본 연구의 목적은 재킷, 와이셔츠, 넥타이 색과 지각자의 성별에 따른 남성 정장착용자의 이미지 지각의 차이를 밝히고, 성별 및 연령에 따른 남성 의복의 색 선호도의 차이를 조사하는 데 있었다. 연구방법은 준실험방법이며, 피험자간(between-subjects) 실험설계를 사용하였다. 2$\times$2$\times$2$\times$2의 요인설계로서 지각자의 성별(2), 재킷 색(2), 와이셔츠 색(2), 넥타이 색(2)을 독립변인으로 사용하였다. 재킷 색은 진남색과 회색을 택하였고, 와이셔츠 색은 흰색과 파란색이었으며 넥타이 색은 빨강과 파랑이었다. 이미지 지각을 측정하는 문항은 6개 차원의 7점 양극 형용사 쌍으로 구성된 의미미분척도였으며, 그 차원은 능력, 품위, 활동성, 선호평가, 남성성, 현시성이었다. 피험자는 서울 시내에 거주하는 20, 30대 남녀 각각 132명씩 총 264명이었다. 자료분석은 SPSS 프로그램을 사용하였으며, 통계 분석방법은 Cronbach의 $\alpha$-신뢰도 계수 산출, t-검증, 사원변량분석, 이원변량분석, 일원변량분석과 Duncan의 다중범위검증을 실시하였다.
콘텐츠 추천 시스템은 콘텐츠에 대한 사용자의 선호도를 예측하고, 예측된 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 시스템을 말한다. 디지털 식별자는 디지털 네트워크 환경에서 추상적인 작품(Work)이나 디지털 형태로 제작된 콘텐츠 등을 식별하는 역할을 한다. 디지털 식별자는 콘텐츠 추천 시스템에서 주로 이용되는 내용기반여과 기법과 협업여과 기법에서 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 국가표준 디지털 식별자를 대규모 콘텐츠 추천 분야에 효과적으로 활용할 수 있도록 기존 UCI 메타데이터를 확장하고 변환서비스를 개선하는 방안을 제시한다. UCI 메타데이터의 개선은 콘텐츠 추천에 필요한 요약, 키워드, 장르, 연령구분, 평점, 리뷰 항목을 추가하는 것이며, 변환서비스의 개선은 결과페이지에 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 입력하는 부분을 포함함으로써 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 수집할 수 있도록 하는 것이다. 개선된 UCI를 운용하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 본 논문에서 제안한 개선 방안이 콘텐츠 추천에 활용될 수 있음을 보인다.
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
본 연구의 목적은 효과적인 SW 교육을 위한 SW 교육 콘텐츠의 주제 영역에 따른 연구 동향과 학습자의 선호를 분석하는 것이다. 이를 위해 먼저 최근 연구된 연구 문헌들과 교과서 및 교재들에 나타난 다양한 SW 교육 콘텐츠의 주제 영역을 분석하여 최근 동향을 파악하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 스토리텔링, 게임, 미디어 아트, 교육학습 콘텐츠, 시뮬레이션, 실생활 중심 콘텐츠의 6가지 주제 영역으로 분류하여 정의하였으며, 대학생들을 대상으로 SW 구현 주제 선정 이유, 선정 방법, 선호 주제를 기준으로 하여 사례를 분석하였다. 사례 분석 결과, 학생들은 주제 선정 이유에 있어서는 주로 자신의 흥미와 교수자의 영향을 받으며 게임과 스토리텔링 주제 영역에 선호가 높게 나타났다. 이러한 연구는 앞으로 학습자 수준에 따라 균형 있는 SW 교육 콘텐츠 설계에 반영될 것을 기대한다.
본 연구에서는 학습자가 특정 e-러닝 프로그램을 선호하는데 영향을 미치는 다양한 요인들을 탐색해 보았다. 선호도에 영향을 미치는 다양한 변인들을 열거하고 그러한 변인들을 상관 정도에 따라 공통요인을 추출하는 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis)를 실시하였다. 분석 결과, 학습자들이 특정한 형태의 e-러닝 프로그램을 선호하게 되는 주된 요인들은 e-러닝 프로그램의 설계방식(1 요인), e-러닝 프로그램 활용목적(2 요인), 사회문화적 쟁점(3요인), 인구학적 요소(4 요인), 조직의 요구(5요인), e-러닝 프로그램 활용결과(6요인), e-러닝 프로그램 운영관리(7 요인), e-러닝 프로그램의 기술적 환경(8 요인)으로 나타났다.
최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.
