본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.
본 연구는 웨어러블 헬스케어 기기 사용자들의 수용의도를 보다 효과적으로 설명하기 위하여, 개인 혁신성에 따른 수용의도를 살펴보고 이를 확장된 통합기술수용모형(UTAUT2, Extended UTAUT) 이론에 적용하여 실증분석을 실시하고 그 결과에 따른 학술적·실무적 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안된 가설들을 검증하기 위해 PLS 3.0을 사용하여 구조모형을 검증하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 개인 혁신성이 웨어러블 헬스케어 기기의 성과기대와 노력 기대, 촉진조건, 쾌락적 동기, 가격 효용성에 매우 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 해당 기기를 수용하고자 하는 태도에 성과기대, 노력기대, 쾌락적 동기, 가격 효용성이 웨어러블 헬스케어 기기를 수용하고자 하는 태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 학생들의 디지털 콘텐츠 불법복제를 방지하기 위한 교사들의 태도와 노력에 미치는 다양한 요인을 분석하고자 하였다. 본 연구는 Ajzen과 Fishbein에 의해 개발된 합리적 행동 이론에 기반을 두고 있다. 177명의 현직 교사를 대상으로 실시한 설문 결과를 토대로 이루어졌으며, 가설 검증을 위해 PLS(Partial Least Square) 모형이 사용되었다. 검증 결과, 학생들의 디지털 콘텐츠 불법복제를 방지하기 위한 의도에 교사의 태도와 사회적 영향력이 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 가설은 유의한 것으로 나타났다. 또한, 교사의 인식수준과 불법복제에 대한 처벌수준도 의도에 직 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 태도나 의도에 영향을 미칠 것으로 예상한 교사의 효능감에 대한 가설은 기각되었다. 연구 가설의 검증을 통해 결론적으로, 학술적이고 실질적인 결과들이 논의되었다.
본 연구의 목적은 VR 기술을 토대로 하는 가상현실 소비 패턴의 상호작용 및 소비자의 구매 의도에 미치는 영향을 연구하고자 하는 것입니다. 본 연구의 3개 독립변수는 콘텐츠 상호 작용, 기능적 상호 작용, 서비스 상호 작용이고 2개의 매개 변수는 지각된 품질과 지각된 가치이며 이들과 소비자의 구매 의도 간의 관계를 분석하고자 한다. 연구 과정에서는 SPSS24.0 및 AMOS24.0 소프트웨어를 사용하였으며, 신뢰성과 타당성 분석, 그리고 구조 방정식 모델을 통해 가설 검증을 수행하였다. 연구 결과에 따르면 14개의 가설이 모두 성립되며 VR 기술의 지각된 가치가 소비자의 구매 의도에 긍정적인 영향을 미친다. 또한 분석을 통해 지각된 가치가 매개 효과가 있는 것으로 확인할 수 있다.
라이브 스트리밍 커머스는 혁신적인 전자상거래 모델이 된다. 본 연구는 정교화 가능성 모델(ELM)에 기반하여 라이브 스트리밍 커머스에서 키 오피니언 소비자(KOCs)의 속성이 짧은 동영상 플랫폼에서 구매 의도에 미치는 영향을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 411명의 소비자를 대상으로 설문 조사를 실시하고, SPSS 24.0과 AMOS 23.0 소프트웨어를 사용하여 데이터 분석과 가설 검정을 수행한다. 연구에 따르면 소비자의 정보 처리 능력 차이는 경로 선택에 영향을 미친다. 중심 경로의 추천 동질성, 제품 관여도, 전문성 및 주변 경로의 추천 시효성은 소비자 구매 의도에 모두 긍정적인 영향을 미치는 반면, 주변 경로의 시각적 단서는 유의미한 영향을 미치지 않는다. 본 연구는 라이브 스트리밍 커머스 산업의 발전을 위해 이론적 지원과 실질적인 지침을 제공하고, 소비자 정보 처리의 차이에 따라 기업이 홍보 전략을 조정하여 구매 전환율을 향상시키는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다.
