• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1541-1550
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• 2017

The increasing number of multimedia content offered to the user demands content recommendation. In this paper, we propose a system for recommending content related to the content that user is watching. In the proposed system, relationship information between content is generated using relationship information between representative keywords of content. Relationship information between keywords is generated by analyzing keyword collocation frequencies in Internet news corpus. In order to handle big corpus data, we design an architecture that consists of a distributed search engine and a distributed data processing engine. Furthermore, we store relationship information between keywords and relationship information between keywords and content in NoSQL to handle big relationship data. Because the query optimizer of NoSQL is not as well developed as RDBMS, we propose query optimization techniques to efficiently process complex queries for recommendation. Experimental results show that the performance is improved by up to 69 times by using the proposed techniques, especially when the number of requested related keywords is small.

• 스마트미디어저널
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• 제6권2호
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• pp.50-56
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• 2017

지속적인 경제 성장에 따라 소비자들의 외식 횟수는 해를 거듭할수록 점점 늘어나고 있으며 그 만큼 외식 산업 역시 양적인 성장을 기록하고 있다. 소비자가 외식을 결정하고 메뉴를 선정할 때 다양한 변수가 존재하지만, 본 연구에서는 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와, 계절과 휴일에 따른 요일 변수가 소비자들의 메뉴 선택에 얼마나 기여하는 지를 중점적으로 규명하고자 하였다. 분석은 '식신'의 사용자가 메뉴 검색을 하고 매장을 선택하고 조회하는 데이터를 연구 자료로 활용하였다. 여기에 기상청에서 제공하는 일별 날씨 데이터를 대입하여 분석을 수행하였다. 특히 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와 계절, 휴일에 따른 요일 변수로 나누어 연구 분석을 실시하였다. 이를 통해 날씨와 요일 변수가 사용자의 메뉴 검색에 유의미한 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었으며, 본 연구 결과를 활용하면 외식산업 시장에서의 우위를 다질 수 있는 소상공인, 마케팅 종사자, 기타 관련자에게 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.87-94
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• 2021

본 연구의 목적은 관광동기로 작용하는 한국의 대중문화에 따라 관광객을 유형화하고 그 특성과 의사결정과정에서의 관광행동 차이를 탐색하는 것이다. 2018 외래관광객 실태조사 자료를 활용하여 12,914명의 여가관광객 표본에 대해 다항로짓(MNL)분석 및 일원분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 분석 결과, 음식, 패션, 팝으로 구분된 대중문화 관광객 집단은 그 외 여가관광객 집단과 비교하여 인구통계학적 특성과 관광행동에서 유의미한 차이가 발견되었다. 대중문화 관광객은 다른 여가관광객에 비하여 여성의 비율과 소셜미디어의 활용, 한국과 지리적으로 가까운 국가에서 방문하는 비중이 높았다. 특히 K-pop 관광객은 목적지로서 한국을 선택함에 가장 주저함이 없었고, 한국 방문빈도가 가장 높았다. 또한 관광만족도와 재방문의도, 타인추천의도가 가장 높게 나타나 충성도와 성장 잠재력을 보였다. 본 연구는 세계적 영향력을 넓혀가는 한국 대중문화와 관광의 상호작용에 대한 이해 확장에 의의가 있다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.229-251
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• 2022

온라인 리뷰는 제품에 대한 이전 구매자들의 경험을 제공함으로써 다른 소비자들이 합리적인 구매 의사결정을 하는데 유용하게 활용되고 있다. 하지만 온라인 리뷰가 제품의 질과 특성을 정확히 반영하지 않고 편향되어 작성된다면 온라인 리뷰를 더이상 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 대표적인 온라인 리뷰의 편향 중 하나인 과소보고 편향의 특성을 실증 데이터를 통해 살펴보고자 한다. 구체적으로 온라인 게임 플랫폼인 스팀의 14,165개의 리뷰 데이터를 활용하여 과소보고하는 성향을 지니는 리뷰어의 특성을 살펴보고자 하였다. 분석결과, 과소보고하는 리뷰어는 주로 추천 의도를 담은 리뷰를 작성하고, 게임 출시일로부터 짧은 기간 안에 리뷰를 작성하나 다소 긴 시간동안 게임을 플레이한 후 리뷰를 작성하는 경향이 있으며, 높은 가격의 게임을 구매했을 때 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 과소보고하는 리뷰어의 특성을 탐색적으로 살펴보았기에 과소보고 편향에 대한 이해를 확장시키는 기초 연구로서 의미를 지닐 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.62-76
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• 2023

