• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-76
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• 2020

배틀 로얄 장르는 다수의 플레이어가 참여하는 전투 모드에서 최후의 1인 혹은 1 유닛이 살아남는 것을 목표로 하는 게임 장르이다. 최근 이 장르의 1인칭 슈팅 게임이 크게 유행했는데 2017년부터 2018년 상반기의 세계적 선두주자는 한국 PUBG의 Player Unknown's Battleground였다. 하지만 2018년 들어 같은 장르의 3인칭 게임인 포트나이트의 추격을 받고 있는데 한국과 중국을 제외한 국제 시장에서 PUBG가 고전 중이다. 본 논문은 이 두 게임의 내부 전투 구조, 무기 체계, 생존 장치 등의 게임 장치를 서로 비교하고, 두 게임을 모두 사용해 보고 현재 포트나이트를 사용하고 있는 플레이어들을 중심으로 어떤 점이 배틀그라운드의 약점이며 무엇이 후발 주자인 포트나이트를 선호하게 했는지를 알아보고자 하였다. 그 결과 전투와 관련된 게임성은 여전히 배틀그라운드가 높았으나 생존 요소와 과금 제도의 창의성과 사용자 친화성에서 배틀그라운드가 보완해야 할 사항들이 있음이 입증되었으며 이것이 2018년에 일어난 두 게임의 흥행 곡선의 차이를 설명하는 요소로 작용한다고 주장한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.308-320
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• 2021

기존 정지 이미지를 활용한 화질 연구는 '자연스러움'에 초점을 맞추고 있으며 이는 기억색과 깊은 관련을 맺고 있다. 기억색은 주로 선경험이 있는 친숙한 대상에 대해 형성되며 이러한 기억색을 충실히 반영할수록 화면에 재현된 화질의 자연스러움이 증가한다. 특히 기억색의 밝기와 채도는 '자연스러움'뿐만 아니라 화질의 선호도를 증가시키는데 중요한 역할을 갖는다. 이에 기존의 화질 연구의 경우 기억색이 있는 자연물과 인물 중심으로 화질 특성을 연구한 바 있다. 본 연구에서는 TV 컨텐츠를 장르별로 분류하여 각 장르별 화질 특성을 도출하였다. 이를 위해 각 장르(스포츠, 다큐멘터리, 뉴스, 오락 및 음악, 영화)의 대표 이미지를 추출하고 각 이미지의 밝기, 대비, 채도를 조절한 후 인지된 화질을 평가하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, TV 컨텐츠 장르를 상황적 맥락에 따라 근접 경험과 간접 경험의 두 가지 범주로 분류할 수 있었다. 근접 경험은 야외 스포츠, 드라마, 자연 다큐멘터리 컨텐츠를 포함하며 근접 경험 컨텐츠의 화질은 밝기와 대비와 밀접한 관련이 있었다. 간접 경험은 뉴스, 음악 쇼, SF/액션 영화 컨텐츠를 포함하며 해당 컨텐츠의 화질은 대조와 채도와 밀접하게 연관되었다. 이러한 결과에 따라 근접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 밝기와 대비 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있으며, 간접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 대조와 채도 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.75-83
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• 2015

게임의 시점은 사용자의 몰입감을 결정하는 중요한 요소이며, 다양한 시점들 중 사용자들은 1인칭 시점에서 가장 높은 몰입감을 경험한다고 알려져 있다. 그러나 실제 게임에서는 1인칭 시점보다 3인칭 시점을 더 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 게임에서 3인칭 시점이 더 선호되는 이유에 대해 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 기존에 알려진 세 가지 시점 (1, 3인칭, 전지적)과 카메라와 캐릭터간의 거리 (근접, 원격)의 조합으로 여섯 가지 시점을 정의하였다. 조사 대상은 최근 10년간 발매된 게임 중 높은 평점을 받은 100개의 게임이며, 각 시점을 선택한 게임의 빈도와 장르별 시점 선택빈도를 분석하였다. 그 결과 예상대로 전체적으로 3인칭 시점이 1인칭 시점보다 더 많이 사용되었다. 그러나 장르에 따라 선호하는 시점이 달랐는데, 예를 들어 슈팅게임의 경우에는 대부분의 게임이 1인칭 근접 시점을 사용하였다. 이 결과는 게임의 특성과 함께 시야 범위가 시점 선택에 영향을 미쳤기 때문으로 해석할 수 있다. 즉, 시점의 선택에서 개발자는 몰입감뿐만 아니라 게임을 이용하기 용이한 시야를 선택하기 때문에 많은 게임들에서 3인칭이 사용된다고 결론내릴 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.153-167
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• 2002

