소셜 앱에 게이미피케이션 방식이 적용되면서 유저들의 흥미와 제품에 대한 몰입을 보다 더 유발시키며, 그 가치와 중요성이 커지고 있다. 게이미피케이션이란 게임이 아닌 분야에 게임의 기법과 사고를 적용하여 사용자의 몰입을 유도하는 것을 의미한다. 이에 본 논문은 게이미피케이션 분석 모델인 옥탈리시스를 차용하여 중국 3대 소셜 앱에 대한 사용자의 지속 활용도를 분석하여 그 특성을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 게이미피케이션의 구성요소와 특성에 대해 기존 사례를 통해 살펴본다. 둘째, 중국 3대 소셜 앱인 위쳇, QQ, 샤오홍슈에 대해 옥탈리시스의 8가지 분석 툴을 통해 설문조사를 실시하고 그 지속 활용도에 대해 분석한다. 분석 결과 게임 메커니즘의 외적 표현인 세 가지 요소 포인트(Point), 배지(Badge), 리더보드(Leadboard)는 사용자의 활용도가 지속되지 않았으며, 이는 단지 하나의 수단일 뿐임을 알 수 있었다. 반면, 소셜 앱의 특성과 콘텐츠 그리고 사용자의 욕구가 결합되어야 게임화 된 사고를 극대화 할 수 있으며, 이에 따라 사용자의 지속 활용도가 유지 됨을 알 수 있다.
본 연구는 중국 쇼핑 생방송에서 뷰티제품 소비경험이 있는 20, 30대 여성들을 대상으로 소비자의 소비성향이 뷰티제품 선택속성에 미치는 영향을 알아보고자 2021년 4월 29일에서 5월 25일까지 위쳇(WeChat), 왠쥬엔씽 프로그램(wenjuanxing program)을 이용하여 조사한 572부를 최종 분석하였다. 자료분석은 SPSSWIN 21.0프로그램 이용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 검정, 기술통계분석, 상관분석과 다중회귀분석을 실시하였다. 일반적 특성은 20~25세, 대학교, 50~100만원 미만 높게 조사되었다. 소비성향은 내적 추구 소비 3.76점, 충동적인 소비 3.63점, 외적 추구 소비 3.56점, 뷰티제품 선택속성은 제품 내적 속성 3.91점, 제품 외적 속성 3.69점으로 평균 높게 나타났다. 뷰티제품 선택속성의 제품 외/내적 속성은 모두 소비성향 정의 상관이 높게 나타났다. 소비성향의 외적 추구 소비, 내적 추구 소비, 충동적인 소비 모두 제품 외/내적 속성에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이의 결과 쇼핑 생방송 소비자의 소비성향이 뷰티제품 선택속성에 큰 영향을 미치는 점을 확인하였다. 중국 여성의 소비성향에 따라 뷰티제품 브랜드, 품종, 디자인 등의 특성을 고려한 차별화된 쇼핑 생방송 마케팅 전략의 필요성을 제시하였다.
본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.
본 연구에서는 교육부가 고심하는 '수학울렁증(Mathematics Anxiety, 수학불안)' 문제를 근본적으로 해결하는 하나의 대안으로, 2022년 1학기 S대학에서 직업계 고등학교를 졸업한 재직자 신입생 20명을 대상으로 'Math & 코딩(Coding)'을 적용하여 운영한 대학 미분적분학 강좌 사례를 소개한다. 본 강좌에서는 'Math & 코딩'으로 쉽고 빠르게 중·고등학교 수학을 복습할 수 있는 콘텐츠와 대학 미분적분학 콘텐츠 및 교재를 새로 개발하여 활용하였다. 이를 통해 스스로 '수학울렁증'이 있다고 여기던 학생들은 코드를 활용하여 문제를 해결하면서 복잡한 계산에 대한 부담을 덜게 되었고, 대신 확보한 시간을 수학 개념에 대해 동료 및 교수자와 토론하면서 미분적분학을 충분히 이해할 수 있게 되었다. 그 결과 본 강좌를 수강한 대부분의 학생들은 미분적분학 교재에 있는 거의 모든 문제를 지필로 또는 코드를 활용하여 해결할 수 있다고 자신있게 이야기 하였고, 미분적분학에서 다루는 주요 개념에 대해서도 자신의 언어로 충분히 설명할 수 있다고 하였다. 이와 같이 대학의 수학강좌 교수학습과정에서 'Math & 코딩' 방식을 적절하게 활용한다면, 수학적 배경이 약한 학생들과 이전에 수학을 포기했었던 학생들을 대상으로 대학에서 다시 수학에 대한 자신감을 회복시키는 것이 가능하다고 여겨지며, 중등수학교육에서도 'Math & 코딩' 접근방식을 충분히 적용해 볼 수 있다고 생각한다.
