This study proposed and empirically validated an integrated conceptual model combining protection motivation theory (PMT) and the theory of planned behavior (TPB) to explain the policy acceptance of special evacuation stair installation and the evacuation intentions of users in deep subway stations. An online survey was conducted among metropolitan subway riders (18 items total, 15 core items), and data were analyzed using SPSS Statistics 26.0 for exploratory factor analysis (EFA), multiple regression, K-means cluster analysis, and chi-square tests. EFA confirmed a four-factor structure—awareness, perceived feasibility and trust, behavioral intention, and policy acceptance—with Cronbach α ≥ 0.78 for all factors. Regression results indicated that attitude and perceived behavioral control significantly predicted behavioral intention (p < 0.001) that in turn demonstrated strong explanatory power for policy acceptance (p < 0.01). Cluster analysis identified three user typologies (“high awareness–high acceptance,” “moderate awareness–moderate acceptance,” and “low–awareness–low acceptance”), and chi-square tests revealed significant group differences in prior training and in-depth guidance participation (p < 0.05). The findings suggested that the integrated PMT–TPB model effectively captured the determinants of evacuation stair acceptance and intention, providing a foundation for tailored communication and training strategies.

This study was conducted to quantitatively verify whether payment motives and usage patterns differ according to the motivations of users of mobile character-collecting games. For this purpose, three user types were derived based on game motivation profiles tailored to mobile character-collecting games: Cluster 1 (Communicators), Cluster 2 (Character Collectors), and Cluster 3 (Competitors). It was confirmed that each cluster was mutually exclusive and exhibited different payment motives and usage patterns. These findings emphasize the value of a motivation-based segmentation strategy in understanding the behavior of mobile game users. Furthermore, based on the results of this study, game developers and publishers can more sophisticatedly tailor game content, monetization strategies, and marketing campaigns based on users' motivational profiles, rather than relying on simple demographic variables. Future research needs to expand the diversity of the sample by including a wider age range and considering a balanced gender distribution. Additionally, to gain a more in-depth understanding of the temporal changes in user motivation, future studies should explore potential causal relationships through a longitudinal research design.

This study aims to identify latent classes among shared e-scooter users based on their characteristics and analyze the differences in personal and usage characteristics across these classes. Specifically, the study has the following key objectives: (1) to select variables related to the personal and usage characteristics of shared e-scooter users; (2) to collect data on the personal and usage characteristics of shared e-scooter users; (3) to derive the latent classes of shared e-scooter users; and (4) to test the differences in personal and usage characteristics across the identified latent classes. Variables related to the personal and usage characteristics of shared e-scooter users were selected based on a literature review. Through a survey, data on the personal and usage characteristics of shared e-scooter users were collected. A latent class analysis (LCA) was performed to derive the latent classes of shared e-scooter users. Finally, a chi-square analysis was conducted to test the differences in personal and usage characteristics across the latent classes of shared e-scooter users. The results of this study are as follows. The personal characteristics of shared e-scooter users were identified as age and sex, whereas the usage characteristics were identified as usage frequency, time periods of e-scooter usage, return/rental zones, return/rental places, and types of roads used. Data on sex, age, usage frequency, periods of e-scooter usage, and return/rental locations were collected from 278 shared e-scooter users. Based on information criterion, statistical validation, and the entropy index, four latent classes of shared e-scooter users were identified: “male users with a commuting purpose in business zones,” “male users with a homeward commuting purpose in residential zones,” “female users with a leisure purpose in park/green zones,” and “users in their 20s with a commuting purpose in residential zones.” The results of a chisquare analysis revealed statistically significant differences (p < 0.05) in the personal and usage characteristics across the latent classes. Shared e-scooter user types were classified through Latent Class Analysis (LCA), and differences in personal and usage characteristics were identified across the classes. The preferred usage environments and conditions for each class of shared e-scooter users are determined. Variables related to the return/rental zone and periods of e-scooter usage showed the most significant differences among the classes. These findings can contribute to the development of customized user policies and the improvement of services based on the characteristics of shared e-scooter users.

VR 콘텐츠에서 사용자의 몰입을 유도하기 위해서 사용하는 방법들 중 하나로는 컨트롤러에서 벗어난 입력 방식이 있다. 많은 콘텐츠에서 컨트롤러를 대체하기 위한 수단으로 핸드 트래킹 기술을 이용하여 손동작을 사용자 인터페이스로 사용하고 있다. 그러나 컨트롤러나 키보드와 같은 기계와 달리 사람의 손모양은 같은 모양이어도 사람마다 편안하게 느끼는 손 모양의 각 도가 다르기 때문에 개인차가 발생할 수 있다. 이는 핸드 트래킹의 인식률 저하를 야기하여 사 용자가 손모양을 이용한 사용자 인터페이스에 익숙해지는 것을 방해하는 요소가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 손가락 각도와 같은 손모양에 대한 사용자의 개인차가 VR 컨텐츠의 사용 자 경험에 미치는 영향에 관해 연구했고, 이를 설명하였다.

