지난 십수 년 동안 텔레비전을 시청할 수 있는 플랫폼이 다양해지고 다양한 미디어 형식을 결합시킨 소비가 손쉽게 일어나며 국내 지상파 방송 프로그램 이외의 프로그램 자원이 풍부해지는 포스트 TV 시대가 전개된다. 이 연구는 미디어 환경 변화에 따라 텔레비전 시청 경험의 성격과 의미가 어떻게 달라지고 있는지를 주목해보고자 한다. 특히 월터 옹(Walter Ong)의 관계주의적 시각에서 현재의 텔레비전 시청 환경, 시공간 경험, 사회적 장소로서의 텔레비전, 텔레비전 시청의 의미와 위상 등을 구체적으로 관찰해보고자 한다. 이를 위해 29명의 20대에 대한 심층 인터뷰 조사를 진행하였고, 이러한 인터뷰 사례를 기초로 일상 속에 이용하는 커뮤니케이션 체계가 변화하면서 텔레비전의 의미와 적절성이 어떻게 바뀌고 있는지를 구체적으로 기술하고 이해해보고자 하였다. 이들의 사례는 텔레비전 시청 경로가 다변화되고 소셜 미디어 이용과 연결되면서 텔레비전 시청 개념이 확장되고 있음을 시사한다. 물리적, 상징적 '모이는' 장소로서의 텔레비전의 의미가 여전히 '잔존'하지만, '집단적인 개인화'와 '개인적 집단화' 라는 다양한 층위의 시청 경험이 만들어지고 있음을 보여주고 있다.
사회 환경이 급변하는 예측 불가능한 시대에 범죄로부터의 안전에 대한 국민적 관심이 높아지고 있다. 범죄에 대한 두려움 없는 삶을 영위하기 위한 욕구가 증대되면서 안전도시 구축에 관한 관심은 점차 전국적으로 확산되고 있다. 이를 계기로 정부는 스마트 도시 안전망 구축을 위하여 스마트시티 통합플랫폼으로 지자체와 112, 119, 재난 등 공공재난안전 체계 연계사업을 추진 중이다. 본 연구는 지능형 방범 기술 개발 연구단에서 추진하고 있는 지능형 방범 사업 성과물과 스마트시티 통합플랫폼 간의 연계 방안을 마련하기 위해 해당 분야의 동향을 살펴보고 연계 시 고려할 사항들에 대한 5가지 기준 적용과 기술 및 제도적인 부문으로 연계 가능한 여부를 면밀히 검토하였다. 첫째, 통합운영센터 및 CCTV 관제센터가 주축이 되고 지자체 확산을 주목적으로 하고 있기에 연계 목표가 분명하며, 둘째, 시스템 부문은 사건 사고 관련 기관에 정보 제공하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 방범 부문에 시나리오 영역 확대가 가능하고 장기적 도시정보 통합 기반 조성이 가능할 것으로 전망되었고, 넷째, 스마트시티 로드맵에 반영과 관련 기관과의 지속적 협의 등을 통해 제품 실증이 가능할 것으로 전망되었다. 마지막으로 민간 기업의 상용화 제품을 지속적으로 추가하여 타 지자체 확산을 도모 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
이 글의 목적은 사회과학에서의 "공간적 전환"(spatial turn)이라는 새로운 흐름에 기반하여 근대사회에서의 공간적 배치와 감시에 관한 논의의 일환으로 21세기 위치기반서비스(Location-Based Service, LBS) 기술을 분석하려는 것이다. 이를 위해 본 논문은 우선 위치기반기술을 원거리 식별, 추적, 감시를 통해 시-공간에 대한 관리와 제어를 가능하게 해주는 원격성 기술의 발전이라는 맥락에 위치시켰다. 조정과 감시의 기술로서 LBS를 분석하기 위해 본 논문은 이 기술의 구조를 LBS 시스템의 사용자와 위치정보 서비스, 그리고 시스템 내에서의 정보의 흐름에 따라 규명했다. 이어 LBS 기술의 법적, 사회적 영향, 특히 LBS 기술에 의해 '식별되는 자'의 법적 지위와 감시의 문제를 분석했으며, 특히 미국과 한국의 주요 LBS 사례를 중심으로 프라이버시(privacy)를 둘러싼 이론적이고 공공정책적인 이슈들에 대해 논의했다. 이를 통해 개인의 실제, 오프라인 삶의 광범위한 영역들이 컴퓨터 매개를 통해 일어나는 이 시대에 LBS가 어떻게 "식별되는 자"의 위치정보를 매개로 "생활의 모든 순간"에 대한 추적과 감시를 수행하며 감시 자본주의의 새로운 가능성을 열어주고 있는지를 살펴보았다. 결론으로 본 논문은 LBS를 통해 식별, 감시, 제어되는 개인 주체와 이들이 위치해 있는 공간의 특징을 분석하여, LBS가 비-장소라는 새로운 공간을 생산하며 유사한 정체성을 지닌 '식별되는 자'를 생산하고 있는지를 비판적으로 고찰했다.
