• 한국언론정보학보
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• 제38권
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• pp.119-146
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• 2007

다양한 디지털 매체의 발전에 따라 멀티미디어 환경이 충분히 조성되었음에도 불구하고, 온라인상의 다양한 관계들은 여전히 텍스트 기반의 커뮤니케이션을 통해 형성되고 유지된다. 본 연구에서는 채팅으로 대표되는 이러한 텍스트 기반의 온라인 사회 상호작용(TOSI: Text-based Online Social Interaction)에 어떠한 요소들이 영향을 미치는가에 초점을 맞추었다. TOSI의 습관적 사용을 유발하는 동기로서 '친밀감'을 설정하였고, TOSI가 인터넷이라는 매체를 통해 이루어진다는 점에 착안하여 친밀감에 영향을 미치는 독립변인으로 인터넷 자기효능감과 매체의 사회적 실재감을 설정하였다. 구조방정식 모형을 통해 이러한 모형의 적합도를 살펴보았으며, 아울러 친밀감이라는 매개 요인 없이 인터넷 자기효능감과 사회적 실재감이 TOSI의 습관적 이용에 직접 영향을 미치는지에 대해서도 알아보았다. 연구 결과는 친밀감을 매개로 한 간접 효과가 상당히 의미 있는 것으로 나타났다. 즉, 상대방에게 강한 친밀감을 느낄수록 TOSI를 이용하려는 성향이 높았으며, 인터넷 자기효능감의 경우, 그 수치가 높다 하더라도 친밀감이 형성되지 않으면 TOSI 사용 성향에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 드러났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.226-228
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• 2002

본 논문에서는 실시간 대화 행위에서 대화 메시지 사이의 응답 관계를 시각적으로 표현하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 텍스트 기반 대화 방식과 트리 기반 대화 방식을 결합한 형태로서 대화 메시지의 일반적인 응답 관계뿐만 아니라, 기존 트리 기반 인터페이스에서 지원이 어려운 최근 수신 대화 메시지의 응답 관계를 시각화함으로써 대화자의 상호작용을 용이하게 한다. 이러한 방법은 기존 텍스트 방식의 테이블 구조에 트리 구조를 결함하여 대화에서 응답 관계를 명확히 구분한다. 제안한 방법의 구현은 XML과 DOM을 이용하여 대화 메시지와 대화 시스템을 구현하였으며, 응용 분야는 협업, 원격 교육, 온라인 게임 등이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.91-98
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• 2004

본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.41-63
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• 2023

전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 인해 추천 시스템의 필요성은 점차 강조되고 있으며, 최근에는 추천 성능의 향상을 목적으로 리뷰 텍스트를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 많은 연구들은 리뷰 텍스트의 감성 점수를 활용하여 제안되고 있는데, 감성 점수만을 사용하는 방법론은 리뷰 텍스트에 존재하는 구체적인 선호도 정보의 활용 측면에 한계를 가지며 이는 결과적으로 성능 향상에 제약으로 작용하게 된다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 딥러닝 기반 추천 모델에 온라인 리뷰 내 다양한 언어학적 요소들을 활용하여 고객의 선호도를 정교하게 학습할 수 있는 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 이를 위해 먼저 고객과 상품 간 복잡한 상호작용을 고려할 수 있도록 딥러닝 모델을 통해 상호작용 관계를 비선형으로 학습하였다. 그리고 리뷰 텍스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 언어학적 요소 중 고객의 구매 의사결정에 중요한 영향을 미치는 인지적 요인, 정서적 요인 그리고 언어 스타일 매칭을 사용하였다. 실험은 Amazon.com에서 수집한 온라인 리뷰 데이터를 사용하여 진행하였고, 실험 결과 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 본 연구는 추천 시스템에서 리뷰 텍스트 내 고객 선호도에 대한 정보를 효과적으로 활용하는 방법론을 제안하여 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.171-189
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• 2022

온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현 수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.13-23
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• 2010

