N-Screen 환경에서 HTML5 표준 기반 콘텐츠 개발은 필연적이다. 그러나 높은 개발 비용과 개발 인프라 부족 등의 이유로 HTML5 조작형 콘텐츠 개발은 소극적이다. 이에 동영상, 오디오와 같은 멀티미디어 콘텐츠를 동적 조작 구현이 가능한 HTML5와 융합하여 사용자와 상호작용이 가능한 효율적인 콘텐츠 개발 모형을 제안하고자 한다. 제안 모형은 통합 제어용 플레이어를 포함한 HTML5 레이아웃 내에 멀티미디어와 iframe(inline frame) 영역을 구분 배치하도록 설계하였다. 상호작용형 HTML5 문서들은 화면 단위로 나누어 작성하여 iframe을 통하여 제공된다. HTML5의
본 연구의 목적은 가짜뉴스가 크고 작은 사회적 문제를 야기한다는 점에 주목하여, 전자투표시스템 관련 가짜뉴스가 뉴스 이용자의 시스템 이용에 대한 태도, 시스템을 통한 선거 참여 의도, 뉴스서비스 신뢰도에 어떠한 영향력을 미치는지 실험을 통해 확인하는데 있다. 연구결과, 부정적인 내용으로 프레임된 가짜뉴스는 이용자의 태도와 선거 참여 의도 수준을 감소시키는 효과를 보였다. 특히 각 뉴스서비스에 따른 가짜뉴스 영향력 차이를 검증한 결과, 이용자가 일반 인터넷신문을 통해 가짜뉴스에 노출되고 해당 뉴스가 가짜임을 인지한 경우에는 태도와 선거 참여 의도 수준이 감소 후 다시 회복되는 모습을 보였다. 하지만 네이버와 페이스북 가짜뉴스에 노출된 이용자들은 가짜뉴스에 담긴 부정적인 내용을 더욱 강하게 형성하는 것으로 나타났다. 가짜뉴스가 이용자의 인지적 차원에 영향력을 행사하고, 최초 노출 정보와 일치하는 방향으로 인식을 강화하려는 경향이 있다는 사실을 실증적으로 확인하였다.
유아들의 언어습득에 있어서 중요한 점 하나는 학습자에 대한 언어환경의 노출이다. 유아가 접하는 언어환경은 부모와 같은 인간뿐만 아니라 각종 미디어와 같은 인공적 환경도 포함되며, 유아는 이러한 방대한 언어환경을 탐색하면서 언어를 학습한다. 본 연구는 대용량의 언어 데이터 노출이 영향을 미치는 유아언어학습을 유연하고 적절하게 모사하는 인지적 기제에 따른 기계학습 방식을 제안한다. 유아의 초기 언어학습은 문장수준의 학습과 생성 같은 행동들이 수반되는데, 이는 언어 코퍼스에 대한 노출만으로 모사가 가능하다. 모사의 핵심은 언어 하이퍼망 구조를 가진 기억기반 학습모델이다. 언어 하이퍼망은 언어구성 요소들 간의 상위차원 관계 표상을 가능케 함으로써 새로운 데이터 스트림에 대해 유사구조의 적용과 이용을 도모하여 발달적이고 점진적인 학습을 모사한다. 본 연구에서는 11 개의 유아용 비디오로부터 추출한 문장 32744개를 언어 하이퍼망을 통한 점진적 학습을 수행하여 문장을 생성해 유아의 점진적, 발달적 학습을 모사하였다.
블로그는 정보 공유와 관계 형성의 유력한 미디어로 인정되고 있다. 그러나 기존의 기술 수용 모델은 블로그와 같은 관계 지향적인 정보시스템에 대한 수용성을 설명하는 데 적합한지 증명되지 않은 상태이다. 따라서 본 연구의 목적은 블로그 사용에 영향 주는 요인을 규명하는 것이다. 이것을 위해 유력한 포털사이트인 네이버 블로거들을 대상으로 인지된 유용성 인지된 격려와 실제사용의 인과 관계를 대중적 자기 인식 자기노출과 텔레프레즌스를 변수로 검증하였다. 그 결과, 대중적 자기인식과 자기노출은 인지된 유용성과 인지된 격려의 유의미한 요인으로 보여지고 인지된 유용성과 인지된 격려는 블로그의 실제사용에 유의미한 영향을 주는 것으로 보여졌다.
