• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.481-496
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• 2013

본 연구는 최근 변화하는 창조경제시대의 발전에 발맞추어, 문화콘텐츠 전문 인력의 창의성 발현을 위하여, 대학에서의 문화콘텐츠 교육 방안을 어떻게 가져가야할 것인가 하는 가능성을 살펴본 기초 연구이다. 창의적인 아이디어를 바탕으로 문화콘텐츠 분야 교육의 특성을 분석하고, 실천방안을 마련하고자 했으며, 구체적으로 문화콘텐츠 교육관련 문제점과 현황 분석을 통해 수요지향 문화콘텐츠 교육의 개선방향을 제시하고자 하였다. 선행연구와 실제 관련 전공 학생들의 설문조사 분석을 통해 알아본 결과, 현재의 문화콘텐츠 교육에 대한 불만족이 기존의 교수법과 학습과정, 창의성이 결여된 교육과정 등에서 비롯되고 있는 만큼, 학제간 접근을 통한 다전공, 연계전공 및 융합교육의 시도들이 이루어져야 할 것이며, 충분한 실험실습 및 인프라, 교수인력들의 보강이 필요한 것으로 나타나고 있다. 또한, 교육 관련해서는 현장실습과 창의적인 토론에 기반을 둔 교육과정 및 교과목의 재편이 시급하며, 교육방법에서도 일방적인 강의식에서 탈피하여, 토론, 팀플레이, 프로젝트 교육 등이 적절히 조화를 이루는 특성화 교육이 이루어져야 할 것이며, 다양한 전공들의 연계에 기초하여, 인턴쉽, 융합연계, 다양한 현장실습 등이 조화를 이룬다면 좋은 결과가 있을 것으로 기대한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권2호
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• pp.246-260
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• 2022

이 연구는 초등학교 3, 4학년 체육교과서 무용 활동의 창의성 교육 내용을 분석하기위해 수행되었다. 이를 위하여 초등학교 3, 4학년 체육과 검정교과서 16종과 보조자료를 수집하였으며 4P 모형에 기반한 체육교과서 창의성 교육 내용분석틀을 활용하여 분석하였다. 연구의 진실성을 확보하기 위하여 전문가협의를 운영하였다. 이에 따른 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 창의적 사람 관점에서 창의적 심성에서는 '탐구심'이 가장 많았으며 나머지 요소들은 비교적 골고루 나타났다. 활동 주체는 '개인'과 '동료(팀)'가 비슷한 빈도를 보였다. 둘째, 창의적 과정 관점에서 활동 영역은 모두 '학습'으로 나타났고 활동 목적은 대부분의 요소들이 골고루 나타났으며 창의적 과정이 활용되는 모습이 탐색되었다. 셋째, 창의적 산출물 관점에서 활동 방식은 신체활동수행이 가장 많이 나타났으며 2~3개의 활동 방식이 함께 쓰이고 있었다. 창의성 요소는 모든 요소가 골고루 나타난 가운데 민감성과 정교성이 4개로 가장 많았다. 넷째, 창의적 환경 관점에서 활동 공간은 제약 없음이 대부분이었으며 활동 매체는 신체를 활용한 교육 내용이 많았다. 이 연구를 통하여 무용 활동의 창의성 교육이 양적으로 확대되고 질적으로 심화되어야 함이 요구되었고 무용 활동의 창의성 교육 내용이 타영역으로 확산되어야 할 필요성이 탐색되었다.

• 커뮤니케이션학 연구
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• 제22권2호
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• pp.89-121
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• 2014

본 연구는 웹툰의 지속적 성장 전략을 이끌어 내기 위해 웹툰의 이용동기를 규명하고, 웹툰과 관련된 파생 문화 콘텐츠 상품 및 서비스, 즉 웹툰 기반 영화 관람의도, 웹툰 유료 전환시 구매의도, 웹툰 캐릭터 상품 구매의도를 예측해 내고자 했다. 특히 본 연구는 이용과 충족이론의 관점에서 웹툰 이용동기와 인간의 사회문화적 행동의 도를 예측하는데 유용성을 보이는 계획행동이론을 융합한 모델을 통해 웹툰 관련 행동의도 예측의 설명력을 확장해 내고자 했다. 분석결과 웹툰 이용동기는 정보 추구 동기, 오락 및 접근 용이성 동기, 웹툰의 장르적 특성 동기, 친구나 지인의 영향 동기, 현실도피 및 긴장해소 동기 등 5개로 나타났다. 웹툰 기반 영화 개봉시 관람의도에 영향을 미치는 변인은 웹툰 동기 중 웹툰의 장르적 특성 동기, 현실도피 및 긴장해소 동기, 계획행동이론의 3가지 변인인 것으로 나타났다. 웹툰 유료 서비스 이용의도에 영향을 미치는 변인은 웹툰 이용동기 중 정보 추구 동기, 오락 및 접근 용이성 동기, 웹툰의 장르적 특성 동기, 계획행동이론의 3가지 변인인 것으로 나타났다. 웹툰 기반 캐릭터 상품 구매의도에 영향을 미치는 변인은 웹툰 이용동기 중 정보 추구 동기, 현실 도피 및 긴장해소 동기, 계획행동이론 변인 중 태도와 주관적 규범인 것으로 나타났다. 본 연구는 이상의 연구결과를 바탕으로 웹툰의 지속적 성장을 위한 몇 가지 제언을 수행했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 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.