• 디지털콘텐츠
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• 6호통권109호
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• pp.52-61
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• 2002

본고는 한국소프트웨어진흥이 국내와 세계시장의 '디지털콘텐츠산업의 현황'과 영상, 음악, 출판, 게임, 정보 등 각 '콘텐츠 분야별 시장현황'에 대해 연구한 보고서를 토대로 작성하였다. 세계 디지털콘텐츠 시장은 2001년 928억 달러 시장규모에서 연평균 33.8% 성장해 2006년에 3989억 달러의 시장규모를 형성하여 2003년 기준으로 볼 때 전체 콘텐츠에서 차지하는 디지털콘텐츠의 비중이 21%에 이를 것으로 전망된다. 국내ㆍ외 시장분석을 살펴보면 브로드밴드 네트워크를 통한 엔터테인먼트 콘텐츠의 수요증가와 무선 인터넷 활용 콘텐츠의 급속한 증가가 예상되어 향후 지속적으로 콘텐츠 산업은 높은 성장세를 유지할 것으로 전망된다. 특히 미국은 높은 기술력과 정보통신 인프라의 기술적 우위, 벤처 캐피탈의 과감한 투자와 지속적인 M&A를 통한 전략적 제휴 등으로 확고한 경쟁력을 보유하고 있어 주목할 만하다. 국내 디지털콘텐츠 산업은 2000년 이후 연평균 56.7%의 높은 성장률을 보이면서 괄목할 만한 성장을 하고 있지만, 2001년 현재 0.6%로 미미한 수준이다. 하지만 향후 온라인 교육의 확산, 무선인터넷 콘텐츠의 증가, 게임시장의 성장과 경쟁력 있는 게임소프트웨어의 수출등에 힘입어 2006년에는 1.31%로 점유율이 2배 이상 높아질 것으로 전망된다. 분야별 구성비를 보면 게임 27.8%, 영상 16.96%, 교육 11.8%로 세 분야의 매출액이 전체 콘텐츠 매출의 55.7%를 차지해 우리나라 콘텐츠 산업의 중심을 이루고 있다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.49-68
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• 2014

대다수의 국내외 온라인 디지털 음원 유통 사이트들은 음원 판매 활성화 방책의 일환으로 음원 추천시스템을 가지고 있다. 국외의 경우와 다르게, 우리나라의 시장점유율이 가장 높은 온라인 디지털음원 유통 사이트 5곳은 독자적인 기준으로 추천 음원을 선정하고 있으며, 추전 음원의 선정 기준 및 절차를 소비자에게 공개하고 있지 않다. 본 연구는 국내 온라인 디지털 음원 유통 사이트가 보유한 음원 추천시스템의 공정성 여부를 확인하고, 이러한 음원 추천시스템으로부터 선정된 추천 음원이 음원차트에서 어떠한 영향력을 갖는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 2012년 11월부터 약 한달 간 온라인 디지털 음원 유통 사이트의 일간 음원차트에 등록되어 있는 1위부터 100위까지의 음원과 추천 음원을 수집하였다. 먼저, 수집된 음원 데이터를 기반으로 음원 추천시스템의 공정성 여부를 실증적인 방법으로 확인하였다. 첫째, 추천 음원의 노출 위치를 분석하였으며 둘째, 추천 음원이 제공되는 서비스 구조를 확인하였다. 셋째, 기획사에 따른 추천 음원 분포를 확인하였다. 더 나아가 이러한 음원 추천시스템으로부터 선정된 추천 음원이 음원차트 내에서 어떠한 영향력을 갖는지 실증적인 분석 방법으로 확인 하였다. 첫째, 음원차트의 동일 비동일 진입 시기에 따라 추천 음원과 미추천 음원의 순위 변화를 비교 분석하였다. 둘째, 모든 사이트에서 동시에 중복 추천된 음원과 단일 추천된 음원의 순위 변화를 비교 분석하였다. 셋째, 추천 받은 음원이 음원차트에 처음으로 진입하는 시기 및 순위를 확인하였다. 넷째, 음원차트 상위권 순위에 분포되어 있는 추천 음원의 비율을 확인하였다. 본 연구는 국내 온라인 디지털 음원 유통 사이트가 보유한 음원 추천시스템의 현행 및 현상에 대해 실증적으로 분석하여 공정성 문제를 제기하였으며, 음원 추천시스템이 음원차트에 미치는 파급력을 확인하였다는 것에 학술적 의의를 가진다. 또한 온라인 디지털 음원 유통 사이트의 내 외부 이해관계자에게 음원 추천시스템 악용에 대한 경각심을 고취시켜 음원차트의 공정성을 확보하고자하는 것에 산업적 의의를 가진다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.121-125
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• 2010

