• 벤처다이제스트
• /
• 제1호통권126호
• /
• pp.14-15
• /
• 2009

불황이다. 지금이야말로 벤처정신을 발휘해야 할 때다. 10년 전 IMF 위기를 벤처기업들이 앞장서서 돌파해 나갔듯이 다시 한 번 뭉쳐야 한다. 지금의 경제위기는 오히려 새로운 기회가 될 수도 있다. 이럴 때일수록 당당히 도전하는 진정한 벤처 정신이 빛을 발하기 때문이다. 독보적인 기술력 혹은 튀는 아이디어로 불황에도 대박을 터트리는 아이템이 있다. 불활에 강한 벤처 아이템들 어떤 것들이 있을까.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.113-122
• /
• 2019

본 연구에서는 게임 과금 유저를 기능성 아이템과 감성형 아이템 구매자, 두 집단으로 분류하여 이들의 과금에 대한 의사나 특성을 비교해 보았다. 통계 프로그램인 STATA MP를 사용하여 각 유저 집단의 독립 표본 t검정 확인 결과, 기능성 아이템을 구매하는 유저는 커뮤니티 지향성과 타 유저와의 상호작용을 중요시하는 경향을 나타냈다. 반면 감성형 아이템을 구매하는 유저는 디자인과 우월감, 그리고 그에 따른 과금 만족도가 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 게임사의 과금 정책 및 유료 아이템 설계에서 시사를 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
• /
• pp.1471-1474
• /
• 2003

MPEG-21 에서 정의된 멀티미디어 프레임워크 하에서 디지털아이템(Digital Item)이 이용자(User) 상호간에 교환되어지고 이용되어지는 상황이 MPEG-21 이 추구하는 궁극적인 목표이다. 이러한 디지털 아이템의 교환과 이용은 IPMP(Intellectual Property Management and Protection), 콘텐츠 취급과 이용, 사건보고(Event Reporting), 효율적인 망과 단말 자원 관리 둥 다양하고 복잡한 활동들을 수반하며 디지털 아이템의 식별과 관련 정보 기술(Description)을 바탕으로 이런 활동들을 효율적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 MPEG-21의 세 번째 부분인 디지털 아이템 식별(Digital Item Identification)의 일반적인 내용과 DⅡ RA(Registration Authority)에 대해 설명하고 타 식별체계 및 메타데이타 표준과의 관계와 응용분야에 대해에 대해 소개한다. 그리고 DⅡ의 개념을 이용한 식별시스템의 구성과 구축 방법에 대해 논의한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2002

본 논문에서는 PC의 GUI(Graphical User Interface)환경에서 임의의 아이템(items)에 관리에 관한 것이다. 임의의 아이템은 지적자료로서 책, 음악 CD, 영어 CD, 게임 CD와 같은 것이다. 임의의 아이템을 재청취하거나 재열람 할 때 찾지 못하는 경우가 자주 있다. 본 연구는 임의의 아이템을 관리하는데 사용될 수 있도록 설계된 예를 보여준다. 제시된 예는 교육용 VC＋＋(Visual C＋＋)프로그래밍 언어를 사용하였다. 임의의 아이템의 관리에 대한 논의와 응용프로그램은 데이터의 저장과 검색의 개발과정을 이해시키며 이로써 대규모 데이터 베이스의 설계에 대한 기본을 제공할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.137-143
• /
• 2018

