Image-oriented information is becoming increasingly important on social networking services (SNS); the background of this trend is the popularity of selfies. Currently, camera applications using augmented reality (AR) and artificial intelligence (AI) technologies are gaining traction. An AR camera app is a smartphone application that converts selfies into various interesting forms using filters. In this study, we investigated the change of keywords according to the time flow of selfies in Goolgle News articles through semantic network analysis. Additionally, we examined the effects of using an AR camera app on appearance satisfaction and self-esteem when taking a selfie. Semantic network analysis revealed that in 2013, postings of specific people were the most prominent selfie-related keywords. In 2019, keywords appeared regarding the launch of a new smartphone with a rear-facing camera for selfies; in 2020, keywords related to communication through selfies appeared. As a result of examining the effect of the degree of use of the AR camera app on appearance satisfaction, it was found that the higher the degree of use, the higher the user's interest in appearance. As a result of examining the effect of the degree of use of the AR camera app on self-esteem, it was found that the higher the degree of use, the higher the user's negative self-esteem.
초기의 인지 감퇴를 판단하는 요소로 의미지식 및 의미 연관관계의 범주별 손상 유무가 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 정상 및 주관적 기억장애, 경도인지장애 노인을 대상으로 의미연상과제를 사용하여 인지 감퇴의 정도에 따라 관찰되는 의미 하위범주별 수행과 오류유형의 차이를 살펴보고자 하였다. 연구 결과, 의미연상과제 범주별 정반응 점수와 반응시간에서 세 군 간 유의한 차이를 보였으며, 하위범주 중, '기능'에서 가장 높은 수행력을, '상위'와 '부분/전체'에서 가장 낮은 수행력을 보였다. 또한, 오류유형별 산출 횟수는 정상에서 경도인지장애 노인으로 갈수록 유의하게 높아졌으며, 무반응은 주관적 기억장애 노인부터 유의하게 증가하였다. 결론적으로, 인지 감퇴가 진행될수록 의미연결망에서 범주별 손상의 정도와 과정이 다르므로, 기억장애 노인의 인지적 감퇴를 확인하고 추적 관찰하기 위한 지표로 의미연상과제 수행력을 활용할 수 있을 것이다.
수문학적 의미의 일반적인 물순환은 증발, 응결, 강수 등 태양에너지와 중력에 의해 전지구적으로 반복되는 물의 재생산과정을 의미한다. 최근 들어 토목분야에서 언급되기 시작한 물순환시스템은 수문학적인 물수지(water balance)에 저류, 공급, 처리, 재이용 등 인공적인 요소를 감안하여 대상지역의 적절한 수요, 공급을 유지하는 시스템을 의미한다. 생활에서 물이 차지하는 중요성을 감안할 때, 지역의 수문학적 특성과 문화, 경제적 여건을 고려한 효율적인 물순환시스템의 구축은 지역발전의 정도를 가늠할 수 있는 지표라 할 수 있다. 본 연구는 물산업 선진국인 영국과 미국의 지역 물순환시스템 설계사례를 조사하고 초기단계인 국내사례와 비교하여 향후 설계지침 개발의 기초자료로 활용하기 위하여 수행되었다. 선진사례 조사는 2009년 이후 미국과 영국에서 수행된 세 건의 물순환 현황조사(water cycle study)와 미국에서 개발된 설계최적화 프로그램을 분석하였고, 국내사례로는 파주운정지구와 광교신도시 개발 시 수행된 물순환시스템 구축사례를 조사하였다. 해외 선진국 사례조사 결과, 물순환시스템 구축은 공통적으로 물순환망 현황조사, 물순환 계획수립, 지역현황 조사, 적용가능 기술조사, 설계 등 5단계를 거쳐 수행되었다. 이 중 가장 중요한 단계는 지역의 물수지와 가용 물 수요 및 공급 시스템을 조사하는 물순환망 현황조사로, 지역의 needs를 정확히 파악하고 양적, 질적 공급목표를 적절하게 선정하여 가장 효율적인 물순환망 계획을 수립하는 바탕이 되었다. 지역현황은 지역 법규 및 투자계획, 사회변화 예측 등 사회적 요소를 고려하는 단계로, 물순환 설계 선진사의 설계 최적화 프로그램의 경우 이러한 지역현황과 사회적 변화 예측의 반영에서 차별성을 갖고 있었다. 적용가능 기술조사의 경우 친환경, 저에너지 기술이 부각되던 추세에서 최근에는 지속가능성이 주요 고려사항 이었다. 국내사업 사례의 경우 규모가 작아 직접적인 비교가 불가하였으나, 5단계의 복잡한 최적화단계가 아닌 물순환망 분석결과와 이해당사자(stakeholders)의 needs를 바탕으로 치수안정성, 친수환경 보장 등의 목표를 수립하였다. 국내에서도 향 후 유역규모(watershed scale)의 대형 물순환기반 복합개발사업이나 대규모 해외사업 참여 시 필요한 기술력 축적의 차원에서 단계별 check list를 포함한 한차원 높은 물순환 설계지침 마련이 필요한 시점이라 하겠다.
