• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.2
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• pp.45-56
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• 2011

The concept, means, value chain, the persons concerned and possible issues of game item trading in cash are analyzed in this study. The trading is characterized by not only being performed with its own unique business model but also causing issues related to delicate social problems, such as digital contents distribution, work place and gambling. The way of game item trading in cash and its value chain have been changed with game market growth for the past years. I analyzed in this article the new concept of game item trading in cash that is different from the past. Also, analysis on several issues related to game item trading in cash is conducted.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2017.04a
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• pp.41-41
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• 2017

연구에서는 기존의 업종구분 없이 창업보육센터의 서비스와 입주기업의 성과와의 상관관계 분석과 관련된 연구들을 문화콘텐츠 분야의 기업 관점에서도 유의미한지 재 검증해보고, 또한 문화콘텐츠 기업의 특성상 아이템의 사업성이 입주기업의 성과에 유의미한 영향을 미치는지에 대해 검증하고자 한다. 그래서 문화콘텐츠 분야의 창업보육 시 필요한 서비스를 발굴하고 빠르게 변화하는 문화콘텐츠 시장의 성장에 따른 아이템의 사업성 평가에 따른 차별화된 창업보육 서비스를 통해 성과가 도출될 수 있도록 체계적이고 합리적인 문화콘텐츠 분야의 창업보육시스템 구축의 중요성에 대해서 논의하고자 한다. 실증분석을 위하여 설문조사는 경기도 문화콘텐츠분야 창업보육센터 입주기업을 대상으로 설문을 실시하였고, 설문 데이터의 실증분석 방법으로는 SmartPLS 2.0를 이용해 빈도분석(頻度分析), 신뢰도분석(信賴度分析), 그리고 구조모형을 통하여 가설검증을 실시하였다. 가설검증을 통해 분석한 결과를 다음과 같다. 첫째, 경기도 문화콘텐츠 분야 창업보육센터의 지원서비스 수준이 창업아이템의 사업타당성에 미치는 영향을 분석한 결과에서는, 공간 및 부대지원서비스, 경영지원서비스, 기술지원 서비스는 창업아이템의 사업타당성에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 인적지원 서비스 및 마케팅 지원 서비스는 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다. 둘째, 경기도 문화콘텐츠 분야 창업보육센터의 지원서비스 수준이 입주기업의 성과에 미치는 영향을 분석한 결과에서는, 공간 및 부대지원 서비스, 인적지원 서비스 및 마케팅지원 서비스는 입주기업의 재무적 성과에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었으나, 경영지원 서비스, 기술지원 서비스는 입주기업의 재무적 성과에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 공간 및 부대지원 서비스, 경영지원 서비스, 인적지원 서비스 및 마케팅지원 서비스는 입주기업의 비재무적 성과에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었으나. 기술지원 서비스는 입주기업의 비재무적 성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 경기도 문화콘텐츠 분야 창업아이템의 사업타당성이 입주기업의 성과에 미치는 영향을 미치는 것을 분석한 결과 창업아이템의 사업타당성이 입주기업의 성과(재무적,비재무적) 성과에 모두 영향을 미치는 중요한 요소임을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.8 no.1
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• pp.80-90
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• 2003

Today, thanks to the spread of Internet and the development of various multimedia technologies, broadcasting environment is changing in a way to merging broadcasting and communication environment. In such a new environment, transparent delivery and interoperability between different technologies become an important issue. In ISO/IEC MPEG meeting, MPEG-21 has been established. In MPEG-21, it is discussed actively about big picture to build an infrastructure for the delivery and consumption of multimedia contents. In this paper, we have applied Digital Item in MPEG-21 to broadcasting contents. Broadcasting Digital Item is generated using MPEG-7 MDS for the description of resources as well as Digital Item Declaration, and Digital Item Identification. Furthermore, we develop Digital Item generation system and parsing system. In experiment, we verify the usefulness of Broadcasting Digital Item by generating an education video contents and consuming it at different user environments.

