본 연구는 온라인신문의 시각화에 대한 분석을 통해 지면변화의 정도를 파악하기 위해 실시되었다. 분석은 종속형 온라인신문인 조선, 동아, 중앙, 한겨레, 경향, 한국일보 등 6개 언론사닷컴 홈페이지와 네이버의 뉴스섹션에서 이들 신문의 홈페이지를 비교분석 하였다. 신문지면의 시각화에 대한 분석은 이미지에 한정하였다. 각 신문 간 시각화의 차이를 파악하기 위해 모든 이미지가 지면에서 차지하는 면적의 크기를 산출하여 비교하였다. 분석결과 현재 온라인신문은 초기 단계의 문자 텍스트 일색이었던 것에 비해 점진적으로 이미지 사용 증가에 따라 시각화가 크게 향상되었음을 파악할 수 있었다. 또한 한정된 지면에서 이와 같은 이미지 사용의 증가로 제목 중심의 뉴스기사 수가 크게 감소된 사실도 알 수 있었다. 특히 일부 온라인신문의 경우 다른 신문들에 비해 이미지를 매우 크게 활용하면서 뉴스기사의 수를 적게 게재하고 있었다. 또 다른 특정 신문의 경우 1차 자료수집 시기에는 지면의 모든 뉴스기사가 사진기사로 구성되었으나 2차 시기에는 소수의 제목기사와 함께 구성되고 있었다. 결론적으로 온라인신문은 종이신문이 오랜 기간에 걸쳐 시각화를 통해 '읽는 신문'에서 '보는 신문'으로 전환된 것처럼 시각화 수준이 더욱 향상될 것이다.
운동을 통한 건강증진에 대한 관심이 증가하면서 공공체육시설에 대한 수요는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 공공체육시설의 공급 계획에 비해 운영과 관리에 대한 연구는 부족한 상황이다. 이와 같은 맥락에서 본 연구는 국민체육진흥기금지원 체육시설 사업인 국민체육센터와 개방형체육관에 대한 빅데이터 분석을 통해 시설 활성화 방안을 모색하였다. 2015년 1년 간 뉴스, 블로그, 까페 등 인터넷 문서를 분석한 결과 국민체육센터와 개방형 체육관은 유사한 이용행태를 보이면서도 다른 수요를 갖고 있는 것으로 나타났다. 두 시설 모두 주민의 체육장소로 이용되고 있으나 국민체육시설이 좀 더 전문적인 프로그램을 보이는 반면 개방형 체육관은 생활체육공간으로 이용되는 차이를 보였다. 한편 두 시설 모두 운동 이외 산책, 소풍 등 휴식을 목적으로 방문하는 비율이 높아 시설 활성화를 위해서는 편의시설 확충과 다양한 기능의 복합이 필요할 것으로 보인다.
실시간검색어는 실시간으로 관심이 급상승하는 검색어에 대한 것으로 한정될 뿐 아니라 포털사이트마다 순위 차이가 있으므로 지속가능성을 파악하기 힘든 한계를 가지고 있다. 실시간검색어에 대한 지속가능성을 평가하는 것은 이러한 한계를 극복하고 예측가능성을 제공해준다는 측면에서 그 의미가 크다. 특히 한 달 이상 지속되는 장기 지속 검색어의 경우 사회적으로 관심이 오래 지속된 이슈로서 가치가 높다. 따라서 본 논문에서는 실시간검색어 순위에 기반한 관심도와 실시간검색어의 지속주수, 지속일수, 지속시간에 기반을 둔 지속도를 각 포털사이트 및 통합 포털사이트 별로 파악한 다음, 관심도와 지속도가 높은 것을 기준으로 지속가능성을 평가하여, 장기 지속가능성이 높은 실시간이슈를 도출하는 방법을 제시하고자 한다.
TTS(Text-To-Speech) 시스템은 텍스트 문장을 자연스러운 음성으로 출력하는 시스템이다. 자연스러운 음성을 출력하기 위해서 언어에 대한 전문적 지식을 비롯하여 많은 시간과 노력이 요구된다. 또한 영어의 음운 변환은 음소에 따라 형태소에 따라 의미에 따라 다양한 변환을 가진다. 이를 일괄적으로 처리하기란 매우 힘든 일이다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 모음과 자음의 변화의 규칙을 적용한 시스템을 구현한다. 이 시스템은 문장의 분석을 통해 분류하고 음소 규칙 데이터를 통해 자연스러운 음성을 출력하게 되는 이전 과정을 통해 특수문자나 숫자 등을 정규화하여 처리한다. 이렇게 처리된 문자 데이터를 운율규칙을 통해 최종 출력한다. 그 결과, 40개의 음소 규칙 데이터를 통해 보다. 정확한 음성을 출력할 수 있었으며, 시스템의 효율성도 높였다. 본 논문에서 제시한 시스템은 각종 통신장비와 자동화기기에 적용하여 다양한 분야에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 증강현실 기술을 이용한 사용자 상호작용 기술을 이용하여 터치기반의 게임 시스템을 제안한다. 증강현실 기술은 실세계의 영상에 가상의 객체(이미지, 영상, 텍스트)를 합성하는 기술로서 사용차가 쉽게 인지할 수 있는 장점이 있다. 증강현실 기술은 다양한 분야에서 적용 활용하기 위해서 연구되고 있다. 마커기반과 자연마커 기반의 연구가 진행되고 있는데 자연마커 기반의 연구가 현실에 이질감이 없어서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서도 자연마커 기반의 증강현실 기술을 이용하여 게임 시스템을 구현하였다. 또한 시스템에서는 사용자의 터치를 통한 상호작용 기술을 사용함으로서 게임에 몰입할 수 있는 장점이 있다. 터치 기반의 인터페이스는 일반 사용자 환경뿐만 아니라 터치패드나 스마트폰 등의 모바일 기기에서도 활용 가능하다.
