• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권2호
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• pp.197-208
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• 2020

본 연구에서는 발병 횟수가 빠르게 증가하고 있는 벡터매개질병(vector-borne disease) 중 하나인 쯔쯔가무시증의 발병 특성을 공간적 그리고 시간적으로 분석하고 기후변화 시나리오에 따른 미래 발병 특성을 예측하였다. 쯔쯔가무시증의 공간적 분포와 발병률을 예측하기 위하여 환경 그리고 사회 변수의 공간적 특성을 이용하여 maximum entropy(MaxEnt) 생태 모델을 구성하고, 주요 변수의 쯔쯔가무시증 발병에 관한 상관관계를 분석하였다. 공간 특성 중 환경변수인 고도 및 기온이 주요한 변수로 분석되었으며, 이는 쯔쯔가무시증의 매개체인 털진드기의 생육 환경과 주요 관련이 있는 것으로 나타났다. 쯔쯔가무시증의 시간적 발병 횟수는 심층 인공 신경망 모델기반 예측을 하였으며, 특히 쯔쯔가무시증의 주요 특성인 지연 효과를 고려하여 모델을 구성하였다. 심층 인공 신경망을 이용한 예측 결과 여름철의 기온, 강우량, 그리고 습도가 털진드기의 활동에 주된 관련이 있으며 가을철의 쯔쯔가무시증 발병 횟수에 영향을 끼치는 것으로 확인 되었다. 또한, 기존 통계적 예측 모델과 비교하였을 때, 심층 인공 신경망 기반 예측 모델의 예측 정확성이 우수함을 확인하였다. 공간적 그리고 시간적 모델에 기후 변화 시나리오를 이용하여 2040년의 쯔쯔가무시증 발병 특성을 예측한 결과, 최대 발병률이 8% 증가, 발병률이 높은 지역이 9% 확대, 그리고 주된 발병 기간이 2개월 증가하였다. 본 연구 결과를 통해 쯔쯔가무시증의 공간적 및 시간적 발병 특성 분석을 통하여, 공중보건 측면에서 벡터매개 질병 발병 요인 규명을 통해 주민 건강을 위한 질병 관리 및 예측에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 1998년도 터널.암반역학위원회 박사학위 논문집
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• pp.35-81
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• 1998

