캐릭터산업은 저작권리를 중심으로 한 지식기반산업이면서 제조업과 서비스업의 판매가치를 촉진시키고 매출효과를 강화하는 보완재적 산업특성을 지니고 있어서 전 산업분야에 걸쳐 기능적으로 작동될 수 있는 창조경제의 핵심동력이다. 2003년부터 시작된 정부의 캐릭터관련 정책은 연관산업간의 연계효과 극대화, 국내 캐릭터의 해외진출확대, 유통구조 개선을 통한 저작권 강화, 캐릭터상품의 질적강화를 통한 산업기반 확대 등에 중점을 두었다. 이러한 정책성과로 인해, 2007년 이후, 연관콘텐츠의 성공사례가 구체화되기 시작했고, 국내외 캐릭터산업은 보다 체계적인 진화과정을 거치게 된다. 창작캐릭터의 자체적인 산업육성 노하우가 축적되고, 만화, 애니메이션, 게임, 소설, 영화, 뮤지컬 등으로 시작된 연관캐릭터가 시장세분화전략에 의해 활성화되면서 캐릭터산업의 범위 및 산업적 통계의 재설정이 요구되기 시작했다. 특히, 2009년 이후 정부는 '세계 5대 캐릭터 강국'으로의 목표를 설정하고, 글로벌 스타캐릭터 발굴, 연관산업간 네트워크 구축지원, 홍보채널 다양화 및 프로모션 강화, 라이선싱 비즈니스 활성화 등의 정책을 발굴하게 된다. 특히, 2013년을 기점으로 캐릭터를 활용한 캐릭터 체험전 등의 전시시장, 키즈카페 등의 시간관리형 캐릭터 실내테마파크, SNS의 이모티콘을 중심으로 한 디지털캐릭터 수요시장, 캐릭터 뮤지컬을 중심으로 한 공연시장 등 새로운 캐릭터시장이 지속적으로 개발되고, 기존 오프라인의 불법복제시장이 국내외적으로 대형화되면서 그에 따른 체계적인 정책대안이 필요하게 되었다. 진화하는 캐릭터 소비시장과 플랫폼 다양화 시대에 대응하여, 캐릭터산업을 활성화시키고 새로운 캐릭터디자인 및 관련 콘텐츠를 지원하기 위해서는 캐릭터산업의 정책변인을 전제로 한 전략방향의 입체적 설정이 요구된다. 지난 정부의 정책성과와 국내외 캐릭터산업의 시장현황, 그리고 진화방향을 분석하여 정책변인을 구체화시키면 다음과 같다. 현재 국내캐릭터산업의 정책변인은 플랫폼 다양화에 따른 디지털 캐릭터시장의 소비다층화, 한류중심의 캐릭터상품 융합콘텐츠화, 불법콘텐츠의 지하경제 양성화, 세분화된 시장의 수용자 편향성관리 등으로 분석되며, 이는 미국과 일본 및 유럽의 기존 캐릭터산업 강국들과는 다른 차원의 정책이슈를 발굴하게 된다. 결국 국내외시장의 연관콘텐츠 저작권계약 모델개발, 플랫폼 경제의 수익모델 다각화, 한류확대에 연계된 목표시장 추가개발, 평생캐릭터의 연령별 맞춤형 시장전략 등이 캐릭터 수요시장진화에 따른 대안으로 제시된다.
In this paper, we proposed the technique to estimate the life cycle of Internet content services based on the logistic regression model. In this paper, to define parameters of Internet contents estimating life cycle by logistic regression model, we used market size, traffic amount, page view and session-visit number as the parameters of Internet contents estimating life cycle by logistic regression model. In this paper, to compare the performance of our proposed scheme, we estimated life cycle for the download services of bell sound & character contents in mobile network. As a result, using our proposed logistic regression, we were able to estimate exactly the life cycle of the download services of bell sound & character contents.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권2호
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pp.347-353
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2004
Neural oscillator can be applied to oscillator systems such as analysis of image information, voice recognition and etc, Conventional learning algorithms(Neural Network or EBPA(Error Back Propagation Algorithm)) are not proper for oscillatory systems with the complicate input patterns because of its too much complex structure. However, these problems can be easily solved by using a synchrony characteristic of neural oscillator with PLL(phase locked loop) function and a simple Hebbian learning rule, Therefore, in this paper, it will introduce an technique for Recognition of the Korean Character using Phase Synchronization Neural Oscillator and will show the result of simulation.
