• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.405-411
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• 2019

본 연구는 국내외의 대표적 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 인스타그램에서 새롭게 출시한 모바일 동영상 플랫폼 IGTV에서의 패션 뷰티 서비스를 위한 사용성을 연구하고 더 나은 사용자 경험을 제시하는 것에 목적이 있다. 최근 스마트폰을 이용한 동영상 소비와 그 콘텐츠의 분량이 늘어나며 IGTV를 비롯한 다양한 모바일 동영상 서비스가 출시되고, 이에 트렌드에 민감한 패션 뷰티 업계가 가장 발 빠른 대응을 보인다. 연구 방법으로는 1차로 문헌 연구를 통해 현재 제공되는 모바일 동영상 플랫폼 서비스를 조사하였다. 2차로 IGTV의 사용성 평가를 위해 현재 스마트폰을 통해 패션 뷰티 콘텐츠를 소비하는 8명의 사용자를 대상으로 태스크를 주고, 그에 따른 심층 인터뷰를 진행하였다. 그 결과 두 가지 개선 방안을 도출할 수 있었다. 첫째로 기존 인스타그램 사용자들이 IGTV로 유입되어 오랜 시간 서비스를 이용하기 위해 높은 접근성과 직관적인 사용자 경험 제공이 요구되었다. 둘째로 기존에 제공되던 서비스와 다른 패션 뷰티 트렌드와 정보를 얻고 공유하기 위한 IGTV만의 차별전략이 필요하다. 본 연구를 바탕으로 추후 IGTV에서 패션 뷰티 영상 콘텐츠 서비스 사용성이 개선되고, 다양한 후속 연구가 진행되기를 기대한다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제42호
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• pp.97-116
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• 2020

본 논문에서 현대사회는 인구감소와 평균수명의 증가로 평생교육과 원격교육의 필요성이 증가되고 있으며 많은 사람들이 질 좋은 교육적 혜택을 받을 수 있게 되었다. 게다가 일상과 학습이 함께 결합되는 교육의 대중화와 일상화가 교육적 특징이다. 개개인은 더욱 쉽게 지식에 다가갈 수 있게 되었으며 이에 동영상이 중요한 역할을 담당하게 되었다. 영상 콘텐츠는 교육의 대중화와 일상화를 이끌어내는 가장 기본 매체이며 정보통신기술의 발달과 미디어 콘텐츠 제작, 편집기술의 대중화로 누구나 쉽게 만들고 공유할 수 있게 되었다. 영상교육콘텐츠 사업은 SNS를 통해 세계적으로 증대할 것으로 보이는데 특히, 화예디자인 관련 영상콘텐츠 교육산업은 환경이 필수인 시대에 적합한 콘텐츠 분야로 여겨진다. '1인가구, 1인 미디어' 시대가 특징인 현시대에 식물로 구성된 환경은 인간의 정서적인 능률과 환경의 쾌적성, 안정감을 회복시켜서 스트레스로부터 보호해 준다. 즉 본능적으로 인간은 자연에 대한 선호성을 가지고 있기 때문에 식물은 인간성 회복을 위해 중요한 역할을 한다. 이러한 배경 하에 화예디자인은 고성장, 고부가가치 및 고용 창출 효과가 높은 유망산업분야가 될 것으로 기대된다. 인류 4차 혁명시대에 경쟁력 있는 영상콘텐츠는 미래국가의 성장을 좌우 할 것으로 예상되면서 화예디자인 분야 교육콘텐츠 산업에 수요자 눈높이에 맞는 의견과 감성적인 사고가 반영된다면 더욱 발전된 화예디자인 분야의 발전을 기대해 볼 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.339-345
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• 2023

