• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.177-192
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• 2012

최근 추천시스템에 대한 연구는 고객에게 적합한 상품을 추천하는 것에서 진일보하여, 고객이 선호할만한 친구나 배우자를 추천해주는 인맥 연결분야로 확장되고 있다. 이러한 인맥 연결의 주요한 분야로 미혼남녀를 소개시키는 온라인 데이트시스템을 생각할 수 있다. 본 연구는 사용자에게 적합한 데이트 상대를 추천해주는 온라인 매칭시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 상품추천 시스템과는 다르게, 추천 받는 고객뿐만 아니라, 추천 되는 상대방의 호감도를 함께 고려하여, 양자가 상호 대칭적인 만족도를 갖도록 설계하였다. 또한, 인기인에게 추천이 편중되거나, 비인기인들이 추천에서 소외되지 않고, 시스템 참여자들이 전체적으로 일관된 추천 만족도를 가질 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 매칭 시스템은 Mutually Beneficial Matching(MBM) 시스템이라 명명하였으며, 이를 다른 두 일반적인 매칭 기법인 Preference-Based Matching(PBM) 기법 및 Arithmetic Mean-Based Matching(AMM) 기법과 비교하여 성능평가를 수행하였다. 즉, 위의 세 가지 기법을 Java를 사용하여 prototype으로 구현한 후, 가상의 미혼남녀 200명의 데이터에 적용하여 비교 분석하였다. 그 결과, 제안된 MBM 기법이 PBM 및 AMM 기법에 비하여 통계적으로 유의하게 높은 상호호감도(Mutual Preference)를 보임을 알 수 있었고, 호감도의 대칭성(Symmetric Ratio)도 대부분의 경우 높게 도출됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 제안된 MBM 기법은 PBM 기법보다 추천에서 소외된 고객 수(Number of Outsiders)가 적어서, 매칭 pool안의 사용자들에게 전체적으로 호혜적이고 일관된 추천서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1117-1132
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• 2019

산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.

• 유통과학연구
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• 제9권3호
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• pp.73-82
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• 2011

본 연구는 스토리텔링을 이용한 명품 브랜드의 미학적인 아트마케팅커뮤니케이션 사례를 통해 브랜드의 차별화된 마케팅 기법으로 아티스트와 아트를 통한 효과적인 아트마케팅을 제시하였다. 이러한 아트를 활용하는 데는 브랜드의 이미지를 품격 있고 미학적으로 보여주어 매출 증대뿐 아니라 고객의 충성도를 높이는데 그 이유가 있다. 브랜드가 가지고 있는 욕망의 주체는 스토리가 그 역할을 한다. 명품 브랜드 소비자는 브랜드 품질의 우수성, 최상의 서비스, 브랜드 고 품격 가치와 더불어 브랜드에 담긴 스토리를 소비하려고 하는 것이다. 그러한 스토리는 예술과 만나 특별함을 더 하고 브랜드 영역까지 확장하게 하는 아트마케팅 전략 중 아트마케팅커뮤니케이션을 하고 있다. 아트마케팅커뮤니케이션 도구로 아트콜라보레이션, 아트전시회, 이동식 건축물 프로젝트, 아트 광고, 플래그십 스토어, 인재 양성연구소가 활용되었으며 브랜드의 욕망 스토리를 기본으로 스토리텔링의 구성요소와 원칙을 기본으로 선정되었다. 브랜드의 이미지를 시각적으로 상징화하고 입체적으로 보여주어 소비자와 감성적으로 소통하였다. 본 연구의 결과는 스토리텔링을 통한 명품 브랜드의 아트마케팅커뮤니케이션 사례를 통해 브랜드와 예술가의 인지도 관계성에 따른 전략과 특징을 통해 브랜드의 이미지에 미치는 효과적인 아트마케팅 역할을 살펴보고자 하였다. 사례를 통한 결과에 따르면 명품 브랜드가 브랜드 정체성과 스토리에 맞는 아트마케팅커뮤니케이션 도구를 활용하여 효과적인 사례를 보여주었으며, 예술을 통한 아트 마케팅의 가능성을 다양한 각도로 보여주었다. 사례결과는 다음과 같다. 첫째, 소비자는 공감하는 스토리가 있는 브랜드를 선택하는 것으로 나타났다. 세계적으로 성공한 명품브랜드들은 이미 우리 사회가 갖고 있는 멋진 이야기에 대한 욕구를 간파하고 있으며 이들은 정보 이외에도 소비자를 즐겁게 해주는 능력을 발휘하고 있다. 앞으로의 시장은 제품이 담아내는 이야기가 바로 경쟁력이 될 것이다. 둘째, 스토리와 연계된 아트를 활용한 아트 마케팅커뮤니케이션은 브랜드 차별화를 시킨 것으로 나타났다. 가장 효과적인 아트마케팅커뮤니케이션으로 아트콜라보레이션, 아트 전시회, 이동식 건축물 프로젝트 등 다양한 도구로 활발하게 적용되고 있다. 셋째, 브랜드의 제품이 예술작품처럼 인식되어 충성도를 높였을 뿐 아니라 매출이 증대되고, 프리미엄 된 가격을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 브랜드의 전통성에 예술을 접목한 혁신과 창조성이 있는 새로운 제품을 통해 소비자에게 특별한 만족을 제공하고 제품이 한정판으로 제작되어 시리즈별로 수집하는 소비자가 아닌 컬렉터를 창출한다. 넷째, 본 연구의 결과요약과 시사점, 그리고 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제시하였다. 명품브랜드에 적용된 사례를 참고하여 국내 브랜드 환경을 고려한 효과적인 아트마케팅 전략을 제시할 수 있으며 이미 진행되고 있는 국내 브랜드의 아트마케팅 전략의 사례와 효과를 연구해 볼 수 있을 것이라 기대된다.

