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.
본 연구는 청소년들의 인터넷 이용현황과 인식도 그리고 중독성향을 조사하고, 인터넷 중독에 영향을 주는 변인들과의 관계를 탐색하는데 목적이 있다. 본 연구의 대상은 대구지역 중학교와 인문·실업계 고등학교 남녀 학생 500명이며, 자료분석의 대상은 445명이다. 본 연구에서 사용된 설문지는 "인터넷 이용에 관한 조사지"와 "인터넷 중독 평정척도"로써, 본 연구자에 의해 개발되거나 재구성된 것이다. 인터넷 이용 조사지는 전체 16개 문항의 선다형 검사이며, 인터넷 중독척도는 20개 문항으로 된 5점 평정척도이다. 자료처리를 위해 chisqure 분석법과 ANOVA가 적용되었다. 연구의 결과 인터넷 이용현황과 인식도 대부분은 남녀간과 교급간에 각각 의미있는 차이가 있으며, 대체로 남학생이 여학생보다 인터넷의 부정적 환경에 더 많이 노출되어 있고, 실업고와 중학생의 부정적 반응이 많았다. 그러나, 음란물과 폭력물의 접촉 빈도는 인문고 학생들이 상대적으로 높은 반응을 나타내었다. 그리고 인터넷 중독성향은 남학생이 여학생보다 더 높으며, 교급간에는 의미있는 차이가 없었다. 그리고 중독성향은 인터넷 일일 이용시간이 많을수록, 기록형 게임을 많이 할수록, 그리고 음란물 및 폭력물 접촉빈도가 높을수록 의미있게 더 높았다. 연구결과는 선행연구에 기초하여 논의되었다.
본 논문은 JPEG 포맷을 확장하여 여러 장의 사진과 오디오, 텍스트 등 다양한 미디어를 담을 수 있는 새로운 JPEG 포맷, All-in-JPEG을 제안한다. All-in-JPEG는 기존 JPEG 파일에 이미지, 오디오, 텍스트를 추가 저장하고, APP3 세그먼트를 활용하여 메타 정보를 저장한다. All-in-JPEG을 사용하면, 스마트폰 사용자들이 연속 촬영한 많은 사진을 한 개의 파일에 저장할 수 있고, 연사된 사진들을 다른 사람과 공유하는 것도 매우 편리하다. 또한 사진 촬영 당시의 짧은 오디오를 함께 저장하거나 사진의 일부분을 움직이는 사진 등 생동감 있는 사진을 만들기 쉽다. 뿐만 아니라, 한 장의 All-in-JPEG 파일 속에 이미지와 음성, 그리고 일기 텍스트를 모두 저장하는 사진 일기 앱 등 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 All-in-JPEG 파일을 생성 편집하는 앱과 사진 일기 앱, 매직 사진 기능을 개발하여 All-in-JPEG의 실현 가능성을 검증하였다.
OTT(Over-the-top Media) 서비스는 근래 동영상 콘텐츠를 소비하는 새로운 수단이 되었다. OTT 시장이 성장하며 사업자들 간의 경쟁이 치열해졌지만, 사용자의 지속적인 OTT 서비스 구독 요인을 발굴하고 이론적 모델에 적용한 체계적 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 발달적 순차 혼합 연구 방법을 통해 질적 요인을 발굴한 후, 그것이 구독 후 경험 및 지속적 구독 의도에 미치는 영향을 본다. 질적 요인을 찾는 단계에서는 OTT 사용자의 구독 지속 의도에 중요하게 영향을 미치는 6개의 요인을 도출하였다. 이를 바탕으로 OTT의 질적 요인 3가지를 ISSM(정보시스템성공모델, Information Systems Success Model)에 적용하여 가설 및 연구 모델을 수립하였다. 연구 모델의 검증을 위해서 한국의 OTT 사용자 226명을 대상으로 서베이를 실시하였으며, 데이터는 구조방정식 모델링(SEM)을 사용하여 분석했다. 분석 결과 콘텐츠의 질이 인지된 즐거움 및 만족에 영향을 미치는 핵심 요인임을 발견했다. 서비스의 질은 인지된 즐거움에 영향을 미쳤으며, 인지된 즐거움은 지속적 사용 의도에 순차적으로 영향을 미쳤다. 시스템의 질은 만족에 직접적 영향을 미쳤다. 본 연구는 질적 연구를 통해 도출한 사용자의 경험 관련 요인을 ISSM에 응용해, OTT라는 정보시스템의 이해를 풍부하게 하는 시사점을 가진다. 이러한 시사점을 OTT 사용자의 경험 및 지속적 구독 의도 향상을 위해 사업자들이 활용할 수 있으리라 기대한다.
