• 제목/요약/키워드: Big data Era

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김해(金海) 대성동(大成洞) 환호유적(環濠遺蹟) 연구(硏究) (A study on enclosure in Daesoeng-dong Site, Kimhae)

  • 정의도
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제35권
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    • pp.28-56
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    • 2002
  • There is no definite theory, which archeologists have believed to be built either for the protection or ceremonial purpose, of enclosure historical site exhibited from Bronze Age to Samhan era in Korea. The main conditions of choosing right enclosure were natural levee-backswamp-plateau, which all found in village on a hill. For this reasons Kimhae Daesoeng-dong enclosure discovered in 2001 is not an exception, and therefore this enclosure has been believed to be a beginning point of the farming society. In Korea there have been 2 types of enclosure. One is that enclosure entirely surrounds whole historic site itself and the other is that enclosure partially does. Although Kimhae Daesoeng-dong historic site has been discovered only part of it, it's not believed to have the first type-which surrounds the whole enclosure historic site In this research, 3 developing steps of enclosure historic site were defined. Enclosure surrounds only a part of the historic site is 1st step. Enclosure surrounds all around the site is 2nd step. The site discovered with big round clay pottery and developed into multiple enclosure is 3rd step. Since some researches have not been accomplished, the hypothesis above was suggested to have a better understanding of the development of enclosure historic site. The purpose of enclosure has been separately explained for the protection or for the ceremony. It is difficult to assert that excavation sites could be applied to only one of two purposes. But it is possible that both purposes of enclosure such as protection and as division from ceremonial area could be applied together. Kimhae Daesoeng-dong enclosure was shown for the purpose of division from ceremonial area. But we can not ignore that since Kimhae Daesoeng-dong enclosure exposed to the Sea and dwelling area was not shown from village hill, it would be probably for the protection. However enclosure of Gujibong village area in Daesoeng-dong had used for ceremonial purpose since the Bronze Age, even this enclosure would be possible to play an important role of being a center of legend of Gaya foundation. Many unsolved questions are still lying ahead. The enclosure was used for a short time, even if dwelling area was found in and out of enclosure, there were no differences between them, and although duplicate and triplicate enclosure were found, we could not sure which were before and after. Also we could not confirm the type of enclosure with location condition which was the flat land or the top of hill on floodplain. We should not divide the types of enclosure historic site due to differences from cross section of stratum. And I expect that we will have much data such as distribution of enclosure historic site in Yeongnam area where is concerned with origin and diffusion of Japan and China.

스마트 러닝 이용자의 학습 동기요인이 실용적 가치와 헤도닉 가치를 통해 교육성과에 미치는 영향 (The Effect of Smart Learning User' Learning Motivation Factors on Education Achievement through Practical Value and Hedonic Value)

  • 문정원;권두순;김성준
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.63-83
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    • 2021
  • The appearance of education is also rapidly changing in social changes represented by social networks. And the development of information and communication technology is also having a widespread effect on the education field. In the era of untact caused by Covid-19, education through smart learning is having a greater effect on students as well as adult learners more quickly and broadly. In addition, smart learning is not just limited to learning content, but is developing into personalized, convergence, and intelligent. The purpose of this study is to identify the factors of ARCS motivation theory that can determine the learning motivation of smart learning users, and to empirically study the casual relationship between these factors on education achievement through practical value and hedonic value. Specifically, I would like to examine how the independent variables ARCS motivation factors (attention, relevance, confidence, and satisfaction) affect learners' education achievement through the parameters of practical value and hedonic value. To this end, a research model was presented that applied the main variables of attention, relevance, confidence, and satisfaction, which are four elements of ARCS motivation theory, a specific and systematic motivational strategy to induce and maintain learners' motivation. In order to empirically verify the research model of this study, a survey was carried out on learners with experience using smart learning. As a result of the study, first attention was found to have a positive effect on the hedonic value. Second, relevance was found to have a positive effect on the hedonic value. Third, it was found that confidence did not have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Forth, satisfaction was found to have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Fifth, practical value was found to have a positive effect on the education achievement. Sixth, hedonic value was found to have a positive effect on the education achievement. Through this, it can be seen that the intrinsic motivation of learners using smart learning affects the education achievement of users through intrinsic and extrinsic value. A variety of smart learning that combines advanced IT technologies such as AI and big data can contribute to improving learners' education achievement more effectively and efficiently. Furthermore, it can contribute a lot to social development.

딥러닝 기반의 주행가능 영역 추출 모델에 관한 연구 (A Study on Model for Drivable Area Segmentation based on Deep Learning)

  • 전효진;조수선
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.105-111
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    • 2019
  • 인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

도서관의 인공지능(AI) 서비스 현황 및 서비스 제공 방안에 관한 연구 (A Study on the Current State of the Library's AI Service and the Service Provision Plan)

  • 곽우정;노영희
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제52권1호
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    • pp.155-178
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    • 2021
  • 4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

AI 영화영상콘텐츠를 위한 AI 예술창작 사례연구 (AI Art Creation Case Study for AI Film & Video Content)

