International Journal of Computer Science & Network Security
/
제22권11호
/
pp.265-271
/
2022
Social media is a form of communication based on the internet to share information through content and images. Their choice of profile images and type of image they post can be closely connected to their personality. The user posted images are designated as personality traits. The objective of this study is to predict five factor model personality dimensions from profile images by using deep learning and neural networks. Developed a deep learning framework-based neural network for personality prediction. The personality types of the Big Five Factor model can be quantified from user profile images. To measure the effectiveness, proposed two models using convolution Neural Networks to classify each personality of the user. Done performance analysis among two different models for efficiently predict personality traits from profile image. It was found that VGG-69 CNN models are best performing models for producing the classification accuracy of 91% to predict user personality traits.
Recently the formation of the project team to construct a MIS system is generalized and the relationship of the user and the system personnel in the project team should be important factor in the effectiveness of the team. However, the systematic research about the personality typology of the user and the system personnel is scarcely verified. Considering this necessity, this study is, using the IS personality typology, tried to find the relationship of the user and the system personnel in the project team. One of Jung(1924)'s personality typology is introvert and extrovert, however, this typology is founa to have many facets related with personality category. Recently Ackoff(1996) has tried this category more meaningful, which are subjective-internalizer, subjective-externalizer objective-internalizer one objective-externalizer. Moreover, he has proposed the methodology which could find the assimilarity among the team members. On the basis of this typology, this research is attempted to find the difference of the characteristics of the user and the system personnel. Through this research, we can understand the difference of the characteristics of the user and the system personnel and this understanding can make help us operating the team more effectively. The result has suggested that the effectiveness of the team has relied on the personality type of the user and the system personnel. Especially the personality type of new member who will join into team is an important factor in the effectiveness of teaming. Therefore, when we have a new member into team, we have to consider the personality type of new member. Moreover, the personality type of the management is an another critical factor which should be considered.
최근 스마트폰 사용 형태의 도움을 받아 사용자 특성을 예측하는 것은 매우 흥미롭고 주의를 사로잡는 연주 주제이다. 현재 몇몇 연구들은 사용자의 특성을 예측하기 위해 전화 사용 기록, 문자 메시지 사용 기록, 소셜 네트워크 서비스 사용 기록 등을 이용하고 있다. 이 논문에서, 우리는 MBTI 사용자 특성과 스마트폰 사용로그 간의 관계를 평가한다. 이를 위해, 스마트폰 사용 기록에서 부터 몇몇 특징들을 추출하고 이를 Naive Bayes와 SVM등의 분류기에 적용하여 사용자의 특성을 구분하였다. 사용자 특성 분석 결과의 분석을 통해 facebook사용 기록이 외향적인 사람과 내향적인 사람을 가장 잘 구분하는 것을 알 수 있었고, SVM 분류기가 Naive Bayes보다 사용자의 특성을 잘 예측하는 것을 확인하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
/
제12권1호
/
pp.55-60
/
2020
Adaptive recommendation systems have been developed with big data processing as a system that provides services tailored to users based on user information and usage patterns. Deep learning can be used in these adaptive recommendation systems to handle big data, providing more efficient user-friendly recommendation services. In this paper, we propose a system that uses deep learning to categorize and recommend tourism types to suit the user's personality. The system was divided into three layers according to its core role to increase efficiency and facilitate maintenance. Each layer consists of the Service Provisioning Layer that real users encounter, the Recommendation Service Layer, which provides recommended services based on user information entered, and the Adaptive Definition Layer, which learns the types of tourism suitable for personality types. The proposed system is highly scalable because it provides services using deep learning, and the adaptive recommendation system connects the user's personality type and tourism type to deliver the data to the user in a flexible manner.
The article is devoted to the actual problem of studying the possibilities of implementing personalization of the user interface in accordance with the personality psychotypes. The psychological aspect of user interface design tools is studied and the correspondence of their application to the manifestations of personality psychotypes is established. The results of the distribu-tion of attention of users of these categories on the course page of the educational platform are presented and the distribution of attention in accordance with the focus on educational material is analyzed. Individual features and personal preferences regarding the used design tools are described, namely the use of accent colors in interface design, the application of the prin-ciples of typographic hierarchy, and so on. In accordance with this, the prospects for implementing personalization of the user interface of the educational platform are described. The results of the study allow us to state the relevance of developing and applying personalization of the user interface of an educational platform to improve learning outcomes in accordance with the psychological impact of individual design tools, and taking into account certain features of user categories. The research is devoted to the study of user attention concentration using heatmaps, in particular based on eyetreking technology, we will investigate the distribution of user attention on the course page of an educational platform Ta redistribution of atten-tion in accordance with certain categories of personality psychotypes. The results of the study can be used to rearrange the LMS Moodle interface according to the user's psychotype to achieve the best concentration on the training material. The obtained data are the basis for developing effective user interfaces for personalizing educational platforms to improve the quality of the education.
