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연구 #1: Self-Cascaded Diffusion Models for Arbitrary-Scale Image Super-Resolution
등록 저자: Se Young Chun (Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University)
공동 저자: Junseo Bang and Joonhee Lee and Kyeonghyun Lee and Haechang Lee and Dong Un Kang and Se Young Chun
- 가상의 활용 시나리오
예를 들어, 스마트폰 카메라 앱이나 CCTV 영상 감시 시스템에서 촬영된 저해상도 이미지를 실시간으로 고해상도로 개선해 확대 모니터링하거나, 역사적 자료의 디지털 복원 작업에서 원본의 질감을 유지하며 크기를 자유롭게 조절할 수 있도록 활용할 수 있습니다. 또 다른 예로, 게임 업계나 영화 후처리 분야에서 다양한 해상도에 최적화된 그래픽을 제공하기 위해 CasArbi 기술을 적용해 유연한 사이즈 조절 및 품질 향상을 기대할 수 있습니다. - 연구내용 요약
이 연구는 CasArbi라는 이름의 새로운 자기-계단식(diffusion) 프레임워크를 제안하여, 임의의 확대 배율로 이미지를 고해상도로 변환하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 단일 단계 업샘플링 기법 대신, 연구진은 복잡한 확대 과정을 보다 작은 단계로 나누고 각 단계마다 세밀하게 해상도를 개선함으로써 연속적인 스케일 변화에도 자연스러운 전환을 구현했습니다. 또한, 좌표 기반 잔차(diffusion) 모델을 도입해 이미지의 연속적 표현을 배우면서도 효율적인 샘플링을 달성하여, 다양한 평가 지표에서 기존 기법을 능가하는 성능을 보였습니다. - 미래 활용 방안
향후 CasArbi 기술은 모바일 기기나 임베디드 시스템 등 실시간 이미지 처리 환경에 최적화되어, 저해상도 영상의 실시간 품질 개선에 폭넓게 응용될 수 있습니다. 또한, 의료 영상, 위성 사진, 문화재 복원 등 다양한 분야에서 임의의 확대 배율에 따른 세밀한 이미지 복원 및 품질 개선을 위해 연구가 더욱 확대될 가능성이 있으며, 다른 생성 모델 및 강화 학습 기법과의 융합을 통한 새로운 이미지 처리 솔루션으로 발전할 여지가 큽니다.
제1저자 Spotlight: Junseo Bang
이 연구에서는 저희가 개발한 모델이 낮은 해상도의 이미지로부터 자연스럽고 선명한 고해상도 이미지를 만들어내는 기술, 즉 초해상도(super-resolution) 분야의 혁신적인 접근법을 소개하고자 합니다. 첫 번째 연구에서는 기존에 많은 데이터와 주석이 필요한 방식 대신, 적은 데이터로도 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 모델을 제안하였으며, 이를 통해 개별 사용자 취향에 맞춘 맞춤형 이미지 업스케일링의 가능성을 보여드리고자 하였습니다. 이와 같이 사용자는 예를 들어 오래된 사진이나 영상의 화질을 개선할 때, 복잡한 설정 없이도 보다 선명하고 자연스러운 이미지를 얻을 수 있는 혜택을 누릴 수 있습니다.
이 연구에서는 두 번째로, 다양한 크기로 이미지를 확대할 수 있는 더욱 유연한 방법을 소개합니다. 여기에서는 CasArbi라는 새로운 방법론을 도입하여, 한 번에 큰 폭으로 확대하는 대신 여러 단계에 걸쳐 점진적으로 이미지를 보완하는 전략을 사용하였습니다. 이 방법은 특히, 스마트폰에서 사진을 확대하거나 디지털 미디어 콘텐츠를 다양한 해상도로 보여줄 때, 보다 자연스러운 이미지 전환을 가능하게 함으로써 일상 생활에서의 시청 경험을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.
