본 연구에서는 고등학생의 집단창의성 발현을 돕기 위해 범교과 학습주제인 '환경'과 연계하여 관련 문제를 다항함수로 표현하고 제한된 범위에서 함수의 최댓값과 최솟값을 구하는 모바일, 온/오프라인 연계 수학 학습 콘텐츠를 개발하고자 한다. 이를 위해 학교수학에서의 집단창의성 개념과 발현과정, 집단창의성 발현과정 요소와 모바일, 온/오프라인 구현 기능을 탐색하였다. 이를 바탕으로 모바일, 온/오프라인 연계 협력 학습을 통해 집단창의성을 발현할 수 있는 하이브리드 앱 '지구를 생각하는 Best Box 제작'과 학습관리시스템(LMS)을 개발하였다. 모바일, 온/오프라인을 연계한 수학 학습이 효율적으로 운영될 수 있도록 교수학습지도안도 함께 개발하였다. 예비연구 결과, 하이브리드 앱 '지구를 생각하는 Best Box 제작'은 상호보완적-메타인지적 상호작용을 기반으로 집단유창성과 집단정교성을 구현하기에 적합한 것으로 나타났다.
공공데이터 포털(data.go.kr)은 우리나라 공공데이터 검색과 활용을 위한 통합창구이다. 2021년 행정안전부는 개별 포털 정비방안을 수립한 바 있다. 개별 포털은 공공데이터 외 국내 공공기관들이 구축한 포털을 통칭하는 표현이다. 정비방안에 따라 공공데이터 포털 운영 주체인 한국지능정보사회진흥원은 공공데이터 포털과 개별 포털을 연계하기 위한 운영 및 데이터 연계방안 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 우리나라 공공데이터 포털, 미국, 영국, 프랑스 데이터 포털 운영현황과 데이터 연계방식을 조사하여 데이터 연계 시 상향식 방법 채택이 효율적임을 제안하였다. 또한, 연계 시 추진해야 하는 구체적인 절차를 데이터 연동 표준방식 결정, 메타데이터 현황분석, 운영 인프라 확충, 데이터 반입 확인, 서비스 개시 5단계로 나누어 제시하였다.
최근 웹 서비스의 확산과 함께 데이터의 형태는 더욱 다양해지고 있다. 이미지, 동영상, 텍스트 등 데이터를 저장하는 형태 뿐 아니라 해당 데이터를 표현하는 속성 및 메타데이터 등도 개수 및 형태가 데이터 별로 상이하다. 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 키밸류 스토어(Key-Value Store)의 사용이 확산되고 있다. LSM-Tree(Log Structured Merge Tree)는 다양한 상용 키밸류 스토어의 핵심 자료구조이다. LSM-Tree 는 모든 쓰기 및 삭제 연산을 로그 방식으로 기록함으로써 소량의 쓰기에 높은 성능을 제공하도록 최적화 되어 있다. 그러나 최근 유효성 만료 데이터의 대용량 삭제 연산이 LSM-Tree에 특수 키밸류 데이터로 삽입됨에 따라 사용자 요청의 지연시간 및 처리속도가 저하된다는 문제점이 있다. 본 논문은 기존 LSM-Tree의 장점을 모두 유지하면서도 삭제된 키를 주요 트리 구조에서 분리하여 상기 문제를 해결하는 Filtered LSM-Tree (FLSM-Tree)를 제안한다. 제안하는 기법은 상용 키밸류 저장소인 LevelDB에 구현되었으며 성능 평가에서 읽기 성능이 최대 47% 향상됨을 보인다.
4차 산업혁명을 견인하고 있는 AI와 빅데이터, 메타버스, 사물인터넷과 같은 디지털 기술들의 발전과 함께 RPA(Robotic Process Automation)의 발전은 기업과 소비자에게도 큰 발전과 변화를 가져왔다. 본 연구는 지속적 발전하고 있는 RPA의 현장 중에서도 조직 내의 인간과 시스템 간의 상호작용으로 연결된 분야인 콜센터의 상담 서비스에서 발생하는 다양한 현상에 주목하고 있다. 특히 복합적인 첨단 시스템과 전문운영집단의 결합으로 이루어진 콜센터 서비스영역은 이제 인공지능이 상담을 진행하는 단계까지 이르렀다. 이런 변화와 함께 RPA 조직 내에서 조직원들의 기술적 스트레스와 그 해결방안에서도 많은 변화가 있었다. 본 연구에서는 '보이지 않는 수고'로 표현되는 디지털그림자노동(Digital Shadow Work; DSW)과 '직무 외 조직에 도움이 되는 행위'인 조직시민행동(Organizational Citizenship Behavior; OCB)을 연구의 핵심으로 고려하여, RPA의 진화에 따른 기술 스트레스와 그 해결방안에서 나타나는 대표적인 심리적 기제를 제안하고자 한다. 본 연구는 DSW의 개념을 조직 내부와 조직 구성원에 대한 적용으로 확장한다는 점에서 연구적 공헌점이 있다.
