모바일 헬스 산업은 IT 기술과 융합하여 주목받고 있으며, 헬스 애플리케이션은 사용자의 건강한 라이프 스타일을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구는 4개의 모바일 헬스 애플리케이션을 선정하여 서비스의 동향을 살펴 보았고 그 결과 모두 신체 데이터 이외의 감정에 관한 데이터를 포함하고 있지 않고 있음을 알 수 있었다. 추가적으로 사용자의 감정을 추출을 위한 기술을 분류 및 분석하였고, 이를 통해 텍스트 기반 감정인식 기술이 모바일 헬스 서비스와 가장 적합하다고 판단하였다. 감정인식 서비스를 구현하고자 소셜 네트워크 서비스와 1차원 감정 모델을 시스템의 소스로 설정한 감정인식 시스템의 프로세스 설계를 하여 개발하였다. 뿐만 아니라, 본 시스템이 모바일 헬스 애플리케이션에서 어떻게 사용 가능할지 제안하고자 설득형 기술과 결합하였다. 결과적으로 사용자의 5가지 감정과 감정이 지속되는 시간에 따른 15가지의 제안을 포함하는 가이드라인과 구체적 서비스 방안 제안하였다. 이에 본 연구는 기존의 헬스 애플리케이션이 정신적 건강, 감정적 건강과 같은 개인의 심리적 컨텍스트까지 고려하는 제안형 서비스로 나아가기 위한 지침이 될 것으로 기대하는 바이다.
본 연구는 이용-충족이론의 관점에서 SNS 이용동기에 관해 진행된 연구를 토대로 이용동기에 대한 검토를 실시하고, 이용과정을 통해 형성된 관여도가 만족으로 형성되는 구조를 살펴보고자 한다. 또한 남성과 여성간의 이용동기, 감정적/인지적 관여, 만족의 형성구조를 비교하여 성별 차이에 따른 전략적 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 구조방적식모형을 설정하고 SNS 이용경험이 있는 306명의 데이터를 Lisrel로 분석하였다. 정보추구동기와 자아표현동기가 감정적 관여에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 이를 제외한 나머지 가설은 채택되었다. 이에 추가적으로 성별에 따라 비교해 보기위해 남성집단과 여성집단의 경로분석을 실시하였다. 그 결과, 남성의 경우는 정보추구동기, 오락적동기, 자아표현동기가 높은 경우에 감정적 관여가 높아지며, 오락적동기가 높은 경우만 인지적 관여가 높아지는 것으로 나타났다. 여성의 경우에는 사회적동기와 오락적동기가 감정적 관여와 인지적 관여를 높이는 것으로 나타나 만족으로 이어졌고, 정보추구동기와 자아표현동기는 감정형성에 영향을 미치지 않았다.
인터넷 기술이 급속도로 발전함에 따라서 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 나타나고 있다. 특히 스마트 기기들이 발전함에 따라서 소셜 네트워크 상에는 멀티미디어 콘텐츠가 넘쳐나고 있다. 그러나 불법적 목적을 가진 사용자에 의해 발생하는 범죄도 증가하면서 멀티미디어 포렌식을 이용한 콘텐츠 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 사회적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 포렌식 기술의 하나로 디지털 동영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술을 제안한다. 먼저 모폴로지 필터링을 이용한 센서 패턴 노이즈 추출하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 참조 장치에서 촬영한 참조 동영상의 센서 패턴 노이즈를 추정하고, 검사 동영상에서 센서 패턴 노이즈를 추출한다. 그리고 두 센서 패턴 노이즈 사이의 유사성 계산을 통하여 검사 동영상이 참조 장치로 촬영을 했는지 판별을 수행한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, 콤팩트 카메라, 캠코더, 액션캠 및 스마트폰 등을 포함한 총 30대의 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 96%의 판별 정확도를 달성하였다.
