인터넷 광고에서 부정 클릭을 식별하기 위해 제시된 모텔은 검색한 키워드, 광고 클릭 시간, 사이트 방문 시간, IP 등을 기준 변수로 한다. 이 방법은 클라이언트 IP를 기반으로 하고 사람이 부정 클릭을 행하는 것을 식별하는 것이기 때문에 자동화 도구 등을 이용하여 부정 클릭을 행하는 방법에 대한 식별 방법으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 자동화 도구를 이용한 부정 클릭을 보다 정확하게 식별하기 위해 각 정보의 조합을 핑거프린팅하여 그 값을 비교하는 방법을 제안하였다. 연구는 3단계로 나누어 진행되었다. 1단계에서는 IP 정보의 핑거프린팅, 2단계에서는 IP와 세션 정보의 핑거프린팅, 3단계에서는 세션 정보와 검색한 키워드의 핑거프린팅을 만든다. 결과 값을 통해 동일한 핑거프린팅 값을 갖는 것은 자동화 도구를 사용한 부정 클릭의 가능성이 높다고 판단한다. 본 연구에서 제시한 방법론은 부정 클릭 식별 모델을 만들기 위해 기존의 연구에서 사용하였던 개별 값의 비교에서 발전하여 DB에 저장된 각 로그의 값을 조합하여 사용함으로써 여러 가지 정보를 부정 클릭 식별을 위한 유의미한 값으로 사용할 수 있다는 점을 보여주고 있다.
최근 심미적인 보철 치료에 대한 사람들의 관심이 높아짐에 따라 자연치와 더욱 조화롭게 보철 치료를 하는 것이 요구되고 있다. 이는 구조적인 심미성과 함께 자연스러운 색조 재현을 통하여 이루어지는데, 자연치의 색조는 매우 다양하고 부위별로 달라질 수 있기 때문에 단순히 shade guide상의 비교만으로는 정확한 색조를 얻기가 어렵다. 이러한 색조 선택의 부정확성 때문에 객관적으로 색조를 분석하는 많은 기계적 장치들이 고안되었고, 최근에 ShadeScan system(CYNOVAD, Canada), Vita Easyshade system(Vident, Canada) 등 디지털로 색조를 평가하는 시스템이 각광을 받고 있다. ShadeScan system은 한 번의 클릭으로 치아 이미지를 채득할 수 있고, 바로 컴퓨터를 통해서 이를 분석하여 원하는 shade map, translucency map 등을 얻을 수 있다. 또한 세 방향에서 조사되는 빛은 자체 calibration을 거쳤기 때문에 주변 광원이나 환경의 영향 없이 객관적으로 치아의 이미지를 채득할 수 있다고 한다. 사실 그 동안 이미지 채득이 객관적이라고 주장하는 많은 system이 있었지만 임상의들은 그 신뢰성에대해 의구심을 보였던 것이 사실이다. 이에 본고에서는 ShadeScan system이 반복 촬영 시 같은 색조재현을 할 수 있는지 실험하여 그 객관성에 대해 살펴보았다.
본 논문은 디스플레이 데이터 구동부에 사용되는 디지털 아날로그 컨버터를 위해 스위치 커패시터형 cyclic 디지털 아날로그 컨버터를 제안하고 특성을 검토한다. 본 제안의 디지털 아날로그 컨버터는 구성이 간단하여 저전력, 소면적의 디스플레이 구동 IC설계에 적합하다. 회로레벨 시뮬레이션을 통해 OP앰프 입력의 오프셋전압에 대한 영향이 적고 커패시터간의 부정합이 0.5% 정도까지는 회로성능에 별 영향이 없음을 검증한다.
A switched-capacitor cyclic DAC scheme with mismatch compensation of capacitors is designed. In cyclic DAC, a little error between two capacitors is accumulated every cycle. As a result, the accumulated error influences the final analog output which is wrong data. Therefore, a mismatch compensation technique was proposed and the error can be effectively reduced, which alleviates the matching requirement. In order to verify the operation of the proposed DAC, an 8-bit switched-capacitor cyclic DAC is designed through HSPICE simulation and implemented through magna 0.18um standard CMOS process.
인터넷은 우리 경제를 디지털 경제로 변화시키며 전자상거래도 증가하고 있다. 따라서 구매자가 전자상거래에서 남기는 긍정적인, 부정적인 상품평은 상품기획의 주요 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 버티컬 무소음 마우스 10,000개에 대한 정형화된 데이터셋을 Word2Vec을 이용하여 유사도 분석, 온라인 상품평 빈도분석 상위 50개 단어를 제시하여 실제 상품을 사용한 후 설문조사 시행을 하였다. 온라인 상품평 유사도 분석결과 클릭 키워드에 대한 장점으로 통증(.986), 디자인(.982)가 분석되었으며 단점은 적응(.866), 불편(.854)이었다. 오프라인 상품평에서는 장점으로 디자인(17명), 단점으로 불편(11명)이었다. 또한 온라인과 오프라인의 상품평을 비교함으로써 구매자의 긍정, 부정의 의미를 교차 확인하여 유의미한 정보를 제시 하였다고 볼수 있다. 따라서 본 연구에서 제시하는 상품기획 프로세스를 신상품 개발 및 기존 상품의 개선 전략으로 적용할 수 있겠다.
