• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.651-655
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• 2007

카툰 렌더링 그래픽을 기반으로 한 온라인 RPG 게임인 마비노기에서는 게임이용자들이 염색 시스템을 통하여 의복아이템에 자신들이 원하는 색을 자유롭게 표현할 수 있다. 마비노기에서 색에 관련된 주목할 만한 현상은유행색이 존재하고 색에 따라 같은 아이템의 가격이 달라진다는 점이다. 유행색이 존재하는 것은 현실과 비슷하지만 같은 아이템이 색에 따라 가격이 달라지는 것은 현실에서는 보기 드물다. 이는 현실과 비슷하면서도 심리적인 속성이 다른 사이버공간만의 특징이라고 생각해 볼 수 있다. 따라서 마비노기에서 게임이용자들이 색을 선택하고 사용할 때 작용하는 심리기제가 존재할 것이라고 가정해 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 마비노기에서 색 선택 행동의 심리적 유형을 확인하고 유형별 특징을 알아보기 위해 자아존중감을 측정하였다. 예비 조사를 통해 게임이용자 20명과 온라인 인터뷰를 실시하여 색 사용 경험을 추출하고, 추출한 경험을 바탕으로 18문항의 색 선택 행동 문항을 구성하였다. 본 조사에서는 온라인 설문으로 129명의 게임이용자를 대상으로 색 선택 행동과 자아존중감을 측정하였다. 연구 결과 색 선택 행동은 4개의 요인-색채 둔감성, 유행추종, 개성표현, 캐릭터이미지와의 적합성-으로 구분되었다. 색선택 행동 4개의 하위 요인을 기준으로 군집분석한 결과 색 선택 행동 유형은 각각 색 분화형, 유행추종형, 색 둔감형으로 구분되었다. 색 선택 행동 유형과 자아존중감과의 관계에서는 자아존중감 하위 범주 중 부정적인 자기평가, 타인의 의견에 대한 걱정, 의존성의 세 가지 하위 범주에서 색 선택 행동 유형에 따른 차이가 유의미하게 나타났다. 한편 자의식 차원에서는 색 선택 행동 유형간 유의미한 차이가 발견되지 않았다. 유행추종형은 다른 두 유형에 비해 상대적으로 자아존중감 수준이 낮음을 확인할 수 있었다. 반대로 색 둔감형은 다른 두 유형에 비해 상대적으로 자아 존중감 수준이 높았다. 색 분화형은 유행추종형과 색 둔감형의 중간 수준의 자아존중감을 볼 수 있었다. 유행추종형은 자기의 외부에서, 색 둔감형은 자기의 내부에서 색과 관련된 자신에 대한 가치감의 소재와 근원을 찾는 특성이 있다고 해석할 수 있다. 본 연구는 온라인 RPG 게임에서 게임이용자들의 색 선택의 심리적 기제를 확인하고 색 선택 유형별로 자아존중감과의 관계를 확인함으로써 색 선택 행동의 심리적 기제를 밝히려는 기초연구라는 점에 의의가 있다. 추후에는 게임이용자들의 색 선택 행동을 보다 포괄적으로 이해하기 위해 게임이용자들이 가지고 있는 공통적인 색이미지와 개별적인 색이미지 및 색이미지의 심리적 구조를 알아보기 위한 색채감성연구가 필요할 것이다. 이러한 연구들은 게임을 제작할 때 캐릭터 디자인과 아이템 디자인에 어떠한 색을 사용해야 되는지 방향을 설정하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.215-218
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• 2007

