최근 인터넷이 상거래에 활용되면서 가장 먼저 발달된 분야중의 하나가 바로 쇼핑몰 사이트이다. 하지만 인터넷 사용자는 증가하는 반면 쇼핑몰 기업들은 판매가 부진한 실정이다. 거기에는 여러 요인들이 있겠지만, 그 중에서 하나의 원인은 전자상거래의 핵심주체인 소비자들의 다양한 욕구에 대한 이해부족이라고 할 수 있겠다. 즉 웹 상에서 소비자들의 욕구를 만족시킬 수 있는 인터넷 쇼핑몰 디자인에 대한 연구가 미비하다는 데에 그 원인이 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 쇼핑몰이 성공하기 위한 조건으로 $\ulcorner$마케팅전략과 밀접하게 결합된 디자인이 성공적인 디자인이 될 수 있다$\lrcorner$ 라는 전제하에 소비자 구매의사결정에 디자인 요소 및 그 밖의 어떠한 것이 영향을 미치는지 알아본다. 연구는 세 부분으로 구성되어 있다. 먼저 기존의 문헌 및 연구를 바탕으로 전자상거래와 인터넷마케팅, 디자인 이론 등을 정리 소개하였다. 그리고 두 번째는, 이러한 이론적 배경을 기반으로 웹 상에서 효과적인 마케팅활동이 가능한 체계적인 쇼핑몰 디자이닝 제언을 위한 연구 설계를 한다. 연구 모형은 크게 네 가지 즉, 일반적 특성, 디자인 요소에 관한 세부사항, 디자인 요소를 반영한 사항, 인구통계학적 특성을 기준으로 가설을 설정한 다음, 설문지를 배부하여 얻어진 자료를 분석한다. 마지막으로 그 결과를 토대로 앞에서 제시한 네 가지 기준이 구매의사결정에 미치는 영향과 쇼핑몰에서의 디자인을 마케팅전략으로써 효과를 발휘할 수 있는지의 여부를 검증한다.
인터넷을 이용한 서비스와 정보제공이 활성화 되면서 사용자들은 서비스 품질 및 컨텐츠 품질에 대해 관심 갖기 시작했으며 이러한 변화에 따라 서비스 제공자 또한 사용자의 욕구를 만족 시키는 서비스 및 다수의 사용자가 참여하는 사이트 활성화를 목적으로 하게 되었다. 사용자에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 대부분의 서비스 제공자는 이용자 피드백 분석 및 운영시스템 분석 등 자료 분석에 노력하지만 제한된 이용자와의 커뮤니케이션과 자료 수집 및 분석에 상당한 시간과 비용을 들임으로써 사용자들에게 개선된 서비스 제공까지 너무 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 이유로 특정 웹 사이트(www.appbelt.net)의 운영현황 분석을 위해 웹 마이닝 기법을 적용한 로그 파일 분석 방식을 채택하였는데 로그 데이터를 가져와 분석하고 별도의 리포트를 만들어 판단하는 번거로움 없이 구글 애널리틱스 툴을 활용하여 정량평가를 시행하였다. 또한 웹 표준 평가(Coolcheck)서비스를 이용한 웹 사이트의 전반적인 품질평가를 통해 해당 웹 사이트의 문제점을 진단하고 개선 방안을 연구하였다. 로그분석이란 사용자가 웹 사이트 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남게 되는데 이 데이터를 기반으로 사용자가 웹 사이트를 방문하여 행동하는 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 또한 로그 분석을 통하여 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있으므로 로그 분석방법은 이용자 계층이 다양하고 이질적인 웹 검색 분야의 연구에 적합한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 로그분석 방법으로 구글 애널리틱스 로그 추적 코드를 웹사이트에 직접 삽입하여 데이터를 수집, 데이터 평가, 리포트 분석 단계를 거쳐 전반적인 웹 사이트의 운영현황을 진단하고 평가한 후 웹 사이트에서 예상하는 사용자의 행동패턴과 실제 방문자의 경로가 일치 하는지 판단하여 문제점 및 개선사항을 도출하였다. 이 판단은 곧 기업의 목표 값 도달 경로의 우선순위(중요도)에 영향을 미치고 사용성이 너무 낮을 경우 경로 설정의 부적절함 등을 웹 사이트의 개선 요소에 포함시키게 된다. 이러한 연구방법은 기업에서 하고자 하는 비즈니스의 방향이 제대로 설정되었는지, 사용자의 요구 및 행태와 일치하는지 분석하여 향 후 비즈니스 방향 재설정 및 웹 사이트 개선에 도움이 될 것으로 보인다.
