동영상 검색이나 축약과 같은 동영상 분석을 위해 동영상 어노테이션 기술이나 동영상 정보 표현에 대한 다양한 연구가 있어왔다. 이를 위해 본 논문은 대화 참여자 결점을 위한 영상적 요소와 이러한 요소를 이용하여 Character-net 표현을 개선하는 방법을 제안한다. 기존 Character-net이 자막이 뜨는 시간에 나타나는 등장인물들만을 대화참여자로 고려하므로 일부의 청자를 제외시키는 문제점이 있다. 대화 참여자는 대화상황 파악의 극히 중요한 요소로 동영상 검색 시에 기준이 될 수 있으며 동영상의 이야기 전개를 이끌어 나간다. 대화 참여자를 결정하기 위한 영상적 요소에는 자막의 유무, 장면, 인물 등장순서, 시선방향, 패턴, 입의 움직임 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 영상적 요소에 근거하여 대화 참여자를 판단하고 동영상 표현방법인 Character-net을 개선하고자 한다. 제안한 여러 요소들이 결합되고 일정한 조건이 만족되었을 때 대화참여자를 정확히 검출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대화참여자를 결정하기 위한 영상적 요소들을 제안하고 이를 통해 Character-net의 표현성능을 개선하고 실험을 통하여 제안된 방법론이 대화 참여자 판단의 정확성과 Character-net의 표현성능을 제고함을 증명하였다.
그동안 상표정보 활용과 관련한 여러 연구가 진행되었고 상표정보가 비즈니스 트렌드를 볼 수 있는 좋은 데이터임을 증명하였다. 본 연구는 상표정보를 활용하여 코로나-19 전후의 트렌드 변화를 분석하고자 한다. 상표정보로 상품류, 유사군 코드, 지정상품정보를 활용하여 코로나-19 전후의 변화를 비교하고 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하였다. 활용한 상표정보 중에 코로나-19 전후로 지정상품명을 활용한 트렌드의 변화가 유의미한 차이를 나타냈다. 결과의 검증을 위해 코로나-19 전후의 지정상품명에 사용된 키워드의 변화를 구글 트렌드의 키워드의 검색 노출빈도와 비교하였다. 지정상품명칭에서 추출된 상위 8개 키워드 중 '온라인, 항균, 방역, 밀키트, 가상'의 구글 트렌드 검색 노출 빈도는 증가추세이고, '마스크, 비말' 은 증가추세는 아니지만, 코로나-19시점에 급격히 증가하였으며 코로나-19 이후에도 이전에 비해 높은 수준을 나타냈다. '무인' 의 노출 빈도는 코로나-19 전후로 큰 차이는 없지만 꾸준히 높은 수준을 유지하여 코로나 이전부터 관련 비즈니스가 활발하였으며, 대중의 관심이 높은 키워드로 해석할 수있다. 본 연구는 세가지 상표정보를 활용하여 비즈니스 트렌드에 활용 가능성이 있는 정보를 구체적으로 확인하였다 점에서 학문적 성과가 있다.
방송은 상호연결망에서 사용되는 가장 기본적인 정보전달 기법으로 크게 일-대-다 방송과 다-대-다 방송으로 나눌 수 있다. 일-대-다 방송은 메시지를 갖고 있는 한 노드에서 다른 모든 노드로 메시지를 전송하는 것이고, 다-대-다 방송은 메시지를 갖고 있는 각각의 노드들이 다른 모든 노드들로 메시지를 전송하는 것이다. 그리고 단위 시간 당 전송 포트를 사용하는 방법에 따라 단일 포트 통신 방식(SLA)과 멀티 포트 통신 방식(MLA)으로 나눌 수 있다. 단일 포트 통신 방식은 단위 시간에 메시지를 가지고 있는 노드가 이웃한 다른 하나의 노드로만 메시지를 전송하는 것이고, 멀티 포트 통신 방식은 단위 시간에 메시지를 가지고 있는 노드가 이웃한 모든 노드로 메시지를 전송하는 것이다. 매트릭스 하이퍼큐브는 하이퍼큐브와 동일한 노드 개수를 가지면서 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 연결망이다. 본 논문에서는 매트릭스 하이퍼큐브의 방송 기법을 분석한다. 먼저 매트릭스 하이퍼큐브에서의 일-대-다 방송 알고리즘과 다-대-다 방송 알고리즘을 제안한다. 그리고 SLA 기법을 이용한 일-대-다 방송 시간이 2n+1임과 MLA 기법을 이용한 일-대-다 방송 시간이 $2{\lceil}{\frac{n}{2}}{\rceil}+1$임을 보인다. 또한 SLA 기법을 이용한 다-대-다 방송 시간이 $5{\times}2^{\frac{n}{2}}-2$(n=짝수), $5{\times}2^{\frac{n-1}{2}}+2$(n=홀수)임을 증명한다.
