• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.273-277
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• 2009

최근 들어 사용자들이 직접 저작하고 이를 공유하는 UCC(User Created Content)가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 방대한 UCC를 사용자들에게 효과적으로 제공하기 위하여, 질이 낮은 UCC를 필터링하는 알고리즘이나 UCC의 검색 또는 추천 알고리즘에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 UCC 컨텐츠를 제공할 때 컨텐츠의 품질을 추정할 수 있는 요소로 사용자 신뢰도를 제안한다. 이를 위해 먼저 UCC 컨텐츠 제공 서비스 상에서 사용자 간의 소셜활동을 기반으로 소셜 네트워크를 구축하고, 사용자 신뢰도를 계산하기 위한 소셜 활동 정보를 추출한다. 그리고 소셜 네트워크를 통해 사용자 신뢰도를 계산하며, 다양한 소셜 정보 요소를 적용할 수 있는 확장 가능한 알고리즘을 제안한다.

• International Journal of Contents
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• 제5권1호
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• pp.51-55
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• 2009

In this paper, we present a structure of personalized e-Learning system to study for a test formalized by uniform multiple-choice using on/off line mixed estimations as is the case of Driver :s License Test in Korea. Using the system a candidate can study toward the license through the Internet (and/or mobile instruments) within the personalized concept based on IRT(item response theory). The system accurately estimates user's ability parameter and dynamically offers optimal evaluation problems and learning contents according to the estimated ability so that the user can take possession of the license in shorter time. In order to establish the personalized e-Learning concepts, we build up 3 databases and 2 agents in this system. Content DB maintains learning contents for studying toward the license as the shape of objects separated by concept-unit. Item-bank DB manages items with their parameters such as difficulties, discriminations, and guessing factors, which are firmly related to the learning contents in Content DB through the concept of object parameters. User profile DB maintains users' status information, item responses, and ability parameters. With these DB formations, Interface agent processes user ID, password, status information, and various queries generated by learners. In addition, it hooks up user's item response with Selection & Feedback agent. On the other hand, Selection & Feedback agent offers problems and content objects according to the corresponding user's ability parameter, and re-estimates the ability parameter to activate dynamic personalized learning situation and so forth.

• International Journal of Contents
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• 제12권2호
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• pp.31-36
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• 2016

The purpose of this research is to realize interactive art based on user's motions information using real time internet search terms. For this purpose, real-time search terms and related news information were extracted from three domestic and foreign portal sites, and the extracted information was used to generate content for interaction with the user. For interaction between the generated content and the user, a motion-based interactive technology that optimizes the intentions and experiences of the user was developed. A motion-based interactive system can be used to develop an immersive interface that induces user interest.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.29-50
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• 2023

Purpose The impact of online reviews is widely acknowledged, with extensive research focused on text-based reviews. However, there's a lack of research regarding reviews in video format. To address this gap, this study aims to explore the connection between company-sponsored product review videos and the extent of directive speech within them. This article analyzed viewer sentiments expressed in video comments based on the level of directive speech used by the presenter. Design/methodology/approach This study involved analyzing speech acts in review videos based on sponsorship and examining consumer reactions through sentiment analysis of comments. We used Speech Act theory to perform the analysis. Findings YouTubers who receive company sponsorship for review videos tend to employ more directive speech. Furthermore, this increased use of directive speech is associated with a higher occurrence of negative consumer comments. This study's outcomes are valuable for the realm of user-generated content and natural language processing, offering practical insights for YouTube marketing strategies.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.301-311
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• 2019

인터넷 기술 덕분에 미디어 수용자들이 미디어 콘텐츠를 생산하고 유통하는 역량은 전통 미디어 조직에 큰 도전이 될 정도로 커졌다. 이러한 도전은 인터넷이 이제 걸음마 단계인 방글라데시와 같은 국가에서 훨씬 더 긴요하다. 이 연구는 사용자 생성 콘텐츠(UGC)가 어떻게 그리고 왜 방글라데시의 텔레비전 방송에 나타나고 있는지를 알아보았다. 방글라데시 주요 방송사 보도국의 뉴스 편집 간부들을 심층 인터뷰한 결과, 방송사들이 뉴스에 UGC를 사용하는 데에는 위기적 사건이 발생했을 때 정부가 종종 언론 보도에 개입하며, 언론사와 기자가 그런 위기 보도의 경험이 많지 않다는 것이 크게 작용하고 있었다. 또한, 언론사의 전통적 작업 기준만으로는 UGC 및 시민의 뉴스 제작 참여를 관리하기 어렵다는 것도 발견되어, 방글라데시 언론사에 UGC를 관리하는 종합 대책이 필요함을 알려준다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.1-30
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• 2023

