와이브로 서비스는 유선통신시장이 정체됨에 따라 국내 유선사업자의 새로운 성장 동력으로 주목받고 있으며, 84개 도시에 대규모 투자가 계획되어 있다. 하지만 신기술의 특성상 많은 소비자 설문에도 불구하고 와이브로의 시장성과는 매우 불확실한 것으로 받아들여지고 있으며, 자칫 대규모 투자에도 불구하고 시장성과가 미약할 경우 해당 기업뿐 아니라 국가적으로도 막대한 손실이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구는 소비자 성향을 고려하여 효과적인 와이브로 투자 전략을 도출하는 것을 목적으로 한다. 특히 본 연구에서는 시뮬레이션 기법을 사용하여 와이브로에 대해 인지된 가치와 소비자의 이동성향을 반영한 서비스 커버리지 전략을 도출하였다. 본 연구의 결과에 따르면 소비자의 이동성향이 높을 경우에는 인구가 가장 많은 지역을 중심으로 서비스 제공지역을 확장하는 전략이 상대적으로 좋은 성과를 보였다. 소비자의 이동성향이 중간이면서 와이브로의 가치가 높을 경우에는 이동성향을 반영한 구역(cluster) 커버리지 전략이 상대적으로 좋은 성과를 나타냈다. 또한 이동성향이 낮을 경우에는 구역 커버리지 전략과 사람이 많은 곳을 대상으로 서비스를 제공하는 전략이 좋은 성과를 보였다.
일반적인 경로 생성 기법에서는 거리가 가장 짧은 최단경로 및 시간이 적게 소요되는 빠른 경로와 같이 사용자의 이동 성향을 고려하지 않고 경로를 생성하였다. 하지만 사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 하지만 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천 받는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 과거 궤적 데이터를 통해 사용자의 이동 성향을 암시적으로 추출하고 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.
사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 그러나 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천받는 경향이 있다. 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.
본 연구에서는 이동 유형을 지역 내 이동과 지역 간 이동으로 구분하여 각각의 원인을 고찰하는 한편 두 가지 유형의 상호 연계성을 이동 후 관찰되는 자가소유에 기초하여 분석하였다. 본 연구에서는 통계청에서 제공하는 1980년부터 2000년까지의 인구주택총조사(Census)를 활용해 우리나라 인구이동의 일반적 특성을 고찰하고 기존의 이동거리에 관한 가설을 검증하는 한편, 이동형태에 따른 자가소유의 결정요인을 분석하였다. 분석 결과 지역 간 이동과 지역 내 이동의 연계를 밝혀주는 Goodman의 세 가지 가설과 Roseman의 조정이동 가설은 우리나라에서 대부분 성립하지만 이러한 경향은 감소하는 추세인 것으로 나타났다. 이동거리에 따른 이주경력 결정요인을 살펴보면 연령이 낮을수록, 차가 거주자일수록, 교육수준이 높을수록, 가구원수가 적을수록 이동성향이 증가했다. 시간이 경과함에 따라 여성의 반복이동 성향이 증가하며 유배우자의 이동성향은 감소하였다. 단거리 이동의 경우여성의 이동성향이 남성에 비해 우세했다. 지역적 특성을 고려하기 위해 통제된 변인 중 보다 앞선 시기에 실업률이 부(-)인 지역으로 향하던 이주가 조사시점과 가까운 시기에는 정(+)인 지역으로 변화한 점과, 교원수 변인이 동일시기 정(+)인 지역에서 부(-)인 지역으로 변화한 점은 주목할 만하다. 이주 후 자가를 소유할 확률은 지역 간 이동에서 여성이 더 높았으며 연령이 증가할수록 확률이 증가하는 것으로 나타났다. 직업유형별로 살펴보면 판매직과 기능적의 경우 이동 후 자가를 소유할 확률이 가장 낮았으며 전문직 종사자는 가장 높은 확률을 보였다. 제주지역으로 이주한 가구가 타지역 이주가구에 비해 자가소유확률이 낮았으며 지가가 높은 지역을 목적지로 택한 가구일수록 자가소유 경향은 낮아졌다. 이동성향이 높은 가구는 자가소유 가능성이 낮은 것으로 나타났다.
