• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.161-183
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• 2022

여론조사는 유권자들의 투표행위를 예측하고, 그 행위에 영향을 준다는 점에서 선거운동의 강력한 수단이자, 언론의 가장 중요한 기사거리로 자리잡고 있다. 하지만, 여론조사가 활발할수록 후보자들의 공약과 정책을 검증하기 보다 당선 가능성이나 지지도에 관한 조사만 반복적으로 실시하는 등 선거 캠페인에 관한 효과 측정에서 유권자들의 마음을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많다. 여론조사의 선거 결과에 대한 부실한 예측이 언론사의 권위를 실추시켰다 하더라도, 어느 후보가 최종 승리할지에 대해 인간의 본능적인 궁금증을 풀어줄 명백한 대안이 없기 때문에 사람들은 여론조사에 대한 관심을 쉽게 놓지 못한다. 이에, 온라인 빅데이터를 통해 인사이트를 발굴하는 환경을 제공하는 썸트렌드의 '유튜브 분석' 기능을 활용하여 20대 대선에 대한 여론을 회고적으로 파악해 보고자 한다. 본 연구를 통해 간단한 유튜브 데이터 분석 결과만으로도 실제 여론(혹은 여론조사 결과)에 근접한 결과를 쉽게 도출하고, 성능이 좋은 여론 예측모형을 구축할 수 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.359-372
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• 2022

본 연구는 2021년 1년간의 유튜브 인기급상승 데이터를 활용하여 장/단기노출 20개 채널의 특징을 비교함으로 인기급상승에 장기 노출될 수 있는 유튜브 콘텐츠 전략을 도출하고자 하였다. 먼저 피어슨 상관분석을 통해 제목 글자 수, 태그 수와 같은 여러 요소들이 장기노출과 연관성이 있음을 파악하고 이를 지표로 설정해 콘텐츠 특징을 비교분석하였다. 분석 결과, 1)과도한 특수문자를 사용하지 않은 약 40-45글자 정도의 '영상 제목', 2)10분 이내의 '영상 길이', 3)2-3문장, SNS 정보 기입, 3개 정도의 핵심 태그를 포함한 '영상 설명' 등의 콘텐츠 전략을 활용할 때 인기급상승에 장기 노출될 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 텍스트마이닝을 통해 (먹방, mukbang), (역대급, 레전드) 등의 핵심 태그 쌍을 도출하였고, 본 태그를 동시에 설정한다면 더욱 효과적이라는 결과를 얻었다. 이러한 전략을 통해 콘텐츠가 인기급상승에 장기노출 된다면 채널은 세계적으로 확산되어 구독자, 조회 수 확보 등 다방면의 이점을 가져올 것이며, 기업 측면에서는 채널의 글로벌성을 평가할 수 있는 지표로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.515-536
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• 2022

본 연구의 목적은 국가기록원 유튜브 영상에 나타난 콘텐츠 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 2017년부터 5년 동안 국가기록원이 게시한 324개의 동영상에 대한 키워드, 동영상 관련 데이터, 시청자 반응을 수집하였으며, 소셜 네트워크 분석, 토픽모델링, 내용분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 국가기록원 유튜브 영상을 주도하는 주요 키워드, 7개의 대주제 및 20개의 소주제를 확인하고, 유튜브 영상 및 키워드 네트워크 특성을 확인하였다. 또한, 영상의 외형적 특성, 영상편집 및 전달방식, 콘텐츠 등장인물을 확인하였다. 이를 통해 국가기록원 유튜브 영상은 기록관의 기본 기능을 소개하고, 기록물에 대한 시청자의 관심을 유도하기 위하여 장소, 역사, 행사 등의 다양한 주제와 관련한 영상을 게시하고 있음을 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 시청자 반응이 저조하고, 시청자가 흥미를 이끌 수 있는 콘텐츠의 부족, 시청자와 상호작용하거나 의사소통할 수 있는 채널 운영의 부족 등 보완점을 확인하였다. 마지막으로 국가기록원 영상이 더 많은 이용자에게 확산되기 위한 제안으로 연구를 마무리하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.1-28
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• 2022

