• 한국게임학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.3-14
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• 2012

타격감은 게임을 보다 재미있고 높은 완성도를 가질 수 있도록 만들어주는 요소 중 하나로서 영상, 음향, 체감(진동)효과를 통해 구현된다. 게임 개발자는 자신이 만드는 게임에 타격감을 구현할때 게임의 장르나 시스템, 세계관 등을 고려하여 적합한 효과와 기법들을 선택하게 되는데 일반적으로 이전 프로젝트 때의 경험이나 타 게임의 사례분석을 통하여 구현하는 경우가 대부분이다. 이처럼 타격감이 가지는 중요성에 비하여 체계적인 개발방법이나 관련 연구는 아직 미미한 상태이다. 본 논문에서는 타격감을 표현하는 각 기법들이 가지는 속성과 감각의 정도를 실험을 통해 조사 분석하여 이들이 타격감에 미치는 효율과 요인에 대한 연구를 소개한다. 이를 위해서 각 타격감 표현 기법들을 시뮬레이션할 수 있는 타격감 시뮬레이터를 제작하고 게이머들을 대상으로 설문조사를 진행하여 최종 결과를 도출한다. 이 결과를 통해 현업의 개발자들, 특히 모바일이나 웹게임 등 한정된 자원이나 기간내에 개발해야 할 때, 보다 높은 효율의 타격감을 표현하는 기법들을 우선적으로 적용할 수 있도록 하여 보다 완성도 높은 게임개발에 도움이 되었으면 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.214-233
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• 2017

신체적 감각적 제약이 있는 장애인들에게 방송 시청은 정보 습득 및 여가 생활의 주요 수단이다. 최근 방송통신의 융합, 방송의 디지털 모바일화, 이용자의 능동적인 미디어 이용행태 증가 등 미디어 환경의 변화는 장애인의 방송 접근성을 어렵게 하고 있으며 그 결과, 비장애인과의 정보격차가 커지고 있는 현실이다. 이에 2011년 7월 방송법의 개정으로 장애인방송 접근권 보장에 관한 고시가 제정되고 2013년 국가정보화기본법의 개정으로 웹 접근성 지침의 효력이 커지면서 시청각 장애인의 미디어접근권의 법적 근거가 마련되었다. 하지만 장애인을 위한 미디어 서비스는 여전히 양적 질적으로 부족한 현실이다. 본 연구에서는 시각장애인들의 미디어 접근에 필요한 해설오디오 서비스의 제공 현황을 알아보고 100명의 시각장애인들을 대상으로 실시한 해설오디오 서비스의 활용 실태, 만족도 및 개선 요구사항 등에 대한 설문조사 결과를 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.79-90
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• 2014

아이디와 패스워드를 통한 인증은 고전적인 방법이나 여전히 가장 널리 사용되고 있다. 오늘날 사용자들의 패스워드의 인증 수행 과정은 그 단순함과 편리함, 반복적인 수행으로 인해 적응무의식화 되었다. 즉, 의식화된 상태가 아닌 무의식적으로 인증을 수행하고 있다. 인증과정은 그 절차가 단순하고 반복 학습되어 인간의 깊은 사고 없이도 무의식적으로 수행할 수 있도록 학습될 수 있다. 또한 사용자들이 보유한 아이디와 패스워드 개수가 적기 때문에 기억에 의존할 수 있는 것도 적응무의식화의 원인 중 하나이다. 소수의 아이디와 패스워드 개수를 보유한 것과 달리 대개 사용자들은 수많은 웹, 모바일, 인터넷사이트 서비스에 가입되어 있다. 계정의 수는 많은 반면 소수의 아이디, 패스워드 쌍을 보유했을 때, 그리고 그것이 기억에 의존하여 관리될 때, 마지막으로 인증 과정이 무의식적으로 수행될 때 그것은 인간의 취약점이 된다. 과거에는 정보유출을 위한 해킹 공격이 하드웨어나 소프트웨어 등의 취약점을 이용한 것이었다면 최근에는 이와 더불어 인적 요소의 취약점을 이용하는 사회공학적 공격이 많아지고 있다. 특히 피싱 및 파밍 등과 같은 정보유출형 공격이 급증하고 있다. 피싱 및 파밍 공격은 인적 요소의 취약성을 이용한 것이며, 무의적으로 수행하는 인간의 인증 행위에 취약하다. 과거의 피싱 및 파밍에 대한 연구는 기술적인 분석이나 대책이 주를 이루었지만, 본 논문은 피싱 및 파밍 공격시 반응하는 인간의 행위에 관심이 있다. 사용자가 패스워드를 무의식적으로 입력 할 때, 그리고 인증 행위를 반복 수행할 때, 얼마나 많은 패스워드를 노출할 수 있는지 실험을 통해 확인했다.

