본 연구는 직장인들이 정상근무시간 동안에 스마트폰 인스턴트 메신저를 개인적인 목적으로 이용하는 행동이 직무성과에 미치는 영향 정도를 파악하기 위하여 진행되었다. 이를 위해 스마트폰을 사용하는 직장인을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 여기서 얻어진 데이터를 분석하기 위하여 구조방정식모델을 사용하였다. 구조방정식모델의 설계는 직장외부 지인 및 직장동료와의 인스턴트 메시징을 직무성과에 직접적인 영향을 미치는 요인으로 구성하였다. 또한 업무 특성은 직장 동료 및 직장 외부 지인과의 인스턴트 메시징과 직무성과간의 조절변수로 설정하였다. 분석결과는 첫째, 직장외부 지인과의 인스턴트 메시징 활동은 직무성과에 부정적인 영향을 미치며, 그 영향정도는 상호의존성이 높은 업무에 있어서 더 큰 것으로 판명되었다. 둘째, 직장동료와의 인스턴트 메시징 활동은 직무성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.
SNS는 오프라인의 인간관계를 온라인 공간으로 가져와 일상 및 관심사를 공유하여 인간관계를 형성하도록 하는 서비스이다. 특히, SNS를 통한 마케팅은 비용이 오프라인에 비해 확실히 저렴할 뿐만 아니라, 확산력은 다른 어떤 매체와 비교할 수 없을 만큼 크다. 따라서 많은 기업들이 SNS를 광고 플랫폼의 한 영역으로 인식하고, 이를 통한 마케팅에 꾸준히 투자하고 있다. 또한, 스마트폰 보급의 확산과 함께 SNS를 이용하는 청소년들이 급속도로 증가해가고 있으며, 이에 따라 SNS 광고에 대한 노출 정도 또한 높아지고 있다. 하지만 청소년들은 자신의 소비결정에 대한 가치관 확립이 불완전하여 외부 요인들이 구매의사에 미치는 영향이 크기 때문에 SNS 광고는 청소년들에게 적지 않은 영향을 줄 것이라고 판단되었다. 따라서 본 연구에서는 청소년들의 구매행동에 SNS광고가 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 한다.
이 연구는 과학 관련 사회적 쟁점의 온라인 토론의 특징을 드러내고 이를 포스트모더니즘의 관점에서 해석하여 그 시사점을 제공하고자 한다. 연구 내용은 광우병과 관련된 과학적 주장 및 사회, 경제, 정치적 쟁점 간의 연결 관계를 보여주며 텍스트의 독창성, 저자와 독자의 관계, 발화 목적에 따른 특징을 드러내는 것이다. 이에 따라 본 연구는 온라인을 통한 사회적 논쟁의 대표적 사례인, 2008년 수입 쇠고기 논쟁을 중심으로 포털 사이트의 토론 게시판 66개의 글을 분석하였다. 연구 결과, 텍스트는 광우병과 관련된 5가지 과학적 논쟁 - 광우병의 발병원인, 변형 프리온의 검출 위치, 변형 프리온 섭취량과 인간 광우병의 발병 관계, 광우병에 대한 한국인의 유전적 취약 여부, 치매환자 증가와 광우병 사이의 상관관계 - 을 담고 있었다. 각 주장은 국내 소고기 시장의 파급 효과, 수입소 위생 및 사육환경, 무역 보복 가능성 등 다양한 사회적, 경제적, 정치적 문제가 얽혀 있었다. 독창성의 관점에서 텍스트는 짜깁기와 '펌', 독자에 의한 간섭을 통해 저자의 권한이 약화되고 집단적 특징의 글쓰기를 보여주었다. 나아가 저자와 독자 간의 거리를 좁히기 위해 저자의 정체성이나 개인적인 이야기들이 텍스트 속에 소개되었다. 발화 목적의 관점에서는 체계적인 논리와 정보의 전달보다는 감정 표현이나 행동의 변화가 중심이 되는 경향이 나타났다.
