하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(데타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련 있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다.
본 연구의 목적은 Google Maps에서 제공하는 장소에 대한 리뷰를 활용하여 실제로 공원을 방문한 이용자의 인식과 평가를 파악하는 것이다. 구글맵리뷰는 Social Network Service(SNS)를 통해 장소에 대한 인식과 평가에 관한 정보를 얻는 온라인 리뷰이며, 일반 리뷰어와 구글맵의 회원으로 등록된 지역 가이드의 관점에서 장소에 대한 이해를 볼 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 구글맵리뷰 분석이 공원 관리에 필요한 이용자들의 인식과 평가를 추출하는데 활용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 서로 다른 공간특징과 시설을 가지는 3개의 공원(서울숲, 보라매공원, 올림픽공원)을 대상으로 파이썬을 활용한 웹 크롤링을 통해서 구글맵리뷰 내용을 수집하였다. 그리고 텍스트 분석을 통해 공원별 주요 키워드 분석과 네트워크 구조에 따른 특성을 분석하고, 이와 함께 구글맵리뷰에서 제공하는 별점 평갓값과 외국인 리뷰 데이터에 대한 분석도 수행했다. 연구 결과, 3개의 공원에서 공통으로 나타나는 특성으로는 이용목적으로 '산책', '자전거', '휴식', '피크닉'이 있었으며, 동반유형으로 '가족', '아이', '애견'이, 인프라로는 '놀이터', '산책로'가 있었다. 공원별 특색을 보면 서울숲은 자연을 기반으로 하는 야외활동이 많이 나타났고 반면, 주차공간 부족과 주말 혼잡은 공원 이용자에게 부정적인 영향을 미치고 있었다. 보라매공원은 수많은 활동을 제공하는 다양한 시설을 갖춘 도시공원의 모습을 가지고 있었다. 리뷰어들은 반려견을 동반하는 이용자 그룹과 그렇지 않은 다른 이용자 그룹 간의 갈등과 공원의 복잡함에 대한 부정적인 측면을 언급했다. 올림픽공원에는 대형 복합시설이 있으며, 커뮤니티, 문화예술공연과 같은 대규모 문화 이벤트가 많이 언급되었고, 레크리에이션 기능이 강조되었다. 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자의 전반적 경험과 이미지에 대한 특징을 파악하는 유용한 자료라고 할 수 있다. 또한, 다른 소셜미디어 데이터와 비교할 때 특히 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자 평갓값과 만족 및 불만족 요인을 이해할 수 있는 데이터를 제공한다.
최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 현재 종합병원 대기공간에서 사용 중인 안내사인의 시각요소(레이아웃, 서체, 컬러)와 디지털 안내사인의 요소(시간, 영상타임라인)에 대해 최근 5년 내에 디지털 안내사인을 설치한 병원을 선정하여 현황조사 및 사용자 선호도 조사, 현장 실험을 실시하였다. 현장조사 결과 색채의 경우 서로 상반되는 배경과 서체의 색을 이용하여 명시성을 높여 내용을 잘 파악할 수 있도록 제작하였으며, 서체는 상대적으로 가독성이 뛰어난 고딕서체를 사용하고 있었다. 또한 디지털 안내사인의 특징이라고 할 수 있는 시간과 영상 타임라인에서는 진료안내 혹은 병원 광고화면과 진료안내를 일정한 간격으로 보여주고 있었다. 사용자 만족도 조사 결과 대부분의 사용자들이 디지털 안내사인을 경험한 적이 많았으나, 안내사인의 회전 속도가 빠르거나 글자의 크기가 작아 안내사인에서 제공하는 내용을 파악하기 어렵다는 의견이 과반수를 넘었다. 하지만 사용자들은 디지털 안내사인에서 가장 많이 찾는 정보로는 진료과를 들었으며, 가장 중요하게 생각하는 정보 또한 진료과에 대한 응답이 가장 높게 나타났다. 이를 바탕으로 진행한 실험은 현재 사용되고 있는 디지털 안내사인의 디자인은 그대로 유지하면서 내용을 재구성한 새로운 샘플을 만들어 2~50대의 사용자를 대상으로 실시하였다. 모든 연령대에서 조건이 같고 서체크기가 클 경우, 찾고자 하는 정보를 약 3.5초 정도 빨리 찾을 수 있었다. 또한 사용자 연령에 따른 샘플 별 차이를 봤을 때 2-30대와 4-50대는 별로 서체크기가 작은 샘플에서 4.7초, 큰 서체 샘플에서는 6초의 시간차를 보여, 서체크기에 관계없이 모든 경우에 연령대별 화면 회전에 대한 실험 시간에 따른 격차가 매우 큰 것으로 나타났다.
