Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.
이 논문은 호주의 국가교육과정 ACARA의 예술교육과정인 미디어 아트 과목의 구성 및 그 내용을 살펴보고, 한국의 교육과정에 주는 시사점을 논의한다. 미디어 아트과목에서 다루는 미디어는 TV, 영화, 비디오, 신문, 라디오, 비디오 게임, 인터넷 및 모바일 미디어 등을 포괄하는 복합 양식적 미디어 전반과 그 콘텐츠이다. ACARA에 나타난 미디어 아트 교육과정의 목표는 일반적으로 다양한 목적과 청중을 대상으로 한 의사소통기술의 창조적 사용, 지식, 이해, 기술을 발전시키는 데에 있다. 미디어 아트 과목을 통해 학생 개인과 공동체는 자신들을 둘러싼 풍부한 문화와 실제적 의사소통에 참여하고, 이를 실험하면서 언어, 기술, 제도, 청중, 재현의 5개 핵심개념에 대한 지식과 이해를 발전시키게 된다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. ACARA의 미디어 아트 교육과정은 독립적 예술교육과정으로 개발되어 호주 교육과정 내에서 특별히 중요성을 지니고 있음을 알 수 있다. ACARA의 미디어 아트 교육과정은 독립적인 교과로 구성되어 있으나, 그 실행에 있어서 다른 과목들과 긴밀하게 연계되어 지도되도록 교육과정상에서 제안되고 있다. 교육과정 구성상의 체계성과 정교함은 교사 차원의 교수 학습 설계 및 평가 측면에 있어서 매우 효과적으로 구성되어 있다. ACARA의 미디어 아트 교육과정은 미디어 리터러시 교육을 국가 및 주 차원에서 선도적으로 실행해 온 호주의 사례라는 점에서 한국 미디어 리터러시 교육과정 구성에 있어서 향후 많은 도움이 될 것으로 생각된다.
본 연구는 본 연구는 대중적으로 인기 있는 캐릭터 웹드라마의 장르를 분석하여 언어 모델 GPT를 통한 스토리 추천 개발을 연구하였다. 연구 결과, 웹드라마에서도 반복되는 비슷한 클리셰가 존재함을 확인했다. 본 연구에서는 공통된 이야기 구조(클리셰)를 분석하여 숙련되지 않은 영상 제작자도 손쉽게 캐릭터 웹드라마를 제작할 수 있도록 대표적인 이야기 구조를 정형화하여 제시하였다. 분석을 위해 10대에게 가장 인기있는 장르인 학원 로맨스 장르 웹드라마의 클리셰를 기승전결에 따라 목록화하였다. 또한 본 연구는 분석하여 목록화한 클리셰를 지피티에게 학습시켜 사용자를 위한 스토리 추천 매커니즘을 연구하였다. 본 연구를 통해 웹콘텐츠의 데이터베이스 소비론의 입장에서 다양한 데이터베이스의 수용을 통해 대중의 인기뿐 아니라 다양한 콘텐츠의 제작에 박차를 가할 것으로 기대된다.
본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.
2011년 올림푸스 광고에는 '사진을 쓰다'라는 카피가 등장했다. 보통 사진 뒤에는 흔히 '촬영하다'라는 동사를 붙이지만, 광고에서는 '쓰다'를 사진과 연결시켜 새로운 문장으로 만들었다. 디지털 시대로 들어서면서 디지털 기기가 대중화되고 사람들은 인터넷에 글과 사진을 함께 기재하는 행위도 덩달아 대중화되었다. 사진을 먼저 찍고 후에 글을 쓰든, 글을 먼저 쓰고 후에 사진을 찍든, 디지털 시대에 '쓰다'와 '찍다'의 의미는 사실상 비슷하다. 사람들은 이제 자기 자신을 적극적으로 표현하는데 사진 등의 여러 이미지와 글을 동시에 사용한다. 이것은 곧 글을 쓰는데 사진이 도움이 된다는 뜻이기도 하고, 과거와는 달리 글의 의미전달이 문자로만 이루어지지 않는다는 뜻이기도 하다. 수많은 이미지들 속에서 자라난 디지털 네이티브들에게는 이런 분위기는 당연한 일이라 국어교육계에서는 사진 및 미디어 매체를 글쓰기에 활용하는 연구가 최근 활발히 진행 중이다.
