사회적, 문화적 배경이 유사한 한국과 일본에서 선호하는 유튜브 콘텐츠의 특징과 성향에 대한 기초 데이터를 제공하며, 인기 콘텐츠 제작을 위한 힌트를 얻고자 양국의 인기 상위 250개의 유튜브 채널 콘텐츠를 조사, 분류하고 사회통계학적 접근 방법을 활용하여 유튜브 채널 운영 주체의 유형, 콘텐츠 채널의 분야별 분포, 한일 양국의 개인 유튜브 가입경과일과의 연관성에 대해 알아보았다. 그 결과, 한국은 방송사와 연예 기획사 등이 K-pop, 드라마, 예능 등의 한류 콘텐츠의 확산을 위한 글로벌 마케팅을 목적으로 한 홍보 영상을 제작, 채널 개설, 운영하는데 반해, 일본은 도구나 물건, 행동과 관련된 실험, 토크쇼, 일상 등을 소재로 하는 개인 유튜브 채널의 운영이 많고 분야별 다양성 및 독창성이 인정된다. 이는 일본 개인 크리에이터들이 이른 시기부터 니코니코동화(ニコニコ動画)와 같은 콘텐츠 운영 활동을 통해 콘텐츠의 독창성과 다양성을 기르기 위한 시간 확보가 가능했기 때문이다. 향후, 유튜브 영향력의 증대를 고려하여 개인 크리에이터들은 콘텐츠 소비자의 특성을 파악하여 감정적, 지식적, 경제적 가치에 기반한 다양한 시도를 해야 하며, 사회적으로는 1인 미디어 제작과 운영의 활성화를 위한 교육과 홍보 그리고 경제적 지원책이 필요하다.
정보의 생명주기가 비교적 짧은 과학기술정보를 무료 또는 유료로 제공하는 정보서비스기관들에게는 그 어느 때보다도 빠르게 변하는 이용자니즈와 행태를 반영하고 최신기술을 접목시켜야 하는 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 과학기술정보 이용자들의 국내 및 국외 과학기술정보사이트들에 대한 일반적인 인지도와 과학기술정보 속성 별 중요도를 비교 분석하여 각 시스템 별 개선점을 도출하는 데에 있다. 과학기술정보 이용자, 총 816명이 온라인 설문조사에 참여하였으며, 수집한 데이터는 IPA(Importance Performance Analysis) 기법을 포함한 정량적 방법으로 분석하였다. 중요도는 회귀분석을 통해 산출된 임팩트 수치로 평가하였다. 데이터 분석 결과, 과학기술정보사이트에 대한 이용자들의 일반적 인지도는 국가과학기술정보서비스가 비교적 높게 나타났으며, 이와 함께 Google Scholar, Science Direct 등이 높게 나타났다. Google Scholar는 개선영역보다는 많은 강점을 갖춘 것으로 나타났다. 사용자가 선호하는 시스템에 대한 보다 나은 이해는 기존 시스템의 부족한 부분을 개선하는 데 좋은 원동력이 된다. 과학기술정보서비스시스템의 정보검색의 강화 즉, 검색속도 및 기능을 향상시킬 필요가 있으며 편의성 및 사용성을 높인 이용자인터페이스 또한 개선이 요구된다.
고차원 유전체 자료를 사용하는 유전체 연관 분석에서는 벌점 우도함수 기반의 회귀계수 규제화 방법이 질병 및 표현형질에 영향을 주는 유전자를 발견하는데 많이 이용된다. 특히, 네트워크 기반의 규제화 방법은 유전체 연관성 연구에서의 유전체 경로나 신호 전달 경로와 같은 생물학적 네트워크 정보를 사용할 수 있으므로, Lasso나 Elastic-net과 같은 다른 규제화 방법들과 비교했을 경우 네트워크 기반의 규제화 방법이 보다 더 정확하게 관련 유전자들을 찾아낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 네트워크 기반의 규제화 방법은 그룹 구조를 갖고 있는 고차원 유전체 자료에는 적용시킬 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 실제 SNP 데이터와 DNA 메틸화 데이터처럼 대다수의 고차원 유전체 자료는 그룹 구조를 가지고 있으므로 본 논문에서는 이러한 그룹 구조를 가지고 있는 고차원 유전체 자료를 분석하고자 네트워크 기반의 규제화 방법에 주성분 분석(principal component analysis; PCA)과 부분 최소 자승법(partial least square; PLS)과 같은 차원 축소 방법을 결합시키는 새로운 분석 방법을 제안하고자 한다. 새롭게 제안한 분석 방법은 몇 가지의 모의실험을 통해 변수 선택의 우수성을 입증하였으며, 또한 152명의 정상인들과 123명의 난소암 환자들로 구성된 고차원 DNA 메틸화 자료 분석에도 사용하였다. DNA 메틸화 자료는 대략 20,000여개의 CpG sites가 12,770개의 유전자에 포함되어 있는 그룹 구조를 가지고 있으며 Illumina Innium uman Methylation27 BeadChip으로부터 생성되었다. 분석 결과 우리는 실제로 암에 연관된 몇 가지의 유전자를 발견할 수 있었다.