공공도서관에서 제공하는 향토정보서비스는 낮은 이용률을 나타내고 있으며, 대부분 열람 및 대출형태의 제한적인 서비스를 제공한다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하고 이용자의 정보 요구를 반영하는 새로운 향토정보서비스를 제안하고자, 모바일 어플리케이션 (이하 앱)인 LibPass (Library와 Pass의 합성어)를 개발하였다. LibPass는 향토자원의 특성들이 LibPass의 콘텐츠로 구성되어 이용자가 모바일 앱을 통해 지역의 문화관광자원에 대한 정보탐색을 한 곳에서 간편하게 할 수 있도록 설계되었다. 즉, 관광자원에 대한 소개는 물론이고, 그 이용을 위한 숙박시설, 체험프로그램, 그리고 특화도서관에 대한 정보를 제공함으로써, 향토자원에 대한 효율적인 정보서비스를 도모하고자 했다. 무엇보다도 이 서비스는 국립중앙도서관에서 발행하는 카드로 일원화되어 제공되므로 전국 어디서나 사용이 편리하고, 공공기관의 다양한 콘텐츠를 활용하여 신뢰성과 최신성을 확보하였다. 선행연구를 바탕으로 모바일 관광정보서비스의 품질 평가 요인들을 도출하였으며, 또한 기존의 관광정보서비스 앱을 분석하여 LibPass 앱의 개체들을 구성하고 논리적 개체 관계 모델을 기반으로 프로토타입을 개발하였다. 이 모델은 도서관의 향토정보서비스 이용률을 증가시키고, 더 나아가 이용자 친화적인 앱을 통해 도서관에 대한 긍정적인 인식을 높이는 데 기여할 수 있다.
본 연구의 목적은 서비스 공급자로서 재가요양서비스를 제공하고 있는 요양보호사의 서비스에 대한 평가를 통해 서비스 품질 개선 방안을 찾는 것이다. 이를 위해 부산에서 활동 중인 요양보호사 223명을 대상으로 직무 환경, 서비스 기관에 대한 평가, 재교육 등에 대한 내용을 중심으로 설문조사를 실시하였다. 조사결과 요양보호사는 학력은 낮지 않으나 연령대가 높고 불안정한 고용형태를 가진 이가 대다수였다. 더 나은 요양서비스를 위해 희망하는 슈퍼비전 내용은 서비스 이용자와의 관계성, 이용자 욕구 변화에 따른 대처 등이었다. 우선적으로 필요한 재교육 내용은 노년기 및 노인 가족에 대한 이해, 노인성 질환에 대한 보건 의료적 지식, 이용자 및 가족과의 상담기법 등으로 나타났다. 그리고 건강보험공단 등에 바라는 것은 이용자와 보호자의 인식 개선, 급여 인상, 그리고 전문성 강화 위한 교육 기회 확대 등이었다. 이상의 연구결과를 통해 요양보호서비스 향상을 위한 방안으로 서비스 공급구조적 측면에서의 개선과 요양보호사와 업무에 대한 인식개선, 적절한 슈퍼비전과 재교육 기회 제공 등을 제안하였다.
본 연구는 4차 산업혁명과 포스트 코로나 시대를 대비한 도로교통 분야의 특성화를 살려 도서관의 비전 및 핵심가치를 정립하고 지속적으로 성장할 수 있는 한국도로공사 도서관의 중장기 발전계획 수립을 위한 기초연구로, 한국도로공사 이용자를 대상으로 현재 도서관의 현황 및 만족도, 수요도 조사를 실시하고 이를 기반으로 향후 중장기 발전계획 방향을 제안하고자 하였다. 연구결과, 첫째, 한국도로공사 도서관은 국가 도로교통 대표 전문도서관으로서 관련 자료의 망라적 수집·보존 역할과 더불어 학술 및 연구 활동 지원 도서관으로서 역할로 구성원의 즉각적인 정보 요구에 대응하기 위한 정보서비스 제공해야 한다. 둘째, 체계적인 장서개발 정책 수립이 필요하며, 도로교통 관련 세부 주제별 장서 수집이 필요하다. 셋째, 전반적인 서비스 개발이 필요하여, 한국도로공사 도서관 홈페이지 및 모바일 서비스를 개발해야 한다. 마지막으로 공간 재구성을 통한 공간 개선이 이루어져야 하며, 최신화 기술 도입을 통한 이용 편리성 확대가 필요하다.
