인간과 정보기기간 대화를 통해 물품을 구매하는 음성 쇼핑에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 가치-태도-행동 모델을 활용하여 음성 쇼핑 지속이용의도에 미치는 영향 요인들을 살펴보았다. 인공지능 비서를 이용해 음성 쇼핑을 이용하고 있는 20-40대 소비자들을 대상으로 온라인 조사를 실시하였고, 총 360명의 응답 자료가 분석에 사용되었다. 데이터 분석을 위해 SPSS 25.0과 Amos 23.0 프로그램을 이용하였고, 기술통계분석, 확인적요인분석, 그리고 구조모형분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기능적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 사회적 가치, 감성적 가치, 그리고 진귀적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 음성 쇼핑의 만족도가 지속이용의도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 음성 쇼핑 이용자들에 대한 특성을 파악하고, 음성 쇼핑에서 추구되는 다양한 가치를 이해하는데 기여할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 사용자와 정보시스템간(예: 모바일디바이스)의 애착동기(attachment)를 살펴보고자 하였는데, 특히 사용자경험(user's experience)의 조절효과(moderating effect)를 중심으로 분석을 실시하였다. 240명의 대학생을 대상으로 지각된가치(perceived value), 지각된즐거움(perceived enjoyment), 애착동기(attachment)의 요인들이 모바일디바이스의 지속적인 사용(continuos usage)과의 매개변수(mediating variable)의 관계를 분석하였다. 이와 경주하여, 사용자의 과거경험(user's past experience)이 모바일디바이스의 지속적인 사용과의 관계에서 조절효과(moderating effect)를 가지는지를 분석하였다. 그 결과 애착동기(attachment)는 지각된즐거움(perceived enjoyment)과 지각된 가치(perceived value)에서 지속적인 사용(continuos usage)에 매개변수(mediating variable)로서의 위치를 검증하였다. 또한, 지각된즐거움(perceived enjoyment)과 지속적인 사용(continuos usage)에 조절효과를 가지는 것으로 분석되었지만, 지각된가치(perceived value)에서는 조절효과가 미비한 것으로 분석되었다.
산업기술의 비약적인 발전으로 인해 오늘날 우리가 개발하거나 사용하는 시스템은 보다 기술의 고도화 양상을 보이고 있다. 따라서, 기존의 시스템이 지니고 있어 제공하는 단일 특성에서 벗어나 다양한 학제간 결합된 기술로 기존 시스템이 지니고 있는 관념적인 기능에서 벗어나 다기능을 제공하고 있다. 이로 인해, 기존의 개발단계에서는 보다 높은 설계 신뢰성이 요구되고 있다. 특히, 오늘날 우리사회는 시스템의 개발 성공이라는 안도에서 벗어나 시스템 운용 유지단계에서도 안전성 측면에서 매우 중요성을 인식하고 대비하고 있다. 따라서, 국내에서는 미흡한 상위 단계에서의 설계활동과 또한, 같은 시스템 수명주기 상에서의 시스템 안전활동을 동시에 고려한 동시공학적인 접근에 관한 연구를 본 연구팀은 지속적으로 수행해왔다. 따라서, 기존의 연구결과인 설계와 안전을 동시에 고려한 통합 설계 프로세스 모델에 대해, 시스템개발에 관련한 모든 이해당사자가 공통된 이해를 바탕으로 시스템설계와 안전 활동에 대해 상호 호완성과 공통된 인식을 갖고 접근할 수 있는 방안을 본 연구를 통해 수행하였다. 따라서, 본 연구는 모델기반 시스템공학 기법중 보편적인 언어인 공통 언어를 통해 기존 연구를 통해 제시한 통합설계 프로세스 모델을 구현에 관한 연구 수행을 통한 접근 방안에 관하여 논의하고 있다. 본 연구를 기반으로 향후 추가 연구를 수행한다면, 국내 대형복합시스템의 설계단계에서의 안전성을 동시 고려한 시스템 설계 신뢰성 확보를 위해 도움이 될 것으로 기대 된다.
