캐릭터산업은 저작권리를 중심으로 한 지식기반산업이면서 제조업과 서비스업의 판매가치를 촉진시키고 매출효과를 강화하는 보완재적 산업특성을 지니고 있어서 전 산업분야에 걸쳐 기능적으로 작동될 수 있는 창조경제의 핵심동력이다. 2003년부터 시작된 정부의 캐릭터관련 정책은 연관산업간의 연계효과 극대화, 국내 캐릭터의 해외진출확대, 유통구조 개선을 통한 저작권 강화, 캐릭터상품의 질적강화를 통한 산업기반 확대 등에 중점을 두었다. 이러한 정책성과로 인해, 2007년 이후, 연관콘텐츠의 성공사례가 구체화되기 시작했고, 국내외 캐릭터산업은 보다 체계적인 진화과정을 거치게 된다. 창작캐릭터의 자체적인 산업육성 노하우가 축적되고, 만화, 애니메이션, 게임, 소설, 영화, 뮤지컬 등으로 시작된 연관캐릭터가 시장세분화전략에 의해 활성화되면서 캐릭터산업의 범위 및 산업적 통계의 재설정이 요구되기 시작했다. 특히, 2009년 이후 정부는 '세계 5대 캐릭터 강국'으로의 목표를 설정하고, 글로벌 스타캐릭터 발굴, 연관산업간 네트워크 구축지원, 홍보채널 다양화 및 프로모션 강화, 라이선싱 비즈니스 활성화 등의 정책을 발굴하게 된다. 특히, 2013년을 기점으로 캐릭터를 활용한 캐릭터 체험전 등의 전시시장, 키즈카페 등의 시간관리형 캐릭터 실내테마파크, SNS의 이모티콘을 중심으로 한 디지털캐릭터 수요시장, 캐릭터 뮤지컬을 중심으로 한 공연시장 등 새로운 캐릭터시장이 지속적으로 개발되고, 기존 오프라인의 불법복제시장이 국내외적으로 대형화되면서 그에 따른 체계적인 정책대안이 필요하게 되었다. 진화하는 캐릭터 소비시장과 플랫폼 다양화 시대에 대응하여, 캐릭터산업을 활성화시키고 새로운 캐릭터디자인 및 관련 콘텐츠를 지원하기 위해서는 캐릭터산업의 정책변인을 전제로 한 전략방향의 입체적 설정이 요구된다. 지난 정부의 정책성과와 국내외 캐릭터산업의 시장현황, 그리고 진화방향을 분석하여 정책변인을 구체화시키면 다음과 같다. 현재 국내캐릭터산업의 정책변인은 플랫폼 다양화에 따른 디지털 캐릭터시장의 소비다층화, 한류중심의 캐릭터상품 융합콘텐츠화, 불법콘텐츠의 지하경제 양성화, 세분화된 시장의 수용자 편향성관리 등으로 분석되며, 이는 미국과 일본 및 유럽의 기존 캐릭터산업 강국들과는 다른 차원의 정책이슈를 발굴하게 된다. 결국 국내외시장의 연관콘텐츠 저작권계약 모델개발, 플랫폼 경제의 수익모델 다각화, 한류확대에 연계된 목표시장 추가개발, 평생캐릭터의 연령별 맞춤형 시장전략 등이 캐릭터 수요시장진화에 따른 대안으로 제시된다.
본 연구에서는 전통적 유통과 차별되는 체험매장의 혁신적 속성에 대한 지각 (지각된 유용성, 지각된 용이성)이 소비자의 만족과 충성도에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보고, 이에 대한 소비자 특성의 조절효과를 살펴보았다. 그 결과, 지각된 유용성과 용이성은 소비자의 만족과 충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 용이성과 유용성 중 만족에 더 강한 긍정적인 영향을 미치는 요인은 용이성인 것으로 나타났다. 그러므로 체험매장의 마케팅과 프로모션에는 이 매장을 이용함으로써 더욱 빠르고 쉽게 원하는 제품을 구입할 수 있다는 편리함을 강조하는 것이 유리할 것이라 판단된다. 그리고 혁신적 속성에 대한 소비자 특성(월평균 스포츠 용품/의류 구입 금액, 스포츠 용품/의류를 구입하는 유통을 선택할 때 직접 제품을 체험해보는 것을 중요하게 생각하는 정도)의 조절효과는 검증되지 않았다. 이는 아직까지 우리나라에 체험매장 자체가 생소한 개념이므로 그에 대한 만족, 충성도 형성과정이 소비자의 특성에 따라 조절될 만큼 충분하게 경험되어지지 않았기 때문이라 풀이된다.