다매체 다채널 방송 환경의 도래로 사용자 방송 단말에 많은 방송 프로그램 정보가 전달되고 있다. 시청자는 방송 단말에 제공되는 수많은 방송 프로그램으로부터 자신이 원하는 방송 프로그램을 탐색하고 선별하게 되었으며 이는 기존의 제한된 수의 방송채널이 제공되는 환경에서는 문제가 되지 않았던 사용자의 프로그램 선별에 대한 노력이 수백개의 방송 프로그램 채널이 주어지는 방송시청 환경 하에서는 시청자로 하여금 프로그램 선별에 많은 노력을 요구하게 되는 문제점으로 등장하게 되였다. 멀티미디어 내용 기술에 대한 국제 표준인 MPEG-7 과 TV Anytime은 사용자의 컨텐츠 장르, 채널, 출연 배우, 키워드 등의 여러 선호도 정보를 기술 할 수 있는 사용자 선호도 기술 규격과 사용자의 컨텐츠 소비 정보 등을 기술 할 수 있는 사용자 히스토리 기술규격에 대해 기술하고 있다. 그러나 사용자의 선호도 값 추출 방법이나 응용 방법에 대해서는 표준화 대상으로 정해놓고 있지 않다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 추출하여 사용자 선호도에 적합한 프로그램을 선별하여 사용자에게 추천하고, 사용자의 프로그램 시청에 대한 액션을 모니터링하여 자동적으로 사용자의 변화하는 선호도를 갱신하는 알고리듬 연구에 대한 결과를 제시한다. 또한 사용자 선호도 기반 지능형 방송 프로그램 가이드 시스템에 대한 연구결과를 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.924-934
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• 2014

지난 10년 동안 디지털 음악콘텐츠 시장은 급속도로 확산되고 있으나 다양한 음원 상품과 서비스 상품에 대한 소비자 사용 및 소비에 영향을 미치는 음악콘텐츠 상품의 가치 요인들을 고려한 상품 구성과 가격 정책에 대한 자료는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 이루어지는 스트리밍과 다운로드 방식의 디지털 음악콘텐츠 서비스 상품을 중심으로 소비자의 서비스 상품 선택에 영향을 미치는 속성으로 장르, 가격, 음질, 이용기기를 정의하고, 헤도닉 가격모형이론과 컨조인트 분석방법을 통해 소비자가 지각하고 있는 속성 요인별 중요도와 부분 가치를 추정하여 디지털 음악콘텐츠 서비스에 대한 소비자 중심의 시장가격과 상품 구성에 대한 전략적 시사점을 제시하고자 했다. 이를 위해 국내 디지털 음악콘텐츠 서비스 사용자 405명의 설문조사를 실시하였으며, 분석 결과 다운로드 방식에서는 '음질' 속성이 스트리밍 방식에서는 '이용기기' 속성이 '가격' 속성보다 중요하게 나타났다. 결론적으로 디지털 음악콘텐츠 서비스 상품 구성 및 가격 책정의 경우 생산자 중심의 가치에 대한 고려를 넘어 소비자 중심의 시장과 소비 속성을 고려한 차별화가 이루어질 수 있어야 함을 살펴볼 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1338-1346
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• 2008

본 연구에서는 P2P 네트워크 기반의 음악 추천 시스템을 새로이 제안하였다. 제안 시스템은 기존 Client-Server 환경의 추천 시스템과 달리 P2P 구조에서 사용자 peer들 간에 실시간으로 선호 음악 정보를 공유함으로써 보다 정확한 음악 추천을 할 수 있는 장점을 가진다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기술을 사용하였다. Peer 사용자의 음악 선호도 특성을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 모든 합법적 음악파일이 포함하고 있는 고유 KID장르 색인을 사용하였기 때문에 기존 연구와 같이 부정확한 특징벡터 추출로 인한 시스템 성능 저하와 연산 부하를 줄일 수 있는 장점이 있다. 제안 시스템의 성능 평가는 국내 음악포탈 회사인 S사의 약 16주 분량 실제 사용자 음악 청취 기록과 유료 다운로드 기록을 바탕으로 다양하게 수행하였으며 그 실용성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.133-140
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• 2012