개별요소법은 암석블록의 회전, 활동, 이탈 등과 같은 절리암반의 불연속 거동을 모델링할 수 있는 큰 장점을 가지고 있다. 그러나 불연속면의 분포특성에 해석결과가 매우 민감한데 비하여 현장조사에 의한 절리자료는 매우 부족하다. 또한 개별요소법에서 절리는 블록간의 접촉으로 고려되기 때문에 적절한 절리법칙의 적용은 절리암반의 안정성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 절리의 기하학적 특성과 역학적 특성을 고려한 개별요소해석을 수행하기 위하여 통계적 모델링 기법을 개발하였고 팽창성 암석절리법칙을 전산모델링 하였다. 통계적 모델링 기법은 부족한 현장 절리자료로부터 절리도를 재현함으로써 개별요소해석에 필요한 암석블록의 집합체를 제공한다. 또한 절리의 팽창성을 개별요소법의 변-변접촉에 도입함으로써 개별요소해석에서 절리면의 역학적 특성외에도 절리의 경계조건을 괴려할 수 있게 되었다. 통계적 개별요소모델을 위한 전처리 과정은 절리자료의 통계처리, 절리도 발생과 블록경계 발생으로 구성되며, 이 방법을 이용하여 절리의 기하학적 변수의 편차가 절리암반의 거동에 미치는 효과를 분석하였다. 통계적 모델링 기법은 해석자의 주관이 상당히 배제된 객관적인 해석을 수행할 수 있기 때문에 일관된 개별요소해석기법의 한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서 적용한 팽창성 절리법칙은 절리의 전단거동과 수직거동간의 연성이 가능하며 실내시험에 의하여 필요한 입력변수를 정량적으로 결정하는 것이 용이하다. 단일절리에 대한 다양한 시험을 통하여 절리의 경계조건에 의해 영향을 받는 팽창성 절리의 거동특성을 분석하였다. 또한, 절리암반내 터널의 개별요소해석을 통하여 절리의 팽창특성이 터널의 안정성에 이바지함을 보였다.보품질로 측정하여 이들 요인이 EIP사용자의 직무성과에 미치는 영향에 관해 연구하였다. 본 논문은 EIP를 도입한 기업을 대상으로 EIP성과에 대한 연구를 진행하여 EIP를 도입하거나 구현중인 기업에게 적합한 경영관리적 방향을 제시할 수 있을 것이다.및 경험은 향후 상용설비를 위한 기본자료로 활용할 것이다.X>, 그리고 입원기간은 $21.6\pm14.3일(13\~56)$이었다. 수술 후 평균 CK-MB는 $11.3\pm14.1ng/mL$였다. 수술 후 조기 혈관 개존율은 $100\% (24/24)$였다. 모든 환자에서 완전 추적이 가능하였으며 평균 추적기간은 $20.4\pm15.2개월(5\~43)$이었다. 이 기간 중 사망환자나 흉통이 재발한 환자는 없었다. 걸론: 80세 이상 고령의 환자에서 OPCAB은 수술 후 합병증을 줄이고 좋은 결과를 보여 주었다. 그러므로 고령의 환자에서도 관상동맥우회술의 적응증이 되면 적극적으로 수술을 시행할 필요가 있으며, 수술방법은 OPCAB이 좋을 것으로 생각한다서 실용적 개발의 가능성을 보였다.에 따라 현저한 차이가 있었으며 Dimethoate처리$(30^{\circ}C,\; 0.2\%$액에서 24시간)에 의하여 볍씨의 호흡량이 감소되었다. 9) 산소호흡량과 평균발아소요일수와는 $\gamma=-0.945$로 부의 유의한 상관을 보였는데 산소호흡량이 많은 품종은 평균발아소요일수가 짧은 경향을 보였다. 10) 볍씨의 산소호흡량과 Dimethoate 처리에 의한 볍씨의 발아저해도와는 $\gamma=-0,771$의

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 2019

본 연구에서는 천안시, 아산시의 $100m{\times}100m$격자 내에 집계된 소상공인 분포가 가지는 공간적 의존성(Spatial Dependency)과 공간적 이질성(Spatial Heterogeneity)을 전역적(Global), 국지적(Local) 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation)을 통해 측정 및 가시화하였다. 먼저 탐색적 공간데이터 분석방법(ESDA: Explotory Spatial Data Analysis)인 Moran's I Index를 통해 연구지역에서 소상공인 분포의 정적(Positive)공간자기상관이 발생하는 것을 확인하였으며, 국지적 공간자기상관 지표(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 중 하나인 Getis-Ord $GI{\ast}$를 통해 공간자기상관의 국지적 패턴을 가시화하였다. 이를 통해 소상공인 상가점포의 입지요인 분석 시 적용할 변수와의 관계에 대해 공간회귀모형의 적용이 타당함을 증명하였으며, 소상공인의 분포와 모바일 트래픽 기반의 시간대별 유동인구, 토지이용 혼합성 지수 그리고 주거지, 상점, 도로망, 교통결절점과의 공간영향관계를 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 통해 분석하였다. 최종적으로 다중공선성(Multicollinearity)이 발생했던 버스정류장 접근성, 오후시간대 유동인구, 저녁시간대 유동인구를 제외한 6개의 변수를 적용하였고 GWR 모형이 OLS모형보다 주요통계량에서 모형 설명력이 개선됨을 도출하였다. 분석에 최종적으로 적용된 6가지 변수의 회귀계수와 국지적 결정계수(Local $R^2$)에 대해 연구지역 내에서 공간적으로 변화하는 변수별 영향력을 가시화하였다. 본 연구는 실질적으로 측정된 방식의 유동인구 정보를 적용함으로써 상권을 이용하는 도시민의 동적 정보를 반영한 것이 상권분석을 수행한 다른 연구들과 차별적인 성격을 가진다. 마지막으로 이러한 동적정보와 변수들의 공간적 상호작용을 구조화하기 위해 미시적 공간단위에서 공간통계학(Spatial Statistical)적 모형 적용을 통해 상권분석의 새로운 프레임을 제시하였다는 점에서 연구적 의의를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.108-125
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• 2015