한국과 같이 무역의존도가 높은 국가에서 항만은 국제무역증진, 해운산업의 발달 및 연관산업을 직간접으로 발전시킨다는 점에서 경제적 중요성이 크다고 할 수 있다. 또한 항만은 상품의 수출입기능을 수행하는 육 해상수송의 연결지로서 뿐만 아니라 생산수단으로서 더욱 중요한 역할을 수행하고 있다. 항만 서비스 요인들의 효율성을 달성하기 위해서는 항만 물류정보화에 대한 시스템 구축이 선행되어야 한다. 또한 항만에서의 정보기술에 대한 사용자의 수용행태를 이해하고 보다 효율적인 항만물류 서비스 목적을 달성하기 위해 지속적인 항만물류 서비스 시스템을 개선해야 할 것이다. 본 연구에서는 항만물류서비스의 정보기술 서비스의 수용의도에 영향을 미치는 요인들을 기술수용모델을 기반으로 항만서비스 사용기업들의 특성을 반영한 연구모형을 개발하였다. 이와 같은 개발된 연구모형에 따라 항만물류 서비스의 기술수용모델의 요인들을 개발하여 항만서비스의 기술수용모델의 적용에 따른 효율성을 찾고자 한다. 결론적으로 항만에서 정보기술을 도입하여 항만 이용 당사자에게 제공함으로써, 항만제품 서비스 품질에 만족할 수 있고, 항만서비스에 정보기술을 도입하면 사용행동의도가 높아진다는 것이다. 그리고 사용행동의도가 실제적으로 항만 서비스 품질을 사용하는데 긍정적 효과가 있다. 따라서 항만 관계 시설에 정보기술을 도입하면, 항만 이용자에게는 업무 신속성과 비용절감, 인적감소, 항만 환경보호 등 전반적으로 직간접적인 항만 생산성 향상에 기여하게 될 것이다. 따라서 항만 정보기술의 지속적인 개발과 도입을 함으로써 글로벌 경쟁력을 발생할 것이다.
해안 대수층은 해수와 담수가 공존하는 지역으로 상대적으로 밀도가 큰 해수가 대수층의 담수 아래에 쐐기형태로 존재하게 된다. 이러한 쐐기형태의 해수와 담수의 경계면은 압력경도의 평형에 의해 경계면이 유지되며, 해수면 또는 지하수위가 변동할 경우 해수-담수 경계면의 균형이 무너짐과 더불어 압력경도의 평행이 이루어질 때 까지 해수-담수 경계면의 이동이 계속 진행된다. 수위 변화의 주요 원인으로는 지구온난화 및 기후변화로 인한 지속적인 해수면 상승과 도서지역의 인구증가 및 산업화로 인한 무분별한 지하수의 사용 등에 의한 지하수위 저하 등을 꼽을 수 있다. 이와 같은 원인으로 해안 및 도서지역에서는 해안 대수층의 해수침투거리가 증가하여 지하수 이용에 큰 어려움을 겪고 있다. 이에 해안 대수층의 해수침투 범위 및 거리를 추정하기 위한 많은 연구들이 다양한 분야에서 지속해서 이루어지고 있지만, 서로 밀도가 다른 해수와 담수가 공존하는 해안 대수층 내의 수리특성을 명확히 파악하기에는 아직까지 미흡한 점들이 많다. 과거에는 Darcy의 법칙 및 Ghyben-Herzberg 식에 근거한 이론적인 연구들이 주로 이루어졌고, 근래에 현장관측이나 수리모형실험이 국내 외적으로 수행되고 있으나, 모든 영역의 지하수의 특성을 조사하는 것이 사실상 불가능하다. 이에 최근에는 컴퓨터 성능의 비약적인 발전과 더불어 다양한 수치해석방법에 의한 수치모델들이 개발되어 시뮬레이션에 적용되고 있다. 하지만 거의 대부분의 수치모델은 해안 대수층 수리특성을 투수계수에 의존하고 있을 뿐, 대수층 내부의 해수-담수에 의한 밀도류의 유동특성을 전혀 고려하지 못한 채 정수압에 근거한 해수-담수 경계면에 대해 모의하고 있는 정도이다. 따라서 본 연구에서는 해안 대수층 내부의 유동현상을 투수계수에 의존하는 방법에서 탈피하여 대수층 매체의 입경, 공극, 형상 등을 고려할 수 있을 뿐만 아니라, 염분 및 온도차에 의한 밀도류를 해석할 수 있는 강비선형 수치모델을 개발하여 해수침투 현상을 직접 모의한다. 나아가 대부분의 이전 연구들에서 간과하고 있는 해안지역의 대표적 물리력인 파랑과 조석의 영향이 해안 대수층의 해수침투에 미치는 영향, 해안 대수층의 지하수위 및 해수면의 수위차에 의한 해수침투 특성 그리고 이를 제어 할 수 있는 새로운 대응기술을 제안하는 것을 목적으로 한다.
