한류의 부상은 한국 미디어 엔터테인먼트 산업의 경이적인 성공에 대한 수많은 역사적/문화적 학술 연구가 쏟아져 나오는 결과를 가져왔다. 그 중 대부분이 텔레비전 드라마 또는 대중음악에 대한 내용으로, 단편 영화에 가까운 매체로서 복합장르적 특성을 지닌 뮤직 비디오는 인기 한류 컨텐츠의 원형이자 선구적 형태라 할 요소가 다분함에도 불구하고 큰 주목을 받지 못하고 있는 실정이다. 사회적/정치적/경제적인 급변기였던 1990년대 초-중기, 한국 엔터테인먼트 미디어 산업은 이전에 비해 다양해진 젊은 세대의 관심 분야와 라이프스타일, 그리고 유동적인 생활 패턴을 반영해 정적인 시청 문화에 얽매이지 않는 새로운 컨텐츠를 필요로 했다. 한편, 케이블 텔레비전과 고속 인터넷 서비스가 보편화되면서 소비자들의 시간적 여유가 늘어나고 기반 설비에 대한 접근성 또한 높아지는 추세였다. 이와 같은 소비 인구의 규모, 범위, 연결성, 유동성 등의 변화에 대응하기 위해 등장한 것이 당시의 인기 장르였던 트렌디 드라마와 발라드 음악의 장점을 융합한 복합장르-매체인 블록버스터 뮤직 비디오였다. 본 논문은 90년대 당시의 사회적 유동성이 새로운 형태의 컨텐츠 창출과 한국 미디어 문화의 개념, 형태, 그리고 소비 양식에 어떠한 영향을 미쳤는지 고찰하고 블록버스터 뮤직 비디오를 한류 매체/장르의 원형으로 규정함으로써 문화연구적 관점에서 한류 연구의 다양화에 기여하고자 한다.
줄넘기 운동은 간단하면서도 매우 효과적인 운동 효과를 갖고 있지만, 높은 강도의 단조로운 운동 패턴으로 인해 지속적으로 운동을 시행하기 어려운 단점이 있다. 한편 줄넘기를 할 때 수반되는 운동에너지로부터 전기에너지를 생성하는 자가발전이 가능하며, 이전 연구에서 자가발전이 가능한 에너지 자립형 줄넘기로써 그 가능성을 확인한 바 있다. 본 연구에서는 에너지 자립형 줄넘기의 내부에 자체 생산된 전력으로 구동되는 초소형 임베디드 시스템을 내장하여, 줄넘기 운동 중의 가속도를 측정하고 스마트폰으로 무선 전송하도록 하였다. 스마트폰에서는 전용 앱을 통해 전송받은 가속도 데이터로부터 사용자의 점프를 감지하여 음악 줄넘기를 접목한 게임 콘텐츠와 실시간 연동할 수 있도록 하였다. 개발된 스마트 줄넘기 프로토타입은 사용자 테스트를 통해 줄넘기 운동의 지속적인 동기부여 방법으로써 유용함을 확인 할 수 있었으며, 축적된 운동 데이터를 기반으로 사용자에게 체계적인 피드백을 제공함으로써 줄넘기 운동의 효과를 보다 높일 수 있을 것으로 기대한다. 아울러 건전지 교체가 불필요한 에너지 자립 특성은 비용 절감과 더불어 사용성과 지속가능성 향상에도 크게 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 시각장애인의 감성적 특성을 밝혀 향후 웹 접근성 지침에 반영하기 위해 진행된 기초연구로, 통일한 청각적 자극에 대한 시각장애인과 일반인의 감성 반응을 비교하고 그 차이점을 알아보고자 진행되었다. 이러한 목적을 위하여 본 연구에서는 음악(Representation Sound)과 음향효과(Abstraction Sound)를 이용한 15개의 청각 자극과 긍정 및 부정 감성어휘를 이용한 11개의 감성평가 척도를 선정하여 웹 설문 시스템을 제작하였으며, 이를 활용하여 31명의 시각장애인과 53명의 일반인을 대상으로 준비된 청각 자극에 대한 감성 반응을 측정하였다. 예외적인 경우가 있기는 하지만 설문의 결과는 대부분의 경우에서 두 집단 간의 감성반응패턴이 일치하는 것으로 나타나, 장애인의 감성욕구가 일반인과 크게 다르지 않음을 보여주고 있다. 이러한 결과는 디자인에서 사용자의 감성을 중요시 하는 것과 마찬가지로 웹 접근성에 대한 연구에서 장애인의 감성적 욕구가 중요시 되어야 함을 보여주고 있는 것이다.
웹의 출현이후 웹은 우리 일상의 정보검색 및 오프라인에서 이루어졌던 많은 영역들을 잠식해 가며 우리의 일상으로 다가왔다. 텍스트 기반의 검색에서 시작된 웹은 미디어의 발달에 따라 이미지${\cdot}$음악${\cdot}$영화 등의 멀티미디어 컨텐츠가 웹상에 범람하면서 기존의 텍스트 위주의 패턴매칭 검색방법이 아닌 해당 미디어에 최적화된 검색방법을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 멀티미디어 자원에 대한 정보(메타데이터)를 RDF로 변환한 후 실제 멀티미디어 자원과 RDF로 변환된 해당 메타데이터를 각각의 서버에 분리${\cdot}$관리하여 그 자원들이 효율적으로 시맨틱 웹상에서 공유될 수 있도록 하는 모델을 제시하고 구현하였다. 제안된 모델은 모든 멀티미디어 자원에 적용될 수 있지만 설명과 구현의 편의를 위하여 디지털 사진을 예로 적용하였다.
