이 연구는 유튜브 케이팝 뮤직 비디오의 조회수와 시각적 연출 특성 간의 관계에 대해서 연구한다. 2012년 '강남스타일'의 국제적인 주목을 시작으로 현재까지 전 세계로부터 관심받고 있는 케이팝 뮤직 비디오를 중심으로 분석한다. 직관적으로 드러나지 않는 뮤직 비디오 조회수에 관련한 요소의 실재 여부와 조회수에 영향을 주는 구체적인 요소의 발견 가능성에 대해 의문을 제기한다. 이전 연구는 조회수와 관련된 뮤직 비디오의 요소를 알아내는 데에 있어서 소수의 작품을 중심으로 뮤직 비디오들을 비교하는 연구방법을 선택했기 때문에 중심이 되는 작품에 편향된 결과가 나온다는 한계가 있었다. 따라서, 이 연구는 조회수에 따라 9개의 뮤직 비디오를 3개의 그룹으로 나누고 시각적 연출 특성을 기준으로 분석하여 3개의 그룹 간 차이점 및 각 그룹의 특징을 찾는 것을 목표로 한다. 이 연구는 조회수라는 요소가 주목받고 있는 유튜브 시장 내 뮤직 비디오 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
오늘날 인터넷 사용자들은 유튜브(YouTube)와 같은 온라인 콘텐츠 공유 사이트를 통해 손쉽게 자신의 콘텐츠를 만들고 다른 사람들과 공유하고 있다. 그로 인해 하루에도 엄청난 양의 온라인 콘텐츠들이 쏟아지고 있다. 온라인 콘텐츠들의 홍수 속에서 어떤 콘텐츠가 향후에 인기가 있을 것인지를 예측하는 문제는 일반 이용자들이나 콘텐츠 공유 사이트 운영자들 모두가 관심을 가지는 문제이다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하기 위해 게시물의 조회수를 인기 척도로 간주하고 각 게시물의 조회수 변화량을 분석하였다. 게시물의 최종 조회수를 예측하기 위하여 관찰된 조회수 시계열 데이터를 이용하여 지수 함수를 기반으로 하는 조회수 증가 모델을 제안한다. 다음 아고라 게시판의 게시물을 대상으로 한 실험에서 전체 실험 게시물 중 약 90.7%인 20,532개의 게시물이 예측 오차가 10개 이하로 나타났다.
내가 키운 소 돼지의 출하 등급 확인 및 타지역과 비교분석할 수 있는 eKAPEpia의 "나의 이 출하이력조회" 서비스가 사육농가들의 입소문을 타고 이용자가 점차 늘고 있다. "나의 출하이력조회" 서비스에서는 스마트폰으로 언제 어디서든지 나의 도축출하내역에 대한 세부 등급정보, 도체중, 등지방, 근내지방도 등을 조회할 수 있다. 또한, 등급판정성적 전국 상위 10% 농가와 비교분석하여 나의 등급판정성적이 전국에서 어느 정도 수준인지를 가늠할 수 있게 확인할 수 있는 서비스이다. 구체적으로 어떤 기능들이 있는지 그림을 통해서 확인을 해보자.
