다양한 전자제품의 조작법을 빠르고 정확하게 학습하는 것은 일상적이고 중요한 과제가 되었다. 특히 소프트웨어는 여러 제품들의 통제 및 조작에서 핵심적인 지위를 차지하고 있다. 본 연구는 기존 학습연구에서 중요한 변인으로 연구되어온 학습방법, 학습계획, 과제난이도가 소프트웨어 학습에 미치는 영향을 검증하였다. 실험1에서는 2 (학습방법: 경험적 vs. 언어적) ${\times}$ 2 (학습계획: 간격 vs. 덩이진) ${\times}$ 2 (난이도: 쉬움 vs. 어려운)의 피험자간 요인설계를 사용하여 각 조건에서 참가자들이 윈도우 무비메이커를 사용하여 파일을 조작하는 방법을 학습하는 실험을 실시하였다. 그 결과 학습계획에 따른 수행의 차이는 발견할 수 없었으나, 언어적 학습보다 경험적 학습에서 참가자들은 더 빠르게 평가과제를 완료하였다. 특히 과제난이도가 높아질 경우 참가들은 언어적 조건에서 경험적 조건보다 두드러진 수행저하를 보였는데, 이는 과제가 어려워질수록 경험적 학습이 효과적인 학습방법이 라는 것을 시사한다. 즉 소프트웨어 학습에서 간단한 조작의 경우에는 매뉴얼 혹은 지시문의 형태로 구성된 언어적 학습으로 충분하지만 어려운 과제의 경우에는 체험 프로그램이나 투토리얼 모드를 통해 학습하는 것이 효과적일 것이다. 추가실험에서 난이도 증가에 따른 언어적 학습의 선형적 이득을 확인하기 위해 난이도를 3단계로 세분화하여 검증하였으며 (실험 2) 학습계획의 효과를 확인하기 위해 학습시행간 간격을 증가시켰으나 (실험3) 유의미한 결과를 발견하지는 못했다.
영화 <아바타>의 영향으로 3D 입체 영상의 발전 전망에 대하여 사회적으로 많은 관심을 가지고 있으며 컴퓨터그래픽 기술을 지원하는 하드웨어 기술발전에도 지속적인 성장이 예측되고 있다. 또한 컴퓨터 인터넷 기반 3D네트워크 인프라의 저변 확대로 인터넷 상에서 3D 게임사업의 발전과 함께 2D 애니메이션의 기술적인 공유가 함께 이루어지고 있는 실정이다. 이러한 기술적인 발전으로 문화적인 디자인 제작 한계가 좁혀지고 애니메이션의 2D, 3D 저변확대가 빠르게 넓혀지고 있으나 디자이너가 작업하고자 하는 디지털 콘텐츠모양과 화면에서의 환경구조에 대한 문제해결방향을 분석하는데 있어 아직까진 한계를 보인다. 본 연구는 3D산업의 현황과 인지과학의 대표적인 연구방법인 절차 지향적인 분석을 통한 영상 애니메이션 디자이너의 작업 프로토콜을 분석하고 공통된 커뮤니케이션 및 작업도구를 사용하면서 표현 되는 행위를 관찰하여 그들의 작업 프로세스를 분석하고자 한다. 연구 결과를 도출하기 위하여 대표적인 선행연구를 고찰하고 여기서 나온 자료를 근거로 실증적인 심층 분석을 실시하였다. 분석방법으로 피험자가 3D 게임영상에 적용하기 위한 2D 아바타이미지를 스케치 하는 과정을 촬영하였으며 분석과정에서 발생되는 단계별 분석범주를 세분화하고 코드화 하여 디자이너가 문화적인 문제해결을 어떻게 극복하고 정리된 형태로 진행해 가는지를 살펴보았다.
