여행 마케팅 분야에서 브이로그와 같은 동영상 기반 소셜미디어 컨텐츠의 중요성이 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 시청자 반응 및 참여 행동을 향상시키는 콘텐츠 특징에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구는 유튜브 여행 콘텐츠의 나타난 감정이 시청자 참여 행동, 특히 "좋아요"와 "댓글" 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 본 논문에서는 방문자 수가 높은 세계 8개 관광도시에 관한 여행 관련 유튜브 동영상 4,619개의 나래이션을 머신러닝으로 추출하여 텍스트화 한 후 음이항 회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과 긍정 감정 및 부정의 감정 모두 "좋아요" 수에 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 동영상에서 나타난 긍정적인 감정과 부정적인 감정이 각각 높을수록 더 많은 시청자들이 "좋아요"를 클릭하는 것으로 나타났다. 댓글 수에 측면에서는 부정적인 감정만 유의한 영향을 보인 반면 긍정적인 감정은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 경험재인 여행 상품의 고유한 특성을 고려할 때 유튜브에서 시청자 참여를 높이고자 하는 마케터들에게 어떠한 동영상 특징이 "좋아요"와 댓글등의 참여 행동을 유도할 수 있는지를 이해하고 전략 수립에 도움을 준다는 면에서 시사하는 바가 크다. 또한 소셜 미디어, 특히 유튜브의 맥락에서 시청자 참여도에 미치는 감정의 영향력을 검증하였다. 향후에는 감정에 대한 긍정-부정의 분류를 넘어 특정 감정이 참여도에 미치는 영향에 대한 고찰을 통해 소셜 미디어 동영상에 나타난 감정의 역할에 대한 이해를 깊이 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.
관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.
본 연구에서는 실생활과 밀접한 학문인 의생활 분야에서의 환경보호에 대한 동기를 이끌어내기 위해 온라인 환경에서 성인 학습자 중심으로 버려진 우산의 천을 업사이클링하여 드링크백을 제작하는 온라인 실습 수업안을 체계적으로 개발함으로써 환경의식을 개선하고자 하였다. 본 연구는 교수학습개발 모형인 ADDIE 모형에 따라 진행되었다. 분석 단계에서 선행연구 결과를 바탕으로 교수설계 방향을 설정하였다. 설계 단계에서 구체적으로 온라인 환경에서의 실습 수업 운영을 계획하고 교육 대상자 수와 교육 내용, 교육 시간을 정하였다. 개발 단계에서 제작된 수업자료는 온라인 실습수업에 용이하도록 구성된 키트, 환경오염에 대한 경각심을 자극하는 이미지와 업사이클링에 대한 의미를 담은 이론 자료, 제작 과정을 담은 동영상, 사진 등을 PPT 자료로 정리하였으며, 교육에 대한 사후 평가 및 피드백을 위한 수업 만족도와 환경의식 관련 설문지로 구성하였다. 적용 단계는 총 두 번의 수업을 실행하였으며, 각 18명씩 총 36명의 학습자가 참여하였다. 첫 번째 수업의 피드백을 반영하여 3개월 후 두번째 수업을 실행하였다. 평가단계에서 1차 수업 학습자들이 수업 만족도와 관련한 반응에 따라 수업 설계와 자료를 보완한 결과, 2차 수업 학습자들로부터는 원활한 소통과 자유로운 자료 공유가 만족스럽다는 긍정적인 평가를 받았다. 환경의식 및 태도 관련 설문에서 두 실행에서 모두 문항의 총 평균이 4.27로 전반적으로 긍정적인 평가를 확인할 수 있었으며, 개방형 질문에서 업사이클링의 가치를 깨닫고 환경의식이 개선되었다는 평가를 받았다.