5G 네트워크 상용화를 앞두고 가상현실(VR) 등 실감형 미디어 산업에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 하지만 VR 관련 기존 연구는 주로 영상 기술의 활용에만 초점이 맞춰져 있고, 영상의 소비와 인기 요인에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 연구는 VR 영상의 조회수에 영향을 미치는 요인을 밝혀내어, VR 영상 서비스 운영 및 콘텐츠 제작 측면에서 실무적인 시사점을 제공하고자 한다. 700개 VR 영상 대상으로 조회수에 대한 영향요인을 분석한 결과, 사용자 평가 요인인 좋아요 수 및 어지러워요 수가 가장 큰 영향력을 미치는 것을 확인하였다. 또한 일반 정보 요인인 영상 길이 및 경과일, 내용적 특성 요인인 속편 여부, 각색(One Source Multi Use; OSMU) 여부, 카테고리 등이 순서대로 조회수에 영향을 미쳤다. 반면 VR 영상 등록자의 팔로워 수는 조회수에 영향을 주지 못하였다. 본 연구 결과를 통해 VR 영상의 인기 및 확산을 위해 사용자 평가를 중심으로 영상 추천 및 큐레이션을 제공할 필요성이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 기업의 증자와 관련하여 풍문설이 유포되었을 때 그에 대한 조회공시의 내용을 확인, 부인, 혹은 검토의 유형별로 나누고, 사건연구방법을 사용하여 공시의 정확성과 효용성(정보전달 효과)을 살펴보고, 공시가 적시성이 있는지를 살펴보았다. 본 연구의 실증분석에 따르면 조회공시는 대체적으로 효율적이지 못하다고 결론지을 수 있다. 우선 공시의 적시성에 있어서는 조회 공시일 이전에 주가 수익률이 급격하게 상승함으로 미루어 증권시장에 풍문이 난무하여 공시가 충분히 신속하지 않았다고 할 수 있다. 공시의 정확성과 그 효용성 측면에서 보면 부인공시 후에도 주가가 하락하지 않는 현상은 결코 합리적이지 못하다. 즉, 부인공시는 조회공시 후에 번복되는 경우가 없어 정확하지만 시장이 이를 자본화(Capitalize)하지 않아 정보로서의 효용성이 없다. 그런데, 조회공시 유형별로 정보전달 효과는 조금씩 차이가 있어 일반 투자자들에게 투자 전략적으로 시사하는 바가 있다. 확인공시의 경우는 주가의 상승정도는 다른 조회공시에 비하여 약하지만 공시 당일 유의한 양의 초과수익률(t=0때 2.12%)을 기록하여 확인공시의 효과가 있다 할 수 있다. 또한 검토 중 공시나 부인 공시의 경우, 확연하게 조회의 내용이 즉각적으로 시장에 전달이 되지는 못하지만, 소문이나 풍문의 진위가 추후에 지연되면서 시장에 반영이 되는 듯하여(특히 무상 증자설 부인의 경우) 제한적이지만 정보의 효용성을 볼 수 있었다. 한편 검토 중 공시의 초과수익률이 확인공시나 부인공시의 경우보다 월등히 높게 나타나 증권시장에 퍼져있는 막연한 풍문이 오히려 투자자들의 초과수익을 더 높일 수 있다는 증권가의 주장을 뒷받침한다. 결론적으로 조회공시 유형별로 정보전달 효과를 살펴보았을 때 증자에 대한 풍문은 그 진위여부나 실시시기에 관계없이 사후적으로 투자자의 수익률에 음(-)의 방향으로 작용하지 않는다는 것이다.
블로그는 사용자에게 자신의 의견을 표현하고 다른 사람들의 의견을 수렴할 수 있는 자유로운 의사표현 네트워크를 제공한다. 어떤 글은 사회적, 정치적 이슈를 몰고 다니기도 하며 또 어떤 글은 사용자의 관심을 끌지 못하고 지나가기도 한다. 글이 작성된 초기에 향후 얼마나 인기를 얻을지 예측한다는 것은 글의 저자, 블로거, 광고회사 그리고 웹호스팅 모두에게 흥미로울 것이다. 인기를 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔지만 대부분의 연구들이 사용자간의 상호연관성에 기반하고 있고 정확한 값으로 표현하는데 높은 에러율을 발생하고 있다. 본 논문에서는 블로그에 글이 작성된 초기에 향후 글의 인기를 예측하기 위해 조회수를 사용하여 글의 인기를 4타입(explosion, hot, warm, cold)의 가상 온도로 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 글의 포화시점을 정의하고, 초기 조회수와 포화시점 조회수의 관계를 통해 포화시점 조회수를 예측하는 모델링 공식을 유도하였다. 예측된 포화시점 조회수를 이용하여 글의 인기를 4타입의 가상 온도로 표현하였다. 초기 관찰기간에 따라 예측 정확률이 결정되고 있다. 실험결과 30분 이후부터 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)가 30%이하로 낮아졌지만, explosive 타입의 경우 초기 조회수로 예측하기 힘들었다. explosive를 제외한 hot, warm, cold 타입에서는 30분후부터 86%이상의 평균 예측 정확률을 보여주며, 70분후부터는 90%이상의 평균 예측 정확률을 보여주고 있었다.
