• 디자인융복합연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.1-16
• /
• 2017

국내 제조업이 성장정체기에 접어들면서 사용자의 경험에 기반한 서비스 및 제품 디자인이 혁신을 위한 도구로써 제시되고 있다. 하지만 중소기업은 사용자경험에 대한 인지도가 낮을뿐더러 검증된 사용자 경험 컨설팅 전문회사 및 전문가와의 접점을 갖기 어려워 UX라는 새로운 기회영역에 투자하는 데 한계를 갖기 때문에 여전히 어려움을 겪고 있다. 이러한 중소기업의 난점을 극복하기 위해 본 논문은 중소기업과 UX 전문가 간의 사용자 경험 컨설팅 프로젝트 체결 및 수행 지원 사이트 구축에 있어서 수요기업이 가지는 문제를 해결할 수 있는 검증된 역량을 가진 전문가를 추정할 수 있는 기반 연구를 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 수요기업의 문제를 해결할 수 있는 도구로써 사용되는 UX 방법론과 이를 수행하는 데 필요로 하는 UX 전문가의 역량을 선행연구와 전문가 워크숍을 통해 도출하였다. 또한, 방법론 수행 시 필요로 하는 역량의 중요도에 따라 방법론을 분류하기 위해 추가 전문가 워크숍과 군집분석을 진행하여 총 5가지의 UX 전문가 역량 단위를 도출하였다. 본 연구 결과는 향후 사용자 경험 컨설팅 프로젝트 체결 및 수행 지원 사이트 운영에 있어서 UX 전문가의 포트폴리오를 구성하고 수요기업이 원하는 전문가를 추천할 수 있는 메커니즘을 구현하기 위한 기반으로 활용하고자 한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.233-248
• /
• 2023

최근 지능정보기술의 활용이 확산되면서 개인정보 침해에 대한 위험이 더욱 증가하고 있다. 특히, 기업이 디지털 환경에서 개인정보의 수집과 활용에 중점을 두면서, 기업의 고객정보 보호에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 비록 인터넷 사용자들의 개인정보 보호에 대한 인식은 광범위하게 연구되어 왔으나, 특정 업종의 문맥, 더 나아가 업종별 개인정보 보호에 대한 비교 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 기업의 개인정보 보안 특성에 대한 사용자 인식을 바탕으로, 업종별 개인정보 보호 수준을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 인터넷 사용자 498명을 대상으로 국내 포털사이트, 해외 포털사이트, 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰, 은행, 정부기관, 온라인 사행성 게임 등 다양한 업종에 대한 개인정보 보안 특성에 대한 분석을 실시하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 분석적 계층과정(Analytic Hierarch Process, AHP)을 이용하여 각 보안 특성의 상대적 중요도를 도출하였다. 연구결과, 사용자들은 기업의 개인정보 보호를 평가할 때 기술적 보안과 투명성을 가장 중요한 요소로 간주하였다. 기술적 보안면에서는 은행과 국내 포털사이트가, 투명성 면에서는 은행과 정부기관이 우수한 성과를 보였다. 반면, 소셜미디어는 기술적 보안과 투명성 모두에서 가장 부진한 성과를 보였다. 본 연구는 개인정보 보안에 대한 다차원적 접근법을 제시하고, 사용자 관점에서 각 보안 특성에 대한 업종별 차이를 조명함으로써 연구적 의의를 가진다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.23-37
• /
• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제23권3호
• /
• pp.131-154
• /
• 2013

