소비시장은 소비자들의 변화에 따라 함께 변천한다. 다가오는 21세기에는 소득수준의 향상과 다원화사회가 이룩되면서 소비자들의 라이프스타일과 소비행태도 새롭게 형성될 전망이다. 이는 21세기 소비자행태와 소비시장변화를 소득수준의 향상과 이에 따른 가치관의 변화, 자유시간의 증대, 신소비계층의 출현 등의 변수를 통해 예측된다. 최근, 사회 경제적으로 이루어지는 급격한 변화 등으로 소비자들의 라이프스타일이 다양화되면서 소비자들의 관광지 선택행동에서 변화를 가져오고 있다. 과거 저가격위주의 관광을 하던 관광자들이 점차 그들의 생활의 질을 추구하기 위해서 좀 더 많은 비용을 지불하고서도 보다 매력적인 관광지를 방문하는 것이 이러한 변화의 한 예라 할 수 있겠다. 관광자가 관광지를 선택하는 과정은 기본적으로 소비자의 점포선택이나 제품에 대한 선택과정과도 동일하다고 볼 수 있다. 왜냐하면 점포선택에 있어서 기본적으로 제기되는 소비자의 라이프스타일 유형이나 관광지선택에 따른 관광자 라이프스타일 유형의 선택속성은 그 구성면에서 유사하기 때문이다. 관광자 행동특성에 따른 라이프스타일 유형연구는, 다양화되어 가는 생활양식에 기인하여 관광지 선택행동의 연구에 기여할 수 있을 것이다.
분산 인공지능 분야에서는 여러 개의 기본 객체들이 상호작용을 통해 원하는 작업을 수행하는데, 그 한 예로 행동기반 이동로봇 제어 시스템을 들 수 있다. 이것은 여러 개의 기본 행동 모듈을 개발한 후, 적절한 조정방법을 사용하여 어려운 문제를 해결하며, 행동 네트워크는 행동 모듈들간의 협력과 억제를 모델링 하여 주어진 작업을 달성하도록 행동들의 실행순서를 조정하는 방법중의 하나이다. 정적으로 행동을 선택하는 규칙기반 결합 방법과는 달리 목표에 기반 하여 행동 네트워크는 다양한 행동들의 실행순서를 동적으로 선택한다는 장점이 있다. 본 논문에서는 진화 방식으로 설계된 기본 행동 모듈을 행동 네트워크와 규칙기반 방법으로 선택하는 실험을 수행하며, 그 결과 행동 네트워크가 변화하는 환경에서도 좋은 성능을 보인다는 사실을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.
본 연구는 관광객의 거리지각이 관광지선택행동에 미치는 영향을 분석하고 이를 통해 지역관광지 활성화를 위한 마케팅 전략수립에 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과 거주지에 따라 심리적 거리지각에 차이가 있었으며, 성별, 직업에 따라 관광지선택행동에 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 심리적 거리지각은 관광지선택행동 중 여행능력에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 심리적 거리지각이 관광지선택행동에 영향을 미친다는 것을 분석한 학문적 의의와 함께 지역관광지 마케팅 전략 수립을 위한 새로운 기초정보를 제공했다는 실무적 의의를 갖는다.
본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.
점포선택에 영향을 미치는 선행변수들을 규명한 기존 연구들은 주로 점포 방문행동에 초점을 두고 진행되어 왔으나, 이러한 점포 방문행동이 과연 실제 구매행동으로까지 이어질 것인가에 대한 연구는 매우 제한적으로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 관찰 자료를 이용하여 점포선택의 단계를 점포방문행동과 실제 구매 행동으로 분류한 후, 이들 각 단계에 영향을 미치는 요인들을 탐색적으로 실증하는데 그 목적이 있다. 소매점포를 대상으로 수집된 관찰 자료를 이용하여 분석한 결과, 경쟁점포의 수를 제외한 유동인구, 소매점포의 시계성과 같은 소매점포의 입지요인과 점포의 크기, 가판대 설치, 판촉 행사와 같은 소매점포의 마케팅 요인이 점포방문행동에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 점포방문행동이 실제 구매동향에 미치는 영향력은 주효과뿐만 아니라 상품구색과 같은 점포내부요인과의 상호작용효과가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 끝으로 이러한 결과의 이론적 및 실무적 시사점이 논의되고, 연구의 한계점과 미래의 연구방향이 제시되었다.
