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Both university and central commercial districts, which can be seen as representative streets in large cities, are located in the center of the city and become places to create memories and memories of city residents. Against this background, the purpose of the study can be to compare and analyze these characteristics and to seek ways to activate them. In particular, university and central commercial districts are areas mainly used by university students and ordinary citizens, and by analyzing the characteristics and components of the two streets and analyzing the characteristics of user preferences related thereto, the possibility of social space was sought to derive the possibility of street characterization or commercial district activation plan. The study compared the design characteristics of street spaces in university and central commercial districts to revitalize the local community, and in conclusion, presented architectural planning possibilities and evidence to understand how visitors prefer and interact with the street environment in the future.

The purpose of this study is to provide basic data necessary for the creation of a desirable settlement environment in the industry-university convergence district, and the research results are as follows. First, the user satisfaction with the settlement environment of the cluster-type industry-university convergence district with various functions was higher than average, and it is judged to be a positive model of industry-university convergence. Second, in order to strengthen accessibility to the industryl-university convergence district, it is necessary to expand bus routes and to increase the number of school buses. Third, it is necessary to intensively consider residential conditions, parking conditions, convenience facilities, shopping conditions, and medical conditions when improving the industry-university convergence district. Fourth, it is necessary to make it possible for the industry-university convergence district to play its role as a central place within the industrial complex through consideration of education-culture-welfare-housing-living convenience facilities in the creation of the industry-university convergence district.

질의 의미 해석에 대한 대표적인 시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 기존의 키워드 기반 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미가 상호 연결이 되어 있지 않아서 사용자의 질의 의미 해석을 위한 선호도 검색을 할 수가 없다. 본 논문에서는 사용자의 검 색 의도에 부합하는 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 사용자 검색 선호도 기반으로 평가하여 랭킹하는 기법을 제 안한다. 제안한 기법은 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온톨로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.

Typical semantic search query for Semantic search promises to provide more accurate result than present-day keyword matching-based search by using the knowledge base represented logically. Existing keyword-based retrieval system is Preference for the semantic interpretation of a user's query is not the meaning of the user keywords of interconnect, you can not search. In this paper, we propose a method that can provide accurate results to meet the user's search intent to user preference based evaluation by ranking search. The proposed scheme is Integrated ontology-based knowledge base built on the formal structure of the semantic interpretation process based on ontology knowledge base system.

본 연구는 자율주행차 도입으로 기존 도로와 차별화된 인프라 설계가 요구됨에 따라, 자율 주행전용차로와 다목적 활용공간(Flex Zone)의 주요 설계요소를 도출하고 이에 대한 중요성을 컨조인트 분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 자율주행 전용차로에서는 차량 이동성을 지원하 는 유도선 도색, 문형식 표지판, 연성 안전펜스, LCS 운영정보, 진출입 분리 없음이 선호된 반 면, Flex Zone에서는 이용자의 접근성과 정차 안전성을 높이는 차로 전체 도색, 편지식 표지판, 낮은 연석형 펜스, VMS 운영정보, 구역 전체 조명이 높은 선호를 보였다. 이러한 차이는 자율 주행전용차로가 연속적인 흐름 유지가 중요한 주행 공간인 반면, Flex Zone은 단속적 이용과 체류가 중심인 정차 공간이라는 기능적 특성에서 비롯된 것으로, 이용 목적에 따라 상이한 선 호 구조가 형성됨을 보여준다. 본 연구 결과는 자율주행 인프라 설계 시 고려하여야하는 시설 요소간 상대적 중요도 판단에 대한 기초 자료로 활용될 수 있다.

As autonomous vehicles require differentiated infrastructure designs from conventional roads, this study identified the key design elements of autonomous vehicle dedicated lanes and multi-purpose service spaces (Flex Zones), and analyzed the user preferences for these elements through a conjoint analysis. The results showed that, for dedicated lanes, users preferred guidance line markings, door signs, soft safety fences, LCS operational information, and the absence of access and exit separation, which support vehicle mobility. In contrast, for Flex Zones, the users preferred full-lane coloring, letter signs, curb fences, VMS operational information, and all zone lighting, which enhance user accessibility and stopping safety. These differences indicated that dedicated lanes function as continuous-flow driving spaces where maintaining traffic flow is critical. By contrast, Flex Zones serve as intermittent-use stopping spaces centered on accessibility and dwell activities. These findings can serve as foundational data for determining the relative importance of facility elements that must be considered when designing autonomous driving infrastructure.

