고려한다. 비슷한 특성을 갖는 네트워크들을 그룹으로 묶어, 일차적으로 그룹간의 판별을 통해 적합한 그룹을 선택한 후, 그 그룹에서 네트워크 선택 알고리즘에 의한 네트워크 순위를 통해 최적의 네트워크를 선택해 준다. 제안된 시스템을 MADM 기법 중 GRA, SAW 그리고 TOPSIS 방법으로 비교 및 평가하였다. MATLAB 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 네트워크들의 특성과 사용자의 선호도에 따라 더욱 효과적인 선택을 할 수 있음을 알 수 있다.
회계정보시스템의 성공적 실행에 대한 실증적 연구가 매우 미흡한 실정이다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 상황요인과 회계정보시스템의 개발방식 및 정보특성간의 적합관계가 성과에 미치는 영향을 검정하여 우리나라 기업실정에 맞는 회계업무전산화 방안 모색에 기여하는 것이다. 연구방법은 우리나라 제조업(85개 기업의 전산실 책임자와 212개 시스템 사용자)을 대상으로 설문조사를 통해 수집한 자료에 의한 실증적 연구이다. 연구결과 첫째, 우리나라 기업의 회계정보시스템은 재무회계 중심으로 구축되었고, 정보시스템 재발 방식은 자체개발방식을 선호하는 것으로 나타났다. 둘째, 조직규모가 크거나 환경이 불확실할수록 진화적 방식을 택하면 회계정보시스템의 성과를 높인다. 부분적으로 상황요인과 산출정보 특성간의 적합도가 높을수록 회계정보시스템의 성과를 높이는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 회계정보시스템 실행 전반에 관련된 연구를 위한 가설도출 및 상황이론 재발에 기여할 것이다.
최근 모바일 쇼핑 시장의 거래액 규모는 해마다 기하급수적으로 증가하고 있으며, 기업들은 모바일 애플리케이션의 어떤 특성들이 자사의 매출을 증대시킬 수 있는지에 대해 관심이 있다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 사용자들이 많이 쓰는 모바일 쇼핑 애플리케이션의 리뷰에서 자주 쓰는 명사를 추출하고 내용분석을 통해 평가 항목들을 도출한다. 그리고 도출된 평가항목에 레퍼토리 그리드 기법을 적용하여 모바일 쇼핑 애플리케이션을 평가하고 시장 포지셔닝을 실시한다. 이를 통해 모바일 쇼핑 애플리케이션의 어떤 특성이 이용자들의 서비스 선호도에 영향을 미치는지 분석한다.
웹 2.0 기술의 발전에 따라 사용자가 임의로 서비스 공간을 재구성할 수 있는 개인화 서비스의 수요가 증가하고 있다. 이러닝 분야에서도 점차 개인화 서비스를 적용하여 사용자에게 학습 공간의 재구성을 위한 다양한 기능들이 제공되고 있다. 그러나 기존의 개인화 서비스인 컴포넌트 단위의 레이아웃 재배치는 학습자에게 제한된 요소의 변경만을 허용하기 때문에 세부적인 구성 변경이 이루어질 수 없다. 또한 이러한 재배치 정보를 다른 용도로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습 공간의 컨트롤 단위 재구성을 위한 e-Space Manager와 동적 컨트롤 배치 기법을 제안하고 이를 통해 사용자가 배치하는 컨트롤이 콘텐츠의 특성에 최적화되어 구성됨을 확인한다. 제안하는 컨트롤 배치 기법은 사용자가 학습 공간의 구성을 컨트롤 단위로 조정할 수 있다는 장점이 있다. 이는 콘텐츠의 배치뿐만 아니라 시스템 개발자가 허용한 범위 내에서 컨트롤의 변경을 통해 콘텐츠의 입 출력 형태를 학습자가 임의로 구성할 수 있게 된다. 그리고 컨트롤 배치를 통해 생성되는 재구성 정보와 사용 기록을 바탕으로 사용자 선호도에 따른 컴피턴시 모델에 사용될 수 있는 자료를 생성한다.
