• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.605-615
• /
• 2012

무용학은 태생적으로 융복합의 성격을 띄고 있다. 그동안의 무용학은 타학문 영역의 이론을 수용하여 예술이론으로만은 설명할 수 없는 무용현상을 다각도에서 이론적으로 규명해나가면서 무용학 영역을 확장해왔다. 그러나 디지털 혁명에 따른 테크늄과 인터렉션 그리고 자유와 개방이라는 융합사회의 특성을 종전의 무용학만으로 설명하기에는 역부족이다. 이에 국내 무용학의 융복합 연구동향을 고찰한 결과, 2000년대에 들어서면서 무용학은 1.다양한 영역의 융복합 무용학 연구 촉발, 2.융복합 프로그램 개발 연구 시도, 3.무용디지털콘텐츠 융복합 연구 활성화, 4.융복합 무용공연예술현상 연구 이상, 네 측면에서 각 영역이 개별적이긴 하지만 지속적으로 연구가 진행되어 왔음을 알 수 있었다. 이는 무용예술의 기술융합 및 과학분야와 학제간 융복합 연구 그리고 타 학문영역과 통섭연구라는 측면에서 무용학의 영역확장 및 구조변화를 일으킬 수 있는 촉진제 역할을 하고 있었다. 그러나 문제점은 현재 연구개발안이나 연구프로그램은 무용디지털콘텐츠 융합 연구이외에는, 거의 대부분 현실화되거나 실용화되는 경우가 없었다. 이에 융합시대에 따른 무용학 발전을 위하여 다음 세 가지 결론을 도출했다. 첫째, 과학과 무용과 기술 이론이 집약된 무용융합학을 제안한다. 이는 융합사회에 따른 새로운 인문학적 모델을 제시할 수 있는 학문적 토대를 마련해 줄 수 있다. 둘째, 무용학의 학제적 융합연구가 현실에서 실효성을 거둘 수 있도록 이론을 현장에 상용화하는 행동주의적 단계로 이행해야 한다. 섯째, 무용융합공연의 연구기술 축적 및 활성화를 위해 대규모 위주의 융합공연 형태에서 아이디어가 참신한 소규모 융합공연 형태로 전환이 필요하다.

• 경영정보학연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.141-163
• /
• 2011

인터넷을 중심으로 한 정보기술의 급격한 발전은 정보화 사회로의 패러다임 전환을 가져오면서 사회적 여론을 형성하는 과정에도 영향을 미치고 있다. 이에 따라 디지털 매체를 활용하여 온라인에서 정보를 생성하고 유통하며 사회적 합의에 이르는 정보처리 매커니즘의 변화에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 사회적 정보처리 과정의 고찰을 통하여 사회적 합의도출 및 제도화의 프로세스 모델을 도출하고 인터넷 매체에서의 정보처리 특성을 분석하였다. 정보처리 매커니즘의 변화를 분석하기 위하여 사회적 맥락 속에서 집단적 행동을 분석하는 질적 연구방법인 인류학적 접근법(ethnographic approach)을 적용하여 2가지 사례를 관찰 분석하였다. 사회적 컨센서스 형성과정은 사회적 의제의 제기, 여론 활동에서의 선택적 반영, 의제의 수용과 확산, 공론화와 사회적 합의, 제도화와 피드백이라는 5가지 단계로 구성되어진다. 인터넷 매체에서의 정보처리 특성은 사건에의 능동적 반응, 오피니언 리더의 역할 전이, 발의와 분석의 탄력성, 높은 확장성, 합의도출에의 적합성, 제도화와 상호작용 등 6가지로 제시하였다. 본 연구에서는 사회구성원의 정보를 공유하고 사회적 여론을 이끄는 과정을 설명하는 모텔을 제시함으로써 정보처리 구조를 사회적 네트워크 관점에서 고찰할 수 있는 이론적 기반을 마련하였다. 또한 그리고 인터넷 매체의 사회적 효용을 사회적 정보처리라는 새로운 기준으로 분석하여 정치, 커뮤니케이션 경영분야에서의 미디어 활용 및 의사결정의 합리성 제고에 기여할 것으로 보인다.

