공간 데이터를 관리하는 시스템은 저장된 정보의 갱신을 위하여 신규 입수되는 공간정보 파일에 대하여 기존 정보와 달라진 정보만을 추출하여 기존 정보를 갱신 한다. 기존 정보와 달라진 객체만을 추출하기 위해서는 신규 입수된 공간 정보 파일 내에 포함된 모든 객체에 대하여 기존 정보와 달라진 부분이 있는지 비교하게 된다. 수시로 갱신되는 공간 정보의 양이 증가하고 전국 단위의 데이터 갱신이 요구되는 상황에서 이러한 전수 검사 방식을 개선 하고자 본 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 신규 입수 공간 정보 파일내의 개별 객체를 검사하기 이전에, 파일의 정보만으로 개별 공간 객체가 변경 되었는지 여부를 판단할 수 있는 방법에 대하여 고찰해 보았다. 공간 데이터 파일은 일반적인 이미지나 텍스트 문서 파일과는 다른 정형화된 데이터 특성을 가지므로 기존의 파일 hash를 생성하여 관리하는 방식과 비교하여 좀 더 단순한 방식으로 이와 같은 파일단위 변경여부 판단이 가능하다. 전수 검사가 필요한 대상 파일의 숫자를 줄임으로써 전체적인 데이터 품질 검사 시간과 변경 데이터 추출 시간을 절약하여 시스템의 리소스 사용을 개선할 것으로 기대한다.
딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.
이 연구에서는 초등학교 과학 빛의 직진과 반사 단원의 교사용 지도서 텍스트와 초등예비교사의 내용 지식 체계 사이의 불일치를 탐색하였다. 이를 위하여 교육대학교에 재학 중인 초등예비교사 279명이 교사용 지도서의 '그림자와 거울' 단원의 정해진 분량을 읽고 생성한 과학 지식에 대한 질문 455개와 답변 543개를 분석하였다. 질문은 과학 개념의 종류와 불일치 유형에 따라 분류하였고, 답변은 정확도를 분석하였다. 질문의 과학 개념을 분석한 결과, 초등예비교사들은 직진 개념에서는 그림자에 대해, 반사에서는 상에 대해, 그 외 개념에서는 광원에 대해 가장 궁금해하였다. 부정확한 답변이나 무응답률이 높아서 정답률이 낮은 질문은 반사에 의한 빛의 중첩, 실험도구의 원리, 렌즈에 의한 상 등으로 초등과학 교육과정에 일부포함되어 있거나 심화된 내용이었다. 불일치 유형에 따라 질문은 분류하면, 지식 충돌에 의한 질문보다 지식 결핍에 의한 질문 빈도가 89.5%로 높게 나타났으며, 지식 결핍 유형 중 현상의 원인에 대한 설명 요구 유형이 45.9%로 질문도 가장 많고, 답변의 정확도도 가장 낮았다. 이를 통해 초등예비교사의 지식 결핍에 의한 인지적 불일치가 해소될 수 있도록 초등교육과정에 현상 중심으로 제시되어 다루지 않는 개념이라도 교사가 알아야 할 개념은 교사용 지도서의 내용을 보강할 필요가 있다는 것을 확인하였다. 또한 교과서에 제시된 실험을 현장의 상황에 맞게 재구성할 때 정확한 실험이 이루어질 수 있도록 실험 설정의 이유와 실험 도구의 작동 원리에 대한 추가 설명을 지도서에 포함해야 할 필요가 있다는 것을 확인하였다. 지식 충돌에 의한 불일치는 현실에서 경험하는 것과 교과용 지도서에 제시된 내용이 충돌하여 생기는 사례가 많았다. 따라서 이를 해소하기 위해 우리 삶의 실제 맥락과 교과서 맥락에 대한 차이를 교사용 지도서에 포함하여 교사용 지도서 텍스트와 초등예비교사의 지식 사이의 불일치를 줄일 필요가 있다.
