• 트랜스-
• /
• 제5권
• /
• pp.29-48
• /
• 2018

본 연구는 미디어 플랫폼을 기반으로 대중화를 시도하고 있는 국내 무용계의 현상을 살펴보고 이를 문화 참여자들의 상호작용을 기반으로 고찰한다. 이는 무용의 대중화는 궁극적으로 무엇을 의미하는가? 미디어를 매개로 한 대중화전략은 어떤 특징을 띄는가? 이러한 시도들은 모두 같은 속성을 지닌 대중화 전략으로 이해될 수 있는가? 라는 의문에서 비롯된 것이다. 이를 위해 무용의 대중화 전략의 주요 매개로 사용되고 있는 방송매체와 최근 주목받는 온라인 커뮤니티 플랫폼의 특성을 살펴보고, 각 매체를 중심으로 관계 맺는 문화 참여자들의 의사소통 과정에 주목한다. 이를 통해 방송매체를 매개로 한 활동은 사업가(자본)에 의해 통제되고 조종됨으로써 창작자와 수용자(시청자)의 직접적인 커뮤니케이션이 불가능해지고, 사업가가 계획한 문화상품을 생산하는 데 그침으로써 매스컬처(Mass Culture)의 성격으로 분류됨을 밝힌다. 반면 사업가의 직접적인 개입 없이 창작자와 수용자의 직접적인 의사소통 및 상호작용이 가능하며, 창작의 권리가 보장되는 성격을 지닌 온라인 커뮤니티 플랫폼은 포퓰러컬처(Popular Culture)로 분류됨으로써, 무용의 대중화에 관한 담론 확장 및 방법에 적절한 미디어 플랫폼으로 기능함을 제안한다.

• 기술혁신연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.45-77
• /
• 2019

새로운 가능성의 탐험(Exploration)과 기존 확실성의 활용(Exploitation)간 균형은 조직 학습뿐 아니라 전략, 혁신, 연구개발의 중요한 문제다. 기술의 융복합화 트렌드 속에 기업들은 지속적 경쟁 우위를 위해 기술 지식 자산을 가급적 다양하게 보유하려는 동시에 특정 분야에 깊은 기술 역량을 가지려 한다. 기업들은 기술 포트폴리오 전략 고민하지만, 기술 속성에 대한 고려는 제한적이다. 첨단 기술의 대표인 나노기술은 기존의 제품 및 사업 중심 기술과 달리 다양한 분야에 활용되는 일반목적기술 또는 플랫폼 기술 속성을 가지고 있다. 본 연구는 다국적 기업들이 플랫폼 기술로서 나노기술에 대해 탐험과 활용, 즉 다각화와 특정 기술 우위 관점의 포트폴리오 전략이 혁신 및 재무 성과에 어떤 영향을 미치는지를 패널 데이터 기반으로 다중 회귀 분석을 하였다. 본 연구의 실증 분석결과는 기존의 제품 기술들과 달리, 플랫폼 기술로서의 나노기술은 다각화와 특정 기술 우위가 증가할수록 혁신 성과와 재무 성과에 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 나노기술의 포트폴리오 형태, 즉 다각화와 전문성 기반의 특정 기술 우위 중에, 다각화된 나노기술 포트폴리오가 특정 기술에 우위를 갖는 경우보다 혁신 성과와 재무 성과를 향상시키는 데 더 많은 기여를 하고 있다는 결과를 얻었다. 이는 기업들이 자원의 제약하에서 일반목적기술의 경우 포트폴리오 전략에 어떻게 추구하는 것이 효율적인지를 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.43-54
• /
• 2024

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다양한 OTT(Over-The-Top) 서비스 플랫폼에 대한 사용자 반응을 비교한다. 연구의 주요 목표는 OTT 서비스 플랫폼의 사용자 만족도를 파악하여 보다 효과적인 리뷰 전략을 수립하는 데 기여하는 것이다. 본 연구에서 다루는 주요 질문에는 다양한 OTT 서비스에 대한 사용자 리뷰에서 두드러진 토픽과 키워드를 식별하고 플랫폼별 사용자 반응을 이해하는 것이 포함된다. 이를 위해 긍정, 부정 리뷰에서 중요 단어를 추출하기 위해 Tf-idf를, 복잡한 사용자 리뷰를 보다 정교하고 포괄적으로 분석하기 위해 고급 토픽 모델링 기법인 BERTopic을 사용한다. Tf-idf 분석한 결과, 앱에 대한 긍정 리뷰는 콘텐츠와 관련된 단어들의 수치가 높았으며 부정 리뷰에서는 앱 사용 과정에서 발생할 수 있는 문제점에 관한 단어 수치가 높게 기록되었다. BERTopic을 활용한 토픽 모델링에서는 콘텐츠의 속성과 연관 지어 콘텐츠의 다양성, 앱 성능 요소, 결제, 호환성에 관한 키워드를 도출하였으며, 플랫폼 별로 두각을 보이는 속성이 다르다는 점도 확인하였다. 본 연구 결과는 사용자 행동과 선호도에 대한 중요한 인사이트를 제공하며, 이를 통해 OTT 서비스 제공업체는 사용자 경험과 만족도를 개선하는 데 활용할 수 있다. 또한, 연구자들은 사용자 리뷰 텍스트 분석에서 딥러닝 모델을 활용한 연구의 아이디어를 얻을 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.151-171
• /
• 2012

