시청이동 및 기기이동 이용 판결논리를 토대로 슬링박스를 이용한 TV프로그램의 장소이동 시청의 법적 성격을 공정이용 관점에서 분석하였다. 분석 결과, 소니 판결과 RIAA 판결에 기초하면 장소이동 시청은 비상업적인 사적 이용으로서 공정이용에 해당된다. 냅스터 판결을 적용시킬 경우, 장소이동 시청은 슬링박스 구매자에게만 저작물이 노출되므로 공정이용이지만, 장소이동 기능의 공유는 저작권침해 책임 논란의 소지가 크다. 반면 이용자의 편의성 도모는 저작권 취지에서 벗어난다는 이유로 시간 및 공간이동 기능의 공정이용을 부인한 소니 사건의 2심과 MP3.com 판결에 따르면, 장소이동 시청은 공정이용에 포함되지 않는다. 또한 방송콘텐츠에 미치는 경제적 효과는 플랫폼 확장 차원에서 긍정적이지만, 다양한 단말이 저작권자의 후속시장이 된다는 점에서 부정적이다. 장소이동 시청의 법적 쟁점은 결국 기술혁신과 저작권의 충돌에서 비롯되었다는 점에서 새로운 매체의 법적 책임 분석기준인 "혁신매체의 항변" 을 제안해 본다.
이동 중 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 장소를 인지하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 건물 내에서 이동하면서 카메라에 의해 포착된 영상 정보를 분석하여 현재 장소를 파악하고 카메라 영상에 관련 정보를 증강하는 비디오 기반 실시간 장소인식 시스템을 제안한다. 영상의 전역적 특징을 이용한 기존 연구들은 장면의 부분적인 폐색이나 잡음에 민감하고, 물체인식을 행하는 지역적 특징 의존 방식은 계산량이 많아 실시간 적용이 어렵다. 또한, 그러한 특징들로부터 장소인식 결과를 도출하기 위해서는 통계적 그래프 기반 모델이나 베이시안 네트웍등이 이용되어 왔는데, 전자의 경우 장소 이동의 확률을 얻기 위한 많은 통계 데이타가 필요하며, 후자는 장소 이동문맥을 활용하지 못하므로 물체 인식 결과에만 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서는 장소 문맥 정보를 활용하면서 영상의 지역적, 전역적 특징추출법의 결합을 통해 부분 폐색 및 잡음에 대한 전역적 방법의 민감성을 보완하고, 지역적 방법의 느린 처리속도를 보완한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 건물 내부를 이동하면서 장소에 대한 정보를 얻는 정보증강 시스템에 적용하여 실시간 성능을 확인하였다.
시각-언어 이동 작업은 에이전트가 주어진 지시를 따라 특정 실내 공간 내에서 목적 위치로 이동하는 작업이다. 시각-언어 이동 작업의 특성상 자연어 지시 속에 등장하는 랜드마크인 장소 정보를 인지하는 것은 작업을 수행하는 데 큰 도움이 된다. 본 논문에서는 환경을 구성하는 주요 장소 정보를 저장하기 위한 장소 미리보기 메모리를 제안한다. 에이전트는 장소 미리보기 메모리에 저장된 장소 정보를 고려하여 작업을 수행하게 된다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경에서의 실험을 통해 R2R 벤치마크 데이터 집합에서 가장 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 휴대용 기기 사용자들의 이동 궤적을 기록한 대용량의 GPS 위치 데이터 집합으로부터 각 사용자의 이동 패턴 모델을 학습해내고, 이 모델을 적용하여 각 사용자의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 분산 데이터 마이닝 시스템을 소개한다. 본 시스템은 크게 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각각의 작어마다 분산처리를 극대화할 수 있도록 맵과 리듀스 함수를 설계하였다. 끝으로, 대용량의 GeoLife 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 예측 성능을 분석하기 위한 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
