The purpose of this study was to examine how housing facilities have been progressed, how housing life has been technicalized and which factors contributed to the modernization of Korean housing in the economic development era. Review of advertising material for apartment sales in the newspaper from 1970s' to the 1990s' are mainly utilized to follow up the changes of kitchen equipment and furnitures, bathroom equipments, heating and cooking facilities and their fuel system, information and telecommunication system as well as security and intelligent system. However, high technology in apartment was a symbol of modem housing in each time. The improvement of housing facilities brought about the improvement of efficiency in household works. In other words, housing space plays as "Living Machine". And appearance of new technology systems leaded to a pluralistic activities in the home. As well as improvement on the material environments accelerated the individualization phenomena in housing space.
코로나19 팬데믹으로 촉발된 메타버스 시장은 현재 가파른 성장세를 보여주고 있다. 메타버스 플랫폼은 컨텐츠를 생산, 소비하는 크리에이터와 사용자 그리고 플랫폼에 조성된 청중을 광고 대상으로 하는 광고주를 연결시키고 있다. 이들 플랫폼 참여자간의 상호작용은 새로운 형태의 경제인 크리에이터 경제의 부상을 가져왔다. 본 논문은 크리에이터와 메타버스 플랫폼의 다양한 수익원 중 광고 수익을 중심으로 플랫폼의 특성이 플랫폼과 크리에이터 간의 수익률 배분에 미치는 영향을 연구하였다. 게임 이론 기반 분석 모델을 통해 본 연구는 메타버스 플랫폼이 광고 회피를 감소시킬수록, 광고의 효과성을 높일수록, 그리고 효과적인 컨텐츠 제작 툴을 제공할수록 크리에이터의 수익 배분율을 낮출 수 있음을 보여주었다.
셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다
기존의 물리 공간과 제품은 RFID태그를 통해 원래의 사용 용도 이외의 매체로서의 기능을 갖게 되고, 이러한 매체 기능의 추가는 제휴 마케팅의 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 누구나 쉽게 RFID 태그부착 공간 제공자로 참여하여 물리적 공간의 트래픽을 전자적 트래픽으로 전환시켜 수익을 창출하는 경제활동을 가능케 하는 방법을 제안하며, 이러한 방법을 응용한 쿠폰 네트워크 비즈니스 모델을 제시하고 실제 작동할 조건을 분석하였다. 제안하는 비즈니스 모델과 방법을 통해 공간을 이용하여 비즈니스를 하고자 하는 기업과 공간제공자 간의 연결을 쉽게 하여 기업의 물리적 접점 확대와 공간제공자의 참여를 상대적으로 낮은 비용으로 실현시킬 수 있고, 공간소유자가 자신의 이익을 위해 하는 제휴 활동이 유비쿼터스 사회 인프라 확산을 촉진시키게 되도록 설계함으로써 불특정다수에 의한 빠른 RFID 태그 확산과 비용부담의 광범위한 분산을 이룰 수 있다.
최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
비교구매는 e-Marketplace의 매출에 큰 영향력을 미치고 있으나 운영 수익은 대부분 광고에 의존한다. 하지만 인터넷 광고의 수익률은 열악한 상태이며, 종량제 기반 광고 방법의 확대로 소비자에게 덜 알려진 판매자의 제품 정보 노출 기회는 더욱 줄어들고 있다. 따라서 비교구매 사업자의 광고 수익을 높이면서 판매자 입장에서는 예산 및 제약 조건 범위 내에서 광고 노출의 효율성을 최적화하는 방법 및 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 비교도전을 이용한 비교광고 방법을 제안하고 그 실행 방법으로 판매자의 비교 도전 계획 모델을 사용하는 e-Marketplace기반 비교구매 사업자의 비교광고 시스템을 설계하고 구현하였다. 비교도전 계획 모델은 경쟁사(Competitor), 경쟁 제품(Product) 그리고 제품의 사양(Specification)에 대한 수준별 도전 정책을 적용하며, 양 사의 제품 사양 속성값들 간의 기능적 거리를 양적 수치화하여 판매자 제품이 경쟁사 제품에 가장 유사하지만 우세한(Similar but Superior) 쌍들에 대한 비교광고 포트폴리오를 구성함을 목적으로 한다. 비교도전 계획 시스템은 비교가치의 생성과 최적화의 단계로 이뤄진다 주요 5개 PC제조사의 데스크탑 제품자료를 사용하여 프로토타입을 구축하였으며, 타 비교광고 방법과 대비한 성능 평가를 수행하였다. 또한 e-Marketplace기반 비교구매 사업자의 비교도전에 의한 비교광고 표시 방법을 예시하였다.
This paper examines the advertisements for mass-produced women's clothing, which appeared in the 1980s issues of the fashion magazine Wolganmeot. This study explores the communicative aspect of fashion advertisements of the 1980s as a platform for complex and dynamic interactions between fashion brands, female consumers, and the rapidly changing social, cultural, and economic conditions of the period. The research focuses on advertisements in the formal and character casual categories that targeted young, urban, and career-seeking women. Based on the analysis of the visual and textual elements of the advertisements from a pragmatics perspective, this paper concludes that fashion brands sought to highlight an 'intelligent', 'urban', and 'individualistic' image of women. It also proposes that the prevalence of assertive and straightforward textual elements, copies, indicates the efforts of fashion brands to stabilize and reinforce the advertising messages in the fast-evolving landscapes of the fashion industry and changing consumption habits.
소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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