Prior to making choices among online products and services, consumers often search online product reviews written by other consumers. Online product reviews have great influences on consumer behavior because they are believed to be more reliable than information provided by sellers. However, ever-increasing lists of product reviews make it difficult for consumers to find the right information efficiently. A customized search mechanism is a method to provide personalized information which fits the user's requirements. This study examines effects of a customized search mechanism and perceived similarity between consumers and product reviewers on consumer behaviors. More specifically, we address the following research questions: (1) Can a customized search mechanism increase perceived similarity between product review authors and readers? (2) Are product reviews perceived as more credible when product reviews were written by the authors perceived similar to them? (3) Does credibility of product reviews have a positive impact on acceptance of product reviews? (4) Does acceptance of product reviews have an influence on purchase intention of the readers? To examine these research questions, a lab experiment with a between-subject factor (whether a customized search mechanism is provided or not) design was employed. In order to enhance mundane realism and increase generalizability of the findings, the experiment sites were built based on a real online store, cherrya.com (http://www.cherrya.com/). Sixty participants were drawn from a pool that consisted of undergraduate and graduate students in a large university. Participation was voluntary; all the participants received 5,000 won to encourage their motivation and involvement in the experiment tasks. In addition, 15 participants, who selected by a random draw, received 30,000 won to actually purchase the product that he or she decided to buy during the experiment. Of the 60 participants, 25 were male and 35 were female. In examining the homogeneity between the two groups, the results of t-tests revealed no significant difference in gender, age, academic years, online shopping experience, and Internet usage. To test our research model, we completed tests of the measurement models and the structural models using PLS Graph version 3.00. The analysis confirmed individual item reliability, internal consistency, and discriminant validity of measurements. The results show that participants feel more credible when product reviews were written by the authors perceived similar to them, credibility of product reviews have a positive impact on acceptance of product reviews, and acceptance of product reviews have an influence on purchase intention of the readers. However, a customized search mechanism did not increase perceived similarity between product review authors and readers. The results imply that there is an urgent need to develop a better customized search tool in order to increase perceived similarity between product review authors and readers.
Nowadays, most big hospitals have a computer system to manage their administration. For maxi mum effectiveness in managing the computer system, an analysis of the variables affecting its implementation is necessary from the beginning. This study was done to analyze the variables influencing the operation of a hospital information system (HIS). The theoretical base for this study considered the combined effects of user expectations of computerization, and computer-anxiety. The relationship between variables in the theoretical base were analyzed and the individual characteristics influencing each variable were also analyzed. This study was done in two steps. First, 344 nurses were given an initial questionnaire developed to evaluate the reliability of the items. Based on the results, a second revised questionnaire was administered to 88 nurses who had been working in the areas where HIS was applied. The results of the first and second steps of the study are as follows 1. The initial study was done with nurses who were trained on the computer system briefly before HIS was implemented. The individual characteristics influencing computer anxiety and expectation regarding computer system usage in that initial study included, length of career, type of degree or certification, previous experiences with a computer, training on a computer, desire for computer training, and level of acceptance of a computerized work environment. But in the second study with nurses working in areas of the hospital where HIS was introduced, the work site was the only influencing characteristics. There-fore, in applying a computer system, overcoming work-environment barriers will be more import-ant than any individual characteristics. 2. The computer anxiety of the nurses in both groups, before and after the computer system ap-plication, was below the average level but the expectation of the effects of computerization was above average. The nurses using the computer program showed an above average level of satis-faction with the computer system itself, and with its effect on their efficiency. Therefore, the ability of nurses operating HIS will be positively. predictive. 3. For the variables included in the theoretical framework of the study, all of the correlational coefficients were statistically significant in the analysis of variation correlation. Therefore, the theoretical base of the study, "expectation in con junction with computer anxiety" can be considered an model which can be evaluated. Accord-ing to our analysis, the higher the level of nurses' motivation to use the computer system and the lower the anxiety about computer usage, the higher the possibility of computer system acceptance by nurses. The results of this study showed that in applying a computer system in the hospital, the main characteristic influencing acceptance was where the individual worked rather than personal characteristics such as length of career, type of degree or certification, and previous experiences with a computer. Therefore, it is suggested that the first step in uncovering and eliminating hindrance factors in ap-plication of a computer system should be an analysis of working conditions in relation to the functional content of the computer system. The suitability of the theoretical model based on the hypothesis ap-plied in this study should be further tested.
민원 질의응답의 소통수단으로 보편화된 Q&A 게시판에는 반복된 질문들이 자주 등록되어 민원업무를 효율적으로 관리할 필요성이 제기된다. 본 연구는 대학 홈페이지의 Q&A 게시판에 게재된 비정형 데이터를 중심으로 학생 중심의 질의응답집(FAQ)을 구성하고자 한다. 이에 최근 3년간 690건의 게시물에서 주요 핵심어를 추출하고 의미 연결망 분석을 통해 중심성 분석 및 핵심어 사이의 관계성을 파악하여 네트워크 시각화를 진행하였다. 분석결과 민원질의에서 가장 중심성이 높은 핵심어는 신청, 교과목, 학점, 이수, 졸업, 승인, 기간, 전공, 포털, 학과 등의 순이었다. 또한 주요 핵심어들은 수업, 학적, 학생활동, 장학금, 도서관, 생활관, 정보화, 통학 영역의 8개 군집으로 구분되었다. 이를 토대로 질의횟수가 많은 내용을 분야별로 정리하여 FAQ를 구성한다면 반복적인 질문에 대한 민원응대 프로세스를 간소화함으로써 수요자의 편의성과 행정의 효율성 향상에 기여하고 나아가 대학 구성원간의 원활한 양방향 소통이 가능할 것으로 기대한다.
