이 논문에서는 인터넷 서비스 플랫폼을 '장치'개념을 통해 접근한다. 현대정보자본주의는 수많은 장치의 증식과 축적을 통해 발전한다. 반대로 현대정보자본주의의 서비스 플랫폼은 가치를 증식하고 축적하는 장치이기도하다. 특히 구글, 페이스북, 네이버 등 거대 서비스 업체의 플랫폼 장치들은 인지자본주의의 증식과 축적을 담당한다. 서비스 플랫폼 제공자들은 이용자 활동 결과물을 수집 흡수하는 동시에 추적 포획한다. 이 논문에서는 인터넷 서비스 플랫폼을 하나의 장치(dispositif)로 볼 수 있는가에 대해 푸코, 들뢰즈, 아감벤의 '장치' 개념을 통해 검토해보고, 이를 활용하여 인터넷 서비스 플랫폼의 성격과 기제를 해명할 수 있는가를 살펴볼 것이다. 이를 위하여 이 논문에서는 푸코, 들뢰즈와 아감벤의 장치론을 살펴보고, 인터넷 서비스 플랫폼을 이용자서비스 장치와 이용자 활동의 수집포획장치가 하나로 통일된 장치로 보는 시각을 제시하였다. 이러한 연구의 목적은 인지자본주의의 축적이 이루어지는 사회적 공장으로서의 SNS 서비스 플랫폼 분석을 위한 개념을 도출해내고, 이를 구글이나 페이스북 등 구체적인 서비스 플랫폼에 적용함으로써 향후 이에 대한 비판적인 논의의 출발점을 마련하는 데 있다.
본 연구는 사이버상의 놀이 공간으로서 청소년이 경험한 덕후 문화에 대한 본질적 의미를 탐색하기 위하여 수행되었다. 이를 위해 서울 잠실에 거주하고, 덕후에 해당되는 13~17세 청소년 18명을 대상으로, 반구조적인 질문형식을 사용한 심층면담을 통해 수집한 현상학적 질적 연구방법을 적용하여 분석하였다. 그 결과, 청소년의 덕후 문화는 스트레스나 사회정서적 욕구로 인해 시작되고, 특히, SNS활동을 중심으로 팬덤, 굿즈 상품 구매 행위의 사이버상에서 놀이 공간으로 활용되고 있었다. 이것은, 덕후로서의 자기 인식과 자아정체성 형성에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 무엇보다, 입시 중암감으로 인한 놀이시간의 부족과 사회적으로 제공되는 놀이공간의 부족은 청소년들에게 사이버 공간을 또 다른 놀이공간으로 만들도록 하고 있다.
온라인에서 사용자들의 사회적 관계 정보는 상업 활동의 추천 정보와 같은 다른 서비스에 사용될 수 있는 유용한 정보이다. 이 때문에 소셜 네트워크의 시각화를 통한 분석이 많이 연구되고 있다. 기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 사용자의 상관 관계와 네트워크 노드의 사용자 관계를 이용한 새로운 시각화 방법을 제안한다. 제안방법은 사용자 메시지가 반영된 네트워크상의 내부관계와 네트워크 노드간의 외부관계를 사용하여 사용자간의 관계를 계층적으로 시각화한다.
특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.
소셜러닝은 미래 지식정보사회의 새로운 학습모델로 기존의 학습과 달리 개인의 능동성과 타인과의 협력학습을 중시한다. 협력학습을 위한 소셜러닝 플랫폼 구축에 기존 소셜미디어 서비스를 활용하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 기존 소셜미디어 서비스 및 소셜플랫폼을 조사분석하여 소셜미디어 서비스를 활용한 효과적인 소셜러닝 플랫폼을 제시하고자 한다. 또한 새로운 소셜러닝 플랫폼의 구조 및 설계화면을 통해 소셜러닝 플랫폼의 동작 방법과 다른 소셜 플랫폼에 비해 차이점과 우수성을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.
본 논문은 한류의 전세계적 확산이 유튜브라는 새로운 SNS 서비스의 등장으로 확산방식이 달라진 것에 주목한다. 싸이의 '강남스타일'은 유튜브와 SNS의 매개를 통해 전세계적으로 성공했고 이로 인해 미디어 학자들은 한국 대중문화의 전세계적 확산과 유통의 새로운 양식에 대해 주목하게 되었다. 따라서 음악의 직접적인 전파뿐만 아니라 유튜브 사용자들의 K-pop의 전유양식에 대한 검토도 역시 필요하다. 즉, 단순히 대중문화 수용자들이 문화적 텍스트를 보거나 듣는 것을 넘어 어떻게 이러한 전유양식이 대중문화의 국제적 확장과 증폭에 기여하는 지를 검토할 필요가 있다. 이전에는 CD나 DVD와 같은 유형의 재화의 유통을 통해 대중문화의 유통이 매개되었으나 유튜브의 등장으로 유형의 재화 없이도 문화 교류가 이루어지는 새로운 현상이 발생한다. 이 연구는 어떻게 이런 유튜브 사용자들의 전유양식, 특히 K-pop 팬들이 만든 동영상이 K-pop의 전세계적 확산에 어떻게 간접적으로 기여하는 지를 살펴 본다. 이론적 측면에는 팬덤 연구 등을 검토한다. 연구방법으로는 온라인 공동체에 대한 민속지학적 연구방법인 넷노그래피를 사용한다.
