본 연구의 목적은 웹드라마가 사용하고 있는 온라인 동영상 플랫폼들을 대상으로 접근단계 분석과 광고 노출빈도 측정을 통해, 동영상 플랫폼의 사용성을 개선하는 것이다. 본 연구에서는 현재 웹드라마 시장의 점유율을 확인하고 접근단계와 광고회피를 바탕으로 채널간의 비교를 실시하였다. 그 결과 최신 콘텐츠에 대한 접근단계는 2~3단계이며 접근단계로 인하여 사용성이 낮아지지 않았다. 하지만 메인페이지나 검색결과에 노출되지 않아 디렉토리 검색이 필요한 경우 5~6단계의 접근단계가 필요하였다. 광고는 모든 플랫폼에서 2개 이상의 이미지광고가 표시되며, 유튜브와 네이버tv는 동영상 플레이어 내부에서 영상시작 전 프리롤(Pre-roll) 광고를 표시하는 것을 확인했다. 위와 같은 동영상 플랫폼 정보구조 상에서 디렉토리 검색을 하는 경우 높은 접근단계와 많은 광고노출로 사용자의 이탈률이 증가하고, 재방문 빈도가 낮아질 것으로 예상된다. 이를 개선하기 위해 드롭다운(Drop-Down) 메뉴를 활용하여 접근단계를 줄이는 정보구조 개선 프로토타입을 제안한다.
게임 제작의 발전으로 더욱 더 현란한 그래픽, 탄탄한 시나리오, 웅장한 사운드의 게임들과 혼자가 아닌 여러 명이 동시에 같이 즐길 수 있는 게임들이 점차 적으로 늘고 있어 단순한 퍼슬 게임이나 혼자 하는 Standalone방식의 게임들이 점점 서있을 자리를 잃어가고 있다. 이 논문에서는 웹(Web)게임의 장점을 연구하여 복잡해지고, 조작에 있어 어려움이 있는 게임을 처음 게임을 접하는 사람과 게임에 적응력이 늦는 사람, 컴퓨터를 잘 모르는 사람에게 쉽게 게임을 접할 수 있게 하고 광고 홍보나 교육적인 면을 게임에 삽입하여 게임과 광고 홍보 효과, 게임과 교육을 동시에 얻을 수 있는 웹(Web) 게임 제작 방법에 대해 연구하였다.
이미 웹은 광고 매체의 성격으로서 자리를 굳힌지가 오래되었다. 인터넷은 모든 고객과 일대일 대응, 잠재고객의 세분화, 시공간의 한계극복, 멀티미디어의 이용가능이라는 장전을 지니고 있다. 1) 이와 같이 커뮤니케이션 수단으로서 웹은 기존매체의 특성을 모두 포함 할 뿐만이 아니라 소리와 움직임, 상호작용이라는 요소가 추가된 광고 매체로서, 다른 매체의 디자인보다 훨씬 유동적이고 개방적이어야 한다. 그럼에도 불구하고, 현재 대부분의 웹은 형식적이고 기능적인 형태만 갖춘 제작물들이 주종을 이루고 있다. 이는 폭발적인 수요차 더불어 웹디자인의 분야 역시 급속하게 발전되었기 때문에 아직 방법론적 측면이 뿌리 내리지 못한데서 비롯되었다. 따라서 이번 연구는 이러한 방법론적 측면의 한가지 대안으로서 인터페이스 디자인에 대한 접근방법을 제시하고자 한다. 2) 즉 'e광고컨셉트'에 따른 인터페이스 정.동디자인이다. 광고매체로서 웹은 다른 어느 매체보다 사용자의 감성적인 부분이 가장 큰 비중을 두고 있다. 따라서 사용자의 감성적인 부분을 통한 웹 인터페이스디자인의 '차별화' 및 '임팩트'는 매우 중요하다. 이를 위한 보다 구체적인 연구 접근을 위해 사용자의 감성적인 부분에서 추출한 'e광고 컨셉트'를 통해 웹의 다양한 조형요소 가운데 시각적으로 가장 먼저 눈에 띄는 요소인 움직임과 3) 그와 상반되는 정지와의 유기적 상관관계에 대한 결과로서 웹 인터페이스 디자인의 '차별화' 및 '임팩트'를 발견하고자 한다.
최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 개인화된 광고 서비스를 가능하게 하는 비교적 간단한 적응형 시스템을 설계하고, 그 성능을 실험하였다. 개인의 성향을 시스템에 가장 효율적으로 반영하기 위하여 개인 컴퓨터의 히스토리 파일을 원시 데이터로 하여 정제후 사용하여 이 파일을 이용하므로 해당 서버를 방문한 자에 한해서만 성향을 파악할수 있는 단점을 극복하여 고객이 다른 서버의 방문 기록도 활용하므로 좀더 현실성 있는 성향 파악이 가능하게 하였다.