With the increasing influence of online media, company websites have become important communication channels between companies and customers. Companies use their websites as a marketing tool for a variety of purposes, including enhancing their image and selling products or services. Many researchers have examined the criteria, methods, and tools for website evaluation, but most have focused on usability. Prior content analyses have focused not on text content but on website components, an approach likely to produce subjective evaluations. This study attempts to objectively evaluate company websites by utilizing text mining. We analyze the usefulness of company websites by presenting visualized outputs from a business perspective, allowing practitioners to easily understand the results of the website evaluation and use them in decision making. To demonstrate our method empirically, we selected a company with a number of affiliates in Korea and analyzed the text content of their websites to assess their usefulness using natural language processing and graphics packages in R. Practitioners can easily employ our objective evaluation method, and researchers can use it to gain a new perspective on website evaluation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.4120-4132
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2017
In this research, we implement a deformable object simulation system using OpenGL's shader language, GLSL4.3. Deformable object simulation is implemented by using volumetric mass-spring system suitable for real-time simulation among the methods of deformable object simulation. The compute shader in GLSL 4.3 which helps to access the GPU resources, is used to parallelize the operations of existing deformable object simulation systems. The proposed system is implemented using a compute shader for parallel processing and it includes a bounding box-based collision detection solution. In general, the collision detection is one of severe computing bottlenecks in simulation of multiple deformable objects. In order to validate an efficiency of the system, we performed the experiments using the 3D volumetric objects. We compared the performance of multiple deformable object simulations between CPU and GPU to analyze the effectiveness of parallel processing using GLSL. Moreover, we measured the computation time of bounding box-based collision detection to show that collision detection can be processed in real-time. The experiments using 3D volumetric models with 10K faces showed the GPU-based parallel simulation improves performance by 98% over the CPU-based simulation, and the overall steps including collision detection and rendering could be processed in real-time frame rate of 218.11 FPS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3868-3888
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2022
A widely used social networking service like Twitter has the ability to disseminate information to large groups of people even during a pandemic. At the same time, it is a convenient medium to share irrelevant and unverified information online and poses a potential threat to society. In this research, conventional machine learning algorithms are analyzed to classify the data as either non-rumor data or rumor data. Machine learning techniques have limited tuning capability and make decisions based on their learning. To tackle this problem the authors propose a deep learning-based Rumor Detection Neural Network model to predict the rumor tweet in real-world events. This model comprises three layers, AttCNN layer is used to extract local and position invariant features from the data, AttBi-LSTM layer to extract important semantic or contextual information and HPOOL to combine the down sampling patches of the input feature maps from the average and maximum pooling layers. A dataset from Kaggle and ground dataset #gaja are used to train the proposed Rumor Detection Neural Network to determine the veracity of the rumor. The experimental results of the RDNN Classifier demonstrate an accuracy of 93.24% and 95.41% in identifying rumor tweets in real-time events.
현실 세계와 유사한 모델링이 가능한 객체지향 언어인 C++ 프로그래밍 수업을 플립드러닝 학습모형을 도입한 교육과정으로 개발한다면 학생들의 능동적인 문제해결 능력을 배양할 수 있다. 본 교과목 개발사례에서는 플립드러닝 기법을 프로그래밍 수업에 적용하여 학생들의 능동적인 문제해결 능력 향상에 효과가 있었다는 데 그 의의가 있다. 먼저 4차시의 강의를 Pre-Class, In-Class, Post-Class로 나누어 주제에 맞는 수업 목표를 제시하고 팀을 구성하여 토의하는 방식으로 수업을 진행하였다. 강의 마지막에는 사후 설문 조사를 시행하여 학습자들이 효과적으로 학습하였는지 확인하였다.
현재 한국시장의 광고에는 외국인 모델과 외국어를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 그 효과에 대한 검증은 거의 이루어지지 않고 있다. 기존의 연구에 의하면 마케팅 커뮤니케이션과 소비자의 문화적 가치가 일치하게 될 때 커뮤니케이션의 효과가 높아진다고 한다. 즉, 광고에의 외국문화 사용은 기존 연구에서 주장하고 있는 바와는 반대의 현상인 것이다. 그러나 인터넷 등 글로벌 매체에 의해 글로벌 문화가 출현함에 따라 마케팅 커뮤니케이션과 소비자의 문화적 가치가 일치하는 것이 가장 바람직한 커뮤니케이션 방법이라 볼 수는 없다. 이에 본 연구는 외국인 모델을 사용하는 광고에 있어서 모델의 매력도와 외국어 사용이 소비자의 광고와 제품에 대한 태도, 구매의도 등에 어떤 영향을 미치는가를 살펴보고 효과적인 광고 커뮤니케이션에 대한 제언을 하고자 했다. 연구결과, 광고에 사용된 언어와 광고의 시각적 단서인 모델 매력도는 광고의 효과에 상호작용 효과를 나타내는 것이 밝혀졌다. 광고에 사용된 모델 매력도가 높은 경우, 제품에 대한 태도, 구매의도가 사용된 언어에 대해 유의한 차이를 보이지 않았다. 광고에 사용된 모델의 매력도가 낮은 경우에는 영어를 사용한 경우가 제품에 대한 태도, 구매의도가 높았다. 즉, 외국인 모델을 광고에 사용할 경우, 그 모델의 매력도의 높고 낮음에 따라 광고에 사용되는 언어를 선택함으로써 광고의 효과를 조절할 수 있다는 실무적 시사점을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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