본 연구의 목적은 1) 캡사이신(75 mg), 세사민(30 mg), 그리고 카르니틴(900 mg) 복합성분(CCSC)이 에너지 대사조절자로서 열발생 교감신경활동과 관련된 자율신경활동을 향상시키는지, 2) 본 연구의 대상자들의 ${\beta}_3-AR$ 유전자 다양성이 자율신경활동에 영향을 주는지를 조사하였다. 7명의 대상자 ($24.7{\pm}1.8$세)가 이 실험에 자발적으로 참여하였다. 심박수변이성 파워스펙트랄 분석에 의해 평가된 심장 자율신경활동은 CCSC 섭취 전과 후 총 120분간 매 30분마다 5분간 측정하였으며, CCSC 또는 위약 (CON)그룹은 무작위로 대상자에서 섭취되었다. 본 연구의 결과에서, 총 대상자중, ${\beta}_3-AR$ 유전자CC 타입을 가진 대상자는 없었다 . 두 그룹간의 안정시 심박수에서는 유의한 차이가 없었다. 자율신경활동에서도 그룹간 차이는 없었으나, CCSC그룹에서 섭취전과 섭취 후 30분에서 총자율신경활동(TOTAL power), 부교감신경활동(PNS power), 그리고 교감${\cdot}$부교감 신경활동지수에서 유의한 차이를 보였다(p<0.05, respectively). 이상의 결과로서, 비록 각각의 성분들은 지방분해와 관련이 있다 할지라도CCSC의 섭취는 열생산 교감신경 자극에 영향을 주지 않았으며, 오히려 양 교감${\cdot}$부교감신경활동의 향상과 관련이 있다는 것을 시사하였다. 따라서 미래의 연구에서는 ANS 활동에 영향을 주는 유전적 다양성뿐만 아니라 운동능력 향상 보조물 그리고/또는 지방분해 효과를 위한 더 많은 복합 영양 성분이 연구되어야 할 것이다.
This study provides basic data for future design proposals aimed at improving the uniforms and bullet/stab proof garments of local police. An analysis was conducted on various aspects of the uniforms used until 2015 and those newly introduced in 2016. Current bullet/stab proof garments were compared with old stab proof garments; in addition, police force posting on the internal SNS were analyzed in regards to the improvement needs for uniforms. Analyses results are as follows. As for the uniforms, convenience was improved by eliminating the necktie, and the four trigrams embroidery was added to emphasize the Korean identity. Cargo-style pants were added for enhanced activity, and the color of the top was changed to turquoise to improve discrimination. In terms of material, durable polyester was used heavily in outside uniforms that were likely to be damaged during work; consequently, the percentage of elastic materials was increased for improved activity. The price showed a high increase rate due to inflation and the use of functional new materials. Complaints and demands for improvement continued despite various modifications made to uniforms and suggested a strong need for further improvements that reflected the opinions of wearers. As for the protective garments, there was a limit to reducing the final weight despite the use of lightweight material because of protection performance enhancements made from expanding the protection surface area. Also, considering further decrease in supply rate, it was deemed necessary to secure budget for full supply of bullet/stab proof garments.
빅데이터는 고객 관계 관리, 관계 마케팅, 금융 업무 개선, 신용정보 및 위험 관리 분야에서 크게 활용되고 있다. 더욱이 최근에 COVID-19 바이러스로 인하여 비대면 금융거래가 보다 활발해지면서 고객과의 관계 측면에서 금융 빅데이터의 활용이 더 요구되고 있다. 고객 관계 측면에서 금융 빅데이터는 기술적인 접근보다 감성적적인 접근이 필요한 시기가 도래하였다. 관계 마케팅 측면에서도 인지적, 이성적, 합리적인 면보다는 감성적인 면을 중요시 할 필요성이 대두되었다. 하지만, 기존의 금융 데이터는 텍스트 형태의 고객 거래 데이터, 기업재무정보, 설문지등을 통하여 수집되고 활용되었다. 본 연구는 SNS를 통하여 고객의 문화 활동, 여가 활동 기반의 고객의 감성적인 이미지 데이터 즉, 비정형 데이터를 획득하여 고객의 활동 이미지를 인공지능 CNN 알고리즘으로 분석한다. 활동 분석은 다시 주석을 달은 인공지능에 적용하고, 주석에 나타난 행동 모델을 분석하는 인공지능 빅데이터 모델을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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