• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.430-440
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• 2021

본 연구에서는 토픽 모델링과 주제어 네트워크 분석 방법을 활용하여 국내 플랫폼노동에 관한 학술논문 288편을 분석하였다. 다양한 학문 분야의 플랫폼노동에 관한 연구 동향을 양적, 질적 두 가지 방법을 혼합 활용하여 분석 방법의 한계를 보완하고, 연구의 근간이 되는 주요 이론을 도출하여 종합정리함으로 플랫폼노동에 관한 양면성을 고찰하였다. 학문 분야별로는 법학, 경영학, 경제학 순으로 연구가 많이 진행되었고, 플랫폼노동 보호방안, 공유경제의 직·간접적 영향에 관한 주제 연구가 다수 이루어졌다. 핵심 주제어로는 기반이 되는 인프라, 구조적인 변화를 촉진하는 두 가지 측면에서 디지털, 가치, 산업, 노동을 선정하였다. 주요 토픽은 플랫폼 노동자 보호, 공유 서비스 가치, 디지털 패러다임, 공유경제 모델, 플랫폼 규제가 도출되었다. 분석 결과를 토대로, 거시적인 맥락에서의 구조적인 분석 프레임 완성과 플랫폼노동의 다양한 유형을 포함한 사례 분석과 기술 보완의 일반화, 지속성과 공유경제의 본질적인 공생 가치 실현을 위한 개인 수준의 역량 개발 탐구, 맞춤형 직업교육훈련 프로그램 설계를 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.10-22
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• 2021

모바일 뉴스 소비가 증가하고 있지만 지상파 방송사 뉴스 앱의 이용률은 낮다. 이 연구는 지상파 방송사 뉴스 앱의 개선에 필요한 요소를 찾기 위해 20대 이용자를 대상으로 사용성 평가를 수행했다. 모바일 뉴스 앱에서 제공되는 모바일 뉴스 콘텐츠 형식(기존 뉴스 형식, 재가공 형식, 뉴미디어 전용 형식)별로 효율성, 유효성, 만족도를 통해 문제점을 평가했고, 뉴스 주제(경성 뉴스, 연성 뉴스)와 방송사(MBC, SBS)의 차이를 포함해 분석했다. 실험 결과 모바일 뉴스 콘텐츠 형식에 따른 사용성에서는 유사한 문제점이 공통적으로 발견되었고 모바일 뉴스 콘텐츠 형식의 차이는 차별화된 사용성을 제공하지 않는 것으로 나타났다. 그러나 뉴스 주제 차원에서는 경성 뉴스와 연성 뉴스 여부에 따라 각 항목별로 다른 사용성이 드러났다. 이에 따라 이 연구는 뉴스 제작자들이 모바일 뉴스 콘텐츠를 제작할 때 뉴스 콘텐츠 형식보다는 내용 차원의 개선을 할 필요가 있다는 실무적인 함의를 제공한다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.833-842
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• 2020

넷플릭스, 아마존, 유튜브 등 대형 플랫폼에서는 고객의 다양한 정보를 활용하여 정밀한 추천시스템을 마련하고 여기서 추천된 상당수의 아이템이 실제 구매로 이어지고 있다. 본 논문에서는 추천 컨텐츠의 속성에 따라 사용자의 선호도에 차이가 있을 것이라고 예상하고 콘텐츠의 속성에 따라 군집분석을 실시하였다. 속성의 형태와 관계없이 사용할 수 있도록 Gower 거리를 사용했다. 본 논문에서는 영화 평점 사이트인 'The Movie Dataset'의 자료를 이용하여 영화의 기본정보인 장르, 감독 및 배우 변수를 바탕으로 사용자를 계층적으로 분류하고 영화를 추천하였다. 본 논문에서 제안한 추천 시스템을 평가하기 위하여 각 사용자 그룹별로 훈련자료와 검증자료로 나누어 정밀도를 살펴보았다. 그 결과 UBCF보다 월등히 높은 정밀도를 갖는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제38권4호
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• pp.129-152
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• 2021

본 연구는 토픽 모델링 및 네트워크 분석 기법을 활용하여 여대생들의 웨어러블 디바이스에 대한 인식 및 선호도 분석, 건강관리에 대한 요구를 분석함으로써 여대생에게 맞는 웨어러블 디바이스 개발 방안을 제시하였다. 이를 위하여 S여자대학교 재학생들이 사용하는 커뮤니티에서 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련된 게시글 2,457건을 수집하였고. 수집된 게시글과 댓글 데이터를 전처리한 뒤 LDA 기반의 토픽 모델링을 실시하였다. 토픽 모델링 기법을 통해 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련하여 여대생들의 주요 쟁점들을 도출하고, 관련 키워드가 포함된 포스팅에 대해 바이그램 분석과 네트워크 분석을 수행하여 여대생들이 웨어러블 기기에 대해 가지고 있는 견해를 파악하고자 한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권4호
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• pp.213-229
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• 2021