마이어-쉔베르거와 쿠키어(Mayer-Schönberger and Cukier, 이하 MSC)는, 빅 데이터의 세계에서는 인과성보다 상관성이 실용적으로 더 유용하고 효율적이라고 주장한다.[4] 더 나아가, 빅 데이터의 세계에서는 인과성에 토대한 분석이나 예측이 상관성에 토대한 분석이나 예측에 밀려 주목받지 않거나 도태될 것이라 주장한다. 이 글에서 필자는, 상관성이 빅 데이터의 현상을 분석하고 이를 토대로 미래를 예측하는 데에 충분하다는 MSC의 논증들을 비판적으로 검토한다. 2장에서는 빅 데이터의 세계에서 상관성이 우월하다는 MSC의 논증을 소개한다. 3장에서는 상관성은 그 자체만으로 충분히 실용적이고 유용하다는 MSC의 논증을 비판한다. 상관성과 인과성의 차이에 대한 오해를 지적하고 심슨(Simpson) 역설로 그 차이가 왜 중요한지를 보여준다. 4장에서는 빅 데이터 분석에서 인과성이 상관성보다 비효율적이라는 MSC의 논증을 비판한다. 특별히 인과성을 증명하는 수학적 방법이 없다는 주장의 오류를 보여준다. 구조방정식에 토대한 인과 모형의 수학적 이론들을 제시하고, 이들 이론으로 인과성이 빅 데이터 분석에서 매우 유의미하고 유용한 역할을 할 수 있다는 것을 보여준다.
라그랑주 승수법(Method of Lagrange Multipliers)은 등식 제약조건하에서 미분가능한 함수의 최대, 최소를 구하는 대표적인 방법이다. 선형대수학, 최적화 이론, 제어 이론을 포함하여 최근에는 인공지능 기초수학에서도 널리 활용되고 있다. 특히 라그랑주 승수법은 미분적분학과 선형대수학을 연결하는 중요한 도구이며, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함한 인공지능 알고리즘에 많이 활용되고 있다. 따라서 교수자는 대학 미분적분학에서 처음 라그랑주 승수법을 접하는 학생들에게 구체적인 학습 동기를 제공할 필요가 생겼다. 이에 본 논문에서는 교수자가 학생들에게 라그랑주 승수법을 효과적으로 교육하는데 필요한 통합적인 시야를 제공한다. 먼저 다양한 전공의 학생들이 계산에 대한 부담을 덜고 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 개발한 시각화 자료 및 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 또한 라그랑주 승수법으로 행렬의 고윳값과 고유벡터를 유도하는 과정을 상세히 소개한다. 그리고 라그랑주 승수법을 간단한 경우에 대한 증명에서 시작하여 일반화된 최적화 문제로 확장하고, 수업에서 학생들이 라그랑주 승수와 PCA를 활용하여 실제 데이터를 분석한 결과를 추가하였다. 본 연구는 대학수학을 지도하는 다양한 전공의 교수자들에게 도움이 될 기초자료가 될 것이다.