코로나 팬더믹 및 외교적 분쟁 등으로 인해 각국 정부는 제조업 회귀 및 협력 다변화를 위해 노력하고 있으며, 유관 정책개발을 위한 자국·해외 지역간 혁신역량 비교분석을 필요로 하고 있다. 미국·유럽연합은 국가연구개발투자에 의해 유발되는 지역 공간정보를 분석하기 위해 데이터기반 분석 플랫폼을 개발·고도화하여 왔으며, 분석의 영역은 경쟁국들의 지역(대한민국의 도·광역시 등)을 포함한다. 한국은 세계적 수준의 국가연구개발 데이터베이스를 구축하여 왔으나, 미국·유럽연합과 비교할 수 있는 지역 공간정보 분석 플랫폼의 개발·활용 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 국내 정책현장에서 지역 공간정보의 수요가 늘고 있으며, 또한 공공데이터 개방정책으로 인하여 기존에는 불가능했던 현장수요 맞춤형 정보분석이 가능해졌다. 본 연구는 국가과학기술지식정보 원시데이터의 분석 자동화를 통해, 예측하기 어려운 사회현안(코로나 및 무역분쟁 등) 대응에 기여할 수 있는 현장수요 맞춤형 지역분석 구도를 개발하였다. 연구의 결과들은 지역의 공간정보를 활용해 신규 사회이슈에 대응하고자 하는 정책현장을 지원하는데 기여한다.
온라인 소셜네트워크의 확산으로 인해 사용자들은 특정제품과 서비스에 대한 자신의 생각과 경험을 보다 손쉽게 공유 할 수 있게 되었으며 이러한 환경변화는 기업의 사업성과에 영향을 미칠 수 있는 소비자 구전효과의 영향을 심화시킬 것으로 예상된다. 본 연구의 목적은 영화산업에서의 온라인 소셜네트워크의 구전효과 발생에 대한 기여도를 또 다른 온라인 매체인 인터넷 포탈과의 비교를 통해 검증하는데 있다. 이를 위해 2011년 2월부터 6월 사이에 국내 개봉된 영화 및 이들 영화와 관련된 트위터 메시지 그리고 네이버 무비상의 리뷰를 수집 분석하였다. 분석결과 온라인 소셜네트워크(트위터)와 인터넷 포털 모두에서 영화의 흥행과 관련한 구전효과가 존재하고 있음을 발견하였다. 또한 영화의 인기도에 따라 온라인 소셜케트워크와 인터넷 포털의 구전효과 발생에 대한 영향도가 다르게 나타나는 점도 발견하였다. 인기영화(블록 버스터 영화)의 경우 개봉이전에는 온라인 소셜네트워크에 의한 구전효과가 유의하게 발생하였으며 개봉 이후에는 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 알 수 있었다. 비 인기영화의 경우 개봉이전에만 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 발견하였다. 본 연구의 결과는 영화와 같은 문화상품과 관련한 구전효과 발생에 있어 온라인 소셜네트워크의 영향에 관한 학문적 지식을 증대시키고 실무적으로 기업이 제품 및 서비스에 대한 브랜드가치 재고를 위해 온라인 소셜네트워크를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는가에 방향을 제시 할 것이라 기대된다.