최근 웹툰 산업은 브랜드 IP를 중심으로 빠르게 성 장하고 있으며, 썸네일, 로고, UI/UX 등 시각적 요소 가 콘텐츠 선택에 핵심적인 역할을 한다. 특히 썸네일 은 사용자의 시선을 끌고 클릭을 유도하는 주요 시각 인터페이스로 기능한다. 본 연구는 썸네일의 시각 요소가 사용자 선호도와 주목도에 미치는 영향을 분석하기 위해 타이포그래피, 이미지 스타일, 컬러, 레이아웃 네 가지 요소로 분류하 고, 7개 장르의 대표 사례를 기반으로 설문 및 인터뷰 를 진행했다. 그 결과, 하단 배치와 우측 세로형 타이 포가 가장 긍정적인 평가를 받았고, 극화체 그림체와 고딕 계열 서체의 주목도가 높게 나타났다. 연령대에 따라 선호 경향에도 차이가 있었다. 본 연구는 썸네일 제작 시 사용자 반응을 고려한 시 각 요소 설계의 중요성을 제시하며, 향후 추천 시스템 개발이나 A/B 테스트 설계에도 기초 자료로 활용될 수 있다.

The webtoon platform industry is rapidly growing, driven by branded IPs and visually rich elements such as thumbnails, logos, UI/UX design, and animations that influence content selection. Among these, thumbnails are key visual interfaces, shaping first impressions and impacting user attention and clicks This study explores how thumbnail visuals affect user preference and attention, focusing on four components: typography, image style, color, and layout. Data were collected from seven popular genres—romance, fantasy, action, slice of life, thriller, comedy, and drama—on Naver Webtoon. A 5-point Likert-scale survey and in-depth interviews were used for data collection. Results show that layouts with bottom-aligned or right-vertical typography were most preferred, as they helped users simultaneously perceive character and title information. Realistic illustration styles drew the highest attention, especially in concept-driven visuals. Age differences also appeared: teens preferred cute and romance-comic styles, while users in their 20s to 40s favored realistic styles. Gothic fonts showed the highest attention scores for their clarity and impact, while serif and calligraphy fonts were effective in mood expression but had lower performance in conveying information. These findings highlight the need to strategically design thumbnails using visual elements that align with user preferences. The results offer practical guidelines for thumbnail design, content recommendation, and future experiments involving gaze-tracking or A/B testing.

최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확 실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측 하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.

In recent years, a recommendation system is introduced in many different fields with the beginning of the 5G era and making a considerably prominent appearance mainly in books, movies, and music. In such a recommendation system, however, the preference degrees of users are subjective and uncertain, which means that it is difficult to provide accurate recommendation service. There should be huge amounts of learning data and more accurate estimation technologies in order to improve the performance of a recommendation system. Trying to solve this problem, this study proposed a movie recommendation system based on Fuzzy-AHP and Word2vec. The proposed system used Fuzzy-AHP to make objective predictions about user preference and Word2vec to classify scraped data. The performance of the system was assessed by measuring the accuracy of Word2vec outcomes based on grid search and comparing movie ratings predicted by the system with those by the audience. The results show that the optimal accuracy of cross validation was 91.4%, which means excellent performance. The differences in move ratings between the system and the audience were compared with the Fuzzy-AHP system, and it was superior at approximately 10%.

현재 제공되고 있는 모바일 게임 추천 시스템들은 실제 사용자가 선호하는 게임에 대한 패턴을 추천하는지, 아니면 단순히 관심 정도의 패턴을 추천하는지 알 수 없어 사용자의 주관적인 선호도를 직접적으로 알 수 없다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 사용자들의 주관적인 선호도를 직접적으로 반영한 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP) 기반 모바일 게임 추천 시스템을 개발하였지만, 사용자들이 선호하는 항목에 대한 척도가 같다고 할지라도 선호하는 정도까지 동일하다고 볼 수 없다는 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 Fuzzy-AHP 기 법의 삼각 퍼지 수(Triangular Fuzzy Numbers)와 베이지안 네트워크에서 평가 항목의 독립성을 적용한 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 추천 시스템이 기존의 시스템과 비교하여 볼 때 추천 결과의 정확도 및 사용자의 만족도가 가장 높은 것을 확인할 수 있었다.