최근 몇 년간 많은 인터넷 대기업이 인공 지능 기술을 기반으로 한 개인화 서비스를 제공하여 온라인 사용자를 끌어들이는 자체 콘텐츠 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 기업의 온라인 서비스 네트워크에서 콘텐츠 서비스의 역할을 분석한다. 네이버의 서비스 포트폴리오에서 전문 제작 콘텐츠로 특징지어질 수 있는 웹툰의 역할과 구글 서비스 포트폴리오에서 사용자 제작 콘텐츠로 구분될 수 있는 유튜브의 역할을 확인한다. 네이버와 구글 서비스 이용에 관한 설문 조사 데이터를 바탕으로 방향성 계량 서비스 네트워크를 분석한다. 온라인 서비스 네트워크에서 노드는 온라인 서비스를 나타내고, 노드 간의 관계는 포트폴리오 내의 특정 서비스를 순차적으로 사용하는 것을 나타낸다. 연구 결과, 웹툰과 유튜브 모두 내향중심성보다 외향중심성이 더 높다는 것을 알 수 있다. 즉, 콘텐츠 서비스는 기업의 양방향 네트워크에서 도착 서비스의 역할보다 시작 서비스의 역할을 수행할 가능성이 높다. 유튜브의 외향중심성과 내향중심성의 차이는 웹툰의 외향중심성과 내향중심성의 차이보다 상대적으로 적다. 구글의 서비스 포트폴리오에서 유튜브의 높은 중심성은 엔터테인먼트 위주였던 초기 역할에서 검색 플랫폼으로 성장하였음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.106-114
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• 2022

본 연구는 유튜브 이용에 중요한 요인으로 작용하고 있는 유튜브의 이용동기와 이용강도에 따라 프리롤 광고의 수용태도에 어떠한 차이가 있는지를 실증적으로 규명해 보고자 하였다. 이를 위해 남·여 대학생을 대상으로 설문조사를 진행했으며 200명의 데이터가 분석에 활용되었다. 연구결과 첫째, 유튜브 이용동기에 따른 광고의 긍정적인 태도는 정체성 표현 추구 집단이 습관적 이용 집단이나 여유 및 즐거움 추구 집단보다 더 높은 것으로 나타났으며, 회피행동은 여유 및 즐거움 추구 집단이 정체성 표현 추구 집단이나 습관적 이용 집단보다 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, 유튜브 이용강도에 따른 광고의 긍정적인 태도는 이용강도가 높은 집단이 낮은 집단에 비해 더욱더 긍정적인 태도를 보이는 것으로 나타났으며, 광고에 대한 회피행동은 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 유튜브 프리롤 광고를 집행하는 데 있어 이용자들의 이용동기와 이용강도에 따른 이용행태를 고려한 전략이 필요하다는 것을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.1-13
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• 2023

스마트폰의 대중화와 인터넷 기술의 발달은 사람들이 콘텐츠를 소비하는 방식을 크게 바꾸었다. 최근 우리가 가장 많이 소비하는 콘텐츠는 단연 동영상이라고 할 수 있다. 본 연구는 영상 콘텐츠 분석을 통해 글로벌 동영상 공유 플랫폼 유튜브에 어떤 영상들이 제작되고 소비되는지를 분석하는 것을 목표로 한다. 연구에서는 다양한 영상 주제 중 무용을 주제로 선정하고 데이터를 수집하였다. 2019년부터 2021년까지 총 3년간 유튜브에 업로드된 영상 중 무용이라는 키워드와 관련된 영상에 대한 정보를 수집하였고 분석 결과 현재 유튜브에 많이 업로드되는 무용 영상의 종류와 높은 조회수를 보이는 무용 영상에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 실증 분석에 따르면 사람들이 주로 관심을 갖는 무용 영상은 브이로그처럼 무용 전공자들의 일상을 엿볼 수 있거나, 입시 따라하기나 초중고교 무용발표회처럼 영상 시청의 목적성이 분명한 경우였다. 특히 높은 조회수를 보이는 브이로그는 현직 전문 무용수보다는 무용과에 재학 중인 대학생이나 중고등학생이 제작한 경우가 많았다. 본 연구에서는 무용이라는 주제를 예시로 삼았지만 연구에 사용된 방법론은 다른 주제에도 사용가능하며 이를 통해 콘텐츠 생산자 입장의 추천 시스템을 개발할 수 있을 것이라 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.420-437
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• 2024

