IEEE 802.11 WLANs에서 공유 매체에서 충돌을 경험하는 각 노드들은 또 다른 충돌을 예방하기 위해 임의의 시간동안 백오프를 수행할 필요가 있다. 이러한 시간은 충돌 창(CW)으로부터 선택되고, 이러한 창의 크기는 BEB 알고리즘으로 결정된다. 하지만 BEB 알고리즘은 특정한 노드가 다른 노드들보다 보다 많은 처리율을 얻을 수 있는 공정성 문제와 네트워크상의 트래픽 부하가 많을 경우 낮은 성능을 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 DCF 기법에서 공정성 문제를 보완하기 위해 각 플로우에서 충돌이 발생할 경우 백오프 타이머 값을 계산할 때 인접한 노드들 간의 통신에 우선순위를 두어 처리하는 것이 아니라 홉 카운터와 충돌 창을 함께 고려하여 불공정 문제를 해결하였고. 제시된 알고리즘을 ns 시뮬레이터로 성능 분석한 내용을 나타내었다. 성능 분석 결과 FTP 연결을 서로 다른 방향과 동일한 방향으로 트래픽을 전송했을 때 처리율이 각각 300kbps 부근으로 나타나 있다. 이러한 결과는 연결 방향에 따라 처리율의 차이가 많이 나타나는 기존의 기법보다 제안된 알고리즘이 공정성 문제를 많이 완화시킨 것으로 볼 수 있다.
오프라인에서 사진을 촬영하는 포토부스는 자신이 원하는 포즈와 소품 등을 통해 자연스럽게 나다운 모습을 촬영할 수 있으며, 함께한 사람들과 추억을 공유하는 특별한 경험을 선사한다. 최근 다양한 표현을 가능하게 하고자 생성형 AI를 활용한 포토부스 사례들이 등장했다. 그러나 기존 AI 포토부스는 단체 사진 촬영이 불가능하고, 대부분 사용자의 포즈를 반영하지 못하며, 개별 인물마다 다른 컨셉을 적용하기 어려운 한계가 존재한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하여 사용자가 자유롭게 포즈와 위치, 컨셉을 선택하여 촬영할 수 있는 AI 포토부스 시네마픽을 제안한다. 인물별 개별 컨셉 적용을 위해 개별 생성 워크플로우를 전처리, 생성, 후처리 세 단계로 설계하고, 이를 실제 프로토타입으로 구현했다. 이 과정에서 인물별 투명 이미지 생성, 배경 생성 후 합성시 발생하는 아티팩트를 줄이는 재생성 테크닉, 최적화 모델 적용 및 GPU 병렬화 등 다양한 방식을 워크플로우에 통합하여 한계점을 극복하였다. 사용자 품질 평가와 약 400명의 사용자를 대상으로 대규모 시범 운영을 통해 시스템의 효과성을 검증했다. 그 결과, 사용자들은 기존 방식에 비해 높은 선호도를 보였으며, 이를 통해 실제 포토부스로의 도입 가능성을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 AI 포토부스 시네마픽은 더욱 창의적이고 차별화된 시장을 개척할 수 있을 것으로 기대하며, 앞으로 다양한 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 부모의 학대, 방임, 과잉간섭이 청소년 자녀의 공격성에 종단적 맥락에서 어떤 영향을 미치는가를 규명하고, 플로우(flow) 이론을 바탕으로 컴퓨터 게임의 이용빈도가 조절변인으로서의 역할을 하는지 검증하는 것이다. 본 연구는 한국 아동 청소년 패널조사에서 총 2,351명의 청소년을 대상으로 하여 선형혼합효과모형 분석을 실행하였다. 연구의 결과는 첫째, 청소년이 부모로부터 높은 수준의 학대나 과잉 간섭을 경험할수록 높은 수준의 공격성을 나타냈고, 둘째, 부모의 학대 및 과잉간섭의 수준이 높은 집단의 청소년 공격성 수준이 중2에서 고1 시기까지 지속적으로 감소하는 경향이 있었으며, 셋째, 컴퓨터 게임의 이용빈도가 부모의 학대와 청소년의 공격성 수준과의 관계에서 유의미한 조절효과를 나타냄으로써 결론적으로 본 연구는 컴퓨터 게임의 이용빈도에 따라 높은 수준의 부모 학대가 청소년의 공격성에 미치는 부정적인 영향력이 유의미하게 감소될 수 있음을 나타낸다.
컴퓨터게임은 재미를 위해 지속적으로 유저의 몰입상태를 유지시켜야 한다. 몰입이론에 따르면 몰입상태의 유지는 유저의 게임숙련도와 게임 난이도의 계속적인 균형을 요구한다. 이를 위해 본 연구에서는 제로섬 게임을 가정할 수 있는 캐주얼 액션게임에 적용할 수 있는 9등급 수준의 게임숙련도 평가방법을 제안하였고 부가적으로 유저가 경험한 9등급 수준의 게임난이도 추측방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 조건별 수학식에 의한 판정방법이기 때문에 신속하고 쉽게 구현이 가능하다. 커스터마이징한 팩맨게임에 대해 제안하는 방법의 정확성을 실험해본 결과 숙련도의 정확성은 평균적으로 1.2등급의 차이가 나타났고 난이도의 정확성은 평균적으로 1.81등급 차이가 나타났다. 실험결과를 통해 제안하는 방법을 제로섬 조건을 만족하는 캐주얼 액션 게임에 적용할 수 있는 정확성을 갖고 있음을 확인하였다.
본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.
2018년 12월 세계 최초로 5G 출시 등 대한민국은 전 세계 IT시장을 주도하고 있다. 그러나 국내의 사용자들은 공인인증서의 불편함, 익스플로우와 다른 여러 브라우저와의 비호환성 문제 등 사용자 환경과 시스템 환경의 기술 요소 문제는 투자비용의 이중화, 정보서비스의 품질저하 등 정보서비스에 대한 비판도 날로 혹독해지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 IT 산업은 꾸준히 발전하고 있으며 전 세계 IT 시장의 화두로 자리 잡은 블록체인이 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술로그 활용에 대한 관심이 주목되고 있다. 블록체인은 '강한 보안성', 동일한 원장의 원본을 공유하는 '분산화', IoT, 로봇, AI 등을 연결하는 '초연결성'이라는 특징으로 인해 '신뢰가 강력히 요구되는' 공공기관에서는 블록체인을 활용한 기술 도입에 매우 긍정적이다. 대학의 정보서비스 설계도 예외는 아니다. 대학에서도 대학 내 다양한 정보서비스를 구현하는 기초 발판을 블록체인을 이용한 정보서비스 개발에 기여하고자 많은 고심과 그 활용에 적극 대처하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업군에서 활용되는 블록체인 적용 사례 경험을 토대로 대학 내 다양한 정보시스템을 통합 구성하는 통합정보서비스 교육 플랫폼 실증 모델을 설계한다. 대학 정보서비스를 기획에서 실제 서비스 설계까지 기초로드맵을 블록체인 기반으로 구성하고 이를 실제 대학 내 통합 정보시스템 실증 모델 설계에 적용하여 블록체인을 활용한 대학 내 통합정보서비스 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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