• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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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.

• Journal of Korea Game Society
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• v.9 no.1
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• pp.33-41
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• 2009

In this paper we tried to figure out the types of real money trade of game items, and in order to study it we examined the Leveling System of MMORPG which is a perfect competitive market and how the closed structure of the game economy emits real money trade. The over production of the MMORPG's leveling system which is a perfect competitive market increases the amount of currency in circulation and then induces arbitrage due to mudfalation inside the game. In order to improve this problem, there are three methods of resolutions. The first is stabling the game economy by spontaneous order among the game users, but this is much local than the artificial order which takes a long time and evokes discrepance in MMORPG competitive characteristic. Secondly, legislational regulations from the government could improve the problem, but this method doesn't grant information or services as non-material labor in which it couldn't follow up the developing speed of the game market. Finally, delicate modulation among game items by the designer isn't possible to constrain them, and there is a limited reason that it couldn't control the increase of currency which is the main factor of arbitrage.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.8
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• pp.1561-1566
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• 2017

Due to the advances in machine learning and artificial intelligence technologies, many new services have become available. Among such services, recommendation systems have already been successfully applied to commercial services and made profits as in online shopping malls. Most recommendation algorithms in commercial services are based on content analysis or explicit feedback rates as in movie recommendations. However, many online shopping malls have difficulties in content analysis or are lacking explicit feedbacks on their items, which results in no recommendation system for their items. Even for such service systems, user log data is easily available, and if recommendations are possible with such log data, the quality of their service can be improved. In this paper, we extract implicit feedback like click information for items from log data and provide a recommendation system based on the implicit feedback. The proposed system is applied to a real in-service online shopping mall.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.34 no.3
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• pp.133-148
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• 2022

This study aims to explore the status and motives for using avatars and digital fashion items in the metaverse and to examine consumers' purchase satisfaction and future purchase intentions. We intend to provide implications for the development of avatars and fashion items, and the direction of the fashion industry and clothing education. For this purpose, the purchasing status, consumer motives for using avatars and digital fashion items, purchase satisfaction, and future purchase intentions were investigated, through a survey with 149 consumers aged 19 years or older, with the experience of using avatars. The results are as follows. First, the percentage of avatar ownership was high among women aged between 19 and 29, and those with low or high incomes. The younger group was more likely to make mobile phone purchases than the older group, and the older group was more likely to use credit cards. Even those respondents who owned avatars did not purchase frequently or spent a lot on items. On the other hand, in the case of fashion item purchases, the group spending more than 8,000 won was aged between 19 and 29, and the frequency and amount of purchases increased as income increase. Second, among the motives for using avatars and fashion items, the pursuit of pleasure had the greatest influence, and men paid more attention to self-expression through avatars than women. Third, the motive for vicarious satisfaction influenced purchase satisfaction, and the factors that influenced future purchase intention were vicarious satisfaction and stress relief. The results of this study suggests that avatars and fashion items should be developed considering factors that can relieve stress for all age groups, create a sense of unity among metaverse users, and provide satisfaction in a virtual world that is different from reality. In addition, education on how to use fashion items and consumption attitudes in education related to clothing life will be required.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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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.