디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 기술도입을 통해 현실 세계를 네트워크와 가상세계와의 연결이 통합되어진 가상 현실 세계의 입문 도약이다. 현실에서 가상현실의 사이의 디지털 전환(digital transformation)에는 디지털 기술과 솔루션을 비즈니스의 모든 영역에 통합하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 데이터를 활용하여 가치를 창출하고 고객경험과 비즈니스 영역을 극대화하는 방식을 제공한다. 최적의 데이터를 제공하기 위한 플랫폼과 가상 현실세계 구현을 위한 디지털 트윈의 상호연계 관한 기본 개념은 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보고와 같은 데이터 비즈니스이다. 현장 데이터는 디지털 양식을 통해 수집, 기록, 저장된다. 현장 IoT 기반 데이터(사진 및 비디오 매체 등)는 지속적으로 수집되고 종종 다른 데이터베이스에 저장되지만 지리 공간적 위치에 연결되지 않는다. 모든 디지털 발전을 조화시키고 지하수 데이터에서 더 빠른 이해를 도출하기 위해서는 디지털 트윈이 시작되어야 한다. 단일 지하수플랫폼에서 현장 조건을 시각화하고 실시간 데이터를 스트리밍하며, 과거 3D 데이터와 상호작용하여지질 또는 지화학 데이터를 선택적 사용을 위해 지하수 플랫폼과 디지털 트윈이 연계되어야 한다. 데이터를 디지털 정보모델과 연결하면 디지털 트윈에 생명을 불어넣을 수 있지만 디지털 트윈의 가치를 극대화하려면 여전히 데이터 플랫폼 서비스와 전달 방식을 선택해야 한다. 지하수 플랫폼동시성을 갖는 디지털 트윈은 정적 및 동적 데이터를 저장하는 데이터베이스 또는 크라우드 서비스에서 데이터를 가져오는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터레이스), 디지털 트윈을 위한 호스팅 공간, 디지털 대상을 구축하는 소프트웨어, 구성 요소 간 읽기/쓰기를 위한 스크립트, chatGPT 및 API를 활용할 수 있다. 이를 통해 수집된 데이터의 실시간 양방향 통신기술인 지하수 플랫폼 기술을 활용하여 디지털 트윈을 적용하고 완성할 수 있고, 이를 지하수 분야에도 그대로 적용할 수 있다. 지하수 분야의 디지털 트윈 기술의 근간은 지하수 모니터링을 위한 관측장치와 이를 활용한 지하수 플랫폼의 구축 및 양방향 자료전송을 통한 분석 및 예측기술이다. 특히 낙동강과 같이 유역면적이 넓고 유역 내 지자체가 많아 이해관계가 다양하며, 가뭄과 홍수/태풍 등 기후위기에 따른 극한 기상이변가 자주 발생하고, 또한 보 및 하굿둑 개방 등 정부정책 이행에 따른 민원이 다수 발생하는 지역의 경우 하천과 유역에 대한 지하수 플랫폼과 디지털 트윈의 동시성 기술적용 시 지하수 데이터에 대한 고려가 반드시 수반되어야 한다.