모바일 환경에서는 상향링크와 하향링크의 대역폭이 비대칭적이며 전력이 한정되어 있기 때문에 효율적인 데이터 전송기술로 브로드캐스팅 방법이 연구되어 왔다. 브로드캐스트에서 인덱스를 사용하면 원하는 데이터가 언제 방송되는지를 알 수 있어 튜닝 시간을 줄이고, 전력의 소비를 줄이는 효과가 있다. 지금까지 연구된 싱글 채널 인덱스 기법들은 모든 데이터 아이템이 동일한 확률로 접근되는 flat 브로드캐스트 방송에 적합한 인덱스 기법들이다. 데이터 아이템에 대한 접근 확률이 편향되는 경우에는 멀티디스크 방송 기법을 사용해야 효과적이지만, 기존의 인덱스 기법들은 인덱스가 한 방송 주기 내에서 반복되어 방송되는 데이터 아이템을 가리킬 수 없기 때문에 멀티디스크 방송 기법에는 효과적이지 않다. 본 논문에서는 싱글 채널 인덱스 기법으로서 멀티디스크 방송에 적용되는 인덱스 기법인 MDEI (Multi-disk Exponential Index) 기법을 제안한다. 제안 하는 MDEI 기법은 각 디스크 별로 인덱스를 구성하기 때문에 데이터에 대한 접근확률이 편향되는 경우에 멀티디스크 방송을 기반으로 이 인덱스 기법을 사용하면 flat 브로드캐스트를 사용하는 다른 인덱스 기법을 사용했을 때보다 평균 접근지연시간 시간을 크게 줄일 수 있다. 실험 결과는 데이터에 대한 접근 확률이 편향된 환경에서 MDEI가 평균 접근지연시간에 있어서 매우 좋은 성능을 갖는 것을 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.33-41
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• 2009

본고에서는 MMORPG의 게임 재화 현금거래의 유형과 한계점 연구를 위해 먼저 완전경쟁시장 체제인 MMORPG의 레벨링시스템과 게임경제의 폐쇄구조가 어떻게 현금 거래를 발생시키는가를 살펴보았다. 완전 경쟁시장체제인 MMORPG의 레벨링시스템으로 인한 과잉 생산은 게임의 폐쇄적 경제구조로 인해 통화량의 증가로 이어지고 게임 내에서 머드플레이션이 발생하며 현금거래를 유발한다. 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법은 세 가지로 분류할 수 있다. 첫째는 유저에 의한 자생적인 질서를 통해 게임 경제를 안정시켜 개선하는 방법이 있으며 인위적이 질서에 비해 국지적이고 오랜 시간이 소요되며 MMORPG의 경쟁이란 속성에 위배된다는 한계를 지닌다. 둘째는 정부의 법제도에 의한 규제를 통한 개선이 있으며 서비스나 정보의 생산을 비물질노동으로 인정하지 않음으로서 새로운 유형의 게임이 계속 나타나는 게임 산업의 발전 속도를 맞추지 못하고 있다는 한계를 지닌다. 마지막으로 게임 디자이너에 의한 개선은 아이템의 세부적인 조정과 귀속시스템, 아이템 공급량 조절등의 게임디자인을 통해 이루어지며 게임 디자이너에게 강제할 수 없으며 현금거래가 발생하는 원인인 통화량의 증가를 조절할 수 없다는 한계점을 지니고 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1561-1566
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• 2017

기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권3호
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• pp.133-148
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• 2022

이 연구의 목적은 메타버스에서 아바타와 패션아이템을 구매하는 행동이 어떤 이용동기와 관련이 있는지를 밝히고, 구매만족도와 추후 구매의사에 대해 알아보는 데 있다. 이를 통해 아바타와 패션아이템 개발 및 패션산업과 의류교육의 방향성을 위한 기초자료를 제시하고자 한다. 이를 위하여 만 19세 이상 아바타를 보유하고 있는 149명을 대상으로 아바타와 패션아이템 구매실태와 이용동기, 구매만족도, 추후구매의사를 조사하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 아바타 소유 비율은 여성, 19세~29세, 소득이 낮거나 아예 높은 경우 높게 나타났다. 연령이 낮은 집단은 모바일폰으로 구매하고, 연령이 높은 집단은 신용카드를 사용하는 경향이 있었다. 응답자들은 아바타를 보유하고 있었어도 구매빈도나 지출 금액이 많지 않았다. 반면, 패션아이템 구매에서는 구매금액이 8,000원 이상 소비하는 집단은 19세~29세였고 소득에 따라 구매빈도, 구매금액이 높아지고 있었다. 둘째, 아바타와 패션아이템 이용동기 중 쾌락추구는 가장 큰 영향력을 미쳤고, 남성은 여성보다 아바타를 통한 자기표현에 신경을 썼다. 셋째, 대리만족 동기는 구매만족도를 높였고 추후 구매의사를 높이는 요인은 대리만족과 스트레스 해소였다. 이를 통해 장기적으로 모든 연령층이 함께 스트레스를 해소할 수 있고, 메타버스 이용자간에 동질감을 느낄 수 있게 하고, 현실과는 다른 가상세계에서의 만족감을 줄 수 있는 요인을 고려하여 아바타와 패션아이템이 개발되어야 할 것이다. 그리고 의생활과 관련된 교육에서 패션 아이템을 활용할 수 있는 방안 및 소비태도에 대한 교육이 필요할 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.274-275
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• 2010

