• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.390-400
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• 2022

대학 아이덴티티(University Identity)는 대학의 정체성 확립과 하나의 고유한 이미지를 통합하여 학교가 지향하는 핵심 가치를 효과적으로 전달이 가능하다. 따라서 대다수의 대학은 대학 아이덴티티를 새롭게 정의하거나 문화상품을 내놓는 등 적극적인 홍보 전략을 펼치고 있다. 최근 기존의 광고나 홈페이지는 물론 인스타 그램, 유튜브, 페이스북등의 SNS로 대학브랜드를 지속적으로 노출하며 차별화하고 있다. 본 연구는 '2021 QS World University Rankings'에서 '2021 QS ASIA University Rankings'의 한국과 중국의 상위 각 80개 대학 아이덴티티를 분석하여 디자인의 형태, 색상 수, 영어 표현에서 차이가 확인 된다. 그리고 한국과 중국 대학의 시각화된 대학 아이덴티티 디자인의 계량화와 교차분석을 통한 양국의 시각적 표현 차이분석과 데이터의 정확성을 확보하기 위해 'Cohen's Kappa' 일치성 분석을 하였다. 연구결과 창의적이고 불규칙형태를 나타내며 파랑색, 빨강색, 초록색의 사용이 많으며 대부분 2가지 이내 색상의 사용을 볼 수 있다. 또한 대학 아이덴티티 디자인은 워드마크와 추상적 형식의 표현이 확인된다. 본 연구는 향후 대학의 국제화, 차별화된 대학 아이덴티티 디자인을 창출하기 위한 효과적인 기초자료로 시사점을 제시할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.855-869
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• 2021

2009년 이후 오디션 프로그램을 통해 배출된 스타들은 연예기획사에서 만들어진 스타와 달리 시청자들과 친숙한 유대관계를 맺는 과정을 거치며 등장했다. 이 연구는 2020년 jtbc 팬텀싱어3에 출연했던 성악가 강동훈과 그의 팬카페를 중심으로 오디션 출신 스타의 인터넷 라이브 방송(라방)의 특징과 역할, 정체성을 알아보는 사례연구이다. 연구 결과, 팬카페가 만들어지기 전부터 SNS를 중심으로 팬들이 결집하면서 팬들의 요청에 의해 '라방'이 시작되었고, 강동훈의 '라방'은 팬들이 적극적으로 참여하는 '형식 없는 형식의 참여형 토크 쇼'로서 팬들의 유대감과 소속감을 높이며 팬덤의 활성화를 촉진시켰다. 스타와 팬 모두 '라방'을 '서로를 알아가는 소통의 창구'로 인식했으며 '즉시성을 가진 댓글 소통'으로 TV 속에서 재현된 비현실적인 모습이 아니라 친숙하고 꾸밈없는 스타의 진솔한 모습 볼 수 있다는 점에 만족감을 드러냈다. '라방'은 스타의 일상생활, 음악활동, 방송출연, 취미 등 다양한 내용으로 구성되었으며 팬들의 적극적인 참여로 스타와 팬들의 일상사를 공유하면서 '라방'을 보지 않는 사람들과 '미학적 차별화'를 하고 있는 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.205-227
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• 2023

최근 가상 인간(Virtual Human: VH)이 SNS뿐만 아니라 음원, 광고, 드라마 등 다양한 매체에서 등장하기 시작했다. 가상 인간은 기업의 새로운 마케팅 수단으로 자리를 잡아 가고 있으나 이에 대한 소비자 반응은 여전히 불확실하다. 따라서, 본 연구는 가상 인간이 등장하는 콘텐츠에 대한 소비자의 반응을 살펴보고자 한다. 보다 구체적으로 가상 인간에 대한 표기 여부가 소비자의 인식에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 가상 인간에 대한 정체성을 노출시키는 '가상 인간 디스클로저(Virtual Human Disclosure: VHD)'의 개념을 제시하고 광고 태도(유희성, 실용성, 그리고 흥미)와 정보원 공신력(신뢰성과 전문성)을 변인으로 활용하여 가상 인간 디스클로저의 영향을 탐색하였다. 이를 위해 302명의 응답자를 대상으로 실험 설문 연구를 진행하였다. 주요 연구결과는 영상에 등장하는 모델이 가상 인간인 경우와 사람인 경우 모두 소비자들의 광고 태도와 정보원 공신력의 차이가 크지 않은 것으로 나타났다. 그리고 가상 인간 디스클로저가 영상에 직접적인 텍스트 형태로 제시되는 것보다 광고시청 후 SNS와 소개글을 통해 간접적으로 모델이 가상 인간임을 인지하게 되는 것이 더 긍정적인 효과를 가져왔다. 본 연구는 가상 인간 디스클로저라는 새로운 개념을 활용하여 가상 인간에 대한 이해를 증진시키며, 이를 활용한 콘텐츠 제작 시 마케팅 측면에서 소비자에게 최적화된 전략 수립에 기여할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.35-51
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• 2019