• 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.

• 벤처창업연구
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• 제14권1호
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• pp.167-185
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• 2019

대부분의 G20 국가에서 향후 수십 년 동안 의료 지출이 급격하게 성장할 것으로 예상하고 있듯이, 고연령 인구와 만성질환자의 증가로 인해 전 세계적으로 의료비 부담은 지속적으로 늘어나고 있으며 의료서비스의 지속적인 질 개선도 해결해야 할 과제로 대두되고 있다. 그러나 헬스케어와 IT 융합의 급변하는 기술 환경 하에서 이런 변화를 제대로 인식하지 못하고 적절한 대비를 하지 않는데서 그 문제가 더 커질 수 있다. 패러다임 변화와 의료 분야 문제 증대 상황에서 기술적, 제도적, 사업적 측면에서의 복합적인 대응이 절실히 필요하다. 핵심은 의료분야에 IT를 융합한 사업에 적합한 비즈니스모델의 도출이라 할 수 있다. 4차 산업혁명시대의 도래와 함께 사물인터넷 등의 신기술이 e헬스케어에 적용되면서 새로운 비즈니스모델의 필요성이 대두 되었다. 기존 인터넷 시대의 e헬스케어에서는 전통적인 조직 기반 (Firm-centric) 비즈니스모델이 되었으나 사물인터넷 시대에는 사물인터넷의 역동성 (Dynamics) 및 복잡성 (Complex)의 특성으로 인하여 단위 조직 (Firm-Centric)보다는 비즈니스생태계 (Business Ecosystem)기반의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 등 이머징 기술 (Emerging Technology)기반의 e헬스케어의 비즈니스생태계에 대한 연구 결과로 e헬스케어 비즈니스생태계의 3-레이어 (Layer) 구조에 기반한 생태계의 주요 발전 인자를 분석 제시한다. 3-레이어 비즈니스생태계는 (1) 인프라 스트럭처 레이어 (Infrastructure Layer), (2) 특성 레이어 (Characteristics Layer) 및 (3) 이해당사자 레이어 (Stakeholder Layer)로 정의하여 분석하였다. e헬스케어 비즈니스생태계의 주요 발전 인자측면에서는 (1) i헬스케어 개념의 도입, (2) 비즈니스생태계의 확장, (3) 비즈니스생태계 변화 프로세스 혁신, (4) 비즈니스생태계 리더쉽 혁신의 4가지 인자를 제안한다.

• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.295-303
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• 2018

한국의 내륙습지는 동아시아-대양주 철새 이동경로 상 중요한 번식지 및 월동지를 제공하고 있고, 연안습지는 철새들에게 영양분이 풍부한 중간기착지를 제공하는 역할을 하고 있다. 하지만, 1960년대 이후, 한국은 농경지와 도심 확장을 위해 점진적으로 연안습지를 매립하였고, 야생생물 연안습지 서식지 손실로 인한 이동성 물새 개체수 감소를 야기 하였다. 미국(특히, 미주리주)은 이러한 습지 야생생물 다양성 및 개체수 감소를 막기 위해 습윤토양관리 기법을 개발 하여 야생생물 서식지 보전과 개체수 관리를 하고 있다. 습윤토양관리 기법은 습지 야생생물의 서식지 조건을 최대한 충족하는 상태로 습지를 관리하여 서식지 수용력을 높이는 습지관리 기법이다. 습윤토양관리 지역을 조성하기 위해서는 제방과 물의 흐름을 조절할 수 있는 수문을 만들고, 토양, 지형, 가용한 수원 등을 관리 하여야 한다. 또한, 습윤토양관리 지역은 범람과 배수지역을 정기적으로 특정시기에 관리하고, 다년생 식물생장으로 인한 육상화 억제를 위해 일정기간 동안의 토양교란으로 서식지를 관리 하여야 한다. 이러한 관리 기법은 두가지 목적을 가지고 있는데, 하나는 원하지 않은 식물 생육 통제이고, 다른 하나는 야생생물의 서식지와 먹이원을 최대화 하기 위함이다. 범람과 배수 일정은 지역을 고려한 기후적인 변화에 맞도록 유동적으로 반영하여야 한다. 한국의 위도는 미주리 주와 유사해서 습윤토양관리 기법이 한국에 맞는 효과적인 습지조성 및 관리기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 이동성 물새(도요 물떼새) 중간기착지와 같은 서식지로의 중요한 역할을 하는 연안습지 인근지역에서 습윤토양관리 기법을 실험적으로 적용하여 한국의 여건(지리, 미기후, 생물종 분포 등)에 맞는지 세부적인 방법을 모색해 보는 연구가 필요하다. 습윤토양관리 기법은 멸종위기 야생생물들에게 주요 서식지를 조성해 줄 뿐만 아니라, 폭넓은 습지 생태계서비스 가치를 함께 제공해 줄 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.156-167
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• 2021

본 논문에서는 5세대 이동통신 네트워크 서비스의 커버리지를 확장하고, 빌딩내에서의 안정적인 무선 네트워크 연결해 주는 5G 광중계기의 인빌딩용 디지털 송수신 유닛 설계를 제안한다. 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛은 신호처리부, RF 송수신부, 광입출력부, 클록발생부 등의 4개 블록으로 구성된다. 신호처리부는 CPRI 인터페이스의 기본 동작과 4채널 안테나 신호의 조합 및 외부에서의 제어 명령에 대한 응답 등 중요한 역할을 수행한다. 또, JESD204B 인터페이스로 고품질의 IQ 데이터를 송수신 한다. 파워 앰프를 보호하기 위해 CFR, DPD 블록이 동작한다. RF 송수신부는 안테나로부터 수신된 RF 신호를 AD 변환하여 JESD204B 인터페이스로 신호처리부에 전달되고, 신호처리부에서 JESD204B 인터페이스로 전달된 디지털 신호를 DA 변환하여 안테나로 RF 신호를 송신한다. 광입출력부는 전기신호를 광신호로 변환하여 송신하고, 광신호를 전기신호로 변환하여 수신한다. 클록발생부는 광입출력부의 CPRI 인터페이스에서 공급되는 동기 클록의 지터(Jitter)를 억제하고, 신호처리부와 RF 송수신부에 안정적인 동기 클록을 공급한다. CPRI 연결전에는 로컬 클록을 공급하여 CPRI 연결 준비 상태로 동작한다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛의 정확성을 평가하기 위해서 Xilinx 사의 MPSoC 계열의 XCZU9CG-2FFVC900I를 사용하였고 설계 툴은 Vivado 2018.3을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 디지털 송수신 유닛이 ADC로 입력되는 5G RF 신호를 디지털로 변환하여 CPRI를 통해 JIG로 전달하는 Uplink 동작과 JIG로부터 CPRI를 통해 전달받은 Downlink 데이터 신호를 DAC로 출력하는 기능과 성능을 평가하였다. 실험결과는 평탄도, Return Loss, Channel Power, ACLR, EVM, Frequency Error 등이 목표로 한 설정 값 이상의 성능이 나타남을 확인 할 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.91-106
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• 2021