Liu, Zi-Yang;Wang, Jun-Lin;Liu, Jiayu;Liu, Xiao-yin;Liao, Kai
한국컴퓨터정보학회논문지
/
제25권4호
/
pp.157-163
/
2020
이 연구의 목적은 서비스 품질 및 브랜드 특성의 관점에서 Union-Pay 모바일 결제가 사용자 점도에 미치는 영향을 탐색하는 것이다. 앞으로 중국Union-Pay가 모바일결제 시장에서 안정적이고 충실한 사용자 그룹을 확보하는 것이 의미가 있다. 이 연구는 SPSS22.0 및 AMOS 통계 분석 도구를 사용하여 경험적 연구를 수행을 했다. 본 연구는 모바일 서비스 품질을 사용하고 브랜드 성격은 독립 변수이고, 사용자의 점도는 종속 변수이며, China Union-Pay 모바일 결제와 관련하여 사용자의 점도에 미치는 영향을 연구하였다. 연구 분석결과에 따르면, 서비스 품질이 사용자가 인식 한 가치에 유의 한 영향을 미친다는 결과 나타났다. 서비스 품질은 사용자 점도에 유의 한 양의 관계를 갖다. 인식 된 값은 사용자 점도에 유의한 양의 효과를 나타났다. 사용자에 대한 브랜드 특성이 사용자 점도에 유의한 양의 효과를 나타났다. 브랜드 성격은 사용자가 인식 한 가치에 유의 한 양의 관계 영향을 미친다. 이 연구를 통해 모바일 결제 기업의 산업 발전에 대한 제안을 했고 모바일 결제발전에 대한 더 나은 의견을 제시 하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
/
제12권3호
/
pp.427-433
/
2024
This study aims to develop a personalized music digital therapeutic based on MBTI personality types and apply it to depression treatment. In the data collection stage, participants' MBTI personality types and music preferences were surveyed to build a database, which was then preprocessed as input data for the KNN model. The KNN model calculates the distance between personality types using Euclidean distance and recommends music suitable for the user's MBTI type based on the nearest K neighbors' data. The developed system was tested with new participants, and the system and algorithm were improved based on user feedback. In the final validation stage, the system's effectiveness in alleviating depression was evaluated. The results showed that the MBTI personality type-based music recommendation system provides a personalized music therapy experience, positively impacting emotional stability and stress reduction. This study suggests the potential of nonpharmacological treatments and demonstrates that a personalized treatment experience can offer more effective and safer methods for treating depression.
벨소리와 통화연결음 시장의 확대에 주목하여 음원소비가 감상용 음원에서 꾸미기용 음원으로의 활용 확대되는 시점에서 발신자와 수신자가 음원에 대하여 브랜드개성으로 인식하는지, 자아표현이 어떠한 방식으로 이루어 질 것인가에 관한 연구이다. 대학생 196명을 대상으로 본인의 자아이미지와 본인이 선택 혹은 선택 예정인 벨소리와 통화연결음이 일치하는지에 대한 설문조사를 실시하였다. 표본을 대상으로 SPSS 19.0 통계패키지를 사용하여 대응표본 t테스트를 실시한 결과 자아이미지의 요인으로 도출된 내향성, 외향성과 벨소리, 통화연결음의 요인으로 도출된 내향성과 외향성의 관계가 서로 불일치하였다. 즉 내향성을 가진 소비자는 외향적인 음원을, 외향적인 소비자는 내향적인 음원을 선택하고 있었다. 휴대전화 발신자는 벨소리와 통화연결음 등 음원을 선택함에 있어 본인이 아닌 상대방을 염두에 두어 본인의 자아이미지와 상반되는 브랜드개성을 가진 음원을 선택하는 즉 과시적 소비성향을 보여주고 있다.
Personality is comprehensive nature of the mood and attitude of people, most clearly revealed in the interaction with other people. This study is a analysis on personality type to information system security and control from financial institute employee. Based on 'The Big Five' personality model, this study develops hypothetical causal relationships of potential organization member's personality and their information system security and control. Research hypotheses are empirically tested with data collected from 901 employees. Results show that employees of high level security mind are the owner of conscientious and emotional stable personality and the employees of high level control mind are the owner of agreeable and emotional stable personality. Therefore the owner of agreeable and stable personality is higher security and control than others.
본 연구는 SNS의 이용에 관한 영향요인을 탐색하기 위하여 이용자의 성격이 SNS 브랜드 만족도와 충성도에 끼치는 영향을 분석한다. 여러 가지 SNS 중 상대적으로 높은 이용률 증가를 보이는 인스타그램에 주목하고, 인스타그램 이용자 성격 요인 중 외향성, 호기심, 자존감 3개 요인을 외생변수로 정의하였다. 브랜드 만족도와 브랜드 충성도를 내생변수로 상정하고 성격 요인이 브랜드 충성도에 영향을 미치는 데 있어 브랜드 만족도를 매개변수로 상정하였다. 인스타그램 이용 경험이 있는 사용자를 대상으로 설문조사를 진행하였으며 총 396부의 설문조사 결과를 최종 분석 자료로 사용하였다. 연구 결과, 3개의 성격 요인 모두 브랜드 만족도에 정(+)의 영향을 끼쳤으며 브랜드 충성도에는 외향성과 호기심만이 정(+)의 영향을 끼쳤다. 브랜드 만족도는 매개변수로 검증되었으며 브랜드 만족도와 충성도에 가장 큰 영향을 끼치는 성격 요인은 호기심인 것으로 밝혀졌다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.