본 연구에서는 온라인 게임의 이용자의 게임 몰입도가 PPL의 효과에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 간접 광고 효과에 영향을 미치는 요인으로는 노출 빈도, Brand의 배치 형태, 식역하 지각에서의 자극, 제품에 대한 관여도, PPL에 대한 사전지식을 고려해 볼 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변인요소들을 통제하고 게임매체의 특성인 몰입 정도를 조절하기 위하여 게임을 통해 광고에 노출된 그룹과 같은 자극을 영상을 통해 노출된 그룹으로 나누어 두 그룹의 PPL인지와 제품에 대한 태도변화에 대해 알아보았다. 게임몰입이 클 경우 광고에 대한 정보처리는 방해를 받았으며, 따라서 미디어에 삽입된 PPL광고의 인지율이 떨어졌다. 그러나 PPL의 배치요인에 따라서는 인지에 차이를 보였다. 이를 이용하여 고몰입 상태의 초점시각의 움직임에 따른 이미지 인식의 정확성을 조사하여 사용자의 인지에 따른 PPL 디자인 법을 제안하였다. 본 연구는 게임 내 PPL을 통한 수익구조의 잠재적 효과를 조명하며 전략적으로 게임내의 PPL을 디자인 하는 방법 에 대한 논의를 포함한다.
본 논문에서는 촬영 시 발생하는 블러 현상을 효율적으로 제거하기 위해 IMU 센서와 노출시간이 길고, 짧은 두 영상을 이용한 비균일 디블러 알고리즘을 제안한다. 종래 센서 정보를 이용한 블러 커널 추정 기법들은 센서 정보의 한계로 인해 성능이 만족스럽지 못하다. 그 한계를 극복하기 위해 우리는 노출시간이 서로 다른 여러 영상들을 이용한 커널 개선 과정을 제안하여, 추정된 커널의 정확도를 향상시킨다. 또한 종래 비균일 디블러 기법들이 블러 커널이 커질수록 심한 화질 열화를 겪는 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 호모그래피 기반 잔여 디콘볼루션을 제안하여 디콘볼루션 과정에서 발생하는 링형 현상과 같은 화질 열화를 최소화한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘의 화질이 기존 기법에 비해 주관적/객관적으로 현저하게 우수함을 볼 수 있다.
본 연구는 소셜미디어 사용자들의 시선경로의 흐름을 통하여 SNS 사용자들의 감성적 경험을 이해하고 사용자 중심의 사용자 환경(UI)에 암시점을 주는데 그 목적이 있다. 또한 페이스북에 노출된 광고에 대한 사용자들의 응시시간 및 태도 분석을 통하여 소셜미디어 마케팅영역에 사용자경험(UX) 중심의 이론적, 실무적 공헌점을 제시하고자 한다. 시선추적 장치인 아이트래커(eye-tracker)를 활용하여 페이스북 사용자들의 UX를 추적한 결과 사용자들의 시선경로는 기존 웹에서의 사용자들이 가지고 있던 시선경로인 F-shape pattern과는 다른 H-shape pattern을 확인하였다. 또한 페이스북에 노출된 광고에 대해 4부분의 관심영역(AOI.1, AOI.2, AOI.3, AOI.4)을 설정하고 페이스북 사용자들이 가장 오래 응시하는 광고의 위치를 분석한 결과 사용자들은 페이스북 오른쪽 상단에서 두 번째 구역인 AOI.2에 가장 오랜 시선을 두었다. AOI.1, AOI.4, AOI.3의 순서로 응시순서를 추적한 실험에서도 페이지 오른쪽 상단에서 두 번째 광고에 대한 태도가 가장 좋았으며 처음과 마지막 그리고 세 번째 광고의 순으로 광고태도가 긍정적인 것으로 조사되었다.
미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.
기존의 블럭 암호 알고리즘은 암호화 키 값이 변하지 않고 매 블럭의 라운드 함수에 적용되면서 최종적으로 암호화되도록 설계되어 있다. 따라서 라운드를 반복하는 구조의 블럭 암호를 해독하는 가장 강력한 방법인 차분 해독이나 선형 해독 등에 의해 평문이나 암호화 키가 노출되기 쉬운 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 좀더 효율적인 키를 사용하는 암호 알고리즘의 설계가 요구된다. 본 논문에서는 암호화 키 값을 매 블럭의 라운드마다 동적으로 생성 적용되도록 설계한 블럭 암호 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 자료의 암호화와 복호화 처리시간이 짧고, 암호화의 강도가 높아 전자상거래 보안 등 다양한 분야의 정보보호에 응용할 수 있다.
차량 간 통신 기술을 적용한 차량의 안전 시스템은 시시각각 변하는 정보를 주변 차량으로 신속히 전파될 수 있기 때문에 사고 발생 위험 최소화 및 추돌 사고의 확산을 방지할 수 있을 것으로 기대된다. 현재 차량간 통신 지원을 위해 IEEE 802.11 DCF 기반 Flooding 기법을 활용한 정보 전달 기술을 활용하는 방안이 제시되고 있지만, 차량 밀도가 높아짐에 따라 채널 접근 권한 획득 확률이 낮아짐에 따라 전송 효율이 낮아지는 단점을 노출하고 있다. 따라서, 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 각 차량들이 현재 주행상태에 따른 위험도를 감지하고 이에 근거하여 메시지 전송 빈도를 적응적으로 조절하게 하여 메시지 교환 효율을 증대시키는 방안을 제안한다. 또한, 제안 방안의 성능 검증을 위해 시뮬레이션을 통해 기존 Flooding 기반 방안과의 비교 분석을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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