현재 우리는 창작도구로서 컴퓨터와 창작자로서 컴퓨터 사이에 서 있다. 또한 포스트 시네마적 상황이라 할 수 있는 새로운 장르의 영화들이 등장하고 있다. 본 논문은 AI 시네마의 출현 가능성을 진단하고자 한다. AI 시네마의 가능성을 확인하고자 영화 창작의 필요조건이라 할 수 있는 스토리, 서사의 창작, 이미지의 창작, 사운드의 창작이 인공지능에 의해 가능한지 사례조사를 통해 살펴보았다. 먼저 AI 페인팅 알고리즘인 Obvious, GAN 및 CAN의 시각이미지 생성을 확인했다. 둘째, AI 사운드, 음악은 이미 인간과 협력하여 유통 단계에 들어섰다. 셋째, AI는 이미 드라마 대본을 완성 할 수 있고, 빅 데이터를 활용한 자동 시나리오 제작 프로그램도 인기를 얻고 있다. 즉, 우리는 필수적인 영화 제작 요구 사항이 AI 알고리즘으로 충족될 수 있음을 확인할 수 있다. 마노 비치의 'AI 장르 컨벤션' 관점에서 웹 다큐멘터리와 데스크톱 다큐멘터리는 포스트 시네마로서 AI 시네마의 대표적인 장르라고 할 수 있다. AI, 웹 다큐멘터리, 데스크톱 다큐멘터리가 존재하고 있는 환경이 동일하기 때문이다. 본 논문은 포스트시네마의 창작자로서 AI에 대한 연구를 통해 4차 산업혁명시대 영화라는 매체가 개척해야 할 새로운 길을 제시하고 있다.
최근 수년간 시청자들의 프로그램 관람 후 만족도에 대한 연구는 다양한 분야에서 진행돼 왔다. 하지만 새롭게 구축된 CCTV-9 채널의 시청자 만족도 요인을 단순 분석하는 연구의 전례가 없었다. 그러므로 CCTV-9에서 어떻게 하면 빅데이터 시대에 대중적 욕구를 출발점으로 삼아 산업발전을 모색할 수 있을 것인가 하는 전략은 매우 중요한 일환(一環)이라고 할 수 있다. 본문은 CCTV-9의 시청자만족도와 관련된 영향 요인을 탐색적으로 연구하고 설문조사 방식으로 연령, 학력, 전공, 소득을 달리하는 101명의 남녀를 설문조사 하여 이 채널의 만족도 표본을 검증하여 채널만족도와 관련된 영향 인자로 아홉 가지 가설을 시험적으로 제시하였다. 실증분석을 통해 기록채널의 시청자 만족도에 영향을 미치는 결정요인을 연구하고 측정의 신뢰성과 유효성을 적절히 분석했으며 모든 가설을 통계적으로 검증했다. 본 연구의 실증 결과는 재제내용, 프로그램 형식, 프로그램 섹션 편성, 방송시간, 채널의 광고 포지션, 시리즈 다큐멘터리, 다양화 홍보 플랫폼, 입체화 브랜드 이미지는 시청자 만족도와 큰 관련이 있다.
지난 2019년 12월 시작된 코로나19는 정치, 경제, 사회, 문화 등 우리 삶의 전반에 많은 영향을 끼쳐 왔으며, 스포츠, 공연 예술 등의 분야 역시 이로 인해 큰 폭으로 활동이 위축되었다. 스포츠 분야의 경우 참여스포츠를 대표하는 생활체육 분야에서의 변화가 특히 크게 나타났으며, 헬스장, 탁구장, 배드민턴 동호회 등 국민 삶과 밀접한 장소에서의 확진자 발생은 코로나19의 확산에 대한 사회적 공포감을 증폭시키는 원인이 되기도 하였다. 이에 본 연구에서는 코로나19가 최초 확산한 시기의 생활체육 관련 국내 언론 기사를 분석하여, 코로나19 사태로 인해 생활체육 분야에서 어떤 이슈들이 현장에서 등장하고 있으며 어떠한 논의들이 이루어지고 있는지 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 국내 대표적인 포털 뉴스 사이트로부터 생활체육과 관련된 코로나19 이슈를 다루고 있는 뉴스 기사를 수집한 후, 이에 대한 토픽 모델링(Topic Modeling) 분석을 통해 코로나19 환경에서의 주요 생활체육 이슈를 파악하였다. 분석을 통해 체육시설 코로나 발생, 체육활동 지원, 생활체육활동 변화 등의 의미있는 이슈를 발견하였으며, 이들 주요 이슈에 대한 워드 클라우드(Wordcloud) 분석을 통해 이슈를 시각적으로 이해하고 시간의 흐름에 따라 이러한 이슈가 변화하는 양상을 확인하였다.