출처
(Super-resolution, 적은 데이터, 맞춤형) https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10879729/
(CasArbi, 점진적 업스케일링, 확산 모델) https://arxiv.org/abs/2506.07813
연구 #2: Stop Misusing t-SNE and UMAP for Visual Analytics
등록 저자: Jinwook Seo (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University)
공동 저자: Hyeon Jeon and Jeongin Park and Sungbok Shin and Jinwook Seo
- 가상의 활용 시나리오
한 데이터 과학자가 대규모 고객 데이터를 시각화하는 프로젝트를 진행하는 상황을 상상해 보세요. 이 연구에서 다룬 t-SNE와 UMAP의 잘못된 사용 사례를 바탕으로, 해당 과학자는 시각화 기법의 한계와 주의점을 동료들과 공유하게 됩니다. 이를 통해 개발된 새로운 교육 자료 및 워크숍은 업계 전반에 걸쳐 데이터 시각화 도구 사용에 대한 인식을 높이고, 실제 분석 과정에서 오해를 줄이는 데 기여할 수 있습니다. - 연구내용 요약
이 논문은 t-SNE와 UMAP 같은 차원 축소 기법이 시각 분석 분야에서 잘못 활용되는 문제를 다룹니다. 저자들은 114편에 달하는 논문들을 검토하여 이러한 기법들이 군집 간 관계를 정확하게 반영하지 않음에도 불구하고, 연구자들이 여전히 이를 주요 분석 도구로 활용하는 현상을 확인했습니다. 추가로, 인터뷰를 통해 연구자들이 왜 이러한 도구들을 부적절하게 사용하는지에 대한 내재적인 동기와 이유들을 분석하였습니다. 결과적으로, 본 연구는 이러한 오용이 시각 분석 분야에서 기법의 올바른 사용에 대한 논의 부족에서 비롯됨을 밝히며, 향후 보다 합리적인 차원 축소 도구 사용을 위한 방향성과 구체적인 개선 방안을 제안하고 있습니다. - 미래 활용 방안
앞으로 이 연구 결과는 데이터 과학 교육과 실무에서 t-SNE와 UMAP 사용 시 주의해야 할 점을 교육하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 시각 분석 소프트웨어 개발자들은 이러한 연구를 반영하여 도구 내에 경고 메시지나 사용 가이드라인을 추가함으로써 사용자들이 메커니즘의 한계를 인지할 수 있게 도와줄 수 있습니다. 더 나아가, 학계에서는 추가 연구를 통해 다양한 차원 축소 기법의 적절한 활용법과 한계에 대해 심도 있는 토론을 촉진해, 시각 분석의 신뢰성과 정확도를 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
제1저자 Spotlight: Hyeon Jeon
이 연구에서는 산점도의 크기가 클러스터(데이터 군집)를 인지하는 데 어떤 영향을 미치는지를 직접 실험을 통해 조사하였습니다. 연구진은 다양한 크기의 산점도를 제시하고, 사용자가 이를 보고 클러스터를 어떻게 판단하는지 확인하였으며, 산점도 크기에 따른 인지 편향을 줄이기 위해 점의 크기를 조절하는 방법이 효과적임을 검증하였습니다. 이와 같은 연구 결과는 공공 데이터 시각화, 언론 보도, 혹은 비즈니스 보고서 등에서 데이터의 정확한 해석을 돕는 데 기여할 수 있습니다.
출처:
(산점도 클러스터링) https://arxiv.org/abs/2407.16322
이 연구에서는 복잡하게 변화하는 네트워크(예를 들어, 소셜 미디어나 금융 거래 네트워크)에서 데이터를 보다 의미 있게 분석할 수 있도록, 시간 간격을 유동적으로 설정하는 비균일 시간 분할(nonuniform timeslicing) 방법을 제안하였습니다. 기존의 고정된 시간 분할 방법과 달리, 네트워크 내 데이터 밀집도의 변화에 맞춰 시간 간격을 조절함으로써, 데이터의 중요한 시간적 패턴을 놓치지 않고 분석할 수 있는 장점을 확인하였습니다. 이러한 접근법은 실생활에서 빠르게 변화하는 네트워크 데이터를 모니터링하거나, 트렌드 분석에 활용될 수 있어 다양한 분야에서 유용하게 적용될 수 있습니다.