본 연구는 한국 모바일 게임에서 게임 내 콘텐츠로 활용하고 있는 확률형 아이템의 사용성을 개선할 수 있는 인터랙션 디자인 연구이다. 현재 국내 모바일 게임은 지속적인 매출의 상승을 이어가고 있다. 하지만 그 중심에는 확률형 아이템 판매라는 모바일 게임의 대표적인 수익 모델이 있다. 확률형 아이템 사용의 문제점은 지속해서 제기되어 왔고, 현재 법적인 규제안까지 상정 되어있는 상태다. 확률형 아이템은 현재 모바일 게임 이용자가 아이템 사용 시 정확한 확률을 알 수 없으며 한탕주의와 같은 사행성을 표방한다는 우려도 있었다. 이러한 상황에서 확률형 아이템 사용성을 개선하기 위한 인터랙션 디자인을 연구하여 모바일 게임 이용자들에게 더 나은 게임 사용 경험을 제공하기 위해 사용자 온라인 설문과 심층 면접 조사를 시행했다. 연구 결과 확률형 아이템 사용 시 확률 정보를 직관적으로 제공하는 것이 사용자 경험을 높일 수 있다는 결과가 나타났다. 본 연구를 통해 확률형 아이템 사용 시 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위한 인터랙션 디자인 연구가 더욱 활발히 이루어질 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.427-435
• /
• 2009

사용자들은 웹 콘텐츠의 세부 내용단위인 메뉴, 로그인, 뉴스, 동영상 등 다양한 아이템에서 자신이 홍미있는 아이템을 찾아 읽고 아이템에 연결된 하이퍼렁크를 클릭한다. 모바일 디바이스처럼 작은 스크린에서는 데스크탑 기반의 웹 콘텐츠를 동시에 보여주기 힘들어 사용자는 좌우 또는 상하 스크롤링을 통해 아이템을 찾아 헤매는 검색의 불편함이 발생한다. 사용자가 자주 사용하거나 또는 원하는 아이템을 찾아 먼저 표현하여 모바일 인터페이스 조작의 불편함을 감소시킬 수 있다. 그러기 위해 웹 콘텐츠는 세부 내용단위인 아이템 별로 세그먼트되어야 한다. 기존 대부분의 세그먼트 알고리즘들은 웹 콘텐츠의 HTML 코드와 모바일 사이즈에 기반하여 세그먼트하고 있어 다양한 아이템들이 구조적으로 더욱 복잡하게 형성되고 있는 현대의 웹 콘텐츠에서 내용 단위인 아이템 블록으로 세그먼트하는데 여러 어려움이 있다. 본 논문에서는 데스크탑 웹 콘텐츠에서 내용 단위에 기반한 아이템 블록 추출을 위한 세그먼트 알고리즘을 제안한다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.249-263
• /
• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 디지털콘텐츠
• /
• 6호통권61호
• /
• pp.117-121
• /
• 1998

IP사업을 하려는 분들은 신문보기를 다이아몬드 같이 생각해야 좋은 아이템을 발굴할 수 있다. 지금 주위에서 돌아다니는 신문이 있다면 주의깊게 살펴보라! 다른사람의 눈에 띄지않는 사업아이템이 보일수도 있기 때문이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.903-908
• /
• 2007

휴대용 모바일 디바이스의 입력 장치로는 스타일러스나 터치 스크린의 채용이 가장 일반적이나, 이들 방식을 사용하기 위해서는 사용자는 두 손을 모두 사용해야 하는 불편함이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 가속도나 자이로 센서를 이용한 tilt navigation이 많은 관심을 받고 있다. Tilt navigation은 한 손으로 모바일 디바이스를 잡고 기울임으로써 원하는 기능이나 항목을 선택할 수 있는 장점이 있으나, 사용자에게 익숙하지 않아 아직 보편화 되지 않고 있다. 본 연구는 tilt navigation에서 사용자가 원하는 메뉴나 항목을 보다 쉽게 찾아 갈 수 있도록 메뉴 또는 항목 간의 이동 속도를 제어하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 목표 항목을 찾아 가는 과정에서 과거의 기울임 정보를 바탕으로 목표 아이템이 존재하는 범위를 설정하고, 항목 간의 이동 속도를 범위의 크기에 비례하도록 설정하여 사용자가 목표 아이템을 보다 편리하게 찾고 선택할 수 있도록 한다. 또한 본 연구에서는 가속도 센서를 장착한 PDA를 이용하여 기존의 tilt navigation과 제안하는 알고리즘이 적용된 tilt navigation과의 목표 아이템을 찾아가는데 걸리는 소요 시간을 비교하여, 제안하는 알고리즘의 효과를 보이고자 한다.