본 연구는 비정형 빅 데이터를 가공하여 추출된 투자자 감성을 반영하여 만든 자본시장 심리지수(Market Sentiment Index: MSI)의 수용요인을 밝히는 것이다. 이를 위해 합리적 행동이론에 근거한 외생변수들을 탐색하고 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)을 응용하여 연구모형을 설정하였다. 주식시장에서 투자자에게 제공되는 MSI의 수용은 본 연구에서 제시한 외생변수에 의해 영향을 받는 것으로 확인되었다. 인과관계 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 자기효능감, 투자기회확장, 혁신적 성향, 사용비용이 인지된 용이성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 둘째, 서비스다양성과 인지된 효익은 인지된 유용성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 셋째, 인지된 용이성과 인지된 유용성은 사용태도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 넷째, 사용태도는 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미치고 독립변수인 투자기회확장이 사용의도에 영향을 미친다. 다섯째, 사용의도는 최종 종속변수인 지속적 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 연구모형의 독립변수와 종속변수 간의 매개효과는 다음과 같다. 첫째, 서비스다양성에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1491로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 인지된 효익에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1281로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 다중집단분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식투자경험이 있는 집단과 없는 집단의 투자자 태도, 투자자 주관적 규범, 소셜 빅 데이터 시스템의 특성요인에 대한 사전인지(지식)등에 포함된 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도의 차이와 통계적 유의성에 대한 분석은 두 집단 간 측정동일성이 확보되지 않아 불가능하였다. 둘째, 두 집단 간 측정동일성이 확보된 남, 여 집단의 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도 차이에 대한 분석결과, 사용태도에서 사용의도의 인과경로에서는 여성이 남성보다 높은 것으로 그리고 사용의도에서 지속적 사용의도의 인과경로에서는 남성이 매우 높은 것으로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.
과거의 소비자는 있어야 하는 진에 대한 결핍상태로부터 원래의 균형상태로 나아가고자 하는 공리적(utilitarian)이고 방어적인(defensive) 소비를 추구하였다. 그러나 오늘날의 소비자는 이를 넘어서서, 감각(sensation) 그 자체는 아닐지라도 쾌락적(hedonic)이고 창의적인(creative) 이유로 더 많은 소비를 하고 있다. 제품, 서비스의 특징이나 사용편익, 품질 등을 통해 기본적 욕구를 충족시키는 소비에서 제품, 서비스 등이 제공하는 독특한 가치체계와 생활양식 그리고 이를 사용하면서 얻게 되는 총체적인 '경험(experience)'을 더 중요하게 추구하는 '경험소비의 시대'를 맞게 된 것이다. 오늘날 경험은 온 오프라인을 아우르는 다양한 영역에서 활용기고 있다. 이러한 시대적 요구는 디자인의 영역에서도 경험을 전략적으로 활용하고자 하는 경험디자인(experience design)을 탄생시켰고, 그에 대한 기초연구가 점차 증가하고 있다. 그러나 경험디자인이 어떠한 개념을 가지고 있으며, 어떠한 목적을 가지고 있는지 조차 이해하지 못한 채 수행되는 연구나 적용은 그 과정이나 방법이 본질을 벗어날 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 오늘날 경험을 경제적 가치로 인식하고 이를 실질적으로 활용하고 있는 분야를 중심으로 경험의 활용 개념과 한계를 밝혀 디자인 영역에서 적용될 수 있는 경험의 의미적 체계를 확립하고 수용되고 소통될 수 있는 경험디자인의 개념과 목전을 제시하고자 하였다. 연구결과 온라인 환경에서 활용되는 경험의 주된 개념은 오프라인 환경에 익숙해져 있는 사용자 경험을 온라인 환경에 반영하여 그 환경을 친밀감 있고 익숙하게 구현해줌으로써 그 매체를 사용자가 편하게 사용할 수 있도록 해주는 사용성 증진을 위한 개념임을 알 수 있었다. 이것은 사용자를 놀랍게 만든다 거나 흥미와 재미를 유발시키는 경험이 아니라 사용자를 편하게 만들 수 있는 경험이어야 한다는 것이다. 오프라인 환경에서 활용되는 경험의 개념은 사용자의 감성을 충족시킬 수 있는 도구로써, 미래지향적 새로운 소비자 가치를 창조하고자 하는 노력으로 요약될 수 있었다. 이는 소비자 행동에 대한 이해를 기반으로 더욱 뛰어난 감각적 경험과 감성적 경험 등을 복합적으로 제공함으로써 소비자의 소비 경험을 극대화하고 고정된 제품 특성에서 확장된 새로운 경험을 창조하도록 하여 기존 경험을 강화하고자 한다. 또 즐거움과 재미, 기타 독특한 체험을 통해 소비자에게 유희라는 쾌락적 경험을 제공하고자 한다.