본 연구에서는 저유속 조건에서도 발전이 가능한 수평 2열 쉬라우드 조류에너지 변환장치를 개발하였다. 쉬라우드 시스템의 형상을 결정하기 위해 3차원 수치모의 실험을 수행하였으며, 1/6 축소모형을 제작하여 수리모형 실험을 수행하였다. 수리모형 실험은 4가지 유속 조건하에서 수행하였으며, 각각의 실험 케이스별로 유속, 토크 및 RPM을 계측하였다. 수치모의 실험 결과, 노즐을 통과한 유속은 실린더에서 약 2~3배 유속이 증폭되는 것을 확인하였으며, 연장비가 2:1일 때, 가장 높은 유속 증폭율을 보였다. 또한 노즐과 실린더의 직경비는 1.5:1일 때 유속이 2.8배 증가하는 것으로 나타났다. 한편 수리모형 실험 결과, TSR이 1.75~2 일 때, 0.32~0.34의 출력 성능을 보이는 것으로 나타났다.
대학은 학생들이 전공 관련 직무역량을 갖추고 졸업할 수 있도록 교과 및 비교과에서의 경험 학습을 제공해야 하며, 경험 학습에는 교내에서 수행하는 캡스톤디자인과 산업체에서 수행하는 현장실습 등이 있다. 특히 2021년 하반기부터 도입된 표준현장실습제도의 시행으로 산업체의 단기(4주) 및 중기현장실습(8주) 참여 감소현상은 학생들이 실무경험을 쌓을 기회를 더욱 더 어렵게 만들고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기업의 애로기술을 해결하는 캡스톤디자인과 현장실습을 결합한 산업체 참여형 캡스톤디자인과 현장실습 연계 모형을 제안한다. 참여 학생들은 캡스톤디자인 과정에서 기업애로기술의 해결책을 찾고 현장실습기간 동안 해결책에 대한 시제품제작을 진행한다. 어려운 난제가 있을 경우 전담 교수의 도움으로 해결하는 연계 모형이 경북 Y대 전자공학과 사례의 운영을 통해 대학과 산업체가 상생하는 산학협력 교육의 하나의 좋은 모형이라고 판단된다.
급속한 모바일 기술의 발전과 네트워크 속도 향상은 다양한 서비스 형태로 생활의 편의를 제공하고 있으며 모바일 쇼핑몰에서도 예외는 아니다. 빅데이터를 활용한 맞춤 추천, AI 기반의 특화된 개인화 서비스 등을 활용하여 기업들은 판매촉진에 큰 노력을 하고 있으나, 대다수의 모바일 쇼핑몰에서는 상품에 대한 정보를 담고 있는 상세페이지의 정보 구성은 동일한 레이아웃 형태로 제공되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 모바일 상품 상세페이지의 콘텐츠 배열 및 레이아웃이 소비자 성향에 맞게 제공되어야 한다고 판단하여, Higgins의 조절초점이론(Regulatory Focus Theory)을 바탕으로 소비자의 성향을 분류하여 두 가지 레이아웃 배열의 상품 상세페이지를 구성하여 제시하였다. 콘텐츠 레이아웃 배열이 F-shaped 패턴으로 제시되었을 때 정돈감(Organizedness)으로 정보가 인지되고, Z-shaped 패턴으로 제시되었을 때 생생함(Vividness)으로 정보가 인지되어 소비자의 성향에 따라 제품 태도와 구매 의도에 영향을 받는지에 대하여 알아보고자 하였다. 결과적으로 예방초점 성향의 소비자들은 콘텐츠 레이아웃 구성이 통일감 있고 정돈감(Organizedness) 있는 형태의 레이아웃 배열에서, 향상초점 성향의 소비자들은 생생함(Vividness)이 느껴지는 자유로운 레이아웃 배열로 제시되었을 때 제품 태도 및 구매 의도에 긍정적인 영향을 받는 것을 확인하였다.
