Purpose - With the increase of non-face-to-face activities due to the spread of COVID-19, O2O industry has grown rapidly which reduces contact points between suppliers and consumers. O2O platform is now recognized as an indispensable channel of distribution, but the voice is getting louder that it is necessary to check how it contributes to the performance of suppliers or how its fee system or contract terms affects the expansion of O2O industry as the leading companies tend to monopolize the market. Design/methodology/approach - In this study, the scope was limited to the restaurant industry in which transactions are the most active among the O2O industry and a regression analysis was done on 775 businesses that had used guarantor service from the Seoul Credit Guarantee Foundation. Findings - Analysis on the impact of O2O platform system, information, and service quality on the business performance of the sole proprietors revealed that the system quality represented by ease of use and the information quality determined by level of timely, accurate and reliable information provided to the consumers have a statistically significant effect on the improvement of business performance. In addition, the effect of business performance on the loyalty measured by the likelihood of users continuing to use the service as well as recommending it to others was moderated by the satisfaction with contract terms, not by the fee system. Research implications or Originality - Although the number of O2O platform providers has increased manyfold, the membership rate is no more than 20%, which means that the small business owners are still struggling with digital transformation. In order for the O2O industry, which is now commonplace, to form a healthy ecosystem that satisfies both suppliers and consumers, the standard contract guidelines that are acceptable to both parties must be established and the O2O providers must offer services that help suppliers to improve performance.
사용자의 상황에 따라 유용한 정보를 제공할 수 있는 행위인식 기술은 최근 많은 주목을 받고 있다. 스마트폰이 보급되기 전 행위인식 연구에서는 독립된 센서를 사용하여 사용자의 행위를 추론해야 했지만, 현재는 IT산업의 발달로 스마트폰의 내부 센서를 사용해 사용자의 행위를 추론할 수 있게 되었다. 따라서 행위인식 분야의 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. 행위인식 기술을 응용하면 사용자의 선호도에 따라 애플리케이션을 추천하거나 경로 정보를 제공하는 서비스 등을 개발할 수 있다. 기존의 행위인식 시스템들은 GPS를 이용하기 때문에 전력을 많이 소모한다는 단점이 있다. 반면에 최근 Google에서 발표한 행위인식(Google Activity Recognition) 시스템은 Network Provider를 이용하기 때문에 GPS 방식에 비해 전력소모가 적어 휴대해야 하는 스마트폰 응용 시스템에 적합하다. 하지만 Google Activity Recognition의 성능을 테스트한 결과 불필요한 행위 항목과 일부 잘못된 상황인지로 인해 정확한 사용자 행위를 파악하기 어렵다는 것을 발견했다. 행위인식 기술을 기반으로 한 새로운 서비스 개발을 위해 더욱 정확한 상황인지가 필요하므로 본 논문에서는 GAR의 문제점을 기술하고 정확도를 높이는 개선 방법을 적용한 AGAR(Advanced Google Activity Recognition)을 제안한다. 또한 AGAR의 이용가치를 평가하기 위하여 다른 여러 행위인식 시스템과 성능과 전력소모량을 비교분석하고 AGAR을 검증하는 예시 프로그램을 개발하여 응용 가능성을 설명한다.
Purpose : This study, as the first year project of setting up a community based management system, was attempted for the cancer patients and their family to improve their quality of life; investigating and managing the cancer patients, educating volunteers and connecting the patients with the volunteers were performed. Method and result : The education of managing cancer patients for the volunteers was done once in lune for 2 days to the 80 volunteers. Questions about education effect, volunteer motivation and so on were made up. The survey showed, generally, education satisfaction level was high and a longer education and an intensive course were needed and was suggested that organizing a volunteer community be needed for the continuous further education and systematic management. As the result, after the public health center and volunteers deliberated, a volunteer community consisting of 4 teams, 28 members was organized, launched in Oct. and operated for the cancer patients and their family. For investigating and enrolling the patients, advertising on a local information paper, recommending of local doctors, publicizing by educating the heads of a subdivision of the city, the heads of a neighborhood association and the people in charge of the related local communities such as women's society, and surveying the community by volunteers were performed and the total, 41 patients were registered. Management of cancer patients was carried out by volunteers in a community and in a nursing school. A regional volunteers' community is composed of 23 members and they have worked 87 times, that is 3.8 times per capita on an average. The content of duties is attending the education (41.1%) the most. A volunteers' community of nursing students composed of 12 members have worked 135 times, that is 11.3 times per capita on an average. The content of duties - consulting with patients and home visiting (37.8 %) were the most and survey for investigating the cancer patients was the second. Conclusion : This study has the meaning that this is the guiding attempt in building a community based management system, and especially the achievement of this study is that a regional society organized a volunteer community for the cancer patients by itself and went into action for the cancer patients and their family. Furthermore, to activate this volunteering, it is necessary to keep managing volunteers and running continuing education or the intensive course of the volunteers. Indeed we should let the patients have good impression on this program through publicity and education for the residents to keep track of more cancer patients. For that, systematic and powerful cooperation of a self-administrative organization is required.
