21세기는 디지털 기술의 발전으로 방송, 통신, 컴퓨터의 융합에 의한 통신매체가 독립적으로 영역을 지켜오던 시대는 지나 그 한계성을 극복하지 않으면 존재의 가치를 상실하게 되었다. 본 논문에서는 디지털 TV 방송의 미래 환경에 대하여 고찰하고, 맞춤형 서비스와 대화형 TV 기술을 분석 ISDB(Intergrate Service Digital Broadcasting)와 같이 방송과 통신을 융합하여 영상, 음성, 각종 데이터들을 종합 취급하는 차세대 TV 방송인 비대칭 쌍방향 디지털 TV 전자출판 방송 시스템을 구성하였다. 또한 질이 우수한 전자 출판 방송에 대한 서비스를 개발하기 위해 주문형 양방향 시스템에 응용하는 제작, 송출, 전송, 수신, 저장하는 기술을 분석 그 활용을 고찰하여 새로운 방송형 TV 전자출판 방송을 구현하는 TV/PC 수신 주변장치 개발을 제안하였다.
NGN(Next Generation Network)을 목표로 최근에 들어 사용자의 QoS요구 시, 다양한 QoS를 패킷네트워크에서 처리한 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS등과 같은 패킷 QoS기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 DiffServ네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ패킷 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법트래픽 모델 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형(Best effort) 즉, 지연에 민감하지 않은 트래픽을 처리하기 위한트래픽 분산 라우팅 프로토콜(Traffic-Balanced Routing Protocol : TBRP), 최적의 중간 노드를 선택하여 유무선 통합과 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(Hierarchical Traffic-Traffic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP), 대화형 또는 스트리밍 패킷서비스를 위한 즉, QoS파라미터을 기반으로 엑세스 계층의 자원 활용도를 최대화하고 지연에 민감한 트래픽 처리하는 HTSRP_Q(HTSRP for QoS)를 연구하였고, 이를 기반으로 각 트래픽 모델에 대한 매핑기법과 관리기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 트래픽 모델은 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 NGN의 효율성과 안정성에 적합하였다.
'홍동허스토리'는 여성들의 삶을 이야기 형식에 담아 기록하는 아카이브 활동이다. 일단의 여성들이 야밤에 집결하여 유쾌하게 대화를 나누며 이야기를 생산, 공유, 체화하는 식이다. 이 활동은 충남 홍성군 홍동면(이하 홍동)에서 홍동허스토리를 창안한 아카이브 활동가, 그녀의 동료들로 구성된 기획팀, 그리고 홍성여성농업인센터의 협업으로 진행되고 있다. 매년 한 해 농사가 마무리 되는 늦가을, 초겨울에 열린다. 2016년~2019년 4년 동안, 20명의 여성들이 참여하였다. 그 과정과 결과는 3권의 책으로 정리되어 출판되었다. 이 글은 홍동허스토리라는 익숙하면서도 독특한 아카이브 활동을 다시 아카이빙 하는 시도이다. 이를 위해 지역적, 사상적 배경을 먼저 살펴본 후, 홍동허스토리의 구성과 특징을 분석하여 서술하였다. 특히 아카이브의 서사적 기능과 정치적 기능에 주목하였다. '아카이브의 문화'를 논의할 수 있는 단초가 될 수도 있을 것이다. 이 글에서는 아카이브의 직접적 정보서비스, 돌봄의 윤리, 쾌락의 추구를 제시했다.
본 연구의 목적은 T커머스 동향을 파악하고 나아가 고객 데이터기반의 서비스를 향상할 수 있는 방안과 IPTV가입자 확대를 계기로 방송화면의 변화에 대한 발전모델을 제안하고자 함이다. TV매체를 통해서 모바일처럼 고객 맞춤형 쇼핑모델을 구현하고 이용고객의 만족도를 향상한다면 고객의 이탈을 줄이고 대화면을 통해 보다 편리한 쇼핑환경을 제공할 수 있을 것이다. 현재 T커머스방송의 현황과 문제점에 대해 알아보고 향후 전망에 대해 기술적으로 일부 검증된 모델에 대해 설명(채널 인 채널, AI스피커)하고 추가적으로 나아가야할 방향(스마트폰 연계서비스 확대, 고객데이터기반의 채널구성)에 대한 기술적 제안과 더불어 법적(방송법과 인터넷멀티미디어사업법) 제약요건에 대해 개선 방향을 이야기해 보고자 한다.