다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권1호
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• pp.35-43
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• 2016

채집 시기에 따른 미국선녀벌레(Metcalfa pruinosa) 월동난 발육을 다양한 항온조건에서 조사하였다. 2012년의 경우 4월 13일 이전에 채집된 월동난은 부화에 실패하였으나, 2013년 4월 11일 채집한 개체들이 일부 온도 조건에서 성공적으로 부화하였다. 온도에 따른 월동난의 발육 조사 결과 $12.5^{\circ}C$와 $35^{\circ}C$를 제외한 모든 온도 조건에서 발육이 가능하였다. 2013년 4월 26일 채집하여 가온한 결과 $15^{\circ}C$에서 49.6일로 발육기간이 가장 길었고 $30^{\circ}C$에서 13.3일로 가장 짧았다. 온도가 증가함에 따라 발육기간이 짧아지는 경향을 보였으나 $32.5^{\circ}C$에서는 $30^{\circ}C$에서 보다 발육기간이 길어 고온에서 발육이 지연되는 현상을 보였다. 온도와 발육율과의 관계를 설명한 선형 모형을 이용하여 추정된 미국선녀벌레의 발육영점온도는 $10.1^{\circ}C$, 유효적산온도는 252.5DD였다. 온도 의존적인 발육율을 설명하기 위하여 사용된 선형 및 비선형 5개 모델 중 Lactin 2 모델이 가장 높은 해석력을 보여주었다. 월동난 개체군의 발육 완료를 설명하기 위해 사용된 Two-parameter Weibull 함수는 발육기간을 기반으로 하였을 경우 결정계수 0.92로 높은 결정력을 보였다. 개발된 발육율, 발육완료 모델들을 이용하여 추정된 50% 누적 우화일과 실측된 우화일의 차이를 보면 Poikilotherm rate 모델을 이용하여 추정한 결과가 세 지역 편차일의 평균이 1.7일로 상대적으로 다른 모델들 보다 가장 정확하게 50% 누적 부화일을 예측할 수 있었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권4호
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• pp.29-64
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• 2011

상품의 이용가능성은 소비자 욕구를 충족시킬 수 있는 중요한 점포 능력 중의 하나이다. 그러나 구매하고자 하는 상품이 없는 품절(stockouts)상황이 발생했을때 소비자는 구매의사 결정의 어려움에 직면하고 이러한 어려움은 소비자의 부정적인 반응, 예컨대 점포에 대한 불만족을 야기한다. 본 연구에서는 상품의 이용가능성 상설, 즉 품절상황에서의 소비자 대체선택행동을 이끌어 내는 결정요인들을 파악하여, 이러한 변수들이 품절에 대한 소비자반응과 행동에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 한다. 세부적으로 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 구매환경의 상황적인 특성(예: 구매 긴급성, 당황정도), 점포 특성(예: 상품구색, 매장편의성), 소비자 특성(예: 브랜드애호도, 점포애호도) 등에 초점을 맞추어 이러한 요인들이 품절시 소비자반응(상품대체, 구매연기, 점포전환 등의 대체선택행동)에 미치는 영향을 실증적으로 밝히는 것을 목적으로 하였다. 특히 본 연구에서는 선행연구에 비해 상품구색, 전반적인 점포 가격 이미지 등의 점포특성 변수들을 추가적으로 고려하여 분석하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 대형할인마트, 슈퍼마켓 등의 다양한 소매업태에서 품절상황을 경험하고 나오는 353명의 소비자들로부터 자료를 수집하여 다항로짓분석(multinomial logit analysis)을 이용하여 연구모형과 연구가설을 검증하였다. 소비자 선택행동에 대한 MNL 모델 추정결과 품절상황에서 상품대체, 구매연기, 점포전환 행동에 대해 구매의 긴급성, 당황 정도, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색, 전반적 점포가격 이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 요인들이 소비자 선택행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 품절상황시 소비자의 점포 내 상품대체행동을 이끄는 결정요인으로 구매의 긴급성, 당황정도, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색의 다양성, 저렴한 점포가격이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 등이 유의하였으며, 구매연기를 유도하는 결정요인으로 구매의 긴급성, 구매량, 브랜드애호도 등으로 판명되었다. 품절시 소비자가 다른 점포로 전환하게 하는 요인은 구매의 긴급성, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색의 다양성, 저렴한 점포가격이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 등으로 파악되었다. 마지막으로 품절시 점포 편의성과 판매원 서비스 요인들은 소비자 대체 행동에 유의한 영향을 주지 못하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.109-122
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• 2016

