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.

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.

In this study, based on previous research on personal broadcasting, we indirectly measured content quality, YouTuber attributes, user satisfaction, and behavioral intention, which are latent variables that cannot be directly measured, as measurement variables, and then measured theoretically between the latent variables. In order to analyze the causal relationship, we used a structural equation model to determine to what extent the content quality of the YouTube mukbang channel and the YouTuber's attributes influence behavioral intentions such as purchase, recommendation, and continued use according to viewers' satisfaction with use. We intend to analyze and verify the relationship between related variables. The research results are as follows. First, the value, relevance, timeliness, completeness, and data quantity of content quality were found to have no significant impact on user satisfaction. Second, the trustworthiness, expertise, attractiveness, and intimacy of YouTuber attributes were found to have a significant impact on user satisfaction, but the similarity of YouTuber attributes did not have a significant impact on usage. Third, user satisfaction was found to have a significant impact on behavioral intentions and purchase intentions. However, user satisfaction was not found to have a direct significant impact on recommendation intentions or continued usage intentions.