In an Internet of Thing (IoT) environment, entities with different attributes and capacities are going to be connected in a highly connected fashion. Specifically, not only the mechanical and electronic devices but also other entities such as people, locations and applications are connected to each other. Understanding and managing these connections play an important role for businesses, which identify opportunities for new IoT services. Traditional approach for storing and querying IoT data is used of a relational database management system (RDMS) such as MySQL or MSSQL. However, using RDMS is not flexible and sufficient for handling heterogeneous IoT data because these data have deeply complex relationships which require nested queries and complex joins on multiple tables. In this paper, we propose a graph model for constructing a graph database of heterogeneous IoT data. Graph databases are purposely-built to store highly connected data with nodes representing entities and edges representing the relationships between these entities. Our model fuses social graph, spatial graph, and things graph, and incorporates the relationships among them. We then present a case study which applies our model for representing data from a Smart Campus using Neo4J platform. Through the results of querying to answer real questions in Smart Campus management, we show the viability of our model.
일상생활에 미치는 영향이 확산되고 있는 상황인식서비는 위치기반서비스와 소셜네트워크서비스로 분류되며, 스마트폰의 GPS 및 전자나침반 기술의 정확도에 따라 상황인식서비스 품질이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 상황인식서비스를 이용할 때 가장 중요한 단초가 될 수 있는 GPS, 전자나침반(Digital Compass), 무선통신, 공간정보(Geospatial Web)를 활용함에 있어서의 위치적 정확도에 대하여 분석하였다. 스마트폰을 이용한 위치 및 방향 결정 정확도 실험 결과 실외에 비하여 낮은 실내 위치 및 방향 정확도와 플랫폼으로 활용되는 공간정보가 갖고 있는 오차에 의해 상황인식서비스 이용 시 정확한 정보를 제공 받지 못하는 문제점이 발생하는 것으로 나타났다. 실내 위치 결정 정확도 향상 방안으로 Wi-Fi를 이용한 측위 방법 등이 있으나 실외에서 사용하는 GPS에 비해 많은 보완 사항이 있는 것으로 나타났으며, 상황인식서비스의 플랫폼으로 활용되는 공간정보의 품질 향상을 위하여 DSM을 이용해 폐색영역을 보정한 실감 정사영상의 제작이 필요한 것으로 판단된다.
Metaverse is a digitally generated world beyond the physical realm; many fashion brands are launching virtual stores in Metaverse. This study explores the cases of flagship stores of fashion brands in Metaverse to understand the peculiarity of Metaverse retailing. This study selected four flagship stores of fashion brands launched on ZEPETO, the largest Metaverse platform in Korea. The characteristics of Metaverse retailing used for case analysis were store (store credibility, servicescape, ease of use), product (content, demos, incentives), social factor (store personnel, store customers), and entertainment (events, games, free gifts). The results illustrate that a transaction system linked to reality could not be established due to technical limitations; it was difficult to obtain specific product information, such as the color, size, and fabric. However, all four fashion brands overwhelmed the traditional retail channels in terms of providing various spatial experiences by operating their virtual stores in global cities related to the heritage and identity of each brand. Furthermore, fashion brands can convey a sense of deviation and fantasy to consumers by delivering unique entertainment activities in Metaverse that they cannot easily provide in real life.
미래 인간의 삶은 사회, 경제, 정치와 개인 등 삶의 전 영역에 걸쳐 다학제적 기술의 파급효과 증대에 의해 혁신될 것이다. 특히 로봇 분야와 로봇을 이용한 차세대 게임 분야에서는 다학제적 기여와 상호작용에 의해 더욱 더 기술간 융합화가 가속화 될 것으로 전망된다. 본 연구는 지금까지의 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 기술적인 한계 및 시공간적 제약을 뛰어넘는 새로운 인터페이스 모델로, 기존 인간-로봇 인터페이스 기술에서 가질 수 없는 다양한 모달리티(modality)들의 융합을 통해 보다 신뢰성 있으며 편하고 자유로운 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 연구이다. 이족보행의 휴먼로봇과 모바일 기기 화면의 3D 콘텐츠(contents) 로봇(가상로봇)의 동작과 위치 값을 실시간적으로 연동하는 동기화(Synchronization) 엔진을 개발하고, 상호간의 정보를 주고받기 위한 무선 프로토콜(Protocol) 및 효율적인 티칭(Teaching)을 위한 학습에 의한, 다이렉트 티칭앤플레이(Direct Teaching & Play)의 티칭 프로그램 개발과, 이를 이용한 로봇 게임 시스템을 연구한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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