소셜 정보망의 발달로 마케팅의 방법도 다양하게 변화되고 있다. 기존의 유명인, 경제적 지원 기반의 성공적인 마케팅방법론과 달리, 최근 인플루언서 기반 유튜브 마케팅이 큰 대세를 이루고 있다. 본 논문 에서는 처음으로 유튜브 양적 정보 및 댓글분석 기반 다각도 질적 분석을 활용하여 54개 이상의 유튜브 채널에서 인플루언서 특징을 추출하고 대표적인 주제들을 모델링하여 개인 맞춤형 영상 만족도 극대화는 물론 기업체가 새로운 아이템을 마케팅 할 때 기존의 인플루언서 특징을 참고하여 새로운 아이템의 영상을 제작하고 배포함으로써 성공적인 홍보 효과를 누릴 수 있도록 보조 수단 제공을 목적으로 한다. 유튜브 채널 별 다양한 영상의 모든 댓글을 각 문서로 가정하고 TF-IDF 및 LDA알고리즘을 적용하여 성능 극대화 향상을 보였다.
최근 웰니스에 대한 관심이 대두되면서 웰니스와 IT 융합의 대표적인 연구로 웰니스를 위한 추천 시스템 등의 연구가 시도되었다. 하지만 기존 연구들은 웰니스 영역의 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 중 한 영역 또는 두 가지 이상의 영역만을 다루기 때문에 웰니스를 위한 추천 시 사용자들의 신뢰도와 만족도가 떨어지는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 콘텐츠의 웰니스 영역별 특성을 통합하여 관리 및 분석할 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위한콘텐츠의 메타데이터 구성과 웰니스 영역별 특성분석 방법을 제안한다. 또한 사전 설문과 제안하는 웰니스 영역별 계산 방법을 적용하여 분석한 콘텐츠의 웰니스 영역별 특성의 코사인 유사도를 분석하여 제안하는 방법의 효율성을 증명한다. 이를 통해 콘텐츠의 웰니스적 특징을 분석할 수 있고, 나아가 웰니스를 위한 맞춤화된 추천 서비스가 가능해질 것이다.
최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.
IoT 데이터 분석 기술의 발전으로 사용자의 상황을 실시간으로 분석하고 분석에 따른 상황 기반 서비스 제공이 가능해졌다. 대부분의 디지털 사이니지는 정보를 일방향으로 제공하기 위한 홍보 목적으로 사용되었지만, 개별 사용자의 상황과 반응에 따라서 개인화된 콘텐츠를 제공하는 방향으로 진화할 것이다. 그러나 기존 인터랙티브 디지털 사이니지 플랫폼은 하드웨어 의존도가 높기 때문에 그 수정이나 응용이 어렵다. 제안하는 플랫폼은 광고 콘텐츠 등록 및 인터랙티브 사이니지 콘텐츠 생성이 용이하면서도 센서 분석 결과에 기반 하여 적시에 광고를 재생 가능하도록 주요 기능들을 클라우드와 엣지에 분리하여 모듈화 하였다. 엣지는 개인 데이터를 직접 처리하여 프라이버시 이슈를 최소화 하면서도 실시간 센서 데이터를 바탕으로 콘텍스트를 분석하여 빠르게 대응이 가능하다. 클라우드는 엣지보다 다수 작업자의 접근 및 관리가 용이하므로 다수가 함께 작업하는 사이니지 콘텐츠 생성은 클라우드 플랫폼에서 처리함으로써 접근성과 유연성을 높였다. 설계된 인터랙티브 사이니지 제공 플랫폼은 사이니지 콘텐츠를 제공하는 제공자와, 사이니지 콘텐츠를 이용하는 시청자 측면에서 테스트를 진행하였으며 콘텍스트 변화에 적시 대응하면서도 빠르게 인터랙티브 사이니지 콘텐츠를 구성할 수 있음을 확인하였다.
