온라인 동영상 플랫폼은 유튜브나 넷플릭스 등 다양한 콘텐츠를 수집하여 무료 또는 저렴한 가격으로 소비자에게 전달하는 서비스를 제공한다. 국내 온라인 동영상 플랫폼의 더딘 성장세와 달리, 중국은 세계적인 수준으로 그 시장규모와 이용자수가 빠른 속도로 증가하고 있다. 본 연구는 중국 콘텐츠산업 내 온라인 동영상 시장의 성장에 주목하는 한편, 그 원인을 중국 특유의 외부환경과 플랫폼의 비즈니스 모델에 두고자 한다. 중국 온라인 동영상 플랫폼의 발전과정과 현황을 살펴본 후 유쿠투도우와 아이치이PPS의 비즈니스 모델을 분석하여 중국 온라인 동영상 시장의 발전 원인을 찾아본다.
대기업 등을 비롯한 중소기업들은 여러 광고 매체를 이용해 자사의 상품이나 브랜드 이미지를 홍보하는 것 이외에 유튜브와 같은 온라인 동영상 서비스 플랫폼에서 제품이나 서비스를 동영상으로 제작하여 다채로운 방법으로 가공, 소개하며 마케팅 효과를 극대화하고 있다. 이는 기업의 제품 및 서비스의 동영상 마케팅이 소비자들에게 어떤 영향을 미치고 직접적인 매출과 상관관계가 있는지를 이미 파악하고 접근하고 있다는 증거이다. 상대적으로 소상공인들은 동영상의 필요성에 대한 인식이 부족한 상태이다. 이에 유튜브와 같은 온라인 동영상 서비스 플랫폼에서 효과적으로 제품 및 서비스에 대해 관심과 흥미를 불러 일으키기 위해 동영상 마케팅을 시행하고자 할 때 동영상은 어떤 요소들이 충족되어야 하는지를 연구하려고 한다. 그리고 정확하게 동영상의 어떤 요소들이 소비자들의 구매 욕구를 상승시키는지와 같은 소비자들의 구매 행동 부분에 밀접한 영향을 미치는 동영상의 요소들에 대해 연구하고자 한다. 소비자들이 느끼는 구매 의지에 영향을 미치는 동영상의 요소들을 역설적으로 소상공인들에게 영상의 필요성을 인식시키기 위함이다.
본 연구의 목적은 웹드라마가 사용하고 있는 온라인 동영상 플랫폼들을 대상으로 접근단계 분석과 광고 노출빈도 측정을 통해, 동영상 플랫폼의 사용성을 개선하는 것이다. 본 연구에서는 현재 웹드라마 시장의 점유율을 확인하고 접근단계와 광고회피를 바탕으로 채널간의 비교를 실시하였다. 그 결과 최신 콘텐츠에 대한 접근단계는 2~3단계이며 접근단계로 인하여 사용성이 낮아지지 않았다. 하지만 메인페이지나 검색결과에 노출되지 않아 디렉토리 검색이 필요한 경우 5~6단계의 접근단계가 필요하였다. 광고는 모든 플랫폼에서 2개 이상의 이미지광고가 표시되며, 유튜브와 네이버tv는 동영상 플레이어 내부에서 영상시작 전 프리롤(Pre-roll) 광고를 표시하는 것을 확인했다. 위와 같은 동영상 플랫폼 정보구조 상에서 디렉토리 검색을 하는 경우 높은 접근단계와 많은 광고노출로 사용자의 이탈률이 증가하고, 재방문 빈도가 낮아질 것으로 예상된다. 이를 개선하기 위해 드롭다운(Drop-Down) 메뉴를 활용하여 접근단계를 줄이는 정보구조 개선 프로토타입을 제안한다.
IT 기술의 발전으로 온라인 서비스의 혜택과 활용이 늘어나면서 기존의 통신사나 방송사업자 및 제3의 사업자들이 다양한 미디어 콘텐츠를 온라인을 통해 제공하게 되었다. 온라인과 모바일 기술, 플랫폼 사업자의 정책, 콘텐츠 공급자의 인식, 이용자와 이용의 형태가 복합적인 변화로 나타났고, 전문 콘텐츠 제작자뿐만 아니라 1인 제작자를 지원하는 플랫폼도 등장하게 되었다. 본 연구에서는 기존의 단순 이미지 업로드 방식의 중고판매가 아닌 동영상으로 중고물품에 대한 자세한 정보를 파악할 수 있도록 중고판매를 위한 온라인 1인 쇼핑콘텐츠 영상 제작 플랫폼을 제안한다.
2020년 기준 대표적인 온라인 동영상 플랫폼인 유튜브에는 1분에 약 500시간의 동영상이 업로드되고 있다. 이에 업로드된 다수의 다양한 동영상을 통해 정보를 획득하는 사용자의 수가 늘고 있어 온라인 동영상 플랫폼들은 더 나은 추천 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 현재 사용되고 있는 추천 서비스는 사용자의 시청 기록을 기반으로 사용자에게 동영상을 추천하는데 이는 교육용 동영상과 같이 특정 목적 및 관심사를 다루는 동영상 추천에 좋은 방법이 아니다. 최근 추천 시스템은 사용자의 시청 기록뿐만 아니라 아이템의 콘텐츠 특징을 함께 활용한다. 본 논문에서는 유튜브를 기반으로 교육용 동영상 추천을 위한 교육용 동영상의 콘텐츠 특징을 추출하고, 이를 활용하는 추천 시스템을 설계하여 웹 애플리케이션으로 구현한다. 사용자들의 만족도를 조사하여 추천 시스템의 추천 성능의 만족도 85.36%, 편의성 만족도 87.80%를 보인다.
