• 대한공업교육학회지
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• 제41권1호
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• pp.88-107
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• 2016

급변하는 경영환경 속에서 지속가능한 기업이 되기 위한 우수인재의 확보 및 개발이 점차 중요해지고 있다. 이를 위해 기업은 자신의 기업에 필요한 인재상을 체계적으로 반영한 역량을 정의하고 활용하는 것이 필요하다. 역량이란 우수한 업무수행자가 보유하고 있는 독특하고 고유한 행동으로 지식, 기술, 가치, 기타 개인적 특성들이 직무수행에서 통합되어 행동으로 나타난 것이며, 이를 체계화 하는 과정을 역량 모델링이라 한다. 본 연구에서는 특히 경쟁이 치열하고 끊임없이 변화를 요구받는 중소 IT기업을 대상으로 역량모델링을 수행하고 맞춤형 역량모델을 개발하여 체계적인 인적자원의 관리 및 육성방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 Dubois의 일반모델 덧씌우기 방법을 사용하여 역량모델을 개발하고 도출된 역량모델에 대한 타당도 검증을 위한 설문조사 및 워크숍을 수행하였다. 이를 통해 IT기업 N사의 영업사원에게 요구되는 핵심역량은 총 14개지만 영업의 시기에 따라 프로젝트 사전, 진행중, 사후로 나뉘어 13개, 9개, 6개가 유기적으로 활용된다는 결론을 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된 역량모델은 향후 N사의 영업부서직원교육을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권4호
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• pp.1-17
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• 2018

최근 대다수 온라인 기업들이 고객의 개인정보에 기반한 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 하지만 고객들은 정보 유출에 대한 우려로 개인정보 제공을 꺼리고 있는 것이 현실이다. 이에 따라 기업들은 개인정보보호 인증마크 획득, 개인정보유출 배상책임보험 가입을 통해 고객들에게 개인정보보호를 보장함으로써 신뢰를 높이고자 한다. 이에 본 연구에서는 이러한 기업의 개인정보보호 활동이 소비자 행위에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 한다. 가상의 시나리오를 바탕으로 한 실험 연구 결과, 기업의 개인정보보호 인증마크 획득 혹은 개인정보유출 배상책임보험 가입이 프라이버시 신뢰를 높여주는 것으로 나타났다. 그리고 개인정보보호 인증마크의 경우, 프라이버시 신뢰를 매개로 개인정보 제공의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 마지막으로 신뢰 성향이 높은(낮은) 집단의 경우에는 개인정보보호 인증마크(개인정보유출 배상책임보험)를 통해 보다 높은 신뢰가 형성되는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 개인정보보호 인증마크와 개인정보유출 배상책임보험의 필요성을 입증함으로써 기업 경영진의 정보보호 투자 관련 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.633-642
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• 2021

본 연구에서는 외국인 유학생들의 온라인 수업 경험을 탐색하기 위하여 합의적 질적연구(CQR)의 절차와 방법에 따라 연구를 수행하였다. 2020년 1학기와 2학기, 국내 대학에 재학한 중국 국적 유학생으로 모집하여 총 15명에 대해 온라인 심층면담을 실시했으며, 4개 영역별로 13개 범주와 36개 하위범주가 도출되었다. 외국인 유학생들은 온라인 수업의 편의성과 맞춤학습을 장점으로, 학습동기 및 집중력 저하를 단점으로 인식하는 것으로 나타났다. 온라인 수업에서 학업량과 학업투자 시간 증가를 경험하는 것으로 나타났으며, 온라인 학습을 위해 개인적인 학습전략 활용과 함께 친구 및 학교로부터의 도움을 함께 활용하는 것으로 나타났다. 또 유학생들은 온라인 수업에서 수업 수업공지 및 안내관련 문제와 수업환경 및 기술적 어려움, 교수자와의 상호작용 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났으며, 온라인 학습 개선 필요 사항에서는 교수자의 수업이해 및 향상 참여 유도 필요, 학생 스스로 자기주도적 학습능력 강화와 수업 환경측면에서 수업 안내 및 학습지원강화가 필요한 것으로 나타났다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권1호
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• pp.209-238
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• 2023

