• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.33-38
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• 2017

본 연구는 현재 한국에서 가장 대중적인 인터넷 방송 Afreeca TV에서 나타나는 인기 채널에 대하여 탐구한다. 기술의 발전으로 인해 일반인이 장비를 통해 개인 방송을 할 수 있는 시대가 도래 하였으며, 이에 따른 다양한 학술적 논의가 태어나고 있다. 인터넷 방송은 기존의 미디어와는 다르게, 시청률의 개념은 존재하지 않으며. Afreeca TV는 특정 공식을 이용하여 인기 채널을 집계한다. 이러한 상황에서 본 연구는 Afreeca TV에서 나타나는 인기 채널을 1) 성별 2) 프로필 사진 3) 장르 4) 애청자 5) 팬클럽 6) 서포터 7) 방송시간 8) 누적 시청자의 방식으로 구분하여, 어떠한 특징이 있는지 살펴보도록 한다. 더 나아가, 인터넷 방송의 미래에 대해서 고찰한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.61-70
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• 2017

본 연구는 현재 한국 사회에서 크게 성장 중인 인터넷 방송의 모습을 탐구한다. 기술이 발달함에 따라, 기존의 시청자들 개인이 스스로 방송하게 되는 인터넷 방송 시장이 새롭게 태어났다. 국내에서 가장 대중적인 인터넷 방송플랫폼은 Afreeca TV로, Broadcasting Jockey(BJ)들이 자신의 채널에서 고유의 콘텐츠로 다양한 장르의 방송을 하고 있다. 근래의 혼란스러운 한국 사회와 맞물려, 시사/정치의 장르도 인기가 점점 높아진 장르로 변하고 있다. 구체적으로, 본 연구는 시사/정치 부분에서 유명한 BJ 망치부인을 사례를 중심으로 분석하여, 그녀의 채널의 특징, 의견, 시청자들과 소통 방법이 한국 사회에서 언론의 자유에 대해 어떠한 시사점을 던지는 지 등을 분석한다. 이를 통해, 인터넷 방송이 음모론 혹은 토론의 장이 되는지에 대해 입체적으로 탐구하고, 더 나아가 인터넷 방송의 청사진에 대해 토론한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.83-94
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• 2018

본 연구는 인터넷 개인방송의 이용동기와 수용자특성(초기수용자, 후기수용자)에 따른 만족도의 차이를 분석하였다. 이를 위해 아프리카TV(AfreecaTV)를 이용하는 10~30대 283명을 대상으로 설문을 실시하였으며, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 분석결과 사용자의 하루 평균 사용시간은 이용 동기에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 수용자특성에 따른 인구통계학적 특성차이에서는 학력에서만 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 만족도는 초기수용자의 경우 여가습관, 커뮤니케이션, 오락성, 접근성이 후기수용자는 접근성, 신뢰성, 여가습관, 최신성이 유의미한 요인으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.13-29
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• 2018

새로운 형태의 방송으로서 인터넷 개인 방송은 점차 많은 이들의 일상 생활 속에서 소비되고 있으며, 시장과 산업 측면에서 그 영향력이 확대되고 있다. 그럼에도 불구하고, 아직까지 인터넷 개인 방송과 관련된 연구는 제한적이다. 본 연구는 장르 레퍼토리 개념을 바탕으로 인터넷 개인 방송 이용자들의 장르 소비구조가 어떤 특성을 가지고 있는지 살펴보고, 이와 더불어 어떤 요인들이 이러한 이용자들의 장르 소비구조에 영향을 미치는 지를 검증하고자 하였다. 특히, 본 연구는 국내 대표적 인터넷 개인 방송 플랫폼인 <아프리카 TV> 이용자를 중심으로 이러한 요인들을 탐색하고 검증해본다. 본 연구의 결과, 연령, 감각추구성향, 정보취득 동기 및 사회적 실재감이 이용자의 인터넷 개인 방송 장르 레퍼토리에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더불어 사회적 실재감이 즐거움 동기와 장르 레퍼토리 사이에서 조절 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.407-413
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• 2018

