이 연구는 온라인 서비스를 제공하는 AICPS의 정합장치 용량 분배 및 성능을 분석하고자 한다. AICPS은 전화망, 패킷망, ISDN, 인터넷 및 프레임 릴레이망을 연동하는 게이트웨이 시스템이다. 기존의 PC통신망에 관한 연구는 전화망과 데이터망간 연동에 한정되어 있었고 사용자 이용성향도 고려하지 못했다. 따라서 이 연구에서는 앞으로 급격히 증가할 ISDN서비스를 반영하고 한번 호접속으로 PC통신, 인터넷을 동시에 이용할 수 있는 통신환경을 반영한 모형을 제시하였다. 이 모형에서는 사용자 이용성향은 마코프 과정을 이용해서 분석하였고 PC통신과 인터넷을 동시에 이용한는 경우에 호손율을 산출하기 위해 확률 배낭(Stochastic Knapsack) 방법을 이용하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 분석적 방법에 의한 분석과 비교하였다. 제안된 모형을 통해 전체의 호손율을 최소로 하는 AICPS의 망정합장치 용량을 배분할 수 있다.
정보 기술의 발전 및 스마트 기기의 활성화로 인해 소셜 네트워크 서비스의 사용자 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 성향을 파악하고 유사한 사용자를 추천하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 사용자의 이동 패턴 분석을 통해 유사한 성향을 가지는 소셜 네트워크 친구를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 정확한 성향을 판별하기 위해 동행인 여부, 방문 시간이 짧은 궤적, 반복적으로 나타나는 궤적을 고려하여 의미 없는 궤적을 제거한다. 의미 있는 궤적 정보만을 이용하여 사용들 사이의 유사도를 계산하여 유사한 성향을 가지는 사용자를 친구를 추천한다. 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 사용자의 검색에 따라 유사도가 높은 스토리를 보여주는 서비스인 <스토리헬퍼>를 대상으로, 사용자기록에 나타난 인물 성향을 군집화하여 창작과정에서 나타나는 인물의 유형화를 수행한다. 또한 인물 유형이 관련된 장르 및 행위의 분포를 보여주는 가시화 기법을 이용하여 주요 인물 유형의 장르-행위 특성에 대해 살펴본다. 적은 수의 인물의 유형으로 과반수의 인물성향을 대표할 수 있고, 인물 유형이 특정 장르/행위와 관련성을 가지는 경우가 많음을 확인하였다. 이를 이용하여 인물 유형별로 자료를 제공하는 창작 지원 시스템이 가능할 것으로 생각된다.
지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
실세계에서의 상거래가 전자상거래로 전환되는 과정에서 점원의 역할이 많이 감소되고 있다. 점원의 역할 중 상품에 대한 정보를 제공하는 것은 HTML페이지에서 제공해 주고 있다. 그러나, 소비자의 성향을 파악하여 관련 상품을 추천해주는 일은 제대로 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에이전트를 이용하여 소비자들의 구매성향을 파악하고 이를 이용하여 관련 상품을 추천해주는 방법에 대해 기술하고 있다. 이를 위하여 분석에이전트와 추천에이전트를 사용하였으며 데이터마이닝 기법을 사용하였다.
본 연구는 셀프서비스기술 도입에 있어 개인의 기술 수용 성향과 주변 상황이 미치는 영향을 조사하는 것을 목적으로 하고 있다. 셀프서비스기술 관련 연구는 주로 개인이 가지고 있는 기술에 대한 성향을 중심으로 연구가 이루어졌으며 상황적 요인에 대한 연구는 상대적으로 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 개인의 기술 수용 성향을 기술준비도의 네 가지 구성요소를 제시하였으며 상황적 영향은 위치 편의성과 서비스 직원의 존재로 분류하였다. 본 연구에서는 셀프서비스기술을 이용한 적 있는 20대를 연구의 표본으로 하였으며 은행 ATM은 연구대상에서 제외하였다. 분석 결과, 기술에 대해 호의적인 감정을 가진 사람일수록 셀프서비스기술에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 또한 셀프서비스기술을 고객에게 유리하게 배치하고 서비스 직원을 통한 방법보다는 셀프서비스기술에 대한 지식을 사전에 전달하는 전략이 호의적인 태도 형성과 사용 의도에 더 효과적이라는 것을 증명하였다.