행위자-관계망 이론(ANT)은 인간과 비인간 행위자간의 관계적 효과를 주목하며 비인간을 인간과 같은 행위자로 간주함으로서 이들 행위자간의 수많은 네트워크를 변역한다. 본 논문은 ANT를 통해 NCS기반 교육과정이 도입되는 전후 맥락과 관계되는 다양한 비인간행위자에 대해서 살폈다. 이러한 접근은 새로운 제도가 도입됨에 따라 기존의 관계망에 미치는 영향 및 갈등상황을 보다 면밀하게 살펴 볼 수 있기 때문이다. 이를 위해 연구자는 S대학에서 NCS기반 교육과정 도입여부가 논의된 2014년 10월부터 실질적인 운영이 진행되어 졸업생이 배출된 2017년 2월까지의 자료를 검토하였으며, S대학의 NCS기반 교육과정 도입과정을 이해하기 위해 ANT이론에서 Callon이 주장한 번역의 4단계를 토대로 분석하였다. 그 결과, NCS기반 교육과정이 도입된 S대학 교육과정 개편 사례에서 몇 가지 의미를 확인하였다. 첫째, 기존의 교육과정에 대한 연구가 간과했던 교육과정을 둘러싼 상황을 심층적으로 분석했다는 점이다. 둘째, 대학내에서 교육과정이 갖는 '피상적 의미'를 넘어서 '숨겨진 의미'를 해석하는데 기여했다. 셋째, 대학에 새로운 제도가 도입되는 과정에서 나타나는 기존 제도와의 충돌과 갈등 상황을 간접적으로 확인해 볼 수 있었다.
폴 처칠랜드는 인지신경생물학과 연결주의 AI의 연구 성과로부터, 상태공간 표상이론을 제안하였다. 그 표상이론에 따르면 세계의 다양한 현상들에 대한 우리의 표상은 신경세포 또는 신경세포집단의 활동에 대응하는 위상 상태공간의 지점들로 재현될 수 있다. 그러한 표상 체계를 모의하는 연결주의 AI 신경망은 은닉유닛들 속에 우리가 세계를 인지할 의미론의 범주 체계를 담아내는 것으로 해석된다. 그러한 해석의 관점에 따르면, 신경망은 세계에 대한 범주체계를 은닉 유닛들이 갖는 위상 상태공간의 특정 지점이라고 주장한다. 그러나 포도와 르포르는 그러한 전망을 어둡게 본다. 그의 전망에 따르면, '차원의 개별화' 가능성, 내용 동일성의 '분석/종합 구분'의 측면, 그리고 '부차적 정보'에 따른 상태공간의 상이성 등을 고려할 때 새로운 표상이론은 의미론적 내용 동일성을 주장하기 어렵다. 그 상태공간 표상은 유사성의 기준을 전제하기 때문이다. 본 논문은 처칠랜드 표상이론의 제안과 포도와 르포르의 비판 중에 어느 것이 더 설득력을 갖는지 검토한다. 상태공간 표상이론에 대한 필자의 이해에 따르면, 인공 그물망은 학습알고리즘에 따라서 스스로 내용 유사성의 분별 기준을 조성한다. 이러한 근거에서 포도와 르포르의 지적은 처칠랜드 표상이론에 대한 적절한 공격이 되지 못한다. 또한 그 표상이론은 미래의 인공지능 시스템이 의식 이하의 수준에서 세계를 인지할 개념체계를 어떻게 담아낼 수 있을지 우리에게 이해를 제공한다. 따라서 우리는 앞으로 인지과학 연구의 초점을 무엇에 집중해야 할지도 전망할 수 있게 되었다.
패키징에 대한 소비자들의 주요인식을 조사하기 위해 빅데이터 분석방법인 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로 연구를 진행하였다. 데이터 수집은 웹&SNS데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하여 2년 7개월간의 데이터를 수집하였다. 연구 결과 네트워크 중심도는 패키징의 경우 8.9% 포장은 9.1%로 패키징이 보다 다양한 주제를 다루는 것으로 조사되었다. CONCOR 분석을 통해서 유사한 의미를 가지는 4개의 그룹으로 분류하여 패키징에 관한 소비자들의 주요인식을 연구, 개발, 산업, 소재, 기능 등으로 요약하였다. 본 연구에 따르면 소비자가 가장 많이 인식하는 패키징 소재는 합성수지이며 패키징 기능으로는 보관의 기능을 주로 인식한다. 또한 소비자들이 인식하는 패키징 관련 상품군으로 제약, 의약품인 것으로 조사되었다. 본 연구결과는 패키징에 대한 소비자들의 인식을 예측함으로써 향후 이루어질 연구와 산업발전에 기초자료로써의 활용 가능성을 가지며 빅데이터와 패키징 두 분야의 융합을 통한 패키징 분야의 새로운 연구방향을 제시한 의의가 있다.