There are some problems in network traffic classification (NTC), such as complicated statistical features and insufficient training samples, which may cause poor classification effect. A NTC architecture based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) and transfer learning is proposed to tackle these problems and improve the fine-grained classification performance. The key points of the proposed architecture include: (1) Model classification--by extracting normalized rate feature set from original data, plus existing statistical features to optimize the CNN NTC model. (2) To apply transfer learning in the classification to improve NTC performance. We collect two typical network flows data from Youku and YouTube, and verify the proposed method through extensive experiments. The results show that compared with existing methods, our method could improve the classification accuracy by around 3-5%for Youku, and by about 7 to 27% for YouTube.

• 4차산업연구
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• 제4권1호
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• pp.29-36
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• 2024

Purpose: This study is a prior study for expanding the science museum's online services. Based on case studies, we propose an online service for science museums in the future. Research design, data, and methodology: This study analyzed online-based science museums services trends. The data was collected based on the cases of five national science museums. To understand the characteristics of science museum's online services, we analyzed the status of digital content provided by each science museum and the operation method of online special exhibitions. Result: The national science museums provided online services through virtual science museums, SNS, and YouTube. However, the services still imposed limitation on facilitating active learning for visitors. In the case of SNS and YouTube, it is only a one-time promotional tool. Conclusion: This study suggests the need for concrete measures to utilize the abundant content accumulated so far in actual education. Additionally, it emphasizes the importance of content development incorporating new platforms.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권1호
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• pp.267-287
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• 2020

Purpose Online platform companies can increase the spread of content by communicating with users who have diverse preferences through social networks. Previous studies show the mixed effect on the network overlap, and there was a limited examinations for the underlying mechanism. This study expects high academic and practical implications that can be provided by studying on the user's viewership network. The purpose of this research is to examine the effects of network overlap on the users' viewership for creators of user-generated content in YouTube. We explain the direct and in-direct effects through the content sharing and the valence of user ratings. Design/methodology/approach The data contains 45 channels and 4,085 video clips from YouTube. We control the effect of the categories, channel characteristics, and vide clip characteristics on the viewership. PROCESS macro were used to analyze the direct and in-direct effects of network overlap. Findings The analysis results showed that the network overlap directly affect on the users' viewership. The variable decreases the moderators (i.e., content sharing and the valence of user ratings). This result implies that the users can not satisfy their need for uniqueness which is achieved by content sharing and rating in the overlapped network.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권3호
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• pp.95-105
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• 2019

A great deal needs to be learned about why and how users participate and consume information on various online sites. The design of socio-technical systems especially for promoting engagement in terms of maximum user participation is both a theoretical and real-world challenge that researchers strive to understand. At present, most of the research on the motives of Internet video users' behavior focuses on the user's "viewing motivation" and "sharing motivation", and lacks the analysis of the factors affecting users' "subscription motivation". This study will attempt to compensate for this gap. Based on the YouTube platform, we take Chinese video users as the research object and uses the "Censydiam user motivation analysis model" to make assumptions about user subscription motivation from the two levels of social needs and personal needs, using regression analysis. Validate the hypothesis and get the influencing factors that may be available in the user's subscription motivation based on the assumptions. Built on survey data from 215 respondents, the study found that Enjoyment, Vitality, Power, and Conviviality are four factors that influence user motivation.