본 연구는 논쟁적인 광고 표현들에 대한 한중 소비자들의 인식을 조사하였다. 즉, 문제가 되는 광고유형들에 대하여 소비자들이 어떠한 윤리적 평가를 하고 있는가를 알아보았으며, 또한 한중 소비자들의 광고윤리지각 평가에 차이가 있는가를 확인하였다. 또한 이러한 한중 소비자들이 광고 유형에 대한 평가에서 소비주의촉진 인식과 관련성이 있는가를 분석해 보았다. 연구결과 첫째, 광고의 부정적 역할 측면에서 중국소비자의 긍정인식이 유의미하게 높게 나타났다. 반면 긍정적 역할 인식에서 한국소비자들의 인식이 높게 나타났다. 둘째, 어린이를 대상으로 하는 광고에 대해 한국소비자가 중국소비자에 비해 긍정응답이 높게 나타났다. 셋째, 성적소구 광고에 대해 중국의 소비자들이 한국소비자들에 비해 매우 관대하게 생각하는 것으로 나타났다. 넷째, 담배광고에 대해 한국과 중국소비자 모두 담배광고에 대해 부정적인 윤리지각을 보였다. 다섯째, 불쾌한 광고에 대해 인종차별과 같은 광고게재 행위에 대해 양국 소비자 모두 매우 부정적인 의견을 보였으며, 에이즈 확산을 위해 콘돔광고 허용에 대해 양국 소비자 모두 긍정응답을 나타내 보였다. 본 연구결과는 중국에 진출하고 있는 한국기업의 경영자 및 광고대행사의 광고실무자에게 효과적인 메시지 수용전략을 세우는데 활용가능 할 것이다.
인터넷과 핸드폰의 보급으로 컴퓨터 사용자가 전자 메일 통한 통신 방법이 활발하다. 전자 메일의 사용은 개인적인 일은 물론 기업 사무, 광고 메일, 뉴스, 광고 메일 등 폭넓게 이용되고 있다. 전자 메일 클라이언트에 자연언어처리의 고급 기능의 탑재와 컴퓨터 바이러스 혹은 스팸 메일을 방지하는 고기능이 임베디드 되어야 한다. 자연언어처리 기법을 이용하여 전자 메일의 내용에 포함된 작성자의 "즐거움", "성남", "슬픔"등 인간의 복잡한 감정 표현을 송신과 수신 프로세서에서 이해시키며, 전자 메일을 송신하기 전문서의 내용 중에 불쾌한 표현을 제거하여 문서 교정을 독려하는 지능적인 전자 메일 클라이언트 시스템을 설계하였다.
우리는 언제부터인가 개인용 컴퓨터에 개인정보와 같은 민감한 데이터를 사용자의 동의 없이 수집하거나 성가시게 혹은 불쾌한 광고를 출력하는 프로그램들로 가득차 있는 것을 자주 경험하고 있다. 이러한 모든 행동들은 사용자의 적절한 동의 절차 없이 이루어졌다는 것이 가장 근본적인 문제이고 바로 여기서부터 문제를 해결해 나가야할 것이다. 그러나 법적으로 스파이웨어(Spyware)가 명확히 정의되어 있지 않고 그나마 (구)정보통신부에서 발표한 문건은 하루가 멀다 하고 새롭게 변화하는 스파이웨어들에 법적인 구속력을 적용하기 힘든 것이 현실이다. 이 글에서는 현재 국 내외에서 스파이웨어가 어떻게 정의되고 있는지 알아보고 스파이웨어를 정의하기 위해 필요한 기술적인 배경을 살펴봄으로써 보다 효율적인 법안을 마련하는 데 도움이 되고자 한다.
현대에는 인터넷과 휴대폰의 대중화로 인해 일반 국민들도 전자메일 클라이언트를 통해 통신이 매우 자유롭다. 전자메일의 사용은 개인적인 일은 물론 기업 사무, 광고 메일, 뉴스, 광고 메일 등 폭넓게 이용되고 있으나 여러 문제점들이 나타나고 있다. 이제는 전자메일 클라이언트에 자연언어 처리 기술의 고급 기능의 탑재와 컴퓨터 바이러스 혹은 스팸 메일을 방지하는 고기능이 임베디드 되어야 한다. 이 기술을 이용하여 전자메일의 내용에 포함된 작성자의 "즐거움", "성남", "슬픔"등 인간의 감정 표현을 여섯 가지의 감정 속성(전달 내용, 말투 표현, 불쾌 표현, 기쁨 표현, 슬픔 표현, 상대방 입장)으로 자동 매핑 하여 메일 클라이언트의 송신과 수신 프로세서에서 보다 정밀한 사람의 감정을 이해하고자 한다. 본 논문에서는 메일의 송신 전에 문서의 내용 중에 불쾌한 표현이 존재하면 제거하도록 문서 교정을 독려하는 지능적인 전자메일 클라이언트 시스템을 설계하고 구현하였다.
오늘날 스마트폰의 보급으로 SNS는 급속도로 성장하였고, 매일 엄청난 분량의 텍스트 데이터가 생성되고 있다. 본 연구에서는 다른 매체에 비해 개인의 의견이 좀 더 거침없이 올라오는 SNS의 특징에 주목해 SNS의 텍스트 데이터를 대상으로 하는 평판 분석 기법을 제안한다. 제안 방법은 분석하고자 하는 대상에 대한 SNS 데이터를 수집하여 DB에 저장한 다음, 광고 제거 과정과 자동 띄어쓰기 과정 및 형태소 분석을 거친 후 감성 포함 여부 확인 과정과 극성 분류 과정으로 구성된다. 평판 분석을 위해 본 연구에서는 감성 단어 사전의 쾌-불쾌 수치와 활성화 수치를 사용한다. 분석 결과 모든 문서에 대한 극성 분류 정확도는 55%였고, 감성 포함 여부 확인 과정이 올바르게 수행된 문서에 대한 극성 분류 정확도는 82%였다.
최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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