가상세계란 전자적 커뮤니케이션에 의해 네트워크화된 3차원 컴퓨터 그래픽 기반의 인터랙티브 환경을 말한다. 오늘날 구현된 가상세계는 기존의 매체에서는 볼 수 없었던 장시간의 몰입을 가능하게 했고, 현실의 노동에 필적할 만큼 힘들고 지루한 장시간의 플레이는 일과 놀이의 경계를 무화시키며 재미노동의 개념을 탄생시켰다. 이러한 재미노동을 '노동을 자연에 가함으로써 자연이 부여한 물리적 한계를 극복하고 자연을 자신에게 더 고유한 존재로 만드는' 인간의 본질로서의 노동으로 긍정한다면, 정보사회에서의 구조적 실업 문제를 해결할 수 있는 획기적인 거대 서비스 분야 중 하나라고 조심스럽게 가정할 수 있다. 또한 재미노동은 돈과 시간과 관심을 지불한 만큼 의미 있는 경험을 하기 원하는 사용자들의 지각 능력과 행위주체성에 부합하는 새로운 형태의 노동일 수 있다. 이러한 현상은 다양한 가상세계를 편력하는 사이버 산책자로서 정의되었던 기존의 사용자 정체성 개념에 반론을 제기하면서, 가상세계의 사용자들은 오히려 하나의 가상세계에 오래 머물며 지속적이고 발전적으로 재미노동을 행하는 존재, 즉 주민의 정체성을 형성하고 있음을 나타낸다. 이렇게 가상세계의 사용자들이 주민성을 형성함에 따라 단체 행동권과 시민참여의 새로운 양식이 확산되어 가고 있으며, 이러한 현상이 사회적으로 미치는 영향을 관찰하는 일이 매우 중요해질 것이다.
본 연구는 도시 포용성의 함의를 영역성과 함께 관계성을 더해 확장하여, 사회적 포용성과 유기적으로 연계되는 '문화적 포용성'의 개념화 모델을 제시한다. 문화적 포용성은 관계의 필요와 공간의 연결, 행위를 통한 실행의 과정을 바탕으로 유기적·학습 관계의 형성 및 공적 공간을 중심으로 한 개방성의 창출, 다양한 주체의 실천으로 연계될 수 있다. 구체적으로는 문화적 포용성의 개념을 '홍대앞' 사례에 적용한다. 최근 홍대앞은 개별 주체 및 그룹·집단들(예술가, 주민, 관, 학생, 문화 활동가, 시민, 관광객 등)의 다양성을 보호할 수 있는 환경 조성, '홍대앞 놀이터', '걷고싶은 거리', '경의선 책거리' 등의 공적 공간 형성, 소셜 네트워크 서비스 및 수평적인 관계망, 접속 등의 요소가 공존의 가치로 나타나고 있다.
최근 SNS가 이슈가 되고 다양한 분야에서 이를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 SNS 상에서 생성되는 여러 소셜 데이터를 기반으로 사용자의 관심사를 찾아내고 추천해 주는 시스템에 대한 연구가 대두되고 있다. 사용자의 관심과 선호도는 단순히 사용자가 작성한 글에서만 나타나는 것이 아니라, 친구와의 관계와 작성한 내용기반으로 분류되는 카테고리를 이용하여 파악될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 사회적 관계와 사용자가 작성한 소셜 데이터의 카테고리를 이용하여 사용자의 선호도를 자동으로 추출하고, 이를 기반으로 추천하는 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.
현재 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)의 이용자 수가 늘어나면서 SNS에서 생성되는 콘텐츠 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이러한 SNS는 개인의 근황, 관심사를 전달하기 위해 사용하고, 친목도모, 엔터테인먼트, 제품 마케팅, 최신 뉴스 공유, 1인 미디어 등 다양한 목적으로 활용하고 있다. SNS가 스마트폰에서 사용 가능해지면서 사용자들은 언제, 어디서나 실시간으로 사회의 주요쟁점이나 사회구성원들의 주 관심사와 같은 콘텐츠를 기존 미디어 매체보다 빠르게 생성하고 확산시킨다. 기존 웹 콘텐츠 색인 기법은 색인대상이 다양하고 정확성에 중점을 두어 색인하므로 실시간으로 대량 생성되는 SNS 콘텐츠를 색인하는 기법으로 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 관계형 DBMS기반 실시간 색인 기법이 있으나 색인대상의 축소와 색인 절차의 복잡성이 높다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 생성된 SNS콘텐츠를 색인하기 위하여 NoSQL기반 SNS 콘텐츠 생성시간과 키워드를 각각 색인하는 TK-Indexing 기법을 제안하여 기존 색인 기법의 복잡성을 개선한다.
