강우사상은 강우량, 지속기간, 강우강도 등의 특성으로 표현될 수 있으며 이런 인자들을 같이 고려할수록 그 현상을 보다 종합적으로 표현할 수 있다. 하지만 현재 일반적으로 이루어지는 일변량 빈도해석절차에서는 지속기간을 고정시켜놓고 각 지속시간에 따른 결과만을 도출해 낼 수 있기 때문에 지속기간에 대해 제약적이고 입력자료에 존재하지 않는 지속기간에 대한 결과를 얻기가 어렵다. Copula모델은 두 일변량 분포형을 다변량 분포형으로 연결하여 주는 모델이다. 따라서 강우량과 지속기간을 변수로 사용하면 Copula모델을 통한 이변량 강우빈도해석은 보편적으로 이루어지고 있는 일변량 지점빈도해석보다 지속기간에 대해 유연한 결과를 나타낼 수 있다. 즉, 강우와 지속기간이 동시에 변수로 사용되기 때문에 임의의 지속기간이나 강우에 대해서 확률강우량 및 확률지속기간을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 서울지점을 대상으로 1961∼2009년 동안 발생한 강우사상 중 각 년도에서 최대강우량이 발생한 사상을 추출하여 입력자료로 사용하였다. Copula 모형은 Gumbel-Hougaard, Frank, Joe, Clayton, Galambos등 총 5개의 모델을 적용하였고 각 Copula의 매개변수는 준모수방법인 maximum pseudolikelihood estimator를 이용하여 추정하였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.99-104
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1998
한국어의 자연스러운 음성합성을 위해 280문장에 대하여 남성화자 1명이 발성한 문음성 데이터를 음운 세그먼트, 음운 라벨링, 음운별 품사 태깅하여 음성 코퍼스를 구축하였다. 이 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운환경, 품사 뿐만 아니라 구문 구조에 이하여 음운으 lwlthrtlrks이 어떻게 변화하는가에 대하여 xhdrPwjrdfmh 분석하였다. 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운의 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간을 회귀트리를 이용하여 모델화하였다. 평가결과, 기존의 회귀트리를 이용한 음운지속시간 모델에 의한 예측오차는 87%정도가 20ms 이내 이었지만, 정규화 음운 지속시간 모델에 의한 예측 오차는 89% 정도가 20ms 이내로 더욱 정교하게 예측되었다.
짧은 동영상의 대표서비스인 틱톡의 사용자를 대상으로 프라이버시 계산 모델을 이용하여 틱톡의 추천서비스 유형(추천서비스 정도에 따라서 3단계로 구분함)에 대한 사용자의 반응(인지된 위험, 인지된 혜택, 지속적 사용의도)과 인지된 위험과 인지된 혜택이 지속적 사용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 뿐만 아니라 지속적 사용의도에 영향을 조절하는 호기심의 역할이 있는지를 검증하였다. 연구 결과, 인지된 혜택(인지된 정보성)요인과 지속적 사용의도는 추천서비스 유형중에서도 고, 저, 중 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났고, 인지된 혜택(인지된 오락성)과 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 고, 중, 저의 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났다. 인지된 혜택(인지된 정보성, 인지된 오락성)은 지속적 사용의도에 긍정적인 영향을 주었으나, 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 지속적 사용의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 프라이버시 계산모델에서 호기심은 조절효과가 있다는 것을 확인하였다. 사용자들은 추천서비스의 프라이버시에 대한 우려와 서비스에 대한 혜택 모두를 인지하고 있으며, 추천서비스에 대해서 위험과 혜택이 모두 있지만 지속적으로 서비스를 이용할 것으로 나타났다. 더 많은 연구를 통해서 추천시스템의 긍정적인 효과와 부정적인 반응을 비교하여 사용자들의 프라이버시 허용정도에 대해서 좀 더 알게 되었을 때 추천서비스를 염려없이 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
Java 의 사용 영역이 일반 응용 프로그램 뿐 아니라 가정용 기기에까지 널리 사용되고 있다. 이러한 환경에서 다량의 XML 데이터를 다룰 경우 제한된 메모리를 사용을 보장하면서 객체의 지속성(persistency)를 보장하는 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 순수 Java 객체의 지속성을 보장하는 시스템인 XFS 를 구현하였다. XFS 는 쓰레드 환경에서 뛰어난 동시성을 보장하며 임의의 Java 객체의 지속성을 보장하므로 확장성이 뛰어나다. 또한 물리적 모델과 논리적 모델을 분리하여 응용 프로그램을 독립성을 증가시켰다.
자연스럽고 명료한 한국어 Text-to-Speech 변환 시스템을 위해서 음소의 지속 시간을 제어하는 일은 매우 중요하다. 음소의 지속 시간은 여러 가지 문맥 정보에 의해서 변화하므로 제어 규칙에 의존하기 보다 방대한 데이터베이스를 이용하여 통계적인 기법으로 음소의 지속 시간에 변화를 주는 요인을 찾아내려고 하는 것이 지금의 추세이다. 본 연구에서도 트리기반 모델링 방법중의 하나인 CART(classification and regression tree) 방법을 사용하여 회귀 트리를 생성하고, 생성된 트리에 기반하여 음소의 지속 시간 예측 모델과, 자연스러운 끊어 읽기를 위한 휴지 기간 예측 모델을 제안하고 있다. 실험에 사용한 음성코퍼스는 550개의 문장으로 구성되어 있으며, 이 중 428개 문장으로 회귀 트리를 학습시켰고, 나머지 122개의 문장으로 실험하였다. 모델의 평가를 위해서 실제값과 예측값과의 상관관계를 구하였더니 음소의 지속 시간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.84로 계산되었고, 끊어 읽는 경계에서의 휴지 기간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.63으로 나타났다.
