중국 화장품 전체 교역중 약 67% 정도가 전자상거래로 이루어지고 있는데 특히 한국 화장품인 K-Beauty 제품의 인기가 높다. 기존 연구에 의하면 화장품 같은 소비재의 경우 소비자의 80%는 제품 구매 전 제품정보를 인터넷으로 검색하며 구전정보에 영향을 받는다. 대부분의 중국 소비자들은 화장품과 관련된 정보를 주요 SNS에 다른 소비자들이 올린 댓글을 통해 획득하며 최근에는 뷰티 관련 동영상 채널 정보를 이용하기도 한다. 기존의 온라인 구전 관련 연구는 대부분 Facebook, Twitter, 블로그 등의 매체 자체가 중심이었다. 본 연구에서는 온라인 구전정보의 전달 형태와 정보의 형태를 고려하여 정보유형을 동영상과 사진 및 텍스트로 나누어 연구하고자 한다. 중국의 SNS대표 플랫폼인 SINA Weibo와 동영상 플랫폼 Meipai의 비정형 데이터를 분석하고 온라인 구전정보를 양과 방향성으로 나누어 K-Beauty브랜드 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. Meipai에서는 총 약 33만개의 데이터를 수집하였고 SINA Weibo에서는 총 약 11만개의 데이터를 수집하여 화장품의 기본 속성도 고려하여 분석하였다. 본 연구의 의의는 온라인 매출은 K-Beauty화장품에 대해서도 구전에 영향을 받는다는 것을 기본적으로 입증함과 동시에 특히 정보 유형에 대한 구분을 시도 했다는 것이다. 두가지 매체 모두 기존 연구와 같이 양이 매출에 영향을 미치고 있으나 매체풍부성으로 인해 텍스트보다 동영상이 정보를 더 주고 영향이 크다는 것을 입증하였다. 또한, 정보 방향성 측면에서는 색조화장품의 경우 부정 댓글의 영향이 크게 나타났다. 실무적으로는 화장품 판매 전략 및 광고 전략에 기초 및 색조 화장품을 구분하여 중국 K-Beauty화장품 매출증대를 위한 마케팅전략을 구사하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 유저 크리에이티브 지식 매체를 생성함에 있어 기존 일방적 전달 방식에서 탈피하여 자신이 가지고 있는 정보를 다수의 사람과 공유 할 수 있는 3세대 다방향(Mash-Up) 교육에 관한 연구하여 SNS와 클라우드 요소를 통해 공유할 수 있는 플랫폼을 개발하는 방안을 제안하고 있다. 본 연구는 1)LIVE_BOARD 2)TIMELINE 3)NEWS FEED 4)PLANNER로 나뉜다. Live_Board의 실시간 스트리밍을 활용하여 영상 이미지기반 의사소통을 지원하고, SNS적 요소인 TimeLine, News Feed를 통해 다른 사용자들과 정보 공유를 할 수 있고, Planner를 통해 개인 스케줄 관리를 할 수 있는 플랫폼이다.
지금, 세계는 바야흐로 'Social Network Service(이하 SNS)의 시대' 이다. SNS란 '일련의 관계에 의해 모인 사람들 간의 관계망을 특정 체계를 통해 대중에게 제공하는 것' 이라고 할 수 있다. 과거 향우회, 동문회처럼 오프라인에서 존재했던 이러한 관계망이 온라인으로 도입된 것이 현재 SNS라고 일컫는 서비스이다. SNS가 큰 인기를 끌고 정보 사회가 발전함에 따라 SNS의 서비스와 형태도 점차 다양해져 왔다. 특히나 그림 영상 등의 시각적인 요소를 사용한 의사소통과 정보의 공유가 과거 그 어떤 매체보다도 손쉽고 빠르게 이루어지고 있다. 인간의 거의 모든 문화 사회적 활동에 컴퓨터가 기반이 됨으로써, 우리는 점차 텍스트, 사진, 영화, 음악, 가상환경 등과 같은 문화 데이터와 더욱 밀접한 관계에 놓이게 되었으며 이것은 SNS에서도 예외가 아니다. 우리는 더 이상 컴퓨터를 마주하는 것이 아니라 디지털 형식으로 기호화된 문화와 마주하고 있으며, 그 중심에는 시각적인 요소들, 즉 '이미지'가 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구는 'SNS'와 그 이미지들의 특성에 대한 이해를 선행한 뒤, 최근 국내에서 가장 활발한 성장세를 나타내고 있는 SNS인 미투데이 페이스북 이상의 두 서비스의 사례를 분석할 것이다. SNS의 이미지의 정체성, 이미지 표현의 특징과 양상이 어떠한지를 분석하고 SNS에서 사용되는 이미지와 그 의미를 보다 심층적인 관점에서 이해해 보는 것은 SNS를 중심으로 형성되어 있는 관련 업계와 학계에 유의미한 내용을 제공할 것으로 기대된다.