최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
강판벽체와 뒷채움 지반의 상호작용에 의해 외력을 지지하는 지중강판구조물은 도로 제방의 하부 통·수로 구조물로 널리 사용되고 있다. 해안도로로 사용되는 성토체 내에 통로용 횡단구조물로 설치한 직경 6.25m의 원형단면 지중강판구조물에 대하여 상부 도로의 차량 통행에 의한 활하중 작용시 강판 벽체의 축력과 모멘트 변화를 평가하고, 토목섬유에 의한 강판구조물 상부 지반의 보강효과를 검증하였다. 이를 위하여 실제 구조물을 대상으로 정적 및 동적 차량재하시험을 실시하고, 구조물 내에 발생하는 축력과 모멘트, 그리고 구조물에 작용하는 토압을 계측하였으며 그 결과를 각각 분석하였다. 또한 지오그리드를 이용한 토피부 보강 효과에 대해서도 검증하였다. 차량하중 작용시 강판 부재의 축력은 주로 상부 아치부에서 증가하였으며, 그 최대값은 구조물 정점부 또는 도관 어깨부에서 발생하였다. 모멘트도 상부 아치부를 중심으로 증가하는 형태를 보였으나, 그 크기는 무시할 수 있을 만큼 작았다. 정적차량하중이 가해질 때 토피부에 지오그리드를 포설한 단면에서 계측된 최대축력 증가량은 지오그리드가 설치되지 않은 단면에서 계측된 값의 85∼92%를 나타내어 사하중에 대한 효과 외에 추가적인 축력감소 효과를 확인할 수 있었으나 차량주행시에는 차량하중에 대한 추가적인 보강 효과는 없어짐을 관찰하였다. 동적재하시험을 통해 산정한 충격계수 (DLA)는 토피두께가 0.9m에서 1.5m까지 증가함에 따라 반비례하여 감소하였는데, 그 크기는 CHBDC 방법으로 예측한 값보다 1.2-1.4배 정도 크게 나타났다.
본 연구는 기존의 재하시험에 의한 계측 결과와 시험 열차 및 상시주행 열차 간의 결과 비교를 통해 주행 열차에 의한 재하시험을 검증하였다. 또한 계측된 자료로부터 정적,·동적 거동 특성을 추출하여 평가를 진행하여 재하시험의 신뢰성 검증을 위해 기존 계측자료와 열차속도, 노선 간 응답 비교, 경향분석, 충격계수 선정 및 고유진동수 분석을 통해 타당성을 입증하였다. 이를 위해 동호철교를 대상지로 적용하였으며 제안 방법의 적용성을 검증하였다. 상시 운행 열차 10대와 시험 열차를 이용하여 교량에 44개의 센서를 부착하고 재하시험 경간에 대한 변형률, 처짐 등을 계측하여 이론치와 비교분석 하였다. 분석 결과 하중의 대칭성 및 중첩성은 양호하며 정적 동적 재하시험 결과에 대한 비교 또한 양호한 것으로 나타났다. 충격계수 분석 결과 최대 실측 충격계수(0.092)가 이론충격계수(0.327)보다 작은 것으로 분석되어, 활하중에 의한 충격 영향은 양호한 것으로 판단된다. 실측 고유진동수는 최저 2.393Hz로 해석 값 2.415Hz와 비교 시 근사하게 평가되었다. 위 결과를 바탕으로 본 논문에서는 내하력 평가 시 열차의 통행 차단이 필요하지 않고, 기존의 처짐 및 응답 계측보다 계측이 용이하도록 트러스 교량구조의 응답 결과를 도출하였다. 주행 열차의 재하시험을 통해 트러스 철도 교량의 변형률 및 처짐을 측정하고 정적, 동적 거동 특성을 파악하여 응력보정을 위한 응답비 및 동적 강성을 평가할 수 있음을 보였다.
최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.
최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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