• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.7-14
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• 2016

본 연구는 인터넷 방송 중 게임을 전문적으로 하는 미국의 Twitch TV(트위치 TV)에서 나타나는 인기 채널을 분석한다. 현재 한국에서 인터넷 방송은 아프리카가 실질적 독점을 하고 있으나, Twitch TV는 전 세계적으로 인기가 높으며 현재 한국에서 영향력을 확대하기 위해 노력 중에 있다. 구체적으로 본 연구는 1월부터 6월까지 매주 금요일 9시에 Twitch TV에서 나타나는 국내(한국)와 해외의 인기 채널을 총 20회 조사한 뒤, 채널에서 나타나는 (1) 시청자(접속자) 수 (2) 게임의 출연수 (3) 게임의 장르 (4) 게임의 개발 국가의 차이점을 입체적으로 조사하였다. 인터넷 방송은 지상파 TV와 달리 시청률의 개념은 없지만, 채널에 연결 된 접속자 수를 기반으로 인기 채널이 구별 될 수 있다. 이를 통해, Twitch TV의 특징을 연구하고, 더 나아가 인터넷 방송의 미래에 대해서도 토론한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.279-286
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• 2016

최근 남성들의 외모관리를 통한 이미지 개발에 대한 욕구가 강해짐에 따라 화장품 산업계는 남성들을 소비적이고 활동적이며 구매력 있는 고객층으로 높이 평가하며 남성을 주 소비층으로 무한 경쟁체제에 돌입하였다. 특히, 근래 경기침체로 인해 소비심리가 위축되는 상황에서 화장품 브랜드들은 남성들의 외모관리에 대한 정확한 인식과 그들이 뷰티 정보를 수용하는 매체들의 특징에 기반하여 효과적인 홍보 및 정보전달 전략이 필요하게 되었다. 이와 같은 사회문화적 맥락에서 본 연구는 20, 30대 젊은 남성들을 대상으로 헤어 관리, 피부 관리, 메이크업, 손발 관리, 성형 수술 등의 주요 외모관리 양식에 대한 인식과 정보수용매체의 특징을 분석하였다. 또한, 연구 결과로 밝혀진 정보 취득경로의 주요 매체인 TV CF와 실제 정보 획득의 주요 매체인 온라인 카페/블로그 간의 시공간적 분리 문제를 해결하기 위해 TV CF를 시청하면서 바로 관련 정보를 획득할 수 있는 TV CF 연동 데이터방송 서비스를 기획하고 데이터방송 국제표준인 MHP 기반 서비스 운영 방식을 고안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.543-548
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• 2021

이미지는 해상도가 높을수록 이미지를 시청하는 사람들의 만족도가 높아지며 초고해상도 이미지화는 컴퓨터 비전이나 영상처리 분야 중에서도 연구 가치가 꽤 높아지고 있다. 본 연구에서는 주로 딥 러닝 초 해상도 모델을 사용하여 저해상도 이미지 LR의 주요 특징을 추출한다. 추출된 특징을 학습 및 재구성하고, 고해상도 이미지 HR을 생성하는 재구성 기반 알고리즘에 중점을 둔다. 본 논문에서는 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR에 대하여 알아보도록 한다. SRCNN과 VDSR모델의 구조 및 알고리즘 프로세스를 간략하게 소개하고 개선된 성능평가 함수에서도 다중 채널과 특수한 형태에 대하여 알아보도록 하며, 실험을 통하여 각 알고리즘의 성능을 이해하도록 한다. 실험에서는 SRCNN 및 VDSR 모델의 결과와 피크 신호 대 잡음 비 및 이미지 구조 유사도를 비교하는 실험을 수행하여 결과를 한눈에 볼 수 있도록 하였다.