건설공사의 특성상 공사중 설계변경이 불가피한 경우가 많다. 문제는 설계변경의 양과 정도에 따라 작업생산성 저하를 초래 할 수 있다는 것인데, 이를 설계변경의 파급효과(Ripple effect) 또는 누적영향(Cumulative impact)이라 한다. 미국과 달리 국내의 경우 설계변경의 영향에 대한 연구를 찾아보기 힘든 것이 사실이다. 본 연구는 공공공사 설계변경의 현황과 그 영향을 조사하기 위하여 1991년도부터 2004년도까지 수행된 14개 공공기관의 공사비 100억 이상 공사 1439건의 설계변경 데이터를 수집, 분석하였다. 국내 공공공사 설계변경의 특성을 파악하기 위하여 평균낙찰률, 설계변경규모, 설계변경횟수, 설계변경금액 등을 분석하였으며, 설계변경이 미치는 영향을 파악하기 위하여 변경률(%CO), 손실률(%Delta), 지연률(%T) 등의 개념을 정립하였다. 개발된 변경률, 손실률, 지연률 등의 개념을 수집된 설계변경 자료에 적용 사례조사를 하였으며, 이를 바탕으로 낙찰률과 설계변경량의 관계, 설계변경횟수와 공사지연간의 관계, 공기지연과 손실률간의 관계, 설계변경량과 손실률간의 관계를 도출하였다. 결과적으로 설계변경횟수가 많아질수록 공기가 더욱 지연될 수 있으며, 지연된 공기는 더 많은 손실을 발생시킬 수 있음이 증명 되였다. 또한 설계변경의 양이 많아질수록 손실량도 증가하며 서로간 강한 상관관계가 있음을 발견하였다. 본 연구에서 도출된 관계식들은 공사금액을 바탕으로 개발되었기에 프로젝트의 생산성손실 분석을 위한 직접적인 적용은 어렵다. 하지만 향후 국내 주요건설사들이 추진하고 있는 작업일보시스템에 작업시간(Man-hour)기반의 생산성 자료들이 축척되면 추후 그 데이터를 바탕으로 국내 환경에 적합한 생산성측정모델 구축이 가능하리라 판단된다. 아울러, 공사중 작업생산성 관련 자료의 관리를 선진화 하고, 그 신빙성을 높이는 일은 우리 건설계 모두의 노력이 필요하리라 사료된다.
이 연구의 목적은, 한국 전통 음악의 어법을 활용하여 영화 음악을 발전시키기 위함이다. 2019년 현재 한국 영화 음악은 대부분 서양 악기 기반으로 만들어진다. 전통 음악이 쓰이는 빈도수를 확인해 보면, 서양 악기 기반의 음악보다 철저히 적음을 알 수 있으며, 1980년대 이전까지 한국 영화에서 다양하게 쓰이던 전통 악기와 전통 음악조차, 이제는 사극에서 내재적 음악으로 사용되는 데에 그치고 있는 것이 현실이다. 그리하여 전통 음악은 대중적으로 다가가기에 어렵다고 보는 관점이 많아지고 있으며, 많은 창작 음악 중에서도 영화 음악에는 거의 등장하지 않는다. 더 나아가 전통 악기의 음색을 사용하여 서양 악기를 흉내 내는 경우는 많은 반면, 전통 선법이나 장단, 시김새 등 전통 어법을 양악기로 연주하는 경우는 극히 드물다. 이는 필히 영화 음악을 작곡하는 음악가들의 전통 음악 어법이나 선법에 대한 제대로 된 이해가 부족함이 있을 것이며, 요즘의 음악 흐름에 전통 음악이 없기에 굳이 시도하지 않는 것이라고 생각된다. 하지만'전통'은, 그 나라의 역사와 문화, 생활, 성격 등을 모두 아우르며 그 민족을 나타내는 고유하고 특수한 것이다. 현재 디즈니사 영화나 할리우드 영화 등 세계적으로 유명한 영화를 살펴보면, 각 나라의 민속 음악을 활용하여 다양한 색채를 나타내는 월드 뮤직 형식이 많이 등장함을 알 수 있다. 이는 민속적인 색깔을 드러냄으로써 그 나라의 문화를 알리는 데 크게 일조한다. 하지만 한국의 색깔을 드러내는 영화나 음악은 찾아볼 수 없음이 현실이다. 이에 필자는 전통을 지켜내고자 하는 한국인으로서, 그리고 음악가로서 영화 음악에서 전통 어법을 사용한 음악이 필요하다는 것을 제안하였다. 제안 근거로 세계적으로 나라의 문화를 알리는데 일조한 중국 음악계의 '뉴웨이브' 양식과, 전통 어법이 서양 악기 양식으로 융화된 '탄둔'의 '와호장룡' 영화 음악을 예로 살펴보고, 그 음악으로 인한 효과를 한국 전통 음악에 대입했을 때도 훌륭한 효과를 나타낼 수 있을 것임을 증명하였다. 그를 통하여 영화 음악 작곡가들이 전통 음악을 더 잘 이해하고 하나의 음악을 만들어 내었을 때, 한국인만이 할 수 있는 가치 있는 음악이 완성되어 한국을 넘어 세계로 뻗어져 나갈 수 있을 것이다. 또한, 4차 산업혁명을 살아가고 있는 현재 그리고 미래에 우리의 목소리를 더 낼 수 있을 것이라고 기대한다.
