무선 센서 네트워크는 센서 노드 또는 모트(mote)라 불리는 소형 장치들로 이루어진 무선 네트워크이다. 최근 센서 네트워크에 대한 연구가 활발한 가운데 센서 네트워크에서의 보안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 센서 노드 및 센서 네트워크 상의 정보를 안전하게 저장, 전송하기 위해서는 암호 알고리즘의 구현이 필요하며, 이 암호 알고리즘들은 센서 노드의 한정된 자원을 효과적으로 활용할 수 있도록 효율적인 구현이 필수적이다. 센서 노드 상에서 이용될 수 있는 암호로는 TinyECC 등의 공개키 암호와 AES와 같은 표준 블록 암호가 있으나, 스트림 암호는 최근에서야 eSTREAM 프로젝트에서 표준화가 완료되어 아직 센서 노드상에서 사용 가능성이 명확하지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 eSTREAM의 2단계와 3단계에 채택되었던 10개 소프트웨어 기반 암호들 중 9개의 암호들을 MicaZ 모트 상에 구현하여 성능을 비교하고, 특히 최종적으로 eSTREAM에 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit을 포함한 6개 암호에 대해서는 MicaZ에 적합하도록 최적화하였다. 또한 참조 구현으로써 하드웨어용 스트림 암호 및 AES-CFB에 대한 실험 결과도 제시한다. 본 논문의 실험에 따르면, 대부분의 스트림 암호가 약 31Kbps - 406Kbps의 암호화 성능을 보임으로써 센서 노드에서 사용하기에 큰 무리가 없음을 확인할 수 있었다. 특히 최종적으로 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit의 경우 센서 노드에 적합한 128바이트 크기의 작은 패킷의 암호화에서 각각 406Kbps, 176Kbps, 121Kbps의 속도를 보여주고, 70KB, 14KB, 22KB의 ROM및 2811B, 799B, 755B의 RAM을 사용함으로써, 106Kbps의 속도를 보여준 소프트웨어 기반 AES에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 연구는 대중음악산업에서의 동영상 콘텐츠 제작이 증가하는 현실을 반영하여 연구자가 직접 대중음악 콘텐츠를 제작하고 해당 콘텐츠들로 구성된 유튜브 채널을 개설함으로써 실질적인 콘텐츠 제작과 유통의 과정을 탐구하였다. 유튜브는 2019년 2월 25일에 개시하고 채널 명은 인디뮤지션 홍보에 초점을 둔 '알리다뮤직'으로 정하였으며 10인의 인디뮤지션을 대상으로 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠는 원테이크 라이브 형식으로 진행하였고 화면은 이메일 주소와 SNS 계정을 상단에 표기한 명함의 형태로 제작되었다. 따라서 콘텐츠 명은 '명함라이브'라고 정하였고, 라는 슬로건 하에 QR코드를 우측 하단에 삽입한 형태의 홍보 콘텐츠 영상물을 제작하였다. 본 연구는 이러한 과정을 통해 제작된 '알리다뮤직'의 '명함라이브' 콘텐츠에 직접 참여한 인디뮤지션을 대상으로 개선방안과 홍보방법에 대한 연구를 진행하였다. 5인의 참여자 인디뮤지션을 대상으로 한 그룹인터뷰와 유의미하다고 판단되는 1인을 선정하여 따로 일대일 심층인터뷰를 진행하였다. 그 결과 첫째, 뮤지션 홍보 매체로써 유튜브는 영향력이 가장 크며 적은 비용에 고효율을 낼 수 있는 매체로 나타났고, 둘째, 유튜브 콘텐츠 참여자 평가는 원테이크 라이브의 필요성과 '명함라이브' 콘텐츠의 디자인적인 요소 그리고 QR코드에 대한 인식으로 나누어 결과가 도출되었으며, 셋째, 유튜브 콘텐츠의 효과적인 홍보 방법으로 미디어적인 측면은 콘텐츠의 지속성 및 인지도 확보, 채널의 구독자 확보의 중요성, 효과적인 미디어 활용을 위한 타 SNS와의 연계로 나타났으며 내용적인 측면은 채널의 인지도 증가 필요성, 출연자 섭외 및 콘텐츠의 다양성, '명함라이브' 콘텐츠의 오프라인(회사, 관계자)과의 연계가 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 흥미로운 콘텐츠를 소비자에게 제공하는 동시에 다양한 뮤지션과 회사가 만나는 채널로 성장해야 할 것이며 이를 통해 회사와의 계약, 광고 수입 창출을 유도하여 플랫폼으로써의 채널로 자리 잡아야 할 것이다. 하지만 본 연구는 제한된 대상자를 대상으로 연구를 하여 다소 국한된 범위에 연구라고 할 수 있어 향 후 연구에는 더 많은 대상자를 대상으로 연구를 진행하여 다양한 관점에서의 홍보 및 개선방안을 도출하기를 기대해본다.
