Earticle

국내 OTT 시장은 한정된 자원인 이용자들의 시청 시간을 두고 국내외 사업자들이 경쟁하는 과열된 시장이며, 이용자들은 다양한 OTT를 선택적으로 활용하고 있다. 이러 한 OTT 시장의 시간 점유 경쟁을 이해하기 위해서는 이용자들의 개별적인 이용 OTT 수와 시청 시간을 고려한 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 OTT 이용자들의 이 용 시간과 특정 플랫폼에 대한 이용 집중도를 기준으로 세분화된 집단을 식별하고자 하 였다. 이후, 세분화를 바탕으로 식별된 집단의 인구통계학적 속성과 플랫폼 이용 특성 을 비교하였다. 본 연구는 12,200명 OTT 서비스 이용자의 6개월간 스마트폰을 통해 OTT 앱을 사용한 이력 데이터를 활용하였고, K-평균 군집 분석을 통해 이용자 집단을 세분화하였다. 분석 결과, 다양한 플랫폼을 적극 활용하는 멀티 집단, 주요 플랫폼에 집 중하며 전반적으로 OTT를 잘 이용하지 않는 라이트 집단, 일상생활 중 많은 시간을 OTT 이용에 할애하며 이용 플랫폼에 대한 충성도가 높은 헤비 집단으로 세 가지 집단 을 식별하였다. 연구 결과 세 집단의 인구통계학적 속성 중 성별, 연령, 학력, 통근여부 에 유의미한 차이가 나타났다. 플랫폼 이용 특성의 경우 국내외 OTT 플랫폼 중 넷플릭 스, 디즈니+, 티빙, 웨이브, 쿠팡플레이의 사용 비율에 집단 간 유의미한 차이가 나타났 다. 이러한 결과를 바탕으로 OTT 서비스 사업자는 경쟁이 심화된 OTT 시장 내에서 효과적인 포지셔닝을 통해 잠재 고객을 확보하고 경쟁력을 강화할 수 있을 것이다.

The OTT market is highly competitive, with domestic and global operators vying for the limited resources of users’ viewing time. Users are selectively using various OTT platforms. To understand the competition in the OTT market, it is necessary to analyze users in terms of the number of OTTs they use and the amount of time they spend on them. Therefore, this study aims to identify segmented groups of OTT users by categorizing them based on their usage time and concentration on specific platforms. Using data from 12,200 OTT service users’ daily smartphone usage over a six-month period, the study segmented the users with K-means cluster analysis. The study identified three groups of users: the multi group, which actively utilizes a variety of platforms; the light group, which focuses on a few key platforms and does not use OTT extensively; and the heavy group, which spends a large portion of their time using OTT and is loyal to the platforms they use. The study found significant differences in the demographic characteristics of the three groups in terms of gender, age, education, and commuting. In terms of platform usage, there was a significant difference between the groups in the proportion of users of Netflix, Disney+, Tving, Wavve, and Coupang. Based on these results, The OTT service providers can effectively position themselves in the increasingly competitive OTT m

In this paper, we discuss the mesh segmentation problem which divides a given 3D mesh into several disjoint sets. To solve the problem, we propose a greedy method based on the merging priority metric defined for representing the geometric properties of meaningful parts. The proposed priority metric is a weighted function using five geometric parameters, those are, a distribution of Gaussian map, boundary path concavity, boundary path length, cardinality, and segmentation resolution. In special, we can control by setting up the weight values of the proposed geometric parameters to obtain visually better mesh segmentation. Finally, we carry out an experiment on several 3D mesh models using the proposed methods and visualize the results.

This study introduces an interactive drawing system, a tool that allows user to sketch and draw with his own intentions. The proposed system enables the user to express more creatively through a tool that allows the user to reproduce his original idea as a drawing and transform it using his body. The user can actively participate in the production of the artwork by studying the unique formative language of the spectator. In addition, the user is given an opportunity to experience a creative process by transforming arbitrary drawing into various shapes according to his gestures. Interactive drawing systems use the segmentation of the drawing image as a way to extend the user's initial drawing idea. The system includes transforming a two-dimensional drawing into a volume-like form such as a three-dimensional drawing using image segmentation. In this process, a psychological space is created that can stimulate the imagination of the user and project the object of desire. This process of drawing personification plays a role of giving the user familiarity with the artwork and indirectly expressing his her emotions to others. This means that the interactive drawing, which has changed to the emotional concept of interaction beyond the concept of information transfer, can create a cooperative sensation image between user's time and space and occupy an important position in multimedia society.

