본 연구는 인류의 자산이자 중요기록물인 세계기록유산의 홍보활동을 활성화하기 위한 초기 연구로, 국내 세계기록유산의 웹사이트를 통한 온라인 홍보현황을 파악하고 개선방안을 제안하였다. 세계기록유산의 홍보의 의미를 정의하고 문헌연구를 통해 현황 분석을 위한 기준을 도출하였다. 홍보활동 분석영역을 홍보내용, 홍보유형, 홍보매체으로 나누고 세부 홍보항목과 내용을 설정하였다. 도출된 분석기준을 바탕으로 국내 세계기록유산을 소장 관리하고 있으며 온라인홍보 활동을 수행하고 있는 11개 기관의 21개 웹사이트를 분석하였다. 분석 결과 내용을 바탕으로 첫째, 세계기록유산의 홍보내용에는 보존가치와 활용가치가 상호 강조되어야 하며 둘째, 이용자 세분화를 통한 홍보가 이루어져야 하며 셋째, 관련 기록유산을 통합하거나 연결하는 시스템 및 서비스 구축하여 기록유산에 대한 이용자의 접근성을 높여야 하며 끝으로, 세계기록유산 홍보 관련 지침 또는 매뉴얼을 마련해야 할 것을 개선방안으로 제언하였다.
전 세계적인 기후 변화로 폭우 빈도가 증가하면서 토사 재해 위험도 또한 높아지고 있다. 토사재해 피해 예측 분야의 기존 연구들은 주로 시설물의 활용 빈도나 역할로 대변되는 내재적 중요도를 평가하는 데 주력하였다. 본 연구는 토석류 시뮬레이션을 통해 구현되는 시설물 외부 조건에 따른 위험도를 평가하는 데 초점을 두고 있다. 토석류 시뮬레이션에는 기존 Random Walk Model (RWM)을 부분 개선하여 활용하였다. 기존 알고리즘은 시뮬레이션 결과가 최대 경사선에 지나치게 집중되는 문제를 보였고, 이를 개선하기 위해 중심셀 높이에 변화를 주고 관성 적용 방법을 수정하였다. 시설물 정보는 수치지형도 Ver.2.0 레이어로부터 수집하였다. 시뮬레이션 결과와 수치지형도 레이어를 중첩하여 각 객체의 피해량을 예측하였다. 면 구조 레이어와 선 구조 레이어에 각각 적합한 예상 피해 산정 기법이 적용되었다. 마지막으로 예측된 피해량, 즉 위험도를 해당 객체의 속성정보와 결합함으로써, 피해가 예상되는 객체 목록 작성과 각종 통계 도출, 그리고 각 시설물의 위험도를 지도에 표현할 수 있는 체계를 마련하였다. 본 연구는 이해하기 쉬운 시뮬레이션 알고리즘을 사용하고 상세한 위험도 정보를 지도에 표현할 수 있는 기법을 제안하였다. 이러한 점에서 본 연구가 토석류 위험도 평가 체계를 사용자 친화적으로 발전시키는 데 도움이 될 것이라 기대한다.
인지된 자연성(perceived naturalness)의 평가는 인간이 자연공간을 바라보는 '과정'으로서의 인식을 밝히는 것에 목적이 있으며, 자연환경과 인간 사이에 발생하는 교호작용을 설명하고 자연환경의 물리적 특성에 대한 개개인 인식의 차이점을 평가하는 데 주안점이 있다. 한 지역 내에서 뚜렷한 특성을 보이는 생태자산에 대한 인식은 같은 공간임에도 이용자마다 각기 다른 인식으로 드러날 수 있다. 이에 본 연구는 생태자산에 대한 이용자의 인식 및 인터뷰를 근거로 문화서비스 관점에서 인지된 자연성을 평가하였다. 구체적인 방법으로는 근거이론 틀을 활용하여 안산시 지역활동가와 시민으로부터 도출한 지역 생태자산에 대한 서로 다른 4가지 측면의 자연성 인식의 범주를 발견하였다. 안산시 생태자산은 크게 생태자산의 보전과 현명한 개발에 대한 필요성, 생태계의 혜택에 대한 인식, 지역의 자산으로서 대표성, 자산의 이용성과 매력도 등의 자연성 가치가 논의되고 있었다. 이후 Q 방법을 활용하여 25명의 이용자에게 25개 대표 생태자산을 제시하고 4가지 제시된 기준에 따라 개인에게 인지된 가치가 높은 순으로 자산을 구분하도록 하였다. 그 결과, 질문항목별로 서로 다른 가치관을 가지는 이용자 그룹을 구분하고 문화서비스 향유에 대한 가상의 페르소나를 구분하였다. 안산시 25명 이용자의 대표적인 페르소나는 AWP(수생태계의 보전에 대해 중요하게 생각하면서, 수변 경관을 선호하고, 평지형 수변공원을 즐기는 유형)로 나타났다. 인지된 자연성은 생태계서비스 평가 관점에서 '이용자가 인지하는 혜택' 개념과 유사하므로 문화서비스의 평가에 있어서 보다 실질적인 이용자 평가 기준을 제시할 수 있다.