본질적으로 복잡하고 다양한 특성을 가지는 우리나라(도시, 농어촌, 도서산간, 섬 등)의 물 공급 시스템은 생활수준의 향상, 기후변화 및 가뭄위기, 소비환경 중심의 요구와 한정된 수자원을 잘 활용하기 위한 운영 및 관리가 매우 복잡하다. 이로 인한 수자원 고갈과 가뭄위기 등에 관련한 대책 및 방안으로 대체수자원인 지하수 활용방안들이 제시되고 있다. 따라서, 물 관리 시스템과 관련한 디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 도입을 통해 네트워크와 가상현실 세계의 연결이 통합되어진 4차 산업혁명 사업이 현실화되고 있다. 물 관리 시스템에 사용된 새로운 디지털 기술 "BDA(Big Data Analytics), CPS(Cyber Physical System), IoT(Internet of Things), CC(Cloud Computing), AI(Artificial Intelligence)" 등의 성장이 증가함에 따라 가뭄대응 위기와 도시 지하수 물 순환 시스템 운영이 증가하는 소비자 중심의 수요를 충족시키기 위해서는 지속가능한 지하수 공급을 효과적으로 관리되어야 한다. 4차 산업혁명과 관련한 기술성장이 증가함으로 인한 물 부문은 시스템의 지속가능성을 향상시키기 위해 전체 디지털화 단계로 이동하고 있다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 이를 활용하여 가치 창출을 위해서 "Digital Groundwater Technology/Twin(DGT)"를 극대화하는 방식으로 제고해야 한다. 현재 당면하고 있는 기후위기에 따른 가뭄, 홍수, 녹조, 탁수, 대체수자원 등의 수자원 재해에 대한 다양한 대응 방안과 수자원 확보 기술이 논의되고 있다. 이에 따른 "물 순환 시스템"의 이해와 함께 문제해결 방안도출을 위하여 이번 "기획 세션"에서는 지하수 수량 및 수질, 정수, 모니터링, 모델링, 운영/관리 등의 수자원 데이터의 플랫폼 동시성 구축으로부터 역동적인 "DGT"을 통한 디지털 트윈화하여, 지표수-토양-지하수 분야의 특화된 연직 프로파일링 관측기술을 다각도로 모색하고자 한다. "Digital Groundwater(DG)"는 지하수의 물 순환, 수량 및 수질 관리, 지표수-지하수 순환 및 모니터링, 지하수 예측 모델링 통합연계를 위해 지하수 플랫폼 동시성, ChatGPT, CPS 및 DT 등의 복합 디지털화 단계로 나가고 있다. 복잡한 지하환경의 이해와 관리 및 보존을 위한 지하수 네트워크에서 수량과 수질 데이터를 수집하기 위한 스마트 지하수 관측기술 개발은 큰 도전이다. 스마트 지하수 관측기술은 BD분석, AI 및 클라우드 컴퓨팅 등의 디지털 기술에 필요한 획득된 데이터 분석에 사용되는 알고리즘의 복잡성과 데이터 품질에 따라 영향을 미칠 수 있기 때문이다. "DG"는 지하수의 정보화 및 네트워크 운영관리 자동화, 지능화 등을 위한 디지털 도구를 활용함으로써 지표수-토양층-지하수 네트워크 통합관리에 대한 비전을 만들 수 있다. 또한, DGT는 지하수 관측센서의 1차원 데이터 융합을 이용한 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈을 연계할 수 있다.
코로나19 팬데믹을 지나면서 동영상 수업과 실시간 온라인 교육은 활성화되었지만 교수자와 학습자 간의 상호작용 부족 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다. 본 논문은 실시간 온라인 수업의 교육 효과와 만족도를 높이는데 중요한 역할을 하는 상호작용의 문제를 개선하기 위해 디지털 휴먼을 활용하는 학습지원 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 디지털 휴먼은 수업에 참여하는 가상의 학습자로서 다른 학습자들이 익명 채팅 시스템을 통해 등록한 질문을 교수자에게 대신 질문해 준다. 또한, 수업의 조력자로서 교수자가 강의하는 음성 메시지를 실시간으로 분석하여 학습자에게 수업의 요약본 형태로 제공함으로써 상호작용을 촉진한다. 제안한 시스템이 실제 온라인 실시간 수업에 활용 가능한지 검증하기 위해 Zoom 수업에 적용한다. 실험 결과 디지털 휴먼 기반의 학습지원시스템을 통하여 촉진된 질의응답과 실시간 수업 요약이 성공적으로 제공됨을 보인다.