본 연구는 스마트 헬스케어 서비스에 대한 탐색적 연구로 멀티채널을 이용한 CCR 기반 헬스케어 서비스 시스템에 대한 개요와 작동원리를 살펴보고, 이러한 서비스가 사용자들과의 상호 커뮤니케이션이 중요한 역할과 기능인만큼 서비스 품질이 사용자 만족 및 지속사용의도에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 헬스케어 디바이스 및 앱을 소유 및 이용한 경험이 있는 사용자 188명을 대상으로 구조방정식모형(SEM)으로 분석하였다. 분석결과, 첫째, 헬스케어 서비스에 대한 서비스 품질(유형성, 신뢰성, 공감성, 반응성, 보증성)은 모두 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사용자 만족도 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 발견되었다. 본 연구의 결과는 CCR 기반 스마트 헬스케어 서비스의 효과와 잠재적인 가치를 탐색하는 데 기여할 것으로 기대된다. 이를 통해 개인의 건강상태 관리와 예방에 대한 정확한 정보와 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 향후 스마트 헬스케어 시스템의 발전에 기여할 수 있을 것이다.
지능 제어, 통신, 컴퓨터 및 센서 기술, 영상 처리, 메카트로닉스 등과 같은 다양한 분야에서 로봇 축구 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그중 전략 연구는 대부분 공격 전략 연구에 치중하고 있으며, 점차 지능적인 공격 전략을 구현하는 방향으로 흘러가고 있다. 이에 따라 과거의 단순한 수비 전략으로는 완전한 수비가 불가능하게 되었다. 따라서, 지능적인 공격을 효율적으로 수비할 수 있는 수비 전략이 필요하며, 효율적인 수비를 위하여 공격자 로봇의 의도 추출이 필요하다. 본 논문에서는, 퍼지 최대 최소 신경망을 이용한 축구 로봇의 공격 의도 추출기를 설계하였다. 첫째로 축구 로봇 시스템에서의 의도를 정의하고 의도 추출에 대하여 설명한다. 다음으로 설계한 퍼지 최대 최소 신경망을 이용하여 설계한 축구 로봇의 의도 추출기에 대하여 설명한다. 퍼지 최대 최소 신경망은 패턴분류 방법 중의 하나로 온라인 적용, 짧은 학습 시간, 소프트 결정(soft decision) 등의 많은 장점을 갖고 있다. 따라서, 다이나믹한 환경을 가진 축구 로봇 시스템의 의도 추출에 적합하다. 이 의도 추출기는 상대 팀 로봇이 공격시 어떠한 상황에서 어떠한 행동을 할 것인가를 미리 알아내어 수비 시 이용할 수 있도록 하며, 학습을 통하여 의도 추출을 함으로써 상대 팀 경기를 보고 팀의 전략을 파악하는 전략 분석기로도 사용이 가능하다. 자체 제작한 3대3 로봇 축구 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 하였으며, 학습을 함에 따라서 의도 추출률이 증가함을 확인할 수 있었다.
최근 IT기술의 발전과 더불어 정보화에 대한 기술들이 이슈화 되고 있다. 웹을 사용하는 사용자들을 개인들이 필요한 정보를 찾는데 있어 검색데이터를 선별하는 방법에 대해 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 사용자 중심 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 아파치 프로젝트인 Lucene과 Hadoop의 MapReduce, HDFS, Nutch, Solr를 활용하여 설계 및 구현한다. 이는 웹 검색을 이용하고자 하는 사용자의 의도에 따라 데이터를 수집하고 색인하여 원하는 정보를 제공하는 검색분야에 활용될 것이다.
대화 인터페이스 시스템(dialogue interface system)은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 도구로서 자연언어(natural language)를 사용하여 정보를 공유하거나 특정 업무를 수행하는 프로그램이다. 대화 인터페이스 시스템에 대한 기존의 연구들은 영역 의존적인 스크립트나 계획 추론을 위한 계획 지식을 이용해 왔다. 스크립트 모델(script model)은 제한적인 실용시스템 개발을 위해 주로 연구되었고 계획에 기반한 모델은 대화의 원리를 이해하는 분야에서 주로 연구되어 왔다. 그러나 기존의 모델들은 시스템 확장이 매우 어려우며 예측하지 못한 사용자 발화에 대하여 대응이 어렵기 때문에 매우 제한적인 영역이나 정해진 형태의 대화만을 처리할 수 있다. 본 논문에서는 이런 단점들을 보완하기 위하여 통계에 기반한 다 영역(multi-domain) 대화 모델을 제안한다. 제안된 시스템은 각 작업들에 대하여 해당 작업에 적합한 영역 모델(domain model)을 잘 알려진 프레임 구조를 따르면서 사용자 의도 파악과 시스템 의도 생성에 통계적 방법을 사용한다. 이러한 하이브리드 형태의 구조 덕분에 제안된 시스템은 영역 확장성과 이식성이 뛰어나다는 장점을 가진다.
지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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