최근 고객관리 서비스는 사용자의 환경 및 특성까지 분석하여 개인에게 가장 적합한 서비스를 제공하는 형태로 변화하고 있다. 하지만 기존 고객관리시스템은 회원 가입 시 작성하는 정보 이외에 추가적으로 고객에 관한 정보를 얻기 위한 방법이 한정적이다. 이러한 기존의 고객관리 시스템은 고객의 성향에 따른 다양한 형태의 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 무선 통신 방법인 NFC(Near Field Communication)를 이용하여 고객의 성향을 신속하게 파악하며 분석할 수 있는 고객관리 시스템을 개발 제안한다. 제안된 시스템의 특징은 데이터의 처리 및 전송 경로가 사용자정보를 직접 서버로 전송하게 되며, 정보를 관리 서버에서 범주별로 분류하여 속성 단위로 가중치를 적용하여 분해하는 기능을 제공한다. 개발된 서버에서는 범주별로 규정되어 있는 속성정보에 대해 가중치와 저장된 사용자 정보를 제공된 알고리즘에 따라 상황인식기반으로 내용을 분석하게 되고, 분석된 사용자 정보들의 결과 값이 가장 높은 값을 가진 범주를 사용자의 특성으로 제공한다. 본 시스템으로부터 추출된 예측된 값은 사용정보를 수신할 때마다 갱신이 가능함으로 개발된 시스템은 사용자의 동향을 이용한 서비스를 온라인으로 제공할 수 있게 된다.
최근 무선인터넷 단말기가 급속하게 발전함에 따라 이동 환경에서의 실시간 위치 정보를 이용한 다양한 위치기반 정보서비스의 필요가 점차 증가하고 있다. 그러나 기존의 정보서비스들은 서비스 제공방법이 정보 제공자에 의존적이어서 사용자 개개인의 서로 다른 성향에 따른 맞춤 정보제공이 많이 부족하다. 이에 이동 컴퓨팅 환경에서의 위치기반 정보서비스를 활용한사용자 선호에 의한 맞춤식 POI(Point Of Interest) 정보를 용이하게 제공할 수 있는 서비스 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 위치기반 정보서비스를 활용하여 사용자의 성향에 따라 POI 정보를 분석하고 제공할 수 있는 정보 서비스 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 위치기반 정보서비스와 개개인의 성향 분석에 따른 POI 정보를 제공함으로써 사용자에게 보다 가치 있는 정보를 능동적으로 제공할 수 있다.
Online to Offline(O2O), a new model of e-commerce, has been gradually recognized and accepted by consumers. Electronic commerce has become diversified and O2O marketing is the new trend of e-commerce. The rapid popularization of mobile Internet and online shopping makes O2O service gets more attention. Although recently O2O service and O2O marketing get much attention, there is no much preceding research about the antecedents of mobile shopping of O2O market. The purpose of the study is to examine the effect of shopping orientation on intention to reuse O2O services and the moderating effect of impulse buying tendency. A total of 209 surveys were collected online in total for the data of the study. The key findings of this study are as follows: First, convenience seeking shopping orientation has a positive effect on the intention to reuse O2O service and brand seeking shopping orientation has, too. Second, impulse buying tendency positively moderated the relationship between hedonic seeking shopping orientation and intention to reuse O2O service, and negatively moderated sales seeking shopping orientation and intention to reuse O2O service. The results of this study presented some implications for operators at O2O service area. Research findings and study limitations are discussed.
소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서 사용자들은 소셜 커머스를 통해 상품을 저렴하게 구입할 수 있는 할인 쿠폰서비스를 많이 이용하고 있다. 현재 소셜 커머스에서 제공되는 쿠폰의 양은 크게 증가하고 있으나, 사용자의 선호도를 반영한 맞춤형 쿠폰 서비스는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 소셜 커머스를 위한 맞춤형 쿠폰 서비스를 제공하기 위하여 음식 쿠폰을 대상으로 사용자의 주관적 성향을 반영한 쿠폰 서비스 방법을 제안한다. 이를 위하여 음식 종류, 가격, 할인율, 구매자수 등과 같은 쿠폰을 선택하는 기준이 되는 요소를 계층화하고, 주관적 성향을 반영한 의사결정 지원 방법인 Fuzzy-AHP를 이용하여 쿠폰을 분류하고 추출하여 제공하였다. 추출된 쿠폰에 대한 사용자의 만족도를 조사한 결과, 매우 만족은 45%, 만족 33%, 보통 22%로 대체적으로 만족스러웠으며 불만족하는 실험자는 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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