최근 소셜 네트워킹 서비스(Social Networking Service)에 대한 산업계화 학계의 관심이 집중되고 있다. 그러나 소셜 네트워킹 서비스의 폭발적 성장을 가능케 한 동인과 비즈니스 모델에 대한 이해가 배재된 무분별한 모방만으로는 개방형 생태계의 성공적인 안착을 도모하기 어렵다. 따라서 본 연구는 소셜 네트워킹 서비스의 플랫폼 전략, 비즈니스 모델을 분석하여 웹 기반 플랫폼 서비스를 추구하는 사업자들에게 시사점을 제공하는 것을 주요 목적으로 한다. 소셜 네트워킹 플랫폼은 개인 이용자에게 자신의 개인 정보를 공유하고 갱신할 자발적 동기를 부여하였다는 측면에서 개인화 광고를 가능케 하여 양면시장의 다른 소비자인 광고주들에게 전폭적인 지지를 받고 있다. 소비자의 참여를 유도하여 양적 팽창을 가능케 한 동인은 이용자 간 상호작용 유도와 플랫폼의 개방성에 있으며 이 플랫폼은 향후 광고 시장뿐 아니라 통신시장에 편재된 개별 기업들의 고유 영역으로 그 영향력을 확장하고 있다. 따라서 포털 사업자, 네트워크 사업자들은 소셜 네트워킹 서비스를 단순히 새로운 웹 서비스로만 인지하는 수준에서 벗어나 개별 일반 소비자의 수요를 응집시킬 수 있는 서비스 플랫폼의 확산 방안을 도출하고 광고주들의 수요를 충족시키지 위해 미디어의 진화를 촉진시켜야 한다.
최근 정밀기계, 전기전자, 반도체 등의 급속한 산업의 발달로 전장장치의 고정밀도 가공의 필요성이 증대하고 있다. 작업자의 감각과 경험에 의존하던 절삭 공작기계 제어는 CNC(Computerized Numeric Controller: 컴퓨터 수치제어) 도입으로 가공 정밀도가 획기적으로 개선되고 있다. 또한 공작 기계의 운전 상태를 실시간 반영하는 가공 동특성(cutting dynamics)기법이 관심을 받고 있다. 본 논문은 CNC 공작기계에 음향센서를 부착하여 공구떨림 감지 및 안정화하는 방안을 제시한다. 공구 이송 위치와 음향센서 데이터를 동기화 하고 수집된 음향 주파수에서 이상 진동음에 대한 주파수를 분석하여 떨림을 감지한다. 또한 가공 동특성 기법을 적용하여 공구떨림 감지와 안정화의 신뢰성을 높인다. 제안한 기법은 금형 가공의 공구떨림 안정화 전후 가공 표면조도의 향상 관점에서 분석 평가한다.
본 연구는 브랜드와 브랜딩에 초점을 맞춰 국내 최대 음식배달 서비스 플랫폼 배달의민족(배민)의 성장과 시장지배 과정을 '오리지네이션' 관점에서 분석한다. 배민은 플랫폼화된 모빌리티 서비스의 한 가지 사례로, '오리지네이션'은 그러한 서비스 브랜드에 적합한 개념적, 이론적 탐구 프레임으로 간주된다. 여러 가지 한계를 표출한 신고전적 접근과는 달리, 오리지네이션은 오늘날의 플랫폼화된 모빌리티 서비스에서 나타나는 불완전경쟁, 불완전정보, 독과점적 '브랜드 지대'의 현안을 다루는 대안적 프레임으로서 유용하기 때문이다. 배민 브랜드의 오리지네이션 분석은 다양한 텍스트 자료에 근거해 이루어졌고, 분석에서는 배민의 사회·공간적 일대기에 결부된 담론적, 상징적 측면에 특히 주목했다. 이를 통해, '민족성'에 기초한 국가적 오리지네이션이 배민 브랜드와 브랜딩의 중요한 축임을 확인했다. 다른 한편으로, 브랜드 소유주로서 배민이 촉진하고 소비자가 동참하는 장소기반의 오리지네이션 형태도 파악했다. 그러나 이러한 지리적 결합과 오리지네이션은 온전하게 정착되지 못한 것으로 보인다. 초국적기업에 합병되고 금융화 과정에 노출되면서, 기존의 오리지네이션은 심각한 도전적 상황에 놓이게 되었고 브랜드 반달리즘(vandalism)이나 반브랜드 운동에 대한 취약성도 높아졌다. 이러한 오리지네이션의 위기적 상황은 오늘날 '플랫폼 자본주의'가 조성한 모순과 연관되는 것으로 보인다.