최근 대학교는 코로나로 인하여 교육에 언택트를 접목시킬 것과, 학생들에게 필요한 전문지식을 단기간에 효율적으로 습득시킬 것을 요구받고 있다. 이를 위해 학교들은 온라인 교육 플랫폼을 구성함과 동시에, 고효율 교육방법으로서 모듈형 교육과정을 개발하고 있다. 하지만 모듈형 교육과정은 기존 교육과정과 다른 부분이 있어 기존에 활용하던 온라인 교육 플랫폼으로는 모듈형 교육과정을 온전히 제공하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 다양한 국내외 온라인 교육 플랫폼을 조사하여 교육에 필요한 기능들을 정리하였다. 또한 다수의 동영상, 퀴즈, 실습, 과제, 그리고 프로젝트로 구성된 모듈형 교육과정을 가정하고 이를 활용하기 위한 기능들을 도출하였다. 이를 기반으로 모듈형 교육과정용 플랫폼의 기능별 구성, 구성요소별 연결 방식, 활용 시나리오를 제안하고, 온라인 기반 모듈형 교육과정 플랫폼을 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 생각되며, 향후 모듈형 교육과정을 제공하기 위한 기반을 구성할 수 있을 것으로 생각된다.
N-스크린 환경에서 방송사들을 포함한 사업자들은 온라인을 통해TV 프로그램을 시청자들에게 제공하고 있다. 사업자들은 N-스크린 서비스를 운영하면서 광고를 통해 수익을 창출하고 있는데, 모바일 이용이 활성화 되면서 N-스크린 광고 시장 규모도 증가하고 있다. 모바일 환경에서는 화면 크기의 제약으로 인해 기존의 이미지, 베너 형태의 광고 보다 동영상 광고방식이 유리하여 이에 대한 수요가 높은데, N-스크린 환경에서 다양한 화면 사이즈를 가진 기기에 동영상 광고를 제공하기 위해서는 광고 소재 관리가 필수적이다. 또한 온라인 광고 제공에 관여하는 광고주, 광고 대행사, 플랫폼 사, 매체 사 간에 협업이 가능한 시스템 개발이 요구된다. 본 논문에서는 N-스크린 환경에서 동영상 광고를 효율적으로 제공하고 운영하기 위한 시스템을 제안한다.
온라인 교육은 컴퓨터 테크놀로지 발달과 웹 기반 정보 통신 기술의 발전에 따라 효과적인 방법으로 자리 잡으면서 새로운 패러다임으로 꾸준히 성장해 오고 있다. 최근 코로나 19로 인해 초, 중, 고등학교를 비롯하여 대학교는 2020년 3월 역사상 처음으로 개강을 비대면 온라인 상황으로 맞이하게 되었다. 온라인 강의 시청수요가 늘어남에 따라 영상에 대한 필기 양도 많아지고 있다. 온라인 강의는 대부분 시각적 자료와 함께 교수자의 설명이 더해진다. 시각자료에 대한 부가적인 설명과 교수자의 말로 설명이 되는 부분에 대해 필기를 할 때 시각 자료를 그려 필기하거나 영상의 어느 부분에 해당 내용이 나오는지 시간을 같이 메모해서 봐야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 해결하기 위해 영상을 시청하며 구간에 메모를 저장, 표시하는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 학습자가 영상에 직접 메모를 표시하여 맞춤형 학습에 따른 복습 효용성 향상에 긍정적인 역할을 하도록 한다.
콘텐츠 유료화의 핵심은 소비자의 지불의사(Willingness to Pay)이다. 전통적으로 주파수를 통한 무료시청이 가능했던 지상파 콘텐츠의 온라인 유료 이용이 증가하고 있으며 지상파 콘텐츠 역시 콘텐츠 서비스에 대한 소비자 지불의사가 중요해지고 있다. 본 연구는 온라인을 통한 지상파 콘텐츠 유료 지불의사에 미치는 요인을 저작권 보호에 대한 인식, 콘텐츠 특성, 플랫폼 특성으로 나누어 살펴보았다. 분석 결과, 저작권에 대한 인식에서는 유료이용태도 요인 및 주관적 규범 요인, 콘텐츠 특성에서는 콘텐츠 신속성 요인, 플랫폼 특성에서는 서비스품질, 사회적 임계점, 서비스 기대가치 요인이 온라인에서의 지상파 방송 동영상 콘텐츠의 지불의사결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구를 통해 치열해지는 방송통신 융합 환경속에서 콘텐츠를 매개로 한 플랫폼 경쟁력 확보 및 소비자와 보다 더 밀착된 관계유지를 위한 많은 노력이 필요하다는 함의를 찾을 수 있다.
본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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