본 논문에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 생성한 태그를 바탕으로 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 협력적 태깅 시스템은 사용자가 직접 선정한 단어를 콘텐츠에 부여할 수 있도록 하므로, 사용자의 선호도를 구체적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 특히, 감정을 표현하는 감정 태그들은 음악 장르나 음악가와 같이 사실을 나타내는 사실 태그들과는 다르게 선호도를 훨씬 직접 표현하고 있다. 따라서 태그의 의미를 파악하여 감정 태그와 사실 태그로 분류하고, 감정 태그는 감정표현의 정도에 따라 가중치를 부여하기 위해서 UniTag라고 하는 태그 온톨로지를 개발하였다. UniTag 온톨로지를 이용하여 정제된 태그 집합은 사용자 프로파일 생성에 사용되며, 태그 기반 사용자 프로파일을 바탕으로 음악 추천 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 전통적인 청취 횟수 기반 추천, 감정 태그 가중치를 고려하지 않은 추천, 그리고 감정 태그 가중치를 고려한 추천의 세 가지 추천 방법의 정확도와 재현율을 비교하였다. 실험 결과는, 감정 태그 가중치를 고려한 추천 방식이 정확도의 측면에서 다른 두 가지 방식보다 효율적이라는 것을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.475-486
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• 2010

콘텐츠 추천 시스템은 콘텐츠에 대한 사용자의 선호도를 예측하고, 예측된 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 시스템을 말한다. 디지털 식별자는 디지털 네트워크 환경에서 추상적인 작품(Work)이나 디지털 형태로 제작된 콘텐츠 등을 식별하는 역할을 한다. 디지털 식별자는 콘텐츠 추천 시스템에서 주로 이용되는 내용기반여과 기법과 협업여과 기법에서 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 국가표준 디지털 식별자를 대규모 콘텐츠 추천 분야에 효과적으로 활용할 수 있도록 기존 UCI 메타데이터를 확장하고 변환서비스를 개선하는 방안을 제시한다. UCI 메타데이터의 개선은 콘텐츠 추천에 필요한 요약, 키워드, 장르, 연령구분, 평점, 리뷰 항목을 추가하는 것이며, 변환서비스의 개선은 결과페이지에 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 입력하는 부분을 포함함으로써 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 수집할 수 있도록 하는 것이다. 개선된 UCI를 운용하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 본 논문에서 제안한 개선 방안이 콘텐츠 추천에 활용될 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.99-106
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• 2020

협력 필터링 기반의 추천 시스템에 내재된 확장성 문제는 지난 수십년간 관련 연구의 이슈가 되어 왔다. 클러스터링은 이 문제를 해결하는 유명한 기술인데 낮은 성능으로 인하여 활발히 연구되어 오진 않았다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템의 고질적인 단점인 확장성 문제를 극복하기 위하여 클러스터링 기법을 채택하였다. 또한 클러스터링을 적용함으로 인해 초래되는 성능저하 문제를 개선하기 위해, 두 가지 전략을 사용하였는데, 첫째는 퍼지 클러스터링이며, 둘째는 영화 장르에 대한 사용자 선호도에 기반한 유사도 측정 방법을 제안하고 이를 적용하였다. 본 연구에서의 제안 방법을 기존의 여러 관련 방법들과 비교 실험을 통해 다양한 주요 성능 척도에 의거하여 평가하였는데, 실험 결과 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 더 우수한 성능을 보였고, 추천 정확도 측면에서는 실험 대상 중 최상의 방법과 대등한 성능을 나타냈다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제38권1호
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• pp.121-141
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• 2004

이 연구는 S여대 문헌정보과 2학년생 4개 반을 대상으로 한 사례 연구로써 먼저, 독서치료의 경험 여부 및 그 시기, 독서치료 자료의 장르 선호도, 독서치료 과목의 효용성, 도서관 업무의 적용 가능성. 독서치료를 위해 보충해야 할 학문 분야 등에 대한 학생들의 인식을 질문지를 통해 조사하였다. 다음, 조사 내용 분석과 강의 경험을 통하여 향후 문헌정보학 분야에서 독서치료 과정을 교과목으로 강의하거나 연구하는데 있어서 준비하고 보완해야 할 요소들을 중심으로 발전 방향을 제시하였다.