본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.
최근 세계 각국은 온실가스 배출을 규제하기 위해 전과정평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 전기차 전과정평가는 차량의 전체 수명주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 측정하고 평가하는 수단이다. 전과정평가 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 전기차 부품별로 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 이를 위해 최근 블록체인 기술을 적용한 전과정평가 모델에 대한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주요 제품 정보들이 다른 참여자들에게 그대로 노출되어 프라이버서 보호가 되지 않는 문제가 있고 부품데이터 정보가 업데이트될 때마다 트랜잭션 형태로 블록체인 원장에 기록해야 해서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 전기차 차량부품 데이터를 수집하고 유효성을 검증하기 위해 전과정평가를 위한 DID 기반의 데이터수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 데이터의 유효성과 무결성을 보장하며 블록체인 원장에는 사용자 인증 정보만 공유되어 데이터의 무분별한 노출을 방지하고 데이터의 출처를 효율적으로 검증 및 업데이트할 수 있다.
본 연구는 공원 이용자의 수요 변화에 맞춰 공원 운영 및 관리를 개선하기 위한 연구이다. 과거 공원 이용 수요에 관한 조사와 분석은 설문조사에 의존해왔으나, 최근에는 공원 이용 트렌드 및 이용자의 활동을 다각도로 파악할 수 있는 소셜미디어 데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 하지만 이러한 연구들은 소셜미디어 데이터 중 텍스트 데이터에만 집중되어 있어 이미지 데이터에 담겨있는 정보를 얻기는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 소셜미디어 이미지 데이터를 이용하여 공원 이용 특성 분석의 새로운 방법을 제시하고, 실제 도시공원 분석에 적용하여 공원 운영 및 관리 방안을 제안하고자 한다. 연구 방법으로는 Visual Question Answering(VQA) 딥러닝 기술을 활용한 이미지 분석 도구를 구축하였다. 이 도구를 이용해 공원 이용자의 특성과 위치, 이용행태 등의 각 도시공원 이용 특성을 파악하였으며, 이를 기반으로 공원별 운영 및 관리 전략을 마련했다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, VQA 딥러닝 기술을 활용해 도출한 이미지 분석 결과값이 기존의 텍스트 분석 결과값과 유사함을 확인하여 분석 도구의 유효성을 입증했다. 둘째, VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석은 기존의 텍스트 분석에서 얻을 수 없는 정보(성별, 연령, 이용시간 등)를 수집할 수 있음을 확인했다. 셋째, VQA 분석을 실제 공원의 이용 특성 분석에 적용하여 기존 공원의 운영 및 관리 방안을 제시했다. 본 연구의 결과를 토대로 VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석 방법은 향후 여러 공원 이용 특성 분석 시 중요한 방법론적 시사점을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
기술의 배후에는 디자인이 존재한다. 디자인은 일상 생활의 필요성과 시장 구조와 얽혀 기술을 다루면서도 그 의미에 대해서는 둔감해질 수 있다. 다른 소셜 미디어 플랫폼들과 달리 인스타그램은 이미지 기반의 콘텐츠로 이루어진다. 이에 본 연구의 목적은 중독성 있는 인스타그램 디자인 기능의 검토하고 나아가 디자이너가 지녀야 할 윤리적 책임에 대해 논의한다. 선행 연구된 국내외 주요 문헌의 고찰을 통해 먼저 인스타그램 디자인을 이해하기 위한 이론적 틀을 수립한다. 인스타그램의 역사 및 구조와 기능을 파악하고 이와 관련지어 소셜 미디어 중독을 조장하는 인스타그램 디자인 특성을 확인한다. 이러한 과정을 통해 본 연구는 디자인을 '더 나은 삶을 위한 문제해결의 방법론'으로 정의할 때, 디자인에 있어서 오늘날 디자이너의 역할은 어떠한 문제를 중심으로 어떠한 해결방법을 제시해야 하는지에 대한 성찰을 시도한다. 본 연구에서는 디자인적 쟁점을 통해 인스타그램이 사용자의 중독을 조장하는 메커니즘을 소개하였다. (1) 당겨서 새로고침(Pull-to-Refresh) (2) 푸시 알람에서의 빨간색 색채 (3) 인스타그램 스토리의 프로필 사진 테두리 표현이 그것이다. 이러한 디자인은 사용자의 사회적 욕구와 포모(FOMO, fear of missing out)심리를 자극해, 강박적인 인스타그램 사용 습관의 구조를 형성한다. 인스타그램은 기술의 발전과 함께 디자인과 디자이너의 윤리적 역할을 재고하게끔 하는 사례다. 디지털이 미치는 영향력이 강력한 오늘날의 세계에서 디자이너는 디자인의 목적, 즉 우리 사회와 삶 자체를 포함하여 만드는 것의 본질적인 가치에 대한 재정립이 촉구된다.