소비자 의사결정 행동은 여러 가지의 대안 중에서 선택의 문제이다. 그러한 선택에는 각각의 선택에 따른 위험이 따르기 마련이다. 일반 상거래에서의 이러한 위험에 관한 연구는 소비자 행동 연구에서 이미 오래 전에 다루어진 문제이다. 위험이란 현실적 내지 객관적으로 존재하는 위험이 아니라 소비자가 선택상황에서 주관적으로 지각하는 위험 즉 '지각위험(perceived risk)'을 의미하는 것이다. 소비자가 어느 만큼의 위험을 지각하느냐와 그 자신의 위험수용성이 곧 그의 구매결정에 영향을 주게 된다.(중략)
관광지 관광객의 경험을 중심으로 관광객의 관광지 선택속성에 대해 파악하고, 관광지 선택속성이 만족 및 행동의도에 대한 영향관계를 확인하는 연구는 매우 필요하다. 이에 본 연구에서는 대전 뿌리공원 관광객을 대상으로 방문 후의 설문조사를 통하여 대전 뿌리공원 관광지 선택속성이 관광객의 만족 및 행동의도에 어떠한 영향을 미치는지를 규명함에 목적이 있었다. 이에 실증분석을 통하여 관광지 선택속성이 만족 및 행동의도에 미치는 영향 관계, 그리고 관광지 선택속성이 만족 및 행동의도에 미치는 영향관계에서 관광지 이미지의 조절효과에 대한 분석이 이루어졌다. 본 연구의 가설 검증결과, 대전 뿌리공원 관광지 선택속성과 만족과의 관계에서 '활동 체험성' 및 '접근 비용성' 요인은 만족에 있어 영향관계가 높은 것으로 나타났다. 그리고 관광지 선택속성과 행동의도 관계에서 '활동 체험성', '접근 비용성' 과 '친숙성' 요인이 행동의도에 영향관계가 있는 것으로 파악되었다. 마지막으로 관광지 이미지 조절변수에 따른 관광지 선택속성과 만족간의 관계에서는 유의한 조절관계가 있는 것으로 나타났지만, 행동의도에는 조절역할을 하지 못하는 것으로 나타났다.
로봇이 지능적이고 합리적으로 임무를 수행하기 위해서는 다양한 솜씨(skill)가 필요하다. 우리는 솜씨를 생성하기 위해 우선 행동유발성(affordance)을 학습한다. 행동유발성은 행동을 유발하게 하는 물체 또는 환경의 성질로써 솜씨를 생성하는데 유용하게 사용될 수 있다. 로봇이 수행하는 대부분의 임무는 순차적이고 목표 지향적인 행동을 필요로 한다. 그러나 행동유발성만을 이용하여 이러한 임무를 수행하는 것은 쉽지 않다. 이를 위해 우리는 행동유발성과 목표 지향적 요소를 반영하기 위한 소프트 행동동기 스위치(soft behavioral motivation switch)를 이용하여 솜씨를 생성한다. 솜씨는 현재 인지된 정보와 목표 지향적 요소를 결합하여 행동동기를 생성한다. 여기서 행동동기는 목표 지향적인 행동을 활성화시키기 위한 내부 상태를 말한다. 또한, 로봇은 임무 수행을 위해 순차적인 행동 선택을 필요로 한다. 우리는 목표 지향적이고 순차적인 행동 선택이 가능하도록 솜씨를 이용하여 솜씨 네트워크(skill network)를 생성한다. 로봇은 솜씨 네트워크를 이용하여 목표 지향적이고 순차적인 행동을 선택할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용한 행동유발성 모델링 및 학습 방법, 행동유발성과 소프트 행동동기 스위치를 이용한 솜씨 및 솜씨 네트워크 생성 방법, 마지막으로 솜씨 네트워크를 이용한 목표 지향적 행동 선택 방법을 제안한다. 우리의 방법을 증명하기 위해 제니보(애완 로봇)를 이용한 교시 기반 학습 방법을 통해 "물체 찾기", "물체에 접근하기", "물체의 냄새 맡기", 그리고 "물체를 발로 차기" 행동유발성들을 학습하였다. 또한, 이들을 이용하여 솜씨 및 솜씨 네트워크를 생성하여 제니보에 적용하고 실험하였다.
본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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