인터넷이라는 혁신적인 정보기술의 도래 이후, 정보 환경의 다이너미즘(dynamism)은 정보 이용자들의 니즈 및 행태에 있어서의 변화를 초래하였다. 이러한 급변하는 환경의 정보 이용자들에 대한 이해는 필수적이며, 이를 기 초해서 정보서비스와 이를 위한 시스템을 효과적으로 구축하여 운영할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 과학기술정보 서비스시스템 이용자의 세분화(segmentation)에 따른 특성을 이해하고 콘텐츠 이용실태 조사·분석을 통하여 맞춤형 서비스와 콘텐츠 개발에 대한 개선사항을 도출함에 있다. 총 816명의 과학기술정보서비스시스템 이용자들이, 지난 9 월부터 11월까지, 온라인 설문조사에 참여하였다. 수집된 데이터는 요인 분석과 클러스터 분석 기법을 적용하여, 이용 자를 세분화하고 새로운 정보기술과 정보서비스에 대한 인식, 과학기술정보 니즈, 그리고 이용자들이 중요하게 생각 하는 과학기술 속성 등을, 세분화된 이용자그룹에 따른 결과를 도출하였다.

Since the advent of the innovative information technology called the Internet, the dynamism of the information environment has brought about changes in information users' needs and behavior. It is essential to understand information users in this rapidly changing environment, and based on this, it is necessary to effectively build and operate an information service and a system therefor. The purpose of this study is to understand the characteristics according to the segmentation of users of the National Science and Technology Information Service System, and to derive improvements to customized services and content development through research and analysis of content usage. A total of 816 science and technology information service system users participated in online surveys from September to November. Collected data is applied to factor analysis and cluster analysis techniques to subdivide users of science and technology information service systems, to recognize new information technologies and information services, science technology information needs, and science and technology attributes that users consider important. We derived the results according to the segmented user group.

본 연구는 모바일기기 사용자들의 특성을 알아보고자 사용자들의 모바일기기 휴대의도에 영향을 미치는 변수들을 기준으로 사용자들을 세분화 하였다. 선행문헌연구를 통해 휴대의도에 영향을 미치는 변수들로 유용성, 즐거움, 불안감과 사회적 영향인 주관적 규범, 가시성, 이미지, 자발성 등을 도출하였다. 자료수집을 위해 서울 및 수도권에 거주하고 휴대폰이나 노트북, PDA등을 소유한 대학생 및 대학원생과 직장인들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 휴대의도의 영향변수 분석결과 불안감과 주관적 규범이 휴대의도에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 이를 기준변수로 군집분석을 통해 전체 표본을 네 집단으로 세분화 하였다. 세분화 결과 군집 1은 주관적 규범만이 영향을 미치는 집단으로 전체응답의 36.25%를 차지하고 있으며, 군집 2는 불안감만이 영향을 미치는 집단으로 전체 응답의 13.44%를 구성하는 것으로 나타났다. 군집 3은 불안감과 주관적 규범 모두 영향을 미치지 않는 집단으로서 전체 응답에서 19.06%를 차지하고 마지막으로 군집 4는 불안감과 주관적 규범 모두 영향을 미치는 집단으로 전체응답의 31.25%를 구성하는 것으로 나타났다.

The purpose of this paper was to reveal Service Operation Strategy for the Internet shopping mall based on the types of internet users' market segmentation focus on the internet shopping behavior and e-service quality. In this paper, we examined internet shopping behavior and internet service quality factor depend on the types of internet users' group empirically. The empirical study result identifies the main decision factor depend on the types of internet users' group. On the basis of these result, Service Operation Strategy for the internet shopping mall has been suggested.

Fruit trees are a key part of agriculture in rural areas and have recently been a part of ecotourism or agrotourism. This study analyzes user segmentation based on user motivation to determine characteristics of potential customers in fruit tree farms, and thereby develop fruit tree experience and educational programs. We conducted a survey of 253 potential customers of fruit tree experience programs in September 2017. Data were evaluated using factor and cluster analyses. The results of the cluster analysis identified four distinct segments based on potential customers' motivations, that is, activity-oriented, learning-oriented, leisure-oriented, and purchase-oriented. These clusters showed that significant differences in the preference of potential customers exist. Different markets were segmented based on the benefits sought by users. The segments' characteristics were identified and activities relevant to each segment were proposed for rural tourism. Lastly, this study suggests directions for development of fruit tree farm experience and educational programs.