The current available recommendation systems for mobile games have a couple of problems. First, there is no knowing whether they make a pattern recommendation for games that actual users prefer or for games that they are simply interested in. It is also impossible to know the subjective preference of users in a direct manner. An AHP(Analytic Hierarchy Process)-based recommendation system for mobile games was thus developed to reflect the subjective preference of users directly, but it had its own problem since the degree of preference could vary among users in spite of the same scale for their preferable items. In an effort to solve those problems, this study implemented a recommendation system for mobile games by applying triangular fuzzy numbers of the Fuzzy-AHP technique and the independence of evaluation items in the Bayesian Network. The findings show that the proposed recommendation system recorded the highest accuracy of recommendation results and the highest level of user satisfaction.

수요응답형 대중교통(이하 DRT, Demand Response Transit)은 스마트폰 앱과 차량단말 등을 활용하 여 이용자호출에 따라 가변적인 노선으로 운행되는 대중교통이다. DRT는 호출 후 대기시간, 탑승지점 접근시간, 차내통행시간, 우회통행시간, 하차 후 도달시간 등이 운행방식에 기반한 이용자 선호요인이 발생된다. 본 연구는 SP조사를 통해 시민들이 위 요인 중 어떤 요인에 가장 민감하게 반응하는지 조사하였다. 조사는 5개의 속성변수로 구성된 2개의 DRT 대안을 제시하여 보다 선호하는 수단을 선택하도록 하였으며, 출퇴근 상황과 여가 상황 2가지 상황에 대한 응답을 조사하였다. 분석결과 출퇴근시에도 여가시에도 호출 후 대기시간이 가장 큰 선호요인이었으며, 탑승지점 접근시간은 가장 약한 영향요인인 것으로 분석되었다. 단, 우회통행에 대한 민감도는 출퇴근 상황에서 여가시간 대비 2배 이상인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 DRT 운영 시 시간대에 따라서 최적화 목표를 차별화하여 이용자 만족도와 시스템 효율성을 향상시키는 데 기여할 것으로 보여진다.

Demand-Response Transit (DRT) is public transportation that operates on flexible routes according to user requests via smartphone apps and vehicle terminals. In DRT, user preference factors are generated based on the operational method, such as wait time after calling, approach time to the boarding point, in-vehicle time, detour time (if any), and egress time after arrival. Through an SP survey, this study investigated which of these factors citizens are most sensitive to. The survey presented two DRT alternatives consisting of five attribute variables, and asked respondents to choose the preferred mode, examining two situations: commuting and leisure travel. The analysis showed that wait time after calling was the strongest factor for both commuting and leisure travel, whereas boarding point access time had the weakest influence. However, sensitivity to detours was found to be more than twice as important in leisure travel compared to commuting. The results of this study are expected to contribute to improving user satisfaction and system efficiency by differentiating optimization targets according to the time of day in DRT operations.

본 연구는 사람들의 선호를 조사하여 공공서비스 로봇에 의인화가 어떻게 적용돼야 할지 알아보는 연구이다. 공공장소에서 서비스를 제공하는 공공서비스 로봇이 도입되고 있으며 이는 앞으로도 증가할 전망이다. 적절하게 의인화 된 로봇은 사용자 경험을 증진하는 효과가 있지만 지나치게 인간과 흡사한 로봇은 불쾌감을 느끼게 한다. 이에 따라 공공서비스 로봇에 요구되는 의인화 적용 기준을 마련하는 것이 필요하다. 이를 위해 설문조사와 심층 인터뷰를 진행하 였다. 분석 결과 사람들은 로봇에 언어적 상호작용을 선호하며 음성의 적절한 나이는 20~30대이다. 로봇에 생체 신호 는 나타나지 않는 것이 바람직하며 개인에 맞춤화된 서비스에 대한 요구가 있다는 것을 알게 되었다. 본 연구를 통해 사용자 경험을 높이는 공공서비스 로봇 디자인에 기여할 것으로 기대한다.

The purpose of this study is to find out user preference on personification of the public service robot. Public service robot services in public places is increasing, which is expected to continue to increase. Proper anthropomorphism of robots has positive effect on user experience. On the other hand, when the level of likeness exceeds a certain point, it provokes strangeness and a sense of unease. Therefore, it is necessary to prepare standards for anthropomorphism required for public service robots. In order to find it, a survey and an in-depth interview were conducted. According to the analysis, people prefer verbal interaction with the robot, and the proper age for the voice is in their 20s and 30s. It is recommended that no biological signals appear on the robot and there is a need for personalized services. Through this research, it is expected that it will contribute to design of public service robots that enhance user experience.