본 연구는 국내 대학도서관의 공동보존서고 설립 및 운영을 위한 기초 자료로서, 미국의 대표적인 공동보존서고 ReCAP(Research Collections and Preservation Consortium)의 운영 사례를 통해 국내 적용 가능한 공동보존서고 설립 및 운영 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 ReCAP 공동보존서고 및 참여기관인 콜럼비아대학교 도서관, 프린스턴대학교 도서관, 뉴욕공공도서관, 하버드대학교 도서관을 방문 조사하였고, ReCAP 업무 담당 전문가를 대상으로 심층인터뷰를 실시하였다. 분석 결과, 공동보존서고는 보존시설에 대한 공유에서 공유 장서(shared collection)와 공유 이용(shared use)으로 확대 발전된 것으로 나타났다. 하지만 장기적인 공동관리를 위한 시스템 구축 및 초기 예상보다 빠른 보존공간의 한계에 따른 이관자료지침수립 및 공동장서개발 정책 수립 등의 필요성이 제기되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.665-676
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• 2022

최근 유통업계에서 이커머스 시장이 확산되어 왔고, 코로나19 영향으로 사회적 거리두기 조치가 시행되면서 온라인 대형마트의 거래량도 급증하였다. 본 연구에서는 온라인 대형마트 배송기사들의 근로환경을 살펴보고, 최근 온라인 대형마트의 매출액 증가 추세로 증가한 배송물량을 감당하는 과정에서 인지한 근로환경 변화가 일자리만족도에 미치는 영향 요인을 파악해 보고자 하였다. 총 324건의 응답내용에 대해 기술통계, 특성별 차이검증, 요인분석, 위계적회귀분석방법 등을 적용하여 분석한 결과, 온라인 대형마트 배송기사들의 일자리만족도는 전반적으로 낮게 나타났고, 장시간노동이 만연한 상황으로 확인되었다. 또한, 근로환경 변화상황은 업무강도변화와 근로조건변화로 구분되었으며, 이는 모두 일자리만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타나, 온라인 대형마트 배송기사들의 근로환경 개선 및 일자리만족도에 영향을 미치는 요인들에 관하여 장·단기적 개선방안을 모색할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.73-80
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• 2022

본 연구는 지난 20여 년간의 국내 소상공인 선행연구 280편을 주제어 네트워크와 LDA 토픽 모델링 분석을 통해 종합적으로 분석하고, 학계에서의 전반적인 시각과 동향을 살펴보았다. 핵심 주제어는 서로 상충 되지만 안정적이고 지속적인 성장을 위해서 필수적인 요소인 '영업'과 '보호'를 선정하였고, 7개의 토픽(토픽 1: 창업, 토픽 2: 디지털, 토픽 3: 세제, 토픽 4: 역량, 토픽 5: 상생, 토픽 6: 규제, 토픽 7: 자금)을 도출하였다. 분석 결과를 토대로, 소상공인들의 지속적인 성장과 발전을 위한 디지털 성숙도 향상의 필요성을 제기하였고, 소상공인들의 직면한 경제적 타격 문제 해결을 위해 범부처 차원의 대응과 새로운 정권 이후에도 존속될 수 있는 기능 수행 조직의 안정성을 제시하였다. 또한, 장기적, 신속성, 세밀성, 새로운 방식으로의 정부 지원 방향에 대한 주목과 선 허용 후, 규제를 하는 네거티브 방식으로의 유연한 접근을 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1-10
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• 2022

시각장애인들은 상품들에 대한 점자 정보와 지원 시스템의 부재로 인해 소매점을 이용하는데 어려움을 겪고 있다. 그에 따라 본 연구에서는 소매점 내 상품을 인식하고, 이를 음성으로 해설하는 시스템의 기본 알고리즘을 제안한다. 우선, 딥러닝 모델이 입력 이미지에서 손 객체와 상품 객체를 감지한다. 그리고 각 객체의 좌표 정보를 계산하여 손 객체와 가장 많이 겹치는 상품 객체를 찾는다. 그 상품을 사용자가 선택한 상품이라고 판단한 뒤, 해당 상품의 대한 영양 정보를 Text-To-Speech를 사용하여 읽어준다. 평가 결과, 학습 모델의 성능이 높은 것을 확인하였다. 본 알고리즘은 시각장애인의 소매점 이용을 지원하는 시스템 구축에 적극적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권5호
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• pp.139-146
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• 2022

최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.56-63
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• 2021

가속화 되고 있는 노령화로 인해 장노년층의 디지털 격차 문제는 점점 심화되고 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 스마트 기기 활용 교육이 이루어지고 있지만 기존 강사 대면 교육의 한계와 장노년층의 학습적 특징 등으로 큰 효과를 기대하기는 어려운 실정이다. 이에 장노년층을 위한 휴머로이드 로봇을 활용한 디지털 교육 콘텐츠가 개발되었다. 본 연구에서는 로봇을 활용한 디지털 교육의 사용성을 평가하기 위하여, 먼저 교육 콘텐츠의 사용성을 분석하고, 그 측정지표를 효율성, 이해성, 운영성, 학습성 그리고 만족성으로 정의하였다. 그리고 각 측정지표의 측정방법을 개발하여, 이를 기반으로 기존 대면 교육과 로봇을 활용한 교육의 사용성 평가를 실시함으로써 로봇 활용 교육의 사용성을 검증하고, 그 활용 영역의 확대 가능성을 확인하였다. 발전하고 있는 로봇 기술을 다양한 분야에 성공적으로 적용하기 위해서는 로봇 활용 콘텐츠의 사용성 검증이 필수적이며, 이러한 측정지표 및 측정방법에 대한 연구는 그 기초가 될 것으로 기대된다.