In this paper, we proposed a method extracting an object from background of the satellite image. The image segmentation techniques have been widely studied for the technology to segment image and to synthesis segment object with other images. Proposed algorithm is to perform the edge detection of a selected object using genetic algorithm. We segment region of object based on detection edge using watershed algorithm. We separated background and object in indefinite region using gradual region merge from segment object. And, we make GUI for the application of the proposed algorithm to various tests. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, several analysis on the satellite images are performed.

코로나19 대유행은 디지털화로의 전환을 가속하여 개인의 정보보호 인식과 정보보호 행동의 중요성을 더욱 부각하였다. 본 논문은 인터넷 이용자의 정보보호 특성(정보보호 인식과 정보보호 행태)에 기반하여 이용자를 분류하고 군집별 특성을 비교 분석하고자 하였다. 이를 위해 새로운 군집화 방법론인 위상수학적 데이터 분석 (TDA)을 활용하여 2021 정보보호 실태조사 원자료(총 4,000개의 유효데이터)를 분석하였다. 그 결과, 디지털 리터러시, 정보보호 인식, 정보보호 행동 측면에서 상이한 특성을 보이는 4개의 군집으로 구분되었다. 정보보호 활동의 모든 측면(무선랜 및 모바일 보안 예외)에서 모범적인 수준을 보여주는 ‘정보보호 모범 군집’ (15.0%), 디지털 리터러시, 정보보호 인식과 전반적인 정보보호 활동(데이터 백업, 주기적 점검, 비밀번호 설정 및 관리 예외)에서 대체로 양호한 수준인 ‘정보보호 준모범 군집’(2.9%), 모든 측면에서 평균적인 수준을 보여주는 ‘정보보호 준거 군집’(65.9%)과 위 세 군집에 비해 모든 측면에서 극히 저조한 수준을 보여주는 ‘정보보호 취약 군집’(12.7%)으로 분류되었다. 군집 별 정보보호 특성과 인구통계학적 특성을 기반으로 각 군집의 프로파일을 식별하고 시사점을 도출하였다. 향후 코로나19 이후 도래하는 새로운 정상 상황에서 더욱 첨예해지는 사이버 공격에 대한 정보보안 대처 수준의 향상을 위한 정책적 시사점에 대해 논의하였다.

The COVID-19 pandemic has expedited digital transformation, emphasizing the importance of information security. This study categorizes internet users according to their digital literacy, security awareness, security behaviors and conducting comparative analyses of the distinct clusters. The Topological Data Analysis (TDA), a novel clustering methodology, was utilized to examine the 2021 Information Security Survey dataset (comprising 4,000 valid entries). Consequently, four unique clusters were identified: the 'Information Security Exemplary Cluster' (15.0%), exemplifying exceptional performance across all aspects of information security(excluding wireless security and mobile security); the 'Information Security Semi-Exemplary Cluster' (2.9%), demonstrating generally favorable levels of overall aspects of information security (excluding data backup, regular device check-ups, password management); the 'Information Security Reference Cluster' (65.9%), displaying average performance in almost all areas; and the 'Information Security Vulnerable Cluster' (12.7%), revealing markedly low levels across all aspects compared to the other clusters. The study established profiles for each cluster based on their information security traits and demographic characteristics, extracting key insights. The study contributes significantly to enhancing the understanding of diverse user behaviors and tailoring interventions, ultimately fortifying defenses against increasingly sophisticated cyberattacks in the post-COVID-19 new normal.

제품의 사용자 인터페이스를 개선하고 최적화하기 위해서는 실제 사용자들이 그 제품을 어떻게 사용하는지에 대한 정확한 이해가 선행되어야 한다. 지금까지 사용자의 행동을 이해하기 위한 방법으로 주로 사용되어 온 면접이나 질문지는 사용자의 기억에 의존해야만 한다는 단점이 잇으며, 사용자에게 특정한 과제를 부여하고 행태를 관찰하거나 실험을 진행하는 usability test, 사용자의 실제 환경이 아닌 주어진 환경에서 실험자의 의도에 따라 정해진 과제를 수행해야 한다는 제약이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점들을 보완하고 실제 사용 환경에서 자연스러운 사용자 행태를 추출하기 위하여 사용자의 사용 로그를 저장하고 분석하는 방법을 활용하였다. 연구 대상 폰을 사용하고 있는 실사용자들을 마켓 세그멘테이션에 따라 선발한 후, 로깅 소프트웨어를 이용하여 약 2 주간 사용한 휴대폰 로그 데이터를 수집하였다. 또한, 로그 분석이라는 방법이 실제 관찰을 포함하지 않았다는 점을 보완하기 위하여 사용자들에게 같은 기간 동안 시간대별 일기 형식의 기록을 하도록 요청하였고, 추후 간단한 면접을 실시하였다. 수집된 데이터를 분석하여 주요 기능의 사용 빈도 및 사용 행태를 추출해내고 사용자의 세그멘테이션을 재분류할 수 있었다. 또한, 이를 바탕으로 새로운 형태의 사용자 인터페이스의 방향 또한 도출해 낼 수 있었다.

