• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.5-9
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• 2004

본 연구에서 고분해능 측정과 저가격화 및 소형으로 제작이 가능하여 전세계적으로 많은 연구가 진행중인 광섬유를 이용한 광영상단층촬영기를 연구하였다. 광영상단층촬영기의 기돈원리로는 마이켈슨 간섭계를 이용한 것이다. 시스템의 구성으로는 광원은 분해능 및 측정범위를 고려하여 1,300nm 중심파장을 가지며 대역폭이 35nm인 상용제품의 SLD(Superluminersent diode)를 사용하였으며, 샘플내부의 영상을 검출하기 위한 간섭신호 검출방법은 기준거울이 선형적으로 이동하여 광경로를 일치하는 광지연선로를 구성하였다. 그리고 간섭계는 단일모드 광섬유를 이용하여 기본적인 마이켈슨 간섭계를 구성하였으며, 스캐너는 시준기를 이용하여 샘플에 대한 초점을 고정하도록 하였으며, 스템모터를 이용하여 스텝모터를 이용하여 샘플에 대한 횡단방향으로 이동하여 샘플의 2차원 단층영상을 측정하도록 하였다. 수광부는 소신호인 간섭신호를 검출하기 위하여 감도가 뛰어나면 잡음특성이 우수한 800~1,700nm 측정범위의 광검출기를 사용하였다. 신호처리부에서 간섭신호의 포락선 신호만을 검출하기 위하여 증폭 및 필터링 하여 A／D 변환을 거친 후 제작된 영상검출 프로그램을 이용하여 단층영상을 나타내도록 하였다. 측정결과 분해능은 약 30$\mu\textrm{m}$로서 이론식과 일치함을 확인하였으며, 탁구공의 단층영상을 측정하였다. 기본적인 마이켈슨 간섭계를 이용한 OCT시스템은 되돌아오는 간섭광의 절반이 광원부로 향하여 간섭신호의 절반이 손실되므로 검출기에서 검출된 신호가 미약하여 단층영상의 대비도를 떨어뜨린다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 간섭계 구성의 개선이 필요하다. 또한 측정시간을 단축하기 위하여 광지연선로의 개선으로 통해 짧은 시간내 당층영상을 얻을 수 있도록 하여야 할 것이다.기로 확장 가능한 PCS 단말기를 사용해서 위치추적을 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 선정하게된 배경은 단말기아 망 이용료의 가격이 저렴하여 현실적으로 트럭이 쉽게 부착할 수 있다는 장점이 있으며 나아가 인터넷 단말기를 활용하여 차량과 관제센터사이에 메시지 전송 등 부가적인 서비스가 가능하기 때문이다.비교한 결과 토사 유출 억제효과는 한지형과 나지형잔디들의 혼합형(MixtureIII)과 자생처리구(MixtureV), Italian ryegrass와 자생식물의 혼합형(MixtureIV)등에서 비교적 낮은 수치를 토사유출량을 기록하였다. 이러한 결과는 자생식물들이 비록 초기생육속도는 외래도입초종에 떨어지지만 토사유출의 억제효과면에서는 이들 외래초종에 필적할 수 있음을 나타낸다고 할 수 있겠다.중량이 약 115kg/$m^2$정도로 나타났다.소 들(환경의 의미, 사람의 목적과 지식)보다 미학적 경험에 주는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 모든 사람들에게 비슷한 미학적 경험을 발생시키는 것 이 밝혀졌다. 다시 말하면 모든 사람들은 그들의 문화적인 국적과 사회적 인 직업의 차이, 목적의 차이, 또한 환경의 의미의 차이에 상관없이 아름다 운 경관(High-beauty landscape)을 주거지나 나들이 장소로서 선호했으며, 아름답다고 평가했다. 반면에, 사람들이 갖고 있는 문화의 차이, 직업의 차 이, 목적의 차이, 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.149-156
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• 2013