아직도 다양한 비즈니스 현장에서는 업무특성이나 법률적 제약 때문에 종이문서로 정보를 취득하고 있다. 이러한 수기문서는 IT 시스템을 통한 실시간 정보 처리와 관리를 위해 전자화 과정을 거쳐 디지털 문서로 변환되어 야 한다. 기존의 문서 전자화 시스템은 수기문서를 스캐닝과 후처리 작업을 거쳐 전자화하기 때문에 연속적인 업무 처리가 어렵다. 이 논문에서는 디지털펜과 필기체인식 기술을 이용한 수기문서 전자화 프레임워크인 LiveForm을 제안한다. 또한, 제안한 프레임워크의 적용가능성을 보이기 위해 LiveForm 기반 산업특수가스 유통 서비스를 구현하고 적용 효과를 분석한다. LiveForm은 디지털펜으로 절대좌표값이 인쇄된 종이문서를 작성하면 작성문서와 동일한 디지털이미지를 생성하고, 기록 정보는 필기체인식을 통해 디지털 문자로 변환하여 업무시스템에 자동으로 입력한다. LiveForm 기반 응용시스템은 종이문서 기반 정보 취득이 많은 업무에서 문서 전자화를 위한 스캐닝과 데이터 수동입력없이 취득한 정보를 업무시스템 자동으로 반영할 수 있어 업무 프로세스를 대폭 개선할 수 있다.
컴퓨팅 기술과 다양한 모바일 디바이스의 발전에 따라 모바일 환경에서의 멀티미디어 콘텐츠에 대한 이용도가 증가하고 있다. 현재 PDA에서 제공되는 멀티미디어 콘텐츠는 비디오, 오디오로 이루어진 콘텐츠로 제한되어 있다. MPEG-4는 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트, 2차원 객체 등의 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 전송 및 표현하기 위한 국제 표준으로 다양한 사용자 상호 작용과 여러 종류의 객체들로 장면을 구성할 수 있다. 또한 현재 대부분의 MPEG-4 콘텐츠는 대부분 데스크 탑 용으로 저작되었기 때문에 PDA 환경에서 제한된 메모리, GUI 등에서 정상적으로 재생할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 객체 기반의 MPEG-4 표준을 이용하여 제한된 리소스를 가진 PDA 환경에서 다수의 객체로 장면을 구성하고 사용자 상호 작용이 가능한 MPEG-4 콘텐츠를 재생하기 위한 PDA 적응 기법에 관하여 기술한다. 제안하는 기법은 크게 3가지로 물리적 적응 기법, 리소스 적응 기법, 이벤트 적응 기법으로 나누어진다. 물리적 적응은 재생기 프리젠터에서 이루어지는 부분으로 콘텐츠 저작 환경과 재생 환경의 물리적 차이에 대한 적응 기법이고, 이벤트 적응은 PDA에서 지원하지 않는 이벤트에 대하여 PDA에 적합하게 변형하는 부분이다. 또한 리소스 적응은 제한적인 리소스를 제공하는 PDA에서 MPEG-4 콘텐츠 재생률을 높이기 위한 기법이다. PDA에서의 MPEG-4 재생기는 제안하는 PDA 적응 기법을 이용하여 객체 기반의 MPEG-4 콘텐츠를 정상적으로 재생할 수 있다.
최근 3D프린터의 발전에 따라 실제 제품과 유사하게 제작하고 싶은 니즈가 늘어가고 있다. 이에 따라 FDM 풀 컬러 3D프린터가 개발되어 활발하게 보급되고 있으나, GUI디자인은 그에 미치지 못하여 사용자로 하여금 혼란을 야기한다. 이에 따라 본 연구는 문헌조사를 진행하였고, 사례 조사를 통하여 FDM 풀 컬러 3D프린터의 현황을 파악하고 선행연구를 바탕으로 GUI디자인의 구성요소를 분석하였다. 도출한 GUI디자인의 구성요소에 맞춰 체크리스트 초안을 도출하였으며, 세 차례의 델파이 조사를 통해 초안 50항목 중 24항목을 삭제하였으며 나머지 26가지 항목에 대한 타당성을 검증하였다. 그 결과 레이아웃은 직관적인 화면 구성과 사용빈도가 높은 메뉴 위주로 구성하여야 하며, 텍스트는 직관적으로 눈에 띄며 기능을 명확하게 전달하여야 한다. 또한 아이콘은 눈에 잘 보이는 위치에 위치하고 실생활에서 차용하여 이미지화하여야한다. 마지막으로 컬러는 강조색을 사용하여 사용자에게 피드백을 주고, 출력물과의 색상이 겹치지 않도록 하여야 함을 알 수 있었다.
