• 경영정보학연구
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• 제17권2호
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• pp.77-100
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• 2015

본 연구에서는 스마트폰 이용자가 모바일 맞춤형 광고 서비스를 수용함에 있어서, 이들이 체감하는 개인화된 서비스의 효용 가치, 개인정보보호에 대한 우려, 그리고 광고 피로도 사이에서 어떠한 의사결정을 내리게 되는지를 실증적인 분석을 통하여 알아보았다. 개인화된 맞춤 서비스와 이를 위해 제공되어야만 하는 개인정보의 양면적 상황에서 소비자들은 다양한 요인들을 종합하여 비용-편익 분석(cost-benefit analysis)을 하게 되며 이러한 의사결정 과정을 프라이버시 계산(privacy calculus)이라 일컫는다. 본 연구에서는 모바일 광고의 피로도에 대한 관심이 높아짐에 따라 기존의 프라이버시 계산 이론에 이를 결합한 확장 연구모델을 제시하였다. 연구 모델의 검증을 위해 가상체험을 포함한 설문 조사를 실행하였으며, 이를 통해 요인 별 영향관계와 요인 간 조절효과를 5가지 가설을 통해 검증하였다. 본 연구에서는 광고수용의도에 대한 $R^2$값은 약 60%로 매우 높은 설명력을 주었으며, 다음과 같은 사실을 밝혀낼 수 있었다. 먼저, 맞춤형 광고서비스의 효용가치가 광고수용의도에 미치는 양(+)의 영향관계는 통계적으로 유의한 결과를 보여 주었다. 재미있는 점은 평균적으로 높은 개인정보와 보안관련 우려에도 불구하고 이러한 우려가 광고 수용의사에는 미치는 음(-)의 영향관계는 유의하지 않은 결과를 보여 주었다. 효용가치와 보안에 대한 우려의 상호 관계가 이용의도에 미치는 영향도 통계적으로 유의하지 않았다. 반면에 광고 피로도가 모바일 광고의 수용의도에 미치는 음(-)의 영향관계는 통계적으로 유의한 결과를 보여주었다. 또한, 광고에 대한 피로도와 효용가치는 개별 독립 변수로서 수용의사에 영향을 미칠 뿐만 아니라 서로 상호작용 효과를 보여주었다. 따라서, 주어진 효용가치가 클수록 피로도가 광고 수용의사에 미치는 부(-)의 영향을 약화시키게 되는 결과를 가져옴을 알 수 있었다. 나날이 증가하는 스마트폰 기반 서비스와 이와 관련한 개인정보보호의 중요성을 고려할 때, 본 연구의 결과는 향후 관련 연구의 활성화에 기여할 것이며, 기업과, 소비자 모두에게 도움을 줄 수 있는 보다 효율적인 모바일 광고 시장의 활성화를 위한 전략적 시사점을 제시하고 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권1호
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• pp.121-141
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• 2002

본 연구에서는 웹기반 멀티미디어 정보환경에서 자원관리 패러다임 변화와 함께 도서관의 장서관리가 지식컨텐츠관리로 변화할 필요성을 제시하였다. 효율적인 웹 컨텐츠관리는 개인별 맞춤화 서비스를 제공함으로서 궁극적으로 이용자 만족을 최대화 할 수 있다. 특히, 메타브라우징 방식을 이용한 컨텐츠 맞춤화 서비스는 이용자 개인이 일하는 핵심컨텐츠만을 집중 서비스함으로서 이용자 만족의 극대화에 기여한다. 본 연구에서는 이와같이 이용자의 만족을 강화하기 위한 웹 기반 멀티미디어 지식컨텐트 관리방안에 대해서 관리요소와 서비스방안을 중심으로 연구하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제14권4호
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• pp.1-22
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• 2004

Customer value is the source for competitive advantage of online businesses such as Internet shopping malls and portal service. It is important to analyze the relationship between customer value and repurchase in order to provide a guideline of successful online business. The purpose of this paper is to get answers for the following questions. First, what are key components of customer value in online business? Second, What difference exists in the importance or expectance of customer value and its current service level of online business? Finally, what influence relationships exist in customer value and repurchase intentions? Data were collected from 615 respondents who experienced purchase on the Internet shopping malls. This paper developed and empirically tested a model representing the relationships between customer value factors and repurchase intentions as well as difference between the importance of customer value and its service level. The findings here suggested that the service level of customer value was significantly lower than its importance, and customer value factors positively affected the repurchase intentions. Specifically, economy and trust/responsiveness value factors directly affected the repurchase intentions while other factors such as convenience, speed, personalization, community, and emotion value indirectly affected it through trust/responsiveness.

• 지식경영연구
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• 제19권2호
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• pp.109-132
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• 2018

Recently, new financial services related to FinTech has gained attention more and more. Online P2P financial services transactions such as FinTech require careful examination of the constituents of information systems as an investment is made based on the information presented on the online platform without direct face-to-face contact. The purpose of this study is to find out the success factors of online P2P Lending service among FinTech. To serve the purpose, we build IS (information system) success model, and then use Kano model and fuzzy analytic hierarchy process (Fuzzy-AHP) to find out factors for the success of online P2P Lending service. In particular, this study uses Kano model to classify information system satisfaction factors and to calculate the satisfaction coefficient. The Kano model, however, has a drawback of evaluating single criterion. Therefore, we use multi-criteria decision-making technique such as Fuzzy-AHP to derive the relative importance of the factors. The analysis results show different results depending on the analysis technique. In the Kano model, most of the information system factors are a one-dimensional quality attribute. The satisfaction coefficient is highest for personalized service, followed by the responsiveness of service, ease of using a system, understanding of information, usefulness of information' reliability. The service reliability is the highest in dissatisfaction coefficient, followed by system security, service responsiveness, system stability, and personalized service. The results of the Fuzzy-AHP analysis shows that the usefulness of information quality, the personalization of service quality, and the security of system quality are the significant factors and the stability of system quality was a secondary factor.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.293-297
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• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제27권3호
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• pp.77-92
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• 2020