1990년대 말 인터넷의 등장과 함께 시작된 온라인 커뮤니티의 활용기간이 사반세기를 넘어가면서, 사용자층의 평균 연령도 함께 높아지고 있다. 본 연구는 온라인 커뮤니티의 사용자 연령이 높아지면서 말투에 어떠한 변화가 일어났는지 탐색한다. 이를 위해 신규회원의 가입이 9년 전 중지되었으나 기존 회원만으로 2023년 현재까지 여전히 활발하게 운영 중인 한 온라인 커뮤니티에서 2012년부터 2022년까지 총 11년간의 게시물을 수집, 분석하였다. 그 결과, 사용자의 연령층이 높아짐에 따른 평균 댓글수의 증가, 의문문의 감소, 명령지시어의 감소 등을 확인하였다. 그리고 이러한 변화의 원인으로서 노화로 인한 외로움의 증가, 호기심과 자신감의 하락 등을 제시하였다. 세계적으로 유례없이 빠르게 고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국에서는 이전까지는 각 개인들이 감내하던 외로움과 고독감이 1인 가구의 증가라는 사회적 현상과 더불어 고독사와 은둔형 외톨이의 증가라는 사회적 문제로 진화하고 있다. 본 연구는 이러한 대한민국 사회 변화의 한 단면을 대형 온라인 커뮤니티의 게시물 분석을 통해 보여주면서 향후 어떠한 방향으로 이러한 문제들이 논의되어야 할지 생각해본다.
최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
최근 COVID-19 확산과 함께 온라인 쇼핑 시장의 규모가 지속적으로 증가하여 다양한 온라인 거래 플랫폼이 시장에 등장함에 따라 많은 소상공인이 플랫폼에 입점하고 있다. 이처럼 최근 소상공인의 플랫폼 활용이 크게 늘어나면서 적정 수수료에 대한 이슈가 제기됨에 따라 플랫폼 활용과 수수료에 대한 사회적 논의의 필요성이 제기된다. 현재 수수료에 대한 논의는 대부분 부정적인 측면에서 특정 사례 중심으로 이루어지고 있으며 플랫폼의 활용 가치와 수수료를 종합적으로 고려한 체계적인 논의는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 플랫폼 서비스 활용 가치와 수수료 비용을 함께 고려하여 플랫폼 수수료에 대한 체계적이고 종합적인 이해를 목적으로 한다. 이를 위해 플랫폼 서비스별 경제적 가치를 추산하여 세부적으로 분석하였다. 온라인 플랫폼 사용이 활발한 배달 서비스, 이커머스 두 업계를 선정하고 판매자가 플랫폼 서비스를 이용함으로써 발생하는 기대수익 변화에 주목하였고, 판매자의 플랫폼 입점 여부, 서비스 이용 여부 등 시나리오별로 추산한 매출과 비용을 기반으로 기대수익을 비교분석하였다. 연구 결과, 플랫폼 입점과 플랫폼 서비스 활용은 매출 상승과 비용 절감을 가능하게 하며, 이는 판매자의 기대수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 플랫폼 수수료를 플랫폼 서비스 이용과 이에 따른 가치 획득에 대한 사용료 관점으로 이해하고 이를 기반으로 플랫폼 서비스와 수수료의 경제적 가치를 추산하여 플랫폼 서비스 활용 가치와 비용을 종합적이고 체계적인 논의로 확대하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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