• 감성과학
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• 제8권1호
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• pp.17-28
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• 2005

컴퓨터 기반 기술이 제품에 응용되어 제품의 본질이 변해감에 따라 제품의 외관보다는 제품을 쉽고 효과적으로 사용할 수 있게 하는 사용성이 제품 성공의 매우 중요한 요인이 되었다. 하지만 지금까지의 사용성에 대한 개념이나 연구들은 주로 사용자의 수행도로 직결되는 객관적인 측면만이 강조되었다. 이제 사용자들은 제품의 기능 수행도 측면뿐만 아니라 제품을 사용하면서 느끼는 감성적인 만족까지 가져다주기를 원하고 있다. 지금까지 인간의 감성에 대한 연구는 감성공학분야에서 많이 진행되었지만 기존의 감성공학관련 연구들을 살펴보면 대부분 제품의 외관과 인간의 감성에 관련된 것이 많다. 하지만 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성에 관련된 연구는 아직 많이 이루어지고 있지 않는 실정이다. 이에 본 연구에서는 사용자들이 제품을 사용하면서 느끼는 감성의 변화를 조사하여 제품의 사용성이 인간의 감성에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 밝혀 보고자 한다. 금번 연구에서는 모바일 폰을 대상으로 제품의 사용성과 인간의 감성연구를 위한 conceptual framework을 제시하였다. 또한 제품의 외관에서 느끼는 인간의 감성이 아니라 제품을 사용하는 도중에 표출되는 감성을 파악하기 위한 감성어휘를 추출하였다. 감성어휘는 다양한 문헌연구를 통한 기존의 감성어휘 조사, 웹사이트에서 사용자들이 남긴 제품 사용후기를 통한 수집 , 소리내어 생각하기(link aloud)를 활용한 실험을 통한 수집 등의 방법을 이용하여 추출한 후 웹 서베이를 통해 적합성을 검증하였다. 본 연구를 통해 추출된 감성어휘는 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성 측정자료로 활용할 수 있고, conceptual framework은 사용자의 감성을 고려한 인터페이스 개발을 위한 기본 골격을 제공할 수 있으리라 기대한다.많은 심장외과 의사들이 로봇을 이용하여 작은 창상을 통해 최소 침습적 심장수술이 가능하리라 본다. 수술로봇을 이용한 심장수술의 이점을 분석하기 위해서는 잘 계획된 연구와 긴밀한 장기간의 관찰이 필요할 것으로 판단된다.하다고 생각된다.X>$2.46\pm0.56$개의 동맥을 획득하여, 좌전하행지 329곳, 대각지 123곳, 변연둔각지 285곳, 그리고 우관상동맥 191곳 등 총 928곳에 문합하여, 환자당 평균 $2.86\pm0.78$개의 문합률을 보였다. 수술 후 사망은 1예($0.3\%$)였다. 수술 후 뇌경색은 없었으며 주요 합병증으로는 종격동염 6예($1.8\%$), 신부전증 4예($1.2\%$), 심근경색이 3예($0.9\%$), 그리고 출혈로 인한 재수술이 3예($0.9\%$) 있었다. 총 혈관 개존율은 $99.3\%$ (581/585)였고, 좌내흉동맥, 요골동맥, 우내흉동맥 및 우위대망동맥의 개존율은 각각 $100\%$(207/207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에 따라 효율적으로 시행 시 좋은 임상결과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다.였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권4호
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• pp.105-137
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• 2012

1980년대 마케팅 분야에서 Relationship Marketing이란 새로운 접근방법이 등장한 이후 미국, 유럽 및 아시아 등지에서 다양한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 급속한 환경변화와 경쟁의 세계화로 말미암아 기업들은 보다 적극적으로 환경과의 관계를 고려하지 않을 수 없게 된 상황에서 Relationship Marketing은 마케팅뿐만 아니라 전략분야에서도 중추적인 패러다임으로 자리를 잡아가면서 전통적인 마케팅 연구의 한계를 극복하는 동시에 기업의 마케팅 활동에 보다 풍부한 시사점을 제공하고 있다. 그러나 Relationship Marketing의 연구들은 마케팅 시스템의 상적 영역(commercial sector)에서의 관계구조 및 특성에 초점을 맞추는 조직간 관계 중심이 대부분이었다. 역설적으로 Relationship Marketing에 있어서 다시금 소비자 측면을 고려하지 않으면 안 되는 상황이 전개되고 있다. 1990년대 정보통신 기술의 발달과 웹의 상업적 적용이 빠르게 적용되고 있고, 이러한 새로운 기술들은 커뮤니케이션 개념을 변화시키고 있다. 2000년대 뉴미디어와 혁신 기술의 발달로 소비자들은 스스로 확대된 정보 네트워크를 갖추고 활발하게 정보교환을 하면서 생산이나 판매에 참여하고 있다(Kelly 1998: Jenkins 2006). 이러한 기업과 소비자의 변화는 기업과 소비자의 관계를 근본적으로 변화시키고 있는데, 그에 따라 최근 소비현상에서 소비자의 주도적인 역할이 자주 논의되고 있다.(Seybold 2000: Sharma and Sheth 2004: 임종원, 양석준 2006). 디지털 모바일환경에서의 서비스 유통구조인 플랫폼을 통한 새로운 관계 지배구조로서의 공동체(community)가 연구대상이 되고 있고, 행위적 측면에서도 디지털 환경과 맞물린 소비자 참여 역할 변화는 마케팅 시스템에서 커다란 변화를 요구하고 있다. 본 연구는 지금까지의 Relationship Marketing 연구 성과를 (1) 철학적 측면, (2) 구조적 측면, (3) 행동적 측면, (4) 마케팅 성과 측면에서 전통적 마케팅 연구 관점과 비교 검토하는 동시에 21세기의 새로운 현실, 즉 디지털 환경에서 뉴미디어의 보편화와 고객 참여의 고도화에 따른 마케팅 환경과 마케팅 시스템의 변화에 초점을 맞추어 소비자의 조직화라는 관점에서 공동 가치창조를 위한 연결마케팅공동체의 형성 가능성을 제시하고 향후 Relationship Marketing 연구의 방향을 모색해보고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.