Recently, digital advertising has shifted towards delivering messages through short ads of less than 15 seconds, and on social media, ads need to convey the message within 5 seconds before consumers skip them. Although the length of advertisements has decreased, advancements in artificial intelligence algorithms and big data analysis have made it possible to deliver personalized messages that cater to consumers' interests. In this changing landscape, the importance of delivering tailored messages through short and efficient ads is increasing. In this study, we examined the effects of message framing as part of effective message delivery. Specifically, we examined the differences in the effects of two framings, "health" and "environment," for vegan products. The growing consumer interest in health and the environment has elevated the interest in vegan products, and the vegan market is expanding rapidly. Consumers purchase vegan products not only for personal health benefits but also due to their ethical responsibility towards the environment, which can be considered ethical consumption. Previous research has not shown the differences in the effects between health and environment message framings, and the research has been limited to vegan food products. This study investigates the differences in the effects of health and environment message framings using a dish soap product category. By identifying which advertising messages, either health or environment, are more effective in promoting vegan products, this study provides insights for companies to enhance their message framing strategies effectively.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.331-334
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2014
본 논문에서는 멀티미디어 디지털 기기와 스마트폰 어플리케이션의 통신을 통한 개인 맞춤형 광고에 대해 연구하였다. 디지털 기술의 발전으로 TV, 인터넷, 디지털 사이니지 등 광고를 적용 할 수 있는 분야가 다양해지고 있지만, 광고를 대처하는 방법은 광고에 나오는 정보를 검색해서 구매하는 방식을 넘어서는 크게 발전하지 않았다. 이러한 발전의 제약을 해소하고자 광고를 효율적으로 활용하기 위한 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 디지털 기기에서 보여주는 광고 정보를 블루투스 통신을 통해 스마트폰 어플리케이션에 정보를 전달해주고 어플리케이션은 광고에서 받은 정보를 자신의 선호도 및 필요정도에 따라 저장 및 구매까지 바로 할 수 있는 방법을 연구하였다. 향후 와이파이 통신 연결 개발을 통해 1:1 통신이 아닌 1:다(多)인 연결로 광고 정보를 전달하여 여러 사용자가 동시에 광고에 대한 정보를 활용 할 수 있도록 할 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.743-744
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2009
사용자가 방문한 웹 사이트와 연관된 광고를 웹 페이지에 실어주는 문맥광고 관련 연구가 광고 효율성 측면에서 최근 주목을 받고 있다. 이러한 문맥광고 관련 연구의 핵심은 웹 페이지와 웹 광고간의 연관성을 높여주는데 있는데, 연관성 향상 방안으로 최근 사용자 의도 분석을 통한 연관성 향상 기법이 많이 연구되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 사용자가 로그인을 해야 하거나, 로그 정보를 일정기간이상 수집해야만 사용자 의도 분석이 가능 하다는 문제점이 존재 한다. 본 논문에서는 로그인이나 많은 양의 로그정보 수집 없이 한 세션 내에서 방문한 웹 페이지 로그만을 이용하여 개인화된 문맥 광고를 제공하는 문맥광고 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 기존의 광고 기법에 비해 사용자가 판단하는 웹 페이지와 웹 광고의 연관성 (precison) 이 기존의 기법에 비해 높아짐을 증명한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.227-239
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2023
Online marketing is a rapidly growing industry that heavily depends on digital technologies and data analysis to effectively reach and engage consumers. For that, artificial intelligence (AI) has emerged as a crucial tool for online marketers, enabling marketers to analyze extensive consumer data and automate decision-making processes. The purpose of this study was to investigate the ethical implications of using AI in online marketing, focusing on its impact on consumer privacy and decision-making. AI has created new possibilities for personalized marketing but raises concerns about the collection and use of consumer data, transparency and accountability of decision-making, and the impact on consumer autonomy and privacy. In this study, we reviewed the relevant literature and case studies to assess the potential risks and make recommendations for improving consumer protection. The findings provide insights into ethical considerations and offer a roadmap for balancing the advantages of AI in online marketing with the protection of consumer rights. Companies should consider these ethical issues when implementing AI in their marketing strategies. In this study, we explored the concerns and provided insights into the challenges posed by AI in online marketing, such as the collection and use of consumer data, transparency, and accountability of decision-making, and the impact on consumer autonomy and privacy.
Recently, various types of products have been launched with the rapid growth of the e-commerce market. As a result, many users face information overload problems, which is time-consuming in the purchasing decision-making process. Therefore, the importance of a personalized recommendation service that can provide customized products and services to users is emerging. For example, global companies such as Netflix, Amazon, and Google have introduced personalized recommendation services to support users' purchasing decisions. Accordingly, the user's information search cost can reduce which can positively affect the company's sales increase. The existing personalized recommendation service research applied Collaborative Filtering (CF) technique predicts user preference mainly use quantified information. However, the recommendation performance may have decreased if only use quantitative information. To improve the problems of such existing studies, many studies using reviews to enhance recommendation performance. However, reviews contain factors that hinder purchasing decisions, such as advertising content, false comments, meaningless or irrelevant content. When providing recommendation service uses a review that includes these factors can lead to decrease recommendation performance. Therefore, we proposed a novel recommendation methodology through CNN-based review usefulness score prediction to improve these problems. The results show that the proposed methodology has better prediction performance than the recommendation method considering all existing preference ratings. In addition, the results suggest that can enhance the performance of traditional CF when the information on review usefulness reflects in the personalized recommendation service.
