웹사이트 사용성 평가 도구인 SUS(System Usability Scale) 점수에 K-평균 군집분석을 적용하여 사용자를 세분화하고, 각 그룹별 특성에 맞는 맞춤형 웹사이트 개선 전략을 제시하는 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 웹사이트나 시스템의 성공은 사용자가 얼마나 쉽고 편리하게 느끼는지, 즉 ‘사용성(Usability)’에 크게 좌우되며,…
기술수용모델(UTAUT)을 적용하여 사용자의 Web3 전환 의도에 영향을 미치는 심리적 요인을 분석한 연구로, 온체인 행동 데이터에 숨겨진 고객의 ‘왜’를 해석할 이론적 틀을 제공한다. 논문 요약 연구 배경 새로운 기술의 성공은 기술 자체의 우월성이 아닌, 사용자가 그 기술을 얼마나 유용하고, 쉽고, 매력적으로…
단순한 규칙 기반의 사전 프로파일링과 정교한 군집분석을 결합한 하이브리드 방법론을 제안하여, 사용자 세분화의 정확도와 해석력을 동시에 높이는 혁신적인 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 최고의 머신러닝 모델은 순수한 데이터의 힘만으로 만들어지는 것이 아니라, 인간의 도메인 지식과 기계의 계산 능력이 결합될…
개인의 금융 거래 데이터를 K-평균 군집분석하여 소비 패턴 기반의 사용자 프로필을 생성하는 연구로, WEB3 온체인 거래 데이터 분석을 위한 완벽한 청사진을 제공한다. 논문 요약 연구 배경 한 사람의 신용카드 내역서는 그의 자서전과 같다. 데이터 과학은 그 자서전을 해석하여 그의 라이프스타일을…
이더리움 ERC20 토큰 생태계의 성장 과정과 사용자 행동 패턴을 네트워크 과학 관점에서 분석한 연구로, 개별 사용자를 넘어 전체 시장의 동역학을 이해하는 거시적 관점을 제공한다. 논문 요약 연구 배경 모든 토큰은 평등하게 창조되지 않으며, 그 성공은 기술적 우수성이 아닌 네트워크의 힘에…