본 연구는 Q방법론을 적용하여 가상의류에 대한 주관적인 인식을 유형화하고 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 가상의류에 대한 인식은 4개 유형으로 분석되었다. 제1유형은 가상의류 이용을 선호하고 가상의류가 맞음새를 파악하는 데 도움이 된다고 생각하는 가상의류 신뢰 맞음새 파악형이었다. 제2유형은 가상의류가 디자인 파악에 도움이 되고 모든 쇼핑몰에 가상의류 시스템이 도입되어야 한다고 생각하는 쇼핑몰 도입 긍정 디자인 파악형이었다. 제3유형은 가상의류가 환경오염을 줄여주고 실제 입을 수 없는 가상의류를 구매하고 싶어하는 환경오염 감소 가상의류 구매형이었다. 제4유형은 가상의류가 실제의복과 유사하고 가상의류가 쇼핑을 즐겁게 해준다고 생각하는 실제 의복 유사 즐거움 추구형이었다. 유형에 따라 아바타의 치수조절, 의복 디자인 표현 강화, 아바타 꾸미기 아이템 구비, 판매용 가상의류 제작 등이 요구되었다.
본 연구는 메타버스 가상 커뮤니티 Ifland의 이용 동기가 만족도와 지속 사용의도에 미치는 영향과 혁신성의 조절효과를 실증적으로 검증하였다. 구체적으로 Ifland 이용자들을 대상으로 이용 동기를 확인하고, 만족도 및 지속 사용의도와의 관계를 분석하였다. 이를 위해 Ifland 이용 경험이 있는 362명의 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 첫째, Ifland의 이용 동기는 오락휴식, 정보추구, 사회적 상호작용, 자기표현 동기로 나타났으며, 이들 Ifland 이용 동기가 모두 사용 만족도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, Ifland에 대한 만족도가 지속 사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 혁신성은 오락휴식 동기와 만족도의 관계에서 조절효과가 있는 것으로 나타났으며 만족도와 지속 사용의도 간에 조절역할을 하는 것으로 밝혀졌다.
본 연구는 4차 산업기술의 혁신적인 기술인 디지털 기술을 기반으로 생성되는 예술 콘텐츠인 AI 회화와 NFT 미술의 융복합 사례를 분석하고 그 특성에 대해 탐구하였다. 21세기 삶의 패러다임을 혁신하는 디지털 기술은 창의적인 예술에서 활용되고 있고, 이를 표현 도구로 활용하는 AI 회화와 NFT 미술은 예술에 대한 인식과 수용 방식을 변화시키고 있다. 빅 데이터와 인공지능 기술을 활용하는 AI 회화는 대화형 일상 예술로 진화하고 있으며, 블록체인과 NFT 기술을 이용하는 NFT 미술은 경제적 가치와 문화적 가치를 지닌 메타버스의 예술이 되고 있다. 이에 본 연구는 이러한 디지털 융합 예술의 다양한 양상과 가치를 탐구하고자 하였다. 연구를 위해 AI 회화와 NFT 미술의 대표적 사례를 인지 창의적 AI 회화와 언어 생성적 AI, 예술 경제적 NFT와 예술 문화적 NFT로 분류하여 각각의 특성과 내용, 의미 등을 분석하였다. 본 연구의 결과가 디지털 융합 예술인 AI 회화와 NFT 미술 발전에 기여할 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 증강 현실 (AR) 기술과 사물 인터넷 (IoT) 기술을 융합하여 새로운 실시간 화재 모니터링 및 대피 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 건물 내에 설치된 IoT 온도 측정 디바이스를 통해 온도 데이터를 수집하고, 이를 IoT 플랫폼을 통해 MySQL 클라우드 데이터베이스에 자동으로 전송함으로써 실시간으로 정확한 데이터를 모니터링한다. 이후, 건축 정보 모델링 (BIM)을 통해 생성된 3D 건물 모델에 실시간 IoT 데이터를 가시화하고, AR 기술을 통해 현실 세계에 모델을 표현함으로써 직관적으로 화재 발생 위치를 파악할 수 있다. 또한, Vuforia 엔진의 Device Tracking 및 Area Targets 기능을 활용하여 사용자의 실시간 위치를 파악하고, 개선된 A* 알고리즘을 통해 여러 비상구 중 최적의 대피 경로를 찾는다. 본 논문에서는 다양한 가상 화재 시나리오를 기반으로 사용자 실험 평가를 진행하여 제안된 시스템의 실용성과 빠르고 안전한 대피 효과를 입증한다.
인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 그리고 초고속 정보통신망과 디지털 기술의 발전은 비디오 데이타를 통신 및 컴퓨터와 결합하여 새로운 멀티미디어로 발전하고 있으며, 인터넷 방송, 주문형 비디오(VOD) 등에 크게 활용하고 있다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위해 비디오의 정확한 특징정보를 추출하여 비디어 데이타베이스를 구축하여야 한다. 비디오 데이타베이스는 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 비디오 데이타베이스에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적할 수 있는 내용기반 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 제시하였다. 그리고 제안된 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 사용하여 새로운 인터넷 방송 프로그램 컨텐츠 제작에 활용할 수 있는 비디오 데이타베이스를 구현하였다. 이를 위해 비디오 분할과 대표키 프레임 추출 시 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보의 상호관계를 기반으로 하여 비디오 데이타의 특징정보를 추출하고, 검색할 수 있도록 주석기반 검색과 내용기반 검색을 통합한 비디오 인덱싱 방법을 제시하였다. 통합된 비디오 인덱싱 방법은 비디오의 하위 레벨에 표현된 내용기반 메타데이타 유형과 비디오의 특징정보 추출이 어려운 상위 레벨에 표현된 주석기반 메타데이타 유형을 동시에 이용하므로 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 비디오 데이타베이스는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적하여 데이타베이스를 구축하므로 정확한 인터넷 방송 컨텐츠 정보의 축적관리와 구축작업의 효율화가 가능하며, 또한 인터넷 방송 컨텐츠 제작 시 정보공유 및 재이용이 가능하므로 새로운 컨텐츠 제작의 효율성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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