• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제21권3호
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• pp.551-573
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• 2015

한국사회 4가구 중 한 가구가 혼자 사는 가구이다. 전체가구 중 1인가구는 23.9%를 차지하고 있으며, 대도시 서울 역시 혼자 사는 사람들이 24.4%에 달한다. 1인가구라 불리는 이들의 비율은 20년 전에는 9%에 지나지 않았으며, 30년 전에는 단지 4.5% 사람들만 혼자 살았다. 지금까지 우리사회 가구의 전형적인 모습으로 여겨진 부모와 2명의 자녀로 구성된 4인 가구는 23.5%로 줄었다. 대도시 서울에서 혼자 사는 사람과 2인가구를 합한 소규모 가구가 전체 가구의 절반에 이르는 47%에 달하고 있다. 지난 시간동안 발생한 1인가구의 급속한 증가 원인은 무엇일까? 이 글은 이 질문에 답하기 위한 현황 분석과 정책으로 구성되어 있다. 우리 사회의 1인가구 증가는 한 가지 이유만으로는 설명하기는 어려운 복합적인 이유가 자리 잡고 있다. 여성의 경제활동 증가, 젊은 세대의 결혼관 변화에 따른 비(非)혼과 만혼의 증가, 한국의 교육환경에 기인한 기러기 가족 증가, 이혼·별거 등 경제적 빈곤함에 기인한 가족 해체 등에 기인한 비(非)자발전 독신층 증가, 그리고 고령화 진전에 따른 노인 독신가구의 증가 등 여러 요인들과 함께 맞물려 있기 때문이다. 따라서 서로 다른 유형의 1인가구가 존재하기 때문에 이들이 야기할 사회문제도 상이하다. 자발적 1인가구로서의 골드족을 제외한 산업예비군으로서의 젊은 1인가구, 중장년 1인가구, 고령1인가구의 '빈곤'과 '사회적 고립'이다.

• 국제지역연구
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• 제14권4호
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• pp.79-106
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• 2011

전 세계적으로 문화콘텐츠 산업이 주목받기 시작하면서 글로컬문화콘텐츠 개발에 대한 필요성이 제기되고 있다. 골드만삭스의 BRICs 보고서에 따르면 인도는 중국과 더불어 미래 글로벌 경제의 성장 동력이자, 문화콘텐츠 소비시장의 새로운 블루칩으로 주목 받고 있다. 글로컬문화콘텐츠 개발에 있어 가장 중요한 것은 각 나라의 문화를 체계적·심층적으로 분석하는 것이다. 인도의 경우 단일문화권인 우리나라와는 다르게 복합·다문화 체계를 가지고 있으며 한국, 중국, 일본을 대표하는 동아시아 문화권에 속하지 않아 문화적 거리감도 큰 편이다. 따라서 본 연구에서는 인도 진출을 목적으로 한 한국기업들을 위해 글로컬문화콘텐츠 개발의 방향을 제시하고 인도의 문화코드를 이해하는데 그 목표를 두고 있다. 연구 결과를 요약하면, 인도는 정치와 사회 그리고 문화 분야에서 대략 다음과 같이 9가지 문화코드가 발견된다. 먼저 정치와 사회 문화코드로는 다음 5가지가 있다: i) 지속적 민주주의와 서민구제, ii) 권력지향적 권위주의, iii) 집단주의와 개인주의 성향을 동시에 지닌 집단적 개인주의, iv) 생활종교의 정착, v) 미래보다 현재에 충실한 '카르페 디엠'. 그리고 경제 문화코드는 vi) 12억 인구가 모시는 또 다른 신인 돈, vii) 과소비를 지양하는 실용적 구매라는 2가지 코드로 요약할 수 있으며, 마지막으로 인도인이 선호하는 문화콘텐츠 코드로는 viii) 인도의 국민문화콘텐츠라고 할 수 있는 맛살라 무비를 들 수 있다. ix) 그리고 이 맛살라 무비의 공통된 주제인 해피엔딩을 꼽을 수 있다. 결론에서는 <대장금>, <괴물>, <디워>를 앞서 제시한 9가지 인도의 문화코드에 적용하여 어떤 점이 부합하고 또 어떤 점이 부합하지 않는지를 개략적으로 살펴보았다. 인도를 상대로 한 비즈니스는 결코 쉽지 않다. 그 이유는 일차적으로 인도라는 나라가 문화적으로 다양성을 기초로 이루어진 국가이기 때문이다. 따라서 우리나라와 인도의 현존하는 문화적 거리를 좁히는 것이 우리나라의 문화콘텐츠산업이 인도에 진출하는데 있어 가장 큰 과제라 할 수 있으며, 현지화 과정에 있어서는 인도인이 선호하는 콘텐츠가 무엇인지를 파악하는데 많은 노력을 기울어야 할 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.27-36
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• 2019