2007년 9월 제주 올레길이 개장되고, 선풍적인 인기몰이를 하면서 전국적으로 '걷는 길'에 대한 관심이 증대하였고, 이에 따라 중앙부처 및 지방자치단체들도 다양한 '걷고 싶은 길'을 지정하거나 조성하고 있다. '걷고 싶은 길'은 차량에 의한 이동과 장소 중심의 단절된 점적 관광에서 벗어나 직접 걸으면서 지역의 경관 및 문화를 보고, 느끼고, 체험하는 연속적인 긴 선적 여행길이다. '걷고 싶은 길'은 이미 형성되어 있는 길을 발굴하여 최대한 활용하고, 지역에 존재하는 다양한 생태, 역사, 문화자원들을 효율적으로 연계하는 길로서, 노선 선정이 제일 중요하다고 할 수 있다. 그러나, '걷고 싶은 길'의 노선 선정 시 다양한 계획요소를 고려하고 노선 및 구간별로 다양한 테마를 부여하여 지정되거나 조성되었지만, 편의시설 부족 등에 따른 이용객의 불편함과 같은 여러 문제점들이 나타나고 있다. 따라서 길 지정 및 조성 이후 이용객들의 평가는 제대로 이루어지지 못하고 있는 실정이므로, 본 연구에서는 조성이 완료되어 많은 이용객들이 이용하고 있는 북한산 둘레길을 중심으로 이용객들의 만족도를 조사하고, 노선 선정 시 고려한 계획요소들이 만족도에 미치는 영향을 분석함으로써 더 나은 길 조성을 위한 개선방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 문헌조사를 통하여 노선 선정 시 중요한 계획요소를 파악하고, 이를 바탕으로 설문지를 작성하여 이용객을 대상으로 각 구간별 만족도, 재방문 의사, 추천의사에 대한 설문조사를 실시하였다. 현장조사를 통하여 파악한 구간별 특정을 기준으로 5개의 유형으로 길을 분류하고, 구간별 만족도와 유형별 만족도를 분석하였다. 또한, 계획요소가 만족도에 미치는 영향, 만족도가 재방문 의사 및 추천의사에 미치는 영향, 이용객들이 인지하는 구간별 테마를 분석하였다. 구간별 만족도는 자연적 요소가 강한 구간이 높게 나타났으며, 만족도에 영향력을 미치는 계획요소로는 '보행쾌적성'이 가장 높은 것으로 조사되었다. 또한, 만족도는 재방문 의사 및 타인에게 추천하려는 의사에 대하여 높은 영향력을 보이는 것으로 조사되었다.
협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.
상황인식 컴퓨팅 사용자의 상황적이고 주관적 웰빙(SWB) 측정은 그에 맞는 정신건강 추천, 특히 대사증후군이나 우울증을 위한 추천에 매우 도움이 될 것이다. 현존하는 자가 진단식 측정법이나 자가 센싱 방법이 주관적 웰빙정보를 모니터링 하는데 제안되고 있음에도 불구하고 시의 적절한 서비스를 제공하지 못하여 상황인식 서비스로 쓰이기에는 부적합하다. 따라서 본 논문의 목적은 상황적이고 주관적 웰빙을 추정하는 방법을 제안하는 것이다. 이 방법은 사용자가 남기는 응답 글로부터 상황 자료를 획득하기 때문에 매우 적시적이며 따라서 그때마다의 감정 상태를 파악할 수 있다. 특히 본 연구에서는 온라인 대화나 기타 텍스트 기반의 의사소통에서 노출되는 분노심 등 부정적 감정에 관련된 감정동사와 정도 부사에 초점을 두어 측정한다. 제안된 상황적이고 주관적 웰빙 추정 방법을 기반으로 하여 웰빙 생활을 위한 추천 시스템을 개발하고자 한다. 이러한 아이디어의 실현가능성을 보이기 위하여 실제 운전자들을 대상으로 제안 방법이 얼마나 실제 감정을 잘 추론하는지에 대해 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 상황인식 기법을 이용한 감성통신 서비스를 개발 제공한다. 특히 기계와 사람간의 통신에 있어 제공되는 서비스는 자연스럽고 의인화된 처리가 필요하다. 이를 위해서 사용자에게 제공하고자 하는 서비스 객체는 사용자의 행위를 저장 분석하고 이를 처리하는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 습성을 상황인식에 따라 제공할 수 있도록 분석 처리하는 기능을 제공한다. 개발 제공되는 서비스는 네트워크상에서 상호 M2P로 처리하는 서비스를 제공하는 알고리즘으로 '목적추출 알고리즘'과 '메시지 재생성 알고리즘'을 통해 새로운 메시지로 재생성하여 전송함으로써 사용자로 하여금 기계와 대화하는 것처럼 (M2P : Machine to Person) 느껴지도록 하는 방법을 연구하였다. 특히 메신저의 이용에서 서버는 사용자의 과거 전송 기록을 상황인식 기반으로 분석하여 적절한 메시지를 제공하는 서비스로 '메시지 추천 알고리즘'을 사용하였다. 이러한 감성통신 기술은 네트워크상에서 기계의 의인화된 서비스를 제공하게 되어 사용자에게 보다 편의성과 친밀성 있는 서비스를 제공한다. 제안된 상황인식 기반의 감성통신 서비스 응용기술로 제공되는 메시지 전송 시스템은 보다 다양한 응용서비스로 메신저 서비스 등에서 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