국내 게임 산업은 게임 컨텐츠 서비스를 중심으로 발전하고 있다. 게임 컨텐츠 서비스는 네트워크를 통해 상대 사용자와 실시간으로 게임을 이용할 수 있다는 특징과 언제, 어디서든 자신이 원하는 게임을 다운받아 사용할 수 있다는 장점 때문에 많은 인기를 누리고 있다. 이런 게임 컨텐츠 서비스는 사용자 관점에서 일반 서비스와 상호 관계성이 있다고 볼 수 있다. 즉, 게임 컨텐츠 서비스를 이용하는 사용자들은 인구 통계적, 심리적, 행동적 사항별로 서비스 이용 결과에 주는 이용 특성들이 다양하게 보이고 있어 일반 서비스의 이용결과에 상호 관계적 특성을 가진다. 이런 관점에서 게임 컨텐츠 서비스와 일반 서비스의 특성을 비교분석하였다. 분석결과 자기효능감, 숙련도, 게임 이용 참여도와 서비스 프로세스, 고객등급, 소비자 참여도는 서비스 이용결과에 주는 이용 특성이 상호 관계성을 갖는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 시맨틱 네트워크의 원리를 장편소설에 적용하여, 문서 전체의 구조를 파악하고 단어와 단어 간의발현 관계를 알아보고자 했다. 무라카미 하루키의 소설 '노르웨이의 숲'을 분석 대상으로, 등장인물의 상징과 관계, 성격특성, 의상 표현을 네트워크 분석을 통해 분석했다. CNM 군집화 알고리즘을 통해 소설 속 등장인물들의 상징과 인물간의 관계 속성을 확인할 수 있었다. 이에 따라, 소설 속 등장인물의 관계와 인물이 상징하는 잠재적인 의미가 전체 네트워크 구조 내에서 서로 유사한 구조적 특성을 가지며 동일 집단에 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 작가가 의도한 세계관 내에서 만든 등장인물 간의 관계에 대한 묘사나 상징들을 파악할 수 있었다. 인물의 성격, 불안정한 정신상태, 심경 변화가 연결중심성이 높은 함축적인 몇 개의 단어를 통해 나타나고 있었다. 인물의 특성에 따른 의상 표현 역시 인물을 설명하는 단서로 적절하게 연결되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 융합연구로써, 문학작품을 대상으로 새로운 방법론을 제시했다는데 학술적 의의가 있다.
본 논문에서는 고압 모터의 절연열화 상태를 감시하기 위해 소선단락, 도체표면 공극, 주절연재료 내부공극, 반도전체 제거, 정상권선으로 모델권선을 제작하고 이 모델 권선에 고전압을 인가하여 shering bridge를 이용하여 교류전류의 변화분 및 정전용량, 유전정접 시험을 하였다. 이를 통해 얻어진 결과는 고압 모터의 고정자 권선의 절연상태를 판단하는 중요한 기초자료가 될것으로 판단한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1510-1532
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2017
In smart grid, privacy implications to individuals and their families are an important issue because of the fine-grained usage data collection. Wireless communications are utilized by many utility companies to obtain information. Network coding is exploited in smart grids, to enhance network performance in terms of throughput, delay, robustness, and energy consumption. However, random linear network coding introduces a new challenge for privacy preserving due to the encoding of data and updating of coefficients in forwarder nodes. We propose a distributed privacy preserving scheme for random linear network coding in smart grid that considers the converged flows character of the smart grid and exploits a homomorphic encryption function to decrease the complexities in the forwarder node. It offers a data confidentiality privacy preserving feature, which can efficiently thwart traffic analysis. The data of the packet is encrypted and the tag of the packet is encrypted by a homomorphic encryption function. The forwarder node random linearly codes the encrypted data and directly processes the cryptotext tags based on the homomorphism feature. Extensive security analysis and performance evaluations demonstrate the validity and efficiency of the proposed scheme.
본 연구에서는 국민정부에서 실용정부에 이르기까지 정권 교체에 따라 신문사 조직과 방송사 조직을 이사진과 실무진으로 구분, 조직 내, 조직 간의 특성을 밀도 분석과 분포 분석, 대응 일치 분석 등을 통해 분석함으로써 한국의 언론 환경에서 형성되어 온 사회적 네트워크 특성과 그 변화 경향이 정권 교체에 따라 어떠한 특성과 변화 경향을 보이고 있는지를 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 앞서 설정한 시점에서 과연 연고 조직의 영향력이 여전히 지속될 수 있는 여건을 유지하고 있는지를 살펴봄으로써 국내 언론사가 내집단 중심의 폐쇄적인 특징으로부터 벗어나 공동체 중심의 사회적 자본으로 전환될 수 있는 환경 변화 가능성을 모색하는데 집중하고자 하였다. 분석 대상으로 설정한 정권에서, 밀도와 분포 분석을 통한 집중 경향과 대응일치분석 방법을 통해 위치 분석 등 다각도의 방법론을 토대로 분석한 결과, 참여정부에서는 국민정부에서와는 달리 변화 경향을 엿볼 수 있었지만, 실용정부에서는 참여정부 이전 정권에서의 사회적 네트워크 특성과 유사한 형태로 회귀하는 경향을 보이고 있다는 점이 특징적으로 분석되었다.
본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 한글문자 인식을 위하여 새로운 접촉소자의 분리 및 자획연결 특징추출 알고리즘을 제안하였다. 자소 접촉특징을 분석하여 자소접촉 형태별로 분류하고 자획연결특징 추출, 접촉자소의 분리, 문자형식 분류를 시행한다. 분리된 자소로부터 설정된 표준패턴으로 정규화하고 자소별 굴곡특징의 상대위치값으로 부터의 특징을 입력패턴으로 신경망을 이용하여 인식 실험을 하였다. 여기에서의 학습은 BEP 알고리즘을 이용하였다. 접촉자소의 분리, 형식분리, 자획연결특징 추출 및 인식 실험에서 제안된 알고리즘이 좋은 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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