본 연구는 현대 한국 여성의 여가에 대한 사회적 인식을 시대별로 분석, 여성들이 여가 문제에 있어 어떤 이데올로기 갈등을 겪어왔는지 그 사회적, 문화적 맥락을 종합적으로 분석하여 향후 여성의 여가향유 환경 개선을 위한 의미 있는 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 여성 여가에 대해 다룬 총 4,614개의 언론 기사의 652,513개의 단어를 '의미연결망' 기법을 활용하여 분석하였다. 연구결과, 1960년대에는 '현대화'와 '현모양처' 이데올로기가 혼재된 양상을 보였고, 1970년대에는 전통적 현모양처에 뿌리를 두되 부업을 통해 가정 경제에 기여하는 희생적인 여성의 모습을 미덕화 했다. 1980년대 여성의 고등교육과 사회진출 증가로 '현대 여성 이데올로기'가 강조되었으나, 이 시기부터 여성 여가 문제에 있어 '현모양처' 이데올로기와의 본격적 갈등이 시작된다. 여성의 지위가 향상된 1990년대에는 오히려 두 이데올로기의 갈등이 심화된 양상을 보였고, 2000년대에도 이러한 갈등은 지속되며 오히려 이데올로기 갈등 사이에서 여성은 자신의 여가를 희생하는 경향을 보였다. 2010년대에는 두 이데올로기 간의 갈등이 여전한 가운데, 쉽게 소비할 수 있는 여가상품의 증가로 자투리 시간을 활용한 스낵컬쳐 여가를 선호하는 양상을 보이게 되었다.
본 논문은 한국 사회학계에서 사회관계망을 긍정적, 부정적 의미로 구분하는 연결망과 연줄망 개념을 이론적으로 이해하려는 시도이다. 이를 위해 일방적인 도움의 교환이라는 측면에 주목하여 사회관계망의 역할과 출현 가능한 규범에 대하여 논의한다. 사회관계망은 경제주체들의 행위에 대한 정보를 유통시키는 망으로서, 사회관계망 내에서 도움의 교환을 활성화시키는 역할을 하며, 이를 기초로 도움을 교환하는 규범이 출현한다. 그런데 사회관계망에서 도움의 교환을 지속시키기 위해서는 규범을 어겼을 때의 손실을 강화해야 하며, 이로 인해 비효율적인 도움의 교환이 가능할 수도 있다. 비효율적인 도움의 교환은 사회관계망으로부터의 이탈과 그로 인한 사회관계망의 붕괴를 가져올 수 있는데, 이 경우 사회관계망의 유지를 위해서 모두에게 손해인 배타적인 규범, 즉 연줄망이 등장한다.
딥러닝은 인간의 학습 및 인지능력을 닮은 인공지능을 실현하기 위해 여러 분야에서 활용하고 있으며, 높은 사양의 컴퓨팅 파워가 요구되고 연산 시간이 많이 소요되는 복잡한 구조의 인공신경망에 의한 딥러닝은 컴퓨터 사양이 향상됨에 따라 성능이 개선된 다양한 딥러닝 모델이 개발되고 있다. 본 논문의 주요 목적은 영상의 딥러닝을 위한 합성곱 신경망 중에서 최근에 FAIR (Facebook AI Research)에서 개발한 Mask R-CNN을 이용하여 항공영상에서 건물을 탐지하고 성능을 평가하는 것이다. Mask R-CNN은 영역기반의 합성곱 신경망으로서 픽셀 정확도까지 객체를 의미적으로 분할하기 위한 딥러닝 모델로서 성능이 가장 우수한 것으로 평가받고 있다. 딥러닝 모델의 성능은 신경망 구조뿐 아니라 학습 능력에 의해 결정된다. 이를 위해 본 논문에서는 모델의 학습에 이용한 영상에 다양한 변화를 주어 학습 능력을 분석하였으며, 딥러닝의 궁극적 목표인 범용화의 가능성을 평가하였다. 향후 연구방안으로는 영상에만 의존하지 않고 다양한 공간정보 데이터를 복합적으로 딥러닝 모델의 학습에 이용하여 딥러닝의 신뢰성과 범용화가 향상될 것으로 판단된다.
본 논문은 미래 군에서 CR (Cognitive Radio) 기술을 적용한 전투무선망에서의 효율적인 주파수 사용을 위한 정책기반 동적 채널 선정 구조를 제안한다. 전투무선망에서는 상용의 기지국과 같은 Coordinator가 존재하지 않기 때문에 효율적인 채널 사용을 위해서 각 상황마다 어떻게 대응할 것인가에 대한 고려사항이 있다. 이에 대한 해결책으로 정책기반의 동적 채널 선택 구조를 제안하며, 이는 각 상황에 따른 규칙이나 행동을 사전에 정책으로 정의하여 특정 Coordinator가 없더라도 해당 상황이 발생하면 사전 정의된 정책에 의해서 동적 채널 선택을 하는 것이다. 즉, 전투무선망에서 작전상황이나 전술통신환경의 변화에 따라 PU (Primary User)나 SU (Secondary User)를 동적으로 할당하는 것을 의미한다. 모의 실험결과 별도의 정책 없이 Random하게 동적 채널을 선택하는 기존기법보다 정책기반의 기법이 월등한 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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