세마 도트 오락실: 화상회의 플랫폼 게더타운 활용 공동체 놀이를 통한 미술관 전시 경험의 확장

Q: 이 논문에서 정의한 공동체 놀이란 무엇인가?

공동체 놀이란 메타버스 플랫폼 게더타운을 활용하여 참여자들이 전시 주제와 연계된 가상공간 안에서 함께 소통하고 유대감을 느끼며 전시 경험을 확장하도록 돕는 활동이다. 이는 업무적인 용도 외의 유희적인 요소를 통해 새로운 사람들과 협력하는 경험을 제공하며, 미술관 전시 프로그램이 놀이와 게임을 통해 기억되고 확장될 수 있도록 한다.

Q: 메타버스 플랫폼을 활용한 미술관 전시 경험 확장의 주요 효과는 무엇인가?

연구 결과, 메타버스 플랫폼을 활용한 미술관 전시 경험 확장은 참여자들이 새로운 사람들과 대화하고 협력하며 팀 활동을 통해 메타버스 공간을 직접 체험하고 이해하는 시간을 제공한다. 이를 통해 참여자들은 낯선 사람들과도 가상공간 안에서 가까워질 수 있는 새로운 경험을 하며, 미술관 경험을 놀이 공간의 경험으로 확장할 수 있다.

조한결; 류지민; 김병준; 오민정; 배기현; 배주형; 백관협; 오명석; 오태호; 서용덕

학술대회자료

저자정보: 조한결 (서강대학교) 류지민 (서강대학교) 김병준 (서강대학교) 오민정 (서강대학교) 배기현 (서강대학교) 배주형 (서강대학교) 백관협 (서강대학교) 오명석 (서강대학교) 오태호 (서강대학교) 서용덕 (서강대학교)

저널정보: 한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2022 학술대회 발표 논문집

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

〈세마 도트 오락실〉은 북서울시립미술관 〈당신의 휴일〉 전시 연계 워크샵으로 진행한 프로젝트이다. 게더타운으로 제작한 온라인 공간 안에서 시민들과 함께 전시 내용을 반영한 공동체 놀이와 전시 ... 전체 초록 보기

#전시 경험의 확장 #공동체 놀이 #미술관 전시 연계 프로그램 #메타버스 플랫폼 #게더타운

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료