공익연계 마케팅 (cause-related marketing or CRM)은 기업과 제품의 이미지 향상이나 브랜드의 정신적·윤리적 가치를 구축하는 강력한 하나의 수단으로 점점 더 그 활용 가치가 높아지고 있다. 본 연구에서는 공익연계 마케팅 활동의 성과에 영향을 미치는 여러 요인들 중 공익의 특성, 제품의 관여도, 그리고 메시지의 특성에 따른 소비자 브랜드 태도에 대한 영향력을 검증하고자 한다. 연구의 검증을 위해 다음과 같이 크게 3가지 연구문제를 정선해보았다. 공익의 특성에 따른 소비자의 브랜드 태도는 어떻게 다른가? 공익연계 메시지 표현유형에 따른 소비자의 브랜드 태도는 어떻게 다른가? 마지막으로 제품의 관여도에 따른 소비자의 브랜드 태도는 어떻게 다른가? 이러한 연구문제들을 중심으로 공익의 특성, 제품 관여도, 공익 메시지 표현유형, 그리고 소비자의 브랜드 태도 간의 인과관계들을 나타내는 모델을 세우고 연구를 수행했다. 서울에 거주하는 20~40세의 직장인들과 학생들을 연구대상으로 총 400부의 설문지를 배포하고 이중 유요한 176부의 회수된 설문에 대한 데이터를 이용해 통계분석을 수행했다. 분석결과 연구모델 및 가설들이 잘 증명되었으나, 연구대상들은 공익의 특성의 차이점에 대해 인식을 못하는 것으로 나타났고 이는 우리나라 소비자들이 아직까지는 공익의 특성에 대한 차별적 인식보다는, 공익 그 자체에 대해 포괄적으로 인식하는 경향이 있음을 뒷받침 한다.
애니매트로닉스 제어 기술은 공학, 의학, 예술 등 여러 학문 분야에서 흥미로운 주제이며 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 애니매트로닉스의 움직임을 제어하는 일반적인 방법은 몸체 내부에 장착된 전동 모터를 사용하는 것이다. 하지만 이러한 방식은 몸체 내부의 공간이 좁을 경우 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 몸체가 가늘고 긴 촉수 생명체의 움직임을 제어하기 위해 몸체 내부에 기계 장치를 장착하는 대신 외부 자력을 이용하는 방법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 애니매 트로닉스의 관절체 몸체를 자성이 있는 금속 소재로 만들어 외부에 설치된 전자석의 인력에 영향을 받도록 하였다. 그리고 전자석의 세기를 PID 제어기로 제어하여 애니매트로닉스 몸체의 위치를 실시간으로 제어할 수 있도록 하였다. 또한 자석이 회전 운동을 하도록 하고 회전의 속도를 변화시켜 다양한 움직임을 연출할 수 있도록 하였다. 본 연구의 실험은 가상 환경에 구현하여 시뮬레이션을 통해 수행되었다. 사용자에 의한 실시간 제어의 결과뿐만 아니라 다양한 스타일의 애니메이션 생성 방법 및 결과를 제시하여 그 효용성을 증명하였다.
최근 세계 각국은 온실가스 배출을 규제하기 위해 전과정평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 전기차 전과정평가는 차량의 전체 수명주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 측정하고 평가하는 수단이다. 전과정평가 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 전기차 부품별로 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 이를 위해 최근 블록체인 기술을 적용한 전과정평가 모델에 대한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주요 제품 정보들이 다른 참여자들에게 그대로 노출되어 프라이버서 보호가 되지 않는 문제가 있고 부품데이터 정보가 업데이트될 때마다 트랜잭션 형태로 블록체인 원장에 기록해야 해서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 전기차 차량부품 데이터를 수집하고 유효성을 검증하기 위해 전과정평가를 위한 DID 기반의 데이터수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 데이터의 유효성과 무결성을 보장하며 블록체인 원장에는 사용자 인증 정보만 공유되어 데이터의 무분별한 노출을 방지하고 데이터의 출처를 효율적으로 검증 및 업데이트할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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