본 연구에서는 인터넷 점포에서 의류상품 구매후기를 작성하는 동기의 유형을 규명하는 한편 작성 동기 유형에 따라 인터넷 점포 고객들을 범주화하고, 각 집단의 작성행동, 인터넷 구매 행동, 인구사회적 특성의 차이를 규명하였다. 초점집단 면접과 온라인 서베이를 통해 연구되었으며, 정량적 연구에서는 의류상품 구매후기를 읽은 경험과 작성한 경험이 많은 국내 인터넷 점포 여성 고객 252명을 대상으로 자료가 수집되었다. 연구결과, 인터넷 점포에서 구매후기를 작성하는 동기 유형은 이타적 정보 공유, 불만해소 및 보복, 경제적 보상 추구, 상품 개발 지원, 감동 표현으로 나타났다. 특히, 작성행동에 대한 영향력이 큰 동기는 이타적 정보 공유 동기와 경제적 보상 추구 동기였다. 인터넷 점포 고객은 작성동기 유형에 따라 소비자 옹호 집단, 이익 추구 집단, 중도적 집단으로 범주화되었으며, 세 집단은 구매후기 작성행동, 인터넷 구매빈도, 인구사회적 요인들에서 차별적 특성을 보였다. 소비자 옹호 집단과 이익 추구 집단을 대상으로 인터넷 점포 구전 채널 관리 방안이 제시되었다.
모바일 디바이스의 발달은 사용자가 언제 어디서나 원하는 서비스에 접근하고, 정보를 소비할 수 있는 환경을 마련했다. 이에 맞춰 다양한 연구들이 모바일 사용자의 정보 접근성을 향상 시키기 위한 개인화 방법을 제안해 왔다. 하지만, 이와 같은 개인화는 사용자 개인과 관련된 정보를 요구하기에, 사용자 정보에 대한 보안과 관련된 우려를 낳고 있다. 이를 해결할 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 사용자 정보를 사용자의 온라인 혹은 오프라인 상의 행동 패턴으로부터 추정하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 SNS(Social Network Service) 상에서의 사용자 패턴과 사용자 간 물리적인 근접성 패턴을 분석하여 사용자 개인의 정보와 타 사용자와의 사회 관계정보를 식별하는 사용자 정보 식별 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 SNS 텍스트와 GPS 데이터에 기반한 POI(Point of Interest) 패턴으로부터 사용자의 나이, 성별 등 개인정보를 식별하고, 사용자 GPS 데이터를 이용하여 얻어진 사용자 간 근접성 패턴을 이용하여 두 사용자 간의 가족, 동료 등 관계 정보를 추정한다. 각각의 사용자 식별 모듈은 해당 데이터의 특성을 고려하여 SNS 데이터의 노이즈와 사용자 GPS 데이터의 손실을 감안함으로써 더 정확한 사용자 식별 성능을 보이도록 설계되었다. 이를 검증하기 위한 실험에서 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였으며, 이는 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 데이터의 특성을 효과적으로 반영하고 있음을 의미한다.
강화학습의 대표적인 알고리즘인 Q-Learning은 상태공간의 모든 상태-행동 쌍(state-action pairs)의 평가값이 수렴할 때까지 반복해서 경험하여 최적의 전략(policy)을 얻는다. 상태공간을 구성하는 요소(feature)들이 많거나 요소의 데이타 형태가 연속형(continuous)인 경우, 상태공간은 지수적으로 증가하게 되어, 모든 상태들을 반복해서 경험해야 하고 모든 상태-행동 쌍의 Q값을 저장하는 것은 시간과 메모리에 있어서 어려운 문제이다. 본 논문에서는 온라인으로 학습을 진행하면서 비슷한 상황의 상태들을 클러스터링(clustering)하고 새로운 경험에 적응해서 클러스터(cluster)의 수정(update)을 반복하여, 분류된 최적의 전략(policy)을 얻는 새로운 함수근사(function approximation)방법인 Q-Map을 소개한다. 클러스터링으로 인해 정교한 제어가 필요한 상태(state)는 규칙(rule)으로 추출하여 보완하였다. 미로환경과 마운틴 카 문제를 제안한 Q-Map으로 실험한 결과 분류된 지식을 얻을 수 있었으며 가시화된(explicit) 지식의 형태인 규칙(rule)으로도 쉽게 변환할 수 있었다.