정보화 시대의 개인의 개성과 창의력은 지식산업에 요구되는 시대적 요청이다. 로봇 프로그래밍 교육이 학습자의 창의성 신장의 측면에 있어 의미 있는 효과가 있는 것으로 알려지고 있다. 기존의 로봇프로그래밍 도구들은 텍스트 기반 혹은 GUI 기반 저작도구기능을 가지고 있다. 그러나 대부분의 프로그래밍 도구들은 상호작용기능이 없는 단순한 튜토리얼을 제공하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 웹 2.0의 상호작용 기술을 응용하여, 협력 코드 생성이 가능한 로봇 프로그래밍 교육 시스템을 연구하였다. 시스템이 제공하는 협력코드 생성기능을 통해 학습자들은 협력하여 로봇 프로그래밍을 생성하는 경험을 할 수 있다. 또한 학습자들은 지식공유 기능을 활용하여 효과적인 프로그램 디자인의 경험과 소스코드의 공유가 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1579-1581
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• 2011

페이스북(Facebook)과 트위터(Twitter)등으로 각광 받는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)는 사용자의 온라인과 오프라인에 구축된 인맥 네트워크를 기반으로 한다. SNS내의 소셜커머스, 소셜어플리케이션 등의 다양한 기능이 추가 되면서 새로운 온라인 서비스 시장이 등장하게 되었다. 초기의 새로운 가상 인맥 늘리기 수단으로 사용되었던 SNS서비스는 스마트폰의 등장과 카메라, 마이크 등의 추가 디바이스와 서비스간의 연계가 가능해 지면서 이용자들의 새로운 정보 생성과 실시간 커뮤니케이션이 가능해 졌다. 또한 SNS를 통한 정보의 흐름은 텍스트 기반의 한방향 정보 전달 틀에서 소리와 이미지, 동영상등의 다양한 미디어가 취합되는 공간이 됨으로서 사용자와 다른 사용자간의 상호 작용이 가능한 쌍방향 소통으로 현실의 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달할 수 있는 하나의 미디어 형태로 진화하는 중이다. 본 논문에서는 소셜 서비스에서 생성된 정보가 집단 협업(Mass Collaboration)을 이룰 때 갖는 신뢰성을 기대하여 키워드 중심의 정보 형성에 따른 SNS 활용 방법을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.31-49
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• 2023

레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.155-161
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• 2022

코로나19의 확산으로 '가상관광'이 주목받고 있다. 포털 뉴스를 대상으로 '가상관광'을 키워드로 검색하여 데이터 마이닝 기법인 로그오즈비 분석, 명사 빈도분석, 의미망 분석을 통해 추이와 방향성을 고찰하였다. 그 결과, 코로나19 이전부터 '체험'과 '기술'기반의 '가상관광'에 주목하고 있었으며, '콘텐츠의 다양성 확보'에서 코로나19 이후 '지역 경제의 회복을 위한 사업'으로 바뀌었다는 점과 '온라인' 기반의 '상호작용'이 가능한 '가상현실' '확장현실' 등의 정보통신기술 의존성이 커졌다는 점을 명확히 할 수 있었다. 메타버스 등 '가상공간'에 대한 수요가 확대되고 있으므로 정부는 조사결과에 기초한 지원계획과 정책을 수립하고, 지자체와 기업은 AISAS(Attension, Interest, Search, Action, Share)에 주목하여 차별적 콘텐츠를 기획·제작하며, 대학과 연구기관은 콘텐츠에 맞는 기술을 개발하여 적용, 평가, 실용화함으로써 경제적, 체계적, 순환적 구조가 이루어질 수 있도록 해야 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.205-210
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• 2024

오늘날 온라인 메신저는 현대인의 주요한 의사소통 도구라 해도 과언이 아니다. 텍스트와 이미지를 기반으로 소통하는 메신저는 물론, 현재는 음성이나 화면 공유를 통해 실시간으로 상호작용할 수 있는 서비스가 MZ 세대에게 활발히 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 커뮤니케이션 형태인 음성채팅 서비스 사용자의 이용 동기를 알아보기 보고, 사용자의 경험을 결정하는 요인 중 하나인 만족감에 대한 이용 동기들의 영향을 탐색적으로 알아보고자 하였다. 그 결과, 음성채팅 서비스에 대한 5가지 주요 이용 동기(관계 형성, 유용성, 관계 유지, 의사소통 보완, 거리감 극복)를 추출하였고, 이 중 유용성과 관계 유지 동기가 사용자의 만족감에 정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 비대면 환경에서 소통하는 사용자들의 다양한 니즈는 물론, 그들의 긍정적인 경험을 위해 충족 시켜야 할 요인을 조명하였으며, 이러한 결과는 온라인 커뮤니케이션 시장에 적절하게 활용되어야 할 것이다.