뉴욕공공도서관(The New York Public Library)은 전문분야로 특화된 대학원 수준의 4개의 연구도서관과 85개의 지역분관을 가리키는 복합관의 총칭이다. 뉴욕시는 인구 800만의 5개의 행정구역으로 이루어지는데, 뉴욕공공도서관은 맨해튼, 브롱크스, 스태튼섬의 3개지구 330만명을 서비스 대상으로 하고, 나머지 2개 지구를 브루클린공공도서관, 퀸즈공공도서관이 관할한다. 연간 예산은 2억8천만달러에 달하며, 2003년의 통계에 따르면 방문이용자가 150만명, 홈페이지 이용자도 1,000만명에 이른다고 한다. 놀라운 것은 운영이나 규모면에서 세계 제일로 손꼽히면서도 공립(公立)이 아니라 비영리민간단체(NPO)가 운영하는 공공(公共) 도서관이라는 것이다. 뉴욕공공도서관은 설립부터 독지가들이 기부 등을 통해 도서관 활동에 깊이 관여하면서 행정과의 독특한 협력관계를 발전시켜왔다. 이러한 전통에 의거한 퍼블릭 프라이빗 파트너십(Public Private Partnership)은 뉴욕공공도서관의 핵심으로 보다 풍부한 서비스의 제공을 가능하게 하였다. 이에 본 연구는 우리나라와 달리 예산확보를 위한 경비가 일정부분 상정되고 있는 뉴욕공공도서관의 자금조달 비즈니스 모델에 대한분석에 중점을 두었다.
최근 사물에 각종 센서와 통신을 내장하여 연결한 IoT기술과 노령인구의 증가로 인한 헬스케어 시스템이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 헬스케어와 IoT의 융합으로써, 건강관리를 위해서 많은이들이 활용하는 헬스클럽 운동기구의 관리를 위한 IoT 시스템의 설계를 해본다. 헬스클럽 관리 시스템은 헬스클럽 운동기구에 각종 측정 센서를 부착하여 중앙에서 관리하고, 헬스클럽 사용자는 모바일 시스템을 통해서 운동기구의 상태, 운동량, 사용량등을 통계화하여 본인의 건강을 효율적으로 관리할 수 있다.
본 연구에서는 한국복지패널 10차년(2015년)도 자료를 이용하여 베이비부머세대의 삶의 만족에 영향을 미치는 요인에 대한 통합적 접근을 시도하고자 한다. 삶의 만족에 영향을 미치는 변인으로는 성별, 교육수준, 건강상태 등의 인구학적 요인, 경제적 요인으로 가구소득, 심리적 요인으로 우울과 자아존중감, 사회적 요인으로 신뢰와 상호호혜성, 가구수준과 종사상 지위 등을 독립변수로 설정하여 기술통계분석, 상관분석, 회귀분석 등을 실시하였다. 분석결과, 베이비부머의 삶의 만족에 대해 건강상태(B=.236, t=9.914, p<.001), 가구소득(B=.131, t=4.535, p<.001), 우울(B=-.186, t=-7.568, p<.001), 자아존중감(B=.286, t=11.080, p<.001), 신뢰(B=.049, t=2.128, p<.05), 종사상 지위(B=.081, t=3.284, p<.01) 등이 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
2001년 하반기 이후 디지털 TV 시대가 열리면서 채널의 수와 그에 따른 프로그램의 수가 폭발적으로 증가했다. 그리하여 기존의 방법으로는 시청자가 원하는 프로그램을 선택하는 것이 어려운 일이 되었다. 이 문제를 해결하는 방안으로서 pEPG(personalized Electronic Program Guide)가 많이 연구되어 왔으며 본 논문에서는 pEPG를 위한 추천 방법에 대해 연구하고자 한다. 기존의 추천 방법은 내용기반추천과 협업추천이 대표적인데, 이들은 어느 한족이 우월하다기 보다 각각의 단점을 상호보완해주는 관계에 있다. 각 추천 방법이 TV환경의 pEPG에 적용될 때는 어떤 장단점이 있는지 살펴보고, 이에 인구통계학적추천을 혼합한 기법을 제안한다.
최근 인구 고령화 시대에 맞춰 개인건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 헬스케어에 대한 관심이 집중되고 있으며, 스마트 기기나 웨어러블(wearable) 기기를 이용한 다양한 헬스케어 서비스들이 등장하였다. 특히 건강한 삶을 유지하는데 필수적으로 요구되는 수면에 관련 서비스들이 존재하지만, 사용자에게 실질적인 효용성을 제공하는 것에는 한계를 드러낸다. 본 논문에서는 사용자 자신의 수면 상태를 점검하여 올바른 수면 습관을 유도할 수 있도록 사용자의 수면주기를 시각화시키는 연구를 수행한다. 이를 위해 데이터 통계와 시각화에 적합한 언어인 R을 사용하여 사용자의 수면 데이터를 분석하여 시각화한다.