코로나-19 이후 세계 식량 부족 인구가 1억 3천만 명에서 2억 7천만 명으로 2배 이상 증가했다. 여기에 기후변화 등 식량 산업과 관련된 다양한 이슈들이 생겨나는 가운데 농·축산 분야의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 특히 현장에서 발생하는 데이터의 활용에는 여전히 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 단편적 분석 중심의 데이터 활용의 한계 및 디지털 트윈의 필요성을 설명하고, 디지털 트윈 기술의 적용을 통해 농·축산 생산 분야에 적합한 아키텍처 및 필요한 기술을 제안하였다. 시설원예, 축산 등에 지능정보 융합 기술을 접목하여 노동력 절감과 생산성 향상, 개인화된 소비, 운송, 유통 등 가까운 미래에 사용될 수 있는 디지털 트윈 기반의 서비스도 제안하였다.
공공데이터는 정부 3.0을 기점으로 공급자 위주의 정보 개방에서 국민 개개인 중심의 맞춤형 정보 공유의 형태로 변모했다. 이에 따라 정부는 공공데이터의 가치를 극대화하고 재사용을 높이고자 관련 정책 및 사업을 펼치고 있다. 본 연구는 뉴스에 드러난 공공데이터 관련 이슈를 분석하여 이슈별 정부 기관 및 정부 사업 현황을 알아보고자 한다. 공공데이터를 포함하는 국내 온라인 뉴스와 공공기관 입찰정보를 대상으로 의미망 분석을 실시했으며 도출된 주요 주제어를 공공데이터에 내재된 사회적, 경제적 가치와 연결시키는 작업을 수행했다. 분석 결과 공공데이터 관련 주요 이슈는 공공데이터 접근성 확대, 신기술의 성장, 이해관계자들 간 협력과 갈등, 민간부문의 활용으로 나뉘었으며 이는 각각 투명성, 효율성, 참여성, 혁신 메커니즘과 밀접한 연관성을 보였다. 이슈별 주요 기관으로는 투명성이 기획재정부와 서울특별시, 효율성이 문화체육관광부와 경기도, 참여성이 산업통상자원부와 인천광역시, 혁신이 국토교통부와 경상북도가 해당되었으며 대부분의 이슈들이 정부주도로 형성되고 있었다.
본 연구는 웹2.0으로 대변되는 UCC 서비스 참여에 영향 미치는 중요 변수를 규명하고자 개인의 심리적 변수로서 사회적실재감, 자기표현감, 환기와 도전감 변수를, 그리고 웹사이트 특성변수로는 미디어 편의성, 컨텐츠 유용성과 속도가치가 부여된 즉시성 변수를 도출하여 수행하였다. 본 연구에서 사용된 표본은 설문조사를 통한 260명의 인터넷 사용자를 분석대상으로 하였으며, Windows SPSS/PC 12.0패키지를 통해 상관관계분석, 요인분석, 다중회귀분석을 적용하였다. 연구결과는 다음과 같다. UCC 서비스 참여에 영향을 미치는 심리적 변수인 사회적실재감, 자기표현감, 환기와 도전감 모두 정적으로 유의한 영향력을 나타냈다. 사이트 특성변수에서는 웹 구조의 편의성, 이용자 편의성과 개인화된 서비스를 포괄하는 웹의 미디어 편의성 변수와 즉시성 변수가 UCC 서비스 참여에 정적으로 유의한 영향력을 보였다.
