• Title/Summary/Keyword: 전자 하드웨어

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가상게임에 나타나는 소프트웨어 사이보그특징에 대한 고찰 -PS4 <언틸던> 게임을 중심으로- (Study on Features of Software Cyborg in the Virtual Game -PS4 ocusing Game-)

  • 김대우
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권41호
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    • pp.279-306
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    • 2015
  • 본 논문은 철학적 관점에서 게임에서 발생되는 가상자아와 가상신체에 대한 소프트웨어사이보그 특성의 변화에 관해 연구한 것이다. 사이보그개념은 넓게 보면 인간과 기계의 결합을 말하지만 구체적으로 들어가면 유기체인 인간과 보철물 같은 기계를 결합하는 하드웨어 사이보그와 인간의 뇌를 전자화시켜 가상신체로 전환시키는 소프트웨어 사이보그가 있다. 가상게임은 두 번째 소프트웨어 사이보그가 적용되는 사례인데, <언틸던>게임 같은 경우 일반적인 사이보그 개념과 다른 가상신체와 가상자아의 특징들이 보여 진다. 이런 특징들을 분석하기 위해 한스모라벡의 소프트웨어사이보그개념과 김선희의 사이버공간 속성과 다중자아개념을 적용하였다. 일반적인 가상게임은 뇌의 유형을 복제한 소프트웨어사이보그로써 가상세계의 속성 때문에 신체가 무효화되는 경향이 있었다. 그러나 <언틸던>게임 같은 경우 3인칭시점과 실존배우를 게임캐릭터로 제작한 점을 본다면 오히려 플레이어의 심리적 동일성을 유지하기 위해 사진 이미지적 사실성을 추구하면서 가상신체의 필요성을 역설하고 있는 것이다. 그리고 게임진행 중 플레이어는 8개의 캐릭터를 교차선택하면서 미션을 완수하게 되는데 이것은 현실자아가 다중자아로 복제되면서 겪게 되는 선택과 경험을 이용해 바람직한 최종엔딩을 이끄는데 큰 역할을 하게 된다. 이러한 사이버 다중자아는 현실세계의 다중자아들에게 비해 적극적이고 긍정적인 특징을 보여주면서 소프트웨어사이보그의 장점으로 부각될 수 있다. <언틸던> 게임의 특징은 최종엔딩이 플레이어의 선택에 따라 달라지고 등장인물간의 우정관계에 따라 친구의 생사가 결정된다는 점이다. 이때 가상자아는 시행착오를 통한 경험적, 도덕적, 직관적 선택의 기준을 자기 나름대로 설정하면서 바람직한 선택을 하려고 노력한다. 또한 다중자아들의 지식을 하나로 융합할 수 있어 한 단계 높은 정신적 성찰을 이루게 된다. 이런 과정은 세계에 대한 자신의 해석을 긍정하고 자기극복을 통해 정신적 성찰의 이루는 인간, 니체가 말한 위버멘쉬가 되는 과정으로 볼 수 있다.

딥러닝 오픈소스 프레임워크의 사례연구를 통한 도입 전략 도출 (Deriving adoption strategies of deep learning open source framework through case studies)

  • 최은주;이준영;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.27-65
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    • 2020
  • 많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.