부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 신도시 근린공원 이용자 경험의 특징을 고찰하고 도시공원의 경험을 다양하게 하는 이슈를 탐색하는 것이다. 다량의 공원 이용자 경험을 정량적으로 분석하기 위하여 소셜 미디어 가운데 텍스트를 기반으로 하는 네이버 블로그 리뷰를 수집하여 분석하였다. 분석 대상은 1, 2기 신도시 가운데 가장 이용자 경험 포스팅이 높은 공원을 도시별로 하나씩 선정하였다. 수집 기간은 2003년 5월 20일부터 2022년 5월 31일까지이며, 일산호수공원, 분당율동공원, 광교호수공원, 동탄호수공원을 대상으로 분석을 실시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공원 이용자는 네 개 공원 모두에서 일상적인 휴식과 레크리에이션이 중심 활동으로 나타났다. 둘째, 주거지 주변 근린공원임에도 가족단위뿐 아니라 친구, 연인 등 다양한 사용자 그룹이 확인되었다. 셋째, 공원 주변의 도시 프로그램 또한 공원 이용에 영향을 미쳤다. 넷째, 각 공원별 고유의 시설과 프로그램이 공원에 대한 설명력을 높였다. 마지막으로, 공원별 사용자 특성이 네 가지 유형으로 나타났으며, 공원에 따라 네 가지 유형의 네트워크가 다르게 나타났다. 본 연구는 다음 두 가지 시사점을 제공한다. 첫째, 공원의 자연주의적 특성뿐 아니라 각 공원 고유의 시설과 프로그램의 차별성은 대중의 인식을 크게 향상시키고 개별 공원 경험을 풍부하게 한다. 둘째, 텍스트 분석뿐 아니라 공간정보를 기반으로 한 공원 주변 맥락에 대한 분석이 함께 수행된다면 텍스트 데이터 분석 결과에 대한 해석의 정확성을 높일 수 있다. 본 연구의 결과는 현재 진행 중인 3기 신도시의 공원 및 녹지공간 계획 및 설계에 활용될 수 있다.
디지털 시민성은 온라인의 타인과 정보 및 미디어와 상호작용함에 있어 변화하는 기술을 효과적이고 윤리적으로 사용하는데 관련된 지식과 기술의 집합체를 포함한다. 이 연구는 다양한 기술에 대한 접근과 활용교육을 제공해 온 공공도서관의 프로그램을 디지털 시민성 관점에서 분석하여 잠재적인 트렌드와 모범실무를 확인하고자 하였다. 지난 11년동안 미국 ALA가 수여한 미래의 도서관 상을 수상한 공공도서관 7곳을 유의 추출하여 각 도서관 웹사이트에 공개된 2개월 동안의 프로그램을 분석하였다. Ribble과 Park(2019)의 디지털시민성 9개 요소를 기준으로 5세 이상부터 노인층까지의 이용자를 대상으로 한 337개 프로그램 제목과 설명을 분석한 결과, 디지털 시민성 요소 중 컴퓨터와 기술 이용 관련 디지털 접근과 디지털 유창성 프로그램이 가장 많은 것으로 조사되었다. 분석 결과와 사례 제시를 통해 공공도서관이 디지털 시민성의 나머지 7가지 요소들을 현행 프로그램에 결합시킬 수 있도록 범위를 확대하고, 모든 연령층 이용자를 위한 포용적이고 접근성 높은 디지털 시민성 교육을 제공하며, 다양한 이해당사자와 공동체 협력을 통해 자원과 전문성을 확대할 것을 제안하였다.