이 논문에서는 헌법재판소의 판결을 통하여 SNS를 통한 선거운동의 자유가 사실상 보장되었음에도 불구하고, 아직도 많은 부분 공직선거법상에서 선거운동의 자유를 제약하는 규정이 존재하여 이것이 앞으로의 선거에서 많은 법적인 문제를 야기할 가능성이 농후하다. 더욱이 그동안의 선거운동과는 차원이 다른 SNS를 통한 선거운동의 과정에서, 무한확산의 가능성이 어느 시점보다 높아지고 있는 시점에서 SNS를 통한 선거운동의 자유와 공직선거법상 허위사실유포의 한계와 관련하여 많은 문제가 발생할 가능성이 높다. 이에 그동안의 공직선거법상 허위사실 유포죄는 유포한 사실이 허위일 뿐만 아니라. 그 유포를 통하여 특정인을 낙선시키려는 목적이 있어야 성립하는 범죄로 규정되어 있음에도 이에 대한 엄격하게 해석하기 보다, 유포된 사실이 허위인가에 대하여 판단하는 형태로 법원의 판단이 이루어져 왔다. 따라서 이 법을 개정 또는 삭제하기 전에 엄격한 해석의 필요성에 대하여 논의하고자 하였다. 입법론상 폐지하는 것이 바람직하지만, 우선 해석학을 통하여 문제점을 지적하였다. 첫째, 보호법익을 본죄의 취지 맞게 제한적으로 해석하고자 하였다. 둘째, 본죄가 목적범이기 때문에 목적범에서 목적은 본죄의 경우 엄격하게 해석할 필요성을 주장하였다. 왜나하면 인터넷 공간에서 이른바 리트윗의 경우에는 팔로워들이 별 의미없이 행해지는 경우도 많을 것이기 때문에 본죄로 처벌하는데 한계가 있을 것이 분명하다. 그리고 모처럼 헌법재판소에서 SNS를 통한 선거운동의 자유를 보장하고 있는 만큼, 우리나라에서 선거의 자유로운 소통의 장을 열어주는 의미에서도 제한적 해석은 필요하다. 이는 표현의 자유를 높게 보장하게 될 것이고 이는 성숙한 시민사회로 가는 첩경이 될 것이기 때문이다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.67-88
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• 2019

웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제19권4호
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• pp.529-538
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• 2003