최근 빅데이터 분석은 기업과 전문가뿐만 아니라 개인이나 비전문가들도 큰 관심을 갖는 분야로 발전하였다. 그에 따라 현재 공개된 데이터 또는 직접 수집한 이터를 분석하여 마케팅, 사회적 문제 해결 등에 활용되고 있다. 국내에서도 다양한 기업들과 개인이 빅데이터 분석에 도전하고 있지만 빅데이터 공개의 제한과 수집의 어려움으로 분석 초기 단계에서부터 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 공유를 방해하는 개인정보, 빅트래픽 등의 요소들에 대한 기존 연구와 사례들을 살펴보고 정책기반의 해결책이 아닌 시스템을 통해서 빅데이터 공유 제한 문제를 해결 할 수 있는 클라이언트-서버 모델을 이용해 빅데이터를 공개 및 사용 할 때 발생하는 문제점들을 해소하고 공유와 분석 활성화를 도울 수 있는 방안에 대해 기술한다. 클라이언트-서버 모델은 SPARK를 활용해 빠른 분석과 사용자 요청을 처리하며 Server Agent와 Client Agent로 구분해 데이터 제공자가 데이터를 공개할 때 서버 측의 프로세스와 데이터 사용자가 데이터를 사용하기 위한 클라이언트 측의 프로세스로 구분하여 설명한다. 특히, 빅데이터 공유, 분산 빅데이터 처리, 빅트래픽 문제에 초점을 맞추어 클라이언트-서버 모델의 세부 모듈을 구성하고 각 모듈의 설계 방법에 대해 제시하고자 한다. 클라이언트-서버 모델을 통해서 빅데이터 공유문제를 해결하고 자유로운 공유 환경을 구성하여 안전하게 빅데이터를 공개하고 쉽게 빅데이터를 찾는 이상적인 공유 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권2호
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• pp.63-92
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• 2012

본 연구는 소비자가 지각하는 유통업체의 위치기반 모바일 쇼핑정보 서비스에 대한 정보의 상황관련성과 정보자극에 대한 PAD 감정변수들(환기, 지배력, 즐거움) 간의 상호 인과관계와 이용의도에 대한 이들의 효과를 실증 연구 하였다. 미국 내 모바일 이용자를 대상으로 무작위 표본추출법에 근거하여 추출되었고, 총 335명의 사용가능한 응답이 수거되었다. 분석결과, 환기와 상황관련성은 즐거움에 정(+)의 영향을 주었으나 지배력은 즐거움에 유의한 영향력을 나타내지 않았다. 즐거움은 이용의도에 정(+)의 영향을 주었다. 본 연구를 통해 위치기반 모바일 서비스에 대한 소비자의 인지적 반응과 감정적 반응을 통합적으로 살펴보았으며, PAD 감정차원간의 체계적인 관계를 규명하였다. 연구결과를 바탕으로 모바일 쇼핑서비스 개발자, 유통업체, 그리고 마케팅 실무자를 위한 시사점을 논의하였으며, 연구의 한계점과 더불어 향후 연구 방향을 제시하였다.