모바일의 기술적 발전은 인간의 삶에 있어 급속한 변화를 가져왔다. 다양한 스마트 환경 안에서 모바일은 다양한 범위 확산과 영역의 확대로 넓혀가고 있다. 모바일 환경 안에서 사용자가 커뮤니케이선의 방안으로 다양한 수단들이 활용되고 있다. 그 중 모바일 스티커는 커뮤니케이션의 수단으로 사용자가 증가하는 추세이다. 본 연구는 커뮤니케이션의 수단으로서 모바일 스티커의 사례를 분석하고, 사용하는 사용자 선호도 분석을 통해 모바 일 스티커의 발전 방향을 모색하고자 한다.

Development of mobile technology has brought a rapid change in people’s lifestyle. Mobile is currently expanding its scope and diffusing the range in diverse fields of smart environments. Many of the means are being used as an alternative of communication by users in the mobile environment. Among them, it is currently in an increasing trend of using mobile stickers as a means for communication. This study is intended to analyze mobile stickers as a means for communication and seek for a direction of development of mobile stickers through analysis on user preference.

스마트시티는 에너지 소비 급증과 환경오염 심화, 범죄율 증가와 같은 도시화의 부작용을 해결하기 위한 수단과 신기술 기반의 새로운 경제성장 동력으로 주목받고 있다. 특히, 코로나19로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 증가하면서 각종 온/오프라인 비대면 서비스를 제공할 수 있는 스마트시티의 역할은 더욱 중요해지고 있다. 이에 본 연구는 스마트시티의 개념과 기반 기술에 대한 문헌 연구를 바탕으로 스마트시티 비대면 서비스를 정의하고, 컨조인트 분석을 이용해 각 서비스 별 소비자 효용을 분석하였다. 특히, 현재 우리나라의 국가 스마트시티 시범도시로 지정된 세종시와 부산시의 이용자 선호도 차이를 비교․분석하였고, 도출된 결과를 바탕으로 스마트시티 서비스의 경쟁력 제고 방안을 제시하였다.

Smart cities are attracting attention as a new economic growth engine based on new technologies and means to solve side effects of urbanization such as a surge in energy consumption, deepening environmental pollution, and an increase in crime rates. In particular, as demand for non-face-to-face services increases due to COVID-19, the role of smart cities that can provide various online and offline non-face-to-face services is becoming more important. Therefore, this study defined smart city non-face-to-face services based on literature research on the concept and underlying technology of smart city, and analyzed consumer utility for each service using Conjoint analysis. In particular, differences in user preferences between Sejong City and Busan City, which are currently designated as national smart city pilot cities in Korea, were compared and analyzed, and based on the derived results, measures to improve the competitiveness of smart city services were suggested.

현재 추천 시스템은 실제 사용자가 선호하는 항목을 추천하는지, 아니면 단순히 관심 정도의 항목을 추천하는지 알 수 없다는 문제와 사용자들이 매우 적어 적합한 항목을 추천할 수 없는 데이터 희소성 문제, 새로운 사용자들이 유입됨 에 따라 사용자들이 만족하는 항목을 추천하기 위해 시스템의 성능이 저하되는 Cold-Start 문제 등이 발생한다. 본 연구에 서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 불확실한 상황이나 문제들을 반영할 수 있는 퍼지-계층적 분석(Fuzzy-Analytic Hierarchy Process)과 주어진 항목들을 비슷한 항목들끼리 모으는 데이터 군집화 알고리즘을 활용하여 사용자들에게 만족 할 수 있는 영화를 추천하기 위한 시스템을 구현하였다. 61명을 대상으로 영화 선호도에 대한 설문 조사를 실시한 데이터를 본 시스템에 적용한 결과 Fuzzy-AHP 기법을 통해서 데이터 희소성 문제를 해소할 수 있었으며, 또한 데이터 군집화 알고 리즘을 통해 새로운 사용자들이 유입되어도 사용자에게 적합한 항목이 추천되었음을 확인할 수 있었다. 향후 노이즈 데이 터나 아웃라이어(Outlier) 데이터를 걸러낼 수 있는 밀도 기반 클러스터링에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

The current recommendation systems have problems including the difficulty of figuring out whether they recommend items that actual users have preference for or have simple interest in, the scarcity of data to recommend proper items due to the extremely small number of users, and the cold-start issue of the dropping system performance to recommend items that can satisfy users according to the influx of new users. In an effort to solve these problems, this study implemented a movie recommendation system to ensure user satisfaction by using the Fuzzy-Analytic Hierarchy Process, which can reflect uncertain situations and problems, and the data partition algorithm to group similar items among the given ones. The data of a survey on movie preference with 61 users was applied to the system, and the results show that it solved the data scarcity problem based on the Fuzzy-AHP and recommended items fit for a user with the data partition algorithm even with the influx of new users. It is thought that research on the density-based clustering will be needed to filter out future noise data or outlier data.