오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.
애니메이션 영화를 탄생시킨 근원적 추동력은 움직이는 이미지에 대한 매혹이다. 그리고 애니메이션 이미지는 프레임과 프레임 사이에서 애니메이터와 장치들이 수행적 관계를 맺는 과정에서 발생한다. 때문에 이미지의 운동이 어떤 질료와 방식을 통해 구성되었는가를 살펴보는 것은 애니메이션 영화를 텍스트로 읽는 필수적 출발점이 될 것이다. 이러한 관점에서 본고는 서사의 전개와는 독립적인 차원에서 이미지 자체가 주제의식을 보다 감각적으로 전달하고 있는 한국 애니메이션 영화 <오목어>의 재료와 기법, 그리고 매체가 수행된 방식을 분석한다. <오목어>는 물 밖 세상에 대한 열망을 품은 물고기의 여정을 누들스크린으로 구현한 스톱모션 애니메이션 영화이다. 애니메이터 김진만은 한국에서 쉽게 접할 수 있는 식재료인 국수용 소면을 사용하여 누들스크린 애니메이션을 고안함으로써 <오목어>의 독창적이면서도 친근한 이미지를 만들어내었으며, 이를 통해 존재론적인 자아성찰과 세계에 대한 고찰을 불이사상(不二思想)에 기반하여 풀어내었다. 불이사상은 현상적으로 이분법적인 모습일지라도 우주의 진리는 분별이 없으며 본질적으로 하나의 괘로 작용한다는 이치로 서양의 이원론적 가치관과 달리 순환적이며 합일적인 동양철학에 기원하고 있다. 본 논문은 서양에서 유입된 애니메이션 매체를 한국 애니메이터가 어떻게 독자적으로 수용해내었고 이를 통해 구성된 이미지의 운동이 어떻게 불이사상이라는 주제의식을 효과적으로 전달하고 있는지를 밝힌다. 이를 위해 2장에서는 누들스크린의 형태와 구조를 살펴본다. 여기서는 애니메이션 매체의 초창기 시절 알렉세이프와 파커에 의해 고안된 핀스크린과의 유사성과 상이성이 분석될 것이며, 누들스크린과 핀스크린 두 기법의 미학적 가치와 특수성이 고찰될 것이다. 다음 3장에서는 이항대립적으로 제시되었던 이미지가 누들스크린의 속성을 활용하여 어떻게 초반의 대립 개념을 전복시키고 보다 풍성한 함의로 확장되는지를 살펴볼 것이다. 마지막 4장에서는 애니메이션 제작과정을 개방함으로써 애니메이션 매체의 허구적 환영성을 반영적으로 폭로하고 스크린 밖으로 펼쳐짐으로써 우리의 현상적 삶의 세계에 대해 질문하도록 하는 <오목어>의 열린 액자 형식에 대하여 알아볼 것이다. 그리고 이 모든 장에 걸쳐 화두로서의 불이사상이 어떻게 다루어지고 있는지를 살펴볼 것이다. 이를 통해 애니메이션 영화 이미지가 단순히 서사에 봉사함이 아니라 보다 독립적이고 확장적인 차원에서 개념을 전달하고 지각을 활성화시키며 통합적 감각 경험을 이끌어낼 수 있는지를 확인하고자 한다.