본 연구는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서 행해지는 친구 추천 활동 중, '소환'을 중심으로 그 의미와 마케팅적 시사점을 고찰하였다. 특히 마케팅 플랫폼으로 발전해 가고 있는 페이스북을 대상으로 활동을 살펴보았다. 페이스북에서 사용자들이 기본적으로 하는 추천활동으로는 '좋아요', '공유', '소환'을 들 수 있다. '소환'은 사용자의 지인의 선호나 특성, 사용자와의 관계를 고려하여 특정 지인을 지목하여 직접 메시지를 전달한다는 관점에서 '좋아요', '공유'와는 차이가 있다. 사용자들의 자발적 추천 행동인 '소환'에 대한 탐색 조사를 실시한 결과, 사용자들이 게시된 컨텐츠가 유용하거나 재미있고 해당 게시물에 관심을 가질 가능성이 높은 친구가 누구인지 판단하여 소환을 하며, 특히 음식점, 여행 등의 비즈니스 영역에서는 함께 하고자 하는 의지가 있을 때 소환을 사용하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 소환을 하는 사용자 뿐만 아니라 공통관심사를 가진 특정 지인을 지목하여 마케터들에게 노출시킨다는 관점에서 타 추천활동과는 차별화된다. 따라서 '좋아요'와 '공유'뿐만 아니라 '소환'에 대한 연구와 활용이 향후 심도있게 이루어져야 할 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 전자상거래에서 실시간성과 추천의 정확도를 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 추천기법들은 프로파일 방식의 문제로 고객의 관심도나 고객성향을 분석하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 있으며 고객은 여전히 만족하지 못하고 있다. 이는 구성되어있는 데이터베이스들의 문제가 아니라 기존 자료를 분석하기 위한 평가 자료인 신규로 프로파일을 생성하거나 다양한 프로파일을 생성하는데 문제가 있다. 또한 기존 추천기법에서는 다양한 특성을 가진 각 사용자 계층별로 차별화된 개인화 추천이 어렵다. 따라서 이 논문에서 기존의 평가 자료 방식과 다르게 구매로 인해 발생되어진 자료를 기반으로 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인 방법을 이용하였다. 다양한 개인화 성향과 정확한 고객성향의 내용 분석이 가능한 FRAT 기법을 적용하였다.
게임의 시점은 사용자의 몰입감을 결정하는 중요한 요소이며, 다양한 시점들 중 사용자들은 1인칭 시점에서 가장 높은 몰입감을 경험한다고 알려져 있다. 그러나 실제 게임에서는 1인칭 시점보다 3인칭 시점을 더 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 게임에서 3인칭 시점이 더 선호되는 이유에 대해 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 기존에 알려진 세 가지 시점 (1, 3인칭, 전지적)과 카메라와 캐릭터간의 거리 (근접, 원격)의 조합으로 여섯 가지 시점을 정의하였다. 조사 대상은 최근 10년간 발매된 게임 중 높은 평점을 받은 100개의 게임이며, 각 시점을 선택한 게임의 빈도와 장르별 시점 선택빈도를 분석하였다. 그 결과 예상대로 전체적으로 3인칭 시점이 1인칭 시점보다 더 많이 사용되었다. 그러나 장르에 따라 선호하는 시점이 달랐는데, 예를 들어 슈팅게임의 경우에는 대부분의 게임이 1인칭 근접 시점을 사용하였다. 이 결과는 게임의 특성과 함께 시야 범위가 시점 선택에 영향을 미쳤기 때문으로 해석할 수 있다. 즉, 시점의 선택에서 개발자는 몰입감뿐만 아니라 게임을 이용하기 용이한 시야를 선택하기 때문에 많은 게임들에서 3인칭이 사용된다고 결론내릴 수 있다.
최근 유무선망의 통합과 통방 융합으로 기존의 방송국 사업자들을 통한 일률적이고 획일적인 서비스 제공 및 소비에서 4A(Any-time, Any-where, Any-device, Any-contents)서비스를 위한 차세대 멀티미디어 방송 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 차세대 멀티미디어 방송 서비스에 대한 요구를 보장하기 위해서 비디오 압축부호화 기술뿐만 아니라 이동성, 다양한 디바이스의 연산능력, 사용자 네트워크의 특성 및 성능과 조건 등의 상태, 사용자 선호도 등에 대한 상황인지 기반의 기술연구에 대한 관심이 모아졌다. 본 논문에서는 현재의 인터넷 환경에서 SVC(Scalable Video Coding)부호화를 이용하여 멀티캐스트와 오버레이 멀티캐스트 전송기술을 혼합한 방송 서비스를 설계함으로써 효율적인 상황인지 기반의 SVC 멀티미디어 방송 시스템을 제안한다. 또한, ACK-Flow 최적화 오버레이 멀티캐스트 기법을 제안하여 기존의 트리기반 오버레이 멀티캐스트와 비교해 봄으로써 제안한 알고리즘의 효율성을 입증한다.
근래의 무선망 및 인터넷의 초고속화에 따라 풍부한 멀티미디어에 대한 사용자의 요구가 증대되고 있으며, 이동 통신의 활성화 및 DMB(Digital Media Broadcasting)와 같은 통방융합 서비스의 등장으로 여러 네트워크 망을 통해 다양한 성능을 가진 단말로의 멀티미디어 서비스가 이루어지고 있다. 이러한 환경 변화에 따라 비트율을 줄이기 위한 비디오 압축 부호화 기술뿐만 아니라 시변의 전송 조건, 전송망 특성, 다양한 단말 성능, 사용자 선호도 등에 대한 비디오의 적응 기술에 관심이 모아졌으며, 그 결과 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group) 및 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group)의 JVT(Joint Video Team)에서는 비디오 부호화의 스케일러빌러티(scalbility)를 제공하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 표준화를 진행하였다. 본 논문에서는 공간/시간/화질적 스케일러빌러티를 지원하기 위한 SVC의 대표적 표준 기술들에 대해 설명하고, 기존의 단일 계층(single layer) 부호화 방식과 비교하여 SVC의 부가 비트 요구량 및 부호화 효율에 대해 성능 평가를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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