• 한국노년학
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• 제30권3호
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• pp.759-778
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• 2010

본 연구는 주거환경에서 IT 기술의 도입이 활발히 이루어지고 있는 현 시점에서 노인단독가구의 일상생활의 편리성 증진과 안전하고 자립적인 생활을 지원해줄 수 있도록 유비쿼터스 홈 서비스가 효과적으로 도입될 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 본 연구의 목적은 노인을 위한 전반적인 유비쿼터스 홈 서비스 요소를 규명하고 주택 내에서 노인의 일상생활 행태를 심도 있게 분석하였다. 또한 노인단독가구의 가구유형, 소득수준, 건강상태를 기준으로 노인단독가구를 유형화하고 유형별 생활행태 특성에 맞는 우선적으로 고려할 유비쿼터스 홈 서비스 요소를 도출하고자 하였다. 연구방법으로는 현장방문조사와 문헌분석, 노인거주자를 대상으로 한 심층적인 관찰 및 면접조사를 실시하였다. 주요 연구결과를 보면 조사대상 노인단독가구에게서 공통적으로 나타나는 생활행태 특성은 건강염려형, 규칙적 일상생활형, 약보관/복용중시형, 습관적TV시청형, 가족애착형, 물품방치형으로 파악되었다. 유형별로 특징적으로 나타나는 생활행태가 도출되었고, 최종적으로는 각 유형별로 특징적인 생활행태를 고려하여 우선 적용할 유비쿼터스 홈 서비스 요소가 제안되었다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권1호
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• pp.1-18
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• 2024

교사의 노티싱 역량은 교사의 수업 전문성을 나타내는 중요한 지표로서 다양하게 연구되었다. 그러나 수학 교사 교육 연구에서는 주로 예비교사의 노티싱을 조사한 사례가 많은 반면에 전문성을 갖춘 현직교사의 노티싱에 대한 연구는 드물다. 이에 본 연구에서는 전문성을 갖춘 현직 초등교사들의 노티싱 특징을 분석하는 데 초점을 두었다. 이를 위해 대학원에서 초등수학교육 전공 강의를 수강하는 초등교사 23인에게 (진분수)÷(자연수)의 원리를 지도하는 수학 수업 영상 한 차시를 시청하며 분석지를 작성하게 했고, 그 결과를 주목하기, 해석하기, 반응하기의 측면으로 자세히 분석했다. 연구 결과, 대다수의 교사들은 분수의 나눗셈 수업에서 수학적으로 중요한 측면을 선택적으로 주목하였고, 분수의 나눗셈 지도에 대한 교수·학습 원리를 토대로 자신이 주목한 현상을 해석할 수 있었으며, 나아가 구체적인 교수학적 대안을 제시하기도 했다. 이러한 연구 결과를 토대로 현직교사의 노티싱 신장을 위한 구체적인 시사점을 논의하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.577-582
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• 2006

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 기술을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 쉽게 찾아내고, 이를 자동 재구성함으로써, 영화 미학의 핵심 중 하나인 몽타주 기법을 사용자 중심의 관점에서 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 실시간 몽타주 시스템은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 이용해 사용자가 선택한 영상의 특징을 찾고, 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 이용해 데이터베이스에 있는 영상과 유사도를 비교함으로써, 빠르고 효과적으로 사용자가 원하는 영상을 검색할 수 있다. 또한 카메라 트래킹에 의해 실시간으로 사용자의 움직임 영상을 취득하고, 취득된 영상을 검색된 사용자의 영상과 함께 자동 재구성함으로써, 손쉽게 사용자의 의도에 맞춘 영상 재구성을 하게 된다. 본 시스템은 사용자가 일방적으로 영상을 시청, 감상하는 소극적 영상의 소비자에서 벗어나, 기존의 영상을 이용해 임의의 영상을 조합하고 자기 자신의 영상까지 실시간으로 개입할 수 있도록 함으로써, 영상을 새롭게 구성하고 영상 재생산의 적극적 주체가 되는 사용자 중심의 새로운 영화(뉴미디어)의 토대가 될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.761-766
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• 2005

본 논문에서는 교양 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위한 비디오 모델을 제안한다. 먼저, 교양 비디오의 효율적인 색인화와 검색을 위하여 교양 비디오를 의미 있는 단위로 분할하는 효율적인 장면 전환 검출 기법을 사용하였다 비디오가 대용량이며 장시간의 재생이 필요하다는 특징 때문에 전체 비디오를 시청해야하는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 교양 비디오의 개요를 추출하여 시청자들에게 시간을 절약할 수 있고, 비디오 선택의 폭을 넓히도록 하였다. 비디오 개요는 개요 생성 규칙을 설정하여 중요 이벤트가 발생한 장면들을 요약한 형태이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.781-784
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• 2019