RFID/USN 적용 산업에서 공급사슬 참여자들의 시스템 이질성 문제 해결을 위해 본 연구는 공통표준플랫폼 개념의 도입과 데이터의 분류 및 용어에 대한 통일된 관점을 제공할 수 있는 표준화된 데이터 체계를 제시하고자 한다. 본 연구는 공통표준플랫폼의 최초 적용 산업인 의약품 산업과 유사한 특징을 가지는 화장품, 주류, 농수축산물과 가공식품 분야를 대상으로 한다. 각 산업의 공급사슬 단계별 사용되는 용어를 수집 및 정리하고, 데이터의 속성에 따라 기준을 정의하여 분류한다. 최종적으로 구성된 분류체계를 기반으로 표준용어를 제시한다. 본 연구를 통해 플랫폼을 사용할 비즈니스 파트너 간에 사용되는 데이터의 통일된 체계 및 용어를 제시함으로써 플랫폼이 적용되는 산업의 개발자 및 사용자, 비즈니스 파트너 간의 정보전달 및 획득에 유용성을 제공할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.97-108
• /
• 2020

국내 전력산업이 스마트 그리드화 되면서 이로 인해 발생하는 빅데이터를 활용하여 수요관리, 시설물관리, 대고객서비스 등을 위한 빅데이터 플랫폼들이 도입되고 있는 추세이다. 그러나 빅데이터 프로젝트의 속성상 실제로 빅데이터 플랫폼의 활용이 업무 프로세스 상에서 정착되기 위해서는 많은 시간과 업데이트가 필요하다. 따라서 기존에 알려져 있거나 이론적인 평가 방법으로는 초기 빅데이터 플랫폼의 성과를 평가하기는 적절하지 않다. 본 논문에서는 빅데이터의 규모, 다양성, 속도에 따른 정보의 완전성/충분성, 정보의 신뢰성/정확성, 정보의 적합성/관련성, 정보의 상세성/구체성, 정보의 비교가능성, 정보의 불편성, 정보의 적시성 등 특정 정보의 7 가지 품질 측면에서 전력산업에서 초기 빅데이터 플랫폼의 성과를 평가하는 방법론을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
• /
• pp.95-97
• /
• 2000

자바는 플랫폼 독립성, 보안, 멀티 쓰레드 지원, 가베지 콜렉터 등 많은 장점을 갖고 있는 언어이다. 하지만 현재의 자바 가상 기계(JVM)는 시간 제약 조건을 갖는 주기적인 태스크 수행, 실시간 스케쥴링 등 실시간 응용을 위한 지원이 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 실시간 운영체제인 VxWorks와 내장형 JVM인 퍼스널 자바 상에서 실시간 응용 프로그램의 지원을 위한 자바 쓰레드를 설계, 구현한다. 이를 위해 기존의 자바 쓰레드에 시작시간, 주기, 종료시한 등의 시간 속성을 삽입하고, 실시간 자바 쓰레드 API 클래스를 구현한다. 실시간 스케쥴러를 세가지 방식으로 구현한다. 첫째는, JVM을 수정하지 않고 시간 속성에 따라 쓰레드에 우선 순위를 할당하여 스케쥴링하는 방식이고, 둘째는 JVM을 수정하여 시간 속성에 따라 VxWorks 커널 스케쥴러를 통해 스케쥴링하는 방식이며, 셋째는 독립적인 스케쥴링 태스크를 구현하는 방식이다. 쓰레드 생성, 문맥 교환 등의 오버헤드와 스케쥴링 시 종료시한 초과 비율 등의 기준을 통해 각각의 성능을 비교한 결과, VxWorks 커널 스케쥴러를 이용한 방식이 가장 적합하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.53-58
• /
• 2013