홍보용으로 기획되어 포털 사이트 등에 연재된 웹툰을 브랜드 웹툰이라 한다. 브랜드 웹툰은 웹툰의 호소력을 사용하기 위해 기획된 것으로, 브랜드 스토리텔링의 하나로 각광을 받고 있다. 본 연구는 최근 포털 사이트에 다년간 작품을 연재한 작가들이 다수의 브랜드 웹툰을 연재, 완결한 사실에 주목하였다. 그리고 웹툰과 브랜드 웹툰 간에 표현양식과 서사구조, 그리고 캐릭터가 어떻게 공유되는지 비교, 분석하였다. 이를 통해 웹툰 연재 작가들의 기존의 작가 작품과 브랜드 웹툰 사이에 스핀오프 양상이 나타나고 있다고 보았다. 스핀오프란 이전에 발표되었던 드라마, 영화, 책 등의 등장인물이나 상황에 기초하여 새롭게 다른 이야기를 만들어내는 것을 말한다. 외전 형식이 대표적이지만 그 외에도 정서를 만드는 장르, 컨셉, 세계관, 서사를 전개하는 표현방식과 서사 구조 등 정서를 만드는 이야기의 양식이 동일하거나 동일 캐릭터를 활용하는 경우 스핀오프의 양상이 나타난다고 볼 수 있다. 본 연구는 같은 작가가 만들어내는 브랜드 웹툰과 기존의 웹툰 사이에 이러한 양상이 존재하는지 살펴봄으로써 원전으로서의 웹툰의 스토리텔링과 브랜드 웹툰의 스토리텔링 양쪽을 고찰하려 하였다. 연구 대상으로는 네이버에서 연재한 곽백수 작가의 <가우스 전자>와 <가우스 임파서블>을 비롯한 5개의 브랜드 웹툰, 김양수 작가의 <생활의 참견>과 3개의 브랜드 웹툰, 김진 작가의 <오늘밤은 어둠이 무서워>와 2개의 브랜드 웹툰, 다음에서 연재한 피터몬 작가의 <잉어왕>과 브랜드 웹툰 등을 삼아, 동일한 이야기 양식과 캐릭터를 비교하여 살펴보았다. 또한 같은 시기 연재한 본래의 작품과 브랜드 웹툰 간의 댓글 수 및 별점 개수 등을 비교하여 호응도까지 살펴보았다. 각 웹툰의 표현양식과 서사구조가 브랜드 웹툰에서 어떻게 나타났으며 호응을 얻었는지 분석하고 살펴본 본 연구는 앞으로 브랜드 스토리텔링에 활용될 수 있는 브랜드 웹툰의 스토리텔링에 도움이 될뿐만 아니라, 웹툰 스토리텔링의 특성을 규명하는데 도움이 될 것이다.
영상매체에 등장하는 PPL광고가 실제 소비자인 시청자들에게 미치는 영향에 대하여 대학생들을 대상으로 조사하였다. PPL에 대한 인식의 차이를 조사하고 그 차이가 유행관여도과 어떤 관계가 있으며, 또 이것은 실제소비로 어떻게 이어지는지 조사하였다 대학생 189명을 대상으로 PPL인식도, TV나 영화에서 배우가 입은 의복 구매여부, 구매만족도, 유행관여도, PPL이 소비자의 의복 구매에 미치는 영향 등에 대해 조사하였다. 유행관여도를 기준으로 고저의 두 집단으로 나누어 이에 따라 분석한 결과, 유행에 민감하고 유행 관여가 높은 학생일수록 PPL광고에 등장하는 의복에 주목하고 있었으며 PPL광고에 사용된 브랜드 중에서 기억하는 브랜드 수가 많았다. 유행관여도 저집단은 의복구매시에 또래의 스타일, 주변의 충고 등을 많이 참고하는 반면에, 유행관여도 고집단은 패션잡지와 PPL의복을 많이 참고하고 있었다. 또 PPL 의복을 관심 있게 보는 학생이 실제로 스타 옷을 많이 구입하고 있었다 PPL로 인한 의복구매 영향력이 크다고 인식하고 있을수록 해당 브랜드, 기업, 제품의 선호도가 긍정적으로 변경되었다고 답하였다. 유행관여도가 클수록 기업의 선호도가 긍정적으로 변경되었다고 답하였다.
부정적 감성은 인간의 생존에 기여한다는 점에서 중요한 기능을 한다. 본 연구에서는 시청각 동영상자극을 이용하여 부정적 감성을 유발하고 각 부정적 감성에 따른 자율신경계 반응을 구분하고자 하였다. 실험에는 성인 남녀 30명(22.6세${\pm}$1.24, 남: 15명, 여: 15명)이 참여하였다 예비실험을 통해 2분 길이의 동영상 자극을 실험자극으로 선정하였다. 실험참여자가 선정된 동영상자극을 시청하는 동안 피부전기활동(EDA), 심전도(ECG)가 측정되었고, 하나의 자극제시가 끝난 후에 실험참여자들에게 각 감성자극에 의해 경험되는 감성에 대한 심리평가를 실시하였다. 심리반응 분석결과, 각 부정적 감성 자극은 표적감성을 적절하고 효과적으로 유발하는 것으로 나타났다. 자율신경계 반응분석결과, 각각의 감성자극들은 서로 구분되는 자율신경계 활동패턴을 유발하였다. 그리고 공포자극은 다른 유형의 부정적 감성자극보다 피부전기활동과 심전도의 지표들에서 높은 교감신경계의 활성화를 유발하였다. 본 연구는 각 부정적 감성에 대한 자율신경계 반응을 세분화하였다는 데 의의가 있다.