본 연구는 도서관의 이러닝 플랫폼 구축을 위한 주요 학습 내용과 기능 및 활성화 방안을 제안하고자 문헌연구와 사례분석 및 전문가 조사를 진행하였다. 문헌연구에서 도서관이 이러닝 생태계에 있는 이용자를 위해 질 높은 온라인 교육을 제공해야 함을 알 수 있었으며 선행연구를 통해 도서관의 이러닝 플랫폼 분석을 위한 학습기능 분석 도구를 도출하였다. 이를 기반으로 국내외 도서관 이러닝 플랫폼들의 학습 내용과 기능 및 특징을 분석하였으며 전문가 설문 조사 및 인터뷰를 수행하였다. 분석결과, 도서관의 지속 가능한 이러닝 서비스를 위해 학습 과정과 기술을 효과적으로 적용할 수 있는 플랫폼의 구축이 필수적이며 제공해야 할 학습 내용은 관 종에 상관없이 공통적으로 독서교육, 정보활용교육, 도서관이용교육, IT 최신기술 소개 등 도서관교육의 특성을 나타내는 주제가 도출되었다. 주요한 학습기능으로는 학습유형 중 영상강의와 실시간 수업을 진행할 수 있어야 하며 학습자료와 이용 가이드를 제공할 수 있는 학습활동지원 기능, 교육내용을 저장하고 공유할 수 있는 클라우드 플랫폼 지원 기능, 생애주기 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있는 개인화 환경 지원 기능 등을 제시하였다. 또한, 도서관 사서의 기술력 향상을 위한 재교육, 이러닝 관련 팀의 구성과 전문사서의 도입을 제안하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.13-23
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• 2022

본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.41-43
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• 2022

최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.207-216
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• 2024

4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.279-282
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• 2006

IP망을 이용한 IPTV 방송 서비스가 새로운 수익 모델로 인정받고 현재 국내의 KT, SKT 등이 IPTV 시범서비스를 준비하거나 진행 중에 있다 이 IPTV 서비스는 이전의 단방향 방송과는 달리 사용자와의 인터렉션을 중시하는 양방향 방송을 표방하기 때문에 지금까지의 방송과는 다른 혁신적인 방송서비스가 기대된다. 하지만 IPTV 서비스에 있어서 여러 통신사와 방송사가 참여할 수 있을 것으로 보여지는 것과는 달리 실상은 몇몇 거대 통신기업이 자신들의 망을 이용하는 가입자들을 상대로 한정된 사업을 벌이고 있다. 이는 IPTV 서비스를 위한 인프라가 구축되어 있지 않고 방통융합망의 개념을 만족시키기 위해 서비스 개발자가 알아야 할 프로토콜들이 너무나 많기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 상황을 타개할 수 있는 수단을 Open API로 제안한다. 맞춤형 방송을 위한 시나리오를 TV-Anytime의 벤치마킹과 유저 시나리오를 참고하여 재구성하고 이 시나리오로부터 IPTV 방송 서비스를 위한 방통융합망의 기본적이고 강력한 기능들을 Open API 함수로 정의하였다. 여기에서의 방송 서비스는 NDR, EPG, 개인 맞춤형 광고 서비스를 말하며 각 서비스를 위한 서버는 통합망 위에 존재하고 이 서버들이 개방하는 API들은 다른 응용프로그램에 의해 사용되는 것이기 때문에 가장 기본적인 기능을 정의하게 된다. 또한, 제안한 Open API 함수를 이용하여 개인 맞춤형 방송 응용 서비스를 구현함으로써 서비스 검증을 하였다. Open API는 웹서비스를 통해 공개된 기능들로써 게이트웨이를 통해 다른 망에서 사용할 수 있게 된다. Open API 함수의 정의는 함수 이름, 기능, 입 출력 파라메터로 이루어져 있다. 사용자 맞춤 서비스를 위해 전달되는 사용자 상세 정보와 콘텐츠 상세 정보는 TV-Anytime 포럼에서 정의한 메타데이터 스키마를 이용하여 정의하였다.가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다., 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.175-191
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• 2011

