MCN 스포츠 중계의 미디어 인게이지먼트, 미디어 공감, 그리고 미디어 가치와의 관계를 규명하기 위한 이 연구는 MCN 스포츠 중계 시청 경험을 가진 시청자 총 324명을 대상으로 비확률 표본 표집 중에서 목적 표집법을 통해 설문조사를 실시하였다. 탐색적 요인분석을 실시하여 타당도를 확인하였으며, Cronbach's α 검사를 실시하여 신뢰도를 조사하였다. 또한 상관관계분석을 실시하여 판별타당도를 검증하였으며, 연구가설을 검증하기 위해 선형 회귀분석을 실시하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, MCN 스포츠방송과 관련하여 미디어 인게이지먼트가 미디어 가치에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 미디어 인게이지먼트가 미디어 공감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 미디어 공감이 미디어 가치에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
백화점 화장품 채널에서 중간 순위에 위치한 LG생활건강 오휘 브랜드는 자사의 약한 브랜드 파워를 고객관계전략을 통해 상쇄함으로써 고객충성도 및 매출, 시장점유율 등의 시장성과를 제고시킬 수 있었다. 오휘는 자사의 CRM 활동에 대한 체계적인 리뷰를 통해 문제점을 파악하고, 이를 개선하기 위한 구체적인 전략들을 선정하였다. 선두 기업이 되기 위한 기반인 Critical Mass의 고객을 확보하고, 맞춤형 충성도 프로그램을 개발하여 고객충성도를 증가시켰다. 또한 전략의 실행력을 높이기 위해서 현장의 직원들이 실제 고객들을 판별해서 편익 프로그램을 구현할 수 있도록 고객 등급을 단순화시켰다. 마지막으로 CRM 활동이 전사적으로 자리 잡을 수 있도록 성공사례 공유를 통한 지식 확산과 더불어 성과보상 체계(KPI)를 CRM에 연결시켰다. 이러한 일련의 활동을 통해 오휘 브랜드는 시장점유율의 상승 및 경쟁사보다 높은 매출 성장률, 고객만족도 제고를 이루었다.
본 연구에서 관심을 갖는 수중환경에서의 천이소음도 가청주파수 대역임에 착안하여 이동통신 시스템의 표준 음성부호화기인 EVRC의 전처리단을 이용하여 배경잡음 구간을 판별하고 이를 바탕으로 수중 천이신호를 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. EVRC 전처리 모듈에 프레임 단위의 입력신호가 들어가면 모듈로부터 잡음 구간을 결정하는 플래그, 각 채널의 에너지, 잡음이 제거된 신호, 입력신호의 에너지, 배경잡음의 에너지, 잡음이 제거된 신호의 에너지에 해당하는 파라미터 값을 얻게 된다. 잡음이 제거된 신호의 에너지를 배경잡음의 에너지로 정규화하고 이를 문턱값과 비교함으로써 천이신호를 검출할 수 있다. 또한 문턱 값은 잡음 구간에서 구한 이전 값을 이용해서 갱신된다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘이 백색 또는 유색잡음 하에서도 4% 미만의 오차를 보여주는 것을 검증한다.
위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 특히 해양에서 구름에 오염된 화소는 해수면 온도(Sea Surface Temperature: SST), 해색(ocean color), 클로로필-a(chlorophyll-a) 등 다양한 해양 기반산출물의 주된 오차 요인으로써 해양에서의 정확한 구름 탐지는 필수적이며 이는 해양 순환을 이해하는데 기여한다. 그러나 현재 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) 등 대부분 실시간 운영을 위한 알고리즘에서 사용되고 있는 고정 경계값 검사 방법은 태양-해양-센서의 상대적인 위치에 따라 변화하는 해양의 분광 특성을 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NOAA의 Himawari-8 구름 산출물을 이용하여 Himawari-8/AHI 반사도 채널에서의 태양 천정각(Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle: VZA) 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였고 이를 이용하여 동적 경계값 방법인 Dynamic Time Warping (DTW)기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA)의 구름 산출물과 정성적 비교한 결과 JMA 구름 산출물은 청천 화소를 불확실(unknown)으로 오탐지 및 과대탐지 하는 경향을 보였다. 이에 반해 본 연구에서는 태양 천정각이 고각인 지역에서 과대 탐지 및 오탐지되는 문제점을 개선하였다.