The study investigated the effects of SNS usage on 20s and 30s female SNS users' internalization of thin body, body surveillance, appearance upper comparison, body dissatisfaction and eating disorders based on objectification theory and social comparison theory. The study examined differences on SNS usage and body image variables between high and low groups of SNS envy and self-compassion. Social Network Service (SNS) is used as a contemporary marketing tool for brands and companies. It also influences the body image of female SNS users. The survey used an online survey company for female SNS users in their 20s and 30s to analyze the effect of SNS usage. The results showed that SNS usage significantly impacted the internalization of a thin body, body surveillance and appearance upper comparison. The internalization of thin body also had a significant impact on body surveillance and appearance upper comparison. Appearance upper comparison positively affected body dissatisfaction and eating disorders. Finally, the group with higher SNS envy showed higher SNS usage, internalization of thin body, body surveillance, appearance upper comparison, body dissatisfaction and eating disorders. The group with higher self-compassion showed opposite results. This study provided a theoretical expansion for a SNS and female body image study with objectification theory and social comparison theory. It also suggests positive SNS marketing strategies use for brands. Lastly, this study emphasized the importance of the proper use of SNS to protect the body image of SNS users.
인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.
'융합과 연결'이라는 4차 산업혁명으로 인하여 '고연결성 사회', '고지은성 사회'에 대한 관심이 높아지고 있으며 이에 관련한 대상은 오토메이션과 커넥티드 카등으로 국한되지 않는다. 사물인터넷은 4차 산업혁명의 주 관심사이며 이로 인한 차세대 이동통신 서비스의 기반 구축을 위한 중요 역할을 수행할 것으로 기대되고 있다. 여러 국내외 기업들은 사물인터넷 기반 구축을 위하여 여러 종류의 LPWAN에 관하여 연구 중에 있으며, 대표적으로 Semtech사의 LoRaWAN 기술이 있다. LoRaWAN은 장거리 저전력 네트워크로 수많은 디바이스, 센서를 관리하기 위함이며, 적게는 수백 개에서 많게는 수천 개에 달하는 디바이스, 센서와 통신이 이루어진다. 본 논문에서는 LoRaWAN 사용 시 자원 낭비를 줄이고 최대한의 성능을 위한 게이트웨이의 최적 노드 용량에 대해 분석하였다.
소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.
디지털기술융합사회에서 문화기술의 중요도가 커지고 있지만, 이에 비해 문화기술의 동향을 정확하게 파악하고 분석하고자 하는 시도가 부족한 실정이다. 특히 문화기술의 경우 국가 차원에서 주도하여 발전해 왔으며, 이에 문화기술을 분석함에 있어 국가적 관점을 견지하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 국가연구과제를 바탕으로 문화기술 동향을 분석하고 향후 문화기술 발전에 대한 시사점을 제공하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구는 국가과학기술정보서비스(NTIS)에서 문화기술 연구과제 데이터를 수집하여 연구내용에 대한 키워드 네트워크를 분석하고, 군집분석을 통해 문화기술 과제를 유형화하고 그 특성을 분석하였다. 분석 결과 문화기술은 정보지식에서 디지털콘텐츠, 문화미디어로 발전하고 최근 머신러닝 기술에 접목하여 활발하게 활용되고 있는 것으로 나타났다. 최근에는 코로나19의 사회적 환경의 변화로 비대면 온라인 콘텐츠에 대한 수요로 AR, VR 등 다양한 문화산업에 대한 연구로 발전하고 있는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 문화기술을 이해하고 그 동향을 분석하여, 문화기술의 혁신 가능성을 확인하기 위한 중요한 단서를 제공하였다.
본 연구는 도심내 정신건강의 녹색치유공간의 사회적 필요성에 기인하여 생활밀착형 정원에 대한 현 시대의 사회적 인식요소 분석을 통해 발전방향을 모색하였다. 연구 방법으로 빅데이터 툴 중 덱스톰을 활용하여 웹정보 데이터를 수집하고, 텍스트마이닝을 진행하여 키워드 분석, 네트워크 분석과 담론분석을 통해 요소의 추출과 관계성을 파악하였다. 분석 결과 첫째, 치유공간과 치유환경은 도시 내부인 생활밀착의 공간 안에 친화적 건강 환경을 구축하고 있었다. 둘째, 생활밀착은 시설뿐 아니라 생활문화와 도시환경을 연동하여 국가와 지방행정, 시민이 참여하는 사업과 활동을 담고 있으며 생활밀착형 정원은 녹색복지와 서비스 프로그램을 통해 내실화되고 있다. 결론으로 정신건강에 유익하고 친근한 생활권의 공익형 정원은 긍정적 자극을 줄 수 있는 치유 환경으로서의 녹색인프라이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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