본 연구는 미국 소비자들이 지각한 온라인 쇼핑속성에 대한 차원을 밝히고. 온라인 속성에 대한 중요성과 상품범주별 구매의도와의 관계를 밝혀 상품범주별 마케팅 전략과 인터넷 소비자 관리 및 교육 프로그램 개발에 기여하고자 하였다. 조사대상자는 가정에서 인터넷을 사용하고 있는 미국 소비자 303 명으로 구성되었으며, 질문지법에 의해 자료 수집되었다. 자료분석을 위해 탐색적 요인분석을 실행하였고, LISREL8에 의해 측정모델과 구조적 관계 모델을 동시에 검증하였다. 자료 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소비자가 지각한 온라인 쇼핑에 대한 속성은 거래 및 비용, 사이트 디자인, 구매유인 프로그램, 상호 관계성의 4개 차원으로 분류되었다. 둘째, 온라인 상품은 구매의도에 따라 인지적 상품, 경험적 상품, 서비스 3개 범주로 분류되었다. 셋째, 지각된 온라인 쇼핑속성의 중요도와 각상품군 구매의도와의 구조적 관계모델을 추정한 결과,“거래 및 비용”은 3개의 상품군에 대한 구매의도에 모두 유의한 영향을 주었으며,“구매유인 프로그램”은 경험적 상품과 서비스에 대한 구매의도에 유의한 영향을 미쳤다. 따라서, 소비자들에게 중요하게 지각되는 인터넷 특정 속성 즉, 보완, 배달 및 비용을 초점으로한 상품범주별 차별화된 이점을 제시하여 효과적인 마케팅 전략을 수립해야 할 것이다. 또한, 전자 상거래와 관련 보완, 환불정책 등에 관한 소비자 교육과 보호법이 요구되고 있다.
급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 빠른 보급, 정보통신 분야의 기술퓨전 현상들은 인터넷을 이용한 다양한 컨텐츠의 개발을 가속화시키고 있다. 특히 멀티미디어 스트리밍 기술은 일반 사용자들에게 동영상은 물론 풍부한 멀티미디어 데이터 전송을 통하여 능동적인 대화형 서비스를 제공할 수 있는 장점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 접속 횟수 및 접속시간 등의 빈도수에 따른 사용자 개인 가중치를 이용하여 사용자에게 보다 친숙하고 흥미를 유발할 수 있는 비디오 데이터 서비스를 제공하고자 하였으며, 카테고리 기반 및 키워드 기반에 따른 사용자 접근 정보를 이용하여 비디오 데이터를 분류하고 선별한 검색 서비스를 제공하고자 하였다. 또한 비디오 브라우징 시스템을 이용하여 사용자가 원하는 항목에 대한 비디오 검색을 장면 검색에서 샷 검색까지 프레임단위로 동영상을 이용하여 브라우징 할 수 있도록 하였으며, 해당 영역의 텍스트 및 관련 정보를 보다 세밀하고 정확하게 브라우징 할 수 있도록 정보를 제공하고자 하였다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 빠른 보급, 정보통신 분야의 기술퓨전 현상들은 인터넷을 이용한 다양한 콘텐츠의 개발을 가속화시키고 있다. 특히 멀티미디어 스트리밍 기술은 일반 사용자들에게 동영상은 물곤 풍부한 멀티미디어 데이터 전송을 통하여 능동적인 대화형 서비스를 제공할 수 있는 장점들을 가지고 있다. 비디오 편집시스템은 데이터의 종류에 따라서 제안된 알고리즘과 자동/수동 분류방식을 이용하여 장면전환 검출의 정확성과 효율성을 높이고자 하였으며, 사용자의 요구에 적합한 의미 정보들을 추출하고 편집하여 내용기반 데이터베이스 시스템을 구축하고자 하였다. 또한 원격에서 웹을 통한 브라우징 서비스를 통하여 데이터베이스로부터 사용자의 요구에 능동적으로 대처할 수 있는 비디오 브라우징 서비스를 제공하고자 하였다.
제안 시스템은 모바일 사용자를 공공 인터넷 환경에서 사용 유형별로 분류 및 관리 가능한 서비스를 제공한다. 비콘을 이용하여 시스템 사용자의 위치와 서비스공간의 근접성을 확인한다. 또한 사용자의 서비스 사용 형태 및 성향에 따라 서비스 제공 장소에서 네트워크에 연결된 사물 인터넷 기기 및 기타 기기에 대한 접근 권한을 미리 정의하고 이를 제공할 수 있다. 본 연구는 이러한 시스템을 제안하고 구현된 결과를 바탕으로 시스템의 기능을 분석한다.
네트워크 상에서 정책 기반의 라우팅이나 품질보장(Quality of Service)과 같은 새로운 서비스들을 제공하기 위해서 인터넷 라우터는 패킷을 여러 개의 플로우로 분류하고 각 플로우에 대하여 서로 다른 처리를 해주어야 하는데, 이를 패킷 분류라 한다. 패킷 분류 기능은 초당 수백 기가 비트의 속도로 입력되는 모든 패킷에 대하여 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로 인터넷 라우터 내에서 새로운 병목점으로 작용하고 있다. 따라서 빠른 속도의 패킷 분류 구조의 필요성이 대두되고 있는데 본 논문에서는 계층 트리를 이용한 패킷 분류 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 빈 노드를 갖지 않는 이진 검색 트리를 계층적으로 연결하여 패킷 분류를 수행하는 구조로서, 메모리 효율성을 높이고 메모리 접근 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨 구조이다.
