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- 저자 : 손혜지(Hye-Ji Son) (검색결과 3 건)
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빅데이터를 활용한 언택트 시대의 1인 콘텐츠 유통 사례 분석
왕덕원(Deok-won Wang),김정현(Jeong-hyeon Kim),손혜지(Hye-ji Son),전민준(Min-jun Jeon),최훈(Hun Choi) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1
코로나19 사태 이후, ‘사회적 거리두기’가 시행되면서 기존의 ‘대중문화’나 예능 프로그램들이 양방향커뮤니케이션을 하지 못하게 되며 쇠퇴하게 되었다. 이후 생겨난 ‘언택트 콘텐츠’는 BTS의 ‘방방콘’과 같은 언택트 공연이나 글로벌한 OTT(온라인 동영상 서비스)인 넷플릭스의 급성장 등으로 성장 가능성을 보여주고 있다. 또한 글로벌하고 언택트한 콘텐츠들은 대부분 온라인과 디지털에서 이루어지며 이는 엄청난 양의 빅데이터를 쏟아내게 된다는 것을 의미한다. 따라서 언택트 콘텐츠의 유통과정에서 쏟아지는 빅데이터를 분석하는 것은 소비자의 니즈를 파악하는 것에 많은 도움이 되며, 이에 따른 성장 기대치 또한 높을 것이다. 그래서 우리는 해당 연구주제와 관련해 기존 연구에서 진행되었던 연구 사례들을 찾아보고, 이를 통해 빅데이터가 언택트 시대의 콘텐츠 유통에 어떤 영향을 미칠 수 있을 것인지에 대해 분석하고자 한다. After the Korona 19, "social distancing" was implemented, existing "pop culture" or entertainment programs were unable to communicate in both directions and declined. Since then, "Untact content" has shown its potential to grow due to untouch performances such as BTS' "Bangbangcon" and the rapid growth of Netflix, a global OTT (online video service). In addition, most of the global and Untact content is online and digital, which means a huge amount of big data will be poured out. Therefore, analyzing the big data poured out during the distribution of untact content will help us identify consumers' needs, and the growth expectations will also be high. Therefore, we would like to explore the research cases that have been conducted in existing studies regarding the subject of the study and analyze how big data can affect the distribution of content in the Untact era.
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김가을(Ga-eul Kim),김정현(Jeong-hyeon Kim),손혜지(Hye-ji Son),김도현(Dohyun Kim) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1
국민의 안전을 위해 교통사고를 방지하고자 교통 규제는 계속 확대되고 있지만, 교통사고는 여전히 줄어들지 않고 있다. 본 연구에서는 기상청의 날씨 예측 데이터, 도로교통공단의 요일, 시간대, 장소별 교통사고 발생 데이터, 특정 위치 정보 등 다양한 요인들의 연관관계를 인공지능을 활용하여 분석함으로써 특정 시간, 장소에 대한 교통사고 발생 확률을 예측하고자 한다. 본 연구는 이전의 수많은 교통사고 발생에 대한 객관적인 데이터와 기존의 다른 연구들에서 활용되지 않은 다양한 추가 요소들을 접목시켜 더욱 향상된 교통사고 발생 확률 예측 모델을 도출한다. 본 연구 결과는 국민의 안전한 삶을 위한 다양한 교통 관련 서비스에 유용하게 활용될 수 있을 것이다. Traffic regulations are expanding to prevent traffic accidents for people's safety, but traffic accidents are not decreasing. In this study, the probability of traffic accidents occurring at a specific time and place is estimated by analyzing various factors such as weather forecast data from the Meteorological Agency, day of the week, time of day, location data, and location information. This study combines objective data on the occurrence of numerous previous traffic accidents with various additional elements not considered in previous studies to derive a more improved traffic accident probability prediction model. The results of this study can be effectively used for various transportation-related services for the safety of people.
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