국가신성장동력으로MICE(Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition) 산업이각광받으면서국내전시산업에 대한 관심이 드높아 지고 있다. 이에 따라 국내 전시산업(domestic exhibition industry)도 미국이나 유럽과 같이 전시성과를 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 그 중에서도 전시환경이나 전시기법 등에 따라 관람효과가 다르기 때문에 지능형 정보기술을 이용하여 전시장에 방문한 참관객의 참관패턴을 분석하여 참관객을 이해하고 더 나아가 참여업체 간의 연관관계 도출 및 전시회의 성과를 높이고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그런데, 이러한 기존의 부스추천시스템과 관련된 연구를 살펴보면 시스템적인 관점에서 추천의 정확성만을 논하고 있을 뿐 추천을 통한 참관객의 행동이나 인식의 변화에 대해서는 충분히 논의하고 있지 못하다. 부스추천시스템(Booth Recommendation System)은 참관객의 부스방문 정보를 바탕으로 참관객에게 적절한 부스를 추천하기 때문에 참관객은 사전에 계획하지 않은 전시장을 방문하게 될 수 있다. 이 때 참관객은 계획하지 않은 방문행동을 통해서 만족할 수도 있지만 추천과 정이 번거롭다거나 자유롭게 참관을 하는데 방해가 된다고 생각할 수 있다. 이 경우 참관객의 자유로운 관람보다 오히려 더 좋지 않은 성과를 낼 수 있다. 따라서 부스 추천시스템을 전시장에 적용하기 위해서는 시스템의 성과에 미치는 영향요인이 무엇인지 전반적으로 검토하고, 부스추천시스템이 참관객의 계획되지 않은 방문행동에 미치는 영향에 대해 면밀히 검토해야 한다. 이에 본 연구에서는 부스추천시스템의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 이론과 기존문헌을 통해 살펴보고자 하였다. 또한, 참관객의 지각된 부스추천시스템의 성과가 참관객의 계획되지 않은 행동에 대한 만족도와 부스추천시스템의 재사용의도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 이론적 프레임워크로 본 연구는 계획되지 않은 행동이론(Unplanned Behavior Theory)을 도입하였다. 계획되지 않은 행동(unplanned behavior)이란 "소비자들이 사전에 계획하지 되지 않은 채 실행된 어떤 행동"으로 정의할 수 있다. 소비자들의 계획되지 않은 행동은 그 동안 마케팅 등 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 특히, 마케팅에서는 계획되지 않은 행동 중 계획되지 않은 구매(unplanned purchasing)에 많은 관심을 두어 왔는데 이 개념은 종종 충동적 구매(impulsive purchasing)와 혼동되어 사용되곤 하였다. 그런데, 충동적 구매가 갑자기 무엇인가 구매를 해야하는 강하고 지속적인 충동(urge)이라고 본다면 계획되지 않은 구매는 구매의사결정의 시점이 상점에 들어가기 전이 아닌 상점 내에서 수행된다는 점이 다르다. 즉, 모든 충동적 구매는 비계획적이나, 모든 계획되지 않은 구매가 충동적인 구매는 아니다. 그런데, 왜 소비자들은 계획되지 않은 행동을 하는가? 이에 대해서는 학자들에 따라 여러 가지 의견이 있으나 소비자가 사전에 철저한 계획을 수립하지 않고 따라서 중간에 계획을 변화시킬만한 유연성(flexibility)이 있기 때문이라는 점에 일관된 의견을 보인다. 