BE(Best-Effort)방식의 인터넷에서 제공되던 Text위주의 서비스 제공 방식이 Multimedia 위주의 서비스로 점차 바뀌어 감에 따라, 기존의 BE(Best-Effort)방식으로는 Multimedia QoS(Quality of Service)를 보장하기가 어려워졌다. 이에 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 변화하는 인터넷 환경에서 QoS 보장을 위해 Diffserv(Differentiated Service)방식을 제안하게 되었다. 본 논문에서는 Content를 제공하는 Linux Web Server에서 패킷을 클래스 분류기준(Classification Method)에 의해 분류하고 Scheduling Algorithm을 적용하여 DSCP(Differentiated Service CodePoint) 값을 Web Server 자체에서 결정하여 경계라우터(Edge Router)로 전송하는 방식을 취하였으며, 이를 토대로 하여 경계라우터의 Traffic 부하를 줄이고, 경계라우터의 코어라우터(Core Router)화를 통해 더욱더 향상된 Differentiated Service를 제공하는 것이 목적이다. 이를 본 논문에서는 ns2 를 통해 IETF에서 제안된 Diffserv방식과 본 논문에서 제안한 방식의 Diffserv 방식과 현재의 BE방식을 비교하여 어느 정도의 성능 향상이 있었는지 비교 분석하였다.
기존의 웹 서비스가 수동적이고, 단방향 통신을 축으로 뒀다면 현재의 웹 서비스는 점차 능동적이고 변화되었으며, 양방향 통신 환경을 지향하게 되었다. 이러한 웹 서비스 변화의 흐름을 일컬어 웹 2.0이라 한다. 웹 2.0 세대를 살아가는 사용자들은 기존과 다른 다양한 정보의 홍수에 노출되게 되었다. 이들은 일방적이고, 제한적인 정보를 얻는 기존 환경에서 탈피, 스스로 가치 있는 정보를 생산해 내기 시작했고, 이렇게 생산된 정보는 인터넷을 통해 다른 사용자와 교류하며 더욱 가치 있는 정보를 창출해 나가고 있다. 이런 발전 과정에서 지속적으로 더욱 더 커져가는 정보를 더 빠르고 정확하게 공유하는 기술이 필요하게 되었고, 현재 이런 필요성을 충족시키는데 유용한 기술의 한 갈래로 나온 것이 태그와 시맨틱 웹으로 대표되는 온톨로지 이다. 태그는 정보의 주제나 표제를 나타내는 단어를 해당 컨텐츠 정보를 제공하는 사이트에서 정보 분류 단위로 사용, 이를 통한 더 빠른 정보 공유를 할 수 있게 되었다. 시맨틱 웹은 현재의 인터넷과 같은 다양한 리소스에 대한 정보와 자원 사이의 관계-의미 정보를 기계(컴퓨터)가 처리할 수 있는 온톨로지 형태로 표현하고, 이를 자동화된 기계(컴퓨터)가 처리하도록 하는 기술이다. 이 논문에서는 웹 2.0의 대표기술이라 할 수 있는 온톨로지 기법을 이용, 기존 태그의 정보 분류 효율을 높이기 위한 태그와 태그의 의미관계 형성을 제안하였다.
추천 시스템은 방문 고객 개개인의 취향이나 구매이력 등을 분석하여 고객이 필요로 하는 상품 또는 컨텐츠 정보의 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 온라인에 초점을 맞추어 설계되었는데 본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 기반으로 무선 단말기(e.g. PDA, Cell Phone 등)를 통해 오프라인에서도 추천정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공이 되는 추천 정보는 상품이나, 컨텐츠 또는 이벤트 정보이며 제안된 시스템에서는 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 분류, 측정 및 예측하고 지식 기반방법과 collaborative filtering 방법을 혼합하여 양쪽의 장점만을 취하여 기존의 한정된 상품에 대한 정보와 침상에서만 제공이 되는 서비스를 오프라인까지 통합한 추천 시스템을 제안한다.
인터넷 기술이 빠르게 발전하고 변화하여 현재는 많은 수의 컨텐츠와 프로그램 채널이 IP 네트워크를 통해 제공되면서 컨텐츠 서비스 사업자들은 좀 더 향상된 추천시스템이 필요하게 되었다. 그리고 사용자 참여중심의 인터넷 환경인 Web 2.0 시대가 도래하면서 사용자가 직접 생성한 정보들을 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 타겟 아이템에 대해 인터넷 상에 수많은 사용자들이 생성한 정보들을 ConceptNet을 활용하여 감정벡터를 추출하고 장르별로 분류하는 방법을 결합한 새로운 형태의 영화 추천시스템을 제안한다. 공개용 영화 데이터인 MovieLens 데이터 셋을 이용하여 실험하였고 성능평가는 RMSE 방법과 다양한 추천평가방법으로 기존 협업 필터링 추천시스템과 비교하였으며 실험 결과 기존방식보다 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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