최근 사용자의 위치를 파악할 수 있는 기기가 보편화 되어감에 따라 사용자의 이동 경로를 이용한 다양한 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 위치정보를 수집하여 각각의 요구사항에 맞게 가공하여 사용하고 있다. 그러나 이동경로를 나타내기 위해 수집되는 GPS등의 위치정보는 일반적으로 매우 방대하며, 이로 인해 경로 간 유사도 비교 시에 큰 연산 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 의미 있는 장소를 정의하고 장소간의 이동으로 모델링하여 이동 경로를 단순화하는 방법이 연구되고 있으나, 기존 연구들은 체류 시간과 거리만을 고려하여 이를 정의하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 체류 시간과 거리, 상호작용 정보를 이용하여 특정 사용자의 의미 있는 장소 추출하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 의미 있는 장소를 이용하여 경로를 단순화하여, 이동 경로 유사도 비교 시 드는 연산 비용을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해, GPS를 통한 위치정보와 타인과의 상호작용 정보(통화, 문자 메시지 송수신등)를 이용하여 사용자와 친밀도가 높은 사람들을 정의하고 체류 시간과 거리, 주변에 있었던 사람의 정보를 기반으로 의미 있는 장소를 정의한다. 제안하는 방법을 검증하기 위해, 스마트폰 사용자로부터 실제 정보를 수집하였으며, 이를 이용하여 의미 있는 장소를 추출하고, 설문조사를 통해, 추출된 의미 있는 장소의 정확성을 확인하였다. 또한 의미 있는 장소로 단순화 한 이동경로를 이용하여 이동 경로 예측을 수행할 경우의 예측 정확도를 파악하기 위해 기존 방법과의 비교 실험을 진행하였으며, 연산에 소모되는 비용을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 모바일 기기 사용자들의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대용량의 사용자 이동 궤적 데이터 집합으로부터 은닉 마코프 모델로 표현되는 각 사용자의 이동 패턴을 학습해내고, 이 모델을 현재 이동 궤적에 적용함으로써 다음 방문 장소를 예측한다. 본 시스템은 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부 등 크게 두 부분으로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각 작업 모듈의 맵과 리듀스 함수들은 하둡 인프라를 효과적으로 활용하여 병렬 처리를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 대용량의 공개 벤치마크 데이터 집합인 GeoLife를 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 성능을 분석하기 위한 실험들을 수행하였고, 실험 결과를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문은 국지적 이동성의 도시 기계 공간인 지하철 공간의 기호적 재현을 공간, 시간, 장소의 의미에서 탐구한다. 제2절은 기존 연구에서 제시된 이동성의 도시 공간의 전반적 특징을 '기계 공간', '(비-)장소', '인지 지도'의 개념을 중심으로 검토한다. 제3절은 대구 지하철 공간에 대한 '공간적' 및 '시간적' 재현의 기호들을 해석하고, 그 기호적 재현의 의미를 제시한다. 이를 통해 지하철 공간에 상호 조화적으로 혹은 모순적으로 공존하는 기호 경관들이 그 공간을 다중적, 복합적인 기술-사회 공간으로 생산한다는 것을 밝힌다. 지하철 공간의 공간적-시간적 재현은 한편으로는 '(비-)장소', 다른 한편으로는 '장소'의 공간을 형성하며 또한 한편으로는 '기억', 다른 한편으로는 '망각'의 공간화를 수반한다. 지하철 공간은 사람들이 이동하는 '이동성' 의 공간만이 아니라 기계 및 도시 공간을 바라는 방식에 영향을 주는 '정체성'의 공간으로 생각되어야 한다.
