OTT(Over The Top) 플랫폼은 개인화된 추천 서비스가 이용자들을 플랫폼에 더 오래 머물게 하고, 더 자주 방문하게 한다는 점에서 차별적 경쟁우위 특성을 강화하기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 개인화된 추천 서비스의 특성을 추천 정확성과 추천 다양성, 추천 신기성의 3가지로 구분하고, 각 특성이 이용자가 추천 서비스에 대해 인지하는 유용성에 영향을 미치고, 기대충족으로 이어지는 연구모형을 제안하였다. 넷플릭스를 정기구독 결제하는 20, 30대 300명을 대상으로 온라인 설문조사를 진행한 결과, 추천 서비스의 정확성과 다양성, 신기성이 높았을 때 지각된 유용성이 높아짐을 확인하였다. 높은 지각된 유용성은 넷플릭스 이용 전후의 기대충족으로 이어진다는 점 역시 확인하였다. 도출된 연구 결과는 개인화된 추천 서비스 평가에서 이용자 경험 측면의 중요성과 추천 서비스 품질 개선 방안에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 비대면 교육 환경에서의 질적 개선을 위하여 교수-학습 활동 전반적인 과정을 데이터로 처리하면서 학생들과 소통할 수 있는 e-포트폴리오 시스템을 구성하고 활용하였다. e-포트폴리오는 교수자의 수업 계획부터 성찰의 전 과정을 지원하면서, 수업 운영 과정에서 학습자의 이해도를 정기적으로 확인하고, 온라인상에서 의사소통하며 학습자 중심의 교육 활동을 지원할 수 있도록 구성하였다. 비전공 학생들이 어려워할 수 있는 교양의 프로그래밍 수업에서 e-포트폴리오를 활용한 교수자와 학습자의 의사소통 기반의 학습 효과인 효용성을 분석한 결과, 문제해결력 기반의 과제와 중간고사와 기말고사에서 유의미한 상관이 나타났다. 또한, e-포트폴리오의 만족도를 나타내는 확대 적용성을 분석한 결과, 학생들의 컴퓨팅사고력 검사 결과와 함께 과제, 학업 성적 등과 유의미한 상관이 나타났고, 컴퓨팅사고력의 향상에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 제안하는 e-포트폴리오 시스템 형태를 활용하여 비대면 교육을 실시한다면, 학생들과 효율적으로 소통하면서 비대면 교육의 품질을 향상시킬 수 있을 것이다.
최근 인터넷을 통한 동영상 제공 서비스가 확대됨에 따라 높은 품질의 온라인 컨텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 그런데 넓은 동적 범위 (dynamic range)를 표현할 수 있는 high dynamic range (HDR) 컨텐츠의 공급은 수요를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 HDR 영상 제작의 한 방법으로서, 여러 노출값에서 촬영된 프레임들로 구성된 low dynamic range (LDR) 동영상을 이용해 HDR 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 우선, 프레임들 사이에 움직임이 존재하기 때문에 정렬 과정을 통해 이웃 프레임들을 중심 프레임에 맞추어 정렬한다. 이때 내용 (content) 기반의 정렬을 하여 정확도를 높이고, 원래 크기의 입력을 그대로 이용하는 모듈을 함께 사용하여 세부 정보도 잘 살려준다. 그러고 나서 잘 정렬된 다중 프레임들을 합쳐서 하나의 HDR 프레임으로 만들어 준다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
코로나19로 인하여 개학연기부터 장기화된 온라인 원격수업으로 학습 손실과 교육격차에 대한 연구는 많이 진행되었으며, 대부분 교육격차 현상에 대한 연구가 주를 이루었다. 향후 이와 같은 팬데믹 상황이 온다면, 교육격차 해소를 위한 근본적인 정책이 필요하다. 근본적인 해결책은 교육격차 현상에 대한 이해뿐만 아니라 그 현상의 이면의 구조를 파악해야 한다. 따라서 본 연구는 구조주의 관점에서 코로나19로 인한 교육격차를 시스템사고의 원형으로 모델링하고 그 구조를 파악하고자 하였다. 그리고 기존의 교육격차 해소를 위한 정책들로 발생한 의도하지 않은 결과를 살펴보았다. 향후 유사한 재난상황에 대응하기 위해 본 연구의 구조를 기반으로 디지털 격차해소를 위한 정책, 기초학력 지원, 원격수업에 대한 품질 향상, 자기주도 학습에 대해 논의하였다.
