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디지털 사이니지의 특성에 따른 영상콘텐츠의 변화 -버스와 지하철 내 디지털 사이니지를 중심으로 (Expression of image contents based on property of digital signage - Focuses on the Digital Signage in Public Transport)

  • 공수경
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.783-793
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    • 2015
  • 기존의 사인, 표지판, 게시판의 디지털화로 나타난 형태를 우리는 디지털 사이니지라고 한다. 디지털 사이니지가 기존의 사인과 가장 다른 점은 기존의 사인은 콘텐츠 변경에 있어 한 번 설치되고 내용이 바뀔 때마다 제거, 다시 설치되는 물리적인 과정을 거쳤다면, 디지털 사이니지는 한번의 설치로 다양한 콘텐츠를 유연하게 출력할 수 있다는 점이다. 그리고 디자인과 움직임이 화려한 멀티미디어 콘텐츠를 담을 수 있게 되었다. 이렇듯 디지털 사이니지는 단순히 미디어의 기능 및 기술적 차원의 변화만이 아니라 콘텐츠의 변화, 표현 양식의 변화, 수용 방식의 변화 그리고 사회적, 정서적 변화를 가져왔다고 할 수 있다. 기존 사인에서 디지털 사이니지로 전환하려는 시대적 필연성에 맞춰 이를 위하여 본격적인 연구와 분석이 필요하다. 디지털 사이니지는 시간과 장소에 영향을 많이 받는 매체로, 장소와 시간에 맞는 맞춤형 콘텐츠의 제공해야만 그 역할을 잘 활용할 수 있다. 본 논문에서는 버스와 지하철 내의 디지털 사이니지의 콘텐츠로 범위를 정하였다. 대중교통이라고 하는 특성을 파악하고 시간과 장소가 함께 기획된 콘텐츠가 필요하다. 이러한 디지털 사이니지에 맞는 전용 콘텐츠의 개발은 장소, 시간과의 조화를 이루고, 수용자에게는 다양한 경험을 제공하고 소통이 가능한 차별화된 디지털 사이니지만의 영역이 발전하게 될 것이며, 나아가 새로운 미디어로써 재미와 아트가 접목된 스마트한 사이니지로의 발전을 기대해 볼 수 있다.

명태 Gadus chalcogrammus 피부계의 미세해부학적 구조 (Microscopical Anatomy of Integumentary System of the Walleye Pollock Gadus chalcogrammus (Teleostei: Gadidae))

  • 김현진;신소령;김재원;이정식
    • 한국해양생명과학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.160-165
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    • 2023
  • 본 연구는 생리적, 환경적 변화에 따른 명태 Gadus chalcogrammus 피부계의 변화 연구를 위한 기초 연구로서 피부계의 구조, 구성 세포 종류 및 조직화학적 특징을 기재하였다. 측선은 전반부가 완만한 곡선형이었으며, 중반부터 후반부까지는 직선으로 나타났다. 피부는 상피층과 진피층으로 구성되며, 상피층은 다층으로 상피세포, 점액세포, 곤봉세포로 이루어져 있다. 상피세포는 표면층의 편평형 세포, 중간층의 입방형 세포, 기저층의 원주형 세포로 구성된다. 상피층의 두께는 122.9 ㎛, 체장에 대한 상피층의 두께 비율은 0.03%였다. 단세포선인 점액세포와 곤봉세포는 주로 상피층의 표면층과 중간층에 분포하며, 점액세포는 산성 당단백질의 점액물질을 함유하고 있었다. 상피층에서 점액세포와 곤봉세포의 분포비율은 각각 21.3 (± 7.0.)%와 4.0 (± 1.0)%였다. 진피층은 치밀결합조직으로 주로 콜라겐 섬유로 구성되며, 섬유세포, 혈관, 색소포, 비늘이 관찰되었다.

댓글 분석을 통한 19대 한국 대선 후보 이슈 파악 및 득표율 예측 (Issue tracking and voting rate prediction for 19th Korean president election candidates)

  • 서대호;김지호;김창기
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.199-219
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    • 2018
  • 인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.