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논문 기본 정보

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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제17권 제10호
발행연도
2019.1
수록면
265 - 271 (7page)

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국민 소득의 증가로 인해 문화 생활에 대한 관심이 크게 증가하면서 전국 미술관의 수도 함께 증가하고 있다. 하지만 다른 서비스에 비해 미술관 만족도는 상대적으로 낮은 편이다. 본 논문에서는 미술관 만족도를 높이기 위해 임베디드 시스템 환경에서 머신러닝에 기반한 관중들의 선호도에 관련된 정보를 제공하는 서비스를 제안한다. 제안된 알고리즘은 라즈베리 파이를 이용하여 임베디드 시스템을 구현했다. 관람자가 선호하는 작품과 유사한 작품을 찾아내기 위해 머신러닝을 이용하였고 여러 머신러닝 모델을 비교하여 임베디드 시스템에 적용 가능한 모델을 선정했다. 관람자의 취향에 맞는 정보를 활용하여 갤러리 전시 내용을 효과적으로 구성하여 전시 만족도를 높이고 이는 미술관 재 방문율을 높일 수 있을 것이다.
#Embedded System #Image Processing #Machine Learning #Art Work Recommendation #Art Gallery Service

목차

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참고문헌 (16)

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김계섭 / 2004 / 문화관광자원의 매력속성, 자원해설, 관광만족간의 영향관계 / 관광연구 19(1):247~272 google schola 박신재 / 2018 / 미술관 도슨트의 미술작품 해설 유형이 관람자 감상에 미치는 영향 / 문화산업연구 18(2):12~20 dbpia Ministry of Culture, Sports and Tourism / 2016 / 2016The Survey of Cultural Enjoyment google schola 변길현 / 2014 / 미술관 관람객의 서비스품질 인식과 만족도 분석 :광주시립미술관을 중심으로 / 문화경제연구 17(2):137~159 dbpia 정윤필 / 2013 / 고객세분화를 통한 인터넷 쇼핑몰의 고객관계관리 / 한국정보기술학회논문지 11(12):159~167 dbpia

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