기술의 배후에는 디자인이 존재한다. 디자인은 일상 생활의 필요성과 시장 구조와 얽혀 기술을 다루면서도 그 의미에 대해서는 둔감해질 수 있다. 다른 소셜 미디어 플랫폼들과 달리 인스타그램은 이미지 기반의 콘텐츠로 이루어진다. 이에 본 연구의 목적은 중독성 있는 인스타그램 디자인 기능의 검토하고 나아가 디자이너가 지녀야 할 윤리적 책임에 대해 논의한다. 선행 연구된 국내외 주요 문헌의 고찰을 통해 먼저 인스타그램 디자인을 이해하기 위한 이론적 틀을 수립한다. 인스타그램의 역사 및 구조와 기능을 파악하고 이와 관련지어 소셜 미디어 중독을 조장하는 인스타그램 디자인 특성을 확인한다. 이러한 과정을 통해 본 연구는 디자인을 '더 나은 삶을 위한 문제해결의 방법론'으로 정의할 때, 디자인에 있어서 오늘날 디자이너의 역할은 어떠한 문제를 중심으로 어떠한 해결방법을 제시해야 하는지에 대한 성찰을 시도한다. 본 연구에서는 디자인적 쟁점을 통해 인스타그램이 사용자의 중독을 조장하는 메커니즘을 소개하였다. (1) 당겨서 새로고침(Pull-to-Refresh) (2) 푸시 알람에서의 빨간색 색채 (3) 인스타그램 스토리의 프로필 사진 테두리 표현이 그것이다. 이러한 디자인은 사용자의 사회적 욕구와 포모(FOMO, fear of missing out)심리를 자극해, 강박적인 인스타그램 사용 습관의 구조를 형성한다. 인스타그램은 기술의 발전과 함께 디자인과 디자이너의 윤리적 역할을 재고하게끔 하는 사례다. 디지털이 미치는 영향력이 강력한 오늘날의 세계에서 디자이너는 디자인의 목적, 즉 우리 사회와 삶 자체를 포함하여 만드는 것의 본질적인 가치에 대한 재정립이 촉구된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 시큐리티연구
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• 제62호
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• pp.35-63
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• 2020

최근 대형복합 재난 및 테러 등 발생으로 국가위기 및 재난관리의 중요성이 한층 증가되고 있으며, 재난 및 안전사고 강도와 빈도가 높아짐에 따라 정부의 재난 대응과 복구능력만으로는 한계가 있다는 인식이 확산되기 시작했다. 즉, 범사회적 재난안전 관리의 역량 강화 및 복원력 제고를 위해서는 국가 위주의 재난안전 관리가 아닌, 민간영역과·지역사회와의 협력적 체계를 구축이 필수적이라는 것이다. 특히, 최근 스마트 정보통신기술을 이용한 재난 및 안전사고 대응 사례들을 볼 때, 새로운 스마트 모바일 기기를 활용한 민간의 참여확대가 현실적으로 가능해졌음을 알 수 있다. 실제 국가 재난 및 안전 관리 체계를 효율적으로 구축하기 위해서는 스마트 정보통신기술의 접목이 필수적이며, 특히 최근 스마트앱 사회연결망서비스(SNS) 등의 등장 및 이용 영향으로 기존 '명령과 통제' 방식의 재난 및 안전관리에도 변화가 요구되기 시작했다. 해외에서의 스마트 기술 기반 시민참여 사례로는 지난 2010년 아이티 대지진 당시 재난복구에 시민과 민간기업의 자발적 참여를 이끈 크라우드 소싱 플랫폼 우샤히디(Ushahidi) 사례, 2011년 3월 일본 대지진과 지진해일 발생 시 트위터, 페이스북 등과 같은 SNS 등을 통한 생사확인 등의 위기소통 사례, 2011년 5월 미국 조플린 토네이도 발생 시 페이스북 사이트를 통한 시민주도 실종자 찾기 및 생사확인 그리고 긴급구조와 지원 사례 등이 있다. 국내에서는 2010년 부산해운대 오피스텔 화재 발생 시 시민의 동영상 촬영 및 뉴스 제공, 2012년 대풍 볼라벤 북상시 SNS를 통한 시민주도 정보 공유 및 확산, 2014년 세월호 참사 당시 카톡 등 SNS를 통한 생사확인 및 구조현황 공유 등 다양한 스마트 기기와 소셜 미디어를 활용한 민간참여 확대가 재난 및 안전관리에 가져오는 시너지 효과를 볼 수 있었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 스마트 기기를 활용한 민간참여에 대해 한국정부 재난안전 실무자가 느끼는 인식 및 기존 재난 및 안전관리에 스마트 민간참여를 수용할 수 있는 준비도(readiness)를 실증 조사해 분석하고자 한다. 스마트 민간참여 확대에 대비한 정부 재난관리 조직과 실무자의 준비 수준을 종합적으로 분석하기 위해 본 연구는 SMART 모델(System, Motivation, Ability, Response, Technology)을 제시한다. SMART 모델에 따라 재난안전 실무자의 법제도(System), 동기(Motivation), Ability(역량), 반응(Response), 및 기술(Technology) 등 5개 영역별 준비 수준을 측정, 분석해 향후 정책적 함의를 도출하고자 하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권2호
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• pp.359-370
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• 2017