최근 AI를 산업 서비스에 적용하기 위해 많은 회사들이 활발히 연구를 하고 있다. 아마존과 넷플릭스 같은 거대 기업들은 이미 빅데이터와 AI 머신러닝을 이용한 추천 시스템을 구현하였고 아마존은 매출의 35%가 추천에 의해 발생하고 넷플릭스 75%의 사용자가 추천을 통해 영화를 선택한다고 보고되었다. 이러한 두 기업의 높은 추천 효율성의 이유는 협업 필터링(Collaborative filtering)과 같은 다양한 추천 알고리즘과 방대한 상품 및 고객 행동(구매, 시청 등) 데이터 등이 존재하고 있기 때문이다. 기계학습에서 알고리즘 학습을 위한 데이터의 양이 많지 않을 경우 알고리즘의 성능을 보장할 수 없다는 것이 일반적인 의견이다. 방대한 데이터를 가진 기업에서 추천 알고리즘을 적극적으로 활용 및 연구하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 반면, 오프라인 및 여행사 기반에서 온라인 기반으로 영역을 차츰 확대하고 있는 항공 서비스 고객 데이터의 경우, 산업의 특성상 많은 회원에 비해 고객 1명당 온라인에서 활동하는 이력이 많지 않은 것이 특징이다. 이는, 추천 알고리즘을 통한 서비스 제공에서 큰 제약사항으로 작용한다. 본 연구에서는, 이러한 희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반의 추천 시스템을 통하여 제약사항을 극복하고 추천 효율을 높이는 방법을 제안한다. 고객의 최근 접속 이력 로그를 시간 기준으로 데이터 셋을 분할하여 추천 알고리즘에 반영하였을 때, 추천된 노선에 대한 고객의 반응을 추천 성능 지표인 CTR(Click-Through Rate)로 측정하여 성능을 확인해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.147-159
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• 2022

오늘날 다양한 소셜 미디어 플랫폼이 널리 퍼져 있고 사람들은 그들의 일상생활 속에서 밀접하게 그러한 플랫폼들을 이용하고 있다. 이에 따라, 많은 수의 구독자, 시청, 댓글 등을 보유한 인플루언서들은 우리 사회 속에서 큰 영향력을 가지게 되었다. 이러한 추세에 따라 많은 회사들은 그들의 상품과 서비스 판매의 촉진을 위한 마케팅 목적으로 인플루언서들을 적극 활용하고 있다. 본 연구에서는 게임 마케팅을 위한 비디오에서 인플루언서들의 스피치를 추출하고 텍스트화하여 이를 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 탐색적으로 분석한다. 분석에 있어, 성공한 마케팅 비디오와 실패한 마케팅 비디오를 구분하고 성공, 실패한 마케팅 비디오에서 인플루언서들의 언어적 특징들을 비교 분석한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권2호
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• pp.269-277
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• 2016

최근 들어 범교과 수업컨설팅을 중심으로 단위학교 차원의 교사 학습공동체를 구축하여 운영하는 사례들이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 단위학교 차원의 교사 학습공동체 활동의 하나인 범교과 수업컨설팅의 특징을 살펴보고, 중학교 과학수업에 대한 범교과 수업컨설팅의 효과를 탐구하려는 것이다. 이를 위해 3개 사례연구 중학교에서 관찰한 공개수업과 수업컨설팅 협의회 등에서 드러난 범교과 수업컨설팅의 특징을 분석하고, 참관한 과학수업에 대해 외부 전문가로 구성된 과학과 컨설턴트들이 사후에 수업동영상을 시청하고 별도의 수업컨설팅 협의회를 진행하였다. 연구결과에 따르면, 범교과 수업컨설팅을 받은 과학수업은 과학과 탐구실험을 텍스트를 읽어내는 형태로 진행하기도 하고, 학생들의 오개념이나 과학과의 정확한 용어 표현이 간과되는 수업이 진행되며, 수업목표 설정과 수업 진행, 수업 분량 등에서도 문제점이 발견되는 등의 특징을 보여준다. 결론 부분에서는 본 연구에서 논의한 범교과 수업컨설팅의 특징과 한계점에도 불구하고 여전히 범교과 수업컨설팅이 필요한 까닭을 살펴보았다. 또한, 범교과 수업컨설팅 진행 방식에서 발견되는 한계점을 보완할 수 있는 방안을 칭찬 위주 사후컨설팅에 대한 대안, 교과의 본질에서 벗어나지 않도록 범교과 수업컨설팅을 활용하는 방법, 컨설턴트의 권위에 대한 개선 방안 등의 측면에서 제안하였다.