2019년 도시계획현황 통계에 따르면 우리나라 국민의 90% 이상이 도시에 거주하고 있는 것으로 나타났다. 도시의 인구증가는 불투수면적 증가, 표면유출 증가, 침투량감소 등 도시 물순환의 왜곡을 발생시키며 건전한 물순환을 저해시키는 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 도시 물순환을 저해시키는 요인을 평가할 수 있는 지표를 개발하기 위하여 물순환 관련법, 물순환 및 물관리를 위한 조례, 국내외 연구 사례를 조사하였으며 국내에서 수행된 다양한 지표 연구결과물을 분석하였다. 물순환 지표를 특정할 수 있는 6개의 키워드를 선정하여 105건의 논문 및 보고서를 검토하였으며, 최종적으로 49건을 선정하였다. 선정된 문헌별 지표를 수요·공급, 이수·치수, 수질·생태로 구분하여 정보를 분리화 한 후 분리된 정보를 유사한 지표별로 통합하여 세부지표를 도출하였다.
대한민국은 고령화 사회에 접어들었다. 본 연구에서는 서울시 지하철 무임승차를 대표로 선정하여 서울시의 노인인구 특성, 지하철 이용행태를 고려한 정책대안을 모색함으로써 지하철 적자 문제의 해결 방안을 제안하였다. 공공 데이터를 통해 통계분석을 하고, Linear Regression 분석을 통해 결과를 예측하였다. 예측한 결과에 노인의 소득수준을 반영하여 손실 비용이 어떻게 변화하는지 비교하였다.
본 연구는 최근 서울시의 모든 지역이 과밀억제권역에 해당되는 문제를 해결하는 방법을 분석하였다. 서울시 행정동별 소득수준, 사업체 통계, 거주인구 데이터, 매출액, 대중교통 승차 승객 수 등의 변수를 활용하여 2번의 클러스터링을 거쳐 진행하였다. 2번에 걸쳐 클러스터링 된 군집별 특징을 바탕으로 서울시 내 미비 업종 진단을 제안한다.
This study explores the relationship between various user factors and the level of trust in ChatGPT, a sophisticated language model exhibiting human-like capabilities. Specifically, we considered demographic characteristics such as age, education, gender, and major, along with factors related to previous AI experience, including duration, frequency, proficiency, perception, and familiarity. Through a survey of 140 participants, comprising 71 females and 69 males, we collected and analyzed the data to see how these user factors have a relationship with trust in ChatGPT. Both descriptive and inferential statistical methods, encompassing multiple linear regression models, were employed in our analysis. Our findings reveal significant relationships between user factors such as gender, the perception of prior AI interactions, self-evaluated proficiency, and Trust in ChatGPT. This research not only enhances our understanding of trust in artificial intelligence but also offers valuable insights for AI developers and practitioners in the field.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.13-22
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2013
무선으로 응용 프로그램을 다운받아 실행하고 수많은 응용 프로그램들을 통신 접속이 없어도 실행이 가능하다는 점으로 인해 스마트폰 중독이 인터넷 중독보다 심각한 상태이지만 아직까지 스마트폰 중독과 관련된 연구가 부족한 상태이다. 한국정보화진흥원에서 개발한 스마트폰 중독 검사 척도인 S-척도는 문항수가 많아 응답자들이 진단 자체를 회피할 수도 있으며 인구통계학적 변인도 고려하지 않은 상태에서 체크한 문항들에 대한 총점만으로 중독여부를 진단하므로 정확하게 진단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인구통계학적 변인을 포함한 여러 문항들을 추가한 자료들을 대상으로 먼저 스마트폰 중독에 영향을 미치는 중요한 요인들을 추출해 보았다. 추출한 축소문항을 대상으로 데이터마이닝기법 중 하나인 신경망을 이용하여 분류를 하였다. 신경망 학습알고리즘 중에서 BP학습 알고리즘과 다중 SVM을 이용하여 학습을 시켜 비교, 분석 해 본 결과 다중 SVM의 학습율이 조금 더 높게 나타났다. 본 논문에서 제안한 다중 SVM을 이용하여 학습을 한 자가진단 시스템을 이용하면 자료들의 급격한 변화에 대해 뛰어난 적응성을 가지므로 빠른 시간 내에 자신의 중독여부를 정확하게 자가진단 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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