최근 인터넷과 SNS의 발전으로 미디어 데이터가 늘어나고 있으며, 사진이나 동영상은 공간 태그를 가지고 있는 경우가 많으므로 이를 분석하기 위한 많은 기술이 발전하고 있다. SNS와 같은 자유도가 높은 데이터를 처리하기 위해서 NoSQL이 각곽을 받고 있으나 대부분의 NoSQL은 공간 데이터에 대한 연산 및 질의가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 NoSQL 중 MongoDB를 이용하여 공간 연산자를 추가하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구를 통해 다양한 연산자를 사용할 수 있음을 확인하였으며 연산자를 이용하여 다양한 서비스를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 SWP강화를 위한 교수법 개선 및 적용을 통해 교수자들 스스로 수업방식을 채택해보고 가지고 있는 경험과 노하우를 공유해 학습자 특성에 맞는 사회복지현장 실무형 수업방법을 적용하고 개선 방안을 모색하고자 하였다. 연구결과 첫째, 학습자 동기유발 적용 방안으로 복지현장의 유형별 사업 진행 모습 시청(유튜브 동영상), 사회복지현장의 실무자 초대 또는 인터뷰 영상, 복지현장에 진출한 선배와의 만남 등이 필요하다. 둘째, 학습자 참여 방안으로 복지현장에서 진행하는 행사 참여, 복지기관 홈페이지 또는 유튜브에 댓글(선플) 달기, 복지현장 탐방 또는 실무자와의 인터뷰 영상을 편집하여 제출하는 노력이 필요하다. 셋째, 상호작용 적용 방안으로 수업에 앞서 사회복지현장의 이야기를 다룬 기사, 에세이, 사진 등에 대한 소감으로 소통하는 방법과 SNS 토론(e-campus, 카카오톡 등)을 통해 복지현장에서 중요하게 다루어지는 이슈에 대한 토론 등 적용 방안이 필요하다.
본 연구의 목적은 일반계고와 특성화고의 스마트 기기 활용 실태와 교육용 애플리케이션 개발에 대한 인식수준을 비교 분석하여 보다 효과적인 조리교육 애플리케이션 개발 방안을 모색하는 것이다. 특성화고 학생이 일반고 학생보다 스마트 기기 활용 학습 방법을 더 선호하고, 하루 사용 시간이 더 많았다. 학습 분야는 일반고는 어학, 특성화고는 자격증에서 높게 나타났다. 스마트 기기 활용 학습의 장점은 자투리시간 활용이었고, 인프라를 가장 필요로 하였다. 가장 기대되는 콘텐츠는 일반고는 동영상 강의, 특성화고는 협력학습이었고, 가장 만족하는 것은 이동성이었다. 조리교육용 애플리케이션 개발에 대해 특성화고 학생이 더 많은 필요성을 느끼고 있었고, 더 많이 활용할 계획을 갖고 있었으며, 실습 동영상을 더 선호하였다. 희망 요리 영역은 일반고는 간편 요리, 특성화고는 조리기능사요리를 선호하였고, 애플리케이션은 포털 사이트와 학과 홈페이지에 탑재되기를 희망하였다. 그러므로, 조리교육용 애플리케이션 개발 시 실습 동영상과 조리 레시피가 포함된 시뮬레이션 학습 위주로 제작하고, 평가 기능을 추가하여 학업 성취 수준을 확인할 수 있도록 한다. 조리기능사 요리가 포함된 5분 이내의 콘텐츠가 될 수 있도록 제작하며, 각 차시별 과제 목표를 제시하고, 문제 해결을 위한 정보를 구체적으로 제공한다. 학습 몰입도를 높이기 위해 영상, 음악, 텍스트가 포함된 콘텐츠를 첨부한다. 수업의 시작과 전개, 정리의 흐름이 있도록 하며, SNS 협력학습 서비스를 활용하여 학습 주체간의 소통이 증진될 수 있도록 한다.
K-POP의 가파른 성장세에 따라 댄스 콘텐츠 산업이 확산되는 추세이다. 최근 SNS의 보급이 증가하면서 자신의 댄스 영상을 촬영하고 공유하기도 한다. 그러나 춤을 처음 접하는 댄스 초보자들은 동영상을 보며 혼자서 춤을 출 때, 객관적인 피드백을 받기 어려워 춤동작을 습득하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 MediaPipe를 활용하여 안무 영상과 사용자의 춤 영상을 비교하고 올바르게 동작을 따라 하고 있는지 검출해 주는 시스템에 대해 기술한다. 본 연구에서는 웹캠이나 카메라로 촬영한 사용자 영상과 안무 영상 간의 춤동작 유사도를 코사인 유사도와 COCO OKS를 활용해 계산하여 사용자에게 색상 지표(Color Map)를 기반으로 한 피드백을 주는 방식을 제안한다. 본 시스템을 통해 사용자의 춤동작에 대한 객관적인 피드백을 시각적으로 받을 수 있으며 초보자들도 정확한 춤동작을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.
