지난 세기 인류를 지배해 온 물질문명의 가치들이 지식과 정보, 그리고 문화라는 눈에 보이지 않는 가치들로 대체되고, 세계경제의 중심축도 자본과 노동집약적인 산업에서 소프트웨어, 콘텐츠중심의 지식기반 산업으로 급격히 이동하고 있다. '문화의 산업화' 라는 관점에서 다국적 기업의 등장과 이에 따른 국가 간 문화적 지배와 종속, 문화정체성의 위기, 문화산업 지원과 육성 등의 문제가 부상하면서 국가 정책의 주요 관심사가 되었다. 이에 정부의 육성책과 인력양성을 위해 각 대학에 문화콘텐츠 관련학과를 신설하게 되었다. 그러나 이러한 양적인 증가에도 불구하고 이렇다할 성과를 거두지 못하고 있는 실정이다. 이는 교육의 방향성이 뚜렷하지 않고 체계성이 결여된 까닭에, 문화 콘텐츠 관련 전공들의 학과간 벽이 두텁고 체계적인 연동 프로그램을 통하여 우수자원의 교육과 배출이 이루어지지 않았기 때문이다. 이에 세부전공들의 연동 교육 프로그램을 통하여 문화콘텐츠 산업 전반에 대한 이해를 높이고 또한 연계 가능한 전공의 융합을 통하여 체계적인 인력 양성 교육프로그램을 개발하여야 한다. 따라서 본 논고는 문화콘텐츠 산업의 급변하는 환경에서 요청되는 문화 콘텐츠 인력 양성을 위해서 디지털화에 따른 국내외 문화 콘텐츠 산업 현황의 변화를 우선 개관하고자 한다. 이어서 업무 흐름도를 통한 인력유형의 파악, 그리고 융합에 따른 콘텐츠 전달 방식의 변화가 교육시스템에 어떠한 영향을 끼치며, 그것이 어떻게 구축되는 것이 바람직한가를 검토하고 아울러 본 논고에서는 교육시스템의 연동을 통해 CT산업의 핵심 인력을 양성하는 하나의 방안에 대한 예비적인 고찰을 수행한 것이다.
최근에는 제품 개발의 효율성 증대를 위해서 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 분산된 협업적 개발 환경이 필수적으로 인식되고 있으며 이에 따른 제품 설계 정보의 재사용 문제가 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 제품 설계 정보의 재사용을 위해 멀티미디어 기기에서 획득된 제품 영상을 부품 단위로 분할하여 속성 관계 그래프를 생성하고 이를 통해 제품 설계 정보를 검색하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라벨링 방법으로 제품 영상을 분할하고, 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프를 생성한다. 속성 관계 그래프는 제품 설계 정보를 추가하여 확장함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. 첫째, 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 멀티미디어 영상을 이용하므로 특정 설계 툴에 종속적이지 않다. 둘째, 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함하는 영상의 검색이 가능하다. 셋째, 분할된 각 부품의 영역에 대한 다양한 영상 정보와 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다.
국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.
본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적(Eye Tracking)을 활용하여 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하고, 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등을 관심 영역(Area of Interest: AOI)으로 설정하여 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇 디자인의 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현(Expressive), 인간다움(Human-like), 얼굴 두각성(Face-highlighted) 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도를 설정하였다. 시선 반응에 따른 소셜로봇에 대한 태도를 형성하는 과정에서 두가지 경로를 통해 영향을 미치는 것을 확인되었다. 첫번째는 시선이 태도에 직접적으로 미치는 영향으로 소셜로봇의 얼굴과 눈의 응시에 따라 긍정적인 태도 인 것으로 나타났다. 구체적으로, 로봇의 첫 응시 시점이 이를수록 눈에서는 머문 시간이 길고 재방문 빈도가 낮을수록 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 평가하였다. 즉 소셜로봇을 얼굴보다 눈에 집중해서 보게 될 때 피험자들이 로봇에 대한 판단에 있어 직접적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 두번째로는 로봇에 대한 인지적 지각된 측면을 고려하여 얼굴 두각성(Face-highlighted), 의인화(Human-like), 감정 표현(Expressive)이 태도에 미치는 영향의 결과로 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소셜로봇에 대한 지각이 구체적으로 로봇의 어떤 외형적 요소가 연관성을 가지는지 살펴본 결과 소셜로봇의 얼굴과 입술에 머문 시간이 길수록 입술을 다시 주시하지 않을수록 Face-highlighted에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 전신은 첫 응시가 늦을수록, 입술은 첫 응시가 빠르고 시선이 고정된 시간이 짧을수록 Human-like에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 소셜로봇의 얼굴에 머문 시간은 길수록 Expressive에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다.
