본 연구는 상호작용성의 속성과 이용자에게 주어진 통제력에 따라 상호작용성을 4 가지 차원으로 나누고, 이것이 어떤 경로를 거쳐 이용자 만족에 이르는지를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상호작용성을 최적화하는 킬러 콘텐츠로 e 러닝을 선정하고, 상호작용성에 영향을 미치는 선행요인으로 서비스, 콘텐츠, 미디어 품질을 도출 하였으며, 상호작용성과 이용자 만족을 매개하는 변인으로 사회적 현존감과 인지적 몰입을 포함하는 연구모델을 제시하고자 한다.
이 논문에서는 비동기 IMT-2000 시스템에서 고속의 멀티미디어 서비스의 호 차단율을 낮추기 위한 자원할당 알고리즘을 개발한다. 이 논문에서 제시하는 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 실시한 결과, 기존의 알고리즘 대비 고속 멀티미디어 서비스의 호 차단율을 40% 이상 개선하는 것으로 나타났다. 현재, 이 알고리즘은 LG 전자에서 개발한 상용 비동기 IMT-2000 시스템에 적용되어 운용되고 있다.
본 논문에서는 기업교육에 있어서 e-Learning을 효과적으로 실현하기 위해 Information Filtering을 제안하고자 한다. 사용자 profile에 기반하여 지식 경영상 시스템을 기업교육에 도입함으로써 정보 검색 시 term space에서 모든 단어를 vector로 나타내어, 사용자 profile과 비교 측정하여 다음 유사한 측정을 통해서 원하는 정보 문서를 사용자에게 제공한다. Information Filtering의 도입으로 사용자의 흥미 변화에 맞춰 다이나믹하게 공급되는 학습 문서속에서 기업을 위한 e-Learning으로 경영성과를 높이는 하나의 전력을 제시한다.
소셜 미디어의 사용은 참여자들 간의 지식공유 활동, 사회 네트워크 형성, 다양한 사람들과의 소통기능 등과 같은 다양한 장점을 갖고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 프라이버시와 사생활 침해, 피싱공격, 심리적 스트레스 등 다양한 부작용 또한 야기되고 있는데, 그 중 특히 소셜 네트워크 스트레스라는 새로운 개념의 스트레스가 주목받고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 스트레스의 개념을 정립하고, 소셜 미디어 환경에서 소셜 네트워크 스트레스가 전환행동에 미치는 영향을 살펴보려 한다. 이를 위해 본 연구에서는 소셜 네트워크 스트레스의 선행요인 및 결과요인으로 구성된 연구모델을 제시하고, 구조방정식 모델을 기반으로 하는 LISREL 8.7을 이용하여 연구모델을 실증적으로 검증하였다. 실증분석 결과, 소셜 미디어상에서 자기표출과 지식공유 활동은 소셜 네트워크 스트레스에 유의한 긍정적 영향을 주었으며 이는 소셜 미디어 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구의 이론적, 실무적 시사점을 논의하였고 연구가 지닌 한계점을 제시하였다.
소셜미디어의 사용이 증가함에 따라 소셜미디어 상에서의 온라인 범죄도 증가하고 있다. 본 연구에서는 다양한 범죄 중 온라인 상에서의 성희롱에 집중하여 소셜미디어 사용자들이 온라인 성희롱을 피하기 위하여 어떤 방식으로 소셜미디어를 사용하는지를 논의하고자 한다. 이를 위하여 기술 위협 회피 이론을 기반으로 회피 동기에 영향을 주는 요인을 밝혔다. 이때, 소셜미디어 상의 기술적인 기능을 회피동기를 기반하여 기능별로 반영하여 측정하였으며 환경적인 요인이 행동의 동기에 어떤 영향을 주는지 검증하기 위하여 소셜미디어 상의 성애화 정도의 영향을 검증하였다. 그 결과 소셜미디어 상에서 성애화 정도가 클수록 회피동기가 적어짐을 알 수 있었다. 이를 통해 소셜미디어 상에 성적인 분위기가 성희롱을 회피하는 것을 줄이므로 지속적인 플랫폼 상의 게시물에 대한 관리를 통하여 성희롱에 대한 소셜미디어 사용자들이 적절한 대응을 할 수 있고 플랫폼도 범죄가 줄어드는 분위기를 형성하는 것이 중요하다.
