• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.317-327
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• 2016

플립드 러닝(flipped learning)은 온라인 및 오프라인을 포함한 둘 이상의 상이한 학습 환경을 혼합하여 학습 효과를 극대화 할 수 있는 새로운 학습 테크닉으로써, 최근 등장한 'Google classroom' 서비스는 플립드 러닝에 최적화된 토탈 솔루션이다. 본 연구는 국내 최초로 D 치과대학 치의학과 본과 2학년 학생들 70명에게 구글 클래스룸 플랫폼을 이용한 플립드 러닝을 적용 후 학생들의 만족도를 평가하였다. 치주과학 개론 및 치과보존학 아말감 수복학 두 과목을 선정하여 6회의 강의 중 3회는 전통적 수업방식으로, 나머지 3회는 구글 클래스룸을 포맷으로 한 플립드 러닝으로 진행하였다. 만족도 평가는 강의가 모두 완료된 후 설문을 통해 진행되었다. 본 연구를 통해, 치과대학 수업에의 플립드 러닝 적용은 이해도, 자기주도적 학습과 학습 동기면에서 높은 효율 및 만족도를 보였고 학생들은 매우 긍정적인 학습효과를 보였다. 결과적으로, 구글 클래스룸을 활용한 플립드 러닝은 치과대학 수업에서 효과적인 플랫폼임을 알 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.97-109
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• 2024

국내관광 영역에서 관광 소비 주체인 외래관광객과 내국인에 대한 관광 트렌드 분석은 한국 관광시장 뿐 만 아니라 지역 및 정부의 관광정책을 수립하는 관계자에게도 필수적이라 할 수 있다. 이에 소셜미디어 상의 핵심키워드와 감성분석을 알아보고 향후 관광소비자의 커뮤니케이션과 정보를 통해 마케팅 전략 계획을 수립하고 국내 관광산업을 활성화시키고자 한다. 한국관광의 트렌드를 분석하기 위해 텍스톰(TEXTOM) 6.0을 활용하였다. 구글, 네이버, 다음이 제공하는 카페, 블로그, 뉴스 등을 대상으로 '한국관광', '국내관광'을 키워드로 하여 2022년 9월31일부터 2023년 8월31일까지 데이터를 수집하였다. 텍스트마이닝을 통하여 빈도순으로 핵심 키워드와 TF-IDF를 각각 100개씩 추출한 후, CONCOR 분석, 감성분석을 실시하였다. 한국관광 핵심 키워드는 관광지, 여행동반 및 행태, 관광동기 및 체험, 숙박형태, 관광정보, 감성 관련 등에 관한 단어들이 상위권에 노출되었다. CONCOR분석 결과는 관광지, 관광정보, 관광활동/체험, 관광동기/콘텐츠, 인바운드 관련 등과 관련된 5개의 클러스터로 구분되었다. 마지막으로 감성분석 결과 긍정에 대한 문서와 어휘가 높게 나타났다. 이 연구는 한국관광에 대한 텍스트 마이닝을 통하여 급변하는 한국관광 트렌드를 분석하여 내국인 뿐 만 아니라 방한 외국인에 대한 국내관광 활성화에 의미 있는 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.

• 전자통신동향분석
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• 제21권5호통권101호
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• pp.141-153
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• 2006

최근 구글, 아마존 등의 성공과 함께 웹 2.0으로 대표되는 실용적 웹 응용 동향은 웹 산업의 제2의 전성기를 이끌어 내고 있다. 본 고에서는 이러한 웹 2.0 동향에 대해 간략히 소개하고, 그 핵심 기술흐름을 찾기 위해 차세대 웹 기술들과의 관계에 대해 살펴본다. 또한 웹 2.0 트렌드를 통해 나타나고 있는 핵심적인 변화들은 어떤 것들이 있는지를 살펴보고, 이를 구성하는 핵심적인 기술 요소들은 어떤 것들이 있는지, 그리고 그것들이 어떤 의의를 갖고 있고, 어떤 관련 기술개발들이 진행되고 있는지를 살펴봄으로써, 향후의 웹 2.0과 차세대 웹 기술이 나아갈 중장기적인 방향을 고찰해 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.254-256
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• 2017

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 마이닝하여 실시간으로 랜섬웨어 위험도 분석을 하는 시스템을 설계한다. 이를 위해 2017년 5월 12일에 가장 피해가 컸던 워너크라이 랜섬웨어를 중심으로 5월 10일에서 20일 사이의 트윗 데이터를 마이닝하고, 기존 시스템인 구글 트렌드와의 유사성을 비교 실험하여 트윗 데이터의 가치를 확인한다. 마지막으로 제안하는 시스템에 대한 향후 연구주제를 제시한다.

