• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.135-155
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• 2022

본 연구는 Organic Light-Emitting Diodes(OLEDs) 산업의 하위기술 분야를 도출하여 특허 동향을 분석하고 각 하위기술 분야별 기술 가치, 독창성, 다양성을 분석한다. 특허 자료 수집을 위해 OLED 기술과 관련된 국제 특허 분류(International Patent Classification) 집합을 정의하고, 이를 활용해 2005년부터 2017년까지 출원된 OLED 연관 특허를 수집하였다. 이어서 토픽모델을 이용하여 대량의 특허 문서를 12가지 주요 기술로 구분하고 각 기술에 대한 동향을 조사하였다. 그중 터치 센서, 모듈, 이미지 처리, 회로 구동 관련 특허는 증가 추세를 보였으나 가상 현실, 사용자 인터페이스 관련 특허는 최근 감소하였고, 박막 트랜지스터, 지문 인식, 광학필름 관련 특허는 지속적인 추세를 보였다. 이후 각 기술 그룹에 포함된 특허의 전방 인용 수, 독창성, 다양성을 조사하여 기술적 가치를 비교하였다. 결과로부터 전방 인용 수, 독창성, 다양성이 높은 이미지 처리기술, UI/UX, 모듈 기술, 점착 기술 분야가 상대적으로 높은 기술적 가치를 보여주었다. 본 연구를 통해 기업의 기술 전략 수립과정에서 활용 가치가 높은 정보를 제공한다.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.1-19
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• 2023

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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권1호
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• pp.253-263
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• 2017

최근 한국사에 필요성이 증대하고 사람들의 관심이 높아지면서, 한국사 학습을 위한 다양한 어플리케이션들이 등장하고 있다. 이러한 기존의 한국사 학습 어플리케이션은 문제은행 방식으로 사용자들에게 객관식 문제를 제공한다. 하지만 문제은행 방식은 미리 저장된 문제를 가져와 사용함으로써 계속 사용할 경우 중복되는 문제로 인하여 필연적으로 학습효율이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 한국사 데이터베이스를 기반으로 한국사 학습문제를 자동적으로 생성하는 시스템인 K-History의 개발과 이를 활용한 한국사 학습 어플리케이션인 한국사 무한도전의 개발에 대하여 기술한다. K-History의 개발을 위하여 한국사 학습 교재를 바탕으로 다양한 한국사 학습 문제를 분석하여 학습문제의 대표 유형을 분류하고, 발견된 유형에 따라 문제를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 개발된 한국사 학습문제 생성 기법은 다양한 학습 시스템에 적용되어 문제 생성을 위한 비용을 줄일 수 있으며, 다양하게 생성된 학습문제를 통하여 학습자의 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.347-368
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• 2016

최근 소비자 구전정보에 대한 연구들은 소비자가 제품 구매 과정에서 다른 소비자의 구전에 의한 정보를 활용한다는 연구 결과를 시사하고 있다. 본 연구는 제품에 대한 소비자의 의견을 파악하고 활용할 수 있도록 오피니언 마이닝과 시각화를 통해 도움을 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 최근 들어 관람할 영화를 선택할 때 인터넷 상의 영화리뷰를 참고 하는 상황이 증가함을 고려하여 "영화" 도메인의 온톨로지를 구축하고 오피니언 마이닝을 수행하여 시각화 한 후 그 결과에 대해 논하고자 한다. 온톨로지를 구축하는 과정에서 평가요소에 대한 속성 분류뿐만 아니라 평가요소에 대한 서술어 사전을 구성하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있으며 분석 결과를 통해 이러한 방법이 오피니언 마이닝에 유효함을 증명하고자 한다. 연구를 통해 도출한 결과는 크게 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 기존에 구축된 온톨로지를 활용하지 않고 키워드 추출과 토픽모델링을 활용하여 영화 도메인에 대한 온톨로지를 구축하는 방법에 대해 서술하였다. 둘째, 개별 영화에 대한 시각화 분석을 시행하여 영화에 대한 관객의 종합적인 의견을 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 셋째, 제품에 대한 평가 결과에 따라 유사한 평가를 받은 제품끼리 군집화 되는 것을 발견하였으며 본 연구의 분석에 사용된 130개의 영화는 크게 3개의 집단으로 군집화 됨을 보였다.