본 연구는 크라우드펀딩 성공률에 영향을 미치는 독립요인을 도출하고, 독립요인이 크라우드 펀딩 성공에 미치는 영향을 업종별(인터넷서비스, 문화/예술, 제조/유통), 유형별(주식형, 채권형)로 각각 어떻게 다른지 실증적으로 분석하고자 한다. 크라우드펀딩 활성화 및 전략적 활용을 위한 성공요인을 규명하기 위해 다수의 크라우드펀딩 프로젝트에 투자경험이 있는 전문가 및 플랫폼 운영자의 인터뷰를 진행하였으며 여러 변수들 중 크라우드펀딩 성공률에 영향을 주는 독립요인으로 프로젝트 특성, 참여자의 활동 특성, 기업의 특성, 세 가지 범주가 결정되었다. 독립요인에 해당하는 진행기간, 목표금액, 시각적콘텐츠정보, 최소구좌금액, 댓글수, 온라인구전, 관심도, 재무상태표공개, 투자유치경험, 벤처기업, 지식재산권공개, 사업기간이 조절변수인 업종(인터넷서비스, 문화/예술, 제조/유통)과 유형(주식형, 채권형)에 따라 크라우드 펀딩 성공률에 어떤 영향을 미치는지 그 결과를 도출하였다. 또한, 본 연구의 학문적, 실무적 시사점을 논의하고 향후 연구방향을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.183-199
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• 2022

스마트폰 콘텐츠 소비가 늘면서 중국 짧은 동영상(short clip) 시장이 급성장하고 있다. 이에 짧은 동영상 플랫폼인 TikTok이 큰 비즈니스 성공을 거두었다. 그러나 Tiktok플랫폼의 성공요인에 대한 고객중심적 연구는 많지 않다. 이를 위해 본 연구는 실증조사를 통해 Tiktok플랫폼의 소셜네트워크, TikTok플랫폼에 대한 애착, 사용자 참여, 심리적 거리감, 사회적 정체성 및 재사용의도 간의 관계를 검증하는 연구목적을 가진다. 2021년 10월 중국 내 TikTok플랫폼을 사용하는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 첫째, 소셜네트워크 특성은 사용자 참여와 애착에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 사용자 참여는 사용자 애착에 유의한 영향을 미쳤다. 셋째, 사용자 애착과 사용자 참여 모두 재사용 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 넷째, 심리적 거리감은 소셜네트워크 특성과 사용자 애착 사이의 관계를 부분 조절하는 역할을 하였다. 다섯째, 사회적 정체성은 소셜네트워크 특성과 사용자 참여 사이의 관계를 부분 조절하는 역할을 하였다. 이 연구 결과는 TikTok플랫폼 연구에 관한 이론적이고 실무적인 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-33
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• 2022

최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.339-345
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• 2023

