In recent years, large-scale and high-density use of LED on facades has exposed some disadvantages, such as light pollution, high energy consumption, unsustainability, and poor interactivity. Because of the development of smartphones and augmented reality (AR), AR has emerged as a new technology available to users to interact with the media façade. As an augmented reality app for public space, the AR map app can superimpose virtual images on the surface of a building to form an AR media façade, which can be applied in the fields of navigation, advertising, interactive public art, smart retail, etc. This study establishes the variables influencing usage intention and the consequent outcomes of Huawei AR map app and uses the technology acceptance model (TAM) to discuss their relationship. Results show that consumer innovativeness, information quality, and design quality have a strong influence on perceived ease of use. Information quality has a positive impact on perceived usefulness, but design quality has a weak influence. Also, the design quality of Huawei AR map app and consumer innovativeness have a higher effect on perceived enjoyment than information quality. Users' usage attitude and perceived usefulness when using Huawei AR map app are key factors determining their usage intention. This study inspires city planners, architects, developers, and designers of AR apps that augmented reality can partly replace media façade, and that investment in augmented reality will achieve significant sustainable economic and social benefits.
스마트 폰의 등장과 모바일 인터넷을 제공함에 따라 휴대폰은 음성통신 수단이 아닌 웹을 통하여 서비스를 제공받는 도구 또는 각종 게임 및 응용 어플리케이션을 제공하는 놀이 수단으로도 발전하였고, 이로 인하여 사용량도 증가하였다. 사용량의 급증으로 인하여 모바일 광고에 대한 업계의 관심도 증가 하였지만, 한정적인 출력 화면에 의하여 광고 효과가 제한적일 수밖에 없다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 기업의 로고 광고의 효과를 극대화 할 수 있는 안드로이드 기반 로고 인식 증강 현실 시스템을 제안하였고, 이를 구현하여 실제 스마트 폰에 탑재한 후 다양한 성능 분석을 하였다. 실험결과, 그 가능성은 확인하였지만 현 하드웨어 성능상 실시간으로 지원하기에는 역부족임을 알 수 있었다.
사물을 분석하고 인지하는 분야에 해당하는 시지각은 시각의 생리학적인 측면과 시각체계의 인지적 측면에 대해 많은 연구가 이루어져 있으며 이를 바탕으로 설립된 시지각 이론이 각 분야별로 다양한 응용 가능성을 모색하고 있는 실정이다. 그러므로 뉴미디어 시대의 대표적 사례물 중 하나인 모바일 디스플레이가 강조되는 가운데, 시지각 연구를 기반으로 하여 보다 효용성 있는 시각적 인지 기반의 비중을 늘려야 한다는 인식이 본 연구의 기본적인 이해이다. 본 연구는 모바일 디스플레이를 대상으로 하여 조도와 배경의 밝기에 따른 가독성 관련 실험을 진행하고 이를 분석하였다. 이를 위해 두 가지 조건에 해당하는 조도의 환경 조건과 기존 모바일 디스플레이에서 가독성 향상 방안으로 제안되는 두 가지 배경의 밝기 조건을 대상으로 하여 가독성 관련 실험을 진행하였다. 본 연구에서 진행된 실험결과를 분석하여 조도와 배경의 밝기에 따른 가독성에 대해 유의미 여부를 정의하고 가독성 향상을 위한 방안을 제시한다.
부동산 산업에도 빅데이터 분석, 머신러닝 및 가상현실(virtual reality, VR)과 같은 4차산업혁명 관련 최신기술이 접목되며 기술에 의한 산업의 변화가 진행 중이다. 프롭테크(proptech)는 부동산(property)에 디지털 기술(technology)이 결합한 새로운 용어이다. 본 연구는 국내에서 잘 알려져 있고, 현재 다수의 사업이 진행되고 있는 모바일 부동산중개 애플리케이션을 대상으로 품질요소(시스템 품질, 서비스 품질, 인터페이스 품질, 정보 품질)를 종합적인 관점에서 도출하고 분석하는 것을 목표로 하였다. 연구의 수행은 온라인 및 오프라인을 통한 설문조사를 진행하였으며, 총 161개의 표본이 통계분석에 사용되었다. 결과적으로 시스템 품질 및 서비스 품질을 제외한 나머지 품질요인들은 사용자 만족, 지속적 사용 및 구전의도에 대한 주된 영향요인으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 주로 부동산 중개서비스, P2P 대출, 광고 플랫폼을 비롯하여 대부분 아파트에 집중되어 있는 국내 프롭테크 기업들이 유럽, 미국, 중국 등 에서와 같이 다양한 분야에서의 프롭테크 산업으로 성장하기 위해서는 추가적 연구가 필요함을 보여주고 있다.
인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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