• Vending industry
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• v.10 no.2
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• pp.80-83
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• 2010

아이디어도 좋다. 시장성도 좋아 제품을 내놓자마자 인기를 끈다. 소량 다품종 영역의 특수자판기가 이런 흐름을 타기는 쉬운 일이 아니다. 보통 10개의 제품이 있다하면 7~8할은 실패하기 마련인 게 특수자판기 세계이다. 그런데 힘들게 인기상품의 범주에 들었음에도 불구하고 대외 악재 때문에 실패를 봐야했던 아이템이 있다. 한때 어린이들을 대상으로 큰 인기를 끌었던 달고나 자판기가 바로 그것. '사탕과자', '뽑기'를 만들어 먹을 수 있는 제품 컨셉은 시장이 어필을 했으나 기본적으로 자판기가 가장 중요시해야할 사회적 책임을 등한시 한 탓에 시장에 철퇴를 맞는 아픔을 맛봐야 했다. 비운의 아이템으로 끝난 달고나 자판기는 자판기 마케팅에 있어 어떤 시사점을 남겼는지를 살펴봤다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.307-311
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• 2003

개인화된 추천시스템(recommendation system)은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 고객의 취향에 맞는 아이템(상품, 기사, 컨텐츠 등)을 추천하는 시스템이다. 이러한 추천시스템에서 가장 중요한 것은 고객의 특성을 정확히 파악하여 가장 적절한 아이템을 추천해 줄 수 있는 능력이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 추천시스템을 위해 제안된 여러 알고리즘들을 소개하고 그 특징들을 비교하였으며, 연관성규칙발견과 군집분석을 이용한 추천시스템 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 그 결과를 살펴보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.363-366
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• 2016

추천 기법은 개인의 관심사와 상황을 고려한 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 소비과정에서 발생하는 부하를 줄여주고 정보 소비의 효율성을 증대시키는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 온라인 소셜 네트워크의 경향을 반영한 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 기법을 제시한다. CB 기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN 기법의 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰 (non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN 기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보의 추천에 초점을 두며, 정보 선정과정에서 개인의 온라인과 현실(real world)에서의 사회 활동 정보를 모두 활용하여 더육 더 개인화된 가치 정보를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.247-250
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• 2004

지금까지의 라디오는 대부분 음성중심의 프로그램을 전송하였지만 DMB로 개념화되는 라디오와 디지털 기술의 접목은 지금까지 제한적이던 멀티미디어데이터서비스를 확대시키면서 라디오에 시각성을 부여하고 있다. 라디오에 부여되는 시각성은 지금까지의 청각성보다 훨씬 중요한 의미를 가지게 되었다. 이런 추세에 맞춰서 방송 서비스에 대한 멀티미디어데이터서비스 검색 시스템도 시각성을 중심으로 새롭게 재구성되어야 할 필요성이 대두되었다. DMB서비스는 제공되는 콘텐츠에 대해 각기 다른 콘텐츠 정보가 존재하고 이러한 정보를 이용하여 사용자가 원하는 서비스를 비친, 검색하는 방법으로 변화하여야 한다. 본 논문에서는 DMB MOT를 이용하여 MPEG-21 디지털 아이템 메타데이터를 전송하고, 전송된 메타데이터를 이용하여 단말기에 사용자가 원하는 디지털 아이템의 정보를 보여줄 수 있는 브라우징 시스템을 설계하고자 한다.

• Asia Marketing Journal
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• v.11 no.2
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• pp.73-96
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• 2009

In this paper, authors focused on the difference between successful and unsuccessful items in terms of the innovation and imitation parameters of Bass diffusion model. Each item was scraped by members directly from the minihompies they visit. Top 50 items in terms of total number of adoption are classified as successful items and the 50 items whose total number of adoption was just below the average are classified as unsuccessful items. In particular, authors are interested in investigating the role of influentials in the diffusion process. Influentials are defined as those people whose network centrality (Indegree, Outdegree, and Betweeness centrality) was larger than the mean centrality in their social network. Figure 1 shows the plots of number of scraping, cumulative scraping, indegree, outdegree and betweenness of the people who scraped the most popular item among 100 items.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2016.04a
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• pp.157-159
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• 2016