급변하는 SNS 활용 환경에 대응하기 위한 지속적인 혁신과 이를 가능케 하는 요소로서 지식의 중요성에 대한 인식이 증대하고 있다. 지금까지 기업의 효과적인 지식경영을 가능케 하는 요소에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 기업의 지식경영 능력을 증대시킬 수 있는 방안을 제시할 뿐 스마트 미디어 환경으로의 변화에 따른 지식경영 전략에 대한 해답 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 지식창출 순환과정 간의 관계를 기반으로 기업성과 극대화를 위한 SNS를 활용한 지식경영 전략 운영 방안을 제안한다.
시장에 내놓은 제품이나 서비스가 문제를 일으켜서 해당 기업의 비즈니스와 이미지에 큰 타격을 입히는 사례가 자주 발생하고 있다. 발생한 문제에 적절하게 대응하고 피해를 최소화하는 것은 기업들에게 매우 중요한 일이다. 본 연구는 스마트폰 시장을 주도하고 있는 삼성이 개발하여 출시한 갤럭시노트7의 리콜 사태를 다루었던 뉴스를 수집하고 분석하였다. 이슈 라이프사이클에 기반하여 단계별로 뉴스의 특징을 표현하고 연관규칙을 이용하여 텍스트의 내용을 분석하고 시각화하였다. 본 연구의 결과는 이슈의 변화와 흐름을 이해하고 대응책을 모색해야 하는 기업들의 비즈니스 활동에 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 인공지능(AI) 기술의 발전이 저널리즘 분야에 가져온 혁신과 변화를 조명하고, 이로 인해 발생하는 주요 윤리적 쟁점들을 검토하여, 저널리즘 분야에서 AI의 활용성을 논의한다. 블룸버그, 가디언, 월스트리트저널(WSJ), 워싱턴포스트(WP), 뉴욕타임즈(NYT) 등 전 세계 언론 및 방송사들은 취재 데이터 분석, 기사문장 생성, 뉴스제작에 이르기까지 다양한 방면에서 AI를 적극 활용 중이다. 이에 본 논문은 국내외 주요 미디어AI 서비스 유형과 특징을 속도와 규모, 다양성, 가치향상, 정확성 측면에서 종합적으로 분석하여 AI 저널리즘의 영향력과 발전 가능성을 평가한다. 나아가 균형 잡힌 시각을 유지하며 AI 도입의 기술적, 경영적, 법적 주요 쟁점들을 파악하고, 알고리즘 편향과 필터버블 등 첨단기술의 발전이 저널리즘 영역에 가져오는 도전을 체계적으로 준비하고자 한다. 마지막으로 AI와 미디어 산업의 상호지향적인 발전 방향을 모색하기 위해 사회적 합의를 통한 전향적 AI리터러시 원칙과 윤리적 가이드라인 개선의 필요성을 제언하며, 저널리즘의 본질적 가치와 임무를 조망한다.
본 연구는 메타버스에서의 사용자 인터페이스에 따른 미디어 풍요성, 그리고 이에 따른 사용자의 경험을 메타버스 내에서 사용자의 객관적인 퍼포먼스, 사용자의 주관적인 사용자 인터페이스 인식, 현존감, 그리고 사용자가 느낀 즐거움이라는 측면에서 다각적으로 분석한다. 2(UI 상호작용성: HUD vs. 고정 UI) × 2(시각적 단서: 유 vs. 무 )그룹내 반복측정 실험 결과, 사용자들은 시각적 단서가 존재할 때 객관적인 지표와 주관적인 지표 모두 보다 긍정적으로 나타났다. 또한, 메타버스 사용자가 경험한 즐거움에 있어서 인터페이스에 대한 유용성에 대한 인식의 유의미한 매개효과가 발견됐다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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