• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.521-524
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• 2023

본 연구에서는 AI 인공지능을 활용한 통일신라 석탑 '경주 불국사 삼층석탑' 복원을 위해 석탑 3D모델링 과정에 대한 연구를 수행하였다. 산성비로 부식되어 갈라진 더 이상 원본의 형태를 알아 볼 수 없는 현재 통일신라 석탑 형태를 3D모델링 작업을 통하여 AI로 하여금 원활한 교육이 실시 되도록 하는 것을 목표로한다. 본래 제작 되어있는 3D 모델링은 많은 버텍스와 페이스로 학습 데이터가 많아 실제 활용하기에 어려움을 가지고 있다. 때문에 적은 양의 버텍스와 페이스로 새로운 3D 모델링 제작에 대한 필요성에 대해 확인하였다. 본 연구는 그에 필요한 석탑 모델링 과정에 대해 서술한다. 이를 위해 본 논문은 석탑에 대한 구조를 살피고 모델링에 활용된 프로그램의 장단점과 분석을 도출하였다. 본 연구를 통해 석탑 복원에 필요한 3D모델링 프로그램 활용의 전망과 더불어 인공지능 AI의 한계점을 3D 모델링의 정확도와 세밀함을 통하여 타파하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.331-332
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• 2023

최근 ChatGPT, 코딩교육, 디지털교과서 등의 새로운 용어와 산물들이 전국 단위 언론사를 통해, 교육 전문가(교사 등)와 일반 국민들에게 어떤 형태의 보도가 진행되는지 확인하는 것이 중요한 연구 출발점이다. 본 연구는 오늘날 학교교육, 교육방법(매체론) 등에 큰 변화를 줄 '인공지능'에 대한 전국 단위 언론사(일간지-11개사, 방송사-5개사)의 최근(2020-2023년) 보도형태를 분석하고 제시하였다. 본 연구에서는 2020년 1월부터 2023년 5월까지(3년 5개월간) 총 16개 언론사(일간지와 방송사)에서 보도한 '인공지능'와 '학교' 용어가 모두 포함된 관련 뉴스 기사들을 분석하였다. 분석대상 뉴스 빅데이터들을 대상으로 연도별 보도기사 건수 분석, 키워드 트렌드 분석, 연관어 분석(워드클라우드 제시) 등을 진행하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제79권
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• pp.70-103
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• 2016

뉴스 미디어 산업이 위기를 겪으면서 새로운 기술이 구원이 될 수 있다는 전망이 많이 나오고 있다. 하지만, 그 기술이 어떤 원리로 작동하는지, 그것이 가진 한계는 무엇인지, 어떤 방향으로의 발전이 필요한지에 대해서는 논의가 제대로 이루어지지 않고 있다. 이 글은 현재 주목받고 있는 새로운 기술인 뉴스 챗봇의 의미와 작동 방식, 그리고 전망에 대해 미디어 관점에서 시론적으로 분석했다. 쿼츠, 포브스, CNN 챗봇 등의 사례를 분석한 결과, 현재 챗봇은 초기 인공지능이 적용된 뉴스 추천 서비스 수준이라고 할 수 있었다. 뉴스 챗봇은 대화라는 의인화된 행위를 통해 뉴스를 전달할 뿐, 능동적 수행 측면에서는 완전하다고 할 수 없었다. 인공지능의 발전에 따라 챗봇도 지속해서 진화가 이루어질 것은 분명하지만, 어떠한 방향을 갖고 가느냐에 따라 결과가 심하게 달라질 수 있다. 이에 따라 규범론적 접근, 하향식 접근, 상향식 접근 등 세 가지 방식을 어떠한 방향을 갖고 가야 할지에 대한 논의를 위한 출발점으로 제시했다.

• 유통과학연구
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• 제19권5호
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• pp.49-60
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• 2021

Purpose: This study aimed to explore the variables that may play a significant role in inducing Facebook users to use Facebook as online information distribution channels continuously. Research design, data, and methodology: The population of this study are all Facebook users who have actively used Facebook as a social media as online information distribution for at least one year. Purposive sampling technique was used in this study and 290 respondents were enrolled. The data was collected using a questionnaire and further analyzed with path analysis and SEM-PLS approach. Result: The results showed that perceived ease of use, perceived critical mass, perceived enjoyment, and perceived information intelligence have a positive and a significant effect towards perceived usefulness. Perceived usefulness also has a positive and significant effect on users' attitude, and users' attitude has a positive and significant effect on intentions to use Facebook continuously among its users. Conclusions: Hence, it is important for Facebook as an online information distribution channel to maintain its perceived usefulness in order to create a positive impact on its users' and induce Facebook users' to use social media continuously.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권5호
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• pp.1129-1143
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• 2023

Social media platforms have become an integral part of our daily lives, and they generate vast amounts of data that can be analyzed for various purposes. However, the quality of the data obtained from social media is often questionable due to factors such as noise, bias, and incompleteness. Enhancing data quality is crucial to ensure the reliability and validity of the results obtained from such data. This paper proposes an enhanced decision-making framework based on Business Decision Management Systems (BDMS) that addresses these challenges by incorporating a data quality enhancement component. The framework includes a backtracking method to improve plan failures and risk-taking abilities and a steep optimized strategy to enhance training plan and resource management, all of which contribute to improving the quality of the data. We examine the efficacy of the proposed framework through research data, which provides evidence of its ability to increase the level of effectiveness and performance by enhancing data quality. Additionally, we demonstrate the reliability of the proposed framework through simulation analysis, which includes true positive analysis, performance analysis, error analysis, and accuracy analysis. This research contributes to the field of business intelligence by providing a framework that addresses critical data quality challenges faced by organizations in decision-making environments.