온라인 소비자들은 amazon.com과 같은 온라인 상점 플랫폼에 상품 평가(리뷰: review) 글을 남김으로써 대상 상품에 대한 의견을 표현한다. 이러한 상품 리뷰는 다른 소비자들의 구매 결정에도 큰 영향을 끼친다는 관점에서 볼 때, 매우 중요한 정보원이라고 할 수 있다. 사람들이 남긴 의견 정보(opinion)를 자동으로 추출하거나 분석하고자 하는 연구인 감성 분석(sentiment analysis)분야에서 과거에 진행된 대다수의 연구들은 크게는 문서 단위에서 작게는 상품의 요소(aspect) 단위로 사용자들이 남긴 의견이 긍정적 혹은 부정적 감정을 포함하고 있는지 분석하고자 하였다. 이렇게 소비자들이 남긴 의견이 대상 상품 혹은 상품의 요소를 긍정적 혹은 부정적으로 판단했는지 여부를 판단하는 것이 유용한 경우도 있겠으나, 본 연구에서는 소비자들이 '어떤 관점'에서 대상 상품 혹은 상품의 요소를 평가했는지를 자동으로 추출하는 방법에 초점을 두었다. 본 연구에서는 형용사의 대표적인 성질 중 하나가 자신이 수식하는 명사의 속성에 값을 부여하는 것임에 주목하여, 수식된 명사의 속성을 추출하고자 하였고 이를 위해 WordNet을 사용하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위해 3명의 평가자를 활용하여 실험을 하였으며 그 결과는 본 연구 방향이 감성분석에 있어 새로운 가능성을 열기에 충분하다는 것을 보여주었다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.77-90
• /
• 2019

게임개발대회는 만들기 과정을 통해 참가자가 축적한 경험과 지식을 나누고 공유하는 사회적이고 교육적인 움직임이다. 참가자는 아이디어를 발굴, 개발, 제작하는 일련의 과정에서 문화교류와 친목을 도모하고, 네트워크를 형성한다. 본고는 국내외 게임개발대회의 사회문화적 속성과 기능을 연구하기 위해 대회 속성을 메타분석하고 게임개발 경험이 있는 학생에게 설문조사하였다. 게임메이커는 개발자인 동시에 이용자의 속성을 지닌다는 점에서 메이킹 과정에서 게임개발 및 이용을 포함한 게임문화에 대한 폭넓은 인식의 변화를 기대할 수 있었다. 또한 게임개발대회는 미래지향적인 역량 함양을 위한 교육 플랫폼의 기능을 수행함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.176-179
• /
• 2013

본 연구는 최근 활성화된 스마트폰 내비게이션의 교통정보를 이용 시 상대적으로 품질이 취약한 지방지역의 빠른길 및 통행시간 정확도를 개선하는 방안에 대한 연구이다. 본 연구에서는 Hadoop기술을 이용하여 교통데이터에 대한 방대한 양의 데이터를 분석 처리한다. 특히, 실시간 교통정보가 제대로 수집되지 않는 지역의 도로 속도 정보에 대한 개선 방안으로 고객 단말로부터 올라오는 위치 데이터를 실시간으로 수집하여 전자지도 기본 속성값을 실시간 통계 데이터로 교체 반영하여 상대적으로 취약한 지방지역의 경로 품질 및 경로 탐색을 개선하는 방안을 제시하였다. 단말로부터 올라오는 많은 양의 GPS 위치정보등 대용량 데이터 처리를 위해 오픈소스프로젝트인 Hadoop플랫폼 환경에서 빅데이터 처리용 오픈소스를 활용하여 고가의 RDBMS를 대체하는 효과와 시간 단축의 효과를 기대할 수 있게 되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
• /
• pp.673-674
• /
• 2020

의식주 중에서 자신을 표현하고 외부와의 교류를 할 수 있는 분야는 패션분야로서 인간 생활과 밀접한 관계를 가지고 있으며 사람들의 개인화된 성향 변화 및 인터넷 환경의 개선으로 트렌드는 빠르게 변화하고 있다. 인공지능 기술의 발전은 단순히 객체의 검출 및 분류에서 벗어나 패션 아이템의 분석 및 세부적인 속성을 분석할 수 있는 수준에 다다랐으며 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 추천할 수 있는 서비스가 출시되고 있다. 패션 트렌드의 빠른 변화 및 인공지능 기술의 발전으로 이를 활용한 플랫폼에 기반을 두어 디자이너에게는 디자인 기술을 향상시킬 수 있으며 사용자에게는 개인화된 제품을 구매할 수 있는 플랫폼 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 기술 기반 패션 분석 기술 개발을 위하여 패션 검출 모듈, 패션 검색 모듈, 패션 검색을 위한 벡터 검색 모듈, 상하의 분리를 위한 세그먼테이션 모듈, 패션 복종 분류 모듈을 개발하여 통합하였으며 패션 검색 정확도는 Top-5 기준 75.28%, 벡터 검색 속도는 벡터당 0.002m sec 이하, 세그먼테이션 추출 정확도 87.6%이상, 패션 검출 결과 IoU 0.5 환경에서 96.2%, 복종분석 90.54%의 성능을 보였다.