• 방송과미디어
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• 제16권1호
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• pp.54-64
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• 2011

스마트폰 열풍이 세간에 뜨거운 관심을 받고 있던 즈음에 스마트 TV라는 다소 생소한 단어가 IT업계를 술렁이게 하고 있다. 거대 기업 애플과 구글이 전세계의 스마트폰과 스마트TV에 대한 장악력을 높이고 있고, 이에 맞서 국내에서는 삼성과 LG가 가세하여 스마트 기기에 대한 플랫폼 및 콘텐츠 지배력을 가지고 경쟁을 벌이고 있다. 유무선망이 통합되고 콘텐츠의 융합화가 가속화되면서, 개별 서비스 단위에서 융합서비스로 트렌드가 변화하고 있으며, 스마트 TV도 모바일과의 연계를 통해 웹 서비스 및 소셜 네트워크와 융합된 다양한 콘텐츠를 제공하려는 추세이다. 스마트TV는 단순 TV서비스에서 모바일과 연계하여 N-스크린 서비스로 발전하고 있고, 플랫폼에 대한 경쟁력이 약한 국내 기업의 경우에는 플랫폼 경쟁력을 강화하면서 동시에 서비스의 차별화를 통해 경쟁력을 갖추어 야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.15-18
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• 2020

특정 영화의 스크린 독과점이 꾸준히 논란이 되고 있다. 본 논문에서는 영화 스크린 분배의 불평등성을 지적하고 이에 대한 개선을 요구할 근거로 머신러닝 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 제안한다. 이에 따라 KOBIS, 네이버 영화, 트위터, 구글 트렌드에서 수집한 3,143개의 영화 데이터를 이용하여 랜덤포레스트와 그라디언트 부스팅 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 구현하였다. 모델 평가 결과, 그라디언트 부스팅 모델의 RMSE는 600,486, 랜덤포레스트 모델의 RMSE는 518,989로 랜덤포레스트 모델의 예측력이 더 높았다. 예측력이 높았던 랜덤포레스트 모델을 활용, 상영관을 크게 확보하지 못 했던 봉준호 감독의 영화 '옥자'의 상영관 수를 조절하여 관람객 수를 예측, 6,345,011명이라는 결과를 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.233-239
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• 2020

디지털기술의 발전으로 사용자들이 시공간의 제약을 받지 않고서도 일상을 자동으로 기록 할 수 있게 되었다. 이러한 트렌드는 급속도로 증가하는 중이나 아직 라이프로깅에 대한 사용성 평가사례는 부족한 실정이다. 구글의 타임라인, 국내 기록 애플리케이션 '일상' 두 가지의 사용성 평가를 심층 면접을 통해 분석하였다. 감성 인터페이스 모형을 토대로 사용자 만족에 영향을 미치는 요인을 허니콤의 6가지 요소를 바탕으로 리커드 7점 척도를 통해 확인하였다. 심층 면접과 7점 척도의 결과가 비슷하며 사용자들이 선호하는 기록 애플리케이션이 무엇이며 그 이유를 알 수 있었다. 본 연구는 기록 애플리케이션에 대한 사용자 경험을 평가하고 심층 인터뷰를 통해 얻은 사용자들의 니즈를 분석하여 기록과 회상이라는 서비스를 제공하는 두 애플리케이션에 대한 사용성을 평가하는 데 의의가 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.237-245
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• 2017

Our research is aimed at predicting recent trend and leading technology for the future and providing optimal Nano technology trend information by analyzing Nano technology trend. Under recent global market situation, Users' needs and the technology to meet these needs are changing in real time. At this point, Nano technology also needs measures to reduce cost and enhance efficiency in order not to fall behind the times. Therefore, research like trend analysis which uses search data to satisfy both aspects is required. This research consists of four steps. We collect data and select keywords in step 1, detect trends based on frequency and create visualization in step 2, and perform analysis using data mining in step 3. This research can be used to look for changes of trend from three perspectives. This research conducted analysis on changes of trend in terms of major classification, Nano technology of 30's, and key words which consist of relevant Nano technology. Second, it is possible to provide real-time information. Trend analysis using search data can provide information depending on the continuously changing market situation due to the real-time information which search data includes. Third, through comparative analysis it is possible to establish a useful corporate policy and strategy by apprehending the trend of the United States which has relatively advanced Nano technology. Therefore, trend analysis using search data like this research can suggest proper direction of policy which respond to market change in a real time, can be used as reference material, and can help reduce cost.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.185-194
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• 2019

한국영화 100년 역사 속에 한국영화는 2012년부터 해마다 총 관객 수 1억 명을 넘고 있고, 총 매출액은 1조를 바라보고 있다. 이러한 한국영화의 흥행가도에 영향을 준 것이 스마트폰 보급률 60%와 가입자 수 3천만 명을 넘은 2012년과 상관이 있을 것이라 추정을 해 본다. 이에 따라 2012년 전후로 영화흥행 요인변수에도 변화가 필요했고, 새로운 독립변수로 훈련시킨 예측모델을 가지고 실전데이터에 적용하여 예측해 보았다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.