Prevalent usage of mobile devices among consumers has been well recognized and this is especially imperative among young adult consumers. The mobile phone became the gateway of their communication, media consumption, retail transaction, education, and (virtual) social life. However, there is little empirical research explaining the dynamics behind the psychological underpinning of young adult consumers, specifically Generation Y, to understand their usages and dependency on mobile phones. This study, therefore, aims to unveil antecedents and consequences of Gen Y consumers' mobile phone dependency from a media psychological perspective. We developed a conceptual model based on theory of self-monitoring (Snyder 1974, 1987), extended self-concept (Belk, 1988), and media dependency theory (Ball-Rokeach & Defluer, 1976). Four hundred ninety-eight students in the U.S. provided usable responses to our pencil-and-paper survey. Causal modeling analysis results demonstrated that both ability to modify one's behavior and sensitivity to cues for social appropriate behavior dimensions of the self-monitoring tendency positively predicted one's level of fashion involvement, which in turn positively predicted his/her mobile phone dependency. Individual's mobile phone dependency, fashion involvement and self-monitoring's ability dimension exhibited positive and direct impact on one's perception of the salience of mobile phone case product attributes. Based on the findings, we provided pragmatic and theoretical implications for the industry and academia.
이 연구는 수용자가 미디어를 이용하는 과정에서 미디어와 맺는 의존관계 유형이 수용자 개개인의 성격유형에 따라 다를 것이라는 기본적인 가정에서 출발했다. 성격유형은 성격연구에서 가장 일반적으로 사용되며 그타당성을 인정받고 있는 PEN 모델(Eysenck, 1981)을 이용했다. PEN 모델은 사람의 성격을 정신병리적 성향(Psychoticism), 외향적 성향(Extraversion), 신경증적 성향(Neuroticism)으로 구분한다. 이와 함께, 개인별 미디어 의존관계 이론에 따르면, 개개인은 목적지향적인 존재로 미디어와 의존관계를 형성한다. 의존관계는 사회적 이해(social understanding), 자기이해(self understanding), 행동 정향(action orientation), 상호작용 정향(interaction orientation), 사회적 놀이(social play), 개인적 놀이(solitary play)의 6가지 유형으로 구분한다. 이를 토대로 이 연구는 PEN 모델의 세 가지 성격유형과 개인별 미디어 의존 유형간의 관계를 검증하는데 그 목적을 두었다. 또한, 이러한 관계는 성별에 따라 다르게 나타나는지를 함께 분석했다. 이를 위해 온라인 설문을 실시했다. 남자 158명과 여자 179명을 포함해 총 337명이 응답에 참여했다. 분석결과, 외향적 성향(E)은 6가지 미디어 의존유형과 전혀 유의미한 관계를 나타내지 않았다. 한편, 정신병리적 성향(P)이 낮을수록 자기이해를 위한 목적으로 미디어를 이용하려는 경향이 강하게 나타났다. 반면, 신경증적 성향(N)이 높을수록 자기이해를 위한 목적으로 미디어를 이용하려는 경향이 강했다. 이러한 성격변인과 미디어의존의 관계는 성별에 따라 차이가 있었다. 남자응답자들일수록 세 가지 성격변인이 6가지 미디어 의존관계 변인과 유의미한 관계를 나타내는 경향이 강했다. 이 연구를 통해 특정 개인성격유형은 개인들이 미디어를 통해 추구하고자 하는 목적과 다양한 형식으로 관련을 맺고 있음을 발견했다. 이 연구가 갖는 함의가 함께 논의됐다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권3호
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pp.135-157
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2019
Information technology has economic, social and cultural impacts is closely linked to our lives. This information technology is becoming a key to the change of human civilization through connecting people and objects on the earth. In addition, future information technology is becoming more intelligent and personalized with the development of computing technology, and due to the rapid development of alcohol, environment without time and space constraint is realized, Is spreading. Since existing portable storage media are made of physical form, there is a limit to usage due to the risk of loss and limitation of capacity. Cloud services can overcome these limitations. Due to the problems of existing storage media, it is possible to overcome the limitations of storing, managing and reusing information through cloud services. Despite the large number of cloud service users, the existing research has focused mainly on the concept of cloud service and the effect of introduction on the companies. This study aims to conduct a study on individual characteristics that affect the degree of cloud use. We will conduct research on the causes of IT knowledge, personal perception of security, convenience, innovation, economical trust, and platform dependency affecting the intention to use the cloud. These results show that the variables affecting individual 's use of cloud service are influenced by individuals, and this study can be used as a basic data for individuals to use cloud service.