본 연구에서는 성공적인 노화를 위한 신체적, 정신적, 사회경제적 측면의 웰에이징 교육 요구를 분석하여 웰에이징 교육 프로그램의 개발 및 운영을 위한 기초자료를 확보하고자 한다. 조사도구는 웰에이징에 관한 인식과 신체적, 정신적, 사회경제적 측면의 웰에이징 교육 요구를 알아보기 위한 문항으로 제작되었다. 2021년 2월 한 달 동안 한국갤럽의 온라인·모바일 조사를 통해 만 19세 이상 성인 1949명을 대상으로 조사하였다. 웰에이징 교육 요구를 분석하기 위해서 기술통계분석, 분산분석, Borich 요구도 분석 및 IPA분석이 실시되었다. 연구결과, 웰에이징을 위한 교육 요구도의 전체 우선순위로 보았을 때 경제력, 운동, 만성질환관리 등이 높게 나타났으며, 교육 요구도가 낮은 순으로는 감염질환관리, 자립심, 사회적 책임으로 조사되었다. 특히 경제력은 전체 응답자의 82.4%에 해당하는 중년기(35~49세)를 제외한 모든 연령대에서 교육 요구도가 가장 높게 나타났으며, 중년기에서는 운동과 만성질환관리의 교육 요구도가 가장 높게 나타나 생애주기별 웰에이징 프로그램이 필요함을 시사하였다. 본 연구의 결과는 웰에이징을 위한 교육 프로그램 개발 및 운영 플랫폼을 구축하는데 실증자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2022년은 유네스코 세계유산협약 50주년을 맞이하는 해이다. 이 논문은 유네스코 세계유산 협약 탄생 이후, 지난 50년 간 세계유산 제도의 변화와 발전 양상을 살펴보고, 세계유산의 현재와 과제를 고찰하고자 한다. 1972년 협약이 체결된 이후, 유네스코 세계유산 제도는 무력충돌/전쟁 및 자연재해로 인해 위험에 처한 각국의 유산을 보호하여 미래 세대에 인류의 자산을 전달하는 것을 우선시했다. 그리고 보호된 세계유산은 인류의 문화와 특정 시기를 대표하는 유산의 탁월한 보편적 가치(Outstanding Universal Value)를 전 세계에 알리는 문화외교관 역할을 담당하고 있다. 인류 공유유산(shared heritage)인 세계유산은 각국의 다양한 가치를 이해할 수 있는 문화 소통의 통로가 되었고, 상호존중을 바탕으로 하는 세계유산 협약은 유네스코 평화구축(peace-building) 정신을 효과적으로 전달하는 매개체가 되었다. 하지만 협약 50주년을 기념하는 현재, 세계유산 보호를 둘러싼 사회적, 정치적, 문화적 환경은 변화하여, 세계유산은 무력전쟁으로 인한 물리적 파괴의 위험에서 문화전쟁, 기억전쟁, 역사전쟁과 연관하여 다양한 이해 당사자 간의 유산 해석 관련한 분쟁의 중심에 서게 되었다. 이러한 변화에 주목하여, 이 논문은 세계유산 협약 체결 이후 50년 간 세계유산을 둘러싼 주요 논의 변화와 확장을 세계유산 이행지침(operational guidelines) 및 전문가 회의 내용을 중심으로 시기별 5단계로 나누고 새로운 쟁점을 정리하였다. 그리고 유네스코 관련 모든 출판물을 제공하는 유네스독(UNESDOC) 플랫폼을 통하여 세계유산 관련 학술회의 자료 등을 주제어로 분류하는 방법을 통해 50년 간 세계유산을 둘러싼 주요 주제어의 흐름을 분석하였다. 마지막으로 세계유산 등재의 초점 변화, 세계유산 보호 관점 변화 및 이해당사자에 대한 관점 변화에 따른 세계유산의 새로운 화두(세계유산의 해석 및 윤리, 기후변화, 인권)를 정리하였다.
소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.
소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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