출처:
(동적 네트워크 분석) https://arxiv.org/abs/2404.06021
이 연구에서는 그래프(네트워크 구조)를 시각화함에 있어, 인간이 실제로 인지하는 시각적 유사성을 기계가 흉내 낼 수 있는지를 Vision Language Models(VLMs)을 활용하여 탐구하였습니다. 연구진은 여러 크기와 밀도의 그래프 데이터를 생성한 후, VLM이 계산한 시각적 유사도와 기존의 수치적인 특징 기반 유사도 측정 결과를 비교하였으며, VLM이 인간과 유사한 방식으로 그래프의 유사성을 평가할 가능성을 확인하였습니다. 이러한 연구는 복잡한 네트워크 구조의 이해를 돕고, 교육이나 정보 비교 등 일반인이 데이터를 보다 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
출처:
(그래프 시각화) https://arxiv.org/abs/2504.09859
이 연구에서는 데이터 차원 축소 기법인 t-SNE와 UMAP이 실제 데이터 분석에서 종종 잘못 해석되거나 부적절하게 사용되는 문제에 대해 심도 있게 조사하였습니다. 문헌 리뷰와 전문가 인터뷰를 통해, 왜 이러한 기법들이 오용되는지, 그리고 그로 인한 혼동을 어떻게 줄일 수 있는지에 대한 문제점을 분석하였으며, 앞으로 데이터 시각화와 분석에서 보다 올바른 사용법과 지침을 마련할 필요성을 강조하였습니다. 이 연구 결과는 일반 사용자들이 데이터를 시각화할 때 보다 정확한 정보를 얻고, 결과 해석에 주의를 기울일 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
출처:
(t-SNE/UMAP 오용) https://arxiv.org/abs/2506.08725
이 연구에서는 최신 대화형 인공지능이 갖는 한계를 극복하기 위해, 사용자가 인공지능 에이전트의 성격이나 기능을 직접 맞춤 설정할 수 있는 인터페이스 ‘CloChat’을 개발하였습니다. 연구진은 이를 통해 사용자들이 보다 개인화된 대화 경험을 할 수 있도록 돕고, 다양한 상황과 필요에 맞춘 상담, 고객 지원 등에서 효율적이고 흥미로운 상호작용을 기대할 수 있음을 제시하였습니다. 이와 같이 사용자의 요구에 맞춘 맞춤형 에이전트 구현은 일상생활에서 더욱 친근하고 유용한 AI 도우미로 자리 잡게 하는 데 크게 기여할 것입니다.
출처:
(개인화 대화형 에이전트) https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3613904.3642472
연구 #3: IMPACT OF PERCEIVED ALGORITHMIC EXPLAINABILITY, CONTROL, AND LITERACY ON USER EVALUATIONS IN SHORT-FORM VIDEO PLATFORMS
등록 저자: Yongjun Sung (Professor of Psychology, Korea University)
공동 저자: Jang Ho Moon and Jungyong Ahn and Youngju Jung and Yongjun Sung
- 가상의 활용 시나리오
예를 들어, 사용자가 자신의 피드에 나타나는 짧은 영상들을 더 투명하게 이해하고 조절할 수 있는 소셜 미디어 플랫폼을 상상해 봅니다. 이 플랫폼은 ‘왜 이 영상이 추천되었는지’에 대한 설명을 제공하고, 사용자가 알고리즘의 특정 부분에 대한 통제권을 행사할 수 있도록 하며, 이를 통해 사용자가 알고리즘의 작동 원리를 스스로 학습할 수 있는 환경을 조성합니다. - 연구내용 요약
이 연구는 짧은 영상 플랫폼에서 사용자가 알고리즘 설명 가능성을 인지하고 통제할 수 있는 정도가 사용자 태도에 어떤 영향을 미치는지를 조사했습니다. 연구 결과, 사용자가 알고리즘의 작동 방식에 대해 더 잘 이해하고 통제할 수 있다고 느낄수록 플랫폼에 대한 긍정적인 태도가 형성되며, 이는 알고리즘의 공정성과 합법성 인식에 의해 중재되는 것으로 나타났습니다. 또한, 사용자의 알고리즘 이해 능력(알고리즘 리터러시)이 이러한 효과에 중요한 조절 역할을 하는 것으로 밝혀졌습니다. - 미래 활용 방안
연구 결과를 바탕으로, 디지털 플랫폼 개발자들은 사용자에게 더 명확한 알고리즘 설명과 함께 직접적인 제어 기능을 제공함으로써 사용자 신뢰를 높일 수 있습니다. 또한, 사용자들이 알고리즘의 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 교육 자료나 인터랙티브 튜토리얼을 제공하는 등 알고리즘 리터러시를 강화하는 방안을 모색할 수 있습니다. 이러한 접근은 단순한 추천 시스템의 투명성을 넘어서, 사용자 참여를 극대화하고, 사회적으로 책임감 있는 기술 발전에 기여할 수 있을 것입니다.