본 연구는 전세로 거주 중인 청년(19-34세) 부부가구의 거주환경과 주거비를 네 지역으로 구분하여 비교하고 그 영향 변인을 분석한다. 2020년 주거실태조사를 횡단면 분석한 결과, 청년 부부가구는 31-32살의 대졸 이상 임금근로자인 남성 가구주가 있는 혼인 2-3년차 내외의 신혼부부였다. 맞벌이 비율이 높은 수도권 중 서울에서 무자녀의 맞벌이 2인 가구, 비수도권에서 유자녀의 외벌이 3인 가구가 두드러졌다. 수도권 가구의 자산, 전세 보증금, 부채, 소득이 비수도권보다 더 컸고, 특히 가장 큰 서울과 가장 적은 비수도권 지역 간의 격차는 더욱 벌어졌다. 또한 전체적으로 60m2 이상의 침실 3개를 갖춘 아파트에 1년 이상 거주 중이었고 최저주거기준을 충족하는 주택에 주거복지서비스 중 전세자금대출을 주로 이용 중이었다. 주택 및 전체적인 주거환경의 만족도는 특·광역시와 서울 가구에서 높은 편이었으나, 경인 가구는 모두 불만족하였고 비특·광역시 가구의 전체적인 주거환경 만족도가 가장 낮았다. 이처럼 연령, 혼인상태, 주택점유형태의 동질성에도 불구하고 지역 주택시장과 복수 소득원 여부는 가계재무 구조와 거주 질의 지역 간 차이를 키웠고, 이러한 격차는 가족 및 주거생활주기와 생애주기를 이행하는 과정에서 자산시장의 변동성으로 심화되리라 예상된다. 한편, 주택 및 전체적인 주거환경 만족도의 공통된 영향 변수는 (경인의 전체적인 주거환경 만족도를 제외하고) 근린환경 만족도였고, 주거비의 결정 변인은 지역별로 달라 서울의 주택규모, 경인의 생활편의시설 만족도, 비특·광역시의 여성 가구주 가구로 혼재된 영향력을 나타났다. 따라서 이들 주거 수준의 지역간 차이가 장기적으로 주거불균등, 나아가 지역 불균형으로 발전될 개연성이 크므로 이를 완화시킬 선제적인 대책마련이 요구된다.
최근 전자소자는 플렉서블 기판상에 제작된 스마트폰이 출시되었으며, 스트레처블 한 전자소자의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실리콘 기반의 스트레처블한 소재를 만들어 이것을 기판으로 사용하여 산화물을 이용한 광센서 소자를 구현하여 평가하고자 한다. 이를 위해, 실리콘 기반의 용액성 고무를 이용하여 상온에서 잘 늘어나는 기판을 만들어 소재의 350% 연신율을 확인하였으며, 반사도, 투과도, 흡수도와 같은 광특성을 측정하였다. 다음으로 이러한 소재는 표면이 소수성을 나타내기 때문에 표면 세정 및 친수성으로 변화시키기 위하여 산소 기반의 플라즈마 표면 처리를 진행하였으며, 진공장비로 AZO(Aluminium Zinc Oxide) 기반의 산화막을 증착한 후 면봉을 이용하거나 메탈 마스트로 Ag 전극을 형성시켜 광센서를 완성하였다. 제작된 광전자소자는 빛을 조사했을 때와 하지 않았을 때의 전압에 따른 전류 변화를 분석하여 광에 의하여 생성된 캐리어들에 의한 광전류를 관찰하였으며, 벤딩 장비를 이용하여 폴딩에 따른 광센서소자 영향성을 추가 테스트하였다. 벤딩 테스트 전과 빛에 의해 생성되는 전류값 변화를 추가로 분석하였다. 향후 스트레처블 기판위에 늘어나는 반도체 물질 및 전극을 형성하여 폴딩(벤딩) 및 늘어나는 광소자를 집중적으로 연구할 계획이다.