본 연구는 가정배달급식 이용 고객을 대상으로 고객의 인식을 분석하고 각 인식변수가 전반적인 만족도에 어느정도 영향을 미치는지에 대해 분석하여 가정배달급식의 마케팅 전략 수립 시 자료를 제공하고자 하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 1. 고객의 과반수 이상인 55.6%가 가정배달급식업체에 대한 정보를 인터넷을 통해 얻고 있었고, 이용빈도는 1주에 1회 인 경우가 31.3%, 이용기간은 1년 미만인 경우가 72.9%로 가장 많았다. 2. 가정배달음식을 주문하는 이유로는 '조리하기 귀찮아서', '직접 만드는 것보다 비용면에서 경제적이어서', '조리할 시간이 없어서' 순으로 나타났다. 연령, 직업, 교육정도, 월 평균 수입에 따라서 유의적인 차이를 보였는데, 연령별로 50세 이상에서는 '거동이 불편해서'가(p<0.01)서 이용한다는 비율이 높았고, 직업별로 전문직/관리직/사무직인 경우와 소득수준이 높을수록 '조리할 시간이 없어서'가 이용한다는 비율이 높게 나타났다. 3. 가정배달음식의 주문을 꺼리는 이유로는 '음식은 집에서 만들어야 한다고 생각하기 때문에', '위생적이지 않아서', '조미료를 많이 사용해서'의 순으로 나타났다. 성별, 연령, 월 평균수입에 따라서는 유의적인 차이를 보였는데(p<0.01), 여성의 경우 '위생적이지 않아서'의 비율이 남성에 비해 훨씬 높았고, 연령별로 볼 때 50대 이상에서는 '음식은 집에서 만들어야 한다고 생각하기 때문에'에 대한 비율이 다른 연령층에 비해 높았으며, 소득별로는 소득수준이 낮을수록 '가격이 높아서' 주문을 꺼린다는 비율이 높게 나타났다. 4. 음식종류별로 고객들이 선호하고 즐겨 주문하는 음식류로는 국류, 찌개류, 탕류, 특선요리, 손님초대상류 순으로 나타났다. 5. 가정배달급식에 대한 고객의 인식 변수 중 배달직원의 친절성에 대해 가장 높게 인식하고 있었고, 음식온도에 대해서는 가장 낮게 인식하고 있었다. 6. 가정배달급식에 대한 고객 인식변수에 대한 요인분석 결과, 음식수준, 서비스수준의 2개의 측면으로 유형화시킬 수 있는 것으로 나타났으며 2개의 변인을 통한 설명력은 60.38%이었다. 7, 음식의 맛, 양, 배달직원의 친절, 포장용기의 형태에 대한 고객들의 인식은 이용특성 중 이용횟수와 이용기간에 따라 유의적인 차이를 보였다. 8. 가정배달급식에 대한 전반적인 만족도는 인식변인중 포장방법, 위생, 배달 종업원의 친절,가격, 맛에 대해 유의적인 영향을 받는 것으로 분석되었다. 따라서 가정배달급식업체에서는 고객의 소득별로 다양한 가격대의 메뉴를 개발해 고객의 욕구를 충족시킬 필요가 있으며, 고객들이 편한 시간대에 배달을 받길 바라는 점을 감안해 이에 대한 대응전략을 모색해야 하겠다. 또한 다른 급식형태와 달리 배송단계가 포함된 가정 배달급식에 대한 본 연구에서는 음식종류에 따른 포장방법이 고객의 전반적인 만족도에 영향을 미치는 가장 주요한 변수로 나타났으므로 가정배달급식을 위한 음식의 변질방지와 위생 안전성을 보장하기 위해 적절한 포장재질 및 방법을 적용하여야 하겠다.

• 비교문화연구
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• 제50권
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• pp.395-424
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• 2018

이 논문은 최근 디지털 음원 분야에서 주목할 만한 성장을 이루고 있는 러시아 음악시장의 현재적 상황과 그 배경에 대해 살펴보는 것을 목적으로 한다. 현재 세계 10위권의 시장 규모를 가진 러시아 음악 산업은, 스트리밍 접속을 통한 디지털 음원 시장을 중심으로 빠르게 성장하는 세계 음악 산업의 최근 흐름을 따르고 있다. 러시아의 음악 산업에서 디지털 음원의 성장 배경으로는 다운로드 및 스트리밍 음원 서비스 증가, 인터넷 발전으로 인하여 모바일을 이용한 디지털 음원 접속 회수의 증가, 정부의 저작권법 개정 등이 주요 원인으로 거론된다. 특히 스트리밍 음원 매출은 2020년에 디지털 음원 전체 매출의 85%이상 점유율을 예상할 만큼 폭발적인 성장이 기대된다. 스마트폰의 보급, 이로 인한 러시아 국민들의 라이프 스타일 변화, 즉 별도의 오디오 기기나 디지털 플레이어가 없어도 누구나 쉽게 디지털 음원에 접근하고 음악을 들을 수 있는 '연결/접속'의 편리함과 4차 산업혁명의 '빅데이터' 해석을 통한 음원소비자의 성향 분석 등이 이러한 변화를 전위에서 이끌고 있다. 또한 러시아 정부의 '저작권법' 개정과 더불어 불법 복제 음원물의 유통 근절에 대한 강력한 정책이 효과를 발휘하고 있다는 것도 디지털 음원의 가파른 상승을 이끄는 중요한 요소로 꼽힌다. 음악은 문화적 자산 가운데 가장 중요한 요소이면서, 디지털 경제의 전반적인 성장을 견인하는 효자 콘텐츠이다. 현재 러시아 음악 산업은 과거와 비교했을 때 안정적으로 지속 가능한 성장을 도모할 수 있는 환경이 구축되고 있으며, 여기에 다음과 같은 다섯 가지 개선안(저작권 보호에 대한 러시아인들의 의식 강화, 디지털 음원 산업에 빅데이터 활용, 디지털 음원 유통자들의 독과점 개선, 적정한 음원 수익 분배율 제시, 러시아 음악 산업에 대한 투자 활성화)이 효과적이고 생산적으로 잘 작동되면 세계 음악시장에서 러시아의 역할과 입지가 확장될 가능성은 매우 크다. 이럴 경우 러시아 음악 산업은 디지털 음원 시대에 단순히 적응하는 단계를 지나 4차 산업혁명의 수혜업종인 '스트리밍'에 접속하여 음악을 소비하는 패턴이 시장의 중심이 되는 세계 음악 산업을 선도적으로 이끌어 갈 것이다.

