• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.219-230
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• 2010

数字内容在给公司带来机遇和挑战的同时也极大的改变了我们的生活. 创意企业整合视频, 图片, 文本和数据进行数字化过的音频, 开发新产品或服务, 创作数字经验推广自己的品牌. 大多数有关数字内容的文献是关于基本概念或者营销的发展. 其实, 比起普通产品或服务的传统价值链, 数字内容产业似乎有更多的潜在价值. 因为相当多的数字内容是免费的, 价格, 作为信息的质量或价值的指标, 不是必须被感知的(Rowley 2008). 很显然, 当前数字内容的主题是 "价值" 和关于消费者对数字内容的感知价值的研究. 本文讨论了体验价值在消费者评估数字内容时的优势. 本文在对数字内容 "价值" 的理解方面有两个不同但是相关的贡献. 第一, 基于数字内容与普通产品和服务的比较, 本文提出了两个关键特点使得体验战略适合数字内容: 无形和接近于零的再造成本. 最重要的是, 基于对公司的理想化的价值和客户的感知价值之间的差异的讨论, 本文强调了数字内容的价格和定价与普通产品和服务的不同. 无形的结果是, 价格可能并不反映顾客感知价值. 另外, 数字内容的成本处在发展阶段可能非常高但再造会大幅缩水. 而且, 由于前面提到的价值鸿沟, 这个价格政策改变因不同的数字内容而不同. 例如, 平价战略通常用于电影和音乐(Magiera 2001;Netherby 2002), 而有持续的需求的数字内容如在线游戏和杀毒软件的问题牵涉到一个更复杂的效用和极具竞争力的价格水平. 数字内容企业必须探索各种各样的策略来克服这个缺口. 对于广告, 形象, 口碑等常用的市场战略和他们对顾客感知价值的影响的研究变得至关重要. 中国数字内容产业正变得越来越国际化, 并引起了具有各自竞争优势的国家和地区的关注. 2008-2009中国数字内容产业年度发展报告(CCIDConsulting 2009)表明, 在国内需求和政府政策的大力支持下, 中国数字内容产业在2008年保持了大约30%的快速增长, 表明了这个产业在明显的初期扩张阶段. 在中国, 需要更新的杀毒软件和其他软件程序使用季度定价政策. 用户可以免费下载试用版, 用6个月或一年. 如果他们更久的使用, 连续的付款方式是必要的. 他们在试用阶段检测数字内容的优良度, 决定是否要付继续使用. 对于中国的音乐和电影工业的发展战略, 体验最初没有被广泛的应用, 虽然其他国家的公司注意到体验的重要性并探索了相关的战略(如客户在下载前有好几秒可以免费听听音乐). 由于上述原因, 杀毒软件在中国可以代表数字内容产业而且在中国杀毒市场探索了体验价值在顾客的数字内容感知价值中的优势. 为了提高调查数据的可靠性, 该研究集中在那些有使用杀毒软件经验的人群. 实证结果显示, 体验价值对顾客对数字内容的感知价值有积极的影响. 换句话说, 因为数字内容是无形的, 再造成本几乎为零, 客户的评估是根据他们的体验. 另外, 形象和口碑不产生积极的影响, 只对体验价值有影响. 这就是说, 数字内容价值链不同于普通产品或服务. 体验价值有显著的优势并调节形象和口碑对感知价值的作用. 这个研究结果有助于了解为什麽在发展中国家存在免费的数字内容下载. 客户只有通过体验它才可以感知数字内容的价值. 这也是为什么政府如此扶持发展数字内容. 其他发展中国家在起步阶段的数字内容企业可以借鉴这里的建议. 另外, 基于体验战略的优势, 公司应该更努力投资于客户的体验. 由于数字内容的特点和价值鸿沟的存在, 顾客只有经历了他们真正想要的才能感知更多的无形的数字内容的价值. 而且, 因为再造成本近乎为零, 公司可以使用体验战略, 以提高客户对数字内容的理解.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제8권1호
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• pp.35-47
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• 2014

