• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.199-223
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• 2016

SNS 사용이 대중화되면서 사람들은 프로필 생성과 다양한 정보 공유를 한다. 이렇게 자발적인개인정보 공개와 자기표현을 통해 익명을 전제에서 온라인 정체성이 형성이 된다. 익명성은 현실과 달리 사용자가 원하는 모습으로 정체성을 표현하기에 쉬운 환경을 가진다. 다시 말해 SNS 사용자는 현실과 다른 모습인 멀티페르소나를 보여주기 쉽다는 것을 설명한다. 본 연구에서 멀티페르소나에 대한 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 사회적인 측면에서 멀티페르소나 성향을 보이는 사용자는 익명성을 통해 악성 댓글, 타인의 정보 도용, 온라인 왕따 등 반사회의 현상을 초래하는 경우가 많다. 둘째, 경영학적 측면에서 멀티페르소나 성향을 가진 사용자의 데이터 수집으로 인해 기업의 데이터를 정확히 예측하기 힘든 요소가 될 수 있다. 또한 멀티페르소나 성향의 사용자로부터 생성된 정보는 신뢰적인 측면에서 문제가 될 수 있다. 본 연구는 청소년의 멀티페르소나에 초점을 둔다. 청소년기에 형성된 정체성은 성인의 정체성과 큰 상관관계를 가진다는 선행연구들이 되어있다. 또한 온라인 환경을 통해 형성된 청소년의 멀티페르소나 성향은 윤리적 정체성 확립에 어려움을 가지고, 이는 사회적인 문제로 연결되는 경우가 많다. 본 연구는 청소년 664명을 대상으로 설문이 진행되었다. SNS 상의 대인관계에서 가지는 감정적 요소 4가지(타인과의 거리감, 상대적 박탈감, 타인 반응에 대한 압박감, 사회 규범의 영향)를 선별하고, 이 요소들과 멀티페르소나 성향의 동의 정도와 어떠한 상관관계를 가지는지 파악하였다. 그 결과 타인과의 거리감과 멀티페르소나가 음의 상관관계를 가지는 것을 제외하고 모두 양의 상관관계를 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구는 기존의 경영학 연구에서 다루지 않았던 온라인 정체성의 문제를 화두로 올렸다는 면에서 의의를 가진다. 또한 기업적 측면에서는 SNS 사용자의 정확한 데이터를 수집하고 멀티페르소나를 통제하는 환경 조성에 도움을 준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.726-729
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• 2023

본 논문에서는 대화 중 발화에서 페르소나 트리플을 추출하는 방법을 연구한다. 발화 문장과 그에 해당하는 트리플 쌍을 활용하여 발화 문장 혹은 페르소나 문장이 주어졌을 때 그로부터 페르소나 트리플을 추출하도록 모델을 멀티 태스크 러닝 방식으로 학습시킨다. 모델은 인코더-디코더 구조를 갖는 사전학습 언어모델 BART [1]와 T5 [2]를 활용하며 relation 추출과 tail 추출의 두 가지 태스크를 각각 인코더, 디코더 위에 head를 추가하여 학습한다. Relation 추출은 분류로, tail 추출은 생성 문제로 접근하도록 하여 최종적으로 head, relation, tail의 구조를 갖는 페르소나 트리플을 추출하도록 한다. 실험에서는 BART와 T5를 활용하여 각 태스크에 대해 다른 학습 가중치를 두어 훈련시켰고, 두 모델 모두 relation과 tail을 추출하는 태스크 정확도에 있어서 90% 이상의 높은 점수를 보임을 확인했다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.45-62
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• 2021

본 연구는 셀러엑터를 활용한 문화콘텐츠를 <놀면 뭐하니?>의 멀티 페르소나를 중심으로 분석하였다. 셀러엑터에 내재된 멀티 페르소나가 한국 셀러브리티 문화의 특징을 어떻게 재현하고 있으며, 그 문화적 의미가 무엇인지 살펴보는 것에 그 목적이 있었다. 총 6개의 프로젝트에 대한 텍스트 분석을 통해, <놀면 뭐하니?>가 재현하는 멀티 페르소나는 어떠한 것인지를 살펴보았고, 이것이 한국 사회에서 갖는 문화적 의미에 대해 파악하였다. 또한, 대중의 정체성과 문화 형성에 영향을 미치는 한국 셀러브리티 문화가 어떠한 특징과 사회적 관계 속에 있는지를 고찰하였다. 연구 결과에 따르면, <놀면 뭐하니?>는 다양한 페르소나를 대중의 사고방식과 취향, 정서적 성향을 내재한 가상의 캐릭터 유형인 셀러엑터를 통해 드러내고 있으며, 환상(Fantasy), 도전(Challenge), 향수(Nostalgia)라는 세 가지 문화코드가 한국 셀러브리티 문화에 내재되어 있었다. 이는 동시에 <놀면 뭐하니?>의 셀러엑터는 사회적 관계와 자본주의 권력구조, 한국 사회에 존재하는 상징체계를 의상, 분장, 소품, 장신구 등 다양한 방법을 사용하여 그들의 몸을 통해 재현하고 있으며, 자본과 권력의 영향력, 도덕적 미덕과 선한 영향력, 그리고 위계질서 전통의 영향력이라는 세 가지 측면에서 문화적 의미를 드러내고 있었다.

• 복식문화연구
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• 제29권4호
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• pp.603-615
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• 2021

The aim of this study was to analyze the semantic network structure of keywords and the visual composition of images extracted from Instagram in relation to the multi-persona phenomenon with in fashion imagery, which has recently been attracting attention. To this end, the concept of a 'secondary character', which forms a separate identity from a 'main character' on various social media platforms as well as on the airwaves, was considered as the spread of multi-persona and #SecondaryCharacter on Instagram was investigated. 3,801 keywords were collected after crawling the data using Python and morphological analysis was undertaken using KoNLP. The semantic network structure was then examined by conducting a CONCOR analysis using UCINET and Netdraw to determine the top 50 keywords. The results were then classified into a total of 6 clusters. In accordance with the meaning and context of the keywords included in each cluster, group names were assigned : virtual characters, relationship with the main character, hobbies, daily record, N-job person, media and marketing. Image analysis considered the technical, compositional, and social styles of the media based on Gillian Rose's visual analysis method. The results determined that Instagram uses fashion images that virtualize one's face to produce multi-persona representation s that show various occupations, describe different types of hobbies, and depict situations pertaining to various social roles.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.491-496
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• 2022

최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제5권4호
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• pp.753-760
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• 2015

국내 와인 시장은 매년 대중적 오프-트레이드(Off-Trade) 시장을 중심으로 꾸준히 성장하고 있는데, 이는 와인이 더 이상 일부 애호가 중심의 소비 경향만은 아님을 보여준다. 일반적으로 와인 제품을 구매하는 일은 구매 시 다양한 실패 포인트로 인해 어려움을 겪는 것으로 알려져 있다. 많은 와인 구매자는 와인 구매 전 단계, 구매 도중, 구매 후 과정에서 각기 다른 어려움을 느낀다. 와인구매 그룹은 보통 와인전문가, 와인애호가, 초보자, 문외한 집단으로 구분할 수 있다. 각 집단의 특성마다 지각하는 위험을 분석하고 필요한 와인 구매 시 실패를 줄일 수 있는 방안을 찾기 위해 구매 집단을 리크루팅하였으며, 구매자 페르소나(Persona)를 모델링하고 구매 실패 요인을 극복할 수 있는 시나리오를 도출하는 가이드 개발을 도모하였다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.