디지털 기술의 발달로 콘텐츠 서비스 방식에 대한 융복합화 현상이 두드러진다. 플랫폼, 네트워크, 디바이스 등의 발달과 함께 이루어지는 서비스 방식의 다양화는 콘텐츠 제작 및 소비에 있어 사용자의 참여를 가속화시킨다. 최근 들어 동영상 콘텐츠에 양방향성의 특징을 반영하는 서비스가 주목받고 있으며, 이에 따라 양방향 동영상의 확장된 비즈니스 모델을 고려한 신규 서비스 운용 모델이 요구된다. 이에 본 논문은 전자상거래를 지원하기 위한 기본 비즈니스 모델인 Imprimatur Business Model을 기반으로 양방향성이 반영된 동영상 비즈니스 모델을 재정의하고 그 운용에 필요한 구성 요소를 도출하였다. 서비스 운용 모델은 생성, 처리, 소비의 단계를 갖는다. 각 단계별로 세부 운용 요소를 설계하여 운용 시스템과의 연결성을 고려하였다. 이는 XML 다이어그램으로 표현되었으며 디지털 아이템의 생성, 처리, 소비에 필요한 기능을 제어하고 처리할 수 있도록 하기 위해 각 단계별 생성자(creator)와 핸들러(handler)를 정의하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.82-84
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• 2003

소프트웨어는 개발단계에서부터 유지/보수단계에 이르기까지 끊임없이 변경되며 하드웨어와 달리“변하기 쉬운 특성”과“눈에 보이지 않는 특성”을 가지고 있어 소프트웨어의 형상관리를 어렵게 한다. 소프트웨어 형상 관리를 용이하게 하고 이를 통해 개발 생산성을 높이기 위해 많은 소프트웨어 하우스에서는 형상 관리 도구를 도입하여 소프트웨어 개발에 이용하고 있다. 그러나 도입된 형상 관리 도구의 활용 형태를 보면 대부분 버전 관리 부분인데 이는 개발자들이 변경 정보를 충실히 작성하지 않으면 형상 아이템의 버전만 관리될 뿐 실질적인 변경 정보는 각 버전의 비교를 통해서만 알 수 있다. 따라서 본 논문은 형상 관리 아이템 중 코딩 표준에 따라 작성되는 소스 코드를 대상으로 새로운 버전이 생성될 때마다, 변경 정보를 소스 코드로부터 추출하여 자동으로 형상 관리 도구의 버전 관리 정보로 등록하여 관리함으로써 소스 코드와 형상 관리 도구의 버전 정보를 통합하여 관리하는 방안을 제시하고자한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.355-356
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• 2017

KISTI가 대기업 고객을 대상으로 수행하던 유망아이템 발굴 지원 사업은 2008년 중소기업을 대상으로 확대된 이래, 지난 2016년에는 벨류체인에 기반한 모델로 다양 화 되었다. 본 연구는 상호작용에 기반한 유망아이템 발굴이 가지는 영향력을 비교 분석하여, 매출증대 등 직접 효과 중심으로 평가되던 동 사업이 가지는 다양 한 간접 성과를 검토할 수 있는 기회를 제공하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.381-383
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• 2012

협업필터링은 지금까지 많은 추천시스템 연구에서 비교대상이 되거나 더 좋은 추천시스템 방법론을 개발하기 위해서 응용되고 있다. 일반적으로 협업필터링 기법은 명시적으로 관찰된 사용자들의 행동을 기반하는 방법이다. 본 연구에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 이용해 사용자와 추천 대상이 되는 아이템의 숨겨진 특성을 추출하고, 이를 협업필터링기법에 응용했다. 영화 추천시스템 구축을 위한 실험에서, 사용자의 선호도는 다양한 영화 장르를 선호하는 비율로 나타난다는 가정(사용자기반)과 영화 또한 장르의 비율로 표현이 된다는 가정(아이템기반)을 했다. 이러한 가정을 토대로 사용자 사이와 영화 사이 간의 유사도를 정의하고, 협업필터링에 적용했을 때, 전통적인 협업필터링 기법보다 뛰어난 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.109-111
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• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.