• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.11
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• pp.117-130
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• 2020

This study observes the case of Kakao-Page, a webtoon and web novel company, revealing the relationship between long-tail strategy and corporate competence in the cultural content industry market. This study investigated the various expansion strategies of Kakao-Page and investigated the strength of the strategy through value, rare, inimitability, and organization the method of VRIO analysis. The biggest strength of Kakao-Page is its diverse range of products ranging from 66,000, and not only does it gain merit as a long-tail, but it also becomes the core of the vertical integration and various expansion strategy. The study points out that the ability to secure a wide range of products is essential for platform content companies seeking access to the market. Also, the need for follow-up research regarding content platforms and long-tail.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.43 no.1
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• pp.72.4-73
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• 2018

북극 스발바르의 사면 지형에는 걸리가 발달되어 있다. 이러한 걸리는, 그 성인에는 여러 의견이 있으나, 화성에도 중고위도를 중심으로 다수 분포한다. 화성의 걸리는 2000년대에 들어 비로소 본격적으로 규명되고 있으나, 지형적 특성으로 인한 탐사의 한계로 지구에 분포하는 유사지형을 통한 비교 연구가 일반적이다(Costard, et al. 2007 등). 이 연구에서는 스발바르의 주도 롱이어비엔에서 UAV을 이용하여 획득한 DEM으로 스발바르 걸리를 측량하고, 이를 화성 중위도의 테라 사이메리아, 테라 시레넘, 노아 키스 테라에 분포하는 걸리와 비교하였다. Longyearbreen 빙하 전방에 위치한 사면을 UAV로 촬영하고, 이를 SfM-MVS(Structure from Motion & MultiView Stereo) 기법으로 3차원 점군 모델과 고해상도 DEM을 제작하여 분석하였다. 화성의 경우 MRO궤도 탐사선이 촬영한 HiRise DTM을 이용하여 분석하였다. 두 걸리는 기후와 지질 조건에 차이가 있음에도 불구하고 유사한 패턴을 보였다. 특히 테라 사이메리아에 위치한 걸리와 롱이어비엔 북사면의 걸리는 기준거리, 단면적, 폭, 경사, 제방 두께 등에서 상당한 정량적 유사관계가 있었다. 이는 두 행성의 걸리가 유사한 성인 및 형성 프로세스를 거쳤을 가능성을 시사한다. 측량 기법과 UAV 의 안정성을 개선시키면 지형 모델의 품질 향상 및 극지에서의 UAV 운용이 용이해질 것으로 기대된다. 또한 스발바르의 기후 요소 및 물리량 적용은 향후 화성 지형연구에도 응용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.208-211
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• 2013

인터넷의 발달과 온라인 음악서비스로 인해 많은 사람들이 손쉽게 원하는 곡들을 선택하여 청취할 수 있다. 수많은 곡들 중 자기가 선호하는 음악을 듣고 찾기엔 많은 시간이 필요할 뿐만 아니라 검색하기 위해 곡 제목이나 아티스트 및 연도에 관한 정보도 숙지해야 할 것이다. 또한 질의에 해당하는 키워드가 포함되는 리스트만 제공되는 기존 음악 다운 사이트의 환경을 개선하고자, 영국 헤리엇와트 대학 연구진의 결과를 토대로 한 성격유형을 매칭시켜 해당된 장르를 구하고 컨텐트 기반인 음색유사도를 통해 질의에 해당된 음악을 추천해 주는 시스템을 설계하고자 한다. 4Shared.com과 비교 분석하였고 누구나 아는 유명한 곡들보다 한번도 들어보지 못한 곡들을 추천함으로써 유용성에 대한 기대감을 높이고자 한다.