• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권2호
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• pp.737-744
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• 2019

연구는 한국의 익스트림 스포츠 참여자들의 여가지지가 여가제약과 생활만족에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 대상자는 서울, 인천, 경기, 충청도에 거주하는 성인남녀 368명으로 편의표본추출법을 사용하여 모집하였다. 본 연구의 목적을 규명하기 위하여 SPSS 18.0과 AMOS 18.0 프로그램을 사용하여 빈도분석, 신뢰도 분석, 확인적 요인분석, 상관관계 분석, 구조방정식모형 분석 등을 사용하였다. 위와 같은 연구 과정을 거쳐 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 익스트림 스포츠참여자의 여가지지는 여가제약에 영향을 미치지 않았다. 둘째, 익스트림 스포츠 참여자의 여가지지는 생활만족에 영향을 미쳤다. 셋째, 익스트림 스포츠 참여자의 여가제약은 생활만족에 영향을 미치지 않았다. 스포츠 활동과 같은 여가활동은 참여자들에게 높은 만족을 주고 있다는 것을 다시 확인할 수 있었다. 특히 참여자들의 여가지지는 생활만족과 밀접한 관계가 있음을 밝혀졌다. 따라서 익스트림 스포츠 활동에 대한 장점을 적극적으로 홍보하여 지속적인 참여를 유도할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.813-814
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• 2009

익스트림 프로그래밍에서는 문서화 보다는 면대면 의사소통을 중시하기 때문에 직접 소통이 곤란한 상황에서는 빠른 정보 획득과 이해에 어려움을 갖는다. 이러한 문제점은 개발 중 나타나는 산출물을 프로젝트 개발 특성에 따른 분류와 단위화로 해결이 가능하다. 이를 위하여 본 연구에서는 익스트림 프로그래밍에서 사용자 스토리 중심의 개발 단위와 개발 수준별 산출물 유형을 식별하고 이를 기반으로 하는 사용자 스토리 바인더 생성 방안을 제안하였다. 아울러 자판기 사례를 통하여 적용을 보인다.

• 벤처다이제스트
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• 통권130호
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• pp.30-31
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• 2009

반복되는 일상생활에서 벗어나 바람을 타며 날아오르는 새의 기분을 느껴보고 싶은가! 다양한 레포츠 활동을 꿈꿔온 당신의 로망을 실현시켜 줄 멋진 동호회가 여기 있다. 한글과컴퓨터(대표 김수진, www.haansoft.com, 이하 한컴)의 레포츠 동호회인 '까르페디엠'이 바로 그 주인공. 패러글라이딩을 위주로 서바이벌, 모터사이클 등 익스트림 레포츠를 즐기는 한컴 사내 동호회다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권2호
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• pp.147-154
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• 2014

본 연구는 익스트림 스포츠 참여자를 대상으로 스포츠 참가 기간, 빈도, 시간과 몰입경험 및 생활만족의 관계를 규명하는 데 목적이 있다. 익스트림 스포츠 프로그램을 운영하는 시설 및 동호회에 소속된 사람을 대상으로 판단표본추출법(judgment sampling)을 사용하였다. 420명을 표집해 불성실한 응답으로 평가된 60부를 제외하고 360명의 설문지를 유효 표본으로 분석에 이용하였다. 통계분석은 탐색적 요인분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 이를 통하여 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, 참가기간, 빈도, 시간은 몰입경험에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 참가기간, 빈도, 시간은 생활만족에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 참가자의 몰입경험은 생활만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.33-40
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• 2008

소프트웨어 개발 프로젝트를 수행할 때 가장 중요한 것은 개발 기간 내에 계획된 품질의 결과물을 얻는 것이다. 특히 배포 시기와 품질에 민감한 콘텐츠 소프트웨어 개발의 경우 프로젝트가 연기되거나 원하지 않는 품질의 결과물이 나오게 되면 바로 전체 프로젝트의 실패로 연결된다. 익스트림 프로그래밍 기법은 개발 기간이 중요한 프로젝트의 위험 요소를 줄이기 위해 보다 작은 단위로 개발 주기를 나누는 방법이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소프트웨어 개발 환경을 위해 개발 기간과 품질이라는 두 가지 주요 요소를 동시에 고려할 수 있는 확장된 익스트림 프로그래밍 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 개발 프로젝트 진행 중에 제안되는 잉여 아이디어의 문서화 장치와 페어 프로그래밍 기법을 확장하여 다중 역할 모델을 적용하는 방안이다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권1호
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• pp.33-41
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• 2013

