산업체 수요에 기반한 공학혁신형 산업의료원 교과목과 운영 사례에 대해서 소개한다. 산업의료원 교과목은 산업체에서 제공한 애로기술 문제를 교수와 학생이 산업의료원 교과목 수업을 통해서 해결한다. 산업체는 애로기술을 제시하고 담당교수는 제시된 애로기술을 해결하는 강의 계획을 수립해서 학생들과 함께 산업체 애로기술을 해결하는 과정을 수행하고 학생들은 그것을 통해서 현장적응력을 키웠다. 학생들은 교과목 운영 목적 인식 정도, 수행기간의 적절성, 커뮤니케이션의 원활성, 전공지식의 이해 및 활용에 기여, 문제해결능력, 협업 학습 능력, 진로선택의 기회, 교과목 추천 등에 높은 평가를 하였다. 산업의료원은 한 학기 과정보다는 두 학기로 운영한 경우가 학생들의 만족도가 높게 평가된다. 그 이유는 산업의료원에서 제시하는 애로기술 문제가 한 학기에 해결책을 찾기 어렵기 때문이다. 산업의료원 교과목을 통해서 산업체에 취업연계를 가질 수 있는 기회가 될 수 있다.
우리나라의 다문화 가족 수는 2012년 70만 명 내외에서 2020년 100만 명으로 증가할 것으로 예상되고 있다. 최근 결혼이주자의 직무교육 수요가 증가하고 있지만 결혼이주자의 언어적 특성에 맞는 직무교육은 작은 시장규모와 낮은 소득수준에 대한 선입견 때문에, 필요성과 구매력에 비해 시장 형성이 미비한 편이다. 이에 본 연구는 다문화 가족의 특성 및 교육콘텐츠 수요를 바탕으로 에듀테크 적용 방안을 도출하기 위해 연구문제를 정의하고 해당 연구문제를 검증하기 위해 결혼이주자와 전문가 인터뷰를 진행하였다. 연구문제로 설정한 4가지를 검증하는 과정에서 다문화 구성원을 위한 에듀테크의 적용 방안으로 언어능력지원, 맞춤형 교육 콘텐츠 추천기술, 게이미피케이션 기반 콘텐츠 설계, 사용자 중심 경험 설계 4가지를 제안하였으며 기술을 통한 교육 격차 해소 및 복지국가 실현을 위한 도구로 에듀테크가 사용될 수 있도록 가이드를 제공한다는 점에서 연구의 의의가 있다.
동영상을 이용한 콘텐츠에 커머스를 접목한 'V커머스'가 크게 성장하며, 이른바 V커머스 2.0시대를 맞이하고 있다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, V커머스 2.0 콘텐츠와 MCN의 연계점과 시너지 창출 가능성에 주목하여, 그 특성을 감안한 연계 전략에 대해 고찰하였다. 결론적으로 첫째, V커머스는 1.0 시대를 넘어, 재미와 공감을 지향하는 콘텐츠로서의 특성이 중심이 되는 2.0시대로 진화하고 있으며, 이는 스마트폰의 대중화와 SNS의 일상화에 따른 웹콘텐츠 전반의 변화에 부합한다. 둘째, V커머스 2.0 콘텐츠는 SNS의 네트워크성을 기반으로 한 공유와 추천을 홍보와 구매 제고로 치환하여 활용하는 특성을 갖는다. 따라서 '커머스' 이전에 '콘텐츠'로서의 경쟁력이 상대적으로 중요하다. 셋째, V커머스 2.0과 MCN산업은 핵심 경쟁력 확보와 새로운 수익모델 창출의 돌파구라는 차원에서, 서로에게 강력한 연계의 필요성을 가지고 있다. 이에 V커머스 2.0과 MCN의 시너지를 창출하기 위한 연계 전략으로 빅데이터의 활용을 통한 V커머스 2.0 맞춤형 콘텐츠 경쟁력 강화, 스토리텔링 마케팅 구축과 브랜드화, 라이브성과 쌍방향 소통성의 강화를 제시하였다.