The purpose of the study is to evaluate the pollution level (gaseous and particle phase) in the public facilities for the PAHs, non-regulated materials, forecast the risk level by the health risk assessment (HRA) and propose the guideline level. PAH assessments through sampling of particulate matter of diameter < 2.5 ${\mu}m$ ($PM_{2.5}$). The user and worker exposure scenario for the PAHs consists of 24-hour exposure scenario (WIES) assuming the worst case and the normal exposure scenario (MIES) based on the survey. This study investigated 20 PAH substances selected out of 32 substances known to be carcinogenic or potentially carcinogenic. The risk assessment applies major toxic equivalency factor (TEF) proposed from existing studies and estaimates individual Excess Cancer Risk (ECR). The study assesses the fine dusts ($PM_{2.5}$) and the exposure levels of the gaseous and particle PAH materials for 6 spots in each 8 facility, e.g. underground subway stations, child-care facilities, elderly care facilities, super market, indoor parking lot, terminal waiting room, internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms), movie theater. For internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms) in particular, that marks the highest $PM_{2.5}$ concentration and the average concentration of 10 spots (2 spots for each cafe) is 73.3 ${\mu}g/m^3$ (range: 6.8-185.2 ${\mu}g/m^3$). The high level of $PM_{2.5}$ seen in internet cafes was likely due to indoor smoking in most cases. For the gaseous PAHs, the detection frequency for 4-5 rings shows high and the elements with 6 rings shows low frequency. For the particle PAHs, the detection frequency for 2-3 rings shows low and the elements with 6 rings show high frequency. As a result, it is investigated that the most important PAHs are the naphthalene, acenaphthene and phenanthrene from the study of Kim et al. (2013) and this annual study. The health risk assessment demonstrates that each facility shows the level of $10^{-6}-10^{-4}$. Considering standards and local source of pollution levels, it is judged that the management standard of the benzo (a)pyrene, one of the PAHs, shall be managed with the range of 0.5-1.2 $ng/m^3$. Smoking and ventilation were considered as the most important PAHs exposure associated with public facility $PM_{2.5}$. This study only estimated for inhalation health risk of PAHs and focused on the associated cancer risk, while multiple measurements would be necessary for public health and policy.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 국제지역연구
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• 제14권4호
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• pp.79-106
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• 2011

전 세계적으로 문화콘텐츠 산업이 주목받기 시작하면서 글로컬문화콘텐츠 개발에 대한 필요성이 제기되고 있다. 골드만삭스의 BRICs 보고서에 따르면 인도는 중국과 더불어 미래 글로벌 경제의 성장 동력이자, 문화콘텐츠 소비시장의 새로운 블루칩으로 주목 받고 있다. 글로컬문화콘텐츠 개발에 있어 가장 중요한 것은 각 나라의 문화를 체계적·심층적으로 분석하는 것이다. 인도의 경우 단일문화권인 우리나라와는 다르게 복합·다문화 체계를 가지고 있으며 한국, 중국, 일본을 대표하는 동아시아 문화권에 속하지 않아 문화적 거리감도 큰 편이다. 따라서 본 연구에서는 인도 진출을 목적으로 한 한국기업들을 위해 글로컬문화콘텐츠 개발의 방향을 제시하고 인도의 문화코드를 이해하는데 그 목표를 두고 있다. 연구 결과를 요약하면, 인도는 정치와 사회 그리고 문화 분야에서 대략 다음과 같이 9가지 문화코드가 발견된다. 먼저 정치와 사회 문화코드로는 다음 5가지가 있다: i) 지속적 민주주의와 서민구제, ii) 권력지향적 권위주의, iii) 집단주의와 개인주의 성향을 동시에 지닌 집단적 개인주의, iv) 생활종교의 정착, v) 미래보다 현재에 충실한 '카르페 디엠'. 그리고 경제 문화코드는 vi) 12억 인구가 모시는 또 다른 신인 돈, vii) 과소비를 지양하는 실용적 구매라는 2가지 코드로 요약할 수 있으며, 마지막으로 인도인이 선호하는 문화콘텐츠 코드로는 viii) 인도의 국민문화콘텐츠라고 할 수 있는 맛살라 무비를 들 수 있다. ix) 그리고 이 맛살라 무비의 공통된 주제인 해피엔딩을 꼽을 수 있다. 결론에서는 <대장금>, <괴물>, <디워>를 앞서 제시한 9가지 인도의 문화코드에 적용하여 어떤 점이 부합하고 또 어떤 점이 부합하지 않는지를 개략적으로 살펴보았다. 인도를 상대로 한 비즈니스는 결코 쉽지 않다. 그 이유는 일차적으로 인도라는 나라가 문화적으로 다양성을 기초로 이루어진 국가이기 때문이다. 따라서 우리나라와 인도의 현존하는 문화적 거리를 좁히는 것이 우리나라의 문화콘텐츠산업이 인도에 진출하는데 있어 가장 큰 과제라 할 수 있으며, 현지화 과정에 있어서는 인도인이 선호하는 콘텐츠가 무엇인지를 파악하는데 많은 노력을 기울어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.