인적 네트워크는 지식공유의 중요한 창구로서 암묵적 지식을 비롯한 다양한 정보문제에 주요한 해결 수단이 될 수 있다. 특히 조직에서 1인으로 구성된 학교도서관의 사서교사(또는 사서)의 경우, 업무를 위한 인적 네트워크는 조직 내부 구성원보다는 동일 직무를 담당하는 조직 외부인과의 관계가 효과적일 수 있다. 이에 본 연구는 1인 사서교사의 업무 관련 인적 네트워크 특성을 탐색하고 이러한 네트워크 특성과 직무 만족 및 역할 모호성 해소와의 관계성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 서울시 지역 내 사서교사 네트워크 협의회 1곳을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 설문데이터는 소셜네트워크분석(SNA: social network analysis) 방법을 활용하여 분석하였다. 연구결과, 사서교사의 인적 네트워크는 네트워크 협의회 내 대표 교 이력의 사서교사를 중심으로 업무 도움 관계가 활발하였으며, 저 경력의 초임 교사에게는 업무 도움을 요청할 수 있는 대상이 적은 특징이 확인되었다. 또한 개인의 인적 네트워크 특성은 직무 만족과 역할 모호성 해소에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 1인 사서교사의 업무 관련 정보문제 해결을 위한 사서교사 간 협력 및 네트워크의 활성화 방안의 필요성을 제안하였다.
불법 프로그램을 이용한 게임 내 봇은 개인에서 조직으로 확장되고 있으며, 불량조직인 작업장을 통해 온라인 게임 산업에 심각한 문제를 야기하고 있다. 게임 봇을 효율적으로 관리하고 많은 게임머니를 취득하기 위해, 게임 봇들을 온라인 게임 내 소셜 커뮤니티인 길드로 구성하여 봇 길드 활동을 하는 작업장이 존재한다. 게임 사업자들은 게임 봇 탐지 알고리즘을 이용해 봇을 탐지하고 있지만, 이러한 탐지 알고리즘은 작업장의 일부만 탐지가 가능하다. 본 논문에서는 일반 길드와 봇 길드의 특징을 추출하여 분석하고, 봇 길드로 활동하는 작업장을 탐지 할 수 있는 방법을 제안한다. 봇 길드와 일반 길드를 구분하기 위해 개인거래와 경매장 거래, 채팅 패턴을 분석하고, 분석한 결과를 중심으로 봇 길드를 탐지할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 기법을 국내 유명 온라인 게임의 실제 데이터 샘플에 적용한 결과, 효율적으로 봇 길드를 탐지해 낼 수 있음을 확인 할 수 있었다.
This study aimed at examining fashion consumers' awareness during the COVID-19 pandemic. Big data analysis methods, such as text mining, social network analysis, and regression analysis, were applied to user posts about fashion on Korean portal websites and social media during COVID-19. R 3.4.4, UCINET 6, and SPSS 25.0 software were used to analyze the data. The results were as follows. In researching the popular fashion-related topics during COVID-19, the prevention of infection and prophylaxis were significant concerns in the early stage (Jan 1 to Jan 31, 2020), and changed to online channels and online fashion platforms. Then, various topics and fashion keywords appeared with COVID-19-related keywords afterwards. Fashion-related subjects concerned prophylaxis, home life, digital and beauty products, online channels, and fashion consumption. In comparing fashion consumers' awareness during COVID-19 with SARS and MERS, "face masks" was the common keyword for all three illnesses; yet, the prevention of infection was a major consumer concern in fashion-related subjects during COVD-19 only. As COVD-19 cases increased, the search volume for face masks, shoes, and home clothes also increased. Consumer awareness about face masks shifted from blocking yellow dust and micro-dust to the sociocultural significance and short supply. Keywords related to performance turned out to be the major awareness as to shoes, and home clothes were repurposed with an expanded range of use.
본 연구의 목적은 비교문화적 관점에서 공유경제 거래 및 공유자원에 대한 미국 소비자의 주관성 가치체계 유형을 탐색하는 것이다. Q방법론을 적용하여 미국 공유경제 소비자의 심리적 세분화 유형과 유형별 차별화된 특성을 발견하고 이론적 개념을 정의한다. 분석결과를 통해 응답자(P표본)의 심리적 세분화의 과정 및 가치구조(스키마타)의 특성을 해석하고 논의하는데 연구주제의 초점을 맞춘다. 연구의 과정은 공유경제 서비스 관련 40개의 Q표본을 구성하고, 이어 QUANL 분석 도구를 사용하여 수집된 24명의 P표본 Q소팅 데이터를 분석하여 유형화하였다. 결과적으로 3개의 P표본 유형을 발견하였고, 제1유형(소셜슈머 형), 제2유형(스마슈머 형), 제3유형(리서슈머 형)으로 구분하여 소비자 세분시장의 특성을 심도 있게 고찰하였다.