본 연구는 온라인 원격교육에서 코딩 교육 활성화를 위해, 생성형 AI 기반의 학습 지원 도구개발에 필요한 하이퍼 파라미터 설정을 제안한다. 연구를 위해 세 가지 다른 학습 맥락에 따라 하이퍼 파라미터를 설정할 수 있는 실험 도구를 구현하고, 실험 도구를 통해 생성형 AI의 응답 품질을 평가하였다. 생성형 AI 자체의 기본 하이퍼 파라미터 설정을 유지한 실험은 대조군으로, 연구에서 설정한 하이퍼 파라미터를 사용한 실험은 실험군으로 하였다. 실험 결과, 첫 번째 학습맥락인 "학습 지원"에서는 실험군과 대조군 사이의 유의한 차이가 관찰되지 않았으나, 두 번째와 세 번째 학습 맥락인 "코드생성"과 "주석생성"에서는 실험군의 평가점수 평균이 대조군보다 각각 11.6% 포인트, 23% 포인트 높은 것으로 나타났다. 또한, system content에 응답이 학습 동기에 미칠 수 있는 영향을 제시하면 학습 정서를 고려한 응답이 생성되는 것이 관찰되었다.
이 연구는 델파이 분석을 활용하여 스쿠버다이빙 교육현장의 이러닝 활용실태와 개선방안을 분석하는데 목적이 있다. 이러닝으로 스쿠버다이빙 교육활동을 진행하고 있는 스쿠버다이빙 교육단체 소속 스쿠버다이빙센터 및 리조트의 경영대표, 교육팀장 등 운영에 관련된 전문가 25명을 대상으로 3차례에 델파이 조사를 진행하였다. 이러닝 활용실태와 개선방안 요인을 비교 분석한 결과 활용 기대효과에서는 사용자의 편의성 증대, 학습활동의 시간적 유연성, 상품에 대한 접근성 용이가 중요 요인으로 나타났으며, 문제점에서는 단순한 필수시험 합격, 단순한 설명의 피드백으로 전문성 결여, 학습자와 교수자 간 양방향 커뮤니케이션 미비가 중요 요인으로 나타났다. 개선방안에서는 다양한 온라인 커뮤니티를 연계한 소통, 필수시험은 오프라인으로 실시, 다양한 콘텐츠 개발이 중요 요인으로 나타났으며, 발전방향에서는 주기적인 프로그램 품질평가 실시, 다양한 다이빙 커뮤니티로의 연계, 담당 튜터 배정이 중요 요인으로 나타났다.
본 연구는 코로나 상황에서 의료서비스 제공자들의 코로나 스트레스와 환자 관련 사회적 스트레스(부당요구, 공격성)가 감정적 소진 및 친환자 지향성에 미치는 영향을 확인하는 것이다. 또한 의료 서비스 제공자들의 일에 대한 의미감이 코로나로 인한 환자 관련 스트레스가 감정적 소진 간의 관계에서 조절변수의 역할을 확인하는 것이다. 자료는 의료서비스 제공자들을 대상으로 온라인 조사를 통해 수집하였으며, 최종 219부를 분석에 사용하였다. 분석 결과, 의료서비스 제공자들을 코로나 스트레스는 감정적 소진을 증가시키는 요인이라는 것이 확인되었으며, 환자 관련 스트레스의 경우에는 환자의 부당요구는 감정적 소진을 증가키는 것으로 확인되었으나 공격성은 통계적으로 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 이러한 연구 결과는 의료서비스 품질향상을 위한 이론적 시사점뿐만 아니라 내부직원 관리를 위한 방안을 마련하기 위한 관리적 시사점을 제공할 수 있다.