To develop an blue tourism website(BTW) for electronic commerce(EC), information requirements of BTW are defined firstly. We defined information requirements of BTW from two aspects, i.e., front office and back office. Information requirements for front office were derived by consumer purchasing decision process. And information requirements for back office were derived by tourism value chain. Total 29 functions are identified as critical EC related functions of BTW. Among them, 25 functions were investigated into BTW. BTWs were searched by search engines - Yahoo and Empas - to Korean websites. There are 12 specialized BTWs, except one cyber museum website. For 12 websites, 25 functions were probed. By the results, in need recognition stage of blue tourism, only weather information was provided in most websites. In information search stage of blue tourism, package recommendation and various contents were provided in most websites. In consumption stage of blue tourism, traffic information were provided in most websites. And in after - sales service stage of blue tourism, bulletin board function was implemented in most websites. The rest of the functions were scarcely implemented. On the whole, it was concluded that most EC related functions of BTW in Korea were not implemented properly. To improve the status quo, it is expected in the dimension of individual website, that marketing planning, customized service, intelligent service, reinforcing purchasing assistance functions, customer relationship management, and escrow service etc. need to be implemented. And it is expected in the dimension of blue tourism industry, that standardizing product catalog, security assistance policy, information sharing by industrial database, finding referral model of BTW, elevating information mind, revising related laws etc. are needed.
소비자의 구매행동이 기업에 의해 제공되는 서비스 품질뿐 아니라 기업의 사회적 책임에도 영향을 받는다고 보고되며, 사회적 책임 활동은 효율적, 전략적 업무 수행에 필요한 기업의 핵심 요인으로 인식되고 있다. 본 연구는 지금까지 사기업을 중심으로 연구된 사회적 책임 요인을 공기업인 철도공사에 적용함으로써 철도이용자의 행동에 어떤 영향을 미치는지 파악하기 위해 이루어졌다. 철도이용자를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 철도공사의 경제적, 법적 책임 활동이 철도공사의 신뢰에 유의한 영향을 미치며, 신뢰는 철도공사에 대한 고객 충성도에 유의한 긍정적 효과를 미치는 것을 검증했다. 본 연구를 통해 철도공사는 법적 책임 활동과 경제적 책임 활동을 수행함으로써 고객 신뢰를 확보해야 함을 확인 할 수 있었으며, 또한 철도이용자들에게 고객 충성도를 유발시키기 위해 전략으로 준법경영프로그램의 도입, 열차안전관리 정보 제공, 지역 산업과의 연계를 통한 맞춤형 관광 상품의 개발, 커뮤니케이션 전략을 이행할 것을 제안하였다.
Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.
기존의 옷장은 단순한 의류를 보관하는 용도로만 사용되어 왔었다. 단순히 옷들을 보관하는 기능만 있기 때문에 습도나 온도 같은 환경을 조절하려면 따로 제습제 등의 물품을 구매해서 비치하는 방법밖에 없어 불편함이 있었다. 본 논문에서는 기존 옷장에서 편의성을 증대시켜 자동으로 온습도 조절 및 여러 편의 기능에 대한 것을 추가하였으며 기능을 효율적으로 동작 시키기 위하여 실험을 통하여 기능을 동작 시키기 위한 센서의 위치를 정하였고 여러 편의 기능과 실험 데이터를 기반으로 센서를 설치한 옷장 개발과 더불어 최근 다년간 성장한 스마트 홈 시장과 스마트 폰 애플리케이션 시장의 흐름에 맞춰 옷장과 스마트폰의 블루투스 페어링을 통한 옷장 내부의 온습도 조절 기능 및 다른 기능을 스마트폰을 사용하여 사용자에 맞춘 의류선택기능과 애플리케이션 내의 날씨 데이터를 통해 옷장 내부의 옷을 날씨에 맞는 코디 추천 기능 등의 편의 기능을 구현하고자 한다.
Otowicz, Marcelo Henrique;Macedo, Marcelo;Biz, Alexandre Augusto
Journal of Smart Tourism
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제2권1호
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pp.5-19
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2022
Smart tourism is seen as a revolution in the tourism industry, involving innovative and transformative theoretical-practical approaches for the sector. As a result of its application in the tourist context, benefits can be seen such as more sustainable practices, greater mobility and better accessibility in destinations, evolution of processes and experiences of tourists. Much of this is achieved through the support of technological solutions. However, despite the immense expectations, and the many researches carried out on it, a literature summary regarding the dimensions that can be observed in each application of this smart tourism has not yet been proposed. Therefore, supported by the PRISMA recommendation, this research proposed to carry out an integrative review of the literature on smart tourism (in its different levels of application, such as the city, the destination and the smart tourism region), with the objective of mapping the dimensions that underlie it. Thus, from an initial scope of 833 intellectual productions obtained, inputs were found for the dimensions in 363 of them after a thorough analysis. The compilation of data obtained from these productions supported the proposition of 14 operational dimensions of smart tourism, namely: collaboration, technology, sustainability, experience, accessibility, knowledge management, innovation management, human capital, marketing, customized services, transparency, safety, governance and mobility. With this set of dimensions, it is envisaged that the implementation of smart tourism projects can present more comprehensive and assertive results. In addition, shortcomings and opportunities for new research that support the evolution of the theory and practice of smart tourism are highlighted.
인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.
최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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