국내 주식시장 내 개인 투자자들은 주식거래를 장기적인 투자방안보다 단기 매매차익 실현 수단으로 인식하고 있어 시장의 투명성과 건전성을 강화하기 위한 주식 시장관리제도의 역할이 중요하다. 특히, 개인 투자자들은 금융정책에 의한 시장조치로 불확실한 상황에 직면하여 투자환경에 따라 동태적 의사결정에 영향을 받게 되므로 투자자 보호를 위한 시장조치의 실효성 여부를 투자자들의 반응과 행동변화를 통해 접근할 필요가 있다. 본 연구는 시장관리 조치(상장적격성 실질심사) 전후로 개인 투자자 집단의 유형 및 반응의 변화추이를 분석하고자 하였다. 분석을 위해, 상장적격성 실질심사 대상기업 중 텍스트 분석이 가능한 9개의 기업을 선정(2009년~2014년)한 후, 국내 주식 관련 소셜 미디어(종목 토론실)로부터 웹 크롤링을 통해 개인들의 메시지를 수집하였다. 사건 발생에 따른 개인 투자자들의 관심사(토픽)와 변화추이는 텍스트 클러스터링과 토픽모델링 방법을 활용하여 개인 투자자 유형을 투자자와 비투자자 집단으로 분류하여 분석하였다. 분석결과, 특정 주식 종목 내 다양한 이해관계자 형태가 존재하며, 실질심사 대상 선정 전후로 비투자자 유형은 감소하고, 투자자는 시장 참여 유형에 따른 비중변화가 나타나는 현상을 발견하였다. 이러한 결과를 토대로 시장 조치에 따른 주식시장 내 제도의 영향을 시간(사건)경과에 따라 개인 투자자들의 반응변화를 통해 파악한 데 본 연구의 의의가 있다.
본 연구는 고령자의 스마트폰 이용률 증가에 따라, 고령자가 활용이 가능한 ICT(정보통신기술) 기반의 맞춤형 보행보조기술 개발을 제시하고 이에 대한 사용자 니즈(needs)를 규명하고자 하였다. 맞춤형 보행보조서비스의 형태는 햅틱(진동 및 촉각정보)을 통한 보행안내지원 서비스와 자동 및 셀프 SOS 시스템, 그리고 접근차량의 정보알람 서비스가 포함된 웨어러블(Wearable) 보행안내 보조 장치를 기반으로 한다. 이러한 서비스의 실효성을 검토하기 위하여 189명의 잠재적 고령자와 고령자를 대상으로 그들이 가지는 보행에 관한 심리적 태도 및 각 서비스에 대한 선호도, 그리고 보행안내 보조 장치에 대한 WTP (willingness to pay)를 조사 및 분석하였다. 또한 조사된 변수를 통해 요인분석(Factor analysis)을 수행하였으며 여기서 도출된 요인간 상관관계 파악을 위해 경로모형 (path model)을 추정하였다. 분석된 결과를 통해 연령대에 적합한 보행보조 장치의 맞춤형 서비스의 방향을 제시하였으며, 이는 제품화된 기술에 대한 활용범위를 증대시키고 궁극적으로 고령자의 보행 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
인터넷 포털 사이트와 사회 관계망 서비스 등의 온라인 공간(online communities)은 시간과 공간의 제약 없이 접속 가능하다는 장점 때문에 많은 사용자들이 의견을 교환하고 정보를 얻기 위해 사용하고 있다. 이와 함께 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 의도적으로 유포하는 비정상 정보도 증가하고 있는데 허위 상품 평이나 정치적 선동 의견이 이에 해당한다. 기존에는 이러한 비정상 정보 탐지를 위해 한 시점에서의 비정상 정보를 수집하고 특징을 분석하여 검열 시스템을 제안하였다. 그러나 비정상 정보를 유포하는 기법은 기존의 탐지 시스템을 회피하고 보다 효율적으로 정보를 전파하기 위해 지속적으로 변화하므로 탐지 시스템도 이에 맞추어 변화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 비정상 정보 유포 기법의 시간에 따른 변화를 관찰하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 클러스터링(clustering)을 활용해 비정상 정보를 유포 방식에 따라 군집(cluster)으로 분류하며 이러한 군집의 변화를 분석하여 유포 방식의 변화를 추적한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 3번의 선거 기간 전후에 포털 사이트에서 수집된 백만 개 이상의 의견을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 비정상 정보 게재에 자주 사용되는 시간, 추천수 조작 방법, 다수의 ID 활용 방법 등에 대한 변화를 관찰할 수 있었다. 이 시스템을 주기적으로 사용해 탐지 시스템을 개선한다면 보다 빠르고 정확하게 비정상 정보의 유포를 탐지할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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