To improve and optimize user interfaces of the system, the accurate understanding of users' behavior is an essential prerequisite. Direct questions depend on user' s ambiguous memory and usability tests depend on the researchers' intention instead of users'. Furthermore, they do not provide with natural context of use. In this paper we described the work which examined users' behavior through log analysis in their own environment. 50 users were recruited by consumer segmentation and they were downloaded logging-software in their mobile phone. After two weeks, logged data were gathered and analyzed. The complementary methods such as a user diary and an interview were conducted. The result of the analysis showed the frequency of menu and key access, used time, data storage and several usage patterns. Also, it was found that users could be segmented into new groups by their usage patterns. The improvement of the mobile phone user interface was proposed based on the result of this study.

본 연구는 인터넷 사용자에 대한 시장세분화 연구의 필요성을 절감하여, 현시점에서 가장 적절한 세분화방법을 모색하고 세분집단간의 탐색행동과 구매행동의 차이를 분석한 기술적 연구이다. 이러한 접근 방법은 인터넷 사용자의 사용 행동을 가장 잘 설명할 수 있을 뿐만 아니라 인터넷 비지니스를 하는 기업들에게는 인터넷 사용자의 특성을 이해하는데 보다 깊은 정보를 제공함은 물론 전략적 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 본 연구는 우리나라 인터넷 사용자에 관한 가장 대표성 있는 자료인 KNP(Korea Netizen Profile)자료를 분석하여 인터넷 사용자 세분화를 하였다. 인터넷 사용자를 세분화하는데 있어 사용자자 주로 사용하는 인터넷 서비스를 근거로 효익세분화(benefit segmentation)한 후, 각 세분시장별로 인터넷 사용자 행동을 비교 분석함으로써 각 세분시장의 특성을 도출하였다. 연구결과 첫째, 인터넷 사용자는 인터넷 사용에서 추구하는 효익을 근거로 8개의 세분집단을 나누는 것이 가장 바람직하였다. 8개의 집단은 생활지향형 집단, 전문정보지향형 집단, 재미지향형 집단, 경험지향형 집단, 관계지향형 집단, 실용성지향형 집단, 생활과 전문정보, 재미지향이 모두 존재하는 적극적 활용형 집단과 소극적 활용형 집단이다. 둘째, 각 세분집단은 인터넷상에서 탐색행동에 있어 다양한 차원에서 유의미한 차이를 보였으며 셋째, 각 세분집단은 인터넷의 전자상거래 행동에 있어 유의미한 차이가 있었다. 이 연구결과는 기존의 인터넷 사용자에 대한 연구들이 가지고 있는 제한점을 극복하였으며 인터넷 사용자의 사용 행동을 가장 잘 설명할 수 있다고 판단된다. 또한 이 연구결과는 인터넷 사용자에 대한 향후 이론개발의 초석이 될 수 있을 뿐만 아니라, 인터넷 비지니스를 하는 기업들에게는 인터넷 사용자의 특성을 이해하는데 보다 깊은 정보와 전략적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

This study is to explore the best segmentation method of Internet users and to analyze differences of Internet using behavior and electronic commerce behavior among the segments. By analyzing KNP data that is considered to be the most representative data of Korean Internet users` behavior, eight segments are revealed. They are life oriented group, special information oriented group, fun oriented group, special information and fun oriented group, life and fun oriented group, life and special information oriented group, active usage group and passive usage group. The study, in addition, analyzed the differences of the Internet using behavior and electronic commerce bahavior among the segments. Managerial implications are suggested.

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션들을 대상으로 항목간 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할 수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자 중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 이러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 지역적 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 전역적 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

Association rule discovery is a method that detects associative relationships between items or attributes in transactions. It is one of the most widely studied problems in data mining because it offers useful insight into the types of dependencies that exist in a data set. However, most studies on association rule discovery have the drawback that they can not discover association rules among user groups that have common characteristics. To solve this problem, we segment the set of users into user-subgroups by using feature selection and the user segmentation, thus local association rules in user-subgroup can be discovered. To evaluate that the local association rules are more appropriated than the global association rules in each user-subgroup, derived local association rules are compared with global association rules in terms of several evaluation measures.