본 연구에서는 기존 연구된 원가계산방법과 모델을 검토하고, 설문조사를 통한 실태분석과 사례연구를 바탕으로 온라인 데이터베이스 서비스의 원가계산과 가격결정 을 위한 방향을 제시하였다. 데이터베이스화된 정보를 유통시키기 위해서는 데이터베 이스의 합리적인 가격의 책정이 이루어져야 한다. 최적의 가격결정을 위해서는 합리 적인 원가계산이 선행되어야 한다. 첫째, 합리적인 원가계산을 위해서 원가요소와 원 가요소배분에 대한 기준을 설정하였다. 둘째, 원가요소와 배분기준을 적용한 가격결 정 모델을 개발하였다. 셋째, 개발한 가격결정 모델을 대상으로 국내 온라인 데이터 베이스 업체에 설문조사를 실시하였다. 끝으로 미국과 일본의 온라인 데이터베이스 업체들에 설문조사를 실시하여 각사에서 특별히 고려하는 요소를 수출하였다. 일률적 으로 모든 데이터베이스 업체가 같은 가격결정 모델을 사용할 수는 없다. 가격결정은 데이터베이스 서비스를 제공하는 업체 자체의 현상황을 고려해서 자사의 특징과 실정 에 맞는 중요요소들을 개발하여 이루어져야 한다. 결론적으로 최적의 가격결정을 위 해서는 데이터베이스 업체의 미래상과 목표에 부합하는 지속적인 노력이 요구된다. 결국 최적의 가격결정은 데이터베이스 산업의 육성에 초석이 될 것이다.
웹을 기반으로 하는 소셜네트워크서비스(SNS:Social Network Service)는 비약적인 발전을 거듭하며 다양한 형태로 사용자에게 제공되고 있다. 관계/관심에 기반 한 서비스로 사람들의 참여와 관계에 의해서 데이터가 쌓이고 이를 통해 다시 지속적인 참여와 관계를 유도하는 방식의 SNS는 웹을 기반으로 시작하여 모바일시장으로 확장되었다. 모바일 시장에서의 성공적인 SNS 사업모델의 개발은 모바일을 사용하는 사용자의 사용행태를 기반으로 한 서비스 창출에 그 요인이 있다고 볼 수 있다. 이러한 배경에서 TV를 활용한 SNS 개발이 IPTV 사업자를 중심으로 국내외에서 지속적으로 연구되고 있다. 하지만, SNS를 위해 필수적인 요소인 TV에서의 개인화는 연구는 TV의 공공적 성격에 의해 미진한 실정이다. 이 연구는 IPTV에서의 개인화 방안을 사용자 행태분석을 통해 연구하고자 한다. T의 개별 사용자를 위한 개인화는 PC나 모바일 기기와의 개인화와는 다른 방식의 개인화를 요구한다. 따라서 개별, 가족구성원 그룹별, 가족구성원 전체별로 개인화의 유형을 분리하고 이에 대한 행태분석을 실시한 결과 공공재 성격이 강한 TV에서의 개인화는 크게 개인화의 정도, 개인화의 유형, 개인화의 표현방식, 개인화의 구성방식에 있어서 PC나 모바일 기기와 다른 차이점이 있었다.
유무선 인터넷의 활용도 증대에 따라 개인의 생활방식을 포함하여 기업의 대고객 관리활동에 있어서도 많은 변화가 나타나고 있다. 특히, 최근의 스마트폰 사용자의 증가, 모바일 인터넷 기술의 지속적 발전과 보급, 모바일 인터넷 사용률의 증대, 시공간의 제약을 벗어날 수 있는 정보전달 기기의 발전 등에 힘입어 기업에서의 모바일 광고는 자사 고객들에 대한 제품 및 서비스 소개, 각종 판촉 및 홍보 등의 마케팅 활동을 위한 핵심 수단으로 이용되고 있다. 이러한 추세에 부응하기 위하여, 본 연구에서는 모바일 광고의 어떠한 특성요인이 모바일 인터넷 사용자들의 광고 수용의도에 직간접적인 영향을 미치는가, 나아가 이러한 모바일 광고의 특성과 광고 수용의도간의 관련성이 국가의 유형에 따라 어떻게 달라지는가를 실증적으로 분석하고자 한다.
최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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