• 커뮤니케이션디자인학연구
• /
• 제55권
• /
• pp.240-249
• /
• 2016

본 논문은 디지털 미디어의 마케팅적 활용에 따른 소비자가 경험하는 체험에 대한 사례 연구이다. 최근 다양한 매체들의 융합으로 새로운 콘텐츠들이 가능해지고 있다. 디지털 세상에서 새로운 콘텐츠들로 소비자들에게 접근하는 것은 선택이 아닌 필수인 상황에서 다양한 디지털 미디어를 활용하여 소비자에게 새로운 영향을 주어야 한다. 최근 소비자들은 수동적으로 전달받는 것이 아닌 직접 능동적으로 참여하는 방식을 선호하고 있기에 디지털 미디어를 활용하여 소비자의 체험을 극대화할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 미디어를 마케팅적으로 활용한 소비자 체험 활용에 대한 사례들을 살펴보고 체험 마케팅적인 측면에서 사례 분석을 진행한다. 번 슈미트(Bernd H. Schmitt)가 제시한 체험 마케팅의 다섯 가지 요소들과 디지털 미디어적 요소들을 어떻게 복합적으로 이용하였는지를 확인해본다. 뷰티 브랜드에서 활용하고 있는 디지털 마케팅의 사례 중 다양한 체험 요소를 갖고 있으며 대중적으로도 잘 알려진 로레알의 Make-up Genius, 입생로랑 뷰티의 Google Glass Tutorials 그리고 버버리 뷰티박스의 Digital Runway Bar를 중심으로 연구를 진행하였다. 이를 사례 표본으로 하여 번 슈미트의 전략적 체험 모듈인 감각(Sense), 감성(Feel), 인지(Think), 행동(Act), 그리고 관계(Relate)를 기준으로 유료 미디어(paid media), 자발적 확산 미디어(earned media), 기업 소유 미디어(owned media)의 3가지로 분류하였다. 사례를 통해 AR(Augmented Reality) 기술을 활용하여 사진 촬영 및 주변 공유, 제품의 구매까지 서비스들이 유기적으로 연결되어 다양한 고객 체험이 하나의 서비스를 이루도록 하거나 구글 글라스를 활용하여 기존의 일회성 이벤트에서 고객 맞춤형 콘텐츠로 서비스의 성격이 진화하는 등 디지털 미디어 기술과 디지털 미디어의 마케팅적 요소들의 복합적 활용으로 감각, 감성, 인지, 행동, 관계의 다양한 고객 체험을 이끌어 내고 있음을 확인할 수 있었다. 이처럼 각 사례들이 어떤 디지털 미디어를 활용하였고 체험 마케팅의 요소들을 어떻게 복합적으로 이용하였는지를 확인해보는 과정을 통해 현재의 디지털 마케팅을 이해하고 향후 효율적인 디지털 마케팅을 연구하기 위한 초석으로 삼을 수 있을 것이라는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제16B권5호
• /
• pp.341-346
• /
• 2009

모션 데이터 글러브는 손의 움직임을 측정하여 컴퓨터에 입력하는 대표적인 인간과 컴퓨터간의 인터페이스 도구로서, 홈 오토에이션, 가상 현실, biometrics, 모션 캡쳐 등의 컴퓨터 신기술에 사용되는 필수 장비이다. 본 논문에서는 대중화를 위하여, 별도의 특수 장비 없이 사용 가능한 저가형 비주얼 모션 데이터 글러브를 개발하고자 한다. 본 방식의 특징은 기존의 모션 데이터 글러브에 사용되었던, 고가의 모션 센싱 섬유를 사용하지 않음으로써, 저가형으로 개발이 가능하다는 것이다. 따라서 제작이 용이하고 대중화에 크게 기여할 수 있다는 장점을 가진다. 본 방식에서는 모션 센싱 섬유를 사용하는 기계적인 방식대신 광학적 모션 캡쳐 기술을 개량한 비주얼 방식을 채택한다. 기존의 비주얼 방식에 비해 본 방식은 다음과 같은 장점과 독창성을 가진다. 첫째, 기존의 비주얼 방식은 가려짐 현상을 제거하고 3차원 자세 복원을 위해 많은 수의 카메라와 장비를 사용하는 데 비해, 본 방식은 모노비전 방식을 채택하여 장비가 간소하고 저가형 개발이 가능하다. 둘째, 기존의 모노비전방삭은 가려짐 현상에 취약하여 영상에서 가려진 부분은 3차원 자세 복원이 어려웠다. 하지만 본 논문은 독창적으로 설계된 막대 모양의 지시자를 사용하여, 영상에서 가려진 부분도 3차원 자세 복원이 가능하다. 셋째, 기존의 모노 비전 방식은 비선형 수치해석 형태의 영상 해석 알고리즘을 사용하는 경우가 많아서 초기화나 계산시간 면에서 불편하였다. 하지만, 본 논문에서는 독창적인 공식화 방법을 사용하여 닫힌 형태의 영상해석 알고리즘을 도출함으로써 이와 같은 불편을 개선하였다. 넷째, 기존의 닫힌 형태의 알고리즘은 공식화 과정에서 근사화 방법을 도입하는 경우가 많아서 정확도가 떨어지고 특이점에 의한 응용분야에 제한이 있었다. 하지만 본 방식은 오일러 각과 같은 국부적인 매개화나 근사화 등을 사용하는 대신 지수형태의 트위스트좌표계를 사용하는 독창적인 공식화 방법을 사용하여, 공식화 단계에서의 근사화 방법 없이 닫힌 형태의 알고리즘을 도출함으로써 이 문제들을 개선하였다.