다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.
한국에서 2008년부터 시행된 노인장기요양보험제도는 요양욕구가 인정된 모든 노인에게 장기요양서비스 공급이라는 사회적 지원을 제도화하였다. 이를 계기로 한국 노인돌봄의 사회적, 제도적 환경은 새롭게 형성되었다. 이러한 새로운 조건에서 가족돌봄의 위치와 의미를 재조명하고자 하는 것이 본 연구의 문제의식이다. 이를 위해 공식적인 돌봄서비스를 이용하는 노인들에 대한 가족돌봄의 변화를 분석하였다. 분석의 초점은 공식과 비공식, 제도적 서비스와 가족돌봄의 통합으로서 노인돌봄의 양상을 파악하고 이 안에서 공식적 돌봄의 역할과 가족돌봄에서 일어난 변화를 파악하는 데 있다. 이를 위해 노인장기요양보험제도를 이용하는 가족돌봄자(노인의 배우자 및 자녀) 중 재가서비스 이용자 18명을 대상으로 심층면접조사를 실시하였고, 질적내용분석을 통해 연구결과를 도출하였다. 연구 결과, 표준화된 방문요양 및 방문목욕 등 노인장기요양서비스는 개별 사례별로 상이한 비중과 의미로 이용되고 있었다. 공식돌봄과 비공식 가족돌봄의 결합양상은 다양하게 나타났는데 본 연구에서는 네 가지 서로 다른 양상을 발견할 수 있었다. 요양보호사에 의한 노인장기요양서비스를 중심으로 노인돌봄을 구성하는 양상, 가족돌봄자가 다양한 돌봄자원을 동원하며 조정하는 역할을 하는 돌봄혼합의 양상, 중증노인이 재가서비스를 이용하면서 형성되는 노인돌봄의 양상, 그리고 무엇보다 노인장기요양보험제도의 현실화과정에서 공식돌봄과 비공식돌봄을 일치시키는 변종(hybrid)방식으로 가족요양보호사 방식의 노인돌봄 양상이 그것이다. 본 연구는 표준화되고 공식화된 노인장기요양보험제도의 재가서비스 이용이 실제 다양한 노인의 욕구와 가족돌봄자원이라는 현실을 만나면서 다양한 노인돌봄의 양상으로 현실화되고 있는 것을 드러냈다는 데 의미를 가진다. 이는 노인돌봄이 공식, 비공식 돌봄의 결합으로 작동하고 있음을 증명하는 것이며 공식적 돌봄서비스의 공급이 실제 가족돌봄의 조건과 현실 위에서 이루어져야 한다는 것을 보여준다. 따라서 노인장기요양서비스 공급에서 노인이용자의 삶의 조건이자 공간으로서 가족과 지역사회의 다양한 특성이 포함되어야 한다는 시사점을 준다고 하겠다.
