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반려견 파양문제 해소를 위한 사전/사후 교육 및 정보 제공 서비스 제안
김정연,이연준,정아윤,김지은,김동우 한국디자인트렌드학회 2023 한국디자인포럼 Vol.28 No.4
연구배경 반려견과 함께하는 사람들의 수가 증가하며 관련 시장이 커지고 있는 동시에 반려견의 유기 문제 또한 증가하고 있다. 해외에서는 반려견 입양 전 사전 교육을 진행하고 있지만 국내는 이와 같은 교육이 충분하지 않은 실정이다. 이에 있어 본 연구의 목적은 파양의 원인을 분석하고 파양률 감소에 기여할 수 있는 애플리케이션 기반의 정보제공 서비스를 제시한다. 연구방법 본 연구는 심층 인터뷰를 진행하여 반려견 파양 문제에 대한 원인을 파악하고 이를 해결하기 위한 인사이트를 도출하였고 관련 경쟁사 분석을 진행했다. 이를 기반으로 1차 프로토타입을 도출하고 전문가 서비스 콘셉트 적합성 검증을 실시했다. 연구결과 전문가 테스트 결과를 기반으로 ‘라이프스타일 체크리스트 기반 반려견 추천’, ‘AR 환경 분석을 통한 적합한 환경 제안’, ‘퀴즈를 통한 사전/사후 교육’, ‘상황에 맞는 전문가 연결’에 대한 서비스 방안을 최종 시각화 과정을 통해 구체화했다. 본 연구 결과는 사전에 파양의 근본적인 원인을 제거할 수 있는 견주 대상 사전, 사후 교육 및 방안을 제시했다. 특히, 퀴즈 형식의 교육을 통해 정보의 접근성을 높여 쉽게 참여하도록 한 것에 의의가 있다. 결론 본 연구는 퀴즈 형식을 통해 관련 정보에 대한 교육의 접근성을 높일 수 있는 방안을 제안하여 반려견 파양 및 유기 문제에 대한 사후 대처가 아닌, 사전에 반려견 파양의 원인을 제거할 수 있도록 한 데에 의의가 있다. 이는 향후 반려견 관련 교육에 대한 서비스 개발에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. Background As the number of people raising dogs increases, the market and the issue of abandoned dogs is also increasing as well. Prior training is provided before adopting a dog in overseas but such training is not sufficient internally. This study propose a dog education service to prevent abandonment problems. The purpose of this study is to analyze the causes of dissolution of dog adoption and propose an application-based information service that can contribute to reduce the dissolution of dog adoption. Methods This study conducted semi-structured, in-depth interviews to identify the causes of the dog dissolution problem and derive insights to analyze related competitive company. The first prototype was derived from the interview and verified the suitability of the service concept with exeprts. Result Based on the suitability test, the final service plan for ‘dog recommendation based on lifestyle checklist’, ‘suggesting appropriate environment through AR environment analysis’,‘pre-/post-training through quiz’, and‘expert connetion’was visually materialized. This study suggested pre- and post-education for dog owners that can prevent the fundamental cause of dissolution. It is significant in that it increases accessibility to information and makes easier to participate through quiz-type education. Conclusion The significance of this study is that it proposes a way to increase the accessibility of education through quiz format, which can eliminate the dissolution problem in advance. It is expected that this study can be used in the development for dog-related education services in the future.