NaI(Tl) 섬광 결정과 광전자 증배관를 결합한 형태의 감마선 검출기는 감도와 개발비용 면에서 우수하여 일반적으로 환경 감시용 검출기에 잘 활용된다. 본 연구에서는 보다 조작이 용이하고 다목적으로 활용할 수 있는 지능형 감마선 검출기와 연동되어 동위원소 자동인식이 가능한 분석 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 크게 네트워크 인터페이스 모듈과 스펙트럼분석 모듈, 그리고 그래픽 유저 인터페이스 모듈의 세부분으로 나누어진다. 이중 핵심부분은 스펙트럼분석모듈로서 네트워크를 통해 수집된 신호로부터 해당 동위원소에 대한 에너지스펙트럼의 피크정보를 추출하고 이를 토대로 입력 동위원소의 종류를 판별해 내는 것이다. 일반적으로 채널과 에너지의 관계는 근사적으로 선형적인 함수관계가 있으므로 피크 정보를 정확히 얻어내면 해당 동위원소의 인식이 가능하다. 본 연구에서 개발된 피크 검출 알고리듬은 두 개의 피크를 가진 표준 동위원소에 대한 라이브러리 구축 및 이를 기준으로 한 미지의 동위원소에 대한 자동인식을 수행하도록 개발되었다. 대상 하드웨어인 뉴캐어메디컬시스템의 GammaPro 1410을 사용하여 연동 실험을 수행한 결과 하나의 미지의 선원에 대한 인식률을 측정할때 1% 이내의 피크 검출오차를 기록하였다. 또한 효율적인 네트워크 연동모듈의 설계를 통하여 세계 수준인 200K CPS의 데이터 처리속도를 달성하였다. 감마선 검출기와 본 소프트웨어에 더하여 선량분석 알고리듬에 대한 개발이 이어진다면 실시간 지능형 검출시스템으로서 의료기관 및 발전소, 연구시설 등 폭넓은 분야에 활용될 것으로 기대된다.
무선멀티홉네트워크(WMNs)는 무선 채널의 페이딩 및 가변적인 대역폭에 의해 패킷 손실 및 전송 지연에 의해 비디오 스트리밍의 성능이 저하된다. 고품질의 비디오 스트리밍의 성능을 보장하기 위해 FEC (Forward Error Correction) 기반의 네트워크 적응적인 비디오 스트리밍 기법이 제안되어 왔다. 종단간 FEC와 홉간의 FEC 기법 등을 사용하는 기존 네트워크 적응 기법들은 제한적인 모니터링 정보에 기반 하므로 스트리밍 경로의 전체적인 상태를 반영하기 힘들다. 본 논문에서는 WMNs 환경에서 모니터링 기반의 네트워크 적응적 FEC 코디네이션을 이용하여 모니터링을 통해 경로 전체의 네트워크 상태를 판별한 후 적응적으로 특정 홉으로부터 종단까지 제어하는 H2E(hop-to-end) FEC 기법을 제안한다. H2E-FEC 기법은 FEC의 시작노드와 중복도(redundancy)를 네트워크 상태에 따라 적절히 결정해야 하며, 이를 위해 중앙집중형 코디네이터를 활용해 획득한 정확한 모니터링 정보를 바탕으로 H2E-FEC를 위한 코디네이션을 적용한다. 제안된 기법은 OMF(Orbit Measurement Framework) 기반의 WMN 테스트베드에서 다수의 실험을 통해 검증하며, 강압적인 네트워크 환경에서 H2E-FEC가 기존의 E2E 및 HbH-FEC 기법에 비해 패킷 복구율 및 전송 지연 시간에 의한 복잡성에서 높은 성능을 나타낸다. 구축된 테스트베드 환경에서 코디네이터를 적용한 후 E2E-FEC 기법에 비해 패킷 복구율이 약 17% 향상됨을 보인다.
지표면에서 방출된 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 복사량은 대기 입자에 의해 선택적으로 산란되고 흡수된다. 에어로솔이 대기 중에 존재할 경우 지표면에서 방출되는 $11{\mu}m$의 복사량이 $12{\mu}m$보다 흡수를 많이 하므로 밝기 온도가 낮게 나타나고, 반대로 구름에 대해서는 $12{\mu}m$가 흡수를 많이 하여 $11{\mu}m$의 밝기 온도가 높게 나타난다. 그러므로 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 밝기 온도 차이(BTD)를 통해 구름과 에어로솔의 존재 유무를 판별할 수 있고, 에어로솔의 광학 두께를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 대기의 구성 물질과 연직 분포 상태, 지표면의 온도와 형태, 그리고 에어로솔의 구성성분에 따라 BTD 경계값과 민감도를 분석하였다. BTD 경계값은 이론적으로 $0^{\circ}K$라고 알려져 있으나 본 연구에서 US 표준 대기 상태일 때 $0.8^{\circ}K$의 경계값을 보인다. BTD 값은 태양 천정각, 에어로솔의 고도, 지표면 반사도, 그리고 대기의 연직적 온도 분포에 따라서는 영향을 적게 받았다. 그러나 위성 천정각, 지표면 온도와 방출율, 연직적 수증기 분포에 대해 영향이 크게 나타나며 에어로솔 탐지에 50%이상의 오차를 유발할 수도 있다. 그러므로 BTD 방법을 사용하는데 있어 주의가 요구되며, BTD값에 영향을 미치는 인자를 보정해 준다면 좀 더 정확한 에어로솔 탐지가 가능하리라 사료된다.
최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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