최근 온라인게임, e-Book, 모바일콘텐츠, 포털 등 IT 기반의 새로운 서비스 산업으로서 디지털콘텐츠 산업이 급성장하고 있다. 또한, 과거 엔터테인먼트 위주의 콘텐츠산업이 미래에는 제조, 서비스를 포함한 전 산업영역에 체화융합되어 확산되고, CT 및 IT 기반의 새로운 콘텐츠 산업이 급성장할 것으로 전망되는 등 융합형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되고 있다. 정부에서도 신성장동력으로서의 융합형 콘텐츠 산업에 주목하여, 관련 산업을 발굴육성하는데 정책적 관심을 기울이고 있다. 기존의 콘텐츠 분류체계는 영화, 음악, 방송 등 장르 중심적이어서 관련 기술의 발전 및 융합현상을 제대로 반영하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 따라서 미래 정책추진의 기반(base)로서 효과적으로 활용되고, 콘텐츠 분야의 외연확장을 포괄하는 새로운 분류체계(taxonomy)의 정립이 요구되는 상황이다. 이에 본 고에서는 미래 정책추진 및 산업활성화에 초점을 맞추어 기존 분류체계의 한계점을 극복하는 차세대 융합형 콘텐츠 산업에 대한 새로운 분류체계를 제시하고자 한다.

• 예술경영연구
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• 제52호
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• pp.75-105
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• 2019

오늘날 문화소비를 연구하는데 있어 실제 관람객의 경험을 구체적으로 이해하고 분석하는 작업은 핵심적이다. 이는 소셜미디어 등 표현할 수 있는 미디어 공간이 증가하면서 실제로 사람들이 많은 공연 경험들을 기록으로 남기고 있기 때문에 이 전에는 접근이 불가능했던 주관적인 경험의 기록들을 데이터로 활용할 수 있게 되었다는 점과 깊이 관련되어 있다. 이 연구는 사람들의 공연 경험이 실제로 어떤 요소로 구성되어 있는지를 온라인상에 존재하는 공연 경험에 대한 사람들의 실제 표현에 기반해 살펴보고자 한다. 이를 위해 두 가지 유형의 데이터를 확보하였다. 먼저 관람 전에 공연 추천을 요청하는 글을 올릴 때 원하는 공연을 어떻게 표현하는가를 지식인과 카페 플랫폼에서 수집해 수식어를 중심으로 분석하였다. 그 결과 사람들은 동반자나 나이와 같은 개인의 구체적인 상황이 반영된 수식어를 주로 사용하는 것으로 나타났다. 한편 티켓예매사이트의 공연 후기 글을 통해 관람 후 경험이 어떻게 묘사되었는가를 분석하였다. 그 결과 기존 연구에서 공연 경험 만족 요소로 알려져 왔던 스토리나 음악과 같은 요소 외에도 동반자, 재관람 의도, 관람 경력과 관련된 표현이 중심을 이루는 것으로 드러났다. 연구 결과에 대한 이론적 논의 뿐아니라 실용적 의의와 한계에 대해서 논의하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.284-286
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• 2021

지속적으로 인터넷 및 디지털의 발전으로 많은 양의 미디어 데이터를 저장하고 온라인을 통해 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 플랫폼이 등장하고 있다. 이러한 서비스를 제공하는 업체들은 미디어의 소비를 촉진 시키기 위해 개인 취향에 맞는 영화를 추천한다. 각 업체에서는 사용자가 선호할 미디어 추천을 위해 다양한 알고리즘에 대해 많은 연구를 하고 있다. 영화는 액션, 멜로, 공포, 드라마 등으로 장르를 구분하고 있으며, 영화의 오디오(음악,효과,음성)는 영화를 구성하는 중요한 제작 요소로 자리잡고 있다. 본 연구에서는 영화예고편을 바탕으로 장르별 오디오를 추출하고, 장르별 오디오의 공통점을 확인 후 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.105-113
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• 2017

본 논문에서는 물리 기반 가상 환경에서 참조 동작을 추적하는 캐릭터 동작을 생성할 때 캐릭터 동작에 대한 최적화와 함께 참조 동작에 대한 타임 워핑(time warping)을 동시에 수행할 수 있는 새로운 온라인 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법을 제안한다. 일반적으로 참조 동작에 대한 샘플링 시간이 균일한 간격으로 고정되어 있는 기존의 물리 기반 캐릭터 애니메이션 기법과는 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 캐릭터 동작의 물리적 변화와 함께 샘플링 시간의 변화를 동시에 최적화 시킴으로써 외력에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 참조 동작에 대한 최적의 타임 워핑을 찾아낸다. 이를 위해, 전신 캐릭터(full-body character)의 동역학과 함께 참조 동작에 대한 샘플링 시간의 변화를 함께 고려한 최적 제어 문제(optimal control problem)를 정형화하고 이 문제를 실행 시간에 시간 축을 따라 이동하는 고정된 크기의 시간 윈도우에 대해 반복적으로 풂으로써 캐릭터 동작과 샘플링 시간에 대한 최적 제어 정책(optimal control policy)을 생성하는 모델예측제어(model predictive control) 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해, 제안된 프레임워크가 하나의 참조 동작만으로 외력에 대해 강인하게 반응하는 동작을 생성하고, 배경 음악에 따라 리드미컬한 동작을 생성하는데 효과적임을 보여준다.