홍채 인식은 흥채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식에서 홍채 영상의 품질은 홍채 인식의 성능에 많은 영향을 준다. 이는 흥채 영상이 흐려지면, 홍채 패턴이 변형되어지므로, FRR(False Rejection Error)이 증가되기 때문이다. 홍채 영상을 흐려지게 만드는 주된 요인 가운데 하나가 카메라 렌즈의 초점(focus)이다. 기존의 흥채 인식 카메라는 고정 초점(fixed focusing) 방식과 가변 초점(auto-focusing) 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점 렌즈가 고정되어 있기 때문에 사용자가 직접 자신의 눈을 DOF(Depth of Field) 영역 안에 위치시켜야하고, DOF 영역이 매우 작은 한계가 있다. 가변 초점 방식은 사용자와 카메라 사이의 거리를 측정하여 초점이 잘 맞는 위치로 초점렌즈를 움직여서 선명한 영상을 취득한다. 하지만 부가적인 하드웨어 장비가 필요하기 때문에 카메라의 부피가 늘어나고 비용도 증가되므로 개인 인증을 위해 홍채인식을 하는 핸드폰과 같은 모바일 장비에서 사용되는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 이러한 기존의 홍채인식 카메라의 문제점들을 극복하기 위해 부가적인 하드웨어 장비 없이 고정 초점 방식 카메라에서 취득한 홍채 영상을 복원함으로써 소프트웨어적으로 DOF영역을 증가시키는 방법을 제안한다. 기존의 영상 복원 알고리즘은 반복적(iterative) 방법에 의해 최상의 복원 계수(parameter)를 검출하여 영상을 복원하였으나, 본 논문은 초점값을 이용하여 영상의 흐려짐의 정도를 판단하고, 흐려짐의 정도에 따라 미리 정의한 복원 계수를 선택함으로써 빠른 시간 안에 홍채 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 실험 결과, Panasonic에서 만든 BM-ET100 카메라의 작동범위(Operation Range)를 48-53cm에서 46-56cm로 증가시킬 수 있었다.
본 연구는 고전적 정리 번역서의 향후 출판 방향 모색과 관련하여 출판 방식의 변화와 현황 및 고전적 정리 번역서의 출판 형태에 대한 전문가와 일반이용자의 인식 차이를 알아보기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 일반적인 종이책과 전자책의 이용에 관한 국내외 관련 연구를 분석하고 국내 주요 기관의 고전적 정리 번역서 출판 현황을 조사하였으며, 한국고전번역원의 메일링리스트를 활용해 전문가와 일반이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 전자책은 종이책을 완벽하게 대체하는 매체로 간주되기는 어려우며, 이용자의 다양한 요구를 충족시킬 수 있도록 당분간 종이책과 전자책의 병행이 타당한 것으로 분석되었다. 특히 설문조사 결과에서는 종이책과 전자책의 개인적 사용가치, 소장가치, 가독성에 대한 인식에 있어서 일반이용자와 전문가 집단 간에 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다. 도서관이나 관련 기관에서의 보존가치에 대한 평가에서는 종이책에 대한 집단 간 유의한 차이는 확인되었으나 전자책의 경우에는 집단 간 의미있는 차이가 없었다. 또한 학술 연구나 번역 목적으로 이용되는 경우 종이책 형태의 고전적 정리 번역서가 전자책에 비해 더 선호되며, 온라인을 통한 이용에 있어서는 전자책보다 데이터베이스를 더 많이 선호하는 것으로 나타났다. 고전적 정리 번역서의 전자책 구현을 위해서는 고전적의 특수성과 상징성을 고려할 필요가 있으며, 또한 기술적으로 모든 환경에서 이용이 가능한 표준화된 플랫폼을 고려할 필요가 있는 것으로 분석되었다.
추천시스템은 사용자들의 관심을 끄는 아이템을 그들이 보다 쉽게 찾도록 도와주거나, 그들의 기호에 기반하여 의미 있는 아이템들을 제공한다. 지금까지 가장 성공적이었던 협업 필터링 기반 추천시스템은 다른 사용자들의 의견을 참조하여 추천을 원하는 사용자에게 추천을 한다. 즉, 아이템들에 대한 사용자 기호를 나타내는 다른 사용자들의 평가정보가 추천을 위한 정보원으로 사용된다. 이처럼, 협업 필터링 기반 추천시스템이 사용자들의 기호만을 이용하도록 설계되었지만, 다른 정보를 이용하면 추천시스템의 성능과 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료되어, 본 논문에서는 유사 정도와 인구통계학 정보를 이용한 협업 필터링 기반 추천시스템을 제안한다. 이런 추천시스템에서는 평가정보가 계속적으로 누적되기 때문에, 추천시스템의 정확도를 유지할 수 있는 한, 사용하는 데이터의 양을 줄이는 게 중요하다. 본 논문에서는 유사 정도와 인구통계학 정보를, 사용할 데이터의 양을 줄이기 위한 기준으로 사용하여 자연스레 시스템의 성능을 향상시켰다. 본 논문에서는 실험을 통하여 유사 정도의 사용이 추천시스템의 정확도를 높여주었고, 특정 인구통계학 정보의 사용도 추천시스템의 정확도를 높였음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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