  • 전병원
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권2호
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    • pp.85-95
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    • 2021
  • 현재 우리는 창작도구로서 컴퓨터와 창작자로서 컴퓨터 사이에 서 있다. 또한 포스트 시네마적 상황이라 할 수 있는 새로운 장르의 영화들이 등장하고 있다. 본 논문은 AI 시네마의 출현 가능성을 진단하고자 한다. AI 시네마의 가능성을 확인하고자 영화 창작의 필요조건이라 할 수 있는 스토리, 서사의 창작, 이미지의 창작, 사운드의 창작이 인공지능에 의해 가능한지 사례조사를 통해 살펴보았다. 먼저 AI 페인팅 알고리즘인 Obvious, GAN 및 CAN의 시각이미지 생성을 확인했다. 둘째, AI 사운드, 음악은 이미 인간과 협력하여 유통 단계에 들어섰다. 셋째, AI는 이미 드라마 대본을 완성 할 수 있고, 빅 데이터를 활용한 자동 시나리오 제작 프로그램도 인기를 얻고 있다. 즉, 우리는 필수적인 영화 제작 요구 사항이 AI 알고리즘으로 충족될 수 있음을 확인할 수 있다. 마노 비치의 'AI 장르 컨벤션' 관점에서 웹 다큐멘터리와 데스크톱 다큐멘터리는 포스트 시네마로서 AI 시네마의 대표적인 장르라고 할 수 있다. AI, 웹 다큐멘터리, 데스크톱 다큐멘터리가 존재하고 있는 환경이 동일하기 때문이다. 본 논문은 포스트시네마의 창작자로서 AI에 대한 연구를 통해 4차 산업혁명시대 영화라는 매체가 개척해야 할 새로운 길을 제시하고 있다.

중국 CCTV-9 채널 시청자의 프로그램 관람 만족도 결정요인 분석 (Analysis of Influence Factors on the Satisfaction of Viewers on China's CCTV-9 Channel)

  • 궈위엔;왕지봉
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제15권8호
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    • pp.107-116
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    • 2021
  • 최근 수년간 시청자들의 프로그램 관람 후 만족도에 대한 연구는 다양한 분야에서 진행돼 왔다. 하지만 새롭게 구축된 CCTV-9 채널의 시청자 만족도 요인을 단순 분석하는 연구의 전례가 없었다. 그러므로 CCTV-9에서 어떻게 하면 빅데이터 시대에 대중적 욕구를 출발점으로 삼아 산업발전을 모색할 수 있을 것인가 하는 전략은 매우 중요한 일환(一環)이라고 할 수 있다. 본문은 CCTV-9의 시청자만족도와 관련된 영향 요인을 탐색적으로 연구하고 설문조사 방식으로 연령, 학력, 전공, 소득을 달리하는 101명의 남녀를 설문조사 하여 이 채널의 만족도 표본을 검증하여 채널만족도와 관련된 영향 인자로 아홉 가지 가설을 시험적으로 제시하였다. 실증분석을 통해 기록채널의 시청자 만족도에 영향을 미치는 결정요인을 연구하고 측정의 신뢰성과 유효성을 적절히 분석했으며 모든 가설을 통계적으로 검증했다. 본 연구의 실증 결과는 재제내용, 프로그램 형식, 프로그램 섹션 편성, 방송시간, 채널의 광고 포지션, 시리즈 다큐멘터리, 다양화 홍보 플랫폼, 입체화 브랜드 이미지는 시청자 만족도와 큰 관련이 있다.

MZ세대에 대한 대중감성 연구: 소셜미디어(SNS) 감성 분석을 통해 (A Study on Popular Sentiment for Generation MZ: Through social media (SNS) sentiment analysis)

  • 안명숙
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권1호
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    • pp.19-26
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    • 2023
  • 본 연구에서는 소셜 미디어 빅데이터 감성분석 방법을 통해 'MZ세대'에 대한 대중 감성을 살펴보았다. 분석을 위해 소비자 계정 SNS 텍스트를 살펴보고 내용상 외부 감성과 MZ세대 본인들의 감성을 분류하여 긍정 및 부정 감성 요인들을 제시하였다. 이에 따른 결론은 'MZ세대' 관련하여 호감과 흥미의 긍정정서가 72.1%로, 부정적인 감성비율 27.9 % 보다 높았다. 긍정감성에서 기성세대들은 'MZ세대의 개성과 당당함에 대한 호감', '새로운 가치관을 가진 MZ세대에 대한 흥미'를 보였다. 이에 비해 MZ세대들은 '자신들의 당당함, 발랄함 및 개성 세대라는 점'과 '소소한 성장주의'에 대한 호감을 갖고 있다. MZ세대 외부의 부정감성은 'MZ세대의 결혼기피, 취업난, 빚투자 및 퇴사 트랜드에 대해 걱정', '꼰대 취급하는 MZ 세대 미움', 'MZ세대와 대화하기 힘듦'으로 나타났다. 한편, MZ세대 본인들이 느끼는 부정감성은 '일반화에 대한 거부감', '세대 및 젠더 갈등과 기성세대보다 심한 경쟁에 대한 거부감', '풍요로운 시대의 상대적 실패감', '예고된 기후재앙 속에서 살아야하는 슬픔'으로 나타났다. 따라서 기성세대는 MZ세대를 일반화하여 바라볼 것이 아니라 개인으로 보아야 하며, 세대간 이해와 공감으로 갈등을 완화해야한다. 세대 갈등, 젠더 갈등 및 환경문제 해결을 위한 공동체적인 고민의 필요성도 있다.

이미지 캡션 및 재귀호출을 통한 스토리 생성 방법 (Automated Story Generation with Image Captions and Recursiva Calls)

  • 전이슬;조동하;문미경
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.42-50
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    • 2023
  • 기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.

인공지능 기술 기반 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공사례 분석: 중국 평안보험그룹을 중심으로 (Analysis of Success Cases of InsurTech and Digital Insurance Platform Based on Artificial Intelligence Technologies: Focused on Ping An Insurance Group Ltd. in China)

  • 이재원;오상진
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.71-90
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    • 2020
  • 최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

시스템적인 군집 확인과 뉴스를 이용한 주가 예측 (Predicting stock movements based on financial news with systematic group identification)

  • 성노윤;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.1-17
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    • 2019
  • 빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.