64bit 범용 서버의 활용 확산, 메모리 가격의 하락 등 하드웨어의 발전과 실시간성을 요구하는 응응 분야의 확대로 인해 인-메모리 컴퓨팅 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 인-메모리 컴퓨팅 기술은 응용 서비스의 클라우드화, 모바일화, 글로벌화로 인해 발생하는 익스트림 트랜잭션의 고성능 처리를 지원하기 위한 기반 기술로 활용이 확대되고 있다. 또한 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해서 빅데이터라는 원석을 보석으로 가공하는 데 있어서 실시간성을 제공하기 위한 기반 플랫폼으로서 활용이 시도되고 있다. 본고에서는 고성능 트랜잭션 처리를 필요로 하는 통신, 금융 등 특정 분야에서 주로 활용되던 인-메모리 DBMS(Datbase Management System) 기술이 익스트림 트랜잭션 서비스 환경, 빅데이터 실시간 분석 환경 등 새로운 서비스 환경을 지원하기 위한 기술 발전 동향에 대해 조사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.623-632
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• 2018

주가 이동 방향의 정확한 예측이 주식 매매에 관한 전략적 의사결정에 중요한 역할을 할 수 있기 때문에 투자자와 연구자 모두의 관심이 높다. 주가 이동 방향에 관한 기존 연구들을 종합해보면, 주식 시장에 따라서 그리고 예측 기간에 따라서 다양한 변수가 고려되고 있음을 알 수 있다. 이 연구에서는 한국 주식 시장을 대표하는 지수와 주식들을 대상으로 이동 방향 예측 기간에 따라서 어떤 데이터마이닝 기법의 성능이 우수한 것인지를 분석하고자 하였다. 특히, 최근 공개경쟁에서 활발히 사용되며 그 우수성이 입증되고 있는 익스트림 그라디언트 부스팅 기법을 주가 이동 방향 예측 문제에 적용하고자 하였으며, SVM, 랜덤 포리스트, 인공 신경망과 같이 기존 연구에서 우수한 것으로 보고된 데이터마이닝 기법들과 비교하여 분석하였다. 12년간 데이터를 사용하여 1일 후에서 5일 후까지의 이동 방향을 예측하는 실험을 통해서, 예측 기간과 종목에 따라서 선택된 변수들에 차이가 있으며, 1-4일 후 예측에서는 익스트림 그라디언트 부스팅이 다른 기법들과 부분적으로 동등함을 가지면서도 가장 우수함을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.15-25
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• 2023

익스트림 러닝머신은 다양한 방식의 예측 분야에서 주요 분석 방법을 제공하고 있다. 시계열 자료의 복잡한 패턴을 학습하고 잡음이 포함되어 있는 데이터이거나 비선형인 경우에도 최적의 학습을 통하여 정확한 예측을 할 수 있다. 이 연구에서는 온라인 시계열 자료를 분석하는 도구로서 주로 연구되고 있는 기계학습 모형들의 최근 동향들을 기존 알고리즘을 이용한 응용 특성들과 함께 제시한다. 지속적이고 폭발적으로 발생하는 대규모 온라인 데이터를 효율적으로 학습시키기 위해서는 다양하게 진화 가능한 속성에서도 잘 수행될 수 있는 학습 기술이 필요하다. 따라서 이 연구를 통하여 시계열 예측 분야에서 빅데이터가 적용되는 최신 기계 학습 모형에 대한 포괄적인 개요를 살펴보고, 빅데이터에 대한 기계 학습의 주요 과제 중 하나인 온라인 데이터를 학습하는 최신 모형들의 일반적인 특성과 온라인 시계열 자료를 얼마나 효율적으로 학습하고 예측에 활용할 수 있는지에 대하여 논의하고 그 대안을 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.983-991
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• 2019