본 연구의 목적은 스마트 기기 도입이 '과학탐구' 활동을 어떻게 변화시킬 수 있을 것인지에 대한 교사들의 인식을 조사하고, 이를 토대로 스마트 기기 도입이 탐구 활동에서 갖는 여러 가능성과 어려움들을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 교육대학원의 초등과학교육 전공 교사 12명을 대상으로 개방형 설문지, 모둠 토의, 전체 토의, 참여자 면담 등의 다양한 출처를 통해 자료를 수집하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사들은 스마트 기기를 통해 천체나 작은 생물과 같이 직접 관찰하기 어려운 현상에 대한 관찰 기회가 확대되어 학생들의 능동적인 참여를 독려할 수 있다고 설명하였다. 하지만 새로운 장치에 대한 조작의 부담으로 인해 학생들이 탐구에 집중하는 것을 방해할 수 있다는 의견도 있었다. 둘째, 교사들은 스마트 기기를 활용해 초등학교 과학탐구 활동에서 디지털식 측정 방식을 도입하기도 했다. 디지털식 측정은 간편하고 효율적으로 자료를 모을 수 있으며, 정확하고 정량적인 결과를 얻을 수 있다는 점에서 교사들에게 선호되었다. 하지만 새로운 측정 장치로 인해 추가 변인이 생기거나 탐구 활동의 본질이 달라지는 경우도 있었으며, 교사들은 아날로그식 측정 방식과 디지털 측정 방식 사이에서 자신의 탐구에 대한 신념에 따라 적절하다고 생각되는 방식을 선택하는 모습을 보였다. 셋째, 교사들은 스마트 기기를 활용해 다양한 형식의 축적된 자료 수집하여 양질의 과학적 증거로 활용할 수 있다고 설명했다. 양질의 과학적 증거들은 탐구 과정에 대한 학생들의 이해를 돕고 탐구 과정에 대한 의사소통에도 보탬이 된다고 보았다. 넷째, 교사들은 교육용 SNS를 활용하여 탐구 과정에서의 공유와 소통 기회를 확장시킬 수 있다고 설명했다. 하지만 학생들의 진지한 참여와 상호작용을 이끌어내기 위해서는 대화를 통해 적절한 규범을 형성하는 것이 중요하다고 주장하였다. 이러한 결과를 토대로 과학탐구와 스마트 기기의 의미 있는 통합을 위해 교사의 과학교육적 신념에 따른 디지털 기기 활용 방식, 과학탐구에서 요구되는 디지털 활용 역량의 유형과 특징, 스마트 기기를 활용한 탐구에서 형성되는 학급 규범의 특징에 대한 추가적인 분석들이 필요함을 논의하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.139-148
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• 2020

전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 "COVID-19" 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측 결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.482-488
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• 2014