과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.
GEM(Globally Executable MHP) 기반의 MHP(Multimedia Home Platform), OCAP(OpenCable Application Platform), ACAP(Advanced Common Application Platform) 등은 현재 디지털 방송의 대표적인 미들웨어이다. 이러한 미들웨어에 사용된 MPEG-2와 DSM-CC(Digital Storage Media-Command and Control) 프로토콜 표준은 많은 부분이 유사하다는 특징을 가지고 있지만 각 DTV 미들웨어가 필요로 하는 정보와 데이터 구조가 조금씩 차이가 있다. 이는 결과적으로 미들웨어간의 비호환성을 야기한다. 본 논문에서는 다양한 미들웨어 표준을 모두 지원할 수 있는 통합 DTV 미들웨어를 개발하기 위한 노력의 일환으로써, 재구성이 가능한 범용 DSM-CC 아키텍처를 제안한다. 첫째, 모든 GEM 기반의 미들웨어가 공통적으로 필요로 하는 DSM-CC 컴포넌트를 정의하였다. 둘째, 각 미들웨어가 필요로 하는 정보와 데이터 구조를 XML 형태로 정의하여 별도의 수정 없이 정적, 혹은 동적으로 특정 미들웨어에 맞추어 적용할 수 있도록 하였다. 또한, 셋탑박스의 전체적인 성능과 연관성이 높은 어플리케이션 응답시간과 DSM-CC 모듈의 사용빈도를 향상시키기 위해 사용자의 선호도를 고려한 캐시 관리 전략을 제안하고, 제안된 캐시 관리 전략이 응답시간을 줄이는데 효과적임을 실험을 통해서 확인하였다.
최근 운행경로와 소통상태 등을 제공하는 교통정보의 이용자 활용빈도가 높아지고 있다. 특히, 교통정보 제공 매체 중 편의성이 가장 좋은 인터넷 포탈사이트의 이용자 선호도가 가장 높은 것으로 조사되었다. 하지만, 포탈사이트 교통정보콘텐츠는 민간(포탈업체)에서 자체적으로 정보를 수집 제공하고 있어 공공에서 제공하는 콘텐츠에 비해서 신뢰성 등에 관한 검증 체계가 부재한 실정이다. 본 연구의 목적은 포탈사이트에서 제공하는 정보의 실제 정확도와 이용자가 느끼는 정확도를 알아보는 것이다. 이에 본 연구에서는 포탈사이트를 중심으로 현장 데이터를 통하여 정확도를 검증해보고, 설문조사를 통하여 이용자의 콘텐츠 이용실태와 이용자가 느끼는 교통정보콘텐츠의 정확도를 알아보았다. 또한, 교통정보콘텐츠에 대한 이용자의 기대치와 만족도를 조사하고, IPA기법을 적용하여 개선을 요구하는 콘텐츠를 선정하였다. 이동식 DSRC(Dedicated Short Range Communication)검지장비를 활용한 현장데이터 정확도 검증결과, 오차율은 14~32%로 조사되었으며 경우에 따라 아주 높은 오차율을 보이기도 하였다. 또한 설문에 응한 전체 응답자 중 28.3%가 포탈사이트의 정보를 가장 선호한다고 답변했으며, 포탈 교통정보 콘텐츠의 정확도에 대해서는 50.8%가 부정확하다는 답변하였다. 가장 부정확한 정보 콘텐츠는 '실시간 소통현황'을 지목하였으며, IPA기법을 적용한 결과에서도 '실시간 소통현황' 정보의 집중적인 개선노력이 필요한 것으로 분석되었다.