사용성의 주관적인 판단기준으로써 재미(Fun)라는 요소는 사용성 지각에 있어 중요한 역할을 할 수 있다는 논의는 제기된 반면 개념자체의 모호성과 객관적인 측정의 어려움으로 인해 실증적인 연구가 많이 이루어지지 못했다. 재미와 관련된 기존의 연구들은 시각적인 요인에만 국한되었다. Shneiderman(2004)은 재미를 설계하기 위한 5가지 fun-feature 중 하나로 만족스러운 소리(satisfying sound)를 제시하였는데, 시각적인 요인 못지않게 청각적인 요소는 인간-컴퓨터 상호작용에서 사용자에게 과제를 적절하게 수행해나가고 있는지에 대한 하나의 피드백으로도 작용할 수 있고, 즐거움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 승차권 자동발매기를 중심으로 소리의 유무와 소리의 재미수준이 사용성에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 소리가 없는 조건, 재미없는 소리 조건, 재미있는 소리 조건에 따라 사용성을 다르게 지각할 것이라고 가정하였다. 또한 모형의 사용성 수준이 매개 변인으로 작용할 수 있다고 보고 사용하기 좋은 모형과 좋지 않은 모형 두 가지를 제시하였다. 참가자들은 두 가지 모형에 대해 각각의 소리조건에 따라 과제를 수행하고 모형과 소리 조건에 대해 집단 면접을 실시하였다. 실험 결과 재미있는 소리조건에서는 정답률이 다른 소리 조건들에 비해 더 높았으며 총클릭수는 더 적었다. 면접 결과에서는 좋지 않은 모형에 재미있는 소리는 긍정적으로 인식되지 않음을 발견하였다. 이는 Davis(1992)가 사용성이 뒷받침 되지 않은 상황에서 재미는 긍정적인 요인으로 작용하지 않는다는 주장을 지지한다. 본 연구는 재미의 한 구성 요소인 소리를 통해서 사용성에 있어 재미가 중요한 역할을 할 수 있다는 것과 사용성을 전제하지 않은 것에 있어 재미요소의 적용은 부정적으로 인식될 수 있다는 점을 제안하였다.
여행 마케팅 분야에서 브이로그와 같은 동영상 기반 소셜미디어 컨텐츠의 중요성이 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 시청자 반응 및 참여 행동을 향상시키는 콘텐츠 특징에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구는 유튜브 여행 콘텐츠의 나타난 감정이 시청자 참여 행동, 특히 "좋아요"와 "댓글" 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 본 논문에서는 방문자 수가 높은 세계 8개 관광도시에 관한 여행 관련 유튜브 동영상 4,619개의 나래이션을 머신러닝으로 추출하여 텍스트화 한 후 음이항 회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과 긍정 감정 및 부정의 감정 모두 "좋아요" 수에 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 동영상에서 나타난 긍정적인 감정과 부정적인 감정이 각각 높을수록 더 많은 시청자들이 "좋아요"를 클릭하는 것으로 나타났다. 댓글 수에 측면에서는 부정적인 감정만 유의한 영향을 보인 반면 긍정적인 감정은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 경험재인 여행 상품의 고유한 특성을 고려할 때 유튜브에서 시청자 참여를 높이고자 하는 마케터들에게 어떠한 동영상 특징이 "좋아요"와 댓글등의 참여 행동을 유도할 수 있는지를 이해하고 전략 수립에 도움을 준다는 면에서 시사하는 바가 크다. 또한 소셜 미디어, 특히 유튜브의 맥락에서 시청자 참여도에 미치는 감정의 영향력을 검증하였다. 향후에는 감정에 대한 긍정-부정의 분류를 넘어 특정 감정이 참여도에 미치는 영향에 대한 고찰을 통해 소셜 미디어 동영상에 나타난 감정의 역할에 대한 이해를 깊이 할 수 있을 것이다.
기존의 인터넷 광고비 모델에는 CPM (Cost Per Mile), CPC (Cost Per Click), CPS (Cost Per Sales) 등이 존재하며, 특히 CPC 모델은 광고주와 미디어에게 모두 합리적이라는 평가를 받으며, 인터넷 광고 시장에서 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 CPC 모델 또한, 경쟁 사업자에 의한 과도한 광고비 부과나 부정한 광고 수익 등을 목적으로 하는 부정 행위가 발생할 수 있고, 사용자의 전환 의도 없는 광고물 클릭으로 인해 광고주에게 부당한 광고비가 부과될 수 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 새로운 광고비 모델인 'CPCD' (Cost Per Coupon Download) 모델을 제안한다. CPCD 모델은 사용자가 단순히 광고물을 클릭하는 행동을 넘어 광고주가 제공하는 쿠폰을 다운로드 받았을 때 광고비가 부과되는 모델로서, CPC 모델과 CPS 모델의 중간 개념이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 CPCD 모델의 설계 및 분석을 위하여 발생 가능한 시나리오를 제시하고, 프로세스 분석 및 관련 이슈에 대한 검토를 수행한다. 그리고 CPCD 모델에 참여하는 각 사업 참여자들에 대한 분석을 수행하고, 비용 시뮬레이션을 통해 CPC 모델과 CPCD 모델을 비교함으로써, CPCD 모델에 참여하는 광고주의 사업 참여 조건을 밝히며, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 CPCD 모델의 적용 가능성에 대하여 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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