우리나라 스마트폰 이용자는 경제활동 인구의 99% 이상 대부분이 사용하고 있으며 초기 형성단계를 지나 포화상태에 도달한 것으로 전문가들은 내다보고 있다. 본 연구는 지배적 디자인 속성이 스마트폰 사용자의 지속사용의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 예측변수로는 확장 기술수용모델에서 제시된 인지된 유용성, 인지된 사용 용이성을 선택하였고 지배적 디자인 속성을 매개 조절변수로 선택하여 개념모델을 완성하였다. 연구대상은 부산경남과 익산전북지역에 거주하는 스마트폰 사용자 135명이며 설문을 통해 기초 데이터를 수집하였다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 Smart PLS를 사용하여 확인적 요인분석과 변수 간의 인과관계에 대한 경로분석을 실시하였다. 분석결과 지속사용의도에 이르는 모든 경로가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지배적 디자인 속성이 태도를 매개하여 조절할 때 지속사용의도는 76% 설명력을 가지는 것으로 나타났다.
최근 소프트웨어 업계의 화두로 등장하고 있는 정보기술은 오픈소스 소프트웨어(Open Source Software: OSS)이다. 하지만, 사용자의 많은 관심에도 불구하고 지금까지 오픈소스 소프트웨어에 대한 연구는 정성적이거나, 탐색적인 연구로 한정되었다. 사용자 관점에서 왜 오픈소스 소프트웨어에 만족하고, 나아가 지속적으로 이 기술을 사용 하는지에 대한 실증적 연구는 아주 미미하다. 따라서 본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어의 성공모델을 제안하는 대신 사용자의 만족에 그치지 않고 지속적인 사용으로 이끄는 영향요소에 대해 실증적으로 증명하고자 한다. 본 연구에서는 Oliver(1980)의 기대불일치이론 (Expectation Disconfirmation Theory: EDT)을 근거로 한 Bhattacherjee(2001)의 정보시스템 수용 후 행동 모델을 연구모형의 기초로 소프트웨어 특성(사용용이성, 유지보수성, 호환성, 맞춤화, 상호 작용성)의 영향을 제안하였다. 본 연구의 결과를 통해 개인 및 기업의 오픈소스 소프트웨어 활성화를 촉진시키는데 기여하는데 그 의의가 있다.
최근 들어, IT 행동과 관련된 연구가 진행되었음에도 불구하고 수용자의 유형에 따라 행동이 어떻게 달라지는지 파악한 연구는 거의 없다. 본 연구는 모바일 인터넷 서비스를 대상으로 수용자의 유형에 따라 수용 후 행동이 어떻게 달라지는지 검증하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 사용 지속 모델을 이용하였고, 이 모델을 기반으로 두 집단 간의 행동 차이를 검증하였다. 연구 결과, 두 집단 간의 IT 행동은 각각 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 이론적인 의의와 실용적인 의의 점을 제공하고 있다.
최근 인구의 고령화 추세 및 웰빙에 대한 관심 증가는 헬스케어 서비스에 대한 수요의 증가로 이어지고 있다. 이러한 헬스케어 서비스는 지속적으로 사용자들이 해당 서비스를 이용하여 실제 건강을 증진시킬 수 있도록 돕는 것이 목적이다. 따라서 헬스케어 서비스의 효과성을 보다 증진시키기 위해서는 사용자가 헬스케어 서비스를 통해 추천되는 콘텐츠들에 대해 적극적으로 순응하고자 하는 의도를 가지고 행동을 취해야 한다. 하지만 기존의 헬스케어서비스에 관한 연구들은 순응의 서비스에 대한 지속사용의도에 대한 영향력을 살펴보는 연구들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 헬스케어 서비스의 지속적 사용의도에 사용자의 순응의도가 어떠한 영향을 미치지는 지를 기존의 의료정보학 및 정보시스템 분야의 이론을 기반으로 실증 검증하고자 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 헬스케어 서비스에 대한 사용자의 순응의도(compliance intention)를 중심으로 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 검증하기 위한 모델을 제안하였고, 순응의도는 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 주요한 변수임을 확인하였다. 또한 순응의도를 높이는 변수들에 대해서도 검증하였다.
본 연구는 기대불일치이론을 토대로 위치기반 서비스에 대한 개인의 사전 기대와 성과 평가 간의 불일치 정도를 살펴보고, 기대불일치가 서비스 만족도와 지속 사용 의도에 미치는 영향력을 살펴보았다. 본 연구는 SPSS 19.0과 Amos 21.0를 활용하여 스마트폰 위치기반 서비스에 대한 기대불일치, 만족도, 지속 사용 의도 간의 관계를 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면, 첫째, 기대불일치가 서비스 만족도와 지속 사용 의도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기대불일치가 지속 사용 의도에 미치는 영향력이 만족도에 의해 매개될 수 있음이 확인되었다. 셋째, 서비스 신뢰에 의해 기대불일치, 만족도, 지속 사용 의도의 관계가 조절될 수 있음이 확인되었다. 이러한 결과는 위치기반 서비스의 지속 사용 의도를 향상 시키거나 감소시키는데 기대불일치와 만족도가 중요한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 향후 연구에서는 위치기반 서비스에 대한 소비자들의 기대 요소들을 세부적으로 파악하여, 어떠한 기대 요소들이 만족도와 지속 사용 의도에 영향을 미치는지 확인하는 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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