본 연구는 영상 샷의 크기에 따라 다양한 스토리를 갖고 있는 영상들을 분석하는 것을 목표로 한다. 따라서 영상 분석에 앞서, 익스트림 클로즈업 샷, 클로즈업 샷, 미디엄 샷, 풀 샷, 롱 샷 등 샷 사이즈에 따라 데이터셋을 분류하는 것이 선행되어야 한다. 하지만 일반적인 비디오 스토리 내의 샷 분포는 클로즈업 샷, 미들 샷, 풀 샷, 롱 샷 위주로 구성되어 있기 때문에 충분한 양의 익스트림 클로즈업 샷 데이터를 얻는 것이 상대적으로 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 관심 영역 (Region Of Interest: ROI) 탐지 기반의 이미지 크롭핑을 통해 익스트림 클로즈업 샷을 생성함으로써 영상 분석을 위한 데이터셋을 확보 방법을 제안한다. 제안 방법은 얼굴 인식과 세일리언시(Saliency)를 활용하여 이미지로부터 얼굴 영역 위주의 관심 영역을 탐지한다. 이를 통해 확보된 데이터셋은 인공신경망의 학습 데이터로 사용되어 샷 분류 모델 구축에 활용된다. 이러한 연구는 비디오 스토리에서 캐릭터들의 감정적 변화를 분석하고 시간이 지남에 따라 이야기의 구성이 어떻게 변화하는지 예측 가능하도록 도움을 줄 수 있다. 향후의 엔터테인먼트 분야에 AI 활용이 적극적으로 활용되어질 때 캐릭터, 대화, 이미지 편집 등의 자동 조정, 생성 등에 영향을 줄 것이라 예상한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.37-43
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• 2010

트위터는 2006년 10월에 출시된 이래로 지속적으로 성장하고 있다. 특히 방문자 수 등의 수치적인 성장과 함께 마이크로 블로깅(micro blogging)이라는 새로운 소셜 네트워크의 양식을 확산시키고 있다. 국내에서도 me2day 등 '토종' 서비스가 등장했을 뿐 아니라, 향상된 모바일 디바이스의 인터넷 접근성이 마이크로 블로그의 확산을 자극 할 것으로 예측된다. 이런 맥락에서 본 연구는 마이크로 블로그라는 새로운 매체에 대한 예비 연구를 시도한다. 이를 위해, 국내 상황에 초점을 맞추어 국내 트위터 사용자 로그를 수집, 분석했다. 특히, 트위터라는 '외산' 서비스의 언어적, 문화적 장벽에도 불구하고 이를 극단적으로 활발하게 이용하는 "익스트림 헤비 유저"에 주목하여, 이들은 도대체 누구이며 왜, 어떤 방식으로 마이크로 블로그를 이용하는지 검토했다. 먼저, 무작위 추출 방식으로 일정 수준의 표본을 수집하여 팔로우와 메시지 작성 활동의 전반적인 양상을 검토하였다. 여기서 로렌츠 커브를 적용하여 활동의 쏠림 현상을 확인하였고, 이 곡선을 토대로 국내 트위터 강참여자 집단인 익스트림 헤비 유저 그룹을 도출하였다. 본 연구에서 확보한 표본 가운데에는 총 6명의 익스트림 헤비 유저가 있었고, 이들의 2010년 1월 중 일주일치의 실제 트위터 로그를 추가로 수집하여 분석하였다. 결과적으로 이들은 모바일과 데스크탑에서 다수의 클라이언트를 이용하여 다양한 방식으로 트위터에 접근하고 있었으며, 인터넷 이용 시간과 유사한 패턴으로 이용하되, 생활 속에서 "촘촘한(micro)" 시간 간격으로 꾸준히 많은 양의 메시지를 작성하고 있었다. 중요한 정보, 특별한 이벤트나 감정을 다룰 뿐 아니라, 습관적으로 트위터를 이용하고 있었으며 무엇보다 이들은 마치 SMS나 인터넷 메신저처럼 일종의 '대화의 도구'로써 트위터를 이용하고 있었다. 수집기간 중 이들이 작성한 트윗의 68%가 대화형에 속하는 것으로 나타났다. 또한 나머지 중 24%는 리트윗으로, 가상적으로(virtually) 연결된 '사람' 및 '관계'가 발화의 지배적인 동인(trigger)으로 작용하고 있음을 확인하였다.