이 논문에서는 게임 서사에 대한 정의를 게임의 제작부터 완성까지로 보고 제작의 각 단계를 나눠 단계별로 서사구조가 어떻게 변하는지 분석하였다. 이제까지의 게임 서사에 대한 연구는 완성된 게임을 대상으로 하여 사용자의 반응을 분석하는 것이 대부분이었다. 하지만 이 경우 제작단계에서 제작자가 의도해 놓은 서사를 제외하게 되고, 게임이 실행되어 디지털 형태가 되기 전의 텍스트가 서사 구조를 갖는다는 것을 설명할 수 없다. 제작 과정에서 서사는 초기단계, 스토리텔링단계, 표현 변형단계로 나눠진다. 게임 서사의 초기단계와 스토리텔링 단계에서는 기존의 서사물과 유사한 형태를 유지한다. 하지만 형태 변경단계에서는 기능적 문서의 역할을 하며 이 단계부터 디지털 결과물들이 서사표현을 대신하게 된다.
본 연구는 대구·경북지역 대학 총장 인사말에 나타난 의미론적 관계와 대학의 방향성을 탐색하였다. 2020년 9월 기준, 각 대학 웹사이트에서 인사말을 수집하였다. 분석 결과, 머리말엔 긍정적인 인상의 '여러분', '환영하다', '방문하다' 등이 자주 사용되었고 본문엔 '대학'과 '교육'이 주요 단어 쌍을 이뤘다. 연결망 중심성 분석에는 '세계'와 '글로벌'이 높은 값을 보였다. 텍스트 내에 존재하는 의미 구조의 하위 차원을 찾기 위해 군집 분석을 실시한 결과, 중심 집단 3개와 보조 집단 3개가 나타났다. 핵심 군집엔 대학의 사회적 책임과 지역발전, 그리고 세계화를 의미하는 단어들이, 보조 군집엔 사업, 꿈, 인사와 관련한 단어들이 출현하였다. 전문대학과 4년제를 비교하면 전문대학은 산업과 기술적 역량에, 4년제는 교육 역량과 학문적 연구 성과에 중점을 뒀다. 본 연구는 학령인구 감소와 변화하는 사회적 환경 속, 대구·경북 대학들이 내세우는 지향점을 파악한다는 점에서 가치를 가진다.
본 연구에서는 스마트 팩토리에서의 AR 기반 원격 협업을 위한 CMS 플랫폼을 제안한다. 스마트 팩토리 현장에서는 시간과 비용 절감을 위해 다양한 형태의 AR 기술을 활용하고 있다. 스마트 팩토리 수준이 높아짐에 따라 사람 중심의 작업에서 기계장치 설비 같은 시스템 중심의 작업이 이루어진다. 따라서 기계장치 설비의 고장 시 작업자가 현장에서 즉시 수리하거나 필요시 도움을 받을 수 있는 시스템이 필요하다. 원격 협업 CMS 플랫폼은 현장의 작업자와 원격지의 시스템 전문가가 필요시 텍스트, 2D 3D 콘텐츠와 스마트 팩토리 사업을 통해 구축된 ERP, MES/POP, PLM 시스템의 DATABASE와 연동하여 기계장치 설비의 상태, 관리 및 수리방법, 매뉴얼 등의 정보를 공유하여 신속하게 수리 관리하여 시간과 비용을 절감하는데 본 연구의 의의가 있다.
포털 사이트의 핵심 서비스인 검색서비스는 입력되는 검색어 중에서 짧은 순간에 급상승하는 검색어를 대상으로 순간 검색빈도가 높은 것을 기준으로 순위별로 제시하는 것이므로 일정기간 동안 관심도가 높은 검색어를 곧바로 알려주기는 힘들다. 따라서 이를 극복하고 검색어 변화에 대한 향상된 분석결과가 나오게 하여 보다 지능적인 정보검색 서비스를 제공하기 위한 노력이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 실시간검색어의 관심도와 지속도, 그리고 주목도를 측정할 수 있는 기준을 제시한다. 그리고 그 기준에 맞추어 일정기간 동안 시간, 일간, 주간, 월간 실시간검색어에 대한 변화의 측정과 집계를 하고 이를 통해 관심도가 높은 이슈, 관심이 길게 지속된 이슈, 변화가능성이 커서 앞으로 주목해야 할 이슈를 평가한다.
웹 추천기법에서 가장 많이 사용하는 방식 중의 하나는 협업필터링 기법이다. 협업필터링 관련 많은 연구에서 정확도를 개선하기 위한 방안이 제시되어 왔다. 본 연구는 Word2Vec과 앙상블 합성곱 신경망을 활용한 영화추천 방안에 대해 제안한다. 먼저 사용자, 영화, 평점 정보에서 사용자 문장과 영화 문장을 구성한다. 사용자 문장과 영화 문장을 Word2Vec에 입력으로 넣어 사용자 벡터와 영화 벡터를 구한다. 사용자 벡터는 사용자 합성곱 모델에 입력하고, 영화 벡터는 영화 합성곱 모델에 입력한다. 사용자 합성곱 모델과 영화 합성곱 모델은 완전연결 신경망 모델로 연결된다. 최종적으로 완전연결 신경망의 출력 계층은 사용자 영화 평점의 예측값을 출력한다. 실험결과 전통적인 협업필터링 기법과 유사 연구에서 제안한 Word2Vec과 심층 신경망을 사용한 기법에 비해 본 연구의 제안기법이 정확도를 개선함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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