본 연구는 비대칭 XR 환경에서 가상 공간의 버추얼 사용자와 물리적 공간의 피지컬 사용자를 연결하기 위한 버추얼-피지컬 양방향 상호작용 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 비대칭 환경에서의 핵심 스토리텔링 요소를 기반으로 설계된 비대칭 XR 경험 <Treasure Hunter>를 구현하기 위해 개발되었으며, 두 사용자의 몰입감과 현존감을 증진하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 기존 동일 공간 내 상호작용 연구나 산업 환경에서의 협업 관련 연구와 달리 비대칭 원격 환경에서의 서사적 요소와 기술적 요소를 통합적으로 다룬다는 점에서 차별성을 가지며, 향후 XR 콘텐츠 설계와 온오프라인 통합 경험 디자인에 기여할 것으로 기대된다.

본 연구는 중국　골프　시장　극대화　성정하고　있는　상황에서　골프　앱　어포던스　특성에　 대한　이용자의　인식이　이용자　몰입감과　e-지속사용의도에　어떠한　영향을　미치는지　파악해　보는데　 있다. 조사 대상은 2022년 ６월 1일 ~ 8월 1일까지 중국선전(深圳), 싼야(三亚), 쑤저우(苏州)에 골프 앱 사용중인 총 504명의 모집단을 선정하였다. 자료분석은 SPSS 25.0을 활용하였다. 또한, 빈도분석과 신뢰도 분석, 탐색적 요인분석, 상관분석 및 다중회귀분석을 통하여 각 요인 간의 영향 관계를 살펴보았다. 연구결 과 첫째, 골프 앱 어포던스의 하위요인별 감각적 어포던스, 기능적 어포던스, 인지적 어포던스가 즐거움 및 주의집중에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 몰입감의 하위요인별 즐거움, 주의집 중이 사용만족도　및 재사용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 즐거움, 주의 집중은 골프 앱 어포던스의 하위요인별 인지적, 감각적, 기능적 어포던스가 사용만족도 및 재사용의도에 미치는 영향을 매개하는 것으로 나타났다.

본 연구는 충북 청주시 소재 C대학교 인근 커피숍의 외부 및 내부사용 접근성 실태를 시설의 접근과 이 동에 있어서 약자로 간주되는 수동 휠체어 사용자 관점에서 평가하여 개선 방안을 제안하고 접근성 실 태를 시각적으로 확인할 수 있도록 돕는 접근성맵 제작하는 것을 목적으로 진행되었다. C대학교 인근 4개 동의 115개 커피숍을 대상으로 2024년 3월부터 5월까지 자체 제작한 체크리스트를 이용하여 현장 조사를 실시하였으며, 그 결과를 바탕으로 각 동별 커피숍 접근성맵을 제작하였다. 주요 결과와 적용점 은 다음과 같다. 첫째, 113개 진입형 및 혼합형 매장 중 수동휠체어 사용자의 자력진입과 내부 자력주행 및 사용이 모두 가능한 매장은 15.0%에 불과한 반면 수동휠체어 사용자의 자력진입이 불가능하거나 자력 내부 주행 및 사용이 불가능한 매장은 75.2%로 나타났다. 둘째, 비진입형 및 혼합형 커피숍 11개소 의 경우 수동휠체어 사용자의 자력 주문 및 대기가 가능한 매장은 단 한 개소도 나타나지 않았으며, 수동 휠체어 사용자의 주문과 대기가 불가능한 경우가 54.5%였다. 셋째, 충족률이 저조한 항목 중 가장 빈번 한 항목은 계산대나 키오스크 등의 무릎공간 확보였다.

무형문화재 분야는 AI 스마트 음성 대화 기술 활용에 중요한 분야 중 하나이다. AI 스마트 음성 대화 기술은 무형문화재의 계승과 보호에 기 술 지원을 제공하며 무형문화재의 보급과 촉진을 위한 새로운 방법을 제 공한다. 본 연구는 통합기술수용모형2(UTAUT2)와 기술준비도(TRI) 모형 을 기반으로 의인성 인지, 관계성 인지 변수를 도입하여 무형문화재 앱 AI 스마트 음성 대화 이용자 사용에 영향을 미치는 행동의 요인 탐색을 목적으로 한다. 이를 통해 무형문화재의 보급, 전시를 위한 이론적 근거 와 실천적 지침을 제공한다. 본 연구는 무형문화재 AI 스마트 음성 대화 앱을 사용하는 이용자의 행동에 영향을 미치는 요인을 정량적 데이터 분 석 방법으로 탐색한다. 연구 결과에 따르면 높은 노력 기대, 성과 기대, 촉진 조건, 사회적 영향, 쾌락적 동기, 혁신성, 낙관성 및 관계성 인지가 이용자의 사용 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미친다. 궁극적으로 이용자 의 사용 행동에 영향을 미칠 수 있음을 증명한다. 반면 높은 불편감, 불 안감, 의인성 인지는 이용자의 사용 의도에 유의한 부(-)의 영향을 미치 고 이용자의 사용 행동을 자극하는 데 도움이 되지 않음을 증명한다. 또 한, 가격 가치는 사용 의도와 사용 행동에 유의한 영향을 미치지 않는다.