디지털 패러다임으로 인한 다양한 매체와 기술의 발달은 문화예술산업과 더불어 시대적 인식 변화를 가져오고 있고 뉴미디어(New Media)의 혁신적 영향은 예술을 경험하는 환경에도 변화를 가속화 하였다. 디지털 환경의 변화로 기술과 예술이 융복합되어 출현하게 되었고, 상호작용과 참여를 중심으로 하는 뉴미디어아트는 양방향 커뮤니케이션을 가능케 한다. 국내·외 디지털 패러다임에 관한 사례와 뉴미디어아트의 상호작용에 관한 연구가 지속되고 있으므로 본 연구도 이에 중점을 두고 진행하게 되었다. 본 연구에서는 뉴미디어아트에 있어서 경험요소를 정의하고 이용동기에 미치는 영향에 관하여 검증하고자 하였다. 뉴미디어아트(New Media Art)에 있어서 기존의 경험요소를 이론적 바탕으로 두고 이용동기 요인들을 적용하여 분석한 결과, 경험요소들은 매우 유용한 변수로 적용됨이 검증되었고, 실질적으로 이용동기에 영향을 준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 뉴미디어아트에서 상호작용 특성에 따라 경험자의 이용동기에 관한 경로로 사용된 초기의 연구라는 점을 근간으로 결론 및 의의를 논의하였다.
박물관 문화 콘텐츠의 혁신적 개발은 박물관이 소장품을 이용하여 문화의 전파 기능을 강화하는 중요한 방법이다. 사람들의 소비 수준이 늘어나고 업그레이드화됨에 따라 전통적인 문화 콘텐츠 디자인과 판매 방식은 날로 늘어나는 소비자들의 욕구를 충족시키지 못하고 있다. 본고는 박물관 문화 콘텐츠의 맞춤형 체험 플랫폼 구축을 제안하여 박물관 문화 콘텐츠의 개발을 촉진하고 박물관 문화의 전승과 보호를 도모하려 한다. 본고의 연구방법은 선행연구를 정리하고 분석하여 기존의 플랫폼 모델과 특징을 분석하고 설문지 159부를 배포하여 문화 콘텐츠 소비자들의 욕구를 조사하였다. 마지막으로 사용자 요구에 따른 맞춤형 체험과 현존하는 인터넷 소매 플랫폼과 결합하여 이론적 틀을 만들었으며 선양 고궁박물관을 중심으로 실험을 설계하고 가용성 테스트를 진행했다. 연구결과를 보면 문화 콘텐츠 플랫폼에 대한 사용자의 수요도가 비교적 높았다. 맞품형 플랫폼을 이용한 디자인은 박물관 문화 콘텐츠의 확산과 확대를 촉진하며 사용자의 경험을 최적화하여 박물관의 콘텐츠 개발과 디자인, 소매 등에 새로운 생각을 부여한다. 따라서 본고는 박물관의 문화 콘텐츠 개발은 맞춤형 플랫폼에 따라 소비자들의 특성에 맞춰 소비자들의 서비스 경험을 더욱 향상할 것으로 기대한다.
전기자동차의 주행거리는 리튬이온전지의 에너지 밀도에 의해 결정된다. 리튬이온전지의 에너지 밀도 향상을 위해서는 단위 질량 당 많은 양의 리튬 이온을 저장할 수 있는 고용량 활물질 소재 개발이 필수적이다. 양극 기술의 급속한 발전은 이론적으로 구현 가능한 최대 용량에 근접한 수준의 가역 용량을 활용할 수 있는 수준에 이르렀다. 반면 음극은 90년대에 도입된 흑연을 현재까지도 주요 활물질로 활용하는데 머무르고 있다. 음극의 용량을 증가시키는 방법으로 고용량-장수명 특성을 지닌 실리콘 산화물 활물질을 음극에 첨가하는 방식이 가장 유력하게 검토되고 있다. 그러나 실리콘 산화물의 낮은 초기 쿨롱 효율은 음극 내 실리콘 산화물의 함량을 15% 이내로 제한하여 음극 용량 증가에 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 실리콘 산화물 등 고용량 음극의 초기 효율을 개선할 수 있는 사전리튬화 기술이 점점 많은 주목을 받고 있다. 본 리뷰논문에서는 사전리튬화 기술의 개념 및 효과에 대해 설명하고 현재까지 개발된 사전리튬화 기술을 반응 방식에 따라 분류하여 소개한다. 특히, 리튬화 반응의 균질성이 높고 대량 양산에 강점을 지닌 용액 기반 화학적 사전리튬화 기술의 최신 개발 동향을 집중적으로 소개하였다. 상용화가 가능한 사전리튬화 기술 개발이 가까운 미래의 차세대 리튬이온전지 음극재 시장의 주도권 확보의 핵심 조건이 될 것으로 기대한다.