본 연구는 발전되고 있는 인터넷 방송을 중심으로 스마트폰 환경에서 시청자의 만족도를 향상시키기 위해 UX 만족도 지표와 UI 가이드라인을 결합하여 모바일 시청환경의 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 연구 방법은 모바일 인터넷 방송환경과 애플리케이션의 개념을 이해하고, 선행연구를 통해 마련된 UX, UI 지표를 결합하여 인터넷 방송에 맞는 구성요소를 제시하고 방송화면의 해당 항목을 도출해낸다. 각 항목의 구성요소를 통해 애플리케이션 간의 장단점을 분석하고 모바일 방송환경의 발전방향을 제시한다. 인터넷 방송 애플리케이션은 서로 다른 환경에서 제작되어 차이점이 존재한다. 각자의 문화를 가지고 부족한 점을 보강하여 사용자의 만족도 증가라는 확실한 방향을 향하여야 한다. 본 연구가 인터넷 방송환경의 발전방향을 위한 참고 자료로 사용될 것을 기대하며, 후속 연구에 도움이 되길 바란다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.155-156
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• 2013

모바일 영상 환경에서는 협소한 스크린과 한정된 배터리 등의 제약으로 RMC(Ready Made Contents) 보다는 UGC 혹은 스낵형 콘텐츠가 적합하다. 이러한 콘텐츠로 포지셔닝 된 아프리카TV도 모바일 시대를 맞아 급성장 할 수 있었다. 향후에도 모바일 영상 서비스는 라이트한 캐주얼 콘텐츠로 계속 진화해 갈 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.562-582
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• 2022

1인 미디어 창작활동은 경제적 가치를 창출하는 하나의 산업으로 자리매김하고 있지만, 창작자에 대한 이해는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 1인 미디어 창작자가 활동 플랫폼을 선택할 때 고려하는 중요 요인들을 창작자의 동기와 플랫폼의 특성에 초점을 맞추어 분석하였다. 연구결과, 생생함과 경력개발, 알고리즘 기반 적합도를 중시하는 창작자는 유튜브를, 상호작용과 수익창출 동기를 중시하는 창작자는 아프리카TV를, 상호작용, 서비스품질, 네트워킹 기회제공을 고려하는 창작자들은 트위치를 선택할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 창작자의 주력 장르와 방송유형 변수의 조절효과 역시 일부 유의한 것으로 확인되었다. 생생함의 동기를 중시하며 소통을 주력장르로 하는 창작자와 경력개발 동기를 가지고 녹화방송에 주력하는 창작자의 경우 모두 유튜브를 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구는 1인 미디어 연구에 대한 기존 연구의 시각을 확장하였으며, 미디어 플랫폼의 향후 시장 내 위상 정립의 방향을 제시하였다는 점에 의의가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.7-14
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• 2016

본 연구는 인터넷 방송 중 게임을 전문적으로 하는 미국의 Twitch TV(트위치 TV)에서 나타나는 인기 채널을 분석한다. 현재 한국에서 인터넷 방송은 아프리카가 실질적 독점을 하고 있으나, Twitch TV는 전 세계적으로 인기가 높으며 현재 한국에서 영향력을 확대하기 위해 노력 중에 있다. 구체적으로 본 연구는 1월부터 6월까지 매주 금요일 9시에 Twitch TV에서 나타나는 국내(한국)와 해외의 인기 채널을 총 20회 조사한 뒤, 채널에서 나타나는 (1) 시청자(접속자) 수 (2) 게임의 출연수 (3) 게임의 장르 (4) 게임의 개발 국가의 차이점을 입체적으로 조사하였다. 인터넷 방송은 지상파 TV와 달리 시청률의 개념은 없지만, 채널에 연결 된 접속자 수를 기반으로 인기 채널이 구별 될 수 있다. 이를 통해, Twitch TV의 특징을 연구하고, 더 나아가 인터넷 방송의 미래에 대해서도 토론한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.85-88
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• 2022

영상을 구성하는 프레임 중에 키프레임은 일반적으로 영상 정보를 효과적으로 요약하거나 용이한 분석을 위해 선정된다. 화상이 가진 의미는 인물/사물 등의 객체탐지를 통해 추출되는데, 기존의 키프레임 관련 연구는 영상이 가지는 의미를 반영하는 키프레임을 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 영상이 가지는 특정 의미가 있다고 할 때 이를 반영하는 키프레임을 효과적으로 추출하는 방법을 실험적으로 탐구하였다. 구체적으로 영상을 통할하는 의미를 피로라고 가정하고 영상의 졸음 인식 관련 연구에 사용되는 DDD 데이터셋을 이용하여 효과적인 키프레임 추출 기법을 적용해 보았으며, 실험 결과 졸음이라는 특정 정보에 대한 해석을 도울 수 있는 의미 있는 요약을 제공하는 키프레임들을 효과적으로 추출하는 분석 기법을 찾아낼 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.97-118
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• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.