최근 XML표준기술을 활용한 웹서비스는 기업내 및 기업간의 정보시스템을 통합하는데 발생되는 문제점을 해결해 주는 차세대 e-비즈니스의 기반으로 급부상하고 있다. 정보기술이 지속적으로 변화하기 때문에 특정 기술에 기반한 시스템을 정보 기술 변화에 맞게 통합, 변화, 유지하는 것은 지속적인 문제로 고려되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 OMG는 MDA(Model Driven Architecture)라는 새로운 소프트웨어 아키텍처를 제시하였다. MDA는 기존의 개발 절차에서 분석모델인 플랫폼 독립적인 모델(PIM, Platform Independent Model)을 구축하고 이를 기반으로 설계모델인 플랫폼 종속적인 모델(PSM, Platform Specific Model)로 자동 변환하는 프로세스를 가진다. 이러한 자동 변환을 통해 여러 플랫폼을 쉽게 지원하고 개발자의 입장에서는 코드 작성에 소요되는 시간을 줄일 수 있으며 개발 프로세스의 측면에서도 품질관리를 수월하게 할 수 있다. 이 MDA의 개발 프로세스를 웹서비스개발 프로세스에 적용하면 MDA의 PIM에서 목표플랫폼으로 웹서비스를 선택하고 웹서비스 모델인 WSDL로 PSM을 표현할 수 있다. 본 논문에서는 웹서비스 공급자와 요청자가 웹서비스를 개발하거나 통합할때의 절차를 분류하여 웹서비스 개발 프로세스유형을 만들고 웹서비스 개발시 MDA개발 프로세스를 적용하여 웹서비스공급자와 요청자가 참조가능한 새로운 웹서비스 개발 프로세스를 제안한다.
국내 대학생을 대상으로 페이스북의 개인정보 공개 현황을 살펴보고 개인정보 공개에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 페이스북의 개인정보 공개 현황은 프로파일의 정보를 토대로 개인정보 공개여부와 공개 범위, 두 측면에서 분석됐다. 개인정보 공개에 영향을 미치는 주요 변인은 페이스북 프라이버시 염려, 사회적 관계 유지 동기 등이 고려됐으며 성별, 이용기간, 이용시간 역시 분석에 포함됐다. 서베이 분석 결과, 페이스북 프라이버시 염려는 이용자에 관한 프라이버시 염려, 시스템에 관한 프라이버시 염려로 구분됐으며 개인정보 공개와 공개범위를 각각 종속변인으로 하는 회귀분석을 실시하여 주요변인의 영향력을 분석했다. 연구결과, 개인정보 공개정도의 경우는 성별, 이용기간, 사회적 관계 유지 동기에 의해 설명되며 개인정보 공개 범위는 이용기간, 페이스북 이용자에 의한 프라이버시 염려에 의해 설명되는 것으로 관찰됐다. 흥미로운 분석 결과는 공개정도 분석결과에서 사회적 관계 유지 동기가 페이스북 시스템에 의한 프라이버시 염려보다 우선하는 것으로 관찰된 점이다. 이에 대한 함의를 실었으며 페이스북 국내 이용자의 개인정보 공개 현황을 공개정도와 공개범위에 따라 항목별로 분석해, 이용자의 개인정보 공개와 페이스북 이용을 통한 사회적 관계와의 관련성을 유추하고자 했다.
원거리 발성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락시키는 주요 요인으로 알려져 있다. 본 논문에서는 교사 학생 학습을 이용하여 원거리 발성에 의한 화자 인증 시스템의 성능 하락을 보상하는 기법을 제안한다. 교사 학생 학습은 미리 학습된 교사 심층신경망의 출력과 학생 신경망의 출력이 같아지도록 학생 신경망을 학습하는 기법이다. 여기서 교사 신경망에는 근거리 발성을, 학생 신경망에는 원거리 발성을 입력한 뒤, 두 신경망의 출력을 동일하게 만드는 과정을 통해 원거리 발성을 보상할 수 있을 것이라고 기대하였다. 하지만 원거리 발성을 보상하는 과정에서, 근거리 발성에 대한 인식률이 저하되는 현상을 실험적으로 발견하였다. 위와 같은 현상을 예방하기 위해 본 논문에서는 교사 심층신경망을 학생 심층신경망의 초깃값으로 사용하는 기법과 학생 심층신경망을 근거리 발성에 대해서도 학습하는 기법을 제안하였다. 모든 실험은 원 음성을 입력 받는 심층신경망을 활용해 수행하였다. 동일한 발성을 각각 4 채널로 근거리와 원거리에서 자체적으로 수집한 문장 종속 데이터셋을 활용하였다. 동일 오류율을 기준으로 근거리 / 원거리 발성에 대한 화자 인증 성능을 평가한 결과 교사 학생 학습을 사용하지 않을 경우 2.55 % / 2.8 %, 기존의 교사 학생 학습을 사용할 경우 9.75 % / 1.8 %, 제안한 기법들을 적용한 경우 2.5 % / 2.7 %의 오류율을 확인하였다.