인터넷이 경제사회활동의 플랫폼(platform)이 되면서 온라인상의 개인정보보호가 중요한 이슈가 되고 있다. 정보통신기술의 발달로 개인정보 수집 및 활용은 더욱 쉬워지고 있고, 개인정보가 타깃(target) 광고나 맞춤형 서비스 제공을 위한 수익모델의 기초가 되면서 중요한 경제재(economic goods)의 하나가 되고 있다. 이에 따라 개인정보에 대한 기존의 기술적 접근위주에서 더 나아가 개인정보를 시장에서 거래되는 재화(goods)로 보고 소비자와 기업이 자신에게 가장 유리한 결과를 얻기 위해 최선을 다하는 경제학적인 관점에서 새로운 접근이 절실히 요청되고 있다. 본 연구는 개인정보를 하나의 재화로 간주하고 이 재화를 중심으로 소비자와 기업이 어떻게 행동을 하며, 시장의 힘에 의해서 사회적으로 바람직한 결과가 자연스럽게 달성될 수 있는 지를 게임이론의 틀 속에서 분석하고자 한다. 그리고 개인정보보호를 둘러싼 기업과 소비자의 행동이 상황연동적(state dependent)으로 결정됨에 따라, 개인정보문제가 시장의 힘에 의해 자율적으로 해결(self-correction)되는 데는 한계가 있음을 보여준다. 이의 해결책으로 정부가 시장에 개입하여 기업이 개인정보보호원칙을 잘 준수하는 지 여부에 대한 평판도(reputation) 정보를 수집하여 제공하는 넛지정책(nudge policy)을 실시하고 개인정보보호원칙을 위반한 기업에 대해서는 페널티(penalty)를 강화하는 것이 필요함을 제기한다.
탐색자에 따라 탐색결과에 상당한 개인차가 들어 남에 따라 탐색에 영향을 미치는 탐색자의 개인적 특성에 관한 관심이 고조되고 있는 실정이다. 본 논문은 탐색에 영향을 미치는 탐색자 변인으로 상정되는 탐색훈련, 경험, 주제지식, 지적 능력, 인지양식, 태도, 탐색스타일 등에 관해 수행된 연구를 중심으로 문헌연구를 수행하여 탐색성과에 영향을 주는 탐색자 관련 변인을 파악하고자 한다. 놀랍게도 탐색훈련이나 탐색경첩은 탐색성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 주제지식이 있는 탐색의 경우와 주제지식이 없는 탐색의 경우, 경험자와 미경험자의 탐색행태에 있어서는 차이가 발견되었다. 탐색자의 지적 능력이 탐색결과에 미치는 영향은 미미한 것으로 나타났다. 인지양식의 경우 장의존/장독립 인지양식만이 탐색결과의 차이에 대해 설명을 하고 있다. 탐색자의 탐색에 대한 태도는 다양한 것으로 나타났으며 탐색에 대한 태도는 탐색행동에 반영되는 것으로 밝혀졌다. 탐색자들의 탐색스타일 또한 다양한 것으로 나타났으며 탐색스타일에 따른 탐색성과와의 관계를 조사한 연구는 아직까지 발견되지 않고 있다. 탐색자의 개인적 특성에 따라 탐색행동이나 탐색결과에 상당한 개인차가 존재하지만 이 차이가 유의미하기에는 연구논문들의 검증력이 약한 것으로 나타났다.
개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having
디지털 환경하에서 소비자들의 제품 및 서비스 구매 형태가 변화하고 있으며 특히 문화콘텐츠에 대한 소비자의 태도와 소비 행동이 변화하고 있다. 소셜네트워크서비스(SNS)와 같이 고객간 상호작용이 확대된 경우에는 소비자의 정보적 참여가 확대되고 온라인과 오프라인에서의 문화콘텐츠 소비관련 태도에도 영향을 줄 것을 예상할 수 있다. 본 연구에서는 SNS를 사용하는 디지털 환경의 특성을 구분하고 디지털 환경의 특성이 소비자의 문화콘텐츠 구매의도에 어떠한 영향을 주는 가를 확인하고자 하였다. 두차례의 설문조사를 실시하여 첫 번째 연구에서는 SNS를 사용하는 디지털 환경 특성을 정리하였고 이를 바탕으로 두 번째 연구에서는 구조방정식을 이용하여 디지털 환경 특성과 소비자의 정보적 참여 및 감정적 애착, 소비자 구매의도의 관계를 확인하였다. 연구 결과 디지털 환경의 특성으로 정보적 상호작용성, 정보적 연결성, 정보적 신뢰성을 확인하였고 이는 소비자의 정보적 참여를 촉진하며 소비자의 문화콘텐츠에 대한 감정적 애착에 영향을 주고 궁극적으로 문화콘텐츠의 관람의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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