• 유통과학연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.113-121
• /
• 2023

Purpose: Online distribution channel alludes to the many different digital channels utilized in marketing and distributing goods and services to end users. The present research aims to explore and provide various retail strategy for the success of the art market within online distribution channel. Research design, data and methodology: The current author has conducted and investigate the qualitative textual methodology to take a look at carefully the current and prior literature dataset to achieve the purpose of the present research so that the present author could obtain total 27 relevant prior studies. Results: According to the comprehensive literature investigation, this research has found that there are six kinds of retail strategy for the prosperity of the art market within online distribution channel as follows: (1) Blockchain Technology, (2) Artificial Intelligence (AI), (3) Virtual Reality (VR), (4) Online Market Places, (5) Social Media, and (6) Regulations. Conclusions: The results of this analysis of the relevant literature show that the art market industry needs to adjust to keep up with the quickly shifting landscape of the digital world. In addition, although these technologies can be helpful in addressing difficulties linked to authenticity and transparency, they cannot eliminate the hazards of fraud and misrepresentation.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제11권3호
• /
• pp.132-141
• /
• 2022

We look at the rocket life stages of NaverZ's metaverse platform scaling and investigate the ignition and scale-up stage of its metaverse platform brand, Zepeto based on the Rocket Model (RM). The results are derived as follows: Firstly, NaverZ shows the event strategy by collaborating with K-pops, the piggybacking strategy by utilizing other SNSs, and the VIP strategy by investing in game and entertainment content genres in the 'attract' function. In the second 'match' function, based on the matching rule of Zepeto, the users can generate their own characters and "World" with Zepeto Studio. However, for strengthening the matching quality, NaverZ is investing in the artificial intelligence (AI) based companies consistently. In the 'connect' function, NaverZ's maximization of the positive interaction is possible by inducing feed activities in Zepeto & other SNSs and by uploading attractive content for viral effects in the ignition. For facilitating this, NaverZ expands the scale to other continents like Southeast Asia and Middle East with the localization strategy inclusive investment. Lastly, in the 'transact' function, based on three monetization experiments like Coin & ZEM, user generated content (UGC) fee, and advertising revenue in the ignition, NaverZ starts to invest in NFT platforms and abroad blockchain companies.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.236-239
• /
• 2022

증강현실로 날씨, 뉴스 요약 등이 제공되거나 AI 비서 기능을 제공하는 스마트 미러(smart mirror)가 개발되고 있다. 본 작품에서는 IoT 통합제어, 뉴스 요약 및 날씨 정보 제공 등의 서비스를 하나의 웹 플랫폼으로 구축하고 이를 손가락 제스쳐 및 음성 명령으로 제어하는 것을 제안하고 구현하였다. 본 작품에서는 음성 인식을 통해 IoT 서비스를 직관적으로 이용할 수 있게끔 설계하여 사용자의 편의성을 높였으며, 디바이스를 직접 터치하는 방식이 아닌 finger gesture로 제어하는 방식을 채택해, 디바이스 유지 보수 및 위생 문제를 해결하였다. 단순 IoT 통합 제어 기능뿐만 아니라 다양한 컨텐츠 및 기능을 제공함으로써 통합 플랫폼의 기능을 수행할 수 있도록 하였다. 뉴스 홈페이지에서 Crawling한 뉴스를 text rank 알고리즘을 이용. 자동으로 요약하는 기능과, 사용자의 IP를 기반으로 위도와 경도를 추론, 해당 지역의 일기 예보 정보를 표현해 주는 등 단순 IoT 제어 플랫폼이 아닌, 통합 플랫폼의 기능을 다하도록 설계하였다. 이처럼 다양한 정보를 압축해서 사용자가 편하게 볼 수 있도록 제공하며, 직관적인 two track 제어 방식을 채택. 사용 대상의 편의성을 증대시켜 본 프로젝트는 기존 프로젝트보다 사용자에게 더 나은 사용 경험을 제공할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.385-387
• /
• 2022

With the tremendous rise in popularity of the Internet and technological advancements, many news keeps generating every day from multiple sources. As a result, the information (News) on the network has been highly increasing. The critical problem is that the volume of articles or news content can be overloaded for the readers. Therefore, the people interested in reading news might find it difficult to decide which content they should choose. Recommendation systems have been known as filtering systems that assist people and give a list of suggestions based on their preferences. This paper studies a personalized news recommendation system to help users find the right, relevant content and suggest news that readers might be interested in. The proposed system aims to build a hybrid system that combines collaborative filtering with content-based filtering to make a system more effective and solve a cold-start problem. Twitter social media data will analyze and build a user's profile. Based on users' tweets, we can know users' interests and recommend personalized news articles that users would share on Twitter.