해양 종속영양 박테리아는 수생태계에서 미소생물환의 주요 구성원으로 유기물의 분해 등 생지화학적 순환에서 중요한 역할을 한다. 해양 생태계의 물질 순환과 에너지 흐름을 이해하기 위해서는 박테리아의 변동에 대한 연구 조사가 중요하다. 본 연구는 방조제 건설로 변형된 영산강 하구 해수역을 대상으로 박테리아와 환경인자들의 월 변동 양상을 조사하였고, 박테리아 변동의 주요인자인 식물플랑크톤(chlorophyll-a)과의 상관성을 크기별로 구분하여 파악하고자 하였다. 연구 결과, 영산강 하구의 박테리아는 저층보다 표층에서 높은 개체수를 보였으며, 겨울철보다 여름철에 개체수가 높았다. 그리고 방조제에 가까울수록 개체수가 증가하였으며, 방조제와 가장 인접한 정점에서 2018년 8월, 9월 그리고 2019년 6월에 최대치로 증가하였다. 박테리아의 개체수가 높았던 정점과 시기에 식물플랑크톤의 생체량도 증가하면서 통계분석결과에서도 양의 상관성을 보였고 크기별로도 모두 유사한 상관성을 보였다. 이러한 결과는 식물플랑크톤 기원의 유기물이 박테리아 변동에 영향을 미치고 있고 크기별로 그 영향의 차이가 없음을 제시하고 있다. 또한 수온에 비례하여 증가하는 박테리아의 계절 분포는 박테리아의 성장에 대한 수온의 영향을 보여주는 결과라 볼 수 있다. 그 외에 간헐적인 담수 유입을 통한 영양염 공급과 박테리아의 개체수 변동의 연관성은 관찰되지 않았다. 본 연구에서는 또한 특정시기에 성층이 거의 없는 조건에서 용존산소가 고갈되는 빈산소층이 관찰되었는데 이는 식물플랑크톤 기원 유기물 공급과 박테리아의 분해로 인한 산소 소모의 결과로 추정된다.
소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
중소도시도 수도권과 대도시의 주택정책을 답습할 것이 아니라 지역의 현황과 특성을 반영한 주택정책을 통하여 건전한 주택시장을 조성해야한다. 이를 위해 본 연구는 진주시를 사례로 공동주택의 공간적 분포와 속성상의 특징을 분석하고, 공동주택 가격결정 요인을 추적하여 진주시의 주택정책에 유의한 함의를 도출하고자 하였다. 분석 데이터는 20세대 이상의 공동주택을 대상으로 위치와 속성자료를 지리정보시스템으로 구축하였다. 공동주택의 공급시기와 분포를 분석해보면 경과연수가 오래되고 세대수가 적은 아파트들은 70년대에 시행된 구획정리사업지구에 주로 건설되었고, 반대로 경과연수가 짧고 세대수가 많은 아파트는 서쪽과 남쪽에 최근의 택지개발사업이 시행된 지역에 건축된 특징이 있었다. 아파트 가격결정요인 분석에서는 다중공선성을 없애기 위해 변수를 인자분석으로 사전에 축소 처리하였으며, 공동주택가격을 종속변수로 하고 33개의 독립변수로 구성되는 헤도닉가격모형을 12가지로 구축하였다. 이 모형들에서 경과연수, 연면적, 대로접함여부, 대학 및 병원접근성, 계단식 등이 유의한 변수로 분석되었다. 이상의 결과를 이용하여 지역의 특성을 반영한 도시기반시설의 입지와 주택공급을 시행한다면 급격한 공동주택의 가격변동과 지역적 가격 차이에서 오는 지역적 위화감을 완화하는 데에 도움이 될 것이다. 결론적으로 시장규모가 작은 중소도시의 경우에도 지역현실을 반영한 주택정책을 수립하여 지역의 주택시장 안정화 방안을 모색해야하며, 보다 나은 분석을 위해 향후 중소도시에도 단독주택을 포함한 정밀한 토지정보를 구축해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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