본 연구는 Kano모델을 활용하여 프랜차이즈 매장에 관한 다양한 품질요인들의 속성을 고객의 관점에서 분류하였다. 또한, 각 품질요인들이 고객의 만족 또는 불만족에 미치는 상대적 영향력을 분석해 보고자 만족지수와 불만족지수를 산출하였다. 자료 수집을 위해 외식 프랜차이즈 매장 방문 경험이 있는 서울 및 전국광역시 거주 성인들을 대상으로 온라인조사를 실시하였으며, 총 257개의 응답이 분석에 사용되었다. 분석 결과, 해당 품질요소가 충족이 되지 않는 경우 소비자의 불만으로 이어지는 요소에는 매장 청결도, 직원 친절도 및 숙련도, 편의시설 제공 등이 포함되는 것으로 나타났다. 프랜차이즈 사업에서 매장 간 음식메뉴의 구색, 가격, 품질수준, 인테리어, 고객서비스 절차 등의 표준화는 중요하게 생각되어 왔으나, 이 중 음식 가격의 동일성만이 고객의 불만족과 깊은 관계를 가지고 있었다. 충족이 되지 않아도 상관없지만 충족이 되는 경우 고객들의 호의적인 반응을 이끌어낼 수 있는 요소로는 외부기관으로부터의 수상 또는 인증 경력, 프랜차이즈 브랜드의 해외진출, 경품이벤트 및 사용금액에 따라 혜택을 주는 로열티 프로그램의 실시, 그리고 우수한 매장접근성이 해당되었다. 프랜차이즈 브랜드를 상대적으로 자주 이용하는 헤비유저의 경우, 정기적인 신메뉴 출시 또한 매력적인 품질요인으로 생각하고 있었다. 본 논문은 경영자가 우선적으로 관심을 두고 개선하여야 하는 부분과 경쟁력 확보를 위해 추가적으로 투자해야 할 부분이 어디인가에 대한 시사점을 제공해 준다는 점에서 연구의 의의가 있다.
NC소프트, NHN, 넥슨 등 국내 업체들을 필두로 최근 대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임(Massive Multiplayer Online Role Playing Game, 이하 MMORPG) 시장이 크게 확대되고 있다. 하지만, MMORPG의 경우 막대한 초기투자비용이 소요되는데 반해, 성공으로 이어지는 게임의 수는 그 수가 매우 적어, 초기 기획 단계부터 사용자들의 구미에 맞는 게임을 설계하는 것이 국내 MMORPG 산업에 있어 주요한 도전과제로 대두되고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 MMORPG에 대한 사용자 만족에 영향을 미치는 주요 설계 요소들을 기존 문헌을 통해 도출하고, 이들 요소들 중 MMORPG 게임의 만족도 및 지불의향에 가장 크게 영향을 미치는 핵심 요인들은 무엇인지 식별해 보고자 하였다. 주로 분석적 계층 프로세스(AHP) 기법을 이용해 MMORPG 설계요소에 대한 분석을 시도한 기존 연구들과 달리, 본 연구에서는 대표적인 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 이용해, MMORPG 설계의 핵심성공요인을 식별해 보고자 하였다. 분석결과, 사용자의 만족도에는 부가가치 시스템 관련 요인들보다는 게임 컨텐츠 자체의 품질과 관련한 요인들이 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 사용자의 지불의향에는 부가가치 시스템 관련 요인들이 게임 컨텐츠의 품질 관련 요인들보다 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 MMORPG 사용자의 만족을 결정하는 설계요소와 지불의향을 결정하는 설계요소 사이에는 서로 차이가 있기 때문에, 게임의 성격과 시장진출 전략에 따라 업체에서 집중해야 할 설계 요소가 반드시 달라져야 함을 시사한다. 아울러, 만족도와 지불의향 모두에 가장 큰 영향을 미치는 설계 요소는 '사용자 인터페이스(user interface)'라는 사실도 함께 확인할 수 있었는데, 이는 사용자가 편리하고 직관적으로 조작할 수 있는 환경이 기본적으로 제공되지 않는 한 MMORPG의 사용자 만족과 수익창출 모두 달성되기 어렵다는 점을 우리에게 시사한다고 할 수 있다. 이러한 본 연구의 시사점들은 향후 MMORPG 개발업체나 유통업체의 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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