• 유통과학연구
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• 제22권6호
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• pp.115-122
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• 2024

Purpose: The main aim of this study is to analyze and suggest new online music distribution models targeted to facilitate the development of the Korean Wave (Hallyu) music market in all locations of the world. This study is conducted through a close analysis of the prevailing distribution models, the unique challenges of the K-pop market, and the trends in new technologies. Research design, data and methodology: To address the issue of how the online music distribution market could be domesticated for the Korean music industry, a systematic review of the previous studies was conducted. The use of the PRISMA approach was followed so that an accurate and transparent method for choosing the studies is ensured. Results: According to the investigation of literature analysis, the online distribution strategy may consist of four key plannings as follows, 1. Leveraging Social Media and User-Generated Content Platforms, 2. Embracing Immersive and Interactive Experiences, 3. Fostering Direct-to-Fan Connections and Monetization, 4. Harnessing Artificial Intelligence and Big Data Analytics. Conclusions: Finally, collaboration and strategic partnerships will be vital. The Korean music companies should seek to cooperate with the technology companies, social media platforms, and the global music streaming services so that they can grow their market, acquire new technologies, and to better their online distribution strategies.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.709-713
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• 2009

Recently, a lot of research that applies data acquired from devices such as cameras and RFIDs to context aware services is being performed in the field on Life-Log and the sensor network. A variety of analytical techniques has been proposed to recognize various information from the raw data because video and audio data include a larger volume of information than other sensor data. However, manually watching a huge amount of media data again has been necessary to create supervised data for the update of a class or the addition of a new class because these techniques generally use supervised learning. Therefore, the problem was that applications were able to use only recognition function based on fixed supervised data in most cases. Then, we proposed a method of acquiring supervised data from a video sharing site where users give comments on any video scene because those sites are remarkably popular and, therefore, many comments are generated. In the first step of this method, words with a high utility value are extracted by filtering the comment about the video. Second, the set of feature data in the time series is calculated by applying functions, which extract various feature data, to media data. Finally, our learning system calculates the correlation coefficient by using the above-mentioned two kinds of data, and the correlation coefficient is stored in the DB of the system. Various other applications contain a recognition function that is used to generate collective intelligence based on Web comments, by applying this correlation coefficient to new media data. In addition, flexible recognition that adjusts to a new object becomes possible by regularly acquiring and learning both media data and comments from a video sharing site while reducing work by manual operation. As a result, recognition of not only the name of the seen object but also indirect information, e.g. the impression or the action toward the object, was enabled.

• 지능정보연구
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• 제14권3호
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• pp.41-57
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• 2008

U-Publication은 독자가 기존의 출판물을 오프라인에서만 소비했던 것과는 달리, 여러 개의 자동인식태그가 부착되어 있어 자동인식태그 리더(reader)로 태그에 저장된 URL을 통해 온라인으로 접속할 수 있는 출판물을 말한다. U-Media를 기존의 미디어가 사람의 생체시스템에만 호소하는 것과 달리, 사람의 생체 시스템뿐만 아니라 사람에 내재되거나 사람이 가지고 있는 디지털 시스템에 호소하는 미디어라고 정의할 때(Lee & Ju 2007), U-Publication은 온라인과 오프라인이 Seamless하게 연결되어 양방향으로 정보가 이동할 수 있다는 측면에서 U-Media라고 할 수 있으며, 소비자들은 자동인식태그 부착 출판물의 인쇄된 컨텐트 뿐만 아니라 출판물에 부착된 태그의 링크를 통해서 추가적인 컨텐트를 소비할 수 있고 다양한 상거래를 할 수 있다. 이 논문은 U-Publication을 정의하고, 이를 기반으로 한 비즈니스 모델을 설계하고, 이 비즈니스 모델을 평가하는 과정을 시뮬레이션 방법에 의해 제시하고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.911-918
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• 2023

본 논문은 미디어 영상과 밀접한 관련이 있는 영상과 음향기기 제조 기술을 분석하고, 출원인을 기업, 연구소, 대학, 개인, 공공으로 구분하여 기술통계 분석, 집단지성 분석, 개방형 혁신분석을 수행하였다. 연구소 및 대학에서 기술을 통한 혁신적인 아이디어의 발현이 필요하며, 대학에서 미디어 분야의 기술을 확대하기 위한 노력이 필요한 시점이다. 실제 출원된 특허의 내용을 살펴보면 기업이나 개인이 출원한 특허는 미디어 기술과 관련된 것이 많았고, 대학이나 연구소에서 출원한 특허는 미디어 콘텐츠와 관련된 것이 많았다. 이는 미디어 기술과 콘텐츠는 불가분의 관계에 있으며 하드웨어 기술 특허의 광범위하고 심도있는 개발이 필요하며 소프트웨어 콘텐츠가 더욱 다양하고 창의적인 역할을 할 수 있는 원동력이 되어야 함을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.