오늘날 K-POP 중심의 한류 열풍은 기존의 드라마 중심에서 벗어나 유럽, 러시아, 미국 등의 지역으로 그 영역이 확장되었다는 점에서 신(新)한류로 명명된다. 신(新)한류의 주역인 K-POP이 해외진출에 성공한 전략에는 SNS 마케팅 통로를 적극적으로 활용한 요인도 있겠지만 무엇보다 그들의 콘텐츠가 한국을 넘어서 전 세계인들에게 매력적으로 다가갔기 때문일 것이다. 한류에 집중된 언론과 대중의 관심은 단순한 문화수출의 의미가 아니라, 자국의 문화가 정신적으로 타 지역에 영향을 미치는 모습을 통해 민족적, 국가적 자긍심을 느낄 수 있게 한다는 데에 의미가 있다. 더욱이 근대 물질적인 산업 발전에 치중하던 우리사회의 문화산업 발전은 한국사회가 글로벌 시대의 중심에 존재한다는 반증이기도 하다. 20세기까지 한국의 문화는 문화의 수용과 전파의 측면에서 볼때 주도적이기보다 수용적인 성격이 강하였다. 즉, 문화의 능동적 창출이나 유출보다는 수용에 더 크게 무게 중심을 두었다는 의미이다. 하지만 이제 K-POP은 서구의 문화를 모방하는 수준을 넘어서 개성 있고 희소가치가 있는 콘텐츠로 범위를 넓혀가고 있다. 한국의 독특한 역사적 배경에서 장기간 걸쳐 형성된 한국 특유의 전통문화는 그 자체만으로도 글로벌 경쟁력을 갖춘 고유의 자산이며, 한류 대중문화에서도 전통 고유의 특성을 활용하여 새로운 콘텐츠로서 창출해 세계시장에 나가 자생력을 높여야 한다. 한국 대중문화에 대한 호감은 한류 콘텐츠와 그에 따른 파생상품의 부가가치를 창출해내며 국가 이미지에도 커다란 영향을 미치게 된다. 즉, 전통예술과 K-POP이 융합하여 우리만의 독특하고 예술성이 높은 문화로 갖춘다면 세계 문화예술 시장에서 앞장서게 될 것이다. 이에 본 연구는 K-POP의 성장과 발전을 더불어 한국 전통예술의 가능성을 인식하고, 대중화를 위한 활용에 의미를 두어 K-POP과 전통예술을 융합한 사례를 분석해 다음과 같이 제안하고자 한다. 첫째, 전통예술과 여러 장르와의 융합작업 및 실험 작업을 활발하게 시도하여 다양한 콘텐츠를 창출하고, 대중매체 채널들을 적극 활용한다. 둘째, 전통예술을 활용한 활발한 융합작업을 위해 전통예술의 저작권에 대한 인식을 개선하고 창작무용의 저작권을 완화하여 활용할 수 있는 콘텐츠 범위를 확대한다. 셋째, 전통예술의 조기 교육화를 시행하여 어려서부터 전통예술을 학습하고 발전되도록 한다. 넷째, 전통예술을 한국문화정책 전반으로 확대, 지원하여 국가의 문화가치를 높이고 경제이익을 창출하는 방안으로 삼는다. 이를 통해 전통예술의 경쟁력을 강화하고 K-POP과 같은 대중예술과 융합하여 활용한다면, 전통예술의 정체성은 지키며 자국의 문화를 세계화하는 데에 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2018

스마트폰 보급이 확대되면서 언제 어디서나 온라인 서비스를 이용할 수 있는 환경이 조성되고 있으며, 최근 유통환경에도 새로운 변화를 가져오고 있다. 이러한 변화의 중심에서 온-오프라인 구분 없이 상품을 구매하고 서비스를 이용할 수 있는 O2O(Online-to-Offline)가 새로운 상거래 형태로 주목받고 있다. O2O 서비스는 온라인의 실용성과 오프라인의 감성적인 만족을 동시에 제공할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 비즈니스 모델의 불안정성이나 낮은 서비스 신뢰성으로 인해 1년 내 80% 이상의 서비스가 중단되고 있어 지속성 향상 방안에 대한 연구는 매우 중요하다. 이에 따라, 본 연구에서 O2O 서비스의 지속사용의도에 미치는 영향요인을 도출하고, 인과관계를 실증적으로 분석하였다. 특히, 기존 온라인 특성에 집중된 O2O 서비스 연구를 넘어서 오프라인 특성 및 사회적 영향 특성까지 반영하여 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 본 연구에서 제시한 가설을 검증하기 위해 결제서비스를 포함한 O2O 서비스를 1회 이상 이용경험이 있는 813명을 대상으로 설문을 실시하여 611개의 유효한 설문을 회수하였다. 구조방정식을 활용한 통계분석결과 17개의 가설 중 12개의 가설이 채택되었다. 온라인 특성에서는 정보품질, 오프라인 특성에서는 서비스품질, 상품품질이 모두 유의한 것으로 나타났다. 또한, 쇼핑경험은 가치에는 영향을 미치지 못하지만 만족도에는 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사회적 영향 특성은 네트워크 효과와 관계품질이 각각 상반되는 결과를 보여 질적 성장과 양적성장 중 하나의 전략 채택 시 중요한 판단 근거를 제시하였다. 본 연구를 통해 정보기기 발전과 어플리케이션 개발 역량이 향상되면서 더 이상 시스템품질은 가치나 만족도에 영향을 미치는 요인이 아니며 기본적으로 갖춰져야 하는 것을 확인하였다. 또한 O2O 서비스는 기존 온라인 서비스와 달리 온-오프라인 특성을 모두 반영해야 하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 유통의 새로운 패러다임으로 자리 잡기 위한 O2O 서비스의 질적 성장 방향을 제시하였다고 본다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.179-196
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• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.