본 논문은 사용자의 이동 패턴에 기반한 효율적인 이동 멀티캐스트 기법을 제안한다. 본 논문은 멀티캐스트 서비스를 받기 위해 소요되는 전체 지연 시간을 줄이기 위한 방법으로 이동 노드의 반복적인 이동 성향을 정의한다. 정의된 이동 성향을 바탕으로 지역의 범위에 속하는 외부 에이전트들은 멀티캐스트 라우팅 트리를 활성화된 상태로 유지함으로 이동 노드가 재방문 했을 경우 지연 없이 멀티캐스트 서비스를 즉시 받을 수 있다. 수학적 분석모델을 이용하여 제안된 방안의 성능을 증명하며, 분석 결과는 제안된 방식이 기존의 연동방식 보다 전체 처리 비용과 서비스 지연 시간 측면에서 우수하다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 소비자가 이동통신 서비스에 애착하게 되는 심리적 구조를 연구하였다. 연구결과, 첫째, 제품군 혁신성향은 소비자가 이동통신 서비스를 신뢰하고 긍정적 감정을 갖는데 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 소비자가 이용하는 이동통신 서비스에 대한 신뢰가 높으면 해당 서비스에 대한 감정도 더욱 긍정적으로 나타났다. 셋째, 소비자가 이용하는 이동통신 서비스를 높게 신뢰하면 사랑의 애착이 강하게 나타났지만, 관계의 애착에 유의한 영향을 미치지는 않았다. 넷째, 소비자가 이동통신 서비스에 대해 긍정적 감정을 갖게 되면 사랑의 애착과 관계의 애착이 높았다. 이러한 연구결과들은 소비자의 이동통신 혁신성향이 소비자의 서비스 애착에 영향을 미치는 특성의 하나로 중요하게 고려되어야 함을 의미한다.
이동통신서비스 가입자 수에 대한 예측은 이제까지 주로 확산모형(diffusion model)에 의한 신규가입 자 수의 예측을 위주로 발전되어 왔다. 그러나, 소비자들의 다양한 욕구의 변화 및 관련 기술의 발전으로 인하여 디지털이동전화, 발신전용이동전화 등의 신규 이동통신 서비스들이 시장에 소개됨에 따라 기존 이동통신서비스 가입자들중 다수가 그 서비스를 해지하고 새로운 경쟁 서비스로 전환하게 되었다. 이 경우 특정 이동통신서비스의 기존 가입자 중에서 발생되는 해지자 수를 정확히 예측하는 것은 해당 이동통신 가입자 수를 합리적이고 정확히 예측하기 위해 매우 중요한 문제이나, 기존의 연구에서는 해지자 수의 예측을 확산모형을 확장시켜 적용하거나, 설문조사에 따른 방대한 자료의 분석에 의존하여 왔다. 이에 본 연구에서는 이동통신서비스의 기존 가입자가 지니는 해지 특성을 가입시기에 따른 해지성향과 특정시점의 가입자가 나타내는 해지까지의 가입수명분포로 정의하고, 기존의 해지자 수 자료에서 해지성향 및 가입수명분포를 추정함으로써 해지자 수를 예측할 수 있는 모형을 개발하여, 이를 기존의 아날로그 셀룰라폰의 해지자 수 예측에 적용하였다.
본 연구는 근린환경에 대한 거주자의 인지도를 파악하고, 현재 거주하고있는 지역의 근린환경에 대한 만족도를 조사하여 앞으로의 주거이동 성향이 어떻게 나타날 것인가를 예측해보는데 그 목적이 있다. 측정도구의 신뢰도계수($Cronbach's\;\alpha$)는 0.865이며, 분석방법은 빈도, 평균, $x^2$ 검증, t-검증, 일원변령분석 요인분석, 피어슨의 상관계수, 중다회귀분석, 다변량판별분석을 사용하였다. 연구결과는 첫째 '입지성' 속성에 대해 거주자의 인지와 만족이 가장 긍정적이었고 '쾌적성 및 정체감' 에 대해 가정 부정적이었다. 둘째 근린환경 인지도가 높을수록 부인의 교육수준이 높을수록 주거소유권이 자가이고 상가주변지역에 살고 있는 거주자들의 근린환경에 대한 총 만족도가 높게 나타났다. 셋째 거주기간 총 만족도, 주거용도 지역, 주택규모, 소득수준이 주거이동 성향을 판별하는 변인으로 나타났다.
정보 기술의 발전 및 스마트 기기의 활성화로 인해 소셜 네트워크 서비스의 사용자 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 성향을 파악하고 유사한 사용자를 추천하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 사용자의 이동 패턴 분석을 통해 유사한 성향을 가지는 소셜 네트워크 친구를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 정확한 성향을 판별하기 위해 동행인 여부, 방문 시간이 짧은 궤적, 반복적으로 나타나는 궤적을 고려하여 의미 없는 궤적을 제거한다. 의미 있는 궤적 정보만을 이용하여 사용들 사이의 유사도를 계산하여 유사한 성향을 가지는 사용자를 친구를 추천한다. 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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