현미경용 플렌옵틱 광학 시스템은 일반적으로 대물 렌즈, 튜브 렌즈, 마이크로 렌즈 어레이, 그리고 이미지 센서로 구성된다. 플렌옵틱을 통한 라이트 필드 이미징에서 튜브 렌즈와 마이크로 렌즈 어레이 간의 수치 구경을 일치시키고, 이를 바탕으로 공간분해능 및 피사계심도 등의 성능 지표를 예측한다. 하지만 상업적 마이크로 렌즈 어레이 적용시 이러한 수치 구경 일치에 어려움이 있어, 본 논문에서는 기존에 보고된 성능 예측 수식을 수치 구경이 일치하지 않는 경우까지 확장하고, 전산 시뮬레이션을 통한 성능 예측 기법을 제시하며, 이를 수치 구경 일치화가 이루어진 10배율 및 수치 구경 불일치가 발생한 20배율 대물렌즈가 적용된 두 개의 플렌옵틱 광학계 개발 및 실험을 통하여 검증하였다. 10배율 및 20배율 시스템은 확장식에서 각각 12.5 ㎛, 6.2 ㎛의 공간 분해능과 530 ㎛, 88 ㎛의 피사계심도를 가지며, 시뮬레이션에서는 각각 11.5 ㎛, 5.8 ㎛의 공간분해능과 510 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를, 실험에서는 각각 11.1 ㎛, 5.8 ㎛의 공간 분해능과 470 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를 가진다. 확장식 및 시뮬레이션 모두 실험 값과 유사한 결과를 보여 시스템 설계에서는 두 가지 방법 모두 적절할 것으로 판단된다. 다만 피사계심도 예측 정확성에 있어서는 시뮬레이션에 의한 예측이 실험 값과 좀 더 유사하므로, 실제 제작에 앞서 시뮬레이션에 의한 성능 예측을 추천한다.
협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
최근 추천시스템에 대한 연구는 고객에게 적합한 상품을 추천하는 것에서 진일보하여, 고객이 선호할만한 친구나 배우자를 추천해주는 인맥 연결분야로 확장되고 있다. 이러한 인맥 연결의 주요한 분야로 미혼남녀를 소개시키는 온라인 데이트시스템을 생각할 수 있다. 본 연구는 사용자에게 적합한 데이트 상대를 추천해주는 온라인 매칭시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 상품추천 시스템과는 다르게, 추천 받는 고객뿐만 아니라, 추천 되는 상대방의 호감도를 함께 고려하여, 양자가 상호 대칭적인 만족도를 갖도록 설계하였다. 또한, 인기인에게 추천이 편중되거나, 비인기인들이 추천에서 소외되지 않고, 시스템 참여자들이 전체적으로 일관된 추천 만족도를 가질 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 매칭 시스템은 Mutually Beneficial Matching(MBM) 시스템이라 명명하였으며, 이를 다른 두 일반적인 매칭 기법인 Preference-Based Matching(PBM) 기법 및 Arithmetic Mean-Based Matching(AMM) 기법과 비교하여 성능평가를 수행하였다. 즉, 위의 세 가지 기법을 Java를 사용하여 prototype으로 구현한 후, 가상의 미혼남녀 200명의 데이터에 적용하여 비교 분석하였다. 그 결과, 제안된 MBM 기법이 PBM 및 AMM 기법에 비하여 통계적으로 유의하게 높은 상호호감도(Mutual Preference)를 보임을 알 수 있었고, 호감도의 대칭성(Symmetric Ratio)도 대부분의 경우 높게 도출됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 제안된 MBM 기법은 PBM 기법보다 추천에서 소외된 고객 수(Number of Outsiders)가 적어서, 매칭 pool안의 사용자들에게 전체적으로 호혜적이고 일관된 추천서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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