• 제목/요약/키워드: 미디어 다이어리 데이터

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Unity를 활용한 AR 기반 다이어리 애플리케이션 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of an AR-Based Diary Application Using Unity)

  • 배선영;김희정;박유빈;장우림;강자원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.894-895
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    • 2023
  • 증강현실(AR)이란, 현실의 이미지나 배경에 3차원 가상 이미지를 입혀 실시간으로 출력되는 컴퓨터 그래픽 기법이다. 본 논문에서는 AR 서비스를 이용한 여행 기록 애플리케이션을 제안한다. 현재 제공되는 서비스에서는 장소에 대해 제공하는 정보가 매우 한정적이다. 따라서 공유 커뮤니티를 형성할 수 있도록 하여 다양한 정보를 전달하고 직접적인 시각 자료를 제공받을 수 있는 애플리케이션이 필요하다고 생각하여 기획하게 되었다. ReactNative와 SpringBoot를 사용하며, MySQL을 이용하여 데이터를 저장한다. Google Map API를 활용하여 사용자가 기록하고자 하는 장소에 대한 위도와 경도 정보를 받을 수 있도록 하며, AR 기능은 Unity로 구현하였다. AR을 포함한 혼합 현실 서비스를 제공하여 사용자들이 본인의 경험에만 의존하는 것이 아닌 풍부한 몰입력과 현장감을 통해 보다 가시적이고 생생한 다이어리 기록을 만들 수 있다.

소셜미디어에서 약한 유대관계의 형성 (Formation of Weak Ties in Social Media)

  • 박차라;임성택;차상윤;이인성;김진우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.97-109
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    • 2014
  • 사용자들이 콘텐츠를 매개로 하여 의견이나 관점, 경험 등을 공유하고, 사용자들 간의 상호작용을 촉진시키는 온라인 서비스를 소셜미디어라고 한다. 본 연구는 소셜미디어 사용자들의 공유 행동과 사용자 간 상호작용을 이해하는데 중요하다고 판단되는 약한 유대관계에 초점을 맞추어 사회 연결망 이론과 불확실성 감소 이론을 기반으로 약한 유대관계의 형성에 영향을 미치는 주요 요인들을 탐색적으로 도출하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 다이어리 조사와 심층 인터뷰 등의 정성적 연구를 실시하였으며, 수집된 데이터를 근거이론 방법론에 따라 분석하였다. 본 연구의 결과, 소셜미디어에서는 강한 유대관계 보다 약한 유대관계를 통한 공유와 상호작용이 활발히 이루어지는 것을 발견할 수 있었다. 또한 유사성과 자기개방, 그리고 관련성이 소셜미디어 사용자 간 심리적 거리감을 줄이고 이는 소셜미디어 사용자들이 느끼는 불확실성을 감소시킴으로써 약한 유대관계의 형성을 촉진시키는 것으로 나타났다.

미디어 이용자의 활동공간 시.공간 정보를 활용한 서울의 실시간 인구 분포 분석 (The Spatial Characteristics of Real-time Population Distribution in Seoul based on the Media Users' Time-space Information for The Activity Spaces)

  • 이금숙;김호성;이수영
    • 한국경제지리학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.87-102
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    • 2015
  • 본 연구에서는 정보통신정책연구원에서 실시하고 있는 미디어패널조사에서 얻어진 미디어 이용자들의 미디어 다이어리 데이터에서 미디어 수용자들의 활동공간 이용 시공간 정보를 추출하고, 이를 활용하여 도시 실시간 인구분포를 산정하는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 도시민의 시공간 정보가 상대적으로 다양하여 비교검토가 가능한 서울시를 연구대상 지역으로 선정하고, 서울시 미디어 이용자들이 도시민들의 주요 활동공간인 주거, 업무, 교육, 교통, 상거래 등 다양한 활동공간별로 하루 중 시간 흐름에 따라 머무는 비율의 변화를 분석한다. 활동공간에 따라 하루 중 시간 흐름에 따라 머무는 인구비율은 상당한 차이를 보인다. 이러한 미디어 이용자의 시공간 정보 활용의 타당성을 확보하기 위하여 서울시 대중교통이용자의 시공간적 이동 정보를 담고 있는 교통카드 데이터에서 얻어진 내용과 비교한다. 도시민의 활동공간을 주거, 업무, 상거래의 활동공간으로 범주화하여 활동공간 범주별 실시간 인구 분포률을 산정하고, 이에 서울시 각 동별 거주 인구수 및 관련 산업별 고용자 수를 결합하여 서울시 동별 실시간 인구수를 산정한다. 서울에서 낮과 밤의 인구 분포에 나타나는 공간적 특성을 파악하기 위하여 주거 공간에 머무는 인구수에 가장 큰 격차를 보이는 오전 3시와 오후 3시 두 시점의 각 활동공간 범주별 및 이들을 총합한 실시간 인구수를 GIS를 활용 하여 지도화 하였다. 도시민의 대부분이 거주지를 떠나 일상과 관련된 활동공간에 머무르고 있는 오후 3시의 서울 실시간 인구분포는 업무공간과 상업공간의 분포가 결정적인 역할을 한다는 것을 확인할 수 있다. 반면에 밤 시간대의 인구분포는 주거공간 인구 분포와 거의 유사한 양상을 나타나고 있다.

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