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블로그 다시 시작

블로그를 시작하기로 했다.

사실 일본 출장 이후 방사능에 대해서 알아보다가, 윤지만이라는 분의 블로그의 퀄리티 좋은 글들 영향을 받아서…

공개적인 의견을 피력하기 위한 것은 아니고, 내 생각들을 아카이빙하는 것이 주 목적.

특히 요즈음 에버노트 등의 서비스를 쓰면서, 데이터 정리의 중요성을 더 느끼게 된다.

(개인적으로 에버노트는 날 것을 쌓아둔다라는 느낌이 강하고, 정제되어있지 않는 느낌을 받는다.)

2015.01.26.

광고
Research

CS 분야 국내 학회 정리

  • 한국HCI학회 – http://hcikorea.sql.co.kr
    2013년도 하이원리조트 개최. 년2회?
  • 한국정보과학회(KIPS) – http://www.kiise.or.kr
    2013년 40회. 논문 4월 중순 마감. 디오션 리조트(전남 여수)에서 개최.
  • 한국정보처리학회(KIPS) – http://www.kips.or.kr
    2013년 39회. 논문 3월 마감. 부경대학교(부산)에서 개최.
  • 한국정보시스템학회 – http://www.ekais.or.kr
    춘계(4월말 마감, 2013년 부산 BEXCO)/추계.
  • 한국IT서비스학회 – http://www.itservice.or.kr
    2013년 12회. 한국과학기술회관(서울 강남역)에서 함. 규모는 작은 듯 함.
  • 한국인터넷정보학회 -http://www.ksii.or.kr
  • 한국정보기술응용학회 – http://www.it-kita.or.kr
  • 한국컴퓨터정보학회 – http://www.ksci.re.kr
  • 한국지능시스템학회 – http://www.fuzzy.or.kr
Learning Material

Online Learning Resources

– MOOCs

http://khanacademy.org : You can acquire basic skills about everything!

http://udacity.com : Computer Science / Intera

http://coursera.com : University Lectures from Stanford and so on

http://edx.com : University Lectures from MIT & Berkely and so on

* Individual Runners

http://codeacademy.com

http://www.codecademy.com (Recommended)

http://opentutorials.org (생활코딩)

http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/video-lectures/

http://curriq.com : Learning Material Curating

* Others

http://learnpythonthehardway.org/book/

http://rogerdudler.github.com/git-guide/index.ko.html

-Future Work

I think that rather than building new MOOC for each languages, the non-English speaker should participate translation project for existing MOOC projects.

Seminar

모바일 크라우드 펀딩: 기부앱 그리고 기부톡

* 동향 및 동기

– Microcredit : GrameenBank

– Crowd Funding : Kickstarter

* 크라우드펀딩 수익구조

– [펀딩 / 리워드] <= 수수료 모델

– 우리나라에서는 개인이 직접 펀딩하는 것은 잘 안될것이라 판단하고,
유저에게의 펀딩은 후원(CSR, Marketing)으로, 유저에게의 리워드는 기부금으로 대체함
(수수료는 이원화 : 후원할 때 1회, 기부금 전달시 1회 / 리워드는 소정의 선물 등을 추첨해서 주기도함)

– 최종적으로는 금융시스템과 연계하고 이를 통해서 개인이 직접 펀딩할 수 있는 플랫폼으로 발전할 수 있도록 계획중

– 기부의 횟수에는 제한 없음

* 운영 시스템

– 지능망을 거치게 해서, 통신사에게 수수료를 부과하려고 했는데 3-4초 딜레이가 있어 초기 모델은 실패함 (0505-번호 같은 모델도 같은 구조를 통해 수익을 발생)

– 전화 끊으면 나오는 Broadcast 를 받아서 기부톡이 실행되는 구조로 변경함
(후원하고자 하는 프로젝트 선택 후, 기업이나 프로젝트 운영 주체에 대한 페이지로 이동)

– 기부톡 + 미아찾기 (위치기반)을 연동할 계획도 가지고 있음 (위치기반 광고도 계획)

– 쓰는 사람들이 이메일도 많이 보내 줌 (건의사항)

* 기부 = 수익구조

“기업은 NGO 처럼 운영되어야 하며, NGO 는 영리 기업처럼 운영해야 한다.” – Peter Drucker

* 유사 모델

트리 플래닛, StoryStore (헌옷 재판매), 빅워크 (걸음 적립), 네모네 (소셜 커머스 & 재고처리), 기부플러스 (남는 통화, 문자 기부)

* Q&A

Q : CSR 을 추구하기 위해, 직접 프로젝를 펀딩하지 왜 기업은 기부톡을 이용하지?

A : 유저의 클릭을 거치고, 지역 산업에 구매효과를 가져옴으로써 같은 돈을 쓰더라도 기업 이미지와 마케팅 효과가 극대화됨

Q : 기업 입장에서 현금 흐름은 ‘후원=>기부금’ 으로 분기가 없는 단방향인데, 수수료를 2번 부과하는 형태가 아닌가?

