정보통신기술의 발달로 기존의 방식과는 달리 다양한 플랫폼에서 풀 브라우징 서비스를 통해 영상 콘텐츠의 제공이 가능하게 되었다. 이러한 패러다임의 변화는 소비자의 수용태도에 변화를 줄 뿐만 아니라, 영상 콘텐츠 제작 방식에도 변화를 요구한다. 하지만 영상 콘텐츠의 많은 부분이 모바일 플랫폼에 맞추어 적당히 변형되거나 사이즈 변환과 같은 기본적인 변환으로 수용자들에게 서비스되고 있다. 이것은 모바일 특성에 맞는 콘텐츠 유형 및 제작이 아닌 사용자에게 전달되는 방식으로의 변화만을 의미하므로, 모바일 콘텐츠 특성에 맞는 영상제작 및 편집과 같은 미학적인 면에서의 제작방식에 변화가 요구되어진다. HD영상의 전환으로 인하여 카메라 앵글, 구도, 조명등과 같이 제작 방식에 변화가 생긴 것과 마찬가지로 풀브라우징 서비스에 맞는 영상제작 기법으로 변화되어야 한다. 본 연구는 HD 영상제작에 따른 제작 방식 변화를 바탕으로 스마트 폰 시장 확장에 따른 모바일 기기에 적합한 동영상 편집기법에 대한 방향을 제안하고자 한다. 이를 위해, 현재 이러닝 제작에 사용되고 있는 화면 전환기법과 편집기법을 영상제작에 응용하거나, 종횡비의 변화, 다중화면 기법 등과 같은 다양한 편집기법을 이용하여 스마트 폰 플랫폼에 적합한 영상 변환 및 편집 방법을 제시하고자 한다. 이러한 새로운 시도들은 기존의 웹이 가지고 있었던 개방성, 적시성과 같은 특성들을 모바일에 적용하여 줌으로써 새로운 패러다임을 이끌고 가며 플랫폼으로써 자리를 잡아갈 것이다. 또한 개인 문화 영역으로 확대되어 단순 의사전달도구에서 벗어나 표현도구와 놀이도구로써 자리 잡을 것이다.
게임 산업의 발전으로 인한 경쟁은 게임 자체의 양적, 질적 발전을 자극하고 있다. 이에 따라 개발된 게임을 홍보하고 알리기 위한 수단으로 게임 트레일러를 고려해볼 수 있다. 게임 트레일러는 인터넷 전송속도와 온라인 영상 기술의 발전과 같은 기술적 발전의 혜택을 받아 화질이 개선된 대용량 게임 트레일러의 다운로드 혹은 스트리밍이 쉬워지면서, 영화 트레일러처럼 영상 콘텐츠에 대한 정보를 제공할 수 있고, 영상 콘텐츠에 대한 인지도를 증대시킬 수 있다는 점에서 경험재 상품의 구매자를 확보하기 위한 적절한 수단이 된 것이다. 그러나 아직까지는 첫째로 게임 트레일러에 대한 인식이 부족하고, 둘째로 광고와는 달리 하나의 시장으로 고려되지도 않고 있고, 셋째로 마케팅 수단으로서의 접근이 없으며, 넷째로 게임 트레일러에 대한 특성 분석이 이루어지지 않고 있다. 그렇기 때문에 본 연구는 이러한 인식의 변화와 연구의 확대를 위해 기반 요소의 제시를 목적으로 하고 있다. 첫째, 게임 트레일러의 유형별 분석을 하고, 둘째는 게임 트레일러 구성 요소를 제시하며, 셋째로는 게임 트레일러 연구 프레임을 제시하고, 마지막으로 현재 시점에서 게임 트레일러를 기반으로 한 마케팅 전략을 제시하면서, 세분화되고 다양화된 마케팅 전략의 개발을 유도하고자 했다. 이에 따라 첫째, 게임 트레일러의 유형은 플랫폼별, 내용별, 목적별에 따라 분류할 필요가 있다는 것을 제시했다. 둘째로 구성요소는 러닝타임, 샷의 빈도수라는 기본 정보와 함께 캐릭터, 배경, 사건과 같은 내용적 구성 요소와 제목, 제작사, 배급사와 같은 홍보적 구성요소라는 기준에 따른 분석이 필요하다고 제시했다. 셋째로는 산업적 관점에서의 게임 트레일러에 대한 분석으로 마케팅 분석, 효과 분석, 제작 시스템 분석 등의 유형 제시를 하면서, 지역별, 장르별 비교 분석의 필요성을 제시했다. 마지막으로 게임 트레일러를 활용한 마케팅은 기존의 4P전략 중 판매촉진(promotion)을 중심으로 하면서 사람(people)을 결합시킨 7P으로의 확대가 중요하다는 것을 제시했다.