1) 연구의 배경와 목적 정보통신기술의 비약적 발전은 공간이동에 있어서 '거리' 개념의 근본적인 변화를 가져오고 있다. 흔히 '시간에 의한 공간소멸' 또는 '시공간 압축'이라고 표현되는 그와 같은 변화는 일상적 생활공간에서뿐만 아니라 전지구적 범위에 이르기까지 장소와 장소, 지역과 지역 간에 발생하는 정보의 흐름을 실시간(real time)으로 연결한다. 그러나 정보통신기술의 발달이 장소와 장소, 지역과 지역 간에 발생하는 모든 통행을 대체하지는 못한다. (중략)
'장소'에 주목하는 기존의 대중서사 연구들에서는 공간과 장소의 구별을 이론적 토대로 하는 경향이 있다. 이에 따르면 한마디로 공간은 이동적이고 장소는 정주적이다. 그렇다면 고도 모빌리티 시대, 즉 이동의 공간이 정주의 장소를 빠르고 광범위하게 잠식하는 것처럼 보이는 시대에도 이러한 의미의 장소에 주목하는 대중서사 연구는 여전히 유효할 것인가? 이 글은 데이비드 시먼(David Seamon)의 저서 『삶은 장소에서 일어난다: 현상학, 생활세계들, 그리고 장소 만들기(Life Takes Place: Phenomenology, Lifeworlds, and Place Making)』를 중심으로 고도 모빌리티 시대에 장소에 주목하는 대중서사 연구의 가능성을 모색한다. 이 책은 현상학적 방법론에 기초하여 장소를 탐구하기 위해, 통합적 관계성(synergistic relationality)을 디딤돌로 하여 이른바 전진적 점근(progressive approximation)이라는 이론적 틀을 활용한다. 이에 따르면 장소는 먼저 하나의 전체, 즉 단자(monad)로 연구되어야 한다. 하나의 전체로서의 장소 단자에 대한 현상학적 연구는 장소가 인간의 근본 조건임을 식별한다. 그 다음 연구의 '전진적' 순서에 따라, 장소를 이항대립들의 결합체인 양자(dyad)로서 연구한다. 이에 따르면 운동/정지, 내부성/외부성, 평범함/비범함, 내향성/외향성, 본향/이향이 다섯 가지의 양자로 식별된다. 그러나 이러한 이항대립을 넘어서기 위해 이제 연구는 장소 삼자(triad)라는 상위 차수(order)로 이행하는데, 여기에는 장소상호작용, 장소 정체성, 장소 해방, 장소 실현, 장소 강화, 장소 창조가 포함된다. 이를 통해 장소에 대한 연구는 장소의 본질을 향해 전진적으로 점근하여 가는 것이다. 이 풍부하고 통찰적인 책의 저자는 고도 모빌리티 시대의 장소라는 물음을 스스로 제기하면서, 이에 대해 장소가 여전히 인간의 근본 운명이라는 답변을 제출한다. 그러나 이러한 답변은 여전히 공간/장소 및 이동/정주라는 이항대립에 머물러 있는 듯 보인다. 이 글에서는 이러한 이항대립을 넘어설 가능성, 그리고 이동의 실천을 통해 '장소 만들기'를 수행할 가능성을 대안적 답변으로 제시하고, 이러한 관점에서 대중서사 연구가 어떻게 이루어질 수 있는지 사례를 제시하고자 한다.
최근 모바일 기기 보급의 확산과 관련 기술의 발전으로 인해 사용자의 편의를 제공하는 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 이러한 서비스 중에서 대표적인 것으로 사용자의 이동 경로를 파악하고 예측하여 알맞은 위치기반서비스(Location-based Service; LBS)를 제공하는 것이다. 위치기반서비스를 제공하기 위한 가장 핵심 기술은 사용자의 이동 경로를 파악하는 것인데, 기존의 이동 경로 파악 기술은 이전의 이동 경로 자료를 기반으로 현재 이동 경로를 유추하였다. 그러나 이전의 이동 경로 자료가 점점 증가함에 따라 방대한 자료를 보관하고 가공하는데 많은 비용이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동 경로를 예측하기 위한 방법으로 사용자가 일정 지점에 머무는 시간 정보, 이동 거리 그리고 다른 사용자와의 소통 정보를 활용한다. 이 정보들을 활용하여 사용자에게 의미 있는 장소를 추출하고 이를 기반으로 사용자의 이동 경로를 예측할 때, 기존 방법과 비교하여 적은 비용으로 효과적인 경로 예측을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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