사람을 대상으로 하는 인공지능 서비스가 증가하면서 인공지능에서도 윤리적 토대 위에서 이루어져야 한다는 사회적 요구가 증가하고 있다. 이러한 흐름에 따라 정부와 기업에서는 인공지능 윤리와 관련된 정책, 규범 등을 마련하고 있다. 합리적인 정책, 규범을 마련하기 위해서는 대중들이 가지고 있는 인식을 파악하는 것이 첫 번째 단계이다. 본 논문에서는 인공지능과 윤리에 대한 대중들의 인식을 파악하기 위해 소셜데이터와 뉴스 댓글을 수집하고 관심도 분석, 감성 분석, 담론 분석 수행 후 시각화하였다. 분석 결과, "인공지능 윤리"에 대한 관심도와 '인공지능" 호감도는 반비례하는 상관관계를 보여주었다. 담론분석 결과로, 가장 큰 이슈가 "개인정보 유출"이었고 학습 데이터의 오염 및 편향 문제와 컴퓨터로 만들어진 인공지능에게 법인격을 부여해야 하는지에 대한 담론도 보여주었다. 본 연구가 인공지능 윤리 규범, 정책을 마련할 때 대중들의 인식을 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 산업, 유통, 문화, 엔터테인먼트 등 다양한 서비스 분야에서 교육, 훈련 정보 가이드, 홍보 전시 등 널리 활용되고 있다. 또한, 가상 휴먼을 통해 원격지에 접속한 사용자와 상호작용하기 위한 메타버스 서비스가 급속히 확대 적용될 것으로 전망하고 있다. 메타버스 환경 안에서 가상 휴먼(혹은 아바타)을 이용한 상호작용은 참여자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 또한, 현실 세계의 변화에 동작하는 가상 휴먼의 경우 현실의 환경에 기반한 상호작용 동작이 되도록 지원하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 반응형 패턴을 제작하기 위해 수작업으로 동작 결과를 프로그래밍하여 구현되었다. 이러한 방법은 개발 기간이 상대적으로 많이 소요되고, 상호작용 수정이 쉽게 변경하지 못하는 단점이 있다. 또한, 실제 주변 환경의 영향에 의해 반응적으로 동작하는 상호작용을 지원하기가 어렵다고 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼의 직관적인 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 주변 환경에 대한 반응하는 가상 휴먼 제작 방법을 제시한다. 이를 위한 가상 휴먼 상호작용 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 반응하는 가상 휴먼의 표현을 생성하고, 가상 휴먼이 자동 적응 기반으로 사용자 입력 및 주변 환경에 변화에 동작할 수 있도록 하였다.
현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 있다.
시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.
뉴스 미디어 산업이 위기를 겪으면서 새로운 기술이 구원이 될 수 있다는 전망이 많이 나오고 있다. 하지만, 그 기술이 어떤 원리로 작동하는지, 그것이 가진 한계는 무엇인지, 어떤 방향으로의 발전이 필요한지에 대해서는 논의가 제대로 이루어지지 않고 있다. 이 글은 현재 주목받고 있는 새로운 기술인 뉴스 챗봇의 의미와 작동 방식, 그리고 전망에 대해 미디어 관점에서 시론적으로 분석했다. 쿼츠, 포브스, CNN 챗봇 등의 사례를 분석한 결과, 현재 챗봇은 초기 인공지능이 적용된 뉴스 추천 서비스 수준이라고 할 수 있었다. 뉴스 챗봇은 대화라는 의인화된 행위를 통해 뉴스를 전달할 뿐, 능동적 수행 측면에서는 완전하다고 할 수 없었다. 인공지능의 발전에 따라 챗봇도 지속해서 진화가 이루어질 것은 분명하지만, 어떠한 방향을 갖고 가느냐에 따라 결과가 심하게 달라질 수 있다. 이에 따라 규범론적 접근, 하향식 접근, 상향식 접근 등 세 가지 방식을 어떠한 방향을 갖고 가야 할지에 대한 논의를 위한 출발점으로 제시했다.
유비쿼터스와 퍼베이시브 환경에서의 위치인지 기술은 자동차 내비게이션, 지능형 로봇, 대화형 가상 게임, 물류 서비스, 그리고 자산 추적 등 다양한 응용 기회를 제공해 주고 있다. 더욱이 위치 인식 정보뿐 아니라 객체 혹은 센서 노드 주변의 상황 정보까지도 전달하여 제한된 공간에서의 다양한 응용에 활용될 것으로 보인다. 그러나 위치 측정에 있어 환경적 요소와 측정 매체 등에 의해 간섭이라는 문제점을 갖는다. 특히 실내 좁은 공간에서 비컨 신호간의 간섭은 거리 측정의 심각한 오류뿐 아니라 더 나아가 위치 인식 시스템 전체 성능에도 영향을 미치게 된다. 이러한 간섭 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비컨의 초음파 및 RF 신호 세기를 각 노드 별로 차별화하는 방식인 EEM을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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