Objectives: A mobile health intervention program was provided for employees with overweight and obesity for 12 weeks, and a process evaluation was completed at the end of the program. We investigated participant engagement based on app usage data, and whether engagement was associated with the degree of satisfaction with the program. Methods: The program involved the use of a dietary coaching app and a wearable device for monitoring physical activity and body composition. A total of 235 employees participated in the program. App usage data were collected from a mobile platform, and a questionnaire survey on process evaluation and needs assessment was conducted during the post-test. Results: The engagement level of the participants decreased over time. Participants in their 40s, high school graduates or lower education, and manufacturing workers showed higher engagement than other age groups, college graduates, and office workers, respectively. The overall satisfaction score was 3.6 out of 5. When participants were categorized into three groups according to their engagement level, the upper group was more satisfied than the lower group. A total of 71.5% of participants answered that they wanted to rejoin or recommend the program, and 71.9% answered that the program was helpful in improving their dietary habits. The most helpful components in the program were diet records and a 1:1 chat with the dietary coach from the dietary coaching app. The barriers to improving dietary habits included company dinners, special occasions, lack of time, and eating out. The workplace dietary management programs were recognized as necessary with a need score of 3.9 out of 5. Conclusions: Participants were generally satisfied with the mobile health intervention program, particularly highly engaged participants. Feedback from a dietary coach was an important factor in increasing satisfaction.
국내 기록관리 기관은 대체로 '1인 기록관 체제'를 따르기 때문에 방대한 양의 전자기록물을 관리할 인력과 자원이 부족한 상황이다. 이러한 실정에서 최근 각광을 받고 있는 '생성형 AI' 기술을 활용해 전자기록관리 업무 및 기록정보서비스를 자동화 및 지능화할 수 있다면, 기록관리 담당자의 업무 부담이 경감되고 이용자의 서비스 만족도를 높일 수 있을 것이다. 이에 따라 본 연구는 '생성형 AI' 기술을 기록관리 실무에 활용할 방안 제시를 목표로, 먼저 기록관리 분야의 여러 업무를 지능적으로 자동화하고자 하였던 선행연구를 살펴보았다. 이후 생성형 AI 기술의 기본 개념을 정리하고, 국내 생성형 AI 활용 사례를 조사하였다. 그다음 기록관리 분야에 생성형 AI를 적용시킬 범위를 정의하였으며, 이를 토대로 구체적인 활용 방안을 제안하였다. 특히 제안 방안에 대해서는 공개된 상용 생성형 AI 서비스를 적용한 결과를 제시하거나 타 분야의 실례를 들어 실효성을 확인하였다. 마지막으로 기록관리 분야에서 생성형 AI 기술을 활용할 시의 이점과 시사점 그리고 선결되어야 할 한계점을 제시하였다. 본 연구는 기록관리 현업에서 생성형 AI 기술을 접목할 수 있는 업무를 발굴하고, 그 업무에 맞는 실효성 있는 활용 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 엑티브시니어의 온라인 동영상을 통한 노마드 체육활동이 신체적자기지각과 성공적 노화에 미치는 영향을 규명하여 학문적 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 D시의 엑티브시니어 10명을 선정한 후, 온라인동영상 신체활동 참가 동의를 받고 사전, 사후로 나누어 실시하였고 2022년 3월 14일~4월 22일까지 카카오톡 단톡방을 개설하여 12차시 온라인 신체활동 동영상을 시청하고 일주일에 2개의 동영상을 다운로드 받아 월~금까지 운동을 실시하였다. 연구문제를 해결하기 위해 SPSS Ver20.0통계 프로그램을 이용하여 빈도분석과 대응t-test, 를 실시하였다. 그 결과 첫째, 엑티브시니어의 노마드 체육활동을 통한 신체적자기지각의 사전·사후검사를 분석한 결과, 얼굴만족, 신체만족, 체력의 변화, 질병의 변화 모두 평균적으로 증가하였다. 둘째, 엑티브시니어의 노마드 체육활동을 통한 성공적 노화에 대한 사전·사후를 분석한 결과 타인수용, 자기완성지향, 자기수용, 자녀에 대한 만족은 증가하였으나 자율적 삶, 적극적인생참여는 감소하였다. 이러한 결과를 통해 사회적 거리두기로 활동의 제약을 받았던 코로나시기에서 엑티브시니어의 온라인동영상 신체활동은 신체적자기지각과 성공적노화에 긍정적인 영향을 미치며 앞으로 자기 스스로 활동할 수 있는 다양한 프로그램이 개발되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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