지방자치단체(이하 지자체)의 경제, 사회, 문화 분야의 현황 파악 및 다양한 분석을 위해서는 지자체의 분야별 현황자료를 분석 목적에 맞게 다양하게 조회하고 이를 바탕으로 하여 다양한 분석을 수행할 수 있도록 통합적으로 지원할 수 있는 지자체 통합 데이터베이스(DB)의 구축은 필수적이다. 본 연구는 지자체별 데이터를 통합적으로 조회하고 분석할 수 있도록 지원할 수 있는 지자체 통합 데이터베이스(DB)의 설계 방안을 제안하였다. 지자체 통합 DB는 지자체의 경제, 사회, 문화 활동 전반에 대한 광범위하고 이질적인 자료를 망라하여야 하며, 지자체 간 그리고 데이터 구성 요소 간의 차이를 고려해서 전체 자료를 통합할 수 있는 스키마(schema)를 설계하고 이에 바탕을 두고 구축되어야 한다. 데이터는 특성에 맞게 구조화되어 조회할 수 있어야 하며, 키워드를 통한 검색을 통하여 관련 데이터를 종합적으로 조회할 수 있어야 한다. 또한, 연구자가 자신의 연구 목적에 필요한 데이터를 쉽게 조회하고 다운로드 받아 분석데이터를 편집하여 작성할 수 있도록 데이터의 조회 및 다운로드 기능이 필수적으로 필요하다.
본 연구에서는 기업의 인수 합병(M&A)과 관련하여 풍문 설이 유포되었을 때 사건연구 방법을 사용하여 조회공시를 확인, 부인, 혹은 검토의 유형별로 분석하여 공시의 정확성과 효용성(정보전달 효과)을 살펴보고, 공시가 적시성이 있는지를 살펴보았다. 본 연구의 실증분석에 따르면 조회공시는 대체적으로 효율적이지 못하다고 결론지을 수 있다. 우선 공시의 적시성에 있어서는 조회 공시일 이전에 주가 수익률이 급격하게 상승함으로 미루어 증권시장에 풍문이 난무하여 공시가 충분히 신속하지 않았다고 할 수 있다. 공시의 정확성과 그 효용성 측면에서 보면 부인공시의 결과는 결코 합리적이지 못하다. 즉, 부인공시는 정확하지만 정보로서의 효용성이 없다. 그런데, 조회공시 유형별로 정보전달 효과는 조금씩 차이가 있어 일반 투자자들에게 투자 전략적으로 시사하는 바가 있다. 확인공시의 경우는 공시 전에는 주가의 상승정도가 미미하여 부인공시의 경우보다 적지만 공시내용의 확인을 거치면서 주가가 꾸준히 상승하여 부인공시의 수익률을 초월하여 제한적이지만 정보의 효용성이 있었다. 한편 검토 중 공시의 초과수익률은 확인공시나 부인공시의 경우보다 항상 낮게 나타나 증권시장에 퍼져있는 풍문이 사실과 거리가 있을수록 관련된 투자자들이 초과수익을 더 높일 수 있다는 비합리적인 주장을 뒷받침 한다. 결론적으로 조회공시 유형별로 정보전달 효과를 살펴보았을 때 M&A의 풍문에 대하여 사실무근이라는 유권해석이 투자자의 초과수익률에 나쁜 방향으로 작용하지 않는다는 것이다.
경매 매물 정보시스템은 수요자의 상황과 특성에 맞춰 원하는 경매매물의 고급 정보만을 제공하는 것을 목표로 한다. 특히, 시시각각으로 변하는 조회수와 같은 실시간 정보와 경매가 예측을 위한 고도의 분석결과를 제공받기 위해서 상황인식에 기반한 모바일 정보시스템이 요구된다. 이에 따라 본 연구는 스마트폰 환경에서 수요자의 위치, 특정 매물 조회수, 현재 입찰자 수 등과 같은 경매정보를 제공해주는 상황인식 기반의 경매매물 정보시스템을 연구한다.
본 연구에서는 서울시의 공개 분실물 데이터를 활용하여 분실물 패턴과 트렌드를 분석하였다. 분석 방법으로는 분실물 등록일, 월별 분실물 조회수, 분실물 종류별 개수 등 다양한 관점에서 데이터를 접근하는 것이다. 분석 결과를 통해 분실물의 종류와 위치에 따른 분포, 분실물 발생 시기와 조회수 사이의 관계 등 여러 가지 통찰을 얻을 수 있었다. 이 결과는 분실물 관리와 예방에 대한 이해를 높이는 데 기여하며, 향후 이 분야의 연구에 더욱 심화된 관점을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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