본 논문에서는 고객추천지수(NPS : Net Promoter Score)를 이용하여 2019년도 이용 고객의 서비스 만족 및 품질에 대하여 모니터링하고 기관의 고객만족 개선 활동에 대한 고객의 의견을 분석하기 위함이다. 한국과학기술정보연구원의 국가과학기술정보통합서비스(NDSL : National Digital Science Library)는 산학연 연구자들에게 고품질 정보를 제공하여 국가 과학기술 혁신에 기여하고자 개발된 과학기술정보 서비스 플랫폼으로, 논문·특허·보고서·동향·저널/프로시딩·연구자·연구기관 등 약 1억건 이상의 콘텐츠에 대한 검색 및 콘텐츠 유형별 전문검색 서비스를 제공합니다. NDSL은 과학기술 연구자를 위한 고품질 정보서비스를 지향합니다. 또한, 쉽게보는 검색결과, 오픈서비스 등을 제공함으로써 과학지식의 발견과 확장을 지원하고 있습니다. 이를 위해 서비스를 경험한 500여 명의 의사결정자를 대상으로 국가과학기술정보통합서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 핵심고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
KBS를 비롯한 지상파방송 3사는 실시간 UHD방송과 VOD 온라인 동영상 서비스가 결합된 세계 최초의 지상파 양방향 UHD 플랫폼인 Tiviva(이하 티비바) 서비스를 2017년 11월 오픈하였다. 티비바는 별도의 셋톱박스 없이 UHD TV에 직접수신 안테나와 인터넷을 연결하여 지상파 방송사의 실시간 방송 채널 외에 다양한 UHD VOD와 클립을 이용할 수 있고, 스포츠와 드라마, 종편(JTBC, MBN), 영화 등 50여 개의 IP채널을 추가로 볼 수 있는 서비스이다. 이후 2018년 1월에는 이용자 편리성과 자동추천 기능 등 UI/UX를 크게 개선한 티비바 2.0을 업데이트 하였고, 평창올림픽 기간에는 전 경기 실시간 스트리밍 및 올림픽특별관을 운영하였다. 2018년 6월 러시아 월드컵 기간에는 축구 경기 UHD HDR 방송 중계와 함께 티비바를 통한 HDR VOD를 최초로 서비스하여 스포츠 경기를 즐기는 또다른 즐거움을 선사하였다. 본 논문에서는 러시아 월드컵 HDR VOD 서비스를 준비하고 시행하기 위한 시스템 설계 및 진행과정, 기술 이슈 등에 대해서 기술하려고 한다.
실험실정보관리시스템(LIMS, Laboratory Information Management System)은 실험실 데이터를 저장, 가공, 검색 그리고 분석하기 위한 중앙화된 데이터베이스로서 검사, 분석, 시험 업무를 수행하는 실험실을 위해 특별히 고안된 컴퓨터 시스템 또는 시스템을 의미한다. 특히 LIMS는 실험실의 운영을 지원하는 기능을 갖추고 있으며, 워크플로우 관리나 데이터 추적지원 등이 필요하다. 본 논문에서는 실험실의 운영을 위하여 빅데이터 자동화 수집 기술의 하나인 크롤링 기술을 활용하여 웹사이트 및 다양한 채널에 존재하는 데이터를 수집한다. 수집된 시험 방법 및 내용 중 시험자가 활용할 수 있는 유용한 시험 방법 및 내용을 추천한다. 그리고 이에 대한 피드백을 관리하여 수집 채널의 검증이 가능한 상호보완적인 LIMS 플랫폼을 구현한다.
본 논문에서는 첨단 ICT기술을 활용하여 온라인 소비자를 오프라인의 전통시장과 연결해주는 O2O 플랫폼 서비스를 기반으로한 모바일 어플리케이션의 디자인을 연구하였다. 소비자가 직접 시장에 방문하여 면대면 (Face-to-face)으로 접촉하는 기존 판매 방식에 더하여 모바일 결제와 개인화 추천서비스 등 첨단 기술을 이용하여 전통시장 소비자의 저변을 확대하고 판매방식 다변화를 통한 이익창출에 기여할 수 있는 방안을 모색한다. 특히, 한국 사용자뿐만 아니라 한국 문화와 상품에 익숙하지 않은 외국인을 위한 다국어를 통한 상품정보 제공기능과 모바일 결제, 저전력 블루투스 비콘(Beacon)을 이용한 근거리 상점 추천 등을 포함한 전통시장 소비자의 편의를 높일 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 전통시장 모바일 어플리케이션은 안드로이드 운영체제에 종속된 네이티브 어플리케이션으로 객체지향 프로그래밍 언어인 자바를 통해 개발하였고 이를 위해 객체지향 분석 설계 방식을 이용하였다. 연구의 결론으로는 현재 각광받고 있는 O2O 서비스를 중심으로 새로운 전자상거래 모델을 디자인하였으며, 이를 통해 전통시장의 저변 확대를 도모할 수 있는 방안을 또한 함께 제안하였다.