최근 스마트 단말 및 다양한 사물인터넷(Internet of Things) 장치들이 요구하는 고품질/대용량 데이터 트래픽 양이 급격히 증가함에 따라 5G/6G 기반의 차세대 셀룰러 네트워크는 단말 간 직접 통신(Device-to-device communication, D2D) 기술에 관심을 집중하고 있다. 하지만, D2D 통신은 매크로 셀의 주파수 재사용으로 전체 시스템 성능은 향상되지만, D2D 사용자 단말(D2D user equipment, DUE)로부터 전송되는 간섭량이 증가하여 매크로 사용자 단말(Macro user equipment, MUE)의 성능은 감소된다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 하향링크 셀룰러 네트워크에서 DUE의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장할 수 있는 D2D 유동적 채널관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 매크로셀 기지국이 MUE가 수신하는 간섭과 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio) 정보를 기반으로 DUE에게 부채널을 유동적으로 할당한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 D2D 유동적 채널관리 방법이 다른 채널관리 방법들과 비교해 MUE의 SINR 기준값이 증가함에 따라 MUE의 성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 한반도 서해안에 위치한 해상기상관측타워에서 관측된 수면변동자료를 이용하여 첨두주기 산정의 정확도 향상을 위한 평활화 기법을 적용하였다. 평활화 기법 적용에 대한 검증은 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량을 통해 수행하였으며, 이후 평활화 적용에 대한 영향을 분석하였다. 분석결과, 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량의 상관계수는 0.9994로 나타났으며, 해당 기법 적용에 문제가 없음을 확인하였다. 이후, 평활화 영향 검토를 수행한 결과, 기존 추정 스펙트럼의 신뢰구간에 비해 최대 26% 감소하는 것으로 나타남으로서, 추정되는 첨두주기의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 평활화 적용으로 인하여 4~6초 사이에서 확률밀도는 통계적으로 유의미한 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 최적 평활화를 위해 통계적 기법을 이용하여 유의파고 범위에 따른 적정 평활화 개수를 산정하였으며, 평활화 개수는 유의파고가 작아짐에 따라 불안정한 스펙트럼 형상에 의해 증가하는 것으로 나타났다.
본질적으로 복잡하고 다양한 특성을 가지는 우리나라(도시, 농어촌, 도서산간, 섬 등)의 물 공급 시스템은 생활수준의 향상, 기후변화 및 가뭄위기, 소비환경 중심의 요구와 한정된 수자원을 잘 활용하기 위한 운영 및 관리가 매우 복잡하다. 이로 인한 수자원 고갈과 가뭄위기 등에 관련한 대책 및 방안으로 대체수자원인 지하수 활용방안들이 제시되고 있다. 따라서, 물 관리 시스템과 관련한 디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 도입을 통해 네트워크와 가상현실 세계의 연결이 통합되어진 4차 산업혁명 사업이 현실화되고 있다. 물 관리 시스템에 사용된 새로운 디지털 기술 "BDA(Big Data Analytics), CPS(Cyber Physical System), IoT(Internet of Things), CC(Cloud Computing), AI(Artificial Intelligence)" 등의 성장이 증가함에 따라 가뭄대응 위기와 도시 지하수 물 순환 시스템 운영이 증가하는 소비자 중심의 수요를 충족시키기 위해서는 지속가능한 지하수 공급을 효과적으로 관리되어야 한다. 4차 산업혁명과 관련한 기술성장이 증가함으로 인한 물 부문은 시스템의 지속가능성을 향상시키기 위해 전체 디지털화 단계로 이동하고 있다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 이를 활용하여 가치 창출을 위해서 "Digital Groundwater Technology/Twin(DGT)"를 극대화하는 방식으로 제고해야 한다. 현재 당면하고 있는 기후위기에 따른 가뭄, 홍수, 녹조, 탁수, 대체수자원 등의 수자원 재해에 대한 다양한 대응 방안과 수자원 확보 기술이 논의되고 있다. 이에 따른 "물 순환 시스템"의 이해와 함께 문제해결 방안도출을 위하여 이번 "기획 세션"에서는 지하수 수량 및 수질, 정수, 모니터링, 모델링, 운영/관리 등의 수자원 데이터의 플랫폼 동시성 구축으로부터 역동적인 "DGT"을 통한 디지털 트윈화하여, 지표수-토양-지하수 분야의 특화된 연직 프로파일링 관측기술을 다각도로 모색하고자 한다. "Digital Groundwater(DG)"는 지하수의 물 순환, 수량 및 수질 관리, 지표수-지하수 순환 및 모니터링, 지하수 예측 모델링 통합연계를 위해 지하수 플랫폼 동시성, ChatGPT, CPS 및 DT 등의 복합 디지털화 단계로 나가고 있다. 복잡한 지하환경의 이해와 관리 및 보존을 위한 지하수 네트워크에서 수량과 수질 데이터를 수집하기 위한 스마트 지하수 관측기술 개발은 큰 도전이다. 스마트 지하수 관측기술은 BD분석, AI 및 클라우드 컴퓨팅 등의 디지털 기술에 필요한 획득된 데이터 분석에 사용되는 알고리즘의 복잡성과 데이터 품질에 따라 영향을 미칠 수 있기 때문이다. "DG"는 지하수의 정보화 및 네트워크 운영관리 자동화, 지능화 등을 위한 디지털 도구를 활용함으로써 지표수-토양층-지하수 네트워크 통합관리에 대한 비전을 만들 수 있다. 또한, DGT는 지하수 관측센서의 1차원 데이터 융합을 이용한 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈을 연계할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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