본 연구는 모바일 러닝에 기반하여 의학용어를 익히는 영어교육 콘텐츠에 대한 전문대학생들의 학습 선호와 학습 성과를 분석하고자 한다. 그리하여 향후 본 프로그램의 개선과 다른 교과들의 모바일 학습 콘텐츠 설계 개발에 시사점을 제공하고자 한다. 모바일 러닝은 e-러닝의 한 형태로써 모바일 기기를 활용한 학습으로 장소와 시간에 제약받지 않고 학습이 기능하다. 그래서 쉽고 편리하면서 감각적인 것을 좋아하는 요즘 대학생들의 필요에 부합하는 새로운 차세대 학습법으로 부각되고 있다.
본 연구는 한국 거주 외국인을 대상으로 한국 의류의 착용실태 및 착용 시 불편사항, 선호도 등을 알아보고자 하였다. 이를 통해 그 수요가 증가하고 있는 외국인 소비자를 흡수할 수 있는 의류개발에 필요한 기초자료를 얻고자 하였다. 본 연구는 설문지법으로 진행되었으며, 분석에는 SPSS 26.0 프로그램을 사용하였다. 의류 구매장소는 온라인 쇼핑이 가장 많았고, 구매 아이템은 티셔츠, 재킷이 많았다. 가격대는 3만원에서 5만원 사이가 가장 많았다. 구매 이유는 심미적 요인이 높았다. 한국 의류는 어깨부위, 다리길이가 가장 불편하였고, 바지가 가장 맞지 않는 것으로 나타났다. 선호스타일은 캐주얼과 모던 스타일이 많았고, 심플하고 편안한 이미지의 의복을 선호하며, 천연소재를 선호하였다. 조금 여유있는 실루엣의 의복을 선호하고 재킷, 티셔츠 등의 아이템을 선호하였다. 향후 국적, 체형 등에 따른 착의실태 및 선호도에 대한 연구가 진행되어야 할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 명승 경관자원을 위한 조망점 선정에 관한 연구로 해남 달마산 미황사 일원(명승 제59호)를 대상으로 조망점 선정기준을 마련하고 GIS를 이용하여 3D 가시권분석을 실시한 후 선호도분석을 실시하였다. 이는 명승과 같은 자연 문화자원에 대한 효율적인 조망경관의 보호를 위한 기초연구로 분석한 결과는 다음과 같다. 명승 주변에서 조망점 선정기준에 따라 선정된 지점에서 3D 가시권 분석결과의 36개 데이터에 대한 선호도 분석과 장소성 분석을 실시한 결과 선호도와 장소성의 전체적인 평균점수가 중간값 보다 높게 나타나 조망점 선정기준이 적합하였음을 확인하였다. 또한 경관에 대한 선호도가 높은 지점이 장소성에 대한 인식 또한 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용한 3D 가시권 분석은 명승의 경관자원 발굴과 조망경관의 보존 등을 위한 기초연구로 추후 선호도, 장소성에 관한 결과와 함께 가시거리, 조망면적 등의 관계를 추가적으로 분석함으로써 경관자원의 발굴 및 관리에 있어 객관적이고 실증적인 조망지점 선정 등의 연구가 수행되어져야 할 것이다.
2015년 우리나라 스마트폰 보급률이 83%에 다다르고 인터넷 정보 검색은 PC보다 모바일이 추월한지 오래다. 범람하는 정보 안에서 편하고 빠른 것에 익숙해진 사용자들은 이제 개인화된 맞춤형 추천 정보의 제공을 원한다. 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하고 추천하는 것이 필요하다. 현재 대중화된 개인 추천 서비스는 책과 영화가 있는데 생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문에 대해서도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들간의 유사한 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자의 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
코로나19의 엔데믹 선언으로 일상생활이 코로나19 이전으로 빠르게 되돌아가고 있다. 또한 소비자들의 취향이 세분화되고 여가생활의 트렌드가 급속하게 변화하면서 장소 추천 플랫폼의 이용이 증가하고 있다. 그러나 기존 장소, 코스 추천 앱의 경우 자체적으로 제작한 추천 콘텐츠로 인해 제공되는 데이터의 범위가 제한적이고 업데이트가 느리다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 사용자가 선호하는 장소를 기반으로 테마별 카테고리로 나들이 장소를 랜덤으로 추천해 준다. 또한 추천 장소들을 기반으로 최적의 동선을 계산한 코스를 제공해주는 동시에 빠르고 쉽게 계획할 수 있는 맞춤형 나들이 추천 앱을 개발하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.701-715
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2011
초고속 무선인터넷은 무선 인터넷의 전송속도가 약 1Mbps이상을 말하며, HSDPA, WiBro 등으로 이러한 서비스를 제공하고 있다. 본 논문은 초고속 무선인터넷 서비스의 단말기를 폰형과 모뎀형으로 정의하고, 단말기 형태와 이용하는 장소에 따라 어떤 콘텐츠들을 선호하는 지를 분석하는 연구이다. 이를 위해 범주형 자료분석에서 사용하는 수정된 잔차모형과 대응분석, 중대응분석을 이용하였다. 세 가지 모형에 의한 결과가 모두 달랐으며 대응분석과 중대응분석의 일치도는 50%, 수정된 잔차와 대응분석의 일치도는 26.3%, 수정된 잔차와 중대응분석의 일치도는 21.1%를 보였다. 이러한 차이는 수리적 모형의 차이에서 기인하고 있으며, 본 주제에서 추천하는 방법은 수정된 잔차모형이다. 수정된 잔차모형은 선호하는 콘텐츠 뿐 만 아니라 비선호하는 콘텐츠도 알 수 있으며 검정도 가능하다. 분석 대상 10개의 콘텐츠 중 세 방법에 의해 선택되지 않는 콘텐츠는 업무였으며, 나머지 콘텐츠는 적어도 한번은 선택되었다.