연구 계획: 후향적 사례분석 목적: 보존적 치료에 반응하지 않는 증후성 쉬모를 결절에서 신경절 이후 신경차단술의 임상 결과를 후향적으로 평가하고자 하였다. 선행 연구문헌의 요약: 쉬모를 결절은 대부분 우연히 발견되는 무증상의 추체내 병변으로 알려져 있으나, 때로 중증의 축성요통의 원인이며, 삶의 질에 상당한 영향을 미친다고 보고되고 있다. 증후성 쉬모를 결절에 대한 치료법에 대해서 아직까지 명확한 합의는 없다. 대상 및 방법: 2015년 10월부터 2017년 10월까지 4주간 약물치료, 침상안정 및 물리치료 등의 보존적 치료에 반응하지 않으면서, 자기공명영상 검사 상증후성 쉬모를 결절로 진단된 총 21명의 환자를 대상으로 신경절 이후 신경차단술을 시행하였다. 시술 후 4시간, 4주, 8주, 3개월 및 6개월에 시각 통증 척도(VAS)와 Oswestry disability index (ODI)를 통해 효과적인 통증 완화(시술 전 대비 50% 이상의 요통 호전) 및 기능 척도의 호전을 평가하였다. 결과: 증후성 쉬모를 결절은 제 2-3요추 부위에서 호발 하였으며, 상부 종판에 비해 하부 종판의 침범이 많이 관찰되었다. 총 21명의 환자 중 18명의 환자에서(85.7%) 효과적인 통증 완화를 보였으며, 추시 기간 내 재 악화 소견은 관찰되지 않았다. 전체 추시 기간 동안 시술 전 대비 VAS는 유의하게 호전되었다(p<0.05). 전례에서 시술 후 합병증은 보고되지 않았다. 결론: 보존적 치료에 반응하지 않는 증후성 쉬모를 소결절에서 신경절 이후 신경차단술은 통증 호전을 위한 좋은 비침습적 치료법 중 하나이다.
최근 폭발적인 인기를 끌고있는 짧은 동영상 애플리케이션(e.g., TikTok, YouTube Shorts)은 광고집행을 위한 새로운 SNS 플랫폼으로 관심을 받고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 짧은 동영상 애플리케이션에서 집행되고 있는 스토리텔링 광고를 분류하고 그 효과를 측정하는 것을 목적으로 한다. 상술 하면, 전통적 광고 분류기준인 허구성을 기준으로 스토리텔링 광고를 리얼리티, 패러디, 창의형식으로 구분하였다. 또한 인지심리학 정보처리 맥락에서 높은 수준과 낮은 수준의 메시지가치가(MSV)로 광고들을 분류하였다. 전 세계적으로 가장 많은 이용자를 보유한 틱톡을 대상으로 총 784명 중국인 이용자의 응답을 수집하였다. 연구결과 두 개의 주요 변인(허구성과 MSV) 간에 유의미한 조절효과가 발생하였다. 가장 주목할 만한 결과는 정보처리 리소스의 사용을 높게 요구하는 높은 허구성의 창의적 기법이 높은 메시지자극가를 사용하게 되면 인지과부하(cognitive overload)를 야기하여 광고효과가 낮아지는 것으로 나타났다. 보다 자세한 이론적 논의와 효과적인 짧은 동영상 스토리텔링 광고제작을 위한 제언들을 본문에서 상세히 소개하였다.
최근 웹페이지의 생성 및 웹이 가진 정보량이 기하급수적으로 늘면서 사용자의 검색 목적을 파악하여 효율을 높이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, 태깅 시스템이 하나의 대안으로 떠오르고 있다. 태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 함으로써 콘텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 이처럼 태그는 해당 페이지의 대표 키워드를 의미하므로 콘텐츠 분류의 기준을 마련할 수 있으나, 사용자에 의해 직접 입력되어야 하는 수고가 필요하고, 또한 무분별한 태깅으로 인해 오히려 분류에 방해가 되는 등의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 태깅의 문제를 해결하기 위한 방법으로 얼굴인식 알고리즘을 활용한 영상콘텐츠 내에서의 다중 얼굴 태깅 자동화 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 여러 얼굴검출 방법 중 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 얼굴 영역을 검출한다. 이후 PCA와 고유얼굴을 이용하여, 검출해 낸 얼굴을 데이터베이스에 미리 저장해 놓은 프로필 사진과 비교, 인식해냄으로써 해당 인물에 대한 정보를 불러와서 자동으로 태깅하는 시스템을 구현하였다. 이러한 새로운 방식의 태깅 기술은 현존하는 사진공유, 쇼핑, 검색 등의 수많은 웹서비스에 적용이 가능하며, 특히 소셜네트워크서비스에서의 사진 관리나 인물검색 등에서 활용할 때 큰 효과를 보일 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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