방송에서의 광고의 비중이 높아짐에 따라 광고 수익을 극대화하기 위한 기술의 발전이 활발히 이루어지고 있다. 최근의 이러한 광고 관련 기술들을 일반적으로 Advanced Advertising 이라고 하며 그 중 시청자의 선호에 맞는 광고만을 시청자에게 제공하는 타깃광고(Targeted Advertising) 방식 등 수신기별로 특화된 광고를 제공하는 기술을 클라이언트 기반 광고 삽입 방식이라고 한다. 북미의 인터랙티브 케이블방송 규격인 OCAP(OpenCable Application Platform)은 OCAP DPI(Digital Program Insertion) 라는 명칭의 클라이언트 기반 광고 삽입 방식에 대한 북미 일부 지역에서의 시험 방송의 성공한 후 관련 규격을 OCAP1.1-I01 에 발표하기에 이르렀다. 조만간 상용화되면 OCAP DPI 를 통해 북미 케이블방송 사업자들의 광고 수익 향상에 기여할 것은 물론이고 시청자들의 만족도를 향상시킬 것이다. 이런 움직임은 케이블 진영뿐만 아니라 Open IPTV Forum, ATSC 등 IPTV 나 지상파 TV 진영에서도 이 기술에 대한 타당성 검증 및 표준화가 논의가 활발히 진행되고 있는 실정이다. 본 논문은 클라이언트 기반 광고 삽입 기술에 대해 OCAP DPI 를 구현한 경험을 바탕으로 그 원리 및 동작을 설명하고, DVR(Digital Video Recorder) 또는 PVR(Personal Video Recorder)의 주요 기능인 스토리지에 방송스트림을 저장하고 재생하는 기능을 이용하는 광고 삽입 방법에 대해 제안하며, Cable-IPTV Hybrid 의 웹 접근성을 이용하여 웹 서버에 저장되어 관리 및 운용되는 광고컨텐츠의 스트리밍을 통한 광고 삽입 방법에 대한 제안하고, 마지막으로 실제 이러한 광고 삽입 기술을 적용하는 데에 있어 발생되는 문제점들을 언급하고 그 해결에 대한 의견을 제시한다.
본 연구에서는 소비자 혁신성이 온라인 패션광고의 지속가능성에 대한 평가와 광고제품 구매의도에 미치는 영향을 분석하였다. 인터넷과 모바일의 온라인 패션광고를 접한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 최종 573명의 데이터가 분석되었다. 수집된 자료는 요인분석, t 검증, 중회귀분석을 사용하여 분석하였다. 소비자 혁신성 평균값을 중심으로 혁신성이 높은 집단과 낮은 집단을 구분하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 패션광고의 지속가능성 개념은 광고표현의 객관성, 광고표현의 비유해성, 개인정보의 보호성, 웹이용 비침해성 등 4개 요인의 하위차원으로 구성되었음을 확인하였다. 둘째, 소비자 혁신성이 높은 집단이 낮은 집단에 비해 인터넷 사용시간 뿐만 아니라 온라인 광고경험이 유의하게 높았다. 그리고 소비자 혁신성 높은 집단이 낮은 집단에 비해 온라인 패션광고의 하위 차원 중에서 개인정보 보호성, 웹이용 비침해성, 광고표현 객관성을 유의하게 높게 인식하고 있었다. 마지막으로, 소비자 혁신성이 높은 집단에서는 광고표현 객관성, 웹이용 비침해성이 광고제품의 구매의도에 유의한 영향을 미쳤으며, 소비자 혁신성이 낮은 집단에서는 광고표현 객관성, 개인정보 보호성이 광고제품의 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문은 포털 사이트의 효율적인 광고 제공을 위한 자연어처리 기반의 키워드 광고 시스템을 제안한다. 사용자의 질의에 대한 형태소 분석 결과를 사용하여, 기존의 키워드 정합에 의한 광고 시스템보다 재현율을 향상시킬 수 있었다. 또한, 웹 기반 키워드 광고 뿐 아니라 메신저를 통한 대화 내용 기반 키워드 광고도 제안한다.
본 연구의 중요한 실무적 시사점은 방송영상 분야에서 한국방송광고공사의 KODEX를 이용한 e-비즈니스의 추진이 기업의 업무처리 비용을 감소시켜주고, 업무 추진에 따른 위험을 감소시켜주며, 또한 업무 효율성을 높여주어 경영성과 개선에 기여를 한다는 것을 보여준다. 즉, 본 사례연구 결과는 방송광고산업 분야에서의 e-비즈니스들에게 경영성과를 개선 기회를 제공해 주기 때문에 방송광고산업 분야의 기업들에게 성공적인 e-비즈니스 추진에 가이드라인을 제시해준다는데 있다.
본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.
통신기술의 발전으로 많은 사람들이 인터넷에 접속하여 정보를 얻고 있다. 인터넷으로 서비스를 제공하는 회사들은 회원이나 방문자들에게 필요한 자료를 공급하고 인터넷 광고를 통해서 수입을 얻고 있다. 광고를 제공하는 서버에 고객들이 방문한 횟수 즉, 광고에 노출된 횟수에 비례해서 광고를 제공한 측에서 광고주에게 광고 수수료를 청구한다. 따라서 광고주와 광고를 직접 제공하는 서버측 모두에게 방문자 수의 측정은 중요하다. 현재 가장 많이 이용되는 웹 로그 분석 기법은 로그파일의 조작에 의해 방문자의 정확한 측정이 어렵고 또 정확한 통계자료로 보기도 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 지금까지 제안된 방문자 측정 방법보다 효율성과 유연성을 가지면서 안전한 측정 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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