제1저자 Spotlight: Jang Ho Moon
이 연구에서는 최적의 차별성 이론을 바탕으로, 개인이 소속된 집단 내에서 자신의 독특함을 유지하려는 욕구가 브랜드 선택에 어떻게 영향을 미치는지를 실험적으로 검증하였습니다. 연구 결과, 타인과의 유사성과 차별 사이에서 균형을 맞추기 위해 다수가 사용하는 브랜드보다 자신만의 특별함을 강조할 수 있는 브랜드를 선호하는 경향이 관찰되었습니다. 일상 생활에서는 사람들이 자신을 표현할 때 남들과 똑같은 제품보다는 개성을 드러낼 수 있는 제품을 선택하는 현상과 연관지어 이해할 수 있습니다.
출처:
(최적의 차별성, 브랜드 소비 실험) https://www.ingentaconnect.com/content/sbp/sbp/2015/00000043/00000001/art00002
이 연구에서는 브랜드를 사람처럼 표현하는 애니메이션(의인화)이 소비자와 브랜드 간의 관계에 미치는 효과를 살펴보았습니다. 페이스북 팬 페이지와 같은 소셜 미디어 상에서 브랜드가 친근하고 신뢰할 만한 인격적 이미지를 갖게 될 경우, 소비자들은 해당 브랜드와의 관계를 더욱 긍정적으로 평가하는 결과가 나타났습니다. 이러한 발견은 일상 속에서 소비자들이 기업의 소셜 미디어 활동에 긍정적인 반응을 보이며, 브랜드 신뢰 형성에 기여하는 방식을 쉽게 이해할 수 있게 합니다.
출처:
(브랜드 애니메이션, 소셜 미디어 마케팅) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0736585320300654
이 연구에서는 지난 20년간 마케팅과 광고 분야에서 주목받는 ‘브랜드 커뮤니티’ 현상을 중심으로, 소비자들이 온라인 상에서 브랜드와 어떻게 관계를 형성하고, 그 과정에서 브랜드에 대한 충성도와 애착을 높이는지를 분석하였습니다. 소비자들이 인터넷 커뮤니티에 참여하면서 형성되는 소속감과 신뢰감은 실제 생활에서도 사람들이 공통의 취미나 관심사를 가진 모임에 참여하여 서로 유대감을 형성하는 현상과 유사하다고 볼 수 있습니다.
출처:
(브랜드 커뮤니티, 소비자 관계) https://www.academia.edu/download/31041520/2008f.pdf#page=318
이 연구에서는 소셜 미디어인 페이스북 마케팅 환경에서 브랜드가 사람처럼 표현될 때 소비자들에게 미치는 긍정적인 효과를 집중적으로 다루었습니다. 브랜드 의인화를 통해 소비자들이 해당 브랜드에 대해 신뢰와 친밀감을 형성하게 되는 과정을 분석하였으며, 이는 일상 속에서 기업과 소비자 사이의 상호작용, 예를 들어 SNS에서 좋아요나 댓글을 통해 소통하는 모습과 연관지어 쉽게 이해할 수 있습니다.
출처:
(페이스북 마케팅, 브랜드 의인화) https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/11105
이 연구에서는 브랜드 의인화가 소셜 미디어 환경에서 소비자와 브랜드 간의 관계 강화에 어떠한 역할을 하는지를 또 다른 실험을 통해 검증하였습니다. 실험 결과, 브랜드가 사람처럼 친근하게 보일 때 소비자들은 브랜드에 대해 긍정적 평가를 하고, 브랜드가 실수를 하더라도 더 관대하게 반응하는 경향이 나타났습니다. 이러한 결과는 일상에서 사람들이 사람의 성격이나 태도를 보고 신뢰를 형성하는 것과 유사하여, 브랜드와 소비자 사이의 관계 개선이나 위기 상황에서도 긍정적 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.