Safety is built in to the activities of the prudent ship operator. Ant investment made towards this end is likely to have a measurable payback in positive terms. That there must be an investment is inevitable, because the industry at large has let things slip too far too long. Those who have not allowed it to slip too far and who are the first to recognize that safety, far from costing money, in the long term actually preserves it, will be wieners. Too many seem to have lost sight of the fact that every one hundred pennies saved is a full one hundred pennies profit. Every hundred pennies of additional revenue contributes no more then fifteen pence to profit. Environmental protection is not so simple, nor so financially attractive. Man needs the minerals of the Earth as well as the products of the soil and sea survive. We(the human race) are still not in the position, politically or financially to manage the Earth's assets without causing damage. The evidence of our damage is evident in many different parts of the Glove and will in some cases haunt several generations still to come. We have learned a lot, and continue to learn, but despite the best intentions some Government needs for their people will be at the expense of people in another region for the foreseeable future. We sailors ply the seas with the raw materials of commerce as well as the finished and part finished goods. It does not always sit well to consider too deeply what effect the ship and the cargo it carries is having, or may have, on some communities, or on the sea through which sail. None my generation can hold up his head and claim to be without blame in the pollution of the seas. Times are changing though, and Governments are turning their attention more to the protection of our planet and its precious resources. This will not be without cost. The investment will have to be made not for our benefit, but for the benefit of generations yet to come, however the cost will have to be borne by society as a whole, not by the shipping community alone. The debate surrounding the choice between engineering our way to a better tomorrow, or adapting our working practices will continue. Each method has the same goal as its target and as long as we attain the goal does it really matter how we get there?
블록체인의 성장과 함께 이를 기반으로한 DApp(Distributed Application)이 주목받고 있다. DApp에 대한 관심이 커짐에 따라 시장 규모가 지속적으로 성장하고 있고 개발에 참여하는 개발자들이 늘어나고 있다. 많은 개발자들이 DApp 개발환경 구축의 어려움으로 인해 Infura와 같이 블록체인 노드를 중개해주는 API(Application Programming Inteface) 서비스를 이용하고 있지만, 중개 API 서비스를 이용할 경우 API 서비스 운영자는 DApp 사용자로부터 전달받은 트랜잭션의 계좌 주소와 DApp 사용자의 IP 주소의 1:1 매칭을 통해 사용자의 프라이버시를 침해할 수 있는 심각한 위험이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 기존 노드 탐색 프로토콜의 활용과 이를 이용한 암호화를 통해 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 공개형 블록체인 플랫폼 구조 강화방안을 제안한다. 제안하는 구조를 통해 DApp 사용자는 API 서비스 운영자가 자신의 개인정보를 식별하지 못하게 방지함으로써 프라이버시를 보호할 수 있다. 기존의 공개형 블록체인 플랫폼들이 제공해주지 못했던 신뢰성 있는 DApp 사용 환경을 제공해줌으로써 프라이버시 침해 위험으로 인해 활성화되지 못하였던 DApp의 활성화와 사용자의 증가에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
조선 및 해양플랜트 산업은 복합 및 대형화됨에 따라 유지보수 및 검사 시스템이 중요해지고 있다. 최근 작업자의 작업이해도 향상과 효율을 높이기 위해 증강현실기반 유지보수 및 검사 시스템이 많이 주목받고 있는데, 증강되는 모델과 현실정보 간의 정확한 정합이 이루어지지 않아 작업에 오히려 혼동을 초래하는 일이 자주 발생한다. 이를 위하여 실모델에 특정 이미지를 부착하는 마커 기반 증강현실 기술이 사용되었으나, 조선 및 해양플랜트 산업 특성상 마커의 훼손 가능성이 있으며, 카메라가 명확히 마커 전체를 검출할 수 있어야 하기 때문에 작업자와 마커 간의 충분한 공간을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 기존 증강현실 시스템의 한계점을 극복하기 위하여 마커리스 기반 증강현실을 활용하여 조선 및 해양플랜트 산업에서 가장 많은 공정을 차지하고 있는 파이프 시스템을 대상으로 정확하게 실 모델을 인식하고 해당 모델에 가상 CAD모델을 정합하는 방법론에 대해 연구하였다. 본 시스템을 통해 현실 작업자의 자세와 제한적인 환경에 따른 증강모델의 비틀림 현상을 개선하고 작업 이해에 혼동을 주는 현상을 없앨 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위한 방법을 제안한다. 촬영 단계에서 황금분할을 고려한 공간감 있는 프레임 구성과 내용 전달 차원에서 시청자들의 시선을 집중시키기 위한 관심 대상에 대한 초점을 기본 전제로 했다. 이에 적정한 프레임들을 추출하기 위한 방법을 고려하기 위해서 기존의 씬(scene) 및 숏(shot) 검출에 대한 연구, 초점과 관련된 블러 정도를 파악하는 연구들에서 활용되었던 요소 기술들을 활용했다. 유튜브에서 공유되는 영상을 프레임 단위로 변환한 후 프레임별로 특징을 추출하기 위한 영역으로 프레임 전체 영역과 3개의 부분 영역으로 구분했고, 해당 영역별로 각각 라플라시안 연산자와 FFT를 적용한 결과들을 비교하여 상대적으로 일관성 있고 강건한 FFT를 선택했다. 프레임 전체에 대한 계산값과 3개 영역의 계산값들을 비교하여 상대적으로 선명한 영역을 확인할 수 있는 조건을 기반으로 대상 프레임을 선별했다. 이렇게 선별된 결과를 토대로 숏 내에서 프레임들의 연속성을 확보하기 위해 오프라인 변화점 탐지기법을 적용한 결과와 접목시켜 최종 프레임들을 추출했고, 이를 기반으로 편집결정리스트를 구성하였으며, F1-스코어 75.9%를 갖는 62.77%로 축약된 요약본을 제작했다.
기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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