• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.554-566
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• 2017

우리나라는 방송법 등을 통해 방송이 특정정당이나 후보자에 대해 정치적 중립을 유지하도록 하고 있다. 그러나 박근혜 대통령 탄핵과 관련해 MBC와 JTBC는 보수와 진보로 양분돼 보도함으로써 공정성에 대한 논란이 일었다. 이러한 논란을 실증적으로 살펴보기 위해 탄핵이 인용된 날부터 일주일간 양 방송사의 저녁종합뉴스의 아이템 수 변화, 주제의 편향성, 뉴스 프레임을 등 3가지 측면을 분석하였다. 연구결과 JTBC와 MBC의 관련 보도는 양적으로 현저한 차이를 보였고, JTBC는 촛불집회 쪽에, MBC는 태극기집회 쪽 관련 주제를 집중적으로 보도했다. 뉴스 프레임 측면에서 MBC는 탄핵인용 관련 보도에서 박근혜 대통령과 이를 옹호하는 태극기집회 참여자들 쪽에서, JTBC는 반대로 반 박근혜 대통령과 탄핵의 정당성을 주장하는 촛불집회 참여자 입장에서 보도한 것으로 나타났다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.95-104
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• 2015

행맨, 크로스퍼즐, 매칭등과 같은 많은 영어 단어 학습용 게임들이 보드 형태 또는 컴퓨터 게임 형태로 개발되었다. 이들 컴퓨터 게임 대부분은 전략형 게임 플레이를 채택하기에 이런 스타일의 게임을 좋아하지 않는 학습자들에게는 게임의 고유 특성인 즐거움을 주는데 한계가 있다. 본 논문에서는 청소년 및 성인 대상의 1인용 자동차 주행 게임을 중심으로 새로운 영어 단어 암기를 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템의 핵심인 자동차 주행 게임에서 학습자는 차를 운전하면서, 트랙 상에 아이템처럼 나타나는 영어 단어 텍스트와 충돌하여서 점수를 획득하게 된다. 학습자는 화면상에 노출된 영어 단어를 주행 중에 지속적으로 보면서, 영어 단어를 뇌리에 새기게 된다. 우리의 실험 결과, 우리의 게임을 통한 영어 단어의 기억 효과는 만족할 수준이고, 학습 도구로서의 본 시스템에 대한 만족도도 높았다. 또한 기본 영어 단어 학습용 게임들이 이미 알고 있는 단어 대한 기억 강화에 적합하지만 우리의 게임은 새로운 단어 암기에도 사용할 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.3-14
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• 2010

온라인 게임의 역사는 다른 게임들에 비해 짧은 역사를 가지고 있는데 반해 많은 성장과 결과를 보였다. 그 중 캐릭터 커스터마이징 시스템은 온라인 게임을 이루고 있는 다른 요소들에 비해 상대적으로 많은 발전을 이루지는 못했다. 커스터마이징 시스템이 상대적으로 많은 발전을 이루지 못한 데에는 당시의 그래픽 기술력문제가 큰 영향을 주었다. 하지만 그래픽의 발전과 함께 사용자들의 풍부한 표정에 대한 욕구 수요가 가능해 졌으며, 캐릭터 얼굴 변환 아이템이 새로운 수익을 창출할 정도로 근래에 나오는 커스터마이징 시스템은 자유도 높은 시스템으로 만들어지고 있다. 본 논문에서는 높아진 자유도만큼 개성 있는 캐릭터들이 다양하게 만들어 질 수 있도록 사람의 인상을 연구하고 분석하는 학문인 관상학을 근거로 아이온 커스터마이징 시스템을 분석하여 발전적인 캐릭터 커스터마이징 시스템 구성을 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.687-692
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• 2004