• 문화경제연구
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• 제17권2호
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• pp.63-80
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• 2014

본 연구에서는 중국 시청각서비스분야의 무역장벽의 현황을 파악하고, 향후 FTA와 같은 제도적 채널을 통해서 중국측에 제기할 수 있는 통상장벽 해소를 위한 의제를 도출하였다. 먼저 중국의 시청각서비스분야의 무역장벽은 중국의 양허표와 국내 규제를 분석하여 도출하였으며 이를 토대로 설문조사를 통해 협상 의제의 중요도와 의제의 협상 타결가능성을 평가하였다. 분석 결과, 먼저 한국의 국민경제적 상황과 중국의 무역장벽 환경을 고려할 때, 중요한 의제는 온라인 게임서비스의 직접 서비스 제공과 방송/영화산업의 공동제작협정 체결이었다. 둘째, 실현 가능성 측면에서는 공동제작협정이 가장 높았으며, 다음이 온라인게임의 직접서비스 의제, 음악서비스 의제 순으로 나타났다. 시청각서비스분야 공동제작협정은 방송 및 극장에서의 외국 콘텐츠 상영에 대한 각종 규제가 많기 때문에 공동제작물에 대해 쌍방이 자국물로 인정해 주게 되면 통상장벽을 실질적으로 낮추는 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다. 또한 온라인게임서비스의 중국시장 진출이 가장 산업적 영향이 큰 것으로 파악되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.212-224
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• 2009

인터넷과 컴퓨터의 성능이 향상됨에 따라 수 초 내에 영화 한 편을 내려 받을 수 있을 정도로 발전했다. 이에 따라 편의성을 이유로 합법적으로 비용을 지불하지 않고 영상 컨텐츠를 불법으로 다운로드 받아 감상하는 이용자들이 늘어가고 있는 추세이다. 이에 따라 국내외 적으로 저작권법을 강화 또는 개정하여 불법복제물을 상습적으로 게시하거나 복제하는 행위에 대해 강력한 법적 제재를 시행하고 있다. 본 논문에서는 네티즌들이 영상 컨텐츠의 불법 공유에 대해 과연 어떤 수준의 의식을 가지고 있는지에 대해 탐구하였다. 컴퓨터 소프트웨어 및 음악에 대한 불법복제에 관한 연구 및 논의는 활발하게 이루어졌고 불법 복제 완화에 대한 거의 완벽한 해법이 이미 나와 있으나 영화를 비롯한 영상 컨텐츠에 대한 불법복제 의식에 대한 연구는 수행되지 않고 있는 실정이다. 가장 정평이 나있는 온라인 조사 사이트 월드 서베이를 통해 사용자의 영상 컨텐츠 불법복제에 관한 의식 조사를 시행했다. 응답 결과에서 열 명 중 아홉 명이 영상 컨텐츠를 불법 복제하여 사용하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 놀라운 사실은 그와 같은 수준인 95%의 응답자가 불법복제는 위법이라고 생각하는 것으로 밝혀졌다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권1호
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• pp.257-276
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• 2014

본 연구의 목적은 고령층의 인터넷 활용과 활용상의 장애 요인을 분석하고 그 해결 방안을 파악하는 것이다. 데이터 수집은 대구 및 경북지역에 거주하는 60세 이상 고령층을 대상으로 설문지를 사용하여 1:1 설문을 통하여 이루어졌고, 총 479부를 회수하여 그 중 유효한 119부를 SPSS 18.0을 사용하여 기술통계와 더불어 연령별과 성별 차이분석을 실시하였다. 분석 결과 우리나라 고령층은 인터넷을 통하여 오락, 지식, 문화예술 콘텐츠를 많이 활용하는 것으로 나타났고, 인터넷 온라인 활동으로는 정보검색, 영화/음악 감상의 순으로 빈도가 높았고, 고령층내에서도 연령과 성별에 따른 다소의 차이가 나타났다. 고령층이 인터넷 활용을 하는데 인지하고 있는 장애 요인으로는 컴퓨터 기기 사용법의 복잡함을 가장 큰 이유로 들었고, 장애 요인을 해결하기 위한 이들 자신들의 방안으로는 컴퓨터 활용교육과 사용법 개선이 우선되어야 한다는 것으로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.707-712
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• 2017

데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 추천 시스템(recommender system)은 영화, 도서, 음악 등 다양한 산업에서 관심을 받고 있고 연구 대상이 되고 있다. 추천시스템은 사용자들의 과거 선호도 및 클릭스트림(click stream)을 바탕으로 사용자에게 적절한 아이템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 대표적인 예로 넷플릭스의 영화 추천 시스템, 아마존의 도서 추천 시스템 등이 있다. 기존의 선행 연구는 협업적 여과, 내용 기반 추천, 혼합 방식의 3가지 방식으로 크게 분류할 수 있다. 하지만 기존의 추천 시스템은 희소성(sparsity), 콜드스타트(cold start), 확장성(scalability) 문제 등의 단점들이 있다. 이러한 단점들을 개선하고 보다 정확도가 높은 추천 시스템을 개발하기 위해 실제 온라인 기업의 상품구매 데이터를 이용해 factorization machine으로 추천시스템을 설계했다.