본 연구에서는 사용자의 감성 정보를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 장소 추천 시스템은 장소에 대한 사용자들의 평점이나 방문패턴, 사용자들의 위치를 통해 장소를 추천하였다. 이러한 시스템들은 객관적이지 못 한 정보를 갖고 있거나 사용자의 상태를 고려하지 않아 만족도가 높지 않다. 사용자의 감성 정보를 이용하면 비슷한 감성을 느낀 사용자들이 방문하였던 선호도 높은 장소를 객관적으로 추천하여 장소에 대한 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 사용자가 직접 모바일 애플리케이션을 이용하여 현재 위치와 생체신호를 이용하여 인식한 감성 정보를 등록하고, 등록된 감성 정보를 이용하여 비슷한 감성을 가진 사용자들의 유사도를 측정하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 사용자에게 감성 장소를 추천한다.
이 논문은 사람의 성격과 나이, 직업, 결혼 유무, 최종학력, 전공, 종교, 월수입, 통근 수단 등 총 14가지로 이루어진 사람의 특징 데이터와 자주 방문하는 선호 장소에 대한 데이터의 상관관계를 분석하고, 어떠한 요인이 가장 크게 영향을 미치는가에 대해 분석하였다. 분석에는 17명의 실험자가 참여하였고, 분석 방법으로는 Boosting 기법을 사용하였다. 성격 데이터는 Big Five Inventory (BFI)를 통해 얻었고, 나머지 특징들에 대한 데이터는 직접 만든 설문지를 통해 얻었으며, 장소 데이터는 Swarm 애플리케이션을 통해 얻었다.
본 논문은 가정이나 사무실, 차량 등의 인간의 생활환경과, 각종 전기 및 전자, 기계 장치에 근거리 무선 통신 창치가 설치된 유비쿼터스 환경에서, 개인이 장소를 옮겨가더라도 선호하는 환경을 자동적이고 지능적으로 구축해주는 개인 환경 서비스에 관한 것이다. 제안된 서비스는 그 목적과 내용이 구체적이고 일반 사용자에게 매우 유용하므로 유비쿼터스 홈 서비스의 킬러 애프리케이션이 될 것이다.
이 논문은 각 문법 관계(grammatical relation)에서 선호되는 체언 어휘를 파악하고, 이 어휘들의 의미적 유형 및 그 위계를 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 80만 어절의 21세기 세종계획 구문분석 말뭉치에서 그 분포를 추출하고, 통계적 검증을 통해 각 문법 관계에서 선호되는 체언 어휘를 선별한다. 이 연구에서 관찰하는 문법 관계는 주어, 목적어, 용언수식어로 하며, 이들 문법 관계에서 선호되는 어휘 추출 대상 품사는 대명사, 고유명사, 일반명사로 한다. 한정성의 강도에 따라 주어 분포 경향이 나타나며, 이에 따라 대명사 > 고유명사 > 일반명사 순으로 주어 분포 경향이 나타난다. 그러나 일반적 예측과 다르게 한정성의 강도가 더 강한 것으로 알려진 대명사가 고유명사보다 목적어와 용언수식어에서 분포 경향이 더 강하여, 일반명사 > 대명사 > 고유명사의 순으로 분포 경향이 나타난다. 대명사, 고유명사, 일반명사는 공통적으로 주어에서는 사람 지시어, 목적어에서는 사물과 장소 지시어, 그리고 용언수식어에서는 시공간 표현이 선호되어 분포한다. 특히 대명사는 각 문법기능에서 인칭대명사의 경우 인칭에 따라, 그리고 지시대명사의 경우 원근칭에 따라 선호도의 차이를 보인다. 이러한 체언 어휘의 의미적 분포 특성은 문법 관계에 통사적 기능 외에도 의미적 경향이 반영된 것으로 고려될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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