• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.59-65
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• 2017

도시안전은 시민의 삶의 질과 도시경쟁력을 지탱하는 기본적인 목표로 그 가치로 부각되고 있다. 재난재해의 위해요소가 가중되면서 이를 사전에 예방하고 대응함으로써 피해를 최소화해야 한다는 사회적 요구가 높아지고 있다. 도시 정부의 경우 폭우, 폭설 등의 자연재해와 각종 사고 등 인적재난으로 인해 안전의 확보가 가장 중요한 정책과제의 하나로 대두되고 있다. 최근에는 특히 빅데이터를 활용하여 재난분석을 통한 사전 예방효과를 높일 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 서울시를 중심으로 빅데이터를 활용한 재난안전관리 패러다임의 변화를 살펴보았다. 특히 효과적인 재난안전관리 차원의 정부서비스 극대화 측면에서 사례 분석을 시도하고 조례와 연계하여 반영된 전략적 의미를 모색하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.960-966
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• 2012

GPS, WiFi 등을 이용한 위치정보수집이 보편화되고, 트위터와 같은 SNS와 접목을 통해 LBSNS가 증가하고 있다. LBSNS에서 작성된 메시지에는 메시지가 생성된 지역에 대한 위치정보 또는 메시지가 언급하는 지역에 대한 위치정보가 포함될 수 있으므로 위치정보 기반의 관심정보 전파가 가능해진다. 트위터에서는 자신이 전달받은 메시지를 재전송하는 리트윗(retweet)을 통해 정보의 전파가 급속히 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 위치기반의 사용자 관심정보를 효율적으로 전파시키기 위해서 위치기반의 자동 리트윗 기능, 즉 사용자 관심정보를 자동으로 리트윗하는 기능을 스마트 리트윗으로 정의하였다. 트위터를 기반으로 사용자의 관심지역을 설정하고 관심지역이 같은 사용자들 간의 소셜관계를 형성할 수 있도록 한다. 스마트 리트윗 서비스는 트위터 Open API, 구글맵 Open API 등을 기반으로 매쉬업 서비스로 구현하였다. 본 논문에서 제안한 스마트 리트윗 서비스를 통해 관심정보의 공유가 활성화 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.201-204
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• 2017

본 논문에서는 증강현실 기반 일상다이어리 어플리케이션 서비스를 기획하였다. 제안하는 어플리케이션을 통하여 사용자는 시간이 흐른 뒤에도 변함없이 기록들을 다시 열람함으로써 추억을 회상할 수 있다. 이에 우리는 실제 생활하는 특정 공간에 자신의 감정을 기록할 수 있는 가상 나무를 심고, 해당 나무에 기록을 남기면서 생각을 정리할 수 있다. 본 논문에서는 나무를 메타포로 설정하여 공간의 축을 고정시키고 시간의 흐름을 더욱 부각시킴으로서 기억이 일상 공간에 뿌리내리듯 공간의 확립성을 부여하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.317-329
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• 2019

요즘 들어, 사진이나 이미지 중심의 소셜 네트워킹 서비스인 인스타그램은 학계와 업계의 주목을 받고 있다. 이러한 관심에도 불구하고 소비자들이 이 서비스를 사용하도록 유도하는 사회적, 심리적 요인에 대해서는 거의 알려진 바가 없다. 이러한 상황 속에서, 본 연구는 인스타그램 사용자에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해 250명의 참가자를 대상으로 인스타그램 사용자들에게서 나타나는 완벽주의적 자기제시 성향과 그 하위 요소를 찾아내고, 또한 이들과 인스타그램 사용의도 변수와의 관계를 탐구하였다. 그리고 자기 효능감과 자아 해석의 조절효과에 대해서도 살펴보았다. 이를 위해, 총 380명의 참가자를 예측된 가설과 연구문제를 검증하기 위해 모집하였다. 연구결과에 따르면 완벽주의적 자기제시는 다섯 가지 하위 요소인 타인의식적 자기제시, 주관적 자기제시, 환경적응적 자기제시, 자아 확장적 자기제시, 사회적 자기제시 등을 포함하고 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 다섯 가지 요소를 지닌 완벽주의적 자기제시가 자기 효능감과 자아 해석의 조절효과를 통하여 인스타그램 사용의도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 밝혀냈다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구의 함의가 논의되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.904-906
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• 2016