본 연구에서는 에이전트 모형 기반 시뮬레이션 기법을 이용하여 국내 중형 고급승용차 제품시장에서 경쟁 제품들의 확산 다이나믹스를 예측하기 위한 환경조건을 도출하고자 민감도 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 소비자의 구매 특성과 행동을 모방한 소비자 에이전트 모형을 이용하며 사회적 네트워크로 연결된 소비자 에이전트들의 집단은 하나의 가상시장을 이룬다. 제품을 구매한 소비자 에이전트가 이웃 에이전트들에게 제품정보를 전달함으로써 실제 시장처럼 구전현상이 나타나고 이는 잠재적 소비자 에이전트들의 제품선택에 영향을 주게 되어 확산 다이나믹스 패턴이 변화하게 된다. 가상시장의 확산 다이나믹스가 실제 시장의 확산다이나믹스를 반영하기 위해서는 초기채택자 비율, 사회적 네트워크의 구조, 소비자 에이전트의 구매시점 결정방법 등의 가상시장 환경설정이 중요하다. 그러나 이러한 환경조건들은 실제시장에서 측정하기가 어렵기 때문에 본 연구에서는 다양한 환경조건하에서의 확산다이나믹스패턴을 실제 데이터와 비교 분석하여 적합한 환경조건을 찾고자 한다.
지난 10여 년간 프라이버시 문헌에서 중요한 연구흐름들 중의 하나는 자기노출과 관련한 의사결정 과정인 비용-혜택 분석에 영향을 미치는 요인들을 발견하는 것이었다. 그러나 인간의 행동은 인지적 요인뿐만 아니라 정서적 요인에 의해서도 크게 영향을 받음에도 불구하고, 기존 연구에서 발견된 요인들 대부분은 인지적 속성을 갖는 요인들이었다. 본 연구는 이러한 불균형적 상황에 대한 인식을 토대로 자기노출 의사결정에 영향을 미치는 정서적 요인으로서 SNS 즐거움과 SNS 피로감의 역할을 검토한다. 데이터 분석결과, 자기노출 의사결정에 대한 이러한 정서적 요인들의 영향이 적지 않고, 또한 SNS 피로감 보다 SNS 즐거움의 영향 정도가 크다는 사실을 발견하였다. 정서적 요인들과 의사결정 요인들 사이의 관련성은 일치효과 메커니즘에 의해서 긍정적 정서는 긍정적 평가요인에만(혜택요인), 부정적 정서는 부정적 평가요인에만(비용요인) 차별적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 분석결과를 토대로 향후 연구를 위한 의미있는 시사점들을 논의한다.
Purpose: This study aimed to identify the main keyword, network structure, and main topics of the national petition related to "nursing" in South Korea. Methods: Data were gathered from petitions related to the national petition in Korea Blue House related to the topic "nursing" or "nurse" from August 17, 2017, to May 9, 2022. A total of 5,154 petitions were searched, and 995 were selected for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were analyzed using the Netminer 4.5.0 program. Results: Regarding network characteristics, a density of 0.03, an average degree of 144.483, and an average distance of 1.943 were found. Compared to results of degree centrality and betweenness centrality, keywords such as "work environment," "nursing university," "license," and "education" appeared typically in the eigenvector centrality analysis. Topic modeling derived four topics: (1) "Improving the working environment and dealing with nursing professionals," (2) "requesting investigation and punishment related to medical accidents," (3) "requiring clear role regulation and legislation of medical and nonmedical professions," and (4) "demanding improvement of healthcare-related systems and services." Conclusion: This is the first study to analyze Korea's national petitions in the field of nursing. This study's results confirmed both the internal needs and external demands for nurses in South Korea. Policies and laws that reflect these results should be developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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