• 디자인융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.103-118
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• 2017

본 연구는 앞으로 도시 시민의 안전보호와 시설물 관리를 위하여 공공부문의 통합관제서비스가 증가할 것으로 예상됨에 따라 서울 소재의 CCTV통합관제센터에 대하여 유형별 분류와 실내공간특성에 대한 분석을 실시하였다. 조사대상은 2007년 이후 구축된 서울의 통합관제센터 8곳으로 일반적인 특성, 공간기본정보, 실내공간특성의 기준에 맞춰 분석하였으며 조사의 결과를 정리한 것은 다음과 같다. 첫째, 통합관제센터의 공간기본정보를 살펴보면 소규모 CS형이 가장 많이 나타나 현재 통합관제센터 공간의 물리적 환경에 대한 면적 비중은 그리 높지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 통합관제센터의 공간기본정보를 살펴보면 보안영역, 사무영역, 공공영역의 순으로 공간의 크기 비율에 차이가 있었다. 셋째, 현재 국내의 통합관제센터는 행정안전부의 가이드라인에 따라 획일적인 형태나 구조, 실내 환경을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구는 실내디자인 연구 분야에서 깊이 있게 다루지 못했던 통합관제센터에 대한 사례연구를 실시함으로써 향후 더 나은 통합관제센터를 계획할 시 기초자료로 제공될 수 있다. 물론 본 연구는 조사대상의 사례 수가 많지 않다는 한계가 있으나 추후 사용자 인터뷰나 공간 사용성 평가 분석 등을 통해 사례분석 보다 심도있는 연구를 진행할 예정이다. 본 연구의 결과가 모니터링 실내환경을 위한 기초자료로 쓰이길 기대한다.

• 트랜스-
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• 제15권
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• pp.1-24
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• 2023

본 연구는 'Tamed Cloud'라는 군집형 데이터 알고리즘을 활용한 데이터 시각화 기술을 가상공간에 적용한 사례를 연구하며 다양한 형태의 실감형 전시콘텐츠 구현 가능성을 모색한다. 이를 위해 먼저 코로나-19를 기점으로 가상현실(VR) 전시콘텐츠의 분류화를 시도하며 여기에 적용되었던 기상현실 기술들을 정리한다. 나아가 다양한 실감형 전시콘텐츠들이 관람객들에게 온라인과 가상전시를 통해 작품들을 감상할 기회를 제공하고 있다. 이러한 흐름 속에서, 가상현실과 증강현실(AR) 기술이 도입되어 관람객들은 작품을 보다 몰입감 높게 감상할 수 있게 되었으며 작품과 사용자 간 인터렉션이 가미된 실감형 전시콘텐츠의 가능성도 실증되고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 가상현실 기술 등장 이전과 이후로 나누어 전시콘텐츠들의 변천사를 돌아보고, Tamed Cloud라는 군집형 알고리즘 기술이 어떻게 가상공간에 적용되어 <70mK> 라는 실감형 전시콘텐츠로 구현되었는지 그 사례를 연구한다. 이를 종합하여 데이터 시각화와 가상현실 및 실감형 콘텐츠의 융합 방식을 제안하며, 가상공간 내에서의 실감형 전시콘텐츠의 새로운 대안으로써 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.189-192
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• 2021