사용자가 경험할 수 있는 차원이나 경험 요소들의 특성을 이해하는 것은 박물관 모바일 애플리케이션 사용자 경험을 디자인할 때 매우 중요한 일이다. 본 논문은 박물관 모바일 애플리케이션의 사용과 관련된 경험에 대한 일련의 실험연구와 분석을 통하여 4가지 차원과 19가지 요소로 구성된 박물관 모바일 애플리케이션의 사용자 경험 프레임워크를 도출하고, 타당성도 검증하였다. 연구에 의하면 이들 4가지 사용자 경험 차원은 모두 애플리케이션 사용 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤으나 각 차원의 미치는 영향 정도는 각기 달랐다. 본 논문의 실험에서는 4가지 차원 중 사용감성과 사용편의성이 가장 큰 영향을 미치며 사용유용성과 기능다양성은 상대적으로 적은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 실험 결과를 통해 애플리케이션의 사용 경험이 사용자의 향후 추천이나 지속 사용의도, 또는 박물관의 실제 관람에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.501-508
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• 2023

본 연구는 대한민국의 남성과 여성의 다양한 헤어스타일을 헤어이미지를 활용하여 분류하고, 이를 기반으로 3D 헤어 모델을 제작하는 것을 목표로 한다. 헤어스타일 분류는 육안으로 확인 가능한 큰 특징을 기준으로 하여 14가지 카테고리로 구분하였다. 남성 6가지 스타일과 여성 8가지 스타일로 분류하였으며 헤어이미지에 가장 적합한 헤어스타일을 매칭하여 메타버스 저작환경에서 헤어 제작을 위해 필요한 헤어모델을 추천하는데 사용하도록 하였다. 메타버스와 같은 플랫폼에서 원격지에서 접속한 사용자의 헤어를 촬영하거나 이미 획득한 헤어이미지와 가장 유사한 3D 헤어 모델을 매칭하는 데 활용될 수 있다. 이를 통해 사용자에게 가장 유사한 3D 헤어 모델을 제안하는 데 사용할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.13-23
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• 2022

본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권4호
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• pp.161-181
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• 2012

다양한 멀티미디어와 정보통신 기술의 발달로 인하여 국내 대학도서관들의 도서대출량이 급감하고 있을 뿐만 아니라 대학생들의 독서량도 급감하고 있다. 이에 대학도서관들은 교양학습의 중심으로 교양독서 진흥을 위한 다양한 행사를 진행하고 있지만 대학생들에게 실질적인 도움이 되지 못하고 있다. 이를 해결하기 위하여 현재 국내에서 활발하게 독서행사를 실시하고 있는 4개의 대학도서관을 대상으로 벤치마킹하였다. 결과에 의하면 교양필독서로 추천된 도서는 대학교육시스템 속에서 의무적으로 읽을 수 있는 방안이 적당하고, 도서관 독서행사로는 내적인 동기부여를 할 수 있는 독서토론이 효과적이며, 독서교육에는 글쓰기를 통하여 개인의 직접 경험과 독서 경험을 일체화 시킬 수 있는 방법이 바람직하다. 이를 위해서 대학생들에게 독서지도를 담당할 사서들의 독서력이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.191-196
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• 2009

컴퓨터와 더불어 멀티미디어의 발전은 가상현실이라는 신기술을 만들어 내게 하였고 가상현실 분야중 컴퓨터 시뮬레이션 기술은 항공, 자동차, 의학, 소포츠, 교육, 패션 분야에 이르기 까지 그 적용이 확대되고 있다. 본 연구는 헤어스타일링 분야에서 컴퓨터 시뮬레이션 적용을 연구하고자 한다. 기존의 2차원 헤어시뮬레이션의 개발 및 상용 현황과, 연구 단계에 있는 3차원 헤어스타일 시뮬레이션의 개발 현황을 살펴본다. 아울러 2차원 헤어시뮬레이션의 사용자를 대상으로 그 유용성에 대하여 실증조사 하였다. 조사 대상자들의 64.6%가 헤어시뮬레이션에 대하여 만족한다고 응답하였고, 50.6%가 다른 사람들에게 추천할 의사가 있다고 하였다. 또한 63.3%가 구전의사가 있다고 조사되었다.