매스 미디어는 재난 발생시 이재민 뿐 아니라 일반인들의 행동과 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 강력한 수단이기 때문에 매스 미디어의 역할은 재난 연구자들의 관심의 대상이 되어 왔다. 하지만 우리나라에서는 재난보도에 관한 현황 분석조차 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서 카인즈를 이용하여 2002년 8월 29일 부터 10월 1일까지 태풍 루사에 관하여 신문과 텔레비전 뉴스에서 보도된 기사를 분석하였다. 그 결과에 의하면, 한국의 재난 보도에서는 일기예보를 활용한 사전 경보 기능이 상당히 취약한 것으로 밝혀졌다. 또한 재난 피해자들의 무기력한 모습을 지나치게 강조함으로써 의존이미지라는 재난신화를 만드는데 기여하는 것으로 분석되었다. 이재민들에 대한 이와 같은 묘사는 성금을 모집하는 데에는 지대한 공헌을 하였을지 모르지만, 사실을 왜곡함으로써 효율적인 방재계획을 수립하는 데에는 역기능적 역할을 수행하였을 가능성을 제기한다. 따라서 미디어를 활용한 효율적인 경보체계를 확립하기 위해서는 재난경보가 복잡한 사회 과정임을 인식하여, 신뢰할만한 공식적인 기관이, 명확하고 구체적인 메시지를 매스 미디어에 제공할 필요가 있다. 또한 매스 미디어의 성금 모금은 필요 경비의 조달과 공동체 의식의 공고라는 순기능적 측면이 있지만 이재민의 의존적인 태도를 영속화시킬 수도 있기 때문에, 매스 미디어를 통하여 정부가 수행해야 할 업무와 자산 소유주가 담당해야 할 책임간의 차이를 명확하게 부각시킬 필요가 있다.
본 연구는 대학생의 코로나19 감염에 대한 위험인식과 예방행위의 관계를 파악하고 예방행위에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 수행된 서술적 조사연구이다. 연구 대상자는 서울 소재 S대학 기숙사에서 생활하고 있는 대학생 228명에게 자료수집을 하였다. 수집된 자료는 SPSS 21.0 프로그램을 활용하여 기술통계, t-test, pearson's 상관관계 분석 그리고 다중회귀분석으로 분석하였다. 연구결과 대학생의 위험인식은 5점 중 2.5점, 예방행위는 4점 중 3.1점으로 확인되었고, 예방행위는 회복탄력성, 위험인식, 자가격리 유무, 미디어의존에 영향을 받는 것으로 조사되었다. 대학생의 신종감염병 예방과 포스트 코로나 적응 및 회복을 위해 재난교육과 함께 미디어의 순기능을 활용하여 개인의 회복력 강화를 위한 방법들도 모색해야할 필요가 있음을 논의하였다.
IoT 데이터 분석 기술의 발전으로 사용자의 상황을 실시간으로 분석하고 분석에 따른 상황 기반 서비스 제공이 가능해졌다. 대부분의 디지털 사이니지는 정보를 일방향으로 제공하기 위한 홍보 목적으로 사용되었지만, 개별 사용자의 상황과 반응에 따라서 개인화된 콘텐츠를 제공하는 방향으로 진화할 것이다. 그러나 기존 인터랙티브 디지털 사이니지 플랫폼은 하드웨어 의존도가 높기 때문에 그 수정이나 응용이 어렵다. 제안하는 플랫폼은 광고 콘텐츠 등록 및 인터랙티브 사이니지 콘텐츠 생성이 용이하면서도 센서 분석 결과에 기반 하여 적시에 광고를 재생 가능하도록 주요 기능들을 클라우드와 엣지에 분리하여 모듈화 하였다. 엣지는 개인 데이터를 직접 처리하여 프라이버시 이슈를 최소화 하면서도 실시간 센서 데이터를 바탕으로 콘텍스트를 분석하여 빠르게 대응이 가능하다. 클라우드는 엣지보다 다수 작업자의 접근 및 관리가 용이하므로 다수가 함께 작업하는 사이니지 콘텐츠 생성은 클라우드 플랫폼에서 처리함으로써 접근성과 유연성을 높였다. 설계된 인터랙티브 사이니지 제공 플랫폼은 사이니지 콘텐츠를 제공하는 제공자와, 사이니지 콘텐츠를 이용하는 시청자 측면에서 테스트를 진행하였으며 콘텍스트 변화에 적시 대응하면서도 빠르게 인터랙티브 사이니지 콘텐츠를 구성할 수 있음을 확인하였다.
사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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