• 유통과학연구
• /
• 제13권10호
• /
• pp.135-142
• /
• 2015

Purpose - Following the speedy development of the smart phone industry, tourism companies started to increase their brand recognition and sales volume by adopting mobile applications. However, applications for tourism industries are still insignificant. This study tries to analyze empirical evidence from Korean and Chinese consumers who have used mobile tour applications. By using an expansion of the technology acceptance model (TAM), this study will find what factors have effects on user intention for mobile tour applications. The findings will be helpful for the development of mobile tour applications and the tourism industries. Research design, data, and methodology - This study uses the TAM, which was presented by Davis in 1989. This study uses consumer acceptance level, consumer choice attitude, and use intention as the basic variables to fit to the TAM, and adopts choice content quality, brand value, and usage motivation as additional variables to analyze. This study has developed several hypotheses and collected data from 620 users who used mobile applications for tourism during April 1 to April 30, 2015. A total of 612 valid questionnaires were collected and used in the data analysis. The data was analyzed with structural equation modeling using SPSS Win/pc and Amos 22.0. Results - The findings can be summarized as follows: First, the content quality affects the consumer acceptance degree and choice attitude. Second, the brand value has a directly positive effect on the consumer acceptance degree and choice attitude. It is clear that the content quality and brand value play important roles in raising consumer acceptance and choice attitude. Third, usage motivation has no effect on the consumer acceptance degree and choice attitude. Fourth, the acceptance degree does not have any effect on the consumer choice attitude. Fifth, the acceptance degree affects the use intention. Last, the consumer choice attitude affects the use intentions. This indicates that consumer acceptance and choice attitude must both be achieved to induce use intention among consumers. Finally, the effects of the mobile tour application content quality and brand value on consumer acceptance degree and choice attitude were confirmed. Additionally, the effects of the consumer acceptance degree and choice attitude on use intentions were analyzed. Conclusion - It is not meaningful for tourism marketing to launch tour applications in the mobile market without understanding tourism consumer characteristics. When developing mobile tour applications, companies should focus on the characters of consumer choice attitudes as high quality, high brand value, usefulness, and ease of mobile tour applications. This study has limitations in that it did not consider negative factors such as perceived risks or analyze whether there are differences between Korean and Chinese consumers. In the future, we will consider equipping the same mobile tour applications commonly used by both Korean and Chinese consumers, and then examine negative factors as well as the differences in mobile tour applications between Korean and Chinese consumers.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.139-155
• /
• 2016

본 연구는 한국지능정보시스템학회의 고유한 연구영역을 파악하고자 지능정보연구 학술지에 최근 3년 동안 게재된 논문들을 대상으로 키워드를 수집하여 프로파일링 기법과 동시출현빈도를 분석하였다. 이를 통하여 지능정보시스템 연구의 정통성과 정체성을 밝히는 동시에 향후 추구해야할 연구영역을 제시하고자 한다. 연구 정체성에 대한 상대적 위치를 파악하기 위하여 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사학회에 해당하는 한국경영정보학회 그리고 한국정보시스템학회의 키워드 및 연구방법론을 수집하여 비교하였다. 또한, 한국지능정보시스템학회에서 인공지능/데이터마이닝, 지능형인터넷, 지식경영에 대한 주요 분야를 중점적으로 다루고 있음을 고려할 때 각 분야의 대표적인 학회로 한국빅데이터서비스학회 및 한국빅데이터학회, 한국인터넷전자상거래학회, 한국지식경영학회의 연구 경향을 각각 비교 분석하였다. 키워드 분석 결과만을 요약하면, 한국지능정보시스템학회는 키워드 부문에서는 텍스트마이닝, 데이터 마이닝 및 추천시스템에 집중하고 있다는 것을 알 수 있었다. 인공지능/데이터마이닝 분야에서는 빅데이터 개념 자체와 감성분석에 초점을 두고 있고, 지능형인터넷 분야에서는 SNS와 구매의도, 신뢰, 기술수용모델에 집중하고 있었다. 지식경영 분야에서는 지식관리, 지식 공유 키워드에 집중함을 발견할 수 있었다. 더 나아가 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사 연구 분야에서 생태계 전반적 융합 가능성을 진단해 보았다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.23-45
• /
• 2011

가상 공간의 익명성으로 인하여 개인들은 물리적 세계와 다른 자기를 가상 세계에서 창조한다. 본 연구의 목적은 물리적 세계의 자기와 가상 세계의 자기 사이에 존재하는 차이가 개인의 온라인 커뮤니티 활동에 어떠한 영향을 미치는지 고찰하는 것이다. 먼저, 자기차이이론(Self discrepancy theory)을 기반으로 자기차이에 대한 개념적 정의를 도출하고 자기차이를 가상 세계 내에 존재하는 자기차이(Self-discrepancy in virtual world)와 물리적 세계와 가상 세계 사이에서 존재하는 자기차이(Cross-world self-discrepancy)로 세분화 하였다. 또한 각각의 자기차이를 요인 분석을 통하여 개인적 자기차이(Personal self-discrepancy)와 사회적 자기차이(Social self-discrepancy)로 구분하였다. 도출된 서로 다른 유형의 자기차이가 개인의 커뮤니티 지속사용 및 지식 기여 사이에 어떠한 영향을 미치는지 이론적 모형을 개발하고, 수집된 300개의 설문자료를 바탕으로 이를 검증하였다. 분석 결과, 가상 세계 내에서 존재하는 자기차이는 지각된 자기표현 유용성에 부의 영향을 미치는 반면, 가상 세계와 물리적 세계 사이에 존재하는 자기차이는 자기표현 유용성에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지각된 자기표현 유용성과 사용 용이성은 커뮤니티 지속 사용과 지식기여에 모두 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 전통적인 자가차이 이론에서 논의되어온 자기에 대한 개념을 가상세계의 자기로 확장하였으며, 서로 다른 유형의 자기차이가 개인의 행위에 미치는 영향을 온라인 커뮤니티 정황에 적용함으로써 자기 개념에 대한 이론적 발전에 기여하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.127-148
• /
• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.