전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 인해 추천 시스템의 필요성은 점차 강조되고 있으며, 최근에는 추천 성능의 향상을 목적으로 리뷰 텍스트를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 많은 연구들은 리뷰 텍스트의 감성 점수를 활용하여 제안되고 있는데, 감성 점수만을 사용하는 방법론은 리뷰 텍스트에 존재하는 구체적인 선호도 정보의 활용 측면에 한계를 가지며 이는 결과적으로 성능 향상에 제약으로 작용하게 된다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 딥러닝 기반 추천 모델에 온라인 리뷰 내 다양한 언어학적 요소들을 활용하여 고객의 선호도를 정교하게 학습할 수 있는 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 이를 위해 먼저 고객과 상품 간 복잡한 상호작용을 고려할 수 있도록 딥러닝 모델을 통해 상호작용 관계를 비선형으로 학습하였다. 그리고 리뷰 텍스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 언어학적 요소 중 고객의 구매 의사결정에 중요한 영향을 미치는 인지적 요인, 정서적 요인 그리고 언어 스타일 매칭을 사용하였다. 실험은 Amazon.com에서 수집한 온라인 리뷰 데이터를 사용하여 진행하였고, 실험 결과 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 본 연구는 추천 시스템에서 리뷰 텍스트 내 고객 선호도에 대한 정보를 효과적으로 활용하는 방법론을 제안하여 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여하였다.
본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.
지금까지 사회복지조직의 혁신유형은 사회복지조직의 독특한 특성을 제대로 반영하지 못한 채, 영리분야에서 이루어져왔던 분류방식을 무비판적으로 받아들여온 경향이 크다. 이에 본 연구는 사회복지조직에 보다 적합한 혁신유형을 밝혀내고 실제 현장의 각 유형별 혁신수준을 살펴보고자 하였다. 이를 위해서 혁신개념과 접근방법에 대한 검토를 시작으로, 가장 일반적으로 활용되고 있는 영리조직 중심의 혁신유형은 물론 서비스업과 공공부문에서 진행된 바 있는 혁신과 관련된 여러 연구결과들을 검토하였다. 그리고 이를 통해서 사회복지조직에 적용가능한 유형분류를 제안하였다. 이 안을 토대로 조직의 혁신활동에 대해 묻는 15개의 설문항목이 마련되었고, 서울·인천·경기지역의 종합·노인·장애인복지관 316개소 중 116개 기관에 소속된 496명의 종사자로부터 활용가능한 응답지가 수집되었다. 이들의 응답결과는 기관별 평균값으로 전환된 이차 데이터에 대한 요인분석과 타당도 검증 등의 분석을 실시하여 실증되었다. 그 결과, 이론적 검토를 통해 제안된 서비스혁신, 운영관리혁신, 인적자원혁신의 세 가지 유형은 보다 세분되어 서비스혁신, 조직구조혁신, 내부절차·업무효율혁신, 마케팅·내부소통혁신, 외부관계·채용훈련혁신, 보상평가·미션비젼혁신의 여섯 가지 유형으로 정리되었다. 이 중에서 서비스혁신(평균=14.7회)과 마케팅·내부소통혁신(평균=13.3회)이 여타 혁신유형에 비하여 평균값이 높았는데, 이와 같은 내용은 사회복지조직에서 발생되는 혁신활동 양상을 파악하게 해주는 근거가 된다. 그리고 이러한 결과들로부터 사회복지조직의 혁신을 주제로 한 후속 연구의 방향성을 얻을 수 있었다.
