• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권1호
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• pp.227-233
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• 2016

Google Trends provides weekly information on keyword search frequency on the Google search engine. Search volume patterns for the search keyword can also be analyzed based on category and by the location of those making the search. Also, Google provides “Hot searches” and “Top charts” including top and rising searches that include the search keyword. All this information is kept up to date, and allows trend comparisons by providing past weekly figures. In this study, we present a predictive model for TV markets using the searched data in Google search engine (Google Trend data). Using a predictive model for the market and analysis of the Google Trend data, we obtained an efficient and meaningful result for the TV market, and also determined highly ranked countries and cities. This method can provide very useful information for TV manufacturers and others.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.1-22
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• 2022

본 연구는 패널 벡터자기회귀 모형을 활용하여 국내 TV 드라마에 대한 디지털 불법복제, 시청률, 온라인 입소문 간의 동태적 관계를 종합적으로 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 시청률은 디지털 불법복제에 부정적 영향을 받지만 구글 버즈에는 긍정적 영향을 받는다. 둘째, 디지털 불법복제는 시청률과 소셜 버즈에 부정적인 영향을 받는다. 셋째, 소셜 버즈와 구글 버즈는 서로 긍정적 영향을 받는다. 영화나 음악에 대한 불법복제 효과 연구는 많이 이루어졌으나 TV 드라마에 대한 연구는 상대적으로 제한적이다. 본 연구는 TV 드라마의 디지털 불법복제 영향을 실증 분석하였으며, 특히 디지털 불법복제가 시청률에 미치는 직접효과 뿐만 아니라 온라인 입소문을 통한 간접효과가 존재함을 실증적으로 밝혔다는 점에서 의의가 있다. 또한 온라인 입소문을 소셜 버즈와 구글 트렌드 지표로 다양화하여 그 효과를 검증함으로써 중요한 실무적 시사점을 제공한다.

• 융합보안논문지
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• 제10권4호
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• pp.93-99
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• 2010

스마트TV는 인터넷 콘텐츠와 양방향 서비스를 이용할 수 있으며, 운영체제를 탑재해 웹서핑, 앱스토어, 다양한 콘텐츠 등을 즐길 수 있다. 스마트TV 시장은 긴 TV교체주기, 시청방식 변화에 대한 적응기간 및 저작권 등의 문제로 스마트폰의 경우와는 다르게 단기간에 TV 시장을 점유해 나가지는 못할 것으로 예상되나, IPTV, 위성, 케이블 등의 실시간 방송 사업자가 스마트TV 플랫폼을 채택할 경우 스마트TV 시장은 예상보다 빠르게 확산될 수도 있다. 장기적으로는 구글, 애플, TV가전사 및 방송사 등 다양한 업체들이 경쟁하는 과정을 통해 스마트TV 시장이 확대되며, 미디어 시장을 장악할 것으로 예상된다. 최신 기술인 스마트TV를 연구하기 위해 스마트TV에 대하여 살펴보고 스마트TV 상에서 동작하는 위젯을 설계한다. 위젯은 데스크톱, 모 바일, IPTV 등 다양한 환경에서 구현가능하며 사용자들은 이미 다양한 기능과 종류의 위젯을 사용하고 있다. 특히 위젯의 장점의 사용자의 요구에 맞게 구현 가능하기 때문에 사용자들은 보다 효율적이고 자신에게 맞는 위젯을 원한다. 따라서 본 논문에서는 스마트TV 기반의 유아 관리 위젯을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.740-743
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• 2012

초기의 운영체제 역할은 컴퓨터와 사용자간의 매개체 역할을 수행하는 것으로 하드웨어 및 프로세스를 관리하고, 사용자가 컴퓨터 시스템을 편리하게 이용하도록 하는 것이다. 이러한 운영체제가 서버나 개인용 컴퓨터뿐만 아니라, 스마트폰 및 태블릿 같은 모바일 기기에 탑재되어 모바일 운영체제를 탄생시켰다. 모바일 운영체제는 다양한 기기의 등장, 클라우드 서비스와 결합, 사용자들의 높은 욕구 등으로 인하여 단순한 임베디드 운영체제가 내장되어 작동하던 TV나 자동차까지 영역을 확대해 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 운영체제, N-스크린, 스마트 TV에 대해 알아보고, 주요 스마트 TV 분석을 통하여 앞으로 모바일 운영체제의 동향에 대해 알아본다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권5호
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• pp.177-184
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• 2020

The paper examines the reaction of the Z-Vietnam generation to online TV advertising (TVC), which elements of online TV advertising has a positive influence, which factors do not affect or negatively affect their consumption decisions for the advertised goods. Data for the study was collected from 300 Vietnam's Generation Z in Ho Chi Minh City through live interviews or questionnaires through Google Docs Forms, with over 30 questions. The six basic factors that influence the reactions of Generation Z consumers are information, entertainment, irritation, credibility, interaction, and advertising value. The research results show that, due to the influence of social media and generational characteristics, most consumers of the Generation Z in Vietnam have a favorable attitude towards online TV advertising, and they appreciate this form of advertising. Information element, irritation, credibility and entertainment have a strong and positive impact on TVC. The other two factors are advertising value and interaction, which does not significantly affect the reaction of this generation. This study needs to be checked and reviewed by subsequent studies on a larger scale and in a wider scope because the study only conducted random sampling on a small scale, did not meet the requirements for representation and generality.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.79-85
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• 2021