대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 트위터의 내용을 분석하여 자동으로 트윗에 나타난 사용자의 감성을 분석하고자 한다. 기계학습 기법을 사용해서 감성 분석 모델을 생성하기 위해서는 각각의 트윗에 긍정 또는 부정을 나타내는 감성 레이블이 필요하다. 그러나 사람이 모든 트윗에 감성 레이블을 붙이는 것은 비용이 많이 소요되고, 실질적으로 불가능하다. 그래서 본 연구에서는 "감성 레이블이 있는 데이터"와 함께 "감성 레이블이 없는 데이터"도 활용하기 위해서 반감독 학습기법인 self-training 알고리즘을 적용하여 감성분석 모델을 생성한다. Self-training 알고리즘은 "레이블이 있는 데이터"의 레이블이 있는 데이터를 활용하여 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 확정하여 "레이블이 있는 데이터"를 확장하는 방식으로, 분류모델을 점진적으로 개선시키는 방식이다. 그러나 데이터의 레이블이 한번 확정되면 향후 학습에서 계속 사용되므로, 초기의 오류가 계속적으로 학습에 영향을 미치게 된다. 그러므로 조금 더 신중하게 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 self-training 알고리즘을 이용하여 보다 높은 정확도의 감성 분석 모델을 생성하기 위하여, self-training 중 "감성 레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정하여 "감성 레이블이 있는 데이터"로 확장하기 위한 3가지 정책을 제시하고, 각각의 성능을 비교 분석한다. 첫 번째 정책은 임계치를 고려하는 것이다. 분류 경계로부터 일정거리 이상 떨어져 있는 데이터를 선택하고자 하는 것이다. 두 번째 정책은 같은 개수의 긍/부정 데이터를 추가하는 것이다. 한쪽 감성에 해당하는 데이터에만 국한된 학습을 하는 것을 방지하기 위한 것이다. 세 번째 정책은 최대 개수를 고려하는 것이다. 한 번에 많은 양의 데이터가 "감성 레이블이 있는 데이터"에 추가되는 것을 방지하고 상위 몇%만 선택하기 위해서, 선택되는 데이터의 개수의 상한선을 정한 것이다. 실험은 긍정과 부정으로 분류되어 있는 트위터 데이터 셋인 Stanford data set에 적용하여 실험하였다. 그 결과 학습된 모델은 "감성 레이블이 있는 데이터" 만을 가지고 모델을 생성한 것보다 감성분석의 성능을 향상 시킬 수 있었고 3가지 정책을 적용한 방법의 효과를 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.45-57
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• 2014

본 연구는 소셜미디어 사용자들의 시선경로의 흐름을 통하여 SNS 사용자들의 감성적 경험을 이해하고 사용자 중심의 사용자 환경(UI)에 암시점을 주는데 그 목적이 있다. 또한 페이스북에 노출된 광고에 대한 사용자들의 응시시간 및 태도 분석을 통하여 소셜미디어 마케팅영역에 사용자경험(UX) 중심의 이론적, 실무적 공헌점을 제시하고자 한다. 시선추적 장치인 아이트래커(eye-tracker)를 활용하여 페이스북 사용자들의 UX를 추적한 결과 사용자들의 시선경로는 기존 웹에서의 사용자들이 가지고 있던 시선경로인 F-shape pattern과는 다른 H-shape pattern을 확인하였다. 또한 페이스북에 노출된 광고에 대해 4부분의 관심영역(AOI.1, AOI.2, AOI.3, AOI.4)을 설정하고 페이스북 사용자들이 가장 오래 응시하는 광고의 위치를 분석한 결과 사용자들은 페이스북 오른쪽 상단에서 두 번째 구역인 AOI.2에 가장 오랜 시선을 두었다. AOI.1, AOI.4, AOI.3의 순서로 응시순서를 추적한 실험에서도 페이지 오른쪽 상단에서 두 번째 광고에 대한 태도가 가장 좋았으며 처음과 마지막 그리고 세 번째 광고의 순으로 광고태도가 긍정적인 것으로 조사되었다.