• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.228-236
• /
• 2021

이 연구는 저작인격권 중에서 분쟁이 가장 많은 동일성유지권의 침해에 대해 판례를 분석하여 법원의 침해기준과 침해의 원인을 규명하고 영상저작물 제작 현장에서 법원의 판례 경향에 대해 어떤 시각차가 있는지 비교하고자 한다. 저작권은 저작재산권과 저작인격권으로 구분한다. 여기서 다루고자 하는 동일성유지권은 저작인격권의 일부로 하나의 콘텐츠를 제작하여 다양한 매체에 이용한다. 콘텐츠의 이용 과정에서 편성, 광고시간 등에 맞추기 위해 편집이 필요할 경우 권리자에게 사전에 협의를 하거나 서면 동의를 받아야 하는데 시간이 촉박하거나 저작권에 대한 무지로 인해 임의적으로 편집하여 사용하다 동일성유지권을 침해하게 된다. 영상저작물이 제작, 이용되는 과정에서 저작물, 제작비, 출연자 등의 변수가 많아 저작권의 권리 확보나 이용을 위해 사전 동의가 필요하다. 그러나 제작을 우선시 하는 제작과정과 권리보호에 대한 인식이 낮아 동일성유지권 침해는 법조항의 미비보다 이용자들이 업무 관행을 따르거나 개인적 과실에 의한 분쟁으로 분쟁예방을 위해서는 세부적인 업무매뉴얼 제공과 저작권 전문가의 체계적인 교육이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.21-33
• /
• 2022

최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

• 예술경영연구
• /
• 제52호
• /
• pp.75-105
• /
• 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.

• 한국체육학회지인문사회과학편
• /
• 제57권2호
• /
• pp.611-624
• /
• 2018

본 연구의 목적은 유방암 생존자를 대상으로 선호하는 운동 프로그램에 대하여 심층적으로 밝히는데 있다. 그룹 운동프로그램에 참여하는 10명의 연구 참여자를 선정하였으며, 심층면담과 참여관찰을 통하여 자료를 수집하였다. 현실을 이해하고 해석하기 위하여 질적 연구방법 중 주제 분석 방법을 사용하였다. 그 결과, 유방암 생존자의 운동 선호에 대한 4개의 주제가 도출되었으며, '지도하의 운동', '함께하는 운동', '유방암 생존자 맞춤 운동 프로그램', '재미 요소'로 나타났다. 첫째, 유방암 생존자들은 지도하의 운동을 선호하는 것으로 나타났으며 운동 전문가가 필요하고 전문가에 의한 개인별 맞춤 지도가 필요하다고 언급하였다. 둘째, 유방암 생존자들은 함께하는 운동을 선호하는 것으로 나타났으며, 같이 하는 운동의 시너지 효과로 운동 참여를 촉진시키고 함께하는 대상으로는 유방암 생존자를 언급하였다. 셋째, 유방암 생존자 맞춤 운동 프로그램을 선호하는 것으로 나타났으며, 유방암 생존자 운동 프로그램에 대한 기대와 유방암 생존자를 위한 운동에 대한 그들의 생각을 언급하였다. 넷째, 유방암 생존자들이 선호하는 운동의 중요한 요소는 재미로 나타났으며, 재미있는 운동을 선호하고 재미 요인으로 음악적 측면을 언급하며 본인 스스로 재미를 느껴야한다고 하였다. 향후 유방암 생존자의 운동 선호를 반영하여 전문화된 인력과 프로그램으로 유방암 생존자의 체계적인 관리가 제공되어져야 것이다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.77-99
• /
• 2020

스마트 스피커는 인공지능을 활용하여 음악, 일정, 날씨, 상품 등 다양한 정보와 콘텐츠들을 검색, 이용할 수 있는 대화형 음성 기반 서비스를 제공하는 기기이다. 인공지능 기술은 데이터가 축적될수록 이를 활용하여 더욱 정교하고 최적화된 서비스를 이용자에게 제공한다. 따라서 스마트 스피커 제조사들은 초기에 공격적인 마케팅을 통해 플랫폼 구축에 힘썼다. 하지만 스마트 스피커의 사용빈도는 월 1회 미만이 전체의 3분의 1 이상을 차지하고, 사용자 만족도도 49%에 그치는 것으로 나타났다. 이에 지속적인 이용활성화와 만족도 증진을 위해 스마트 스피커의 사용자 경험을 강화할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 스마트 스피커의 사용자 경험을 분석하고, 이를 바탕으로 스마트 스피커의 사용자 경험 강화 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 사용자가 직접 작성한 실제 리뷰 데이터를 수집하여 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 기반으로 분석 결과를 해석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 개발하여 텍스트 마이닝 결과를 해석한 것에서 학술적 의의가 있다. 본 연구 결과를 통해 스마트 스피커 제조사에게 실무적으로 사용자 경험 강화를 위한 전략을 제안할 수 있다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.143-156
• /
• 2020