즉, 계획되지 않은 행동을 하는데 많은 비용이 소요된다면 소비자들은 사전에 수립한 계획을 변경하기 어렵게 될 것이기 때문이다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 전시장 역시 참관객들은 방문하기 전에 전시장이 어떤 프로그램으로 구성되어 있는지 살펴보고, 어떤 부스를 방문할지를 사전에 계획하게 된다. 그 이유는 참관객들이 전시장 방문에 투입할 수 있는 시간은 한정되어 있는 반면에 전시회는 대규모의 다양한 부스로 운영되기 때문에 참관객들이 모든 부스를 참관한다는 것이 현실적으로 불가능하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 부스추천시스템이 참관객이 선호할 만한 부스를 추천하게 되면 참관객은 자신의 계획을 변화시켜서 부스추천시스템이 추천한 부스를 방문하게 된다. 이러한 방문행동은 소비자가 상점을 방문하거나, 관광객이 관광지에서 계획하지 않은 행동을 하는 것과 유사한 측면에서 이해가 가능하며 특히 최근 여행소비자들이 정보기기의 영향으로 계획되지 않은 행동을 하는 경우가 부쩍 증가한 추세와 동일한 맥락에서 이해가 가능하다. 이에 다음과 같은 연구모형을 설정하였다. 이 연구모형은 참관객이 지각한 부스추천시스템의 성과(performance)를 매개변수로 하고 있는데 이 성과에 영향을 미치는 요인으로 부스추천시스템에 대한 신뢰(trust), 전시장 참관객의 지식수준 (knowledge level), 부스 추천시스템의 기대된 개인화 (expected personalization) 그리고 부스추천시스템의 자유위협(threat to freedom)을 영향요인으로 파악하였다. 또한, 지각된 부스추천시스템 성과와 계획되지 않은 행동에 대한 참관객의 만족도와 향후 부스추천시스템의 재사용의도간의 인과관계도 파악하고자 하였다. 이 때 부스추천시스템에대한신뢰는권한(competence), 자선(benevolence), 그리고진실(integrity)의2차요인(2nd order factor)으로구성하고, 나머지 요인들은 1차 요인으로 구성하였다. 이를 검증하기 위해 2011 DMC Culture Open 행사에서 부스추천시스템을 테스트하기 위하여 시스템을 개발하고, 101명의 참관객을 대상으로 실증조사를 하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 부스추천시스템에 있어서 참관객의 신뢰가 가장 중요한 요소이며 실제 해당 부스추천시스템을 이용한 참관객들은 신뢰를 통해 부스추천시스템이 성과 있다고 인식하였다. 둘째, 참관객의 지식수준 역시 부스추천시스템의 성과에 유의한 영향을 미쳤는데 이는 추천의 성과가 전시장에 대한 사전적 이해가 필요함을 의미한다. 즉, 전시장에 대한 이해가 높은 참관객이 부스추천시스템의 유용성을 더 잘 파악하는 것으로 나타났다. 셋째, 기대된 개인화 수준은 성과에 유의한 영향을 미치지 못했는데 이는 기존 연구와 다른 결과로 본 연구에 사용된 부스추천시스템이 충분히 개인화 서비스를 제공하지 못했기 때문이라고 판단된다. 넷째, 부스추천시스템의 추천정보는 개인의 자유를 위협하거나 제한한다고 느끼지 않음으로 충분히 유용한 가치를 갖는다고 할 수 있다. 끝으로 부스정보시스템의 높은 성과는 참관객들의 계획되지 않은 행동에 대한 높은 만족도와 향후에도 부스추천시스템을 재사용할 의도를 만드는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 부스추천시스템이 야기하는 참관객의 계획되지 않은 부스방문행동에 미치는 영향력을 분석하기 위해 계획되지 않은 행동이론을 중심으로 실증자료를 이용하여 분석하고, 이를 통해 향후 부스추천시스템의 구축 및 설계에 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 향후에는 보다 정교한 설문구성과 측정대상을 이용하여 추가적인 검토가 필요할 것으로 기대된다.