• 기록학연구
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• 제42호
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• pp.135-183
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• 2014

우리나라는 높은 수준의 IT기술과 인터넷 보급률 덕분에 웹 전시를 제공할 수 있는 환경을 갖추고 있다. 그러나 소규모 공공기관의 웹 전시는 단순히 오프라인 전시프로그램을 소개하거나 웹전시 자체로는 활성화 되지 못한 채 운영되고 있다. 이와 같이 공공기관의 웹 전시가 활성화 되지 못하는 이유로는 웹 전시에 대한 인식 부족, 시스템 구축비용 문제, 전문 인력 부재 등을 들 수 있다. 이런 상황에서 시스템에 대한 전문지식을 갖춘 인력과 예산이 부족한 소규모 기관에서는 공개 소프트웨어의 적극적인 활용이 필요하다. 본고는 기록을 전시하기 위한 공개 소프트웨어인 OMEKA의 주요 기능을 소개하고 해외 사례 및 설치에서 전시에 이르는 활용을 살펴보았다. 그리고 OMEKA가 가진 특징을 고려할 때 전시효과와 효용을 높이기 위해 보강되고 갖추어야 할 점을 검토하였다. OMEKA는 전문적 기술 없이도 멀티미디어의 웹 전시가 가능해 시청각 기록물의 활용도가 높은 장점이 있다. 따라서 OMEKA는 설치가 쉽고 운영비용이 저렴하다는 장점뿐만 아니라 새로운 기술 발달 추세에 맞는 기술적 유연성을 갖춘 프로그램으로 다양한 기관의 목적을 구현하는데 적합하다. OMEKA는 디지털 컬렉션과 웹 전시 등 콘텐츠 관리를 위한 프로그램으로서 전통적인 아카이브 활용 프로그램과 달리 이용자에게 친화적이다. 특히 전시 기능이 탁월하여 이미 여러 도서관과 소규모 박물관, 학교 등에서 다양하게 활용되고 있다. OMEKA를 활용, 공공기관의 전시 서비스 수준을 향상시켜 이용자의 만족도를 높이면 이를 통해 공공기관에 대한 사회 전반의 인식을 변화 시킬 수 있을 것이다. 기관에서 보유한 기록에 대해 주제와 내용에 맞는 기획으로 전시 컬렉션을 제공할 수 있고 기관과 이용자의 상호작용을 통해 기록물 활용에 있어 긍정적인 결과를 얻을 수 있다. 따라서 OMEKA는 웹 전시가 필요하지만 전시를 위한 환경 조성에 어려움을 겪고 있는 공공기관에 현실적인 해결책을 제시할 수 있을 거라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.57-84
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• 2023

현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.