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션을 대상으로 항목간, 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어져 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 그러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고, 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

본 연구는 포털 사이트가 인터넷 뉴스 미디어로서 지배적인 위치를 차지함에 따라 부작용이 나타나고 있다고 보고, 그를 견제할 수 있는 인터넷 뉴스 매체로 방송사 웹사이트에 대해 주목하였다. 방송사 웹사이트는 오프라인 매체인 방송사 뉴스가 가장 신뢰도 높은 뉴스 매체라는 점과 동영상 서비스를 제공할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 방송사 웹사이트가 뉴스 매체로서 갖고 있는 이러한 장점에 착안하여 그에 따른 콘텐츠 전략을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 그간의 인터넷 뉴스 미디어에 관한 연구들은 이용과 충족 이론을 바탕으로 하여 이용 동기를 중심으로 이용 동기가 다른 요인들에 미치는 영향을 분석하는 연구가 많았다. 본 연구에서는 선행연구들의 이러한 접근이 한계가 있다고 보고, 이용 방식이 이용 동기 등의 다른 요인들에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한, 매체 환경이 다변화된 상황에서는 수용자를 세분화하여 접근할 필요가 있다고 보고, 이용방식에 따라 수용자를 세분화하여 살펴보았다. 본 연구에서는 수용자를 세분화하기 위해 이용 방식에 따라 ‘능동적 활용군’, ‘습관적 활용군’, ‘일상적 활용군’ 등의 세 가지 군집으로 나누어 이들의 차이를 살펴보았다. 분석 결과, 각 군집들은 이용 동기, 이용 분야, 이용 이유 등에서 모두 유의미한 차이를 가지고 있었으며, 그에 따라 인터넷 활용군별 세분화된 콘텐츠 전략에 대해 결론적으로 논의하였다.

This Study is focused on broadcasting web site as internet news media. Broadcasting web sites have two advantages as internet news media. The advantages are Credibility as news media and to service video to user. This study is based on these advantages of the Broadcasting Company Web Site as News Media. The aim of this study was to deduce Strategies for the News Contents of the Broadcasting Company Web Site as News Media. Previous Studies were focused on Using motivation based on Uses and gratifications approach. But this study is centered on usage pattern of users. Also, user segmentation is core idea of this study. To segment user group, this study used cluster analysis. As a result, It segmented in three; active using group, habitual using group, general using group. Result showed that there was a meaningful difference between active using group, habitual using group, general using group in using motive, using field, using reason.

본 논문에서는 객체기반 비디오 부호화 또는 멀티미디어 편집을 위한 반지동 비디오 객체 분할방식을 제안한다. 반자동 객체분할은 사용자 지원에 의한 분할 방식으로, 비디오 시퀀스의 초기 프레임에서 사용자가 관심객체의 경계를 표시하고 이후의 영상 프레임의 객체를 배경으로부터 연속적으로 분리해 낸다. 제안된 방식은 부분적으로 사용자 조력에 의한 프레임내 분할과 완전 자동에 의한 프레임간 분할 처리과정으로 구성되는데, 영상 전체에 대해 연산을 수행하는 기존 방식과는 달리 객체 경계가 존재하는 영상영역 부분에서만 연산을 수행한다. 프레임내 분할은 사용자가 관심객체의 경계를 지정하고, 이 경계 주위 화소들의 유사성을 이용한 후처리에 의해 정확한 초기 객체를 구한다. 프레임간 분할에서는 이전 프레임에서 추출한 객체의 경계 정보에 근거하여 시간적 유사성을 구한 후 경계와 영역 추적에 의해 연속적으로 동영상 객체를 추출한다. 실험결과로부터 제안된 방식은 비디오 편집, 객체기반 비디오 압축 및 인덱싱 등의 멀미디어 응용에 사용 가능할 정도로 안정되고 정확한 객체추출을 수행함을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 다수의 편리한 기능을 포함한 비디오 편집시스템을 개발하였다.