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추천 알고리즘의 이유 제공 방식에 따른 사용자 경험 연구 -동영상 추천 플랫폼을 중심으로-
조윤지,임영송,송준근,정아윤,김기현,윤 재 영 (사)한국커뮤니케이션디자인협회 커뮤니케이션디자인학회 2023 커뮤니케이션 디자인학연구 Vol.83 No.-
Living in an information society, people tap into state-of-the-art technology, specialized in various fields. For example, the AI algorithms can be used to recommend a variety of contents in some platform services but the way of recommending the unilateral contents is controversial. Thus, this study aims to examine how the user experience varies in accordance with the way of providing a reason for recommendation. Through the case analysis, the way of providing a reason for recommendation was divided into 'no information-type', 'message-type', 'tooltip-type', and 'report-type'. Also, the surveys and interviews were conducted on usefulness, reliability, satisfaction, and intention of continuous use the recommended algorithms. According to the way of providing a reason for recommendation, user experience was different, especially, 'report-type' showed significant differences in all user experience factors compared to the 'no information' type. This study confirmed that it is necessary to explain the outcome of the recommendation algorithm by experimentally verifying the user experience from the way of providing a reason for recommendation. It is essential that the operating function of the recommendation algorithms come together with user's right to know, which is contributing to practical usefulness and enjoyment, suggesting the direction of use based on reliable value. 정보 사회를 살아가는 현대인들은 고도화된 전문 기술을 다양하게 활용하고 있다. 그중 알고리즘은 뉴스, 음악, 영상 스트리밍 등 추천 서비스에 활용되어 사용자에게 선택의 편리함을 제공한다. 그러나 사용자 데이터를 기반으로 콘텐츠가 일방적으로 추천되는 방식에 대해 논란이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 추천 알고리즘의 추천 이유 제공 방식에 따라 변하는 사용자 경험을 살펴보았다. 사례 분석을 통해 추천 이유 제공 방식을 '정보없음형', '메시지형', '툴팁형', '리포트형'으로 구분한 후 유형별 실험물을 제작하여 추천 알고리즘의 이유 제공 방식에 대한 유용성, 신뢰도, 만족도, 지속사용의도에 대한 설문 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과 추천 알고리즘의 이유 제공 방식에 따라 사용자 경험은 차이를 보였으며, 특히 '리포트형'은 현재 추천 서비스와 유사한 '정보없음형'과 비교해 모든 사용자 경험 요인에서 유의미한 차이를 보였다. 본 연구는 추천 알고리즘의 이유 제공 방식에 따른 사용자 경험을 실증적으로 검증하여 추천 알고리즘의 결과를 설명하는 것이 필요함을 확인하였다. 이는 추천 알고리즘의 사용 목적이 기능적 유용성과 즐거움 제공에서 사용자들의 알권리를 충족시켜 신뢰 가치를 바탕으로 한 활용 방향성을 제시했다는 것에 의의가 있다.
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왜곡 저항력이 강한 저작권 침해 영상 저작물 판별 기법
유호제(Ho-jei Yu),김찬희(Chan-hee Kim),정아윤(A-yun Chung),오수현(Soo-hyun Oh) 한국정보보호학회 2021 정보보호학회논문지 Vol.31 No.3
클라우드 환경의 발전에 따른 스트리밍 플랫폼과 콘텐츠의 증가로 합법적인 콘텐츠뿐만 아니라 불법 복제된 콘텐츠 또한 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 다양한 콘텐츠에 대한 저작권 침해 여부를 판별할 수 있는 기술의 개발이 요구된다. 한국저작권보호원에서는 AI를 활용한 영상 콘텐츠 실증시스템을 운영하고 있지만, 해상도 변화와 같은 왜곡에 대해 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 스켈레톤 정보를 활용하여 불법 스트리밍 플랫폼에서 유통 중인 영상 콘텐츠에 대해 왜곡 저항력이 강한 저작권 침해 여부 판단 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 빠른 연산을 위해 수집된 데이터를 이진 데이터로 변환하여 원본 영상과의 해밍거리를 계산하는 방법을 사용하였으며, 실험 결과 평균 215KB의 크기와 94.79%의 정확도로 불법 복제 영상물을 판별할 수 있음을 확인하였다. The increase in number of streaming platforms and contents thereof, owing to an advancement of cloud environment, has triggered the rapid proliferation of illegally replicated contents as well as legal contents. This necessitates the development of technology capable of discriminating the copyright infringement of various contents. The Korea Copyright Protection Agency operates a video content demonstration system using AI, but it has limitations on distortions such as resolution changes. In this paper, we propose the powerful mechanism using skeleton, which is resistant against distorted video contents and capable of discriminating copyright infringement of platforms streaming illegal video contents. The proposed mechanism exploits the calculation of Hamming distance to the original video by converting collected data into binary ones for the efficient calculation. As a result of the experiment, the proposed mechanism have demonstrated the discrimination of illegally replicated video contents with an accuracy of 94.79% and average magnitude of 215KB.
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