전통적인 마케팅 전략 중 하나인 가격 촉진은 소비자가 느끼는 상품의 가격을 낮추어 소비자의 구매를 유도한다. 기존 연구들에 따르면 제품의 특징, 가격 촉진 형태, 소비자의 특성과 같은 맥락에 따라 가격 촉진은 기업에 긍정적 영향을 줄 수도, 부정적 영향을 줄 수도 있다. 본 연구에서는 최근 많은 디지털 서비스들이 도입하고 있는 구독 기반의 비즈니스 모델 환경에서 가격 촉진의 효과를 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 가격 촉진이 소비자의 재구매에 미치는 긍정적 효과를 확인하고, 소비자의 인구 역학적 특성과 행동 특성에 따라 그 효과가 어떻게 달라지는지 확인하는 데 있다. 국내 한 음악 스트리밍 서비스의 사용자 기록 데이터를 이용해 가설을 검증하였으며, 분석 모델로는 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 연구결과 소비자의 재구매에 대한 가격 촉진의 긍정적 효과를 확인하였고, 가격 촉진의 긍정적 효과는 연령이 낮은 소비자와 여성 소비자에게서 상대적으로 더 크게 나타났다. 본 연구는 구독 경제에서 가격 촉진의 효과를 확인하고, 성공적인 가격 촉진을 위해 어떤 요인을 고려하여 마케팅 전략을 수립해야 하는지에 대한 방향성을 제공한다는 점에서 연구의 시사점이 있다.

• 경영정보학연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.71-94
• /
• 2017

추천 시스템은 정보 과부하를 줄여 선택의 질을 높이는 기술로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 추천 시스템 연구는 주로 영화나 음악과 같은 단순한 콘텐츠 추천을 대상으로 했으며, 추천 수량과 기존에 경험했던 상품의 재 추천이 고려되지 않았다. 하지만 다양한 분야에서 추천 시스템의 수요가 증가함에 따라 추천 수량과 재 추천을 고려한 보다 범용적이고 확장된 추천 시스템 개발이 필요한 시점이다. 또 기존 추천 시스템은 온라인 상에서 개별 고객을 대상으로 하는 경우가 많았는데, 오프라인 상에서 개별 고객이 아닌 매장에도 추천 시스템을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 추천 시스템 분야에서 많이 활용되는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘에서 추천 수량과 재 추천을 고려하는 방법을 제안하고, 이를 오프라인 의류 매장의 재고 관리 문제에 적용함으로써 다양한 분야에 추천 시스템을 활용할 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 통해 각 매장에 수요가 높을 것으로 예측되는 상품과 예상 판매 수량을 예측하여, 해당 상품을 진열할 것을 추천하며, 이는 MAE, Precision, Recall, F1 measure 관점에서 기준 모델보다 추천 성능이 더 뛰어나다. 또 성능을 평가하기에 적합한, 추천 수량 부족과 초과에 따른 페널티를 고려하는 새로운 Quantity Precision, Quantity Recall, Quantity F₁ measure 계산 방식을 제안한다. 마지막으로 참신성 관점에서 제안한 방법의 신규 매출 창출 효과를 평가한다. 본 연구는 추천 수량과 재 추천을 고려했다는 점, 온라인이 아닌 오프라인 데이터를 사용했다는 점, 개별 고객이 아닌 매장을 추천 대상으로 했다는 점에서 기존 추천 시스템 연구와는 차별되는 의의를 가진다. 나아가 본 연구에서 제안한 방법론은 재고 관리 이외에도 추천 수량과 재 추천을 고려하는 다양한 분야에 적용될 수 있는 범용성을 가진다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권1호
• /
• pp.539-549
• /
• 2024