본 논문에서는 광고 홍보 서비스를 제공하기 위해 Kincet를 이용한 표정인식 및 미디어제어 시스템을 구현한다. 기존에는 소비자에게 일방적으로 광고를 전달하는 방식 이였다면, 현재는 인터렉티브 광고를 지향한다. 즉, 양방향 커뮤니케이션이 가능한 양방향 광고 서비스를 의미한다. 제안한 시스템은 Kincet를 활용하여 표정인식을 하였고, 눈썹, 눈, 입, 턱으로 얼굴을 인식 한다. 현재 사용한 Kinect버전은 표정인식이 불안정하여 눈썹, 눈, 턱의 3가지의 부분을 정확히 구분하기가 어려워 제일 구분이 쉬운 입모양만을 활용하여 웃음, 무표정을 구분하여 미디어 제어서비스를 제공한다. 또, 소비자들의 표정인식을 하여 미디어제어와 동시에 SNS(Social Network Service)를 이용한 사진전송을 통해 소비자들에게 광고에 대한 각인을 시켜줌으로써 광고의 효율적인 효과가 나타날 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.682-690
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• 2020

연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상·대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권6호
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• pp.1-13
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• 2020

Recently, 80% of big data consists of unstructured text data. In particular, various types of documents are stored in the form of large-scale unstructured documents through social network services (SNS), blogs, news, etc., and the importance of unstructured data is highlighted. As the possibility of using unstructured data increases, various analysis techniques such as text mining have recently appeared. Therefore, in this study, topic modeling technique was applied to the Korea Highway Corporation's voice of customer (VOC) data that includes customer opinions and complaints. Currently, VOC data is divided into the business areas of Korea Expressway Corporation. However, the classified categories are often not accurate, and the ambiguous ones are classified as "other". Therefore, in order to use VOC data for efficient service improvement and the like, a more systematic and efficient classification method of VOC data is required. To this end, this study proposed two approaches, including method using only the latent dirichlet allocation (LDA), the most representative topic modeling technique, and a new method combining the LDA and the word embedding technique, Word2vec. As a result, it was confirmed that the categories of VOC data are relatively well classified when using the new method. Through these results, it is judged that it will be possible to derive the implications of the Korea Expressway Corporation and utilize it for service improvement.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.89-94
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• 2021

최근 우리나라는 정보통신기술의 발달 및 스마트폰 보급의 일반화로 인해 전통적인 매스미디어(신문, 라디오, 텔레비전)때와 달리 콘텐츠를 생산하고 소비하는 사람간의 경계가 사라지고 있으며, 개방형 서비스 플랫폼을 통해 개인마다 문제의식은 동일하지만 서비스유형이 다원화되면서 문제해결방법 또한 다양해지고 있다. 이처럼 뉴미디어 플랫폼 산업의 성장을 통한 부가가치 창출은 우리인간의 삶을 풍요롭게 만들어 줄 것으로 기대되고 있는 가운데, 이로인해 발생되는 사회적 부작용도 만만치 않을 것으로 예상되고 있다. 대표적인 예로 최근 정보격차로 인한 사회 계층간의 소통문제는 또 세대 간의 갈등으로 까지 이어지고 있으며, 이 같은 문제가 지속될 경우 국가·사회적 손실을 불러일으킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 정보격차 해결을 위한 정책적 노력 및 시너지 효과 극대화를 위한 멀티미디어 리터러시 교육 법제화 필요성을 심리적 모형을 통해 분석해보았다.

• 미래기술융합논문지
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• 제1권2호
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• pp.89-93
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• 2022

이 연구의 목적은 SNS와 소셜커머스를 통한 네일 서비스의 고객 이용 실태와 인식과 전문성 및 만족도와의 관계를 파악함으로써 좀 더 나은 서비스의 방향을 제시해 보고자 했다. 본 조사는 SNS와 소셜커머스를 통한 네일 서비스를 이용해본 대전·세종·충청 지역 중심의 10대에서 50대 이상의 여성을 대상으로 2021년 10월 1일부터 2021년 10월 20일까지 설문 조사를 진행한 총 326부를 자료로 사용하였다. 회수한 설문조사는 SPSS 27.0을 이용하여 분석하였다. 연구 결과를 종합해보면 이에 본 연구는 SNS와 소셜커머스를 통한 네일 서비스의 고객 이용 실태와 인식과 전문성 및 만족도와의 관계를 파악하고 이 분야의 기초자료 제공에 도움이 되고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.465-467
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• 2022

Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.