최근 급격한 미디어의 변화에 따라 이에 부합하는 리터러시 교육의 필요성이 증가하고 있다. 하지만 증가하는 필요성에 비해 리터러시의 효율성에 대한 충분한 연구가 이뤄지지 않았던 것이 사실이다. 예를 들면 통합적 미디어 리터러시가 청소년 학습에 미치는 효과에 대한 연구와 같은 실증적 접근 등을 들 수 있겠다. 이에 본 논문은 기존 영상교육과는 차별화되는 멀티미디어 교육을 연구대상으로 삼고 청소년들에게 텍스트와 비디오와 사운드 등을 융합한 교육에 대한 결과를 학습 효과적 측면에서 연구했다. 멀티미디어 교육이 과연 청소년들의 학습에 긍정적 영향을 미치는 지에 대한 학문적 탐구다. 연구방법으로 양적 조사와 질적 조사를 병행한 결과, 멀티미디어 교육은 학습능력 향상에 유의미하다는 결론을 얻었으며 이를 바탕으로 멀티미디어를 활용한 교육으로 언어 교육과 같은 외연 확대와 동시에 실습 위주의 학습자 참여 교육을 제시했다. 이와 같은 여러 가지 교육정책에 대한 제언은 멀티미디어 교육이 단지 기존교육의 보조수단이 아니라 전인적 인격을 달성하는 교육의 핵심으로서 모든 학습활동의 중심으로 자리할 수 있다는 자신감으로 확산될 것이다.
T-DMB (Terrestrial-Digital Multimedia Broadcasting)는 비디오 부가데이터 서비스 표준으로 MPEG-4 BIFS (Binary Format for Scene) Core2D 장면서술 프로파일과 그래픽스 프로파일을 채택하였다. BIFS 기능을 이용하면 송신측에서 지정하는 속성에 따라 글자, JPEG 정지영상, 도형 등을 수신측의 주 화면상에 오버레이 할 수 있고, 원하는 객체에 클릭 가능한 버튼이나 웹 링크를 설정할 수 있어 다양한 형태의 대화형 방송이 가능하다. 본 논문은 비디오 부가데이터 서비스를 제공하기 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 개발 중인 시스템은 사용자의 조작에 따라 프로그램에 실시간으로 반영되는 부가데이터 서비스 제공, 비디오 인코더와의 연동 및 안정성에 중점을 두었으며, BIFS 실시간 시스템, 자동 스트림 제어 시스템, 수신 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 시스템의 기본기능들은 방송 프로그램과 제작 현장의 특성을 최우선적으로 반영하여 설계되었다. 개발된 시스템은 KBS T-DMB 부가데이터 시범서비스에 사용되었으며, 안정성 강화 등의 작업을 거친 후 본 방송에 투입될 예정이다.
잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.
문화는 인류의 발달에 따라 여러 가지 형태로 생산되어 소비되어지고 있다. 산업화와 도시화로 인해 사람들이 특정한 곳으로 모이게 되면서 대중이 형성되었다. 그리고 대중이 향유하는 대중문화가 생성되게 되었다. 대중문화는 경제원리에 입각하여 자본을 만들어내기 위해 생산자들이 대중에 대해 분석하여 문화 산물을 만들어 낸다. 초기 대중문화는 생산자 중심으로 자본을 가진 기업이나 국가가 정해놓은 텍스트의 의미를 대중이 수용하는 형태였지만 미디어 기술의 발달로 인해 대중이 여론을 형성하며 정치력을 가지게 되면서 문화 산물을 능동적으로 선택하며 수용하게 되었다. 특히 팬덤은 문화 산물을 적극적으로 소비하여 자신들이 원하는 문화 산물의 이미지를 재생산하고 여러 가지 활동으로 문화생산자에게 영향력을 주게 된다. 본 연구에서는 대중으로 형성된 문화 소비 집단인 팬덤이 팬 아트를 이용한 문화 재생산활동을 하게 되면서 참여적 집단으로 변화되게 된다. 이러한 변화는 문화 산물의 소비가 적극적인 모습으로 이루어지게 된다. 그로 인해 문화제작자는 문화자본을 형성하는 집단으로만 여기던 팬덤을 문화 산물의 성공여부를 예측하기 위한 좋은 척도로 사용한다. 본 연구에서는 팬덤 문화 중 팬 픽션과 팬 일러스트레이션 중심으로 문화 소비가 이루어지고 재생산되는 팬 아트가 어떻게 문화 제작자에게 영향을 미치는지를 알아보도록 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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