New internet technologies have created a revolutionary new platform which allows consumers to make decision about product price and quality quickly and provides information about themselves through the transcript of online reviews. By expressing their feelings toward products or services on virtual opinion platforms, users extend their influence into cyberspace as electronic word-of-mouth (e-WOM). Existing research indicates that an impact of eWOM on the consumer decision process is influential. For both academic researchers and practitioners, investigating this phenomenon of information sharing in online website is essential given the increasing number of consumers using them as sources of purchase decisions. It is worthwhile to examine the extent to which opinion seekers are willing to accept and adopt online reviews and which factors encourage adoption. Discerning the most motivating aspects of information adoption in particular, could help electronic marketers better promote their brand and presence on the internet. The objectives of this study are to investigate how online WOM influences a persons' purchase decision by discovering which factors encourage information adoption. Especially focused on the self-efficacy, this research investigates how self-efficacy affects on information usefulness and adoption of online information. Although people are exposed to same review or comment about product or service, some accept the reviews while others do not. We notice that accepting online reviews mainly depends on the person's preference or personal characteristics. This study empirically examines this issue by using cognitive dissonance theory. Specifically, in the movie industry, we address few questions-is always positive WOM generating positive effect? What if the movie isn't the person's favorite genre? What if the person who is very self-assertive so doesn't take other's opinion easily? In these cases of cognitive dissonance, is always WOM generating same result? While many studies have focused on one direct of WOM which indicates positive (or negative) informative reviews or comments generate positive (or negative) results and more (or less) profits, this study investigates not only directional properties of WOM but also how people change their opinion towards product or service positive to negative, negative to positive through the online WOM. An experiment was conducted quantitatively by using a sample of 168 users who have experience within the online movie review site, 'Naver Movie'. Users were required to complete a survey regarding reviews and comments taken from the real movie page. The data reflected user's perceptions of online WOM information that determined users' adoption level. Analysis results provide empirical support for the proposed theoretical perspective. When user can't agree with the opinion of online WOM information, in other words, when cognitive dissonance between online WOM information and users' preference occurs, perceived self-efficacy significantly decreases customers' perception of usefulness. And this perception of usefulness plays an important role in determining users' intention to adopt online WOM information. Most of researches have been concentrated on characteristics of online WOM itself such as quality or vividness of information, credibility of source and direction of online WOM, etc. for describing effect of online WOM, but our results suggest that users' personal character (e.g., self-efficacy) plays decisive role for acceptance of online WOM information. Higher self-efficacy means lower possibility to accept the information that represents counter opinion because of cognitive dissonance, whereas the people that have lower self-efficacy are willing to accept the online WOM information as true and refer to purchase decision. This study suggests a model for understanding role of direction of online WOM information. Also, our result implicates the importance of online review supervision and personalized information service by confirming switching opinion negative to positive is more difficult than positive to negative through the online WOM information. This implication would help marketers to manage online reviews of their products or services.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제9C권4호
• /
• pp.605-614
• /
• 2002

웹서버가 처리하는 웹 트래픽 양이 폭발적으로 증가하고, 다양한 형태의 웹 서비스에 대한 웹서버의 성능 개선이 요구되고 있다. 이를 위해, HTTP 트래픽의 특성에 대한 분석과 웹서버의 적절한 튜닝이 요구되고 있지만 이에 대한 연구는 아직 미진한 상태이다. 특히, 현재 대부분의 어플리케이션이 HTTP 1.0에 기반하여 구현되고 있음에도 불구하고, 대부분의 연구들이 HTP 1.0에 기반하여 성능 분석이 이루어진 반면 HTTP 1.1에 대한 모델링과 성능분석은 거의 이루어지지 못하였다. 따라서, 본 논문에서는 Persistent connection을 지원하는 HTTP 1.1 프로토콜을 기반으로 하여 서버내의 세부 하드웨어 특성 등을 고려하여, 웹서버가 사용자의 요청을 받아들이면서부터 서비스를 마칠 때까지의 과정을 Tandem 네트워크 큐잉 모델을 사용하여 해석적인 웹서버 모델을 제안한다. 그리고, HTTP 1.0에 대한 HTTP 1.1의 개선된 점과 과부하 하에서의 문제점 등을 분석하고, 웹 서버에 요청하는 파일크기, 파일전송 사이의 OFF 시간, 요청빈도, 요청시간에 대한 지역성과 같은 HTTP 트래픽에 대한 특성을 분석한다. 제안된 모델은 실제 웹서버에서 웹 서비스 요청율의 변화에 따른 서버의 처리량에 대한 비교를 통해 검증하였다. 또, HTTP 1.1 기반의 웹서버에 있어서, TCP 요청 대기큐 크기와 HTTP 쓰레드의 개수 및 네트워크 버퍼 크기와의 상관 관계에 따른 웹서버의 성능분석을 하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제9권1호
• /
• pp.13-24
• /
• 2003