본 연구의 목적은 콘텐츠 기획과 제작, 유통의 과정을 통해 자기실현과 사회적 연대를 이끌어내는 과정을 콘텐츠 액티비즘으로 정의하고, 구체적인 실행 단계를 유형화하는 것이다. 이를 토대로 구체적인 사례 분석을 시도함으로써 콘텐츠 액티비즘의 실천이 갖는 사회적 의미와 효과를 규명하고자 한다. 연구 방법은 선행 연구 검토를 통해 전통적 액티비즘과 콘텐츠 액티비즘의 차이를 살펴본 후 콘텐츠 액티비즘의 구체적인 실행 과정을 7단계로 유형화하였다. 콘텐츠 액티비즘의 실행모델은 1)문제의 발견, 2)현상 인식과 정보의 수집, 3)액티비즘 대상 및 목적 설계, 4)콘텐츠 기획과 제작, 5)콘텐츠 유통과 확산, 6)액티비즘 참여 및 효과 공유, 7)지속적인 액티비즘 과제 검토 등 7단계로 유형화하였다. 이 모델을 적용하여 본 연구에서는 콘텐츠 액티비즘 사례 두 가지를 분석하였다. 첫 번째 사례는 코로나19의 공포가 확산되던 2020년 초, 100세 생일을 앞둔 노인이 기획한 뒷마당 100바퀴 챌린지이다. 영국에 사는 톰 무어 경은 국가보건서비스 소속 의료진들이 보호장비가 부족하여 코로나 감염과 사망이 증가하자, 이들을 돕기 위해 뒷마당 100바퀴 걷기에 도전했다. 암 수술과 낙상 후유증으로 보조기 없이 보행이 어려운 그의 도전은 많은 이들의 공감과 참여를 이끌어내면서 글로벌 연대를 이끌어냈다. 두 번째 사례는 2019 일본 아이치트리엔날레 기획전시 김서경, 김운성 작가의 '표현의 부자유, 그 후'를 분석한 다. '표현의 부자유, 그 후' 전시는 평화의 소녀상과 일본군 위안부 할머니들의 삶을 전시하는 프로젝트였으나 극우 세력들의 협박과 공격으로 전시 3일 만에 철회되었다. 이 소식을 들은 해외의 예술가들은 트리엔날레의 결정에 저항하며 트위터와 인스타그램 등 소셜미디어에 소녀상과 같은 포즈로 사진을 찍고 공유하면서 평화의 소녀상이 갖는 역사적 의미에 공감했다. 예술가들로부터 시작된 액티비즘은 소셜미디어를 통해 다양한 지역에 사는 평범한 시민들의 집과 일터, 거리로 확장되었다. 두 사례는 콘텐츠를 통해 누군가와 연대하고 소통하면서 사회적 실천을 이끌어낸 콘텐츠 액티비즘이라고 할 수 있다. 이처럼 콘텐츠 액티비즘은 소셜미디어 시대의 새로운 리터러시이자 윤리적 실천의 도구가 되고 있다.