출처:
(브랜드 의인화, 소비자 관계 실험) https://scholar.google.com/scholar?cluster=12416012216246022434&hl=en&oi=scholarr
연구 #4: THE DOUBLE-EDGED IMPACT OF LUXURY FASHION BRAND PERSONALITY: CONSUMER REACTIONS TO GREEN INITIATIVES AND GREENWASHING
등록 저자: Yongjun Sung (Professor of Psychology, Korea University)
공동 저자: Jungwon Kim and Youngju Jung and Yongjun Sung
- 가상의 활용 시나리오
한 글로벌 패션 브랜드가 지속 가능한 제품 라인을 출시하며 “신나는(excitement)” 브랜드 이미지를 적극 활용한다고 상상해 보세요. 이 브랜드는 혁신적이고 역동적인 마케팅 캠페인을 통해 소비자들에게 환경 보호에 동참할 기회를 제공하지만, 동시에 일부 소비자는 브랜드가 단순히 이미지에만 치중해 친환경 문구를 과장하거나 오용하고 있다고 의심할 수 있습니다. 이처럼 브랜드의 성격이 소비자의 긍정적 반응과 동시에 잠재적인 회의감을 불러일으키는 양면성을 보여줄 수 있습니다. - 연구내용 요약
본 연구는 패션 브랜드의 성격이 지속 가능성 이니셔티브와 그린워싱에 대한 소비자 반응에 어떤 영향을 미치는지를 조사했습니다. 연구 1에서는 활기찬(신나는) 브랜드가 정제되고 세련된 이미지의 브랜드보다 소비자들의 태도와 구매 의도를 더 긍정적으로 유도함을 밝혔습니다. 반면, 연구 2에서는 신나는 브랜드가 그린워싱 의혹에 대해 더욱 큰 회의감과 반발을 경험함을 보여주었습니다. 즉, 브랜드 성격은 지속 가능성 관련 메시지 전달 시 소비자 인식에 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 동시에 가져올 수 있음을 시사합니다. - 미래 활용 방안
이 연구 결과는 패션 및 기타 소비재 업계에서 전략적 브랜드 커뮤니케이션 기획에 중요한 시사점을 제공합니다. 기업들은 자신들의 고유 브랜드 성격을 바탕으로 지속 가능성 이니셔티브를 효과적으로 홍보하는 한편, 그린워싱 의혹을 피할 수 있는 투명한 정보 공개 전략을 마련할 필요가 있습니다. 또한, 향후 연구에서는 다양한 산업군과 문화권에서 브랜드 성격이 소비자 신뢰와 지속 가능성 메시지에 미치는 영향을 심층적으로 분석하여, 보다 정교한 마케팅 전략 수립에 활용될 수 있을 것입니다.
제1저자 Spotlight: Jungwon Kim
이 연구에서는 최근 발전하는 기술들이 개인정보 보호 문제를 복잡하게 만드는 가운데, 사람들이 요청받는 개인정보의 종류에 따라(예를 들어, 디지털 생활정보와 디지털 발자국 정보 등) 느끼는 위험과 우려가 달라지는지를 조사하였습니다. 연구 결과, 응답자들은 디지털 생활정보 제공 요청 시 가장 큰 우려를 나타내었으며, 특히 인간 대리인이 요청할 때 우려가 더욱 커짐을 보여주었습니다. 이러한 결과는 일상에서 모바일 앱이나 인터넷 서비스가 개인정보를 요청할 때, 어떤 종류의 정보인지, 또 누가 요청하는지에 따라 사용자들이 느끼는 불안감이 달라질 수 있음을 시사합니다.
출처 (디지털 개인정보 위험) : https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/cyber.2021.0076
이 연구에서는 디지털 미디어 환경 속에서 소비자들이 개인정보를 인식하는 방식을 다양한 유형으로 분류하여 살펴보았습니다. 연구에서는 디지털 발자국 정보, 디지털 생활정보, 인구통계학적 정보, 그리고 자아 표현 정보의 네 가지로 개인정보를 구분하였으며, 특히 디지털 생활정보에 대해 가장 높은 보호 필요성을 인지하는 것으로 나타났습니다. 이를 통해 일상에서 인터넷 상에서 자신에 관한 어떤 정보가 민감하게 취급되어야 하는지에 대해 보다 명확하게 이해할 수 있습니다.
출처 (개인정보 유형 분류) : https://scholar.google.com/scholar?cluster=8658206207823651438&hl=en&oi=scholarr
이 연구에서는 인공지능(AI)이 추천 역할을 수행할 때, 성별 고정관념이 소비자들의 평가에 미치는 영향을 분석하였습니다. 실험 결과, 남성 AI가 추천할 경우 기능적(유틸리터리) 제품에 대해 높은 능력 평가를 받았으며, 여성 AI가 추천할 경우 감성적(헤도닉) 제품에 대해 따뜻한 인상을 주는 것으로 밝혀졌습니다. 이 연구는 상업적으로 제품을 추천하는 AI 시스템 설계 시, 소비자들이 기대하는 성별 역할에 따른 차별화된 접근이 필요함을 시사하여, 일상적인 마케팅이나 서비스 제공 방식에 참고할 수 있습니다.