이 연구에서는 기혼자의 연애를 소재로 하는 최근 드라마에 대한 빅데이터 분석을 수행하여 현대인의 연애관의 변화에 대해 살펴보았다. 정 반대의 서사적 지향을 지닌 드라마 두 편을 선정하여 각각 드라마 종영 후부터 1개월 기간에 대한 시청자들의 공감도를 텍스트 마이닝과 감성 분석 기법을 사용하여 분석하였는데, 그 결과 현대 한국 사회에서 기혼자의 연애에 대한 생각이 변화하고 있다는 결론을 얻었다. 특히 가정의 의미 변화가 확인되는데, 가정은 '남편과 아내라는 사회적 역할을 수행하는 곳'이 아니라, '진정한 교감과 위안을 나눌 수 있고 개인이 행복해야 하는 곳'으로 그 의미가 변화했다고 볼 수 있다. 개인이 행복하지 않다면, 가정을 깨뜨리는 일도 필요하다는 결론이 가능한 것이다. 이런 맥락에서 현대의 이혼율과 이에 대한 문제도 고구되어야 할 것으로 보인다. 그러나 구글 트렌드 검색을 통하여 살핀 결과, 현대 한국 사회에서는 여전히 연애보다 결혼에 대한 관심도가 훨씬 높음을 알 수 있었다. 현대 한국사회에서 아직까지는 '연애를 위한 연애' 곧 '결혼을 목표로 하지 않은 연애'를 선호하고 있지 않음을 뜻한다. 결혼에 비해 연애에 대해 관심이 적은 것이라기보다, 진정한 사랑을 전제로 결혼이 이루어져야한다는 인식이 반영된 결과로 해석할 수 있다. 이와 같은 연구는 소셜미디어를 통한 트렌드 변화 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 앞으로의 조경계획 및 디자인을 개선하기 위해 서안명성곽공원의 시각적 선호 이미지 요인과 성곽과 해자의 조화 정도를 파악하여 중국 도시공원 및 역사공원 설계 시 기초자료를 제시하는 것이 목적이다. 이 연구는 문헌 조사와 현장 조사를 통해 이루어졌다. 문헌조사는 서안명성곽 및 명성곽공원의 관련 자료들을 수집하였으며, 현장 조사는 현장관찰과 서안명성곽공원 이용에 관한 설문 조사를 통해 이루어졌다. 설문을 통해 얻어진 데이터는 사회 과학 통계 분석 프로그램(SPSS17.0 for Windows)을 이용하여 분석하였다. 설문을 통해 얻어진 데이터를 주성분 요인분석을 실시하여 3가지 요인이 추출됐다. 추출된 3가지 요인인 환경인자, 편리인자, 문화심미인자의 변수에 대해서 다중회귀분석을 실시하였다. 전체 만족도에 가장 큰 영향을 준 요인은 환경인자로 나타났다. 14가지 조경요소 중에 포장, 원림건축, 입구공간 등 3개 요소가 성곽과 조화정도에 큰 영향을 주고 있었고, 휴식공간, 수경, 포장 등 3개 요소가 해자와 조화정도에게 큰 영향을 주고 있으므로 나타났다.
본 논문에서는 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서 유입될 수 있는 동적인 음향에너지 이외에 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인함으로써 외부 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위한 한 가지 방법이 제시된다. 우선, 연속적인 영상이 PC용 영상카메라를 통하여 획득되고 그 입술움직임 여부가 식별된다. 다음으로, 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세서와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서 공유메모리에 저장되어진 데이터를 확인함으로써 화자의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부가 입증된다. 최종적으로, 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 영상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력에 이르기까지 연동처리가 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 영상카메라에 대면치 않고 발성하면 연동처리시스템이 그 음성인식 결과를 출력치 못함을 확인하였다. 또한, 오프라인하의 입술움직임 초기 특정값 및 템플릿 초기영상을 온라인하에서 추출된 입술움직임 초기특정값 및 템플릿 영상으로 대체함으로써 입술움직임 영상 추적의 변별력을 향상시켰다. 입술움직임 영상 추적과정을 시각적으로 확인하고 실시간으로 관련된 패러미터를 해석하기 위해 영상처리 테스트베드를 구축하였다, 음성과 영상처리 시스템의 연동결과 다양한 조명환경 하에서도 약 99.3%의 연동율을 나타냈다.
지진, 쓰나미 등에 의해 지상에서 생성된 에너지는 대기를 통해 전파되어 전리층 전자밀도를 교란시키므로, 위성신호의 전리층 지연을 이용하면 충격파에 의한 교란을 관측할 수 있다. 전리층의 전자밀도는 지상의 교란원인 이외에도 태양활동, 위도, 계절, 지방시 등 다양한 요인들에 의해 영향을 받는데, 지진 및 쓰나미와 같은 이상상황을 구분하기 위해서는 정상상황에서의 전리층 경향분석이 필요하다. 또한 전리층 교란은 지상의 교란원인으로부터 거리가 멀어질수록 크기가 감소하므로, 원거리 전리층 교란을 효과적으로 검출하기 위한 적절한 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 정상상황에서의 전리층 경향분석을 위해 ionosphere exchange(IONEX) 데이터를 이용하여 태양극대기 및 극소기, 위도, 계절 등에 의한 전리층 경향을 분석해보았다. 분석한 정상상황 전리층을 바탕으로 경향성이 제거된 감시값을 설정하고, 전리층 교란의 지속성을 이용한 원거리 교란검출 기법을 설계해 이에 대한 오경보율을 분석하였다. 결과적으로 전리층 지연의 2차 미분 값이 감시값으로 선정되었으며, 오경보율은 1.4e-6수준으로 나타났다. 설계한 기법을 2011 도호쿠 대지진 발생 시 수집된 데이터에 적용하여 교란 검출을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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