이-러닝을 통한 교육에 있어 학습자의 학업 성취도를 향상시킬 수 있는 중요한 요인 중의 하나는 다양한 평가문항을 제공하여 학습자가 원하는 주제의 문제들을 용이하게 검색하여 학습할 수 있도록 지원하는 것이다. 그러나 평가문항을 위한 시스템은 주로 구문해석에 기반 한 키워드 검색과 영역별 단원 중심의 계층적인 분류체계에만 의존하고 있어 영역별 연관 관계에 의한 통합된 유형의 문항 검색에는 어려움을 지닌다. 본 논문에서는 C언어 프로그래밍 학습을 위한 문항을 웹상에서 쉽게 관리하고 유지할 수 있는 더불어 관리된 문항들을 효과적으로 검색하여 활용할 수 있는 문항관리 및 검색 시스템을 설계하고 구현 하였다. 제안된 문항 검색 시스템은 사용자 질의가 가지는 의미로부터 문항간의 개념적 연관 관계에 의한 검색을 가능하게 함으로써 단일 주제의 문항뿐만 아니라 영역별 연관 관계에 의한 통합된 유형의 문항들을 편리하게 검색하여 학습에 활용할 수 있도록 하였다. 따라서 제안된 시스템은 교과의 기본적인 원리, 개념의 이해뿐만 아니라 종합적인 지식 활용 및 문제 해결 능력 향상을 지원하는 시스템으로 기대된다.
외국어 교육을 실현하기 위하여 기존의 다양한 교육 매체들이 제공되고 있지만, 교구 및 매체프로그램에 대한 비용이 많이 들고 실시간 대응력이 떨어지는 단점이 존재한다. 이 논문에서는 VR과 음성인식을 기반으로 한 인공지능 유형의 영어회화 시스템을 제안한다. 시스템 구축을 위해 Google CardBoard VR과 Google Speech API를 이용하며 가상현실 환경 제공 및 대화를 위한 인공지능 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 음성인식 서버시스템에서는 사용자가 발화한 문장을 단어 단위로 분리해 데이터베이스에 저장된 데이터 단어들과 비교하여 확률적으로 가장 높은 것을 답으로 제공할 수 있으며 사용자들이 가상현실의 인물과 적절한 대화 및 응답이 가능하다. 대화가 제공되는 기능은 상황별 대화와 주제에 독립적이며, AI 비서와 나눈 대화 내용을 사용자 시스템에서 실시간 확인이 가능하도록 구현하였고 실험을 통하여 음성인식에 대한 응답비율을 확인하였다. 이 논문에서 제안하는 가상현실과 음성인식 기능을 접목한 시스템을 통하여 4차 산업혁명에 관련한 가상교육 콘텐츠 서비스 확장에 이바지할 것을 기대한다.
본 연구는 COVID-19로 인해 갑작스럽게 진행된 전면 비대면 수업의 학습만족도에 미치는 교수실재감과 학습실재감의 영향을 분석하여, 실재감의 유형에 따라 비대면 수업의 질을 개선 및 발전시키는데 목적이 있다. 이를 위해 광주광역시 H대학교의 온라인 수업에 대한 설문조사를 실시하여 학습만족도와 교수실재감(학습설계, 직접촉진), 학습실재감(인지적실재감, 사회적실재감)에 대해 분석하고자 한다. 분석결과, 학습실재감의 하위요인인 인지적 실재감의 학습내용이해(𝛽=.589, p<.001), 교수실재감의 하위요인인 직접촉진(𝛽=.420, p<.001), 학습설계(𝛽=.397, p<.01) 순으로 영향력이 나타났다. 이는 갑자기 변화된 수업방식에 긍정적인 감정의 교환이나 상호작용 등이 동반된 교수자와 동료 학습자와의 친밀감을 향상시키려는 자세를 가져야 하겠으며, 교수자는 질 높은 학습설계를 위하여 온라인과 오프라인을 병행하는 블랜디드 러닝(blended learning)을 통해 시·공간적 한계를 극복하는 노력을 하되 학습자의 신체적 피로감을 고려한 학습매체와 학습방식이 개발되어야 한다.
하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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