오늘날 문화소비를 연구하는데 있어 실제 관람객의 경험을 구체적으로 이해하고 분석하는 작업은 핵심적이다. 이는 소셜미디어 등 표현할 수 있는 미디어 공간이 증가하면서 실제로 사람들이 많은 공연 경험들을 기록으로 남기고 있기 때문에 이 전에는 접근이 불가능했던 주관적인 경험의 기록들을 데이터로 활용할 수 있게 되었다는 점과 깊이 관련되어 있다. 이 연구는 사람들의 공연 경험이 실제로 어떤 요소로 구성되어 있는지를 온라인상에 존재하는 공연 경험에 대한 사람들의 실제 표현에 기반해 살펴보고자 한다. 이를 위해 두 가지 유형의 데이터를 확보하였다. 먼저 관람 전에 공연 추천을 요청하는 글을 올릴 때 원하는 공연을 어떻게 표현하는가를 지식인과 카페 플랫폼에서 수집해 수식어를 중심으로 분석하였다. 그 결과 사람들은 동반자나 나이와 같은 개인의 구체적인 상황이 반영된 수식어를 주로 사용하는 것으로 나타났다. 한편 티켓예매사이트의 공연 후기 글을 통해 관람 후 경험이 어떻게 묘사되었는가를 분석하였다. 그 결과 기존 연구에서 공연 경험 만족 요소로 알려져 왔던 스토리나 음악과 같은 요소 외에도 동반자, 재관람 의도, 관람 경력과 관련된 표현이 중심을 이루는 것으로 드러났다. 연구 결과에 대한 이론적 논의 뿐아니라 실용적 의의와 한계에 대해서 논의하였다.
본 연구는 TV를 중심으로 성장해온 애니메이션 분야에 웹 기반 애니메이션 제작과 유통이 증가하고 있는 멀티 플랫폼 환경에서 어린이 시청자들의 TV 및 웹 애니메이션 이용 특성을 파악하고, 이러한 콘텐츠 수용 과정의 변화가 연관 시장인 캐릭터 및 완구 제품의 구매에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고자 어린이 시청자를 자녀로 둔 부모를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 주요한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, TV 및 웹 애니메이션 이용 특성 관련, 두 매체에서 8-10세 및 여아의 시청시간이 상대적으로 높았으나, 연령 및 성별에 따른 유의미한 통계적 차이는 발견되지 않았다. 애니메이션 주 이용서비스와 정보 습득 경로 간의 관계를 분석한 결과, 부모들이 TV에서 애니메이션 정보를 얻는 경우 TV 애니메이션을 많이 시청하지만, 웹 애니메이션은 정보 습득경로와 주 이용 서비스간의 유의미한 관계가 나타나지 않았다. 또한, 취학전 아동의 경우 교육/학습 장르에 대한 선호가 높은 반면 학령기 아동은 코믹/명랑, 가족/우정 장르에 대한 선호를 보였다. 둘째, 부모의 애니메이션 인식과 관련해서는 TV 애니메이션의 오락성에 응답자의 가구 월소득 변인이 유의미한 것으로 나타났으며, 자녀들의 애니메이션 시청 시간은 영향을 주지 않는 것으로 확인되었다. 마지막으로 부모의 캐릭터 상품 구매 의사에는 가정의 월 소득, 웹 애니메이션의 유료 구매한 금액, 그리고 자녀의 TV 애니메이션 시청시간, TV 애니메이션의 작품성 인식이 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 한편, 추천 상품의 구매 의사는 자녀의 연령이 높을수록, 부모가 웹 애니메이션의 작품성을 높게 인식할수록, 그리고 웹 애니메이션을 유료로 지불하는 금액이 클수록 더 큰 것으로 밝혀졌다. 이러한 조사 결과는 TV 외에 웹을 통한 애니메이션 이용 확대와 산업 확장성을 도모할 수 있는 애니메이션 제작 플랫폼 수익화 전략이 필요함을 시사한다.