출처 (성별 고정관념, AI 추천) : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0148296321009206
이 연구에서는 AI 추천 에이전트와 인간 에이전트 간의 상호작용에서, 사람들이 AI와의 상호작용 시 느끼는 심리적 거리가 메시지 전달 효과에 미치는 영향을 탐구하였습니다. 연구 결과, AI는 인간보다 심리적 거리가 더 멀게 느껴지지만, 외형을 인간과 유사하게 만들어 심리적 거리를 줄이면 건강 관련 메시지 전달에 있어 효과가 크게 향상될 수 있음이 확인되었습니다. 이는 건강 관리나 생활 개선과 관련된 정보를 전달하는 서비스에서 사용자와의 친밀감을 높이기 위한 디자인 개선에 활용될 수 있습니다.
출처 (심리적 거리, AI 추천) : https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/02650487.2021.1982529
이 연구에서는 대화형 AI가 부도덕한 행동을 했을 때, 소비자들이 AI 자체와 AI 개발자에게 각각 어떻게 윤리적 책임을 부여하는지에 대해 심리적인 메커니즘을 분석하였습니다. 연구 결과, AI가 인간과 유사한 특징이나 자유의지를 지니고 있다고 인식될수록 AI에게 더 큰 책임을 묻게 되고, 이로 인해 잘못된 행동에 대해 적절한 커뮤니케이션 전략(수용적 혹은 방어적)이 필요함을 보여주었습니다. 이 결과는 일상에서 AI 기술을 활용하는 서비스에서 문제가 발생했을 때, 소비자의 반응을 이해하고 효과적인 대응 방안을 마련하는 데 도움이 될 수 있습니다.
출처 (윤리적 책임, 대화형 AI) : https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/02650487.2023.2299563
연구 #5: LUXURY BECOMES TOO ACCESSIBLE: THE ANTECEDENTS AND EFFECTS OF LUXURY DEMOCRATICATION
등록 저자: Yongjun Sung (Professor of Psychology, Korea University)
공동 저자: Youngju Jung and Heaseung Jeong and Jungwon Kim and Yongjun Sung
- 가상의 활용 시나리오
한 글로벌 럭셔리 브랜드가 자사의 고급 이미지를 유지하면서도 더 넓은 소비층에 다가가기 위해, 이번 연구에서 밝혀진 쾌락적(hedonic), 미적(aesthetic), 독점적(exclusive) 가치를 마케팅 전략에 적극 반영한다고 상상해 봅니다. 예를 들어, 브랜드는 온라인 플랫폼과 한정판 협업을 통해 소비자가 럭셔리한 경험을 보다 쉽게 접할 수 있도록 하면서도, 여전히 특별함과 고급스러움을 유지하는 방식으로 전략을 수립할 수 있습니다. - 연구내용 요약
이 연구는 럭셔리 브랜드의 대중화가 장기적인 브랜드 자산(brand equity)에 긍정적인 영향을 미치는지를 규명하고자 하였습니다. 연구 결과, 소비자들이 인식하는 여섯 가지 럭셔리 가치 중에서 쾌락적, 미적, 그리고 독점적 가치가 대중화 과정에서 중요한 역할을 하는 것으로 나타났습니다. 이를 토대로, 연구진은 앞으로 이들 요인이 브랜드 자산 강화에 어떠한 영향을 미치는지 추가적으로 검토할 후속 연구를 계획 중입니다.
한 문단 요약: 이 연구는 럭셔리 브랜드가 더 많은 사람들에게 다가갈 때도 그 고유의 가치를 유지할 수 있는지, 특히 쾌락, 미적 감각, 독점성이 브랜드의 장기적 가치를 높이는 데 중요한 역할을 하는지를 알아보았습니다. - 미래 활용 방안
연구 결과를 바탕으로, 럭셔리 브랜드들은 대중화 전략을 추진할 때 쾌락적, 미적, 독점적 가치를 적극 활용하는 마케팅 캠페인을 전개할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 디자인과 광고에서 미적 요소를 강화하거나, 소비자 경험에서 특별한 감정을 유발할 수 있는 요소를 도입하여 브랜드의 고유 이미지를 유지하면서도 더 넓은 소비층에 접근할 수 있습니다. 또한, 후속 연구 결과가 나오면 이를 전략적 브랜드 관리와 장기적 브랜드 자산 구축에 반영함으로써, 변화하는 소비자 요구에 능동적으로 대응할 수 있을 것으로 기대됩니다.
