• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.1-19
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• 2010

기존의 인터넷 광고비 모델에는 CPM (Cost Per Mile), CPC (Cost Per Click), CPS (Cost Per Sales) 등이 존재하며, 특히 CPC 모델은 광고주와 미디어에게 모두 합리적이라는 평가를 받으며, 인터넷 광고 시장에서 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 CPC 모델 또한, 경쟁 사업자에 의한 과도한 광고비 부과나 부정한 광고 수익 등을 목적으로 하는 부정 행위가 발생할 수 있고, 사용자의 전환 의도 없는 광고물 클릭으로 인해 광고주에게 부당한 광고비가 부과될 수 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 새로운 광고비 모델인 'CPCD' (Cost Per Coupon Download) 모델을 제안한다. CPCD 모델은 사용자가 단순히 광고물을 클릭하는 행동을 넘어 광고주가 제공하는 쿠폰을 다운로드 받았을 때 광고비가 부과되는 모델로서, CPC 모델과 CPS 모델의 중간 개념이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 CPCD 모델의 설계 및 분석을 위하여 발생 가능한 시나리오를 제시하고, 프로세스 분석 및 관련 이슈에 대한 검토를 수행한다. 그리고 CPCD 모델에 참여하는 각 사업 참여자들에 대한 분석을 수행하고, 비용 시뮬레이션을 통해 CPC 모델과 CPCD 모델을 비교함으로써, CPCD 모델에 참여하는 광고주의 사업 참여 조건을 밝히며, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 CPCD 모델의 적용 가능성에 대하여 고찰한다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.39-57
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• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.