이 연구의 목적은 소자본 외식업소 창업시 사전 준비단계 요인들의 필요성과 그 효용성을 알아보는 데 연구목적을 세우고, 서울 및 경기지역에 소재하고 있는 외식업체 창업자들을 대상으로 전문조사원이 설문조사를 실시하여 수집된 자료를 spss(통계 패키지 프로그램)를 활용하여 분석하였다. 창업전 준비단계별 중요성 평가와 경영성과 간의 관계를 규명함으로써 새로 소자본 외식업소 창업을 하고자 하는 예비 창업자들에게 좀 더 효율적인 정보를 제공하고자 한다. 연구 결과, 창업준비성 요인인 창업교육, 창업동기, 업종경험, 자금조달 능력,사업자 역량, 가족의 동의, 창업자의 건강이 타 요인 대비 더 많이 강조되었으며, 창업준비성 요인에 대한 경영성과 우수집단의 중요성 평가가 저조집단 대비 통계 적으로 유의미하게 높았다. 업종(아이템) 선정 요인인 아이템과 창업자, 창업자금, 입지와의 적합성, 수명주기, 향후 발전성, 유행성, 노동력 공급의 용이성이 타 요인 대비 더 많이 강조되었으며, 아이템 선정 요인에 대한 경영성과 우수집단의 중요성 평가가 저조집단 대비 통계적으로 유의미하게 높았다. 상권내 입지분석 요인인 경쟁점포, 유동인구, 교통 편리성, 주목성, 가시성이 타 요인 대비 더 많이 강조 되었으며, 상권내 입지분석 요인에 대한 경영성과 우수집단의 중요성 평가가 저조집단 대비 통계적으로 유의미하게 높았다. 이 같은 결과는 여러 준비단계 중 특히 창업준비성 요인과 아이템선정 요인, 상권내 입지분석 요인이 중요하며, 이는 장기적으로 안정된 경영을 뒷받침해주는 요인임을 시사한 것으로 볼 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.1
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• pp.67-74
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• 2015

In recent years, frequent itemset mining for considering the importance of each item has been intensively studied as one of important issues in the data mining field. According to strategies utilizing the item importance, itemset mining approaches for discovering itemsets based on the item importance are classified as follows: weighted frequent itemset mining, frequent itemset mining using transactional weights, and utility itemset mining. In this paper, we perform empirical analysis with respect to frequent itemset mining algorithms based on transactional weights. The mining algorithms compute transactional weights by utilizing the weight for each item in large databases. In addition, these algorithms discover weighted frequent itemsets on the basis of the item frequency and weight of each transaction. Consequently, we can see the importance of a certain transaction through the database analysis because the weight for the transaction has higher value if it contains many items with high values. We not only analyze the advantages and disadvantages but also compare the performance of the most famous algorithms in the frequent itemset mining field based on the transactional weights. As a representative of the frequent itemset mining using transactional weights, WIS introduces the concept and strategies of transactional weights. In addition, there are various other state-of-the-art algorithms, WIT-FWIs, WIT-FWIs-MODIFY, and WIT-FWIs-DIFF, for extracting itemsets with the weight information. To efficiently conduct processes for mining weighted frequent itemsets, three algorithms use the special Lattice-like data structure, called WIT-tree. The algorithms do not need to an additional database scanning operation after the construction of WIT-tree is finished since each node of WIT-tree has item information such as item and transaction IDs. In particular, the traditional algorithms conduct a number of database scanning operations to mine weighted itemsets, whereas the algorithms based on WIT-tree solve the overhead problem that can occur in the mining processes by reading databases only one time. Additionally, the algorithms use the technique for generating each new itemset of length N+1 on the basis of two different itemsets of length N. To discover new weighted itemsets, WIT-FWIs performs the itemset combination processes by using the information of transactions that contain all the itemsets. WIT-FWIs-MODIFY has a unique feature decreasing operations for calculating the frequency of the new itemset. WIT-FWIs-DIFF utilizes a technique using the difference of two itemsets. To compare and analyze the performance of the algorithms in various environments, we use real datasets of two types (i.e., dense and sparse) in terms of the runtime and maximum memory usage. Moreover, a scalability test is conducted to evaluate the stability for each algorithm when the size of a database is changed. As a result, WIT-FWIs and WIT-FWIs-MODIFY show the best performance in the dense dataset, and in sparse dataset, WIT-FWI-DIFF has mining efficiency better than the other algorithms. Compared to the algorithms using WIT-tree, WIS based on the Apriori technique has the worst efficiency because it requires a large number of computations more than the others on average.