전 세계 최대 규모의 동영상 공유 플랫폼인 유튜브는 수많은 영상을 제공하며 원하는 정보를 손쉽게 얻을 수 있다는 점에서 많은 사람의 사랑을 받고 있다. 그렇지만 영상마다 공감 비율(싫어요/좋아요)은 동일 채널의 영상일지라도 주제나 업로드 시기 등에 따라 많은 편차를 보여, 기존 연구들은 공감 비율과 영상 조회 수와 같은 수치를 통해 그 원인을 유추하거나 해석하려 한다. 이러한 방식은 공감 현황을 파악하는 데는 도움을 주지만, 특정 영상의 선호도 원인을 파악하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 영상별로 수집한 댓글들로부터 추출한 토픽어(명사 상당 어구)와 사전에 분류한 비공감 유형 간 매칭을 통해 그 원인을 파악하고자 한다. 공감 비율에서 있어서 아웃라이어가 많이 발생하는 반려동물과 요리 분야의 상위 10개 채널에서 제작한 영상 중 비공감 지수(비공감 수/공감 수)가 가장 높은 상위 10개 영상(반려동물 임계값: 4.000, 요리 임계값: 0.723)에 대해 유튜브 API를 통해 수집한 11,110개 댓글들을 수집하고 토픽어를 추출하여 사전에 정의한 비공감 유형과 매칭시켰다. 이를 통해 댓글 분석만으로도 비공감 비율이 높을 것인지, 어떠한 비공감 유형일지 예측 가능함을 확인하였다. 향후 유튜브 채널 운영자를 위한 비공감 영상 예측 및 제작 기준을 구축하는 후속 연구를 통해 사용자에게 긍정적인 영상을 제공할 수 있는 유튜브 환경을 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.409-419
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• 2015

서비스디자인 플랫폼(Service Design Platform)은 지식경제부에서 시행하고 있는 '서비스 융합형 디자인 컨설팅 지원기술 개발사업'의 일환으로 서비스디자인 기업들이 온라인에서 서비스디자인 과제를 원활하게 할 수 있도록 하기 위한 목적으로 개발되었다. 서비스디자인 플랫폼 개발과정에서 플랫폼의 사용성을 검증하고 개선시키기 위해서는 사용자의 참여에 의한 사용성 테스트(Usability Test)와 더불어 전문가에 의한 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)가 요구된다. 본 연구는 전문가에 의한 휴리스틱 평가를 실시하기에 앞서 평가대상에 적합한 평가영역과 세부 평가항목을 도출하기 위한 목적으로 진행되었다. 연구를 위해서 내부 연구자들이 사용성 영역과 평가대상인 서비스디자인 플랫폼의 특징요소, 설계요소, 커뮤니티 요소 등을 설정하였고, 이를 세부항목에 반영해서 평가지표를 분류하고 도출하였다. 이어서 평가지표에 대한 타당성과 신뢰성 검증을 위해 전문가를 대상으로 델파이 조사를 실시해서 4개의 평가영역과 44개의 세부항목으로 구성된 평가지표를 도출하였다. 도출된 평가지표는 체크리스트로 활용해서 향후 전문가에 의한 휴리스틱 평가 시 활용될 계획이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.66-73
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• 2023

건설 프로젝트는 기획부터 완공까지 공사비 예측, 확인, 그리고 정산 단계로 이루어진다. 건설원자재 평균 가격은 변동성을 지닌다. 하지만 건설 프로젝트의 자재비 산정은 계획단계 시점의 시세를 반영하여 결정되기 때문에, 시공단계에서 자재가 투입될 시점의 시세 변동에 따라 예상한 가격과 차이가 날 수 있다. 건설 산업은 건설원자재 가격 변동으로 인한 수요예측 실패, 프로젝트 비용변경으로 인한 사용자 비용 증가, 예측 체계성 부족으로 인한 손실이 발생한다. 이에 따라 건설원자재 가격 예측의 정확도 개선이 필요하다. 본 연구는 Data Refactor 기법의 개선을 통해 건설원자재 가격 예측 및 적용성 검증을 목적으로 한다. 건설원자재의 가격 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 데이터 리팩토 간의 저·고빈도의 분류 및 ARIMAX 활용법을 빈도 위주 및 ARIMA 기법 활용으로 개선하여 건설원자재 목재, 시멘트 등 6개 품목의 단기(미래 3개월), 중기(미래 6개월), 장기(미래 12개월) 가격을 예측하였다. 분석한 결과 개선된 Data Refactor 기법을 기반으로 한 예측값이 오차는 줄었고 변동성은 확장되었다. 따라서, 본 연구에서 제안된 Data Refactor 기법을 통해 건설원자재 가격을 더 정확하게 예측하여 예산을 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다.