코로나19 팬데믹 이후 관광 산업이 회복되면서 많은 관광객들이 다양한 플랫폼을 활용하고 리뷰를 남기고 있지만, 대량의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾기 어려워 아직도 여행지 선정 과정에서 많은 시간과 비용이 낭비되고 있다. 이에 따라 많은 연구들이 진행되고 있지만, 평점이 없거나 플랫폼별로 다른 형태의 평점 제공으로 인해 연구에 한계를 가지고 있으며, 평점과 리뷰 내용이 일치하지 않는 경우도 있어 추천 모델 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 7,104개의 제주도 지역 관광지 리뷰를 활용하여 제주도에 특화된 관광지 만족도 정량 지수를 개발하고 이를 활용하여 '평점 예측 모델'을 구축하였다. 모델의 성능을 확인하기 위해 실험 데이터 700건의 평점을 본 연구에서 개발된 모델과 LSTM을 활용하여 예측 하였으며, 제안된 모델이 LSTM 보다 약 4.67% 높은 73.87%의 가중 정확도로 성능이 더 우수한 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 평점과 리뷰 내용 사이의 불일치 문제를 해결하고, 평점이 없는 리뷰나 다양한 형태의 평점을 정형할 수 있으며, 다른 도메인에 적용하여 여행의 모든 분야에서 신뢰할 수 있는 평점 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 인해 ICT 기술을 이용한 온라인 학습은 이미 우리 생활에 빠르게 정착하고 있다. 음악 교육은 오프라인 기반의 환경을 중심으로 진행되었으나, 온라인 교육에 시공간 제약이 없다는 점, 학습자 주도의 쌍방향 교육이 가능하다는 점에서 그 교육 방식을 온라인으로 전환하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 온라인에서 적응형 학습이 가능하도록 '화성학' 학습 시스템을 제안, 설계, 구현하는 일련의 과정을 담는다. 이 시스템은 다음과 같은 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 첫째, LMS 기반의 플랫폼을 제공하여, 경제적·지리적 요인에 해당하는 사회적 교육 문제를 해결할 수 있다. 둘째, 온라인 적응형 화성학 학습 시스템이 자동으로 제공하는 객관적인 학습 피드백과 교수자의 학습 피드백을 모두 제공한다. 셋째, 학습자가 자신이 학습한 화성학 문제에 대한 추천 답안을 받을 수 있다. 이러한 이점을 활용한 온라인 적응형 화성학 학습 시스템은 교수자와 학습자 간의 효과적인 교수 학습을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.
대부분의 연구자들은 새로운 분야의 연구를 수행하기 위해 전문가에게 자문을 받거나 전문가의 논문들을 기반으로 연구 방향을 설정한다. 기존의 학술 검색 서비스에서는 분야별 논문 정보는 제공하지만 각 분야의 전문가를 제공해주지 않기 때문에 사용자들이 검색된 논문을 기반으로 전문가를 직접 판단해야 한다. 본 논문에서는 학회에 발간된 논문 정보를 기반으로 빅 데이터 처리를 이용한 학문 분야별 전문가검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 대량의 논문을 저장하고 관리하기 위해 빅 데이터분산 저장 기술을 활용하였다. 또한 빅 데이터 분산 처리기술을 활용하여 전문가를 판별하고 전문가와 연관 되는 정보를 분석한다. 분산처리 된 결과는 사용자가 전문가 검색 요청 시 웹페이지를 통해 보여준다. 사용자는 제안하는 시스템을 통해 해당 연구 분야의 전문가를 추천받음으로써 연구를 수행함에 있어 많은 도움을 받을 수 있다.
본 연구의 목적은 e-커머스의 산업 생태계가 활성화 될 수 있도록 온라인유통산업 이해관계자들이 활용 가능한 e-커머스 활성화 요인과 관련된 선행연구를 정리하고, e-커머스 전문가들을 대상으로 FGI를 진행하여 요인별 중요도를 산출하는 데 있다. 이에 선행연구와 FGI를 통해 도출된 핵심요인을 권혁인(2010)의 3 Level Service Model을 바탕으로 하여 계층구조모델을 구조화하고, AHP 방법론을 활용하여 각 요인의 가중치를 도출하였다. 상위요인에서는 민간(0.542) > 공동(0.237) > 공공(0.222) 순으로 중요하게 나타났다. 하위요인에서는 가중치 내림차순으로 '검색서비스 개발(0.0970)' > '추천서비스 개발(0.0805)' > '소비자 니즈 분석(0.0534)' > '고객 소비 패턴 분석(0.0505)' > '타 플랫폼 연계 서비스 개발(0.0450)' 등으로 나타나 우선순위 15위 이내의 요인을 대상으로 각각의 시사점을 기술하였다. 본 연구의 결과는 e-커머스 기업 뿐만 아니라 e-커머스 산업 전반에 활용될 수 있을 것이며, 빠르게 성장하고 있는 e-커머스 생태계에 학문적 토대를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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