번들(Bundle)을 활용한 프로모션은 소비자들에게 금전적 가치를 제공함으로써 제품의 매출을 증대시키는 효과적인 프로모션 방법으로 활용되어왔다. 번들 판매방식은 전통적으로 오프라인 점포 내 판매촉진 전략으로 빈번하게 활용되어 왔으며 최근 온라인 쇼핑몰에서도 판매자들이 구매를 유도하기 위한 프로모션 전략으로 활용되고 있는데 번들 판매방식은 소비자로 하여금 제품의 할인율을 지각하게 하여 제품을 제공하는 브랜드에 대해 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 제품구매주기에 따른 번들 프로모션에 대한 소비자의 반응 보다 세부적으로 이해하기 위해 번들의 효과에 영향을 미치는 잠재적 요인들을 검증하고 그 결과를 바탕으로 번들을 활용한 프로모션 전략 수립에 유용한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이에 대학생을 대상으로 실험연구를 진행하였으며 제품구매주기와 번들유형 (1+1 vs. 2개 구매 시 50% 할인)이 할인매력도와 제품태도에 미치는 영향을 검증하였다.. 본 연구 결과 제품구매 주기와 번들유형은 할인매력도와 제품태도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 본 연구의 결과가 시사하는 실무적 시사점과 학문적 시사점을 함께 제공하였다.
기존의 유인효과와 타협효과에 관한 선행연구들은 제품이나 서비스에 대한 실험에서 시작되어 사물을 이용한 연구, 여행상품의 연구, 종업원 채용 과정에서의 연구 그리고 실제 미국 대통령 선거를 대상으로 한 실증적 연구 등으로 진행되었다. 하지만 대부분의 연구가 범위 빈도 이론에 국한될 뿐 타협효과와 유인 효과를 프로모션 유형과 접목시킨 연구는 없는 실정이다. 본 연구의 목적은 이러한 브랜드선택 과정에서 선택구조인 유인효과와 타협효과가 프로모션 유형에 따라 어떻게 달라지는가를 검증하는데 있다. 유인효과와 타협효과의 영향력의 차이를 실험하였다. 조작된 변수는 다음과 같이 독립변인 (1) 브랜드 선택(유인효과/타협효과), (2) 프로모션 유형(가격프로모션/비가격프로모션)이다. 본 연구는 피험자 간 실험설계와 함께 각 집단마다 피험자 내 조작이 함께 사용되었다. 본 연구의 결과는 신규 브랜드의 진입에 의해 그와 비슷한 기존 브랜드의 점유율이 오히려 높아지는 현상으로, 실무적 차원인 프로모션 전략 등 여러 가지 신제품의 포지셔닝 전략에 대한 시사점을 제공할 수 있으리라 본다.
본 연구에서는 모션그래픽을 이용하여 고대 벽화콘텐츠 제작을 제안하였다. 고대 벽화나 조각상들을 현대의 예술품으로 영상으로 재생함으로써 고대 문화 유적들을 복원하여 보다 현장감 있는 작품으로 현대인에게 보다 친근감을 갖게 해 주고, 작품에 대한 새로운 발견을 갖게 해 주며, 전시, 관람 등의 부가적인 효과를 편리하게 할 수 있다고 제안한다.
기술의 발전과 정신을 차리기 힘들 정도로 쏟아져 나오는 정보들로 인해 기존의 전통적 시각언어들은 벌써 형태적으로나 기능적으로 위기를 맞고 있다. 동영상에 기반을 둔 상호간의 의사소통은 이제 더 많은 것을 요구한다. 소프트웨어의 기술과 전통방식의 디자인을 결합하는 것만으로는 불충분하다. 앞으로의 모션그래픽은‘어떤 방식으로 메시지와 디자인, 시간, 움직임을 융합할 것인가’가 중요하다.
평판 디스플레이 제조 공정에서 대상물의 위치 결정을 위해 고정밀 평면 모션 스테이지를 사용한다. 이 유형의 스테이지는 일반적으로 마찰이 없는 선형 모터와 에어 베어링을 사용하며, 고정밀 위치 센서로 레이저 간섭계를 사용한다. 스테이지의 불가피한 기생 운동에 의해 야기되는 요 모션 오차는 위치 결정 대상체의 향 변화를 의미하므로, 스테이지의 성능과 공정 정밀도 향상을 위해 요 모션 오차의 실시간 동적 보정은 매우 중요하다. 요 모션 오차 보상에는 갠트리 제어가 일반적이며, 이 방법을 공기베어링 가이드를 사용하는 스테이지에 적용하기 위해서 회전 모션을 허용하는 유연기구가 스테이지에 적용된다. 본 논문은 공기베어링과 유연기구를 갖춘 H형 XY 스테이지의 정속 구동 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 유연기구를 포함한 스테이지의 갠트리 제어 시 선형 모터로부터 발생하는 상호 리플의 발생 원인을 분석하고, 이러한 상호 리플을 보상하는 방안으로 적응 학습 제어를 제시한다. 제시 방안의 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하여, 보상 제어를 통해 속도 리플이 약 22 % 수준으로 감소함을 확인하였다. 그리고 요 모션 오차가 발생하는 스테이지 상태를 가정하여 리플 저감 효과를 검증하였다.
유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
비디오 시퀀스의 현재 블록의 모션 벡터와 이전 블록의 모션 백터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 프레임 블록들로부터 많은 정보를 얻을 수 있다면 현재 블록의 오션 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이전 프레임 블록과 주위 블록들의 모션 벡터로부터 예측된 모션 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 사용하지 않고, 탐색 구간에 따라 적응적으로 해당 초기점으로 탐색 원점을 이동시켜 고속 탐색 패턴을 이용하여 블록 정합을 수행하는 블록 정합 모션 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 예측 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.33~0.37[dB] 개선되고 영상에 따라 최고 1.05[dB] 정도 우수한 결과를 나타내었다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 탐색 알고리즘보다 29~97%를 줄일 수 있었고, 정확한 모션 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
최근 연구에서 모션 인식을 위해 여러 가지 인식 알고리즘을 사용하였다. 예를 들면, HMM, DTW, PCA 등의 기법을 이용하여 권투 모션을 인식하는 방법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하기 위해서 연기자로부터 3차원 데이터를 얻기 위해 액티브 마커를 사용하여 손의 위치를 얻는다. 얻은 2차원 위치 정보는 다시 스테레오 기법을 이용하여 3차원 정보로 전환하여 구한다. 본 논문에서는 3차원 모션 데이터를 얻는 방법을 깊이 맵에 대한 알고리즘을 이용하여 구하였다. 그리고 3차원 위치 데이터 정보의 정확성 나타냈으며, 그리고 모션 동작에 대한 인식을 실험을 하였고, 그 실험 결과에 대해서 언급했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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