본 연구는 텍스트 마이닝 기법 중 빈도분석, 워드 클라우드와 LDA 토픽 모델링 등을 사용하여, 중국 시장에서 현대자동차를 중심으로 토요타, 폭스바겐, 뷰익, 지리 등의 자동차 브랜드와 비교하며 소비자 만족와 불만족의 키워드 및 토픽을 분석하였다. 연구 대상은 2021년식-2023년식의 다섯 브랜드의 준중형 차량으로, 이 차량들에 대한 소비자 만족과 불만족 리뷰를 수집하여 분석하였다. 분석 결과, 현대자동차 아반떼는 긴 축거를 포함한 다양한 만족 요인을 보여주었다. 그러나 아반떼에 대한 불만족 요인으로는 조종, 엔진 성능, 트렁크 공간, 샤시 및 서스펜션, 안전 구성, 음향 스피커의 수량 및 브랜드, 음악 회원, 격리대, 스크린반사, CarLife 및 지도 등이 지적되었다. 이러한 문제점들을 개선하면 현대자동차의 중국 시장에서의 경쟁력이 크게 향상될 것으로 보인다. 한편, 기존 연구들은 주로 문헌 연구와 설문조사에 초점을 맞추었으나, 이 방법들은 연구자가 설정한 변수에 한정된 소비자 인식만을 밝혀내는 데 그쳤다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 통한 다양한 자동차 브랜드 간의 비교를 통해 시장 동향과 소비자 선호에 대한 더 깊은 이해를 도모할 수 있다. 또한, 현대자동차를 포함한 다른 브랜드들이 중국 시장에서의 마케팅 전략을 개선하는 데 유용한 정보를 제공한다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.139-152
• /
• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.14-19
• /
• 2007

본 연구는 여러 가지 생리기능성에 비해 식품 및 약제로써의 이용성이 낮은 뜰보리수의 이용성을 향상시키기 위한 기초자료를 제공하고자 성숙단계별로 뜰보리수를 채취하여 이들 열수추출물의 항산화성 및 xanthine oxidase저해활성을 측정하였다. 추출물의 농도가 높아질수록 추출물의 전자공여능은 증가하였으며, 미숙 뜰보리수 추출물이 완숙 및 과숙 뜰보리수 추출물에 비해 높은 전자공여 효과를 가졌다. 100 ${\mu}g/mL$에서 미숙, 완숙 및 과숙 뜰보리수 열수추출물의 SOD 유사활성은 각각 9.7%, 1.0% 및 0.6%를 나타내었으며, 1,000 ${\mu}g/mL$에서는 미숙, 완숙 및 과숙 뜰보리수 추출물의 SOD 유사활성이 각각 32.8%, 11.2% 및 5.0%를 나타내어 미숙 뜰보리수 추출물이 완숙 및 과숙 뜰보리수 추출물에 비해 3$\sim$10배 높게 나타났다. 또한 추출물의 농도가 증가할 수록 SOD유사활성이 증가하였다. 뜰보리수 추출물의 아질산염 소거능은 pH 1.2와 pH 3.0 및 100, 300 및 500 ${\mu}g/mL$의 농도에서 미숙>완숙>과숙의 순을 나타내었다. 반면, 1,000 ${\mu}g/mL$ 농도에서는 완숙 및 과숙 뜰보리수 추출물의 아질산염 소거능이 크게 증가하여 미숙 뜰보리수 추출물의 아질산염 소거능과 비슷한 효과를 나타내었다. 뜰보리수 열수추출물의 xanthine oxidase 저해효과는 추출물을 1,000 ${\mu}g/mL$ 농도로 첨가하였을 때 미숙, 완숙 및 과숙 뜰보리수 각각 30.0%, 28.2%, 18.2%로 측정되었으며, 뜰보리수 추출물의 농도가 증가할수록 xanthine oxidase의 저해효과가 높았다.보와 가집의 서문에서 공통적으로 제시하는 것은 '고악회복'이다. 느리지만 조화롭고 바른음악을 지향하는 것이 19세기 문인지식인들과 음악가들이 지향하는 궁극의 목표임을 확인하였다.생활이 부가적으로 더 표현된 점이 다르다. 표현 방법은 유명씨 작품의 전대 선례에서 점차 후대의 선례를 더 많이 수용하는 방향으로 바뀌며 문장 형태에서는 명령문, 명령문이 가장 많이 사용된다.재로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발