4차 산업혁명 기술의 발전으로 가상과 현실의 경계가 모호한 디지털 환경 속에서 MZ세대와 메타버스가 가장 큰 주목을 받고 있다. 이러한 MZ세대에 부합되는 교수학습 방식으로 메타버스가 주목받고 있다. 본 연구에서는 에듀테크 관점에서 언론사 뉴스 분석을 통해 메타버스 플랫폼 중의 하나인 게더타운의 활성화 요인을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 한국언론재단에서 제공하는 빅카인즈 시스템을 이용하여 빅데이터 관점에서 분석해 보았다. 그 결과 COVID-19 팬데믹 이후에 나타날 미래교육에서 '게더타운'의 활용도는 크게 증가할 것으로 예상된다. 둘째, 연관어와 워드크라우드 분석에서, '비대면'이나 '대학' 그리고 '신입생' 등 교육 관련 용어들의 가중치가 비교적 높게 나타났으며, '메타버스', '메타버스 플랫폼'을 포함하여, '코로나19'나 '아바타' 등의 용어도 중심적인 위치에 있는 것으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석에서 도출된 주요 용어로는 '코로나19, 아바타, 대학생, 진로, 유튜브' 가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 여건 하에서, 본 연구 결과는 메타버스 플랫폼의 하나인 게더타운의 향후 교육 영역에서의 활용이 보다 활성화 되는데 크게 기여할 것으로 기대된다.
4차 산업혁명의 진전으로 로봇과 인간의 상호작용에 대한 관심이 커지고 있다. 이에 건축물의 설비와 시스템에도 로봇이 적극적으로 도입되고 있다. 저자들은 로봇 친화형 건축물 인증 지표를 개발하고자 본 연구를 수행한다. 해당 지표는 세계 최초로 개발되는 것이므로 업무용 건축물로 대상을 한정하고, 초점집단면접(FGI), 분석적 계층화 과정(AHP) 등의 방법론을 활용하여 탐색적으로 연구를 수행한다. 먼저 초점집단면접을 통하여 로봇 친화형 건축물을 개념적으로 정의하고, 건축 요건을 운영 설비 및 체계의 적절성, 건축·로봇 운영 시스템 및 네트워크의 적절성으로 분류하였다. 그다음, 분석적 계층화 과정을 통하여 전체 23개의 평가 항목에 대한 상대적 중요도를 산출하였다. 배점은 평균 4.4 그리고 최소 2.0, 최대 11.3의 범위로 계산되었다. 본 연구는 과학적 방법론을 활용하여 세계 최초의 로봇 친화형 건축물 인증 지표를 개발하는 데 필요한 기초자료를 구축하였다는 데 의의가 있다.
이 연구는 가정의 건강성 척도와 관련된 논의 그리고 맞벌이가정의 특성에 주목하여 맞벌이가정에 적용할 수 있는 건강성 척도를 개발하였다. 가정의 건강성은 생활과학 분야에서 오랫동안 연구되어 온 주제로서 이론적 근거와 다양한 내용이 축적되어 있다. 2004년 건강가정기본법 제정을 계기로 가정의 건강성은 현장에서 수행되는 사업에 반영되어, 그 실천성이 부각되고 있다. 또한 여성의 취업과 함께 맞벌이가정이 증가하고 있는데, 맞벌이가정의 특성상 일과 생활의 균형을 중심으로 다양한 요소에서의 건강성 측정 그리고 건강성 증진을 위한 대안 마련이 필요하다. 이에, 이 연구에서는 가정의 건강성, 맞벌이가정 관련 선행연구를 고찰하여 맞벌이가정의 건강성을 측정할 수 있는 문항 초안을 개발하였고, 전문가 자문을 거쳐 예비문항을 선정하였다. 이에 대한 예비조사를 거쳐 80개 문항으로 맞벌이가정의 건강성을 측정할 수 있는 척도 초안을 마련하였다. 척도의 타당성과 신뢰도를 확인하기 위하여 영유아기/학령전기 자녀를 둔 맞벌이 여성과 남성 800명을 대상으로 본조사를 실시하였고, 최종 747부를 통계분석에 사용하였다. 자료를 분석한 결과로 4개 영역 49문항을 도출하였으며, 신뢰도분석과 상관관계분석을 통해 도출된 문항의 타당도와 신뢰도를 검증한 후, 최종적으로 척도를 확정하였다. 확정된 척도는 기본토대(기본생활, 경제생활, 자원관리), 부모역할(나와 배우자의 부모역할), 사회적 관심과 참여(시민의식과 자원봉사, 여가공유, 지역사회 네트워크) 그리고 일생활균형(일가정 조화, 가족역할공유 및 평등한 역할분담)이다. 이 연구에서 개발한 척도는 건강가정지원센터/가족센터 등 현장에서 맞벌이가정 대상 사업을 실시할 때 초기단계에서 활용할 수 있으며, 그 결과를 기초로 컨설팅, 교육, 상담, 다른 프로그램 연계 등이 이루어져, 현장의 사업 활성화에 기여할 것으로 기대한다. 또한 향후 여러 다양한 형태의 가정을 위한 맞춤형의 건강성 척도 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 이 연구에서 개발한 척도가 잘 활용되기 위해서는 이 척도를 활용할 수 있도록 전문가/담당자 양성을 위한 시스템 구축이 필요하고, 나아가 일상생활의 역동적 변화를 반영, 척도를 지속적으로 업데이트할 수 있도록 자료의 보완이 필요하다.
웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.
세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.
최근 개방된 공공 데이터를 기반으로 안전, 노령화, 재난재해, 복지, 주택, 경제, 도시환경, 교통 등 삶의 질 향상 및 생활지원을 위한 공공서비스 개발이 활발히 진행되고 있으며, 네트워크 확산과 일상생활의 필수품인 스마트폰은 공공서비스를 제공하는 플랫폼 역할을 하고 있다. 과학의 발달로 인해 인간의 수명은 늘어나고 여러 사회적 여건 변화와 저출산 고령화 문제로 고령계층이 비대해지는 사회구조로 변화되고 있다. 그러나 정보접근이 쉽지 않은 노약자는 모바일폰을 통해 제공되는 공공서비스의 접근성과 활용도가 매우 낮고 휴대기기를 다루는데 미숙하다. 따라서 본 연구는 선행연구에서 제시된 고령층의 상태조건을 재분류하고 고령자를 위해 제공되는 사례분석을 통해 문제점을 파악한다. 또한 기존 인터페이스 설계의 핵심항목 위계를 정리하여 노인 정보접근성 향상을 위한 공공서비스 설계의 개선지표를 도출하고 모바일 기기를 통해 제공되는 서비스 활용도를 높이기 위한 방안을 제안하고자 한다.
최근 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅에서 보다 지능적인 다양한 서비스를 제공하고자 하는 비즈니스 전략과 함께 온톨로지 기술이 큰 관심이 되고 있다. 온톨로지를 이용하는 응용 도메인에서의 본질적 문제점은 모든 영역 구성원, 에이전트, 응용 프로그램이 온톨로지에서 정의된 동일 개념을 공유해야 하는 것이다. 하지만, 다양한 제조업자에 의해서 만들어지는 다양한 모바일 디바이스, 센싱 디바이스, 네트워크 구성요소, 다양한 통신 사업자, 다양한 서비스 제공업자 들이 모여 이루어지는 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 서로 상이한 온톨로지가 공존할 가능성이 높다. 이러한 의미적 상호 운용성의 문제를 해결하고자 했던 다수의 연구가 있다. 이를 크게 분류하면, 맵핑, 합병, 변환에 의한 방법들이다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 OntoMorph와 같이 상이한 온톨로지 데이타들 간에 변환 규칙을 직접 작성하여 사용하는 방법에 초점을 맞춘다. 하지만 이러한 변환 규칙을 수작업으로 직접 작성하는 방법은, 그 자체도 어려울뿐더러 N개의 온톨로지가 존재할 경우 최악의 경우 $O(N^2)$의 변환 규칙 작성 복잡도를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 복잡도를 개선하기 위한, 웹의 개방성에 근거한 연쇄 조합 변환 규칙 생성의 개념을 소개한다. 연구 성과는 변환 규칙의 변환의 신속성, 변환의 적합성, 변환 규칙 작성의 용이성 등의 중요한 평가 요소를 도출할 수 있었으며, 몇 가지 실험 및 기존 연구와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법이 신속성과 정확성을 보장하면서 보다 높은 용이성을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 이관능성 에폭시 수지의 전자선 (EB) 경화에 양이온 개시제 함량이 미치는 영향을 근적외선 분광기 (NIRS), 열중량 분석기 (TGA), 그리고 임계응력 인자 (KIC)를 사용하여 고찰하였다. 개시제로서 benzyl- quinoxalinium hexafluoroantimonate (BQH)을 사용하였으며, 함량은 0.5, 1, 2, 그리고 3 phr로 변화시켰다. NIRS 측정에 의해 BQH의 함량이 증가할수록 EB 경화된 에폭시 수지의 수산화기가 증가하는 것을 알 수 있었으며, 열안정성과 $K_{IC}$는 BQH 함량이 증가할수록 증가하다가 함량이 2 phr을 넘