본 연구는 이러닝 환경에서 학습 목표 영역별 콘텐츠 전달 전략에 따른 학습효과와 선호도의 차이 분석을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 182명의 고등학교 재학생을 대상으로 세가지 학습 목표영역과 두가지 이러닝 콘텐츠 전달 전략을 제작하여 이러닝 수업을 실시 후 학습효과와 선호도를 측정하였다. 연구결과 인지적 영역과 심동적 영역에서는 이러닝의 전달 전략에 따라 서로 다른 학습효과를 나타냈다. 인지적 영역에서는 학습자 중심형 전달전략이 교수자 중심 전달전략보다 높은 학습효과를 보였으며 심동적 영역에서는 반대로 교수자 중심 전달이 더 높은 학습효과를 나타냈다. 선호도 부분에서도 인지적 영역의 경우 학습자 중심 콘텐츠 전달방식이 교수자 중심보다 학생들이 선호하는 것으로 나타났으며 심동적 영역의 경우는 교수자 중심의 콘텐츠 전달 방식을 더욱 선호하는 것으로 나타났다. 연구결과는 이러닝 설계 시 학습효과와 선호도를 증진시키기 위해서는 프로그램의 학습목표 영역을 고려하여야 한다는 것을 보여주고 있다.
최근에 서비스되기 시작한 디지털 멀티미디어 방송은 다양한 종류의 수많은 컨텐츠를 제공하기 때문에 고객은 때로 자신이 선호하는 컨텐츠를 찾는데 많은 시간을 소비한다. 심지어는 선호 컨텐츠를 찾는 동안 이미 방송이 끝날 수도 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 고객이 필요로 하는 최소 정보만을 추천하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고객이 시청한 컨텐츠 선호도 전이 확률을 이용하여 고객이 선호하는 컨텐츠를 미리 예측하여 추천하기 위한 알고리즘과 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라이언트 관리자 에이전트, 모니터링 에이전트, 러닝 에이전트, 그리고 추천 에이전트 모듈로 구성된다. 클라이언트 관리자 에이전트는 다른 모듈과 상호 작용을 하면서 조정자 역할을 한다. 모니터링 에이전트는 컨텐츠에 대한 고객의 선호도를 분석하기 위해 고객이 이용했던 usage history 데이터를 수집하기 위한 에이전트이다. 러닝 에이전트는 고객으로부터 수집된 usage history 데이터를 정제하여 시간 변화에 따른 상태 전이 행렬로 모델링하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트는 고객의 상태 전이 행렬로 구성된 모델링 데이터에 본 논문에서 제안하는 선호도 전이 확률 모델을 이용하여 고객이 바로 다음에 선호하게 될 컨텐츠를 추천하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트 모듈에서 컨텐츠에 대한 고객의 선호도 전이 확률을 이용하는 추천 알고리즘을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 무선 인터넷 표준 플랫폼인 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability) 플랫폼에서 프로토타입 시스템을 설계, 구현하였으며, 실험결과 제안된 선호도 전이 확률 모델의 추천 정확도가 전형적인 방법에 비해 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 응용서비스 제공자가 망사업자의 망을 이용하여 응용서비스를 제공하고 망사업자에게 사용대가를 지불하는 경우를 다루었다. 우리는 Stackelberg 게임을 이용하여 두 사업자간의 계약(contract)설계 문제를 정형화하였고 이 게임의 균형점 (equilbrium)이 유일하다는 것을 보였고 또 이 균형점이 망사업자의 위험선호도에 따라서 어떻게 바뀌는지를 고찰하였다.
산업의 발달은 제품 성능의 대형화와 다기능화를 가능케 하였지만 복잡성을 가중시켜 제품의 사용편의성 문제가 항상 이슈로 등장한다. 따라서 효과적인 사용자-제품 상호작용을 개선시키는 중요한 설계요소 중의 하나가 사용자의 인지적 특성을 인터페이스 설계에 반영하는 것이다. 본 연구는 대표적 생활 가전제품의 하나인 세탁기의 인터페이스를 사용자의 상호작용방식을 기준으로 평가하고자 한다. 세탁기는 수많은 기능들이 메뉴 구동방식으로 제공되므로 먼저, 설문조사단계에서 경로발견알고리즘을 사용하여 사용자가 선호하는 새로운 메뉴구조를 제시하였다. 두 번째 단계에서는 이와 같은 사용자와 설계자의 메뉴구조 차이를 비교하기 위하여 세 제품을 선택한 후 작업 수행도를 평가하였고 실험작업 동안 각 제품이 제공하는 기능들의 구동방식 및 경로를 응용 상태전이도로 표현하였다. 그리고 사용자가 세 제품에서 공통적으로 선호하는 구동방식 및 작업경로를 상태전이도로 작성하였다. 그 결과, 실험작업에서 사용자가 갖는 구동방식과 작업경로는 설계자의 요구사항과 달랐지만 설문조사단계에서 확인된 인지적 메뉴구조의 구동방식과 일치함을 입증할 수 있었다. 연구의 결과는 설계자가 예상치 못한 메뉴구동방식을 제공함으로써 제품 기능의 활용도를 높이고 사용자를 위한 세탁기 인터페이스의 디자인 개선 방안으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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