As mobile shopping has been increasing, the competition has been also increasing to satisfy various consumers' needs. Despite such increase in terms of the volume of the consumers who use mobile shopping, there has been very few studies to examine characteristics of mobile shopping malls. The purpose of this empirical study is to investigate the effect of characteristics of mobile shopping malls on consumer loyalty and the interaction effect of the O2O experience on the relationship between the characteristics of mobile shopping malls and consumer loyalty. Using a sample of 276 individuals who have experienced mobile shopping, we found that certain characteristics such as ubiquity, personalization, or convenience have a positive impact on consumer loyalty and a design characteristic solely has an interaction effect on consumer loyalty. As consumer loyalty has a critical factor on mobile shopping mall's profit, examining which factor has a positive effect on consumer loyalty is beneficial for mobile shopping malls. The results of the study have both practical and empirical implications.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.21-28
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• 2002

인터넷이 활성화되고 인터넷 사용자도 급증하면서 여러 형태의 많은 정보들이 인터넷을 통해 사용자들에게 제공되어지고 있다. 그 중에서도 많은 뉴스서버들을 통해 제공되는 다양한 뉴스들 중에서 사용자가 원하는 뉴스만 필터링 해서 제공받을 수 있는 개인화 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 뉴스 서비스의 개인화에 대한 요구를 충족시키기 위해 뉴스 필터링 에이전트 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 코호넨 신경망을 이용해서 사용자가 입력한 키워드에 대해 학습을 실시하여 뉴스그룹을 분류하고, 이를 통해 사용자가 원하는 뉴스만을 제공해 준다. 임의의 사용자를 대상으로 뉴스선호도를 학습한 후 테스트한 결과, 사용자의 선호도를 반영한 뉴스 그룹들을 제시할 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권4호
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• pp.501-518
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• 2017

연구자들에게 지식을 습득하여 연구 활동에 도입하는데 걸리는 소요시간을 단축하는 것은 연구생산성 향상에 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 한민족과학기술자네트워크(KOSEN) 사용자들의 정보 이용 패턴을 군집화하고 그룹화 된 사용자들에게 맞는 개인화 추천서비스 알고리즘의 최적화 방안을 제안하는 것이다. 사용자들의 연구활동과 이용정보에 기반하여 적합한 서비스와 콘텐츠를 식별한 후 Spark 기반의 빅데이터 분석 기술을 적용하여 개인화 추천 알고리즘을 도출하였다. 개인화 추천 알고리즘은 사용자의 정보검색에 소요되는 시간을 절약하고 적합한 정보를 찾아내는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.981-984
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• 2014

개인화된 서술형 수학 문제(mathematics word problem)는 오랫동안 연구된 분야로 학생들의 학업 성취도와 수학에 대한 태도에 관심을 가져왔다. 본 연구에서는 2013년 도입된 스토리텔링 수학에 개인화된 콘텐츠를 접목하여 그 효과를 알아보고자 하였다. 초등학생 26명을 대상으로 하여 약 110분 동안 수업을 진행하였으며, 무게에 대한 새로운 개념을 배우는 데 그 목적을 두었다. 각각 13명씩 개인화 그룹과 비 개인화 그룹으로 나누어 수업을 진행하였다. 학업 성취도(Learning Achievement)에서는 사전 시험(pre-test) 점수가 너무 높아 두 그룹 간에 서로간의 유의한 차이점을 발견하지 못했다. 수학에 대한 태도 부분과 몰입도(Flow) 부분에서는 다소 개인화 그룹의 값이 높았지만, 통계적으로 유의한 정도는 차이는 아니었다. 하지만 정성적 분석에서는 차이가 있었다. 개인화 그룹(Personalized group)은 비 개인화 그룹(non-personalized group)에 비해 개인화(personalization)가 수업의 재미있는 요소로서 보다 중요한 작용을 했다고 느꼈다. 또한, 테스트나 측정(measure) 부분에서 생겼던 문제점을 개선하여 재 실험이 있을 시엔 유의미한 값을 나타낼 것으로 기대된다.

• 식품보건융합연구
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• 제9권4호
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• pp.19-23
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• 2023

The integration of ChatGPT, an AI-powered language model, is causing a profound transformation within the food industry, impacting various domains. It offers novel capabilities in recipe creation, personalized dining, menu development, food safety, customer service, and culinary education. ChatGPT's vast culinary dataset analysis aids chefs in pushing flavor boundaries through innovative ingredient combinations. Its personalization potential caters to dietary preferences and cultural nuances, democratizing culinary knowledge. It functions as a virtual mentor, empowering enthusiasts to experiment creatively. For personalized dining, ChatGPT's language understanding enables customer interaction, dish recommendations based on preferences. In menu development, data-driven insights identify culinary trends, guiding chefs in crafting menus aligned with evolving tastes. It suggests inventive ingredient pairings, fostering innovation and inclusivity. AI-driven data analysis contributes to quality control, ensuring consistent taste and texture. Food writing and marketing benefit from ChatGPT's content generation, adapting to diverse strategies and consumer preferences. AI-powered chatbots revolutionize customer service, improving ordering experiences, and post-purchase engagement. In culinary education, ChatGPT acts as a virtual mentor, guiding learners through techniques and history. In food safety, data analysis prevents contamination and ensures compliance. Overall, ChatGPT reshapes the industry by uniting AI's analytics with culinary expertise, enhancing innovation, inclusivity, and efficiency in gastronomy.