MPEG는 멀티미디어 응용의 표준이며, 저작자, 서비스 제공자, 최종 수요자 모두의 요구에 부합할 수 있는 기술들을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 MPEG-4 컨텐츠를 효과적으로 스트리밍하는 데 적합한 실시간형 다중원형버퍼(M4RM 버퍼) 모델을 제안한다. M4RM 버퍼는 전송된 정보에 따라 MPEG-4 컨텐트를 구성하는 각 객체에 적합한 버퍼 구조체를 생성하고 그 주소 값만으로 다중 읽기 쓰기 연산을 수행한다. M4RM 버퍼에서는 표준에 기술된 디코더 버퍼와 컴포지tus 버퍼를 프레임 단위로 분할하여 스트림의 접근 범위를 최소화한다. 이러한 프레임 버퍼는 객체 서술자 정보에 따라 할당된다. 또한 버퍼에 기술된 객체의 동기화 정보를 처리하며, 사용자 이벤트 처리를 위한 효율적인 버퍼관리 API를 제공한다. 실험 결과에 의해, M4RM 버퍼 모델이 연산 시 버퍼 프레임에 대기하는 시간을 단축시키고, 그 결과로 IM1-20 재생기 및 윈도우 미디어 재생기에 비해 소량의 메모리를 사용하여 실시간 MPEG-4 스트리밍이 가능함을 보여준다.

• 디자인학연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.17-26
• /
• 2004

E-business 경제사회가 성장하고 문화, 창조산업은 물론 컨텐츠와 지식산업의 성장이 가시화되면서 기존 기업경영 환경에서 논의되어오던 비즈니스 유형은 더욱 다양하게 확장되고, 이에 대한 새로운 해석과 논의가 이어지고 있다. 이러한 환경변화는 디자인 분야에서도 디자인경영의 확산과 그 동안 영세하고, 비전문적으로 이루어졌던 디자인비즈니스의 새로운 기회를 제공하고 있다. 지금까지 디자인비즈니스는 디자인산업, 디자인서비스의 개념과 동일시되어 독립적으로 논의되어 오던 개념이 아니었다. 특히 디자인비즈니스는 암묵적인 프로세스 내에서 이루어져 왔고, 이는 다시 개념적 불확실성과 체계적인 시스템 부족으로 이어졌다. 때문에 이러한 문제는 독립적인 사업을 통한 자본적, 사회적 성공과 발전기반을 형성하고자 하는 디자인 전문 회사들이나 디자인경영을 활성화하고자 하는 기업들에게 시대적 변화에 적합한 디자인비즈니스 모델개발이나 발전전략 마련에 한계점으로 작용하고 있다. 이에 본 연구는 디자인비즈니스에 대한 명확한 개념정립을 이루고, 디자인비즈니스의 유형을 그 활동 형태에 따라 맞춤형, 기성형, 제공형, 계약형로 정립하고, 비즈니스 대상을 제품, 보조서비스, 지식, 프로모션으로 확대하여 활동형태와 대상에 따른 디자인비즈니스 유형의 구조 틀을 구축하였다. 이는 디자인 비즈니스 유형에 대한 보다 확장된 개념을 제공함으로써 디자인비즈니스 활동의 확산과 다양한 비즈니스 모델 개발을 도울 것이다.

• 경영정보학연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.95-111
• /
• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.1-7
• /
• 2019

의료환경이 IT기술과 접목되어 의료 서비스에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 변화하고 있다. 특히, ICT 융 복합 디지털 헬스케어 기술이 병원 의료 시스템에 접목되면서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 기반기술이 클라우드와 함께 사용되고 있다. 특히, 의료 서비스가 IT 기기와 함께 사용되면서 의료 서비스는 점점 더 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 의료 서비스의 품질이 향상되고 있다. 클라우드 의료 환경 서비스에 IoT 서비스를 접목하려는 의료기관들은 병원 운영 비용 절감 및 서비스 품질 개선을 위해서 노력은 하고 있지만 아직 완벽하게 지원되지는 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경을 구축한 병원 IoT 시스템에서의 환자 정보 수집모델을 제안한다. 제안 모델에서는 병원 IoT 시스템을 구축한 클라우드 환경의 병원에서 환자의 질병 정보를 환자신체에 부착된 IoT 장치를 통해서 제3자가 환자의 생체 정보를 불법적으로 도청 및 간섭하는 것을 예방한다. 제안 모델에서는 병원을 방문하는 환자들의 식습관과 관련하여 발생되는 질병을 IoT 장치를 통해 수집하여 치료받을 수 있도록 의료진이 환자의 질병 정보를 분석하도록 한다. 분석된 질병 정보는 환자의 질병 정도에 따라 처방과 관리를 손쉽게 처리하도록 병원 업무를 최소화한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.313-315
• /
• 2019

국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.