본 연구는 전반적인 케이블TV의 현황 고찰을 통해 멀티플랫폼 환경에서의 케이블TV의 경쟁력 제고를 위해 필요한 전략적 방안이 무엇인지에 대해 살펴보았다. 이를 위해 먼저 케이블TV의 현황, 특성 및 문제점을 살펴보고 이를 통해 매체경쟁력을 높일 수 있는 단기적, 중장기적 사업전략을 제언하였다. 케이블TV는 경쟁력 제고를 위해 콘텐츠 제작비 지원과 공동대표기구 설립, 멀티콘텐츠 포맷 개발 및 멀티 플랫폼 활용 활성화, 멀티미디어 환경에 대비한 뉴서비스 개발 및 제공, 자체제작을 통한 양질의 콘텐츠 확보, 디지털 케이블 확산, VOD 활성화, 결합서비스 강화, 프로그램 다양성 유지, 가격경쟁력 제고가 필요함을 제언하였다. 그리고 케이블TV의 경쟁력을 높이기 위한 장기적 방안으로 스마트TV와의 공조나 개방성 강화로 인한 오픈플랫폼전략 강화, 실시간 콘텐츠 이외에 사용자의 편의성을 높이는 양방형성, 이동성, 맞춤형 콘텐츠 개발을 통해 다양한 프로그램과 애플리케이션을 제공하는 어그리게이터(aggregator)의 기능 강화를 통한 종합미디어포털로 진화해야 할 것을 제언하였다.
정부는 10월 14일 '국가경쟁력 강화를 위한 정보화 전략'을 발표,소프트웨어와 영상산업을 비롯한 정보통신산업을 21세기 주도산업으로 육성하겠다고 발표하였다. 이날 회의를 주재하나 김영삼 대통령은 국가경쟁력 강화를 위한 정보화 전략으로 정부의 정보화 실천 선도, 경쟁력 제고 핵심분야의 정보화 우선투자, 산업화 과정상의 문제해결, 소프트웨어와 영상산업 육성, 정보화 추진기반 정비, 통일대비 정보화추진 등 6대 정보화과제를 추진하겠다고 밝혔다. 이날 발표한 '정보화 전략'의 6대 과졔는 그 범위가 매우 방대하다. 좁은 의미의 정보기술활용을 뛰어넘어 국가경쟁력향상 및 국민 삶의 질개선을 궁극적으로 추진한다는 내용을 담고 있다. 지금까지 정부 각부처, 혹은 각 부문에서 추진돼 온 정보화사업이 없었던 것은 아니지만 상호연계성이 결여돼 비용이 중복 발생하거나 효과를 보지 못한 경우가 많았다. 이제 정부에서 이러하나 문제점을 의식하고 전체 차원에서의 최적화를 위한 조정기능을 강화하겠다는 의지를 나타낸 것으로 보인다. 본고에서는 국가경쟁력 강화를 위한 정보화 전략의 전문을 게재한다.
본 논문에서는 Temporal Difference 학습을 적용한 Ant-Q 기반 개미 모델을 이용한 다중 집단 상호작용 개미 강화학습 모델을 제안한다. 이 모델은 몇 개의 독립적 개미시스템 집단으로 이루어져 있으며, 상호작용은 집단간 엘리트 전략(강화, 다양화 전략)에 따라 임무를 수행한다. 강화 전략은 다른 에이전트 집단의 휴리스틱 정보를 이용해 좋은 경로 선택을 가능하게 한다. 이것은 집단간 긍정적 상호작용을 통해 에이전트들의 방문 빈도가 높은 간선을 선택하게 한다. 다양화 전략은 에이전트들이 다른 에이전트 집단의 탐색 정보에 의해 부정적 상호작용을 수행함으로써 방문 빈도수가 높은 간선의 선택을 회피하게 만든다. 이러한 전략을 통해 제안한 강화학습은 기존의 개미집단시스템, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
현재 실감 콘텐츠에 대한 소비자 욕구가 증대하여 고화질 영상에 대한 중요성이 높아지므로, 본 연구는 지상파 방송사의 UHD 전략을 글로벌 경쟁력 확보를 위한 차원에서 제시하였다. 첫째, 실무적 전략으로, 견고한 내수시장 확보를 위해 각 부서간 협력을 통한 생태계 확보에 주력, 시너지를 창출하고, 글로벌 경쟁력을 갖추기 위한 UHD 분야에 우선순위를 두고 해당 분야의 강국과 긴밀한 협조체제의 필요, 우리나라 사회 문화적 실정을 고려한 가성비에 주목한 UHDTV 개발로 내수시장 확보 후 이를 통한 재정, 기술력 등으로 글로벌 시장 개발을 추진해야 함을 제시했다. 둘째, 정부는 글로벌 콘텐츠 강화를 위한 컨트롤타워 역할, 장기적 로드맵 구성, 관련 자료 지원과 우리나라만의 UHDTV 성과 모델을 만들어 해외에 적극 수출함으로써 글로벌 경쟁력 증대를 지원해야 함을 강조했다.
휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화와 다양화의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 시스템은 최근에 제안된 조합 최적화문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 기법으로, 그리디 탐색과 긍정적 보상에 의한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존 개미집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화 전략과 다양화 전략으로 나누어진 엘리트 전략을 통해 집단간 긍정적 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 그리고, 이 제안된 엘리트 전략에 의한 다중 집단 상호작용 개미 모델을 순회판매원문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존 개미집단 시스템과 비교한다.
창조경제시대로 접어들면서 각국은 소프트웨어 지식산업에 눈을 돌리기 시작했으며, 대표적인 분야로 문화콘텐츠 산업을 주목하고 있다 우리나라도 문화콘텐츠 5대 강국으로의 도약을 위해 콘텐츠 분야를 17개 신성장동력 산업 중의 하나로 포함시켜 산업육성 및 CT R&D 전략을 수립하고 있다. 국내 문화콘텐츠 산업은 연평균 증가율 약 7.1%로 성장, 2012년 약 100조 원을 달성할 것으로 전망되며, IT의 뒤를 이어 신시장 개척과 기존 산업의 고부가가치화를 실현하고 국민의 삶의 질 향상 등 사회복지 증진에도 기여할 것으로 예상된다. 따라서 정책을 수립하고 시행함에 있어 OSMU등 문화 콘텐츠의 특성을 고려하고 가치사슬 주체별로 차별화하여 성과확산을 극대화시켜야 할 것이다. 또한 문화콘텐츠 비전을 됫받침하는 창조 협력 경쟁의 정책철학 및 추진체계인 "3CTP 전략'을 통해 산업 및 기술 경쟁력을 강화시켜야 할 것이다.
동영상을 이용한 콘텐츠에 커머스를 접목한 'V커머스'가 크게 성장하며, 이른바 V커머스 2.0시대를 맞이하고 있다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, V커머스 2.0 콘텐츠와 MCN의 연계점과 시너지 창출 가능성에 주목하여, 그 특성을 감안한 연계 전략에 대해 고찰하였다. 결론적으로 첫째, V커머스는 1.0 시대를 넘어, 재미와 공감을 지향하는 콘텐츠로서의 특성이 중심이 되는 2.0시대로 진화하고 있으며, 이는 스마트폰의 대중화와 SNS의 일상화에 따른 웹콘텐츠 전반의 변화에 부합한다. 둘째, V커머스 2.0 콘텐츠는 SNS의 네트워크성을 기반으로 한 공유와 추천을 홍보와 구매 제고로 치환하여 활용하는 특성을 갖는다. 따라서 '커머스' 이전에 '콘텐츠'로서의 경쟁력이 상대적으로 중요하다. 셋째, V커머스 2.0과 MCN산업은 핵심 경쟁력 확보와 새로운 수익모델 창출의 돌파구라는 차원에서, 서로에게 강력한 연계의 필요성을 가지고 있다. 이에 V커머스 2.0과 MCN의 시너지를 창출하기 위한 연계 전략으로 빅데이터의 활용을 통한 V커머스 2.0 맞춤형 콘텐츠 경쟁력 강화, 스토리텔링 마케팅 구축과 브랜드화, 라이브성과 쌍방향 소통성의 강화를 제시하였다.
올해 주요 포털업체들의 사업전략 기조는 동영상 검색 등 신규 검색 서비스를 강화하는 가운데 상반기에는 월드컵 마케팅에 올인한다는 것이다. 또한 올 포털시장에서는 웹2.0 기반의 UCC 서비스 등도 주요 이슈가 될 것으로 보이며 구글의 한국시장 연착륙 여부도 초미의 관심사다. 여전히 네이버의 독과점 현상이 지속되고 있는 포털업계의 올 사업전략을 살펴봤다.
올해 주목받는 정보기술 분야로 데이터웨어하우스가 빠지지 않고 있다. 금융권이든 통신업계든 기업에서는 경쟁력 강화의 방안을 강구해야 하는 상황이고, 산재한 데이터로부터 의사결정을 위한 전략정보를 찾아내야 한다. 또한 고객 서비스의 품질을 한단계 높이기 위해서는 통합 데이터베이스 서버를 중심으로 한 데이터웨어하우스 및 업무별 데이터마트 구축이 요구되고 있다. 본 특집에서는 올한해 데이터웨어하우스 시장을 대상으로 솔루션과 전략을 가다듬고 있는 업체들의 제품과 전략을 살펴봤다.
강화학습은 최적의 행동정책을 구하는 최적화 문제로 주어진 환경과의 상호작용을 통해 받는 보상 값을 최대화하는 것이 목표이다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 매우 커지는 다중 에이전트 시스템인 경우 효과적인 강화학습을 위해서는 적절한 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 멀티에이전트의 효과적인 행동 선택과 학습의 수렴속도를 개선하기 위하여 퍼지 추론 기반의 멀티에이전트 강화학습 모델을 제안하였다. 멀티 에이전트 강화학습의 대표적인 환경인 로보컵 Keepaway를 테스트 베드로 삼아 다양한 비교 실험을 전개하여 에이전트의 효율적인 행동 선택 전략을 확인하였다. 제안된 퍼지 추론 기반의 멀티에이전트 강화학습모델은 다양한 지능형 멀티 에이전트의 학습에서 행동 선택의 효율성 평가와 로봇축구 시스템의 전략 및 전술에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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