뇌 자기공명영상(Magnetic Resornance Imaging; MRI)에서 검사 중 발생되는 소음을 줄이기 위한 기법으로 경사 파형을 변경한 Quiet $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 Q-$T_2$)와 일반적으로 사용되는 $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 $T_2$) 영상의 소음수준 및 영상의 질을 비교하여 그 유용성을 알아보고자 하였다. 3.0T MR 기기로 뇌 MR 검사를 받은 60명(남자 29명, 여자 31명, 평균 연령 60.1세)의 환자를 대상으로 하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 각각의 영상에서 소음 및 심박동수를 측정하였다. 정량적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 SNR, CNR, SIR 값을 측정한 뒤 독립표본 T검정을 이용하여 통계적 분석을 하였다. 정성적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 전체적인 영상의 질에 대하여 육안으로 평가하였다. 평가는 5점 척도로서 우수(excellent) 5점, 양호(good) 4점, 보통(fair) 3점, 불량(poor) 2점, 평가불가(unacceptable) 1점으로 평가하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 검사 중 평균소음과 peak소음은 Q-$T_2$가 기존 $T_2$에 비해 각각 $15dB_A$, $10dB_A$ 감소하였다. 또한 각각의 검사 중 120초 동안 심박동수의 평균값은 Q-$T_2$에서 더 낮은 값으로 나타났지만 통계적인 유의성은 없었다. 정량적 분석의 결과 CNR과 SIR은 유의한 차이가 없었으며, SNR은 Q-$T_2$가 더 낮은 평균값을 보임으로서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 정성적 분석은 59개의 Q-$T_2$와 $T_2$ 영상의 질이 동일하게 우수(excellent) 5점으로 평가되었으며, 1개의 영상에서 모션 아티팩트로 인해 양호(good) 4점으로 평가되었다. Q-$T_2$는 기존의 $T_2$와 같이 검사시간 및 진단의 정확도는 동일하지만 소음을 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 이로인하여 환자 편의를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 디지털 대전환이 빠르게 진행되는 환경에서 빅테크 플랫폼 기업들의 스포츠콘텐츠 비즈니스의 특징을 밝히는 데 있다. 구체적으로는 아마존을 대상으로 빅테크 플랫폼 기업의 시장구조를 살펴보고 이런 구조에서 스포츠콘텐츠가 그들에게 어떤 역할을 하는지 아마존의 스포츠마케팅 사업의 특징을 밝혀 빅테크 플랫폼 기업의 스포츠콘텐츠 비즈니스를 전망하였다. 양면시장 플랫폼 비즈니스를 기반으로 한 빅테크 플랫폼 기업들은 자신들의 플랫폼의 가치를 제고하는 전략에 스포츠콘텐츠가 존재하고 있다. 때문에 스포츠콘텐츠는 이들에게 플랫폼의 가치를 높이고 나아가 인프라와 같은 플랫폼 생태계의 시너지를 높여 수익을 극대화함으로써 독점적 지위를 공고히 하는 도구로 사용된다. 아마존은 대륙이나 국가별로 인기 있는 라이브스포츠중계권을 획득하여 이를 플랫폼에 공급하여 신규고객의 증가와 구매효과 뿐 아니라 경기단체나 팀에게 IT솔루션 서비스를 제공하고 다양한 프로모션 콘텐츠를 기획 공급하면서 광고 사업을 비롯한 아마존 플랫폼 전체에 시너지를 내고 있다. 아마존프라임비디오와 아마존 프라임에 라이브 스포츠 콘텐츠를 공급하고, 아마존 웹 서비스를 통해 다양한 스포츠 이해관계자들에게 기술적 서비스를 제공하고 있으며 동시에 광고주의 광고와 마케팅 성과를 분석하고 예측하는 아마존마케팅클라우드 서비스를 제공하면서 비즈니스 기회를 넓히고 아마존 전체의 가치를 높이고 있다. 이는 양면시장 플랫폼 기반의 빅테크 기업과 단면시장 기반의 레거시 글로벌 기업과의 시장구조의 차이에서 기인하며 디지털시대 스포츠마케팅 비즈니스의 새로운 변화라고 할 수 있다. 이 새로운 모델의 핵심은 라이브스포츠 스트리밍 중계권을 기반으로 한 다양한 콘텐츠 개발을 통한 비즈니스이며 스포츠콘텐츠 마케팅은 기존 중계권, 스폰서십과 함께 스포츠비즈니스의 주요 분야가 될 것이다. 아마존, 애플, 구글과 같은 빅테크 플랫폼 글로벌 기업들은 또 다른 새로운 글로벌 스포츠마케팅 기업이 될 수 있으며 현재의 스포츠마케팅 회사와 광고회사 그리고 팀과 경기단체들은 위기와 기회가 공존해 있다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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