본 연구는 샤오홍슈 앱(RED app)을 이용하여 한국에 장기간 체류하는 중국인을 대상으로 설문조사를 실시하여 중국인의 한국 관광행위를 조사하고 분석하였다. 기억할만한 관광경험(MTEs: Memorable Tourism Experiences) 모델을 기반으로 몇 가지 변수를 추가하여 한국에서 장기간 체유하는 중국인의 여행 행동을 분석합니다. 최근 사용자 수가 많은 모바일 앱: 샤우홍슈(RED)의 이용자를 대상으로 조사했다. 212개의 유효한 표본분석을 통해 몇 가지 결론을 도출하였다. (1) 경치, 오락 및 정보성이 사람들의 여행 경험 공유에게 긍정적 영향을 주지만 상호작용 요인이 그렇지 않다는 결론을 발견하였다. (2) 여행 경험을 공유하는 행위는 여행 만족도와 다른 목적지에 방문하는 의도에 긍정적인 영향을 미치고 여행 만족도는 한국에 있는 다른 목적지에 방문하는 의도에 긍정적인 영향을 파악했다. 이 연구는 기억할만한 관광경험과 사용자 생성 콘텐츠(UGC: User-Generated Content) 모델을 결합하여 관광에 대한 문헌을 확장하여 외국인의 한국 관광행위에 관련하는 연구를 파악할 수 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.241-246
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• 2020

In this paper, we propose a user matching app based on hybrid app and a utilization plan to promote sports tourism in line with the growing trend of sports industry scale. The proposed app categorizes sports facilities across the country into regional, sports, private and public sports facilities to support reservations and matching. The proposed app applied a matching system in which matching scores were given according to the preference of events, places, and users by user net matching algorithm. Users can enjoy sports as a team or individual through the suggestion app even if they do not have any clubs or friends to which they belong. It can be used to improve tourism content services and establish tourism industry policies by analyzing data generated while using a user matching system.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.92-99
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• 2022

이 연구는 이용자 생산 컨텐츠 플랫폼에서 활동하는 컨텐츠 제작자의 개인 브랜드 가치를 설명할 수 있는 모형을 제안하고 실증적 분석 결과를 제시하고자 한다. 제작자의 활동에 따른 성과는 장기간에 걸쳐 반복적으로 변화를 보이기 때문에, 이들 컨텐츠 제작자의 브랜드 가치를 측정하기 위해서는 장기간에 걸쳐 발생하는 다양한 활동으로 인한 효과를 브랜드 가치 측정 모형에 반영할 수 있어야 한다. 또한 이 연구는 생산자의 브랜드 가치에 영향을 주는 요소인 (1) 내부 이용자들의 자발적인 노력과 (2) 외부 플랫폼의 사회적 영향력을 비교함으로써 이용자 생산 컨텐츠 시장의 이용자와 기업 사이의 활동에 대한 지침을 얻고자 한다. 분석 결과에 따르면, 제작자는 전문 분야의 카테고리에 속한 인기 컨텐츠를 장기적이고 일관되게 제작해야하지만, 이용자가 지루함을 느끼기 이전 시점에 다양한 카테고리의 컨텐츠를 때때로 제공해야 브랜드 가치를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 기반하여, 제작자 및 컨텐츠 플랫폼의 카테고리 운영 전략에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1541-1550
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• 2017

The increasing number of multimedia content offered to the user demands content recommendation. In this paper, we propose a system for recommending content related to the content that user is watching. In the proposed system, relationship information between content is generated using relationship information between representative keywords of content. Relationship information between keywords is generated by analyzing keyword collocation frequencies in Internet news corpus. In order to handle big corpus data, we design an architecture that consists of a distributed search engine and a distributed data processing engine. Furthermore, we store relationship information between keywords and relationship information between keywords and content in NoSQL to handle big relationship data. Because the query optimizer of NoSQL is not as well developed as RDBMS, we propose query optimization techniques to efficiently process complex queries for recommendation. Experimental results show that the performance is improved by up to 69 times by using the proposed techniques, especially when the number of requested related keywords is small.

• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.1-6
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• 2019

모바일 시장의 확장과 함께 멀티모달 미디어 콘텐츠의 제공을 위한 플랫폼이 다양해지고 있다. 멀티모달 미디어 콘텐츠에는 이종데이터들이 복합적으로 포함되어 있어 사용자들이 선호 콘텐츠를 선택하기 위해 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 추천을 위한 키워드 가중치를 이용한 멀티모달 미디어 콘텐츠 분류를 제안한다. 제안하는 방법은 멀티모달 미디어 콘텐츠의 텍스트 데이터에서 키워드 가중치를 통해 콘텐츠를 가장 잘 나타내는 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 기반으로 서브클래스를 갖는 장르 클래스를 생성하고 이에 적절한 멀티모달 미디어 콘텐츠를 분류한다. 또한 개인화된 추천을 위해 사용자의 선호도 평가를 진행하여 사용자의 콘텐츠 선호도 분석 결과를 기반으로 멀티모달 콘텐츠를 추천한다. 성능평가는 추천 결과의 정확도와 만족도를 통해 우수함을 검증한다. 이는 사용자가 선호하는 장르와 키워드를 모두 고려하여 추천하기 때문에 정확도는 74.62%, 만족도는 69.1%로 높게 나타난다.