In this paper, we propose a semi-automatic segmentation method which can be used to generate video object plane (VOP) for object based coding scheme and multimedia authoring environment. Semi-automatic segmentation can be considered as a user-assisted segmentation technique. A user can initially mark objects of interest around the object boundaries and then the selected objects are continuously separated from the un selected areas through time evolution in the image sequences. The proposed segmentation method consists of two processing steps: partially manual intra-frame segmentation and fully automatic inter-frame segmentation. The intra-frame segmentation incorporates user-assistance to define the meaningful complete visual object of interest to be segmentation and decides precise object boundary. The inter-frame segmentation involves boundary and region tracking to obtain temporal coherence of moving object based on the object boundary information of previous frame. The proposed method shows stable and efficient results that could be suitable for many digital video applications such as multimedia contents authoring, content based coding and indexing. Based on this result, we have developed objects based video editing system with several convenient editing functions.

새로운 미디어의 등장은 기존 미디어와의 상호 존속성을 필요로 한다. 기술과자본에 의한 헤게모니 다툼이 아니라 어떻게 활용 보완할 것인가, 혹은 공존과 함께대체재로서의 매개 역할을 할 것인가에 대한 융합적 시선이 나타나고 있는 것이다. 지상파 방송의 드라마 시청률 경쟁이 가속화되고 있는 가운데, 케이블 TV, 인터넷, 스마트 모바일 등을 통한 재방송 혹은 다시보기(VOD)가 증가하고 있다. 일방적으로 보여주기 식에 일관했던 방송의 개념이점차 희석되고 다양한 스마트 미디어 모바일 플랫폼이 대두되면서 방송 콘텐츠를 적극적으로 사고파는 ‘소비’의 형태가 일반화됐다. 즉 스마트 미디어 서비스를 통해 시청자였던 개인이 능동적으로 방송 콘텐츠를 구매하는 행위가 활성화된 것이다. 오픈 네트워크형 매체이자 개인화된 매체의 특징을 가지고 있기 때문에 스마트 미디어 모바일 시청자의 미디어 스위칭 현상이 자연스럽게 이행되고 있다. 그래서 본연구는 시청자의 심리적 속성, 행태적 태도, 개성, 주관적 성향 등을 연구하는 Q 방법론을 도입하여 주요인분석을 진행하였다. 이를 위해서 QUANL 분석 프로그램을 이용하였고, 총 32개의 Q 표본과 30 개의 P 표본(사람)을 연구에 사용하였다. 그 결과 최종적으로 독특성을 지닌 3개의유형을 발견하였다. 연구 분석의 원활함을위해서 제1유형을 ‘가벼운 그림자형 - routine’, 제2유형을 ‘절친한 친구형 - usefulness’, 제3유형을 ‘까다로운 이성형- technical’ 이라 각각 명명화 하였다. 이를 토대로 유형별로 나타난 특징을 반영해서 모바일 다시보기 영상 프로그램의 유통및 판매의 방향성이 도출될 수 있도록 새로운 시각에서 다시보기(VOD) 프로그램의 시청자 세분화 전략방안을 제시하였다.

It is commonly acknowledged that the new media acquired mutual interaction with old media. It can be avoided any hegemony conflict between them, it is also required how to remedy their shortcomings to be more merged productively as a desirable media. Whilst soap operas in terrestrial TV channels have became more competitive to earn viewer ratings, another new cable carriers and new media such as internet and Smartphone broadcastings have joined aggressively with the media contents, ‘The Replays or VOD’. It gives people that the one-sided broadcasting has been faded away and the active consumption of VOD has been created as a new smart media mobile on the diverse broadcasting platforms. Namely smart media mobile service is widely used by viewer’s proactive and direct search. Because the smart media mobile is used with a personal device in open networks, the most of Smartphone users frequently and easily switch medias when they consume broadcasting contents. To identify the viewer’s psychological patterns, viewer’s behaviors, distinct individualities and subjective views of media consuming, the writer adopted Q-methodological Approach and used QUANL analyzing system. Total of 32 Q samples and 30 P samples have been collected and on the basis of the analysis, three categories of user types were discovered. The first type is named ‘routine’, the second is ‘usefulness’ and the third type is ‘technical’. This three types have delivered the appropriate direction of VOD contents production and distribution in the new perspective.

본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술에서 중요하게 인식되고 있는 영상 분할 기법에 대해 분석한다. 사용자가 입력하는 표시 (seed) 정보를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 추출하는 대표적인 알고리즘의 접근방식 및 차이점을 비교한다.

본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술에서 중요하게 인식되고 있는 영상 분할 기법에 대해 분석한다. 사용자가 입력하는 표시 (seed) 정보를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 추출하는 대표적인 알고리즘의 접근방식 및 차이점을 비교한다.