제1저자 Spotlight: Youngju Jung
이 연구에서는 SNS에서 다른 사람과 자신을 비교하는 상황(상향 사회 비교)에서, 사람들이 높은 강도의 감각적 요소(예를 들어 밝은 배경색 등)가 포함된 광고를 더 선호하는지 알아보았습니다. 연구 참여자들에게 인스타그램 계정을 자유롭게 둘러보게 한 후, 감각 자극의 강도가 다른 광고를 보여드림으로써 이러한 효과를 측정하였습니다. 이러한 결과는 일상생활에서 소비자들이 광고나 미디어 콘텐츠를 접할 때, 시각적 자극이 큰 콘텐츠에 더욱 끌릴 수 있음을 시사합니다.
출처 (사회적 비교, 감각 소비): https://www.researchgate.net/profile/Jungyong-Ahn/publication/350761291_The_Effects_of_Social-Comparison-in-Social-Media-on-High-Intensity-Sensory-Consumption/links/616806b73851f9599401073f/The-Effects-of-Social-Comparison-in-Social-Media-on-High-Intensity-Sensory-Consumption.pdf
이 연구에서는 패션 브랜드의 개성이 지속가능성에 관한 소비자의 반응과 그린워싱에 대해 어떤 영향을 미치는지 분석하였습니다. 연구 결과에 따르면, 활기차고 개성 있는 브랜드는 지속가능한 활동에 대해 긍정적인 태도와 구매 의도를 높이는 동시에, 실제로 그린워싱이 의심될 경우 소비자들의 반감도 커지는 것으로 나타났습니다. 이처럼 브랜드가 자신들의 지속가능한 노력을 소비자들에게 신뢰감 있게 전달하는 것이 중요하며, 일반 소비자들도 브랜드의 이미지와 실제 활동 간의 차이를 꼼꼼히 확인하면서 소비 결정을 할 수 있습니다.
출처 (패션 브랜드, 지속가능성): https://scholar.google.com/scholar?cluster=7286825820139993015&hl=en&oi=scholarr
이 연구에서는 명품 브랜드가 대중에게 더 쉽게 다가갈 수 있는 ‘명품 민주화’ 현상이 장기적으로 브랜드 가치에 미치는 영향을 살펴보았습니다. 분석 결과, 소비자들이 느끼는 여섯 가지 명품 가치 중에서도 특히 즐거움, 미적 감각, 그리고 독특함이 브랜드의 가치 형성에 중요한 역할을 하는 것으로 밝혀졌습니다. 이러한 결과는 명품 브랜드가 대중적으로 접근 가능해지면서도 자사 제품의 고유한 가치와 감성을 유지하는 전략이 필요함을 보여주며, 소비자들은 자신이 선호하는 브랜드가 어떤 가치를 전달하는지에 주목하여 제품을 선택하게 될 것입니다.
출처 (명품 민주화, 브랜드 가치): https://scholar.google.com/scholar?cluster=6504444592442256548&hl=en&oi=scholarr
이 연구에서는 짧은 동영상 플랫폼에서 사용자가 알고리즘의 설명 가능성, 사용자 통제, 그리고 정보 이해력(알고리즘 리터러시)이 알고리즘에 대한 평가에 어떤 영향을 미치는지를 조사하였습니다. 연구 결과, 알고리즘의 작동 원리가 명확하게 설명되고 사용자가 어느 정도로 통제할 수 있을수록, 그리고 해당 원리를 잘 이해할수록, 사용자는 플랫폼을 더욱 신뢰하고 긍정적으로 평가하는 경향이 있음을 확인할 수 있었습니다. 이러한 연구는 일반 사용자들이 페이스북, 인스타그램, 또는 틱톡과 같은 플랫폼 이용 시, 기술적 요소들이 자신들의 경험과 어떻게 연결되는지를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
출처 (알고리즘 설명, 사용자 통제): https://scholar.google.com/scholar?cluster=7558873535599680918&hl=en&oi=scholarr
이 연구에서는 전 세계적으로 인기를 모으고 있는 단편 동영상 어플리케이션 틱톡을 사용하는 사람들이 그 앱을 이용하는 다양한 동기와, 사용 방식(적극적 vs. 수동적)에 따른 심리적 증상에 대해 조사하였습니다. 연구 결과, 사람들이 틱톡을 이용하는 이유로는 정보 탐색, 시간 보내기, 자기 표현, 트렌드 추구, 현실 도피, 그리고 영감 얻기가 주요 동기로 나타났으며, 특히 적극적으로 앱을 활용하는 경우 의존성이나 중독 등 부정적인 심리 증상이 동반될 수 있음을 발견하였습니다. 이러한 결과는 우리 일상에서 디지털 콘텐츠 소비가 즐거움뿐 아니라, 때로는 심리적 부담을 가져올 수 있음을 의미하며, 사용자가 자신의 사용 패턴을 잘 관리하는 것이 중요함을 시사합니다.