Speech recognition technology refers to a technology in which a computer interprets the speech language spoken by a person and converts the contents into text data. This technology has recently been combined with artificial intelligence and has been used in various fields such as smartphones, set-top boxes, and smart TVs. Examples include Google Assistant, Google Home, Samsung's Bixby, Apple's Siri and SK's NUGU. Google and Daum Kakao offer free open APIs for speech recognition technologies. This paper selects three APIs that are free to use by ordinary users, and compares each recognition rate according to the three types. First, the recognition rate of "numbers" and secondly, the recognition rate of "Ga Na Da Hangul" are conducted, and finally, the experiment is conducted with the complete sentence that the author uses the most. All experiments use real voice as input through a computer microphone. Through the three experiments and results, we hope that the general public will be able to identify differences in recognition rates according to the applications currently available, helping to select APIs suitable for specific application purposes.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.22-30
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• 2010

컴퓨터의 하드웨어 및 소프트웨어의 기술의 발달에 따라 TV와 컴퓨터는 융합되어 컴퓨터 모니터 화면이 TV로 대체가 예상이 된다. 진화된 TV는 네트워크와 연결되어 기존의 컴퓨터로 가능하였던 모든 작업이 가능해 지는 것과 쌍방향 통신를 통한 상호작용의 증가는 당연한 귀결이며, 그에 따라 우리들의 라이프스타일도 변화가 예상된다. 대형화된 TV화면으로 인하여 가족 구성원이 모두 참여하여 즐길 수 있는 콘텐츠가 요구된다. 이는 정보의 접근권이 가족 구성원에게 용이하여야 함은 물론 주어진 사용 환경 내에서 원할한 상호작용이 가능하도록 사용자에게 제공되어야함을 의미한다. 본 실험의 목표는 영상크기가 상호작용에 미치는 영향을 분석하고 콘텐츠에 대한 학습효과를 정량적으로 분석하는 것이다. 영상크기가 사용자의 경험하고 체험한 형태와 유사할 때 상호작용이 원활하게 이루어지는 것을 성취도 측정 결과로 확인하였으며 사용자들의 학습효과를 통계적 방법에 의한 상관관계로 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.775-778
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• 2015

HTML5 기반의 웹 플랫폼이 차세대 국가 표준으로 제정되면서 웹 서비스 업체들은 스마트 미디어기기 및 스마트 TV에서 HTML5 기반의 앱 지원 기술을 경쟁적으로 개발하고 있다. 국제 웹 표준 개발 조직인 W3C를 중심으로 Microsoft, Apple, Mozilla, Google, Opera 등 다양한 웹 브라우저 벤더가 표준화에 참여하고 있다. 이렇듯 점차 HTML5의 중요성이 강조되며 HTML5 기반의 웹 페이지는 더 많은 양의 정보를 포함하여야 되며 더 빠른 속도의 로딩시간이 필요하다. 따라서 본 논문은 웹 페이지 로딩시간을 감축하기 위한 초기 연구로써 각 브라우저별 동일한 웹 페이지를 구성하여 초기 로딩시간을 측정한다. 뿐만 아니라 HTML5 태그, 및 CSS 속성을 하나씩 제거하면서 초기 로딩 시간에 많은 비중을 차지하는 태그 및 속성을 분석하고 그 결과를 통해 향후 웹 페이지 로딩시간을 감축할 수 있는 방안을 마련한다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 한국환경보건학회지
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• 제46권1호
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• pp.96-102
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• 2020

Objectives: This study identified factors impacting radiation knowledge among aircrew, who are affected by cosmic radiation exposure due to their occupational environment. Methods: In September 2019 we conducted an online survey of aircrew through a Google link. We evaluated the level of radiation knowledge using a ten-item (10 points) questionnaire. The following exploratory variables were evaluated in relationship with the level of radiation knowledge using univariable linear regression models: sex, age, duration of employment, position level, company, marriage, education level, personal/family history of disease, and the number of times acquiring information on radiation through various channels (internet searching, watching television, reading newspaper, conversation about radiation with aircrew/non-aircrew, in-house training). With a p of 0.2 in univariable models, we built a multivariable linear regression model using a stepwise selection method. Results: The average radiation knowledge score of the 356 respondents was 7.22. Univariable linear regression analysis showed that radiation knowledge of the aircrew was associated with their company, position level, age, and number of conversations with other aircrew members. Our multivariable model showed that the radiation knowledge level of aircrew decreased as they had more conversations about radiation with other aircrew members and as their age increased. Conclusions: Korean air crew showed a lower level of radiation knowledge as their age and the number of conversations with colleagues increased. The study suggests that more education is needed in order for aircrew to gain accurate radiation knowledge.