소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.
원격 교육 시스템은 멀티캐스트를 사용함으로써 교육 내용을 전송하는 서버의 부하를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있다. 본 논문은 원격 교육 시스템을 지원하기 위한 멀티캐스트 미들웨어를 설계, 구현한다. 본 논문에서 제시하는 멀티캐스트 미들웨어는 다음과 같은 특성을 갖는다: 1) 피동적 멤버를 위한 중앙 집중적인 멀티캐스트 그룹 관리를 통해 특정 수신자 그룹을 송신자가 지정하여 멀티캐스트 전송 2) 그룹 관리 서버와 멤버의 비정상적인 종료로 발생되는 예외 처리를 위한 멀티캐스트 그룹 정보 유지/복구 3) 대용량 멀티미디어 데이타의 멀티캐스트 전송을 위한 단편화 및 역단편화 지원과 버퍼 공유를 통한 추가적인 데이타 복사의 제거. 개발된 미들웨어는 30대의 PC가 Fast Ethernet으로 연결되어 있는 원격 교육 시스템에 실제로 적용하여 초당 18프레임의 320 $\times$ 120 픽셀의 해상도를 갖는 동영상과 128kbps의 음성 데이타, 기타 텍스트 메시지를 멀티캐스팅을 통해 요구 조건을 만족하는 송수신 성능을 보였다.
대규모 사용자들에게 QoS가 보장되는 스트리밍 미디어를 제공하기 위해서는 한정된 서버의 자원을 스트리밍 미디어의 특징에 맞추어 효과적으로 활용하는 연구를 필요하게 한다. 서버의 자원들 중 메모리는 디스크로부터 읽어 들인 미디어 데이타의 버퍼공간으로 활용되며 버퍼의 히트율은 서버의 성능에 중요한 역할을 한다. 그러나 접속되는 사용자들의 증가에 따라서 히트율이 높은 기존의 버퍼들조차도 새롭게 읽어 들인 미디어 데이타들로 대체되므로 서버의 성능확장성에 부정적 영향을 미치는 결과를 가져 오고 있다. 이런 문제점을 해결하기위해서는 스트리밍 미디어의 특징인 대규모 데이타들에 대한 읽기 연속 성과 편중된 사용자 선호도가 반영된 버퍼 대체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 사용자들에게 스트리밍 미디어를 서비스하기 위하여 사용되는 클러스터 기반 VOD 서버에서 스트리밍 미디어의 특징을 활용하는 선호도 기반 세그먼트 버퍼 대체 알고리즘을 연구한다. 제안되는 기법은 사용자들의 선호도에 기반을 둔 시간적 국부성과 미디어 데이타의 순차적 읽기 특성인 공간적 국부성을 버퍼 대체 알고리즘에 반영하므로 기존의 버퍼 대체 알고리즘보다 스트리밍 미디어 서비스에서 향상된 버퍼 히트율을 나타낸다. 본 논문에서는 향상된 버퍼 히트율이 클러스터 기반 VOD 서버의 성능 확장성을 개선시킴을 구현된 클러스터 형 VOD 시스템을 통하여 입증한다.
스스로 완벽하게 목적지까지 주행하는 완전 자율주행 자동차 시대가 가까운 미래에 도래할 것으로 예상되면서 자동차 산업은 1800년대 후반에 자동차가 탄생한 이래 큰 변화를 꾀해야 할 중대한 전환기를 맞이하고 있다. 완전 자율주행 자동차는 단순한 이동수단의 개념을 넘어 생활공간으로 정의되어지며, 앞으로 실내공간을 중심으로 큰 변화가 나타나게 될 것이라고 전망되고 있으나 완전 자율주행 자동차 실내공간 디자인에 대한 기존 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 생활공간이라는 개념에 적합하도록 사용자의 감성적 경험을 충족시켜줄 수 있는 근본적인 디자인 요소인 실내행위에 대한 분석을 통해 실내공간 디자인 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 완전 자율주행 자동차의 실내행위에 대한 소비자 의식을 조사하였다. 분석 결과 국내 소비자들은 완전 자율주행 자동차 내에서 '수면 및 휴식', 'TV 및 영화 시청', '음악감상' 등 개인 중심 행위 중에서도 휴식 및 감상 활동과 관련된 실내행위에 대한 필요성을 인지하고 있었으며, 본 연구 결과를 바탕으로 완전 자율주행 자동차 실내공간 디자인 방안을 제안하였다. 본 연구는 소비자 니즈(needs)를 정량적 방법으로 분석하여 실내공간 디자인 방안을 새로운 시각으로 제시한 선도적인 연구라는 점에서 중요한 의미를 지닌다.
추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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