Recent advances in text-to-speech (TTS) technology have significantly improved the quality of synthesized speech, reaching a level where it can closely imitate natural human speech. Especially, TTS models offering various voice characteristics and personalized speech, are widely utilized in fields such as artificial intelligence (AI) tutors, advertising, and video dubbing. Accordingly, in this paper, we propose a one-shot multi-speaker TTS system that can ensure acoustic diversity and synthesize personalized voice by generating speech using unseen target speakers' utterances. The proposed model integrates a speaker encoder into a TTS model consisting of the FastSpeech2 acoustic model and the HiFi-GAN vocoder. The speaker encoder, based on the pre-trained RawNet3, extracts speaker-specific voice features. Furthermore, the proposed approach not only includes an English one-shot multi-speaker TTS but also introduces a Korean one-shot multi-speaker TTS. We evaluate naturalness and speaker similarity of the generated speech using objective and subjective metrics. In the subjective evaluation, the proposed Korean one-shot multi-speaker TTS obtained naturalness mean opinion score (NMOS) of 3.36 and similarity MOS (SMOS) of 3.16. The objective evaluation of the proposed English and Korean one-shot multi-speaker TTS showed a prediction MOS (P-MOS) of 2.54 and 3.74, respectively. These results indicate that the performance of our proposed model is improved over the baseline models in terms of both naturalness and speaker similarity.
Social media has recently become one of the primary tools for viral marketing as an effective advertising channel, in order to maximize effects of world-of-mouth through social media, it is very important to obtain customer experience-centric differentiated contents in offline. However, viral marketing is still being implemented mainly based on online channels because of the lack of effective services and methods to support social medial marketing in conjunction with offline. On that account, this study proposes O2O(Online to Offline) based social media marketing method allowing customers to connect their personal experience conveniently and easily in offline in which they voluntarily participate. Furthermore, this study aims to verify the effectiveness of the proposed method by analyzing the empirical cases thereof. This study would eventually contribute to the vitalization of social media marketing market by enabling customers to obtain personalized posts as connecting online to offline organically and also by allowing corporations to get an ample amount of useful CRM information for planning marketing strategies.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.1
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pp.90-98
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2017
Since 2010, SNS was holding the explosive spread of smartphones has created a place of public advertising platform, and it entered the Internet of Things (IoT) is born gradually countdown of the era came to us already. In utilizing a variety of location-based services IoT services (beacon, O2O) The focus of this paper to analyze the differences in satisfaction with the oil layer by experienced users of what is being used. We consider the type and overall utilization of the concepts typical IoT service in the current service is made to expand the contents of the paper. Hypothesis was reconstructed ease, attractiveness, a survey reliability, value four kinds of models, called Honeycomb UX, User Experience Honeycomp Peter Mobil. Company that provides the service IoT in this study are expected to be used as basic data to help provide a more accurate personalized service according to the user's satisfaction difference.
Park, Hyoungyill;Yoo, Sunkyu;Moon, Youngtai;Kim, Miok;Shin, Yongtae
Journal of Broadcast Engineering
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v.21
no.5
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pp.651-661
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2016
최근의 디지털 사이니지는 대형 고해상도 디스플레이를 이용해 사용자에게 초고해상도 파노라마형태의 볼거리를 제공하거나 사용자와 인터렉션 등을 통해 맞춤형광고를 제공하는 등 다양한 형태로 발전하고 있다. 또 개방형 디지털 사이니지의 발전과 함께 대형 멀티 사이니지를 이용한 초고화질 영상콘텐츠를 다양한 서비스 단말장치의 연동과 웹기반의 상호운용성을 갖춘 관리시스템이 활발히 연구될 것으로 보인다. 본 논문에서는 수십대에서 백여대 이상의 고해상도 디스플레이를 연동하여 초고해상도 영상표출의 기술의 구현방안과 정형화된 영상 해상도가 아닌 초고화질 영상의 개별 콘텐츠에 대한 동기화 시키는 기술을 이용하여 멀티 콘텐츠 플레이 단말기에서 고해상도 영상을 Play Sync하는 기술을 연구한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.10
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pp.1994-2000
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2016
Technology that can determine the location of individuals is required in a variety of applications such as location based control, a personalized advertising. Missing-child prevention and support for field trips, and applications such as push events based on the user's location is endless. In particular, the technology that can determine the location without interruption in the indoor and outdoor spaces have been studied a lot recently. Because emphasizing on accuracy of the positioning, many conventional research have constraints such as using of additional sensing devices or special mounting devices. The algorithm proposed in this paper has the purpose of performing the positioning only with standard equipment of the smart phone that has the most users. In this paper, sensor Fusion with GPS, WiFi Radio Map, Accelerometer sensor and Particle Filter algorithm is designed and implemented. Experimental results of this algorithm shows superior performance than the other compared algorithm. This could confirm the possibility of using proposed algorithm on actual environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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