사물 인터넷, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등 다양한 정보통신기술이 발전하면서, 정보보호의 대상이 증가하고있다. 정보통신기술의 발전에 비례해서 정보보호의 필요성이 확대되고 있지만, 정보보호 투자에 대한 관심은 저조한 상황이다. 일반적으로 정보보호와 관련된 투자는 효과를 측정하기 어렵기 때문에 적절한 투자가 이루어지지 않고 있으며, 대부분의 조직은 투자 규모를 줄이고 있다. 또한 정보보호 대책의 종류와 특성이 다양하기 때문에 객관적인 비교와 평가가 힘들고, 객관적인 의사결정 방법이 부족한 실정이다. 하지만 조직의 발전을 위해서는 정보보호와 관련된 정책과 의사결정이 필수적이며 적정 수준의 투자와 이에 대한 투자 효과를 측정 할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 게임 이론을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안하고 선형계획법을 이용하여 최적 방어 확률을 도출한다. 2인 게임 모형을 이용하여 정보보호 담당자와 공격자를 게임의 경기자로 구성한 뒤, 정보보호 대책을 정보보호 담당자의 전략으로, 정보보호 위협을 공격자의 전략으로 각각 설정한다. 게임 모형은 경기자의 보수의 합이 0인 제로섬 게임을 가정하고, 여러개의 전략 사이에서 일정한 확률 분포에 따라 전략을 선택하는 혼합 전략 게임의 해를 도출한다. 여러 종류의 위협이 존재하는 현실에서는 한 개의 정보보호 대책만으로 일정 수준 이상의 방어가 힘들기 때문에, 다수의 정보보호 대책을 고려해야한다. 따라서 다수의 정보보호 위협에 따른 정보보호 대책이 배치된 환경에서 정보보호 대책의 방어 비율을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 산출한다. 또한 최적화된 포트폴리오를 이용하여 방어 확률을 최대화하는 게임 값을 도출한다. 마지막으로 정보보호 대책의 실제 성능 데이터를 이용하여 수치 예제를 구성하고, 제안한 게임 모델을 적용하고 평가한다. 본 연구에서 제시한 최적화 모델을 이용하면 조직의 정보보호 담당자는 정보보호 대책의 방어 비율을 고려하여 정보보호 대책의 투자 가중치를 구할 수 있고, 효과적인 투자 포트폴리오를 구성하여 최적의 방어 확률을 도출 할 수 있을 것이다.
스마트폰의 본격적인 보급은 이후 관련 산업 전반에 큰 변화를 가져왔다. 휴대폰 시장은 물론 스마트폰 애플리케이션 시장 역시 급격하게 성장하며 애플리케이션을 개발하는 소규모 개발사들 간의 경쟁이 심화되고 있다. 그러나 경쟁의 심화와 높은 시장진입 비용으로 인해 애플리케이션 개발사들은 사용자 관점에서의 접근을 바탕으로 한 애플리케이션 자체의 품질제고가 필요하다는 주장을 제기하고 있다. 그러나 스마트폰 애플리케이션 사용자 관점에 대한 연구는 아직 초기단계로 다양한 접근에서 이루어지지 못한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 근거이론의 개방형 코딩방법에 따라 국내 포털사이트의 관련 커뮤니티와 블로그를 대상으로 애플리케이션에 대한 리뷰 데이터 수집을 진행하여 사용자들이 애플리케이션 사용시 중요하게 고려하는 지표들을 도출하였다. 아울러 각 지표들이 노출되는 빈도를 계산하여 지표간의 비교분석을 하였다. 연구결과 사용자들은 애플리케이션 사용시 유희성과 통제가능성, 다양성, 사용용이성 등 총 30개의 하위범주에 속하는 지표들을 중요하게 생각하고 있었으며 하위범주들은 5개의 상위 범주로 분류되었다. 상위범주는 감성, 디자인, 기술, 가격, 사회성의 다섯가지로 구성된다. 본 연구의 결과는 애플리케이션 개발사들에게 사용자 니즈를 바탕으로 개발을 할 수 있는 디자인과 개발의 가이드라인을 제시하고 있으며 추후 심화 연구를 통하여 실제 애플리케이션들의 사용성 평가 도구 개발의 근거로 활용할 수 있을 것이다.