소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서 사용자들은 소셜 커머스를 통해 상품을 저렴하게 구입할 수 있는 할 인 쿠폰서비스를 많이 이용하고 있다. 현재 소셜 커머스에서 제공되는 쿠폰의 양은 크게 증가하고 있으나, 사용자의 선호도를 반영한 맞춤형 쿠폰 서비스는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 소셜 커머스를 위한 맞춤형 쿠폰 서비 스를 제공하기 위하여 음식 쿠폰을 대상으로 사용자의 주관적 성향을 반영한 쿠폰 서비스 방법을 제안한다. 이를 위 하여 음식 종류, 가격, 할인율, 구매자수 등과 같은 쿠폰을 선택하는 기준이 되는 요소를 계층화하고, 주관적 성향을 반영한 의사결정 지원 방법인 Fuzzy-AHP를 이용하여 쿠폰을 분류하고 추출하여 제공하였다. 추출된 쿠폰에 대한 사 용자의 만족도를 조사한 결과, 매우 만족은 45%, 만족 33%, 보통 22%로 대체적으로 만족스러웠으며 불만족하는 실 험자는 없었다.

As social network service becomes common, the consumers use many discount coupons with which they can purchase goods via social commerce. Although, the quantities of coupons offered from social commerce are currently on the sharp increase, customized coupon service that reflects user preference is not offered. This paper proposes a coupon service method reflecting user’s subjective inclination targeting food coupons to offer customized coupon service for social commerce. Towards this end, this paper conducts hierarchization of the factors that become standard in selecting coupons including food types, food prices, discount rates and the number of buyers. And then, this study classifies, extracts and offers the coupons using Fuzzy-AHP, a decision making support method that reflects subjective inclination. From the user satisfaction results on the extracted coupons, the users are generally satisfied: very satisfactory with 45%, satisfactory with 33% and fair with 22%, and there was no experiment participant, who was dissatisfied.

온라인을 통한 금융상품의 비대면 거래의 수요증가는 금융상품 소비의 패러다임을 변화시켰다. 비대면 거래의 수요증가에 따라 금융회사는 금융상품의 매출을 늘리기 위해서 기존과는 다른 전략을 취해야 해야 한다. 특히 소비자에게 정보를 전달하는데 있어 어떤 정보를 전달하는 것이 효과적인지에 대한 고찰이 필요하다. 일반 소비자들은 금융상품의 재무정보를 이해하는데 많은 어려움을 느끼기 때문에 소비의사결정은 다양한 외부요인의 영향을 받는다. 본 연구는 다양한 외부 요인 중에 재무정보의 형식에 따라 소비자의 주의할당 및 선호도가 다름을 아이트래킹 기법으로 실증한다. 연구결과 소비자는 금융상품의 위험성과 과거실적을 중시하는 것으로 나타났다. 그리고 재무정보의 형식에 따른 소비자의 주의할당은 정보의 전달 형식에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 금융상품을 소비하는 소비자의 의사결정의 주의할당과 선호도를 기반으로 소비자의 금융상품 선택 의사결정 메커니즘을 이해하는데 기여하였다.

The increasing demand for non-face-to-face transactions of financial products through online has changed the paradigm of financial product consumption. Accordingly, financial companies need a lot of efforts to promote their products, and it is necessary to consider what information is effective to consumers. Consumers' decision to pick financial products is also influenced by the display formats of financial information, because most of ordinary consumers have troubles in understanding the financial information described in financial products. Based on this background, this study adopts eye-tracking techniques to show that consumers' attention allocation and preferences differ according to the display formats of financial information. As a result of empirical analyses, it was revealed that consumers’ visual attention is drawn more to the risks and past performance of financial products compared to other financial information. Therefore, this study contributed to understanding and analyzing the mechanism of consumer decision-making in consuming financial products.