본 논문은 낮은 대역폭, 장시간의 지연, 그리고 잦은 네트워크 단절로 인한 정보 서비스 공백에 대한 모바일 컴퓨팅 환경의 문제점들을 해결하기 위하여 협업추천 모형에 의한 효과적인 캐시 적재 기법을 제안하였다. 효과적인 캐시 적재가 모바일 클라이언트의 이러한 문제점들을 해결하기 위한 적절한 방법이 된다는 기존의 연구는 많이 진행되어 왔다. 하지만 모바일 컴퓨터의 요구에 대한 이력 정보만을 이용한 기존의 연구는 모바일 클라이언트가 필요로 하는 모든 정보 요구를 만족하지 못하였다. 특히 저장 공간의 제약을 갖는 모바일 컴퓨터의 한계 때문에 더욱 큰 어려움을 갖게 되었다. 본 연구에서는 모바일 클라이언트의 이력 정보에 대하여 협업추천 모형을 적용한 캐시 적재 기법을 제안하여 적은 캐시 용량만으로도 모바일 클라이언트의 정보 요구를 만족하는 아이템들을 서비스할 수 있도록 하였다. SAS E-Miner를 이용하여 모의실험 데이터를 생성하여, 제안 모형의 성능 평가를 위한 실험을 수행하였다. Cache hit ratio를 이용한 객관적인 성능 평가를 통하여 제안된 모형의 성능을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.47-57
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• 2009

협업에 의한 태그 작성 시스템은 소셜 네트워크에서 다양한 공유 콘텐츠에 사용자가 태그를 부착할 수 있도록 허용하는데, 이러한 태그들은 본인뿐만 아니라 모든 커뮤니티 사용자들이 콘텐츠를 이용하는데 유용함을 준다. 협업 태그 기반의 추천에서는 사용자와 항목, 그리고 태그로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데, 이 데이터는 일반적으로 사용자와 항목으로 이루어진 2차원 데이터에 비하여 더 방대한 반면, 희소성(Sparsity)이 더 높다. 따라서 기존의 협업 필터링 기법을 바로 적용하는데 어려움이 많다. 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)은 관찰된 값을 설명하는 잠재된 특징(요인)들을 밝히고, 이를 이용해서 문제를 해결하기 위한 모델로서 최근 협업 필터링에서도 성공적으로 적용되고 있으나, 모델을 학습하거나 개선하는 단계에서는 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 잠재 요인 모델을 3차원 협업 태그 데이터에 적용하기 위해서는, 계산이 복잡한 협업 필터링 모델 수립의 어려움을 극복해야 한다. 이 논문에서는 사용자가 항목에 대해 사용한 태그들을 사용자 및 항목에 대한 잠재요인으로 간주하여 직관적인 모델을 수립하고, 사용자의 아이템에 대한 선호도를 결정하는 여러 가지 방법들을 제안하고, 실제 협업 태그 데이터를 이용하여 이들을 비교 평가한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제46권4호
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• pp.5-25
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• 2012

본 연구는 정보공유공간의 품질 측정지표 개발을 위한 설문항목 개발을 목적으로 하였다. 정보공유공간은 도서관 이용자들이 다양한 교육, 연구, 문화 활동을 경험할 수 있는 물리적, 기술적, 지적 공간으로, 최근 도서관 이용자간의 지식 공유와 상호관계를 장려하기 위하여 인기를 얻고 있다. 또한 정보공유공간은 협업활동, 학습, 휴식을 위한 공간을 제공하는데, 이러한 장점과 유용성에도 불구하고 명확히 정보공유공간의 품질에 대한 측정도구가 없다. 여기에서는 도서관 이용자의 정보공유공간에 관한 인식과 정보공유공간에 대한 인지된 품질에 영향을 미치는 요소들을 추출하기 위하여 심층면담, 선행연구 대조 및 사전조사를 수행하였다. 선행연구와 설문 초기 아이템은 분류와 클러스터링을 통하여 데이터 내의 주요 개념이 도출되었다. 그 후 사전조사를 통하여 예비 설문문항의 타당도가 검증되었다. 연구의 의의는 도서관 서비스 품질평가에 대한 연구의 영역을 확장시키고 이용의도를 고려한 새로운 평가 체계를 제시한 점이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.707-712
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• 2017