우리나라는 최근 세월호 사건 등 안전 불감증으로 인한 많은 사고로 인해 수많은 인명피해를 입었다. 따라서 안전교육이 어느 때 보다 중요한 시기이며 여기에는 '어떤 콘텐츠로 어떻게 교육할 것인가'가 중요한 주제이고 특히 안전교육의 특성상 이론 교육이 아닌 체험 교육이 효과적이다. 그러나 이런 안전교육 프로그램을 접하기란 쉬운 일이 아니며 안전교육의 일환인 응급 처치에 대한 교육은 공공기관을 통해 의무적으로 배우지 않으면 접할 기회가 많지 않아 아직까지도 우리나라의 안전 교육에 대한 프로그램 활성도는 미미한 수준이다. 본 논문은 이런 문제를 인식하고 의료 응급처치 교육을 위해 재미와 몰입을 가미한 효과적인 기능성게임을 제안한다. 이를 위해 응급처치 정보 애플리케이션 20가지 사례를 통해 의료 게임 5개를 분석하고 기능성게임의 지속 사용성을 높이는 5가지 요소를 도출하였다. 5개의 의료게임분석을 통해 1개의 게임을 선택하여 게임 방식을 차용하고, 5가지 요소를 level-up 구조, 반복학습, 보상결과, 경쟁 구조, 정보전달의 형태로 적용하였다. 제안된 의료 교육 기능성 게임은 1) 환자의 역할을 하는 캐릭터가 있어야 하며, 2) 상황을 보여주는 내러티브 흐름에서 3) 사용자가 상황을 판단하고 응급 처치를 하도록 유도해야한다. 또한 4) 보상과 레벨 그리고 단순하게 반복하는 기능이 디자인되어야 하며 5) 커뮤니티로 타인과 정보가 공유될 수 있어야 한다. 향후 본 연구의 결과로 구현된 콘텐츠는 우리나라 의료 응급처치 교육의 대중화에 기여할 것이라 사료된다.
환경훼손 및 주거 과밀지역의 민원을 최소화할 목적으로 도심지 공사에서 쉴드터널공법의 적용이 날로 증대되고 있다. 쉴드터널의 주 구조체인 라이닝 세그멘트는 연속체가 아닌 이음부를 가지는 구조로 되어져 있다. 지금까지 설계실무에서는 라이닝 세그멘트의 구조해석 모델이나 설계하중 및 지반정수의 영향 등에 대한 별다른 검증 평가없이 과거의 국내 외 설계자료를 관행적으로 적용하고 있다. 본 연구에서는 국 내외에서 현재 사용하고 있는 쉴드터널의 세그멘트 해석 및 설계 모델들에 대해 이론해와 수치해의 비교를 통하여 적정성을 평가하였다. 그 결과, 사용의 편이성과 현장조건 의 적용성, 해석결과의 적용성 측면에서 전주면빔이음스프링 모델(1R-S0)을 제안하였다. 그리고, 제안된 모델을 이용하여 이음부 강성과 지반강성, 이음부 분할 분포 및 분할 개수 등에 대한 매개변수 해석을 수행하였다. 그 결과, 이음부를 갖는 라이닝 세그멘트에 발생하는 휨모멘트는 일정한 크기 이상의 지반강성에서 이음부가 없는 연속체의 라이닝 세그멘트에 발생하는 휨모멘트의 크기에 일정한 비율로 수렴함을 알 수 있었다. 또한, 이음부의 강성이 작을수록 측벽부에 비하여 천정부와 바닥부의 휨모멘트가, 수평변위에 비하여 수직변위가 이음부 분할 분포에 따라 큰 영향을 받는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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