본 연구에서는, 학생들의 학업 성취도를 낮추고 학력 저하를 불러온 원인이 비대면 수업만이 아니라 다른 요인들을 조사하였다. 많은 언론 보도뿐만 아니라 선행연구에서 비대면 수업이 학생들의 학력저하에 주된 원인이라 하고 있다. 그러나 2020년 국가수준 학업성취도 조사에서 함께 진행된 '코로나19 원격수업 환경 학생 설문조사'의 조사를 통해 학생들은 원격수업에 대한 만족도가 70~80% 대로 높은 편임을 알 수 있었고, 국가수준 학업성취도 평가 분석을 통해 2017년부터 학생들의 학업성취도는 대체로 우하향 곡선을 그리면서 해마다 학력 저하가 이미 나타나고 있었음을 알 수 있었다. 좀 더 정확한 확인을 위해 고등학생들의 모의고사 성적을 분석해본 결과 학생들의 성적은 정규분포 곡선을 그리는 것이 아니라 중위권의 수가 줄어들고 심각한 양극화 현상이 나타나고 있는 오른쪽이 높은 U자형 분포가 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 현상의 원인이 단순히 비대면 수업의 방식이나 질적인 부족함 때문이 아니라, 가정에서의 돌봄과 관리 등 환경적인 영향과 사교육에 대한 투자의 변화, 하위권으로 갈수록 비대면 온라인 수업을 하면서 온라인 기기 사용 시간이 증가하게 되었고, 학습과 무관한 온라인 콘텐츠와 게임, 동영상 시청 시간의 증가 등 다양한 요인이 있음을 찾았다.
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
국내관광 영역에서 관광 소비 주체인 외래관광객과 내국인에 대한 관광 트렌드 분석은 한국 관광시장 뿐 만 아니라 지역 및 정부의 관광정책을 수립하는 관계자에게도 필수적이라 할 수 있다. 이에 소셜미디어 상의 핵심키워드와 감성분석을 알아보고 향후 관광소비자의 커뮤니케이션과 정보를 통해 마케팅 전략 계획을 수립하고 국내 관광산업을 활성화시키고자 한다. 한국관광의 트렌드를 분석하기 위해 텍스톰(TEXTOM) 6.0을 활용하였다. 구글, 네이버, 다음이 제공하는 카페, 블로그, 뉴스 등을 대상으로 '한국관광', '국내관광'을 키워드로 하여 2022년 9월31일부터 2023년 8월31일까지 데이터를 수집하였다. 텍스트마이닝을 통하여 빈도순으로 핵심 키워드와 TF-IDF를 각각 100개씩 추출한 후, CONCOR 분석, 감성분석을 실시하였다. 한국관광 핵심 키워드는 관광지, 여행동반 및 행태, 관광동기 및 체험, 숙박형태, 관광정보, 감성 관련 등에 관한 단어들이 상위권에 노출되었다. CONCOR분석 결과는 관광지, 관광정보, 관광활동/체험, 관광동기/콘텐츠, 인바운드 관련 등과 관련된 5개의 클러스터로 구분되었다. 마지막으로 감성분석 결과 긍정에 대한 문서와 어휘가 높게 나타났다. 이 연구는 한국관광에 대한 텍스트 마이닝을 통하여 급변하는 한국관광 트렌드를 분석하여 내국인 뿐 만 아니라 방한 외국인에 대한 국내관광 활성화에 의미 있는 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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