사용자 컨텍스트에 의거하여 개인화된 서비스를 제공하는 것은 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 따라서 많은 서비스들은 더 나은 서비스를 제공하기 위해 Context-awareness 기술을 적용하고 있다. MPEG과 W3C 등의 표준화 기구에서도 Context-awareness 서비스를 개선하기 위한 컨텍스트 표준화를 위해 노력하고 있다. 하지만 기존의 MPEG7, MPEG-21, MPEG-V, EmotionML와 같은 컨텍스트 기반 표준화들은 다양한 시스템과 서비스에 적용하기에는 적합하지 않다. 이를 극복하기 위해 MPEG-UD 표준은 사용자를 위한 추천시 관련한 컨텍스트 정보를 사용하여 추천 결과를 만들어내는 서비스들과의 상호 호환성을 고려한 컨텍스트 표준화를 목표로 한다. 본 논문에서는 MPEG-UD를 비롯한 컨텍스트 관련 표준화 연구를 소개 하고 MPEG-UD 표준을 기반으로 한 RD-Engine 구조와 사용자 인터페이스 제공 서비스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 MPEG-UD로 서술되는 사용자의 컨텍스트를 사용하며, 특정 조건에 맞는 단위리소스를 수집하고 디바이스의 특성을 반영하여 실시간으로 적응적인 사용자 인터페이스를 생성한다. 자동적으로 적응적인 개인 컨텍스트에 따른 적응적 사용자 인터페이스를 생성하는 시스템은 복합적 서비스 제공시 사용자의 UX 만족도를 높일 수 있을 것이다.
본 논문에서 구현한 고령자 홈 트레이닝 콘텐츠는 사용자의 운동 능력에 따라 개인별 운동 처방을 하여 이를 통해 노인 개개인에게 맞춤형 프로그램을 제공한다. 고령화 인구 증가와 대비되는 노인의 낮은 건강 수명을 극복하기 위한 건강 증진은 필수적이다. 따라서 노인의 사망 위험 중 높은 비중을 차지하는 낙상을 예방하기 위한 하체 근력 강화운동이 중요하다. 본 논문에서는 노인이 자연환경 속에서 본인이 운동 한다고 느낄 수 있는 홈 트레이닝 콘텐츠 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 Kinect 센서를 사용하여 골격 모델의 특징점을 추출하고 특징 벡터를 생성하여 사용자의 운동 횟수를 인식하였다. 제안하는 게임 모델을 사용하여 운동 능력 테스트를 수행하고 이를 기반으로 개인의 능력에 맞는 운동을 처방받아 운동을 수행할 수 있다. 키넥트 센서의 인식 테스트 결과 80%~97%의 정확도를 보였다.
최근 소셜 네트워킹 서비스(Social Networking Service)에 대한 산업계화 학계의 관심이 집중되고 있다. 그러나 소셜 네트워킹 서비스의 폭발적 성장을 가능케 한 동인과 비즈니스 모델에 대한 이해가 배재된 무분별한 모방만으로는 개방형 생태계의 성공적인 안착을 도모하기 어렵다. 따라서 본 연구는 소셜 네트워킹 서비스의 플랫폼 전략, 비즈니스 모델을 분석하여 웹 기반 플랫폼 서비스를 추구하는 사업자들에게 시사점을 제공하는 것을 주요 목적으로 한다. 소셜 네트워킹 플랫폼은 개인 이용자에게 자신의 개인 정보를 공유하고 갱신할 자발적 동기를 부여하였다는 측면에서 개인화 광고를 가능케 하여 양면시장의 다른 소비자인 광고주들에게 전폭적인 지지를 받고 있다. 소비자의 참여를 유도하여 양적 팽창을 가능케 한 동인은 이용자 간 상호작용 유도와 플랫폼의 개방성에 있으며 이 플랫폼은 향후 광고 시장뿐 아니라 통신시장에 편재된 개별 기업들의 고유 영역으로 그 영향력을 확장하고 있다. 따라서 포털 사업자, 네트워크 사업자들은 소셜 네트워킹 서비스를 단순히 새로운 웹 서비스로만 인지하는 수준에서 벗어나 개별 일반 소비자의 수요를 응집시킬 수 있는 서비스 플랫폼의 확산 방안을 도출하고 광고주들의 수요를 충족시키지 위해 미디어의 진화를 촉진시켜야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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