기술의 배후에는 디자인이 존재한다. 디자인은 일상 생활의 필요성과 시장 구조와 얽혀 기술을 다루면서도 그 의미에 대해서는 둔감해질 수 있다. 다른 소셜 미디어 플랫폼들과 달리 인스타그램은 이미지 기반의 콘텐츠로 이루어진다. 이에 본 연구의 목적은 중독성 있는 인스타그램 디자인 기능의 검토하고 나아가 디자이너가 지녀야 할 윤리적 책임에 대해 논의한다. 선행 연구된 국내외 주요 문헌의 고찰을 통해 먼저 인스타그램 디자인을 이해하기 위한 이론적 틀을 수립한다. 인스타그램의 역사 및 구조와 기능을 파악하고 이와 관련지어 소셜 미디어 중독을 조장하는 인스타그램 디자인 특성을 확인한다. 이러한 과정을 통해 본 연구는 디자인을 '더 나은 삶을 위한 문제해결의 방법론'으로 정의할 때, 디자인에 있어서 오늘날 디자이너의 역할은 어떠한 문제를 중심으로 어떠한 해결방법을 제시해야 하는지에 대한 성찰을 시도한다. 본 연구에서는 디자인적 쟁점을 통해 인스타그램이 사용자의 중독을 조장하는 메커니즘을 소개하였다. (1) 당겨서 새로고침(Pull-to-Refresh) (2) 푸시 알람에서의 빨간색 색채 (3) 인스타그램 스토리의 프로필 사진 테두리 표현이 그것이다. 이러한 디자인은 사용자의 사회적 욕구와 포모(FOMO, fear of missing out)심리를 자극해, 강박적인 인스타그램 사용 습관의 구조를 형성한다. 인스타그램은 기술의 발전과 함께 디자인과 디자이너의 윤리적 역할을 재고하게끔 하는 사례다. 디지털이 미치는 영향력이 강력한 오늘날의 세계에서 디자이너는 디자인의 목적, 즉 우리 사회와 삶 자체를 포함하여 만드는 것의 본질적인 가치에 대한 재정립이 촉구된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제54권4호
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• pp.398-411
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• 2021

PC나 스마트폰을 활용한 정보 검색비율이 높은 20-30대 성인 남녀를 대상으로 식품영양정보 이용 실태와 만족도를 조사하여 맞춤형 식품영양정보 콘텐츠 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 설문조사를 실시한 결과, 조사대상자 총 570명 중 남자가 45.4%, 여자가 54.6%였고, 20대가 66.3%, 30대가 33.7%였으며, 직장인이 52.3%, 학생이 41.6%, 무직이 6.1%였고, 기혼이 16.1%, 미혼이 83.9%였으며, 1인 가구가 전체의 41.4%, 가족과 함께 동거하는 경우가 58.6%였다. 매체별로 하루 평균 3시간이상 이용하는 경우는 TV가 14.2%, PC가 26.0%, 스마트폰이 63.7%였다. 식품영양정보의 검색빈도는 일주일 1회 이상이 30.9%, 일주일 1회 미만이 36.8%, 검색하지 않는 경우가 32.3%였다. 정보를 실생활에 적용한 경험이 있는 경우는 전체의 70.0%였고, 정보를 타인과 공유한다는 응답은 전체의 54.7%였으며 공유방법 (복수응답)은 구두 전달이 69.6%, SNS 이용이 64.4%였다. 정보검색 비율은 맛집 정보 (64.8%), 다이어트 (57.5%), 음식조리법 (55.7%), 식품성분 및 효능 (35.2%), 건강기능식품 (31.1%) 순으로 높았다. 식품영양정보에 대한 전체적인 만족도는 평균 3.33점/5점이었고 전체적인 만족도는 '내용 설명이 충분하고 이해하기 쉬움' (3.43점), '제목과 내용이 일치' (3.35점), '참신하고 새로운 정보 제공' (3.22점)순으로 평가점수가 높았고, '수요자와의 의사소통 가능' (2,73점) 항목이 평가점수가 가장 낮았다. 정보이용 만족도 평가점수는 정보검색을 하는 그룹 (p < 0.001), 검색한 정보를 실생활에 이용하는 그룹 (p < 0.001)과 정보를 타인에게 전달하는 그룹 (p < 0.001)에서 유의적으로 높았다. 정보이용자의 만족도 향상을 위해서는 정보이용자의 특성에 맞는 맞춤형 정보 제공이 필요하며 이를 위해서는 대상별 정보 요구도 조사와 만족도 평가가 지속적으로 수행될 필요가 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.