• 산업과 과학
• /
• 제2권1호
• /
• pp.15-20
• /
• 2023

본 연구의 목적은 4차산업혁명 시대의 빅데이터 분석 기술을 활용한 충청도 복지정책 변화와 중요성을 분석하고 사회적 약자를 포함한 모든 세대의 안정적 복지정책을 제안하였다. 충청도 정책 관련 빅데이터를 파이선으로 코딩하여 시각화분석 결과를 토대로 안정적인 정부 정책을 제안한다. 연구 결과 충청도 정부 정책의 키워드는 지역, 사회, 정부 및 지원, 교육, 여성 등의 순으로 확인되었으며, 지역 건강정책과 사회 복지 향상을 중심으로 복지 정책을 강화해야 한다. 향후 연구 방향은 해외사례를 비교하고, 전국적인 복지정책의 안정적인 영향에 관한 정책 제안이 필요할 것이다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제32권2호
• /
• pp.87-108
• /
• 2023

Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.

• 유통과학연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.83-92
• /
• 2024

Purpose: With the rapid information distribution of sport-related SNS, sport industry has utilized SNS as technical solution to distribute sport and health-related information. The current study examined the effect of SNS information use for running-specific content on running engagement and psychological well-being. Research design, data and methodology: Data were collected via online survey of participants in marathon events of United States. Descriptive statistics and Chi-square test were conducted to compare demographics and psycho-behavioral outcomes among SNS information users and non-users for running-specific contents. Multivariate hierarchical regression was next employed to examine research hypotheses. Results: A mass-participant running event was used to test seven hypotheses related to the potential role of SNS for running content in promoting running engagement and life satisfaction. In general, findings revealed that use of SNS for running content along with frequency of use can perhaps facilitate running intensity and influence participation in running-related outdoor activities. Furthermore, while overall life satisfaction did not appear to be influenced by use of SNS for running content, there was a demonstrated influence on the individual satisfaction domains. Conclusions: The findings of current study suggest that sport SNS is information distribution media enhancing users' engagement and their six life satisfaction domains. Further implications were discussed.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권6호
• /
• pp.873-879
• /
• 2022

미래는 인공지능과 메타버스가 세상을 삼킬 정도로 활용 영역과 영향력이 강력해지고 있다. 광고 분야도 예외가 아니어서 이러한 미래 변화를 예측하고 분석하여 전략화하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 인공지능과 메타버스 발전에 따른 광고의 미래 변화 연구를 위해 인공지능과 메타버스 기술 발전과 이에 따른 광고 환경 변화 관련한 문헌연구와 미래 및 광고 전문가를 대상으로 한 심층 인터뷰와 델파이 기법 연구 방법을 통해 광고 변화에 대해 연구하고자 한다. 본 연구를 통해 먼저 포스트코로나 문명대변혁시대에 인공지능과 메타버스 기술 발전과 이에 따른 광고부문의 변화에 대한 전문가의 의견을 심층 인터뷰를 통해 살펴보고자 한다. 그리고 델파이 기법으로 미래광고 기술영역, 미래광고 미디어영역, 미래광고 형태영역, 미래광고 효과영역, 미래광고 적용영역, 미래광고 프로세스영역별로 변화가 어느 정도 중요하며 미래 어느 시점에 주요하게 변화할 것인지를 파악하고 또한 미래광고 형태는 구체적으로 어떻게 변화할 지에 대해 연구하고자 한다. 또한 이를 근거로 광고업계의 대응 방안을 제안하고자 한다.

• 기록학연구
• /
• 제79호
• /
• pp.5-32
• /
• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.35-41
• /
• 2017

사물 인터넷 기술의 발전에 따라 모바일 기기와 센서 등에 대한 수요가 급증하고 있으며, 다양한 전자 제품에 대한 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신제품들에 사용될 반도체 소자와 재료, 공정 장비들도 다양해지고 있으며, 공정마다 최적의 공정 변수를 찾는 과정들이 수반된다. 효율적인 공정 최적화를 위하여 시뮬레이션을 이용하거나 실시간 공정 제어 시스템을 사용하여 공정 변수를 찾을 수 있겠지만, 공정 데이터의 피드백과 비용, 범용성 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 효율적으로 최적의 공정 변수를 찾기 위해 소자의 목표 특성과 제작된 소자의 특성을 비교하여 공정 장비를 자동으로 제어하는 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터의 범용성을 극대화하기 위하여 온라인 기능이 구현되어 있지 않은 반도체 공정 장비에 장착할 수 있는 각종 센서 모듈과 조작 모듈들을 제작하였고, 이 모듈들을 원격에서 접근이 가능하도록 사물 인터넷 기술을 접목하였다. 최적의 공정 변수를 찾기 위한 방법은 딥러닝 기반의 인공지능을 사용하였다. 제안하는 시뮬레이터는 기존의 공정 장비들을 온라인으로 제어하고 최적의 공정 변수들을 찾을 수 있기 때문에 신제품 개발에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.