출처 (틱톡, 사용 동기): https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/cyber.2024.0328
연구 #6: PhysAvatar: physically plausible avatar generation from sparse tracking
등록 저자: kyoungju park (Chung-ang university)
공동 저자: Minjae Seo and Inhyung Jung and Jinhoon Choi and Kyoungju Park
- 가상의 활용 시나리오
예를 들어, 가상현실 게임이나 메타버스 플랫폼에서 플레이어가 HMD와 컨트롤러만으로도 자연스러운 전신 움직임을 구현할 수 있다면, 사용자는 몸 전체를 자유롭게 표현하며 몰입감 높은 경험을 누릴 수 있습니다. 또한, 이런 기술은 원격 회의나 온라인 강의에서 아바타가 보다 인간적인 제스처와 자세로 상호작용할 때 활용되어, 현실감 있는 소통 환경을 제공할 수 있습니다. - 연구내용 요약
이 연구는 제한된 입력 데이터, 즉 HMD와 손 추적만으로도 전신 모션을 자연스럽게 구현하기 위한 PhysAvatar 시스템을 제안합니다. 신경망 기반의 운동학 회귀 모듈과 물리적으로 타당한 자세 생성 모듈을 결합하여, 기존 방식에서 발생하는 무릎과 발의 떨림, 발 미끄러짐, 지면 침투 등의 문제를 해결하고자 합니다. 이를 통해 상체 데이터만으로도 하체 움직임을 추론하고, 물리적 제약 조건을 반영한 최적화 과정을 거침으로써 보다 정확하고 자연스러운 전체 몸 동작을 생성할 수 있음을 보여줍니다. - 미래 활용 방안
앞으로 이 기술은 가상현실 및 증강현실 기반의 게임, 영화 제작, 온라인 교육, 스포츠나 피트니스 애플리케이션 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 큽니다. 실제 인간의 움직임을 더욱 사실적으로 재현할 수 있으므로, 아바타를 통한 원격 소통이나 재활 치료, 스포츠 분석 등에서도 큰 기여를 할 수 있으며, 향후 하체 모션 데이터를 직접 수집할 수 있는 센서 기술과 결합되어 더욱 발전된 전신 모션 캡처 시스템으로 확장될 전망입니다.
제1저자 Spotlight: Minjae Seo
이 연구에서는 소비자용 가상현실(VR) 환경에서 머리와 손의 센서만을 통해 전체 신체의 움직임을 자연스럽게 구현하고자 하였습니다. 기존의 방법들은 하체 데이터를 직접 수집할 수 없어 무릎이나 발의 떨림, 발 스케이팅, 심지어 지면을 뚫고 나가는 등의 문제가 발생했는데, 저희 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 신경망 기반의 운동 예측과 물리적 제약을 반영한 자세 보정 기법(PhysAvatar)을 개발하였습니다. 이를 통해 상체 센서만으로도 전체 신체가 보다 자연스럽고 안정적으로 움직이도록 함으로써, 가상현실 게임이나 시뮬레이션을 즐기는 일반 사용자들이 더욱 몰입감 있고 현실에 가까운 경험을 할 수 있도록 기여하고자 하였습니다.
이 연구에서는 또한 소비자가 사용하는 VR 기기들이 머리와 손만을 추적하기 때문에, 전체 신체 움직임을 구성하는 데 발생하는 센서의 신호 불안정, 연결 끊김, 그리고 각 센서의 방향 차이와 같은 기술적 문제들을 고려하였습니다. 저희는 신경망과 역운동학(inverse kinematics) 방식 등의 기술을 적용하여, 제한된 센서 정보로도 사용자에게 더 완성도 높은 아바타를 제공하려는 노력을 기울였습니다. 이러한 접근 방식은 일상생활 속에서 가상 회의, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 보다 자연스러운 가상 경험을 구현하는 데 크게 도움이 될 수 있을 것입니다.
출처
(PhysAvatar, 움직임 보정) https://link.springer.com/article/10.1007/s00371-025-04016-2
(VR 전체 신체 구현, 센서 문제) https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10536234/
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