본 연구는 AVOD 숏폼 플랫폼에서 소비되는 예능 방송 동영상 클립에서 실연자가 클립의 재생수 및 좋아요 수에 미치는 영향을 살펴보았다. 선행연구를 검토해 방송 프로그램 시청요인들과 실연자 화제성 지수를 독립변수로 설정하고, 종속변수는 클립의 재생수와 좋아요수로 설정하여 다중회귀분석을 수행했다. 분석결과, 클립 재생수에는 본방송 시청률, 관찰 예능 및 사전 방송 클립 여부, 실연자 화제성 지수가 정(+)의 영향을, 클립 좋아요수에는 본방송 시청률, 사전 방송 클립 및 재방송 클립 여부, 클립 분량, 실연자 화제성 지수가 정(+)의 영향을 미쳤다. 방송사 채널 점유율과 방송연도는 두 종속변수 모두에 부(-)의 영향을 미쳤다. 실연자의 영향력을 분석하기 위해 회귀분석식의 표준화계수를 본 결과, 클립 재생수에서 실연자 화제성 지수의 표준화계수는 약 0.204로 변수 중 두 번째로 높았고, 좋아요수의 경우 약 0.338로 가장 높았다. 본 연구의 결과는 실연자가 AVOD 숏폼의 흥행에 많은 기여를 하고 있음을 시사한다.
우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.
서울정기의 핵심 기술자이자 경영자인 전영우 사장은 성동공고를 나와 관련업계에서 오랫동안 근무하다가 지난 1989년 서울 성동구 홍익동에 회사를 설립, 현재까지 세계적으로 인정받는 라벨인쇄기 만들기에 전력을 기울이고 있다. 전 사장은 지난 1996년 라벨인쇄기가 평압식에서 로터리식 중심으로 변화된다고 판단하고 이때부터 로터리식 라벨인쇄기 개발에 나섰다. 현재는 보다 편리하고 효율적으로 라벨을 사용할 수 있도록 각종 제품과 소프트웨어 개발에 힘쓰고 있으며, 최근에는 핫라미네이팅기를 개발해 높은 판매고를 올리고 있는 서울정기를 찾아가 보았다.
최근 서버 구축 및 유지 비용을 절검하고, 용량이 큰 동영상과 클라이언트의 수가 점차 증가함에 따라 서버의 용량과 성능을 용이하게 향상시킬 수 있는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 개발이 증가하고 있다. 이에 본 논문은 Windows Azure 클라우드 컴퓨팅에 기반한 모바일 학습 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 학생이 강사의 비디오, 오디오, 슬라이드 그리고 애노테이션을 실시간으로 받을 수 있으며, 텍스트 형태로 질문을 실시간으로 할 수 있게 해준다. 그리고 강의내용을 저장하여 학생이 나중에 원하는 강의를 경험하게 할 수 있게 해주는 비동기식 기능도 제공한다. 그리고 본 시스템은 클라우드를 이용함으로써, 서비스 제공자가 별도의 서버를 구축할 필요가 없으며 나중에 저장되는 동영상데이터의 크기 및 클라이언트의 수가 증가하더라도 그에 대응한 서버의 확장이 용이하다.
최근의 자동차 산업의 발달과 컴퓨터 산업의 발전으로 인해 컴퓨터를 이용한 연구개발이 중요시되고 있다. 때문에 CM (Computer Aided Engineering) 분야는 설계의 비용과 손실을 줄이고 좀 더 경쟁력 있는 제품을 생산하기 위한 방편으로 자리 잡고 있다. 다물체 동역학 해석 분야는 기존의 실험으로는 해석하기 어려웠던 복잡한 자동차의 거동 해석을 가능하게 함으로서 설계에 있어 좋은 방향을 제시하고 있다.(중략)
The purpose of this study is to prevent serious disasters in cold weather by presenting an optimal blending design for securing high early strength when placing concrete by analyzing the properties and compressive strength of concrete formulations using high early strength admixture materials.
PCIS는 심장 수술, 급성 심근경색 또는 경피적 관상동맥중재술 등에 의하여 발생한 심장 손상 후 발생하는 합병증이다. 본 저자는 경피적 관상동맥중재술 이후 급성으로 발생한 PCIS를 스테로이드를 사용한 약물로 치료하였기에 이를 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다. 비스테로이드항염제에 반응하지 않는 PCIS 환자에게 스테로이드의 조기 투약이 도움이 될 수 있고 장기적인 유지 요법이 도움이 될 수 있음을 말해주고 있다.
2011년 동일본 대지진으로 발생된 지진해일로 인해 막대한 경제적 손실과 인명피해가 발생하였고, 2차적 사회적 피해가 지속되고 있다. 또한 국내에서도 최근 경주와 포항지역에서 지진이 발생하여 피해가 발생함에 따라 재난의 불확실성에 대한 대비의 중요성이 강조되고 있고, 과거 안전하다고 했던 재난에 대한 위험성에 대해 국민들의 관심이 증대되었다. 피해사례가 2차례 있는 지진해일의 경우도 동일본 대지진 이후로 전 세계적으로 해일에 대한 위험성이 재평가되고 있다. 지진해일은 해저에서 발생하는 지진에 의한 것으로 발생지점 및 강도 등을 예측하기가 쉽지 않으므로, 지진발생에 대한 가상 시나리오를 이용한 연구가 진행되고 있다. 가상 시나리오를 활용하여 현재까지 많은 침수예상도가 제작되었으나, 다양한 시나리오 대해서 검토되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 과학적 보간법을 이용하여 수치모형을 수행하지 않고 기수행된 연구 DB를 활용하여 지진해일 피해를 예측하는 기술을 개발하였다. 연구 DB는 국립재난안전연구원에서 수행된 지진해일 자료를 활용하였고, 전국단위를 기반으로 지진규모 7.0~9.0 내에 지진해일을 유발하는 지진에 대해 지진해일의 피해를 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 기술을 검증하기 위해 5개의 진원지에 대하여 과거 발생 지진규모부터 극한의 지진규모를 가정한 수치모의 결과와 본 연구의 결과를 비교하였다. 본 연구는 격자 1km인 광역모형의 모의결과를 활용하였으므로 실제로 해안지역의 침수양상의 정확도가 높지 않지만 향후 고정밀 공간해상도에 대하여 모의를 수행한다면 지진해일로 발생하는 범람 및 침수를 보다 정밀하게 예측할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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