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패션 커스터마이징 웹 GUI디자인연구 : 커스텀 니트웨어를 중심으로
장희수(Hui-Su Jang),남원석(Won-Suk Nam) 한국콘텐츠학회 2020 한국콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.4
최근 가치관에 따라 소비하는 능동적인 소비자가 증가함 따라 커스터마이징 제품의 니즈도 증가하고 있는데, 이중에서도 자신의 개성을 전면적으로 표현할 수 있는 패션분야의 커스터마이징 시장이 커지고 있다. 이에 따라 패션 커스터마이징 웹이 대중화 되고 있지만, 커스텀 자유도가 낮기 때문에 니트웨어를 접목하여 커스텀 자유도를 높이고자한다. 이를 위해 커스터마이징, 니트디자인, GUI에 대한 선행연구와 문헌 조사를 통해 이론적 고찰을 하였고, 이를 바탕으로 니트디자인 프로그램과 패션 커스터마이징 웹의 레이아웃, 아이콘과 메뉴, 컬러, 인터렉션을 중심으로 사례 분석을 했다. 니트디자인은 다른 패션디자인 과정보다 고려사항이 많아 그에 따른 UI가 많아지기 때문에 사용자가 쉽게 인식할 수 있는 시각적 요소를 사용해야한다. 따라서 선행조사를 바탕으로 커스텀 니트웨어 GUI디자인 가이드라인 초안을 도출하고, 초안을 기반으로 전문가를 대상으로 3차례의 델파이 조사를 실시하였다. 각 항목은 델파이 조사과정에서 수정, 삭제하여 커스텀 니트웨어 웹 GUI디자인 가이드라인을 제작했다. 본 연구 결과를 통해 커스텀 니트웨어 웹의 GUI디자인 시 니트 커스텀 기능의 직관적 이해와 적용이 필요함을 파악할 수 있었다. 본 연구를 통해 커스텀 니트웨어 웹사이트의 사용성 향상과 니팅머신을 활용한 니트 디자인 분야에 참고할 만한 자료로 기대된다. The need for customized products has also been increasing as more active consumers consume according to their values in recent years. Accordingly, fashion customizing web is becoming popular, but because custom freedom is low, we want to increase custom freedom by applying knitwear. To this end, a theoretical review was conducted through prior research and literature research on customization, knit design, and GUI, and based on this, a case analysis was conducted focusing on knit-making programs and fashion customizing web. Knit designs have more considerations than other fashion design process, resulting in more UIs, so users should use visual elements that are easily recognizable. Therefore, a draft assessment item was derived based on the preceding survey and three Delphi surveys were conducted on experts based on the draft. Each item was modified and deleted during the Delphi research process to produce the Custom Knitware Web GUI Design Guide. Through this study, we were able to identify the need for intuitive understanding and application of knit custom functions in GUI design of custom knitwear web. Through this research, it is expected that this data will be used to improve the usability of custom knitwear websites and to refer to knit design fields that utilize knit machines.
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뉴스와 댓글 텍스트를 활용한 공모주 상장일 시초가 형성 예측 및 영향성 분석: XGBoost 기반
최남현 ( Nam Hyeon Choi ),김강산 ( Kang San Kim ),장희수 ( Hui Su Jang ) 한국재무관리학회 2023 財務管理硏究 Vol.40 No.1
본 연구는 뉴스 및 댓글이 공모주 신규 상장 직후 가격형성에 영향을 미칠 수 있다고 가정한다. 2018.1~2022.7까지 신규 상장된 337개 공모기업을 대상으로 상장 전 시점 개인투자자의 관심을 포함한 댓글 데이터와 해당 댓글이 생성되는 뉴스 데이터들을 활용하여 공모주 상장 직후 시초가 형성에 영향을 미치는지 실증분석 하였다. 본 연구에서 뉴스, 댓글 데이터를 활용하기 위해 각 기업의 신고서 제출일로부터 상장예정일까지 네이버 뉴스에 게시된 뉴스와 댓글에 KR-FinBERT 모델을 적용해 긍정, 부정, 중립으로 분류 후 감성점수화 해 변수로 사용하였다. 또한 공모주 가격형성에 영향을 미치는 여러 변수를 사용해 거시경제 상황과 개인 및 시장 반응을 종합하여 공모주 상장 당일 확정공모가 대비 시초가가 1.0배, 1.5배 초과 형성되는지 분석하였다. 연구 결과 감성 변수를 포함하였을 때 확정공모가 대비 시초가가 1.0배 초과의 경우 감성 변수를 포함하지 않은 경우보다 좋은 성능을 보인 반면, 시초가가 1.5배 초과의 경우는 감성 변수를 포함한 경우가 포함하지 않은 경우보다 낮은 성능을 보였다. 이를 통해 감성 변수는 확정공모가 대비 시초가 형성을 예측 시 도움되지만, 초과 상승분에 대한 예측시 도움이 되지 않음을 확인하였다. This study assumes that news and comments can affect price formation immediately after IPO. The empirical analysis was conducted on 337 publicly traded companies newly listed from 2018.1 to 2022.7 to see if the initial price affects the formation immediately after the IPO listing by using the comment data including the interest of individual investors before the IPO and the news data in which the comment is generated. In order to utilize news and comment data, KR-FinBERT model was applied to news and comments posted on Naver News from the date of submission of each company’s declaration to the date of listing, and it was classified into positive, negative, and neutral, and then used as an emotional scoring variable. In addition, we analyzed the macroeconomic situation and individual and market responses using various variables affecting IPO price formation to determine whether the initial price is 1.0 times and 1.5 times higher than the final IPO price on the day of IPO. As a result of the study, when the initial price is more than 1.0 times higher than the final offer price, the performance is better than when the emotional variable is not included, but when the initial price is more than 1.5 times, the performance is lower than when the emotional variable is not included. Through this, it was confirmed that the emotional variables are helpful in predicting the initial formation compared to the final public offering, but not in predicting the excess increase.
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