데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 추천 시스템(recommender system)은 영화, 도서, 음악 등 다양한 산업에서 관심을 받고 있고 연구 대상이 되고 있다. 추천시스템은 사용자들의 과거 선호도 및 클릭스트림(click stream)을 바탕으로 사용자에게 적절한 아이템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 대표적인 예로 넷플릭스의 영화 추천 시스템, 아마존의 도서 추천 시스템 등이 있다. 기존의 선행 연구는 협업적 여과, 내용 기반 추천, 혼합 방식의 3가지 방식으로 크게 분류할 수 있다. 하지만 기존의 추천 시스템은 희소성(sparsity), 콜드스타트(cold start), 확장성(scalability) 문제 등의 단점들이 있다. 이러한 단점들을 개선하고 보다 정확도가 높은 추천 시스템을 개발하기 위해 실제 온라인 기업의 상품구매 데이터를 이용해 factorization machine으로 추천시스템을 설계했다.

• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.30-39
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• 2020

5G 이동 통신 서비스가 제공됨에 따라 다양한 서비스를 초저지연으로 사용자에게 제공하려는 노력이 진행되고 있다. 이는 네트워크 코어에서 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 대신에 사용자 인근에서 고성능 컴퓨팅 서비스를 제공하는 에지 컴퓨팅에 대한 관심을 불러 일으키고 있다. 본 논문은 에지 컴퓨팅의 실현을 위한 필수 장비인 마이크로 데이터센터의 운영 및 관리 방안을 제시한다. 먼저, 에지 컴퓨팅의 기능 구조와 배치 방안을 제시한다. 다음으로 에지 컴퓨팅을 위한 마이크로 데이터센터의 요구사항과 이에 따른 운영 및 관리 방안을 제시한다. 마지막으로 마이크로 데이터센터의 자원을 효율적으로 관리하기 위해서 수집 및 감시해야 하는 자원 관리 아이템을 제시하고, 에너지 효율을 측정할 수 있는 성능 지표를 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.271-276
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• 2020

본 연구에서는 게임 캐릭터의 조형적 형태가 플레이어의 몰입에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대해 알아보기 위해 현재 국내에서 가장 많은 접속자를 기록하는 MMO 슈팅게임인 '배틀 그라운드' 와 MOVA 게임인 '리그 오브 레전드'를 중심으로 캐릭터의 조형적 특성을 비교하여 분석해 보았다. 분석 결과는 빠르게 진행되는 슈팅게임보다는 스토리텔링이 중요한 요소인 MOVA 게임이나 MMORPG 게임에서 캐릭터의 형태가 플레이어의 몰입도에 영향을 더 크게 주는 것으로 나타났다. 특히 캐릭터에 아이템을 더해주면서 레벨업을 시키는 게임의 경우에는 신체 비례가 일반적인 사람의 비율보다 길어진 8-9등신의 형태가 주류를 이루고 있음을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1643-1651
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• 2014

소셜네트워크서비스(SNS)는 사용자들이 자신들의 정보를 가족, 친구, 그리고 소속단체원들과 공유하는 것을 가능케 해 준다. SNS 상의 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있는 추세다. 특히 페이스북은 연예오락(영화, 음악, TV쇼 등)과 관련된 흥미로운 기능을 채택해 오고 있다. 그러나 페이스북은 사용자들에게 관심 아이템을 추천할 때 필요한 사용자들의 시간, 장소, 소셜 상황 등 상황적 정보는 고려하지 않고 있다. 따라서 이 논문에서 사용자들이 언제, 어디서, 누구와 영화를 보는지 등에 대한 다양한 상황적 정보의 통합에 기반을 둔 영화 추천 접근법을 제안 하고자 한다. 또한 두 명이 함께 영화를 관람하러 갔을 때 동시에 만족할만한 영화 추천 방법을 제안한다. 실험을 위해 사용자들의 영화관람 내용을 기록하고 이에 기반을 두어 적절한 추천 영화를 소개해 줄 수 있는 'MyMovieHistory'라는 페이스북 응용프로그램을 개발하였다.