A : 기금 모금 수수료 (기부금 수수료)는 수정된 사업 모델에서는 제거함 (이원화된 수수화를 탈피)

Q : 통화 중에 광고를 띄울 수는 없을려나?

A : 통화 끊기 버튼 등을 가릴 수 있는 여지가 있어서 유저 테스트 해본 후 제거함

(내 생각에는 안드로이드 Activity 구조상 뒤 버튼을 가리지 않고는 구현 불가능)

Q : 기부앱의 경우 Critical Mass 가 어느 정도?

A : 기부톡의 경우 10만명 정도로 예상함… 5000다운로드 기준 4000명정도 사용 중임. 금액 자체는 굉장히 작으나 프로젝트 개수를 늘려서 Scaling 할 예정.

Q : 유저 피드백은 어떤 형태로 받고 계신지…?

A : ㅠㅜ

Arounders (미아찾기), 웹툰 (타파스 미디어)

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4. Scaling responses – Categorical judgements

One form of question frequently used in (health) science requires only a categorical judgement by the respondent, either as a ‘yes/no’ response, or as a simple check.

1. Have you ever had a chest X-ray?   yes ___ no ___

2. Do you have trouble climbing stairs?     yes ___ no ___

The most common error when using categorical questions is that they are frequently employed in circumstances where the response is not, in fact, categorical. Attributes and behaviors often lie on a continuum. When we ask a question like ‘Do you have trouble climbing stairs?’, we ignore the fact that there are varying degrees of trouble. Even the best athlete might have difficulty negotiating the stairs of a skyscraper at one run without some degree of discomfort. What we wish to find out presumably is how much trouble the respondent has in negotiating an ordinary flight of stairs.

Ignoring the continuous nature of many responses leads to three difficulties.

  1. The first one is fairly obvious: since difference people may have different ideas about what constitutes a positive response to a question, there will likely be error introduced into the responses, as well as uncertainty and confusion on the part of respondents.
  2. The second problem is perhaps more subtle. Even if all respondents have a similar conception of the category boundaries, there will still be error introduced into the measurement because of the limited choice of response level. The effect is a potential loss of information and a corresponding reduction in reliability.

    Doctors carry a heavy responsibility
    (a) agree ___     disagree ___
    (b) strongly agree ___   agree ___ mildly agree ___
    mildly disagree ___ disagree ___ strongly disagree _
    => (a) results in loss of information!

  3. The third problem, which is a consequences of the second, is that dichotomizing a continuous variable leads to a loss of efficiency of the instrument and a reduction in its correlation with other measures. A more efficient instrument requires fewer subjects in order to show an effect than a less efficient one. (See Binary methods for continuous outcomes: A parametric alternative, Suissa, 1991) Similarly, if the dichotomy resulted in a 50-50 split, with half of the subjects in one group and half in the other, the correlation of that instrument with another is reduced by 20 per cent. (See Dichotomization of continuous variables: The implications for meta-analysis, Hunter and Schmidt, 1990)

There are two common, but invalid, objections to the use of multiple response levels.

Invalid Argument #1 : The researcher is only interested in whether respondent agree or disagree, so it is not worth the extra effort. 

Explanation : This argument confuses measurement with decision-making; the decision can always be made after the fact by establishing a cutoff point on the response continuum, but information lost from the original responses cannot be recaptured.

Invalid Argument #2 : The additional categories are only adding noise or error to the data; people cannot make finer judgement than ‘agree-disagree’.

Explanation : Although there maybe particular circumstances where this is true, in general, the evidence indicates that people capable of much finder discrimination. (Further discussed later)

Learning Material, Measurement Scales

4. Scaling responses – Some basic concepts

In considering approaches to the development of response scales, it is helpful to first consider the kinds of possible responses which may arise.

  • Categorical Variable : Race, Religion, Marital Status
    • Nominal Variable : Named categories, such as job classification, religious denomination
    • Ordinal Variable : Ordered categories, such as stating in breast cancer, education level
  • Continuous Variable : Haemoglobin, Blood Pressure
    • Interval Variable : Temperature measured in Celsius or Fahrenheit
    • Ratio Variable : Meaningful zero point, Temperature measured in Kelvin

Note that the five-point or seven-point scale are not considered interval-level measurement, since we can never be sure that the distance between ‘strongly disagree’ and ‘disagree’. However, some methods have been devised to achieve interval-level measurement with subjective scales, as will be discussed.

The important difference lies between nominal and ordinal data on on hand, and interval and ratio variables on the other. In the former case, ‘non-parametric statistics’ statistics must be used for analysis, on the other hand, ‘parametric statistics’ such as means, standard deviations and difference among the means can be used.