오늘날 현대 패션 산업은 4차 산업혁명과 함께 AR(Augmented Reality), VR(Virtual Reality), 메타버스(Metaverse) 등의 신기술을 활용한 디지털 패션 산업이 점차로 확대되고 있다. 이에 따라 패션디자인 교육 분야에서도 VR 기술을 활용한 새로운 형태의 패션일러스트레이션이 하나의 새로운 표현 방법으로 관심을 끌고 있다. 최근 들어 패션디자인전공대학 교육 현장에서는 아이패드와 같은 디지털 도구의 활용이 점차로 증가하고 있으며 패션일러스트레이션 작업 과정에서 새로운 디지털 도구에 대한 학생들의 흥미도 지속해서 높아지고 있다. 따라서 본 연구는 패션 산업에서 상용화와 대중화가 되고 있는 VR 기술을 활용한 패션일러스트레이션을 구현해보고, 아이패드로 완성한 패션일러스트레이션과 비교하여 그 차별화되는 특징을 분석함으로써 새로운 표현 도구로서 VR 기술의 패션일러스트레이션에 활용 가능성 및 제한점을 살펴보았다. 본 연구를 통하여 VR은 패션디자인의 입체적 측면에서의 구상과 전체적인 연결성을 표현하기 위한 패션일러스트레이션에는 긍정적인 도움이 되는 것으로 나타났으며 아이패드는 구체적이고 섬세한 패션일러스트레이션 표현에 적합한 것으로 나타났다. 본 연구 결과가 학생들의 흥미와 성취도를 높일 수 있는 패션일러스트레이션 교육에 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 휴·폐광산 채굴 공동을 다른 목적으로 사용코자 할 경우, 특히 갱도 내에서 발생하는 반복 교통 진동이 채굴 공동의 장기적인 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 대상 광산은 주방식 채광법이 적용된 지하 석회석 광산이며, 해당 광산이 물류 창고로 활용되는 상황을 가정하여 동적 수치해석을 수행하였다. 특히 해당 광산에서 광산차량의 운행으로 실제 발생하는 교통진동을 직접 측정하여 이를 진동파형 형태로 동적수치해석용 입력자료로 반영하였다. 20,000회의 교통 진동이 반복된 상황을 고려한 동적수치해석 이후, 채굴 공동은 안정적인 것으로 분석되었지만, 해석 단면 전체에 걸쳐 최대주응력의 증가와 탄소성 거동 영역의 추가 발생이 확인되었다. 또한 채굴 공동 벽면의 변위와 체적 변형률, 최대주응력의 변화 양상에서 반복 교통 진동이 지속될 경우, 공동 주변의 응력 변화로 인해 공동의 불안정성이 증대될 수 있음을 확인하였다. 채굴 공동에 작용하는 교통 진동의 영향을 분석한 국내 연구 사례가 부족한 상황에서 본 연구는 국내 휴·폐광산 활용을 위한 기초연구자료로 활용될 것을 기대한다.
수많은 함정용 채프들은 폭발에 의해 확산되어 채프운을 형성하며, 채프운은 허위 레이더 반사 단면적을 생성하여 적의 레이더를 기만한다. 본 논문에서는 전산유체역학-이산요소법 단방향 연동 기법을 기반으로 공기 중에 분포하는 함정용 채프운의 시공간 분포를 해석하는 수치적 프레임워크를 구축하고 바람의 방향과 속도, 채프 카트리지의 초기 각도와 폭발 압력이 채프운 분포에 미치는 영향을 분석하였다. 채프운의 확산은 폭발에 의한 방사형 확산, 난류와 충돌에 의한 전 방향 확산, 낙하 속도 차이에 의한 중력 방향 확산과 같이 세 단계로 구분되는 것을 확인하였다. 바람은 채프운의 평균 위치를 이동시켰으며, 항력에 의한 확산 효과는 나타나지 않았다. 카트리지 초기 각도에 따라 폭발에 의한 방사형 확산 방향이 달라졌으며, 각도가 지면과 수직에 가까울수록 더 넓게 확산되었다. 폭발 압력이 증가할수록 채프운은 더 넓게 확산되었으나 중력 방향으로는 분포 차이가 작았다.
우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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