본 연구는 이전에 연구된 적이 없는 경연 네트워크를 대상으로 경연 네트워크의 개념을 정의하고, 경연자의 중심성과 승률의 관계를 탐색적으로 분석하였다. TV 음악 경연 프로그램인 '불후의 명곡'을 대상으로, 총 386명의 경연자가 펼친 1,307회의 경연 결과를 수집하여 경연 네트워크를 구성하였다. 경연자의 중심성과 승률을 산출하여 그들의 관계를 상관분석, 회귀분석, 시각화 등의 방법을 사용하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 경연 네트워크는 멱함수 법칙을 따르는 척도 없는 네트워크이다. 둘째, 경연수와 다른 경연자들과의 친밀도 사이에는 로그함수 관계가 존재한다. 셋째, 경연수가 20회 이상인 경연자의 승률은 대략 60%로 수렴한다. 마지막으로, 경연수가 20회 미만인 경연자의 승률은 대진 운에 23% 정도의 영향을 받는다. 본 연구의 학문적 의의는 경연 네트워크를 최초로 정의하고 탐색함으로써 소셜 네트워크 연구의 새로운 분야를 개척하였다는 점이며, 실행적 의의는 중심성과 승률의 관계에 대한 실증적 패턴을 발견하여 경연 네트워크에서 사회적 관계를 개선하고 승률을 높일 수 있는 방법을 제시하였다는 것이다.
패턴인식이나 영상이해의 영역에서는 같은 물체라도 잡음이나 왜곡에 의하여 모양이 훼손되어 다른 물체로 인식될 수 있다. 따라서 물체 인식에서는 두 물체가 완전히 동일한지 여부를 판정하는 것보다는 두 물체가 서로 어느 정도 유사한가를 판정하는 것이 중요한 경우가 많다. 이 논문에서는 훼손된 기호의 인식을 위하여 기호를 표현하는 두 그래프 표현간의 유사도 측정을 이용한 기호 인식 방법을 제안하였다. 제안한 기호 인식 방법은 런 그래프(run graph)를 이용하여 인식 대상 기호를 노드(node)와 에지(edge)로 구성되는 그래프 형태로 표현하고 임베딩 변환(embedding transform)을 포함한 생성 규칙을 사용하여 입력 그래프를 참조 모델 그래프와 유사한 형태로 변형시킨다. 이러한 과정에서 변형된 최종 그래프와 모델 그래프간의 구조적 유사성과 변형시 사용된 생성 규칙의 수를 이용하여 그래프간 유사도를 측정함으로써 기호를 인식하였으며 이의 응용 분야로서 악보에서 비음표 기호 인식에 사용하였다. 이 결과 96%의 인식률을 얻었으며 기호가 심하게 훼손되지 않은 경우에는 거의 인식에 성공하였다.
패턴 인식의 분야에서 그래프는 복잡한 대상체의 표현 및 인식의 도구로서 많이 사용되지만, 그래프간의 유사성 비교에는 많은 시간이 소요될 뿐아니라 실제 입력되는 영상은 왜곡으로 인해 저장되어 있는 이상적인 영상과 동일함을 기대할 수 없으므로 유사한 정도를 판별하는 기준이 마련되어야만 한다. 이 논문에서는 행렬을 그래프의 표현 수단으로 사용하였다. 행렬은 표현이 간단하며, 정의되어 있는 연산을 통해 순서 배열 및 매칭 과정을 간단히 수행하루 수 있다. 이 때 그래프를 구성하는 노드(node)들을 기하학적 위치에 따라 순서 배열함으로써 그래프를 구성하는 노드들 사이의 대응 관계를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였으며, 또한 왜곡으로 인하여 기호를 표현하는 그래프의 노드가 제대로 추출되지 못한 경우는 기호의 구조를 고려하여 보정해 줄 수 있는 분할 과정을 도입하여 해결하였다. 제안한 방법은 악보의 비음표 기호 인식을 통해 실험하였으며, 실험 결과 95% 정도의 인식률을 얻을 수 있었다.
이 논문은 방송콘텐츠의 개념이 제도적으로 정립되지 않음에 따라 발생한 문제를 살피고, 방송콘텐츠 개념의 범주와 의의를 제시하여 관련한 논의를 활성화하는데 그 목적이 있다. 콘텐츠 향유 패턴이 점차 파편화됨에 따라, 드라마·예능·다큐멘터리 등 방송콘텐츠는 전통적인 방송산업의 유통구조를 벗어나 N스크린을 통해 다양하게 향유되며 그 부가가치를 극대화한다. 그러나 법률상 방송콘텐츠의 개념은 방송산업의 전통적인 유통망에 종속되어 있거나, 심지어는 부재한 실정이다. 이 논문은 방송콘텐츠에 대한 새로운 정의를 제안하여 이와 같은 문제를 바로잡고자 하였다. 방송콘텐츠 개념 정의의 필요성을 원론적·법률적·산업적 측면에서 다각적으로 살핀 결과, 방송콘텐츠는 방송미디어로부터 독립된 새로운 개념으로 정의될 필요가 있었다. 이를 바탕으로 방송콘텐츠의 개념과 유형 분류에 관한 기존의 논의를 검토하여 방송콘텐츠 개념 정립을 위한 방향성을 확인하였고, 방송콘텐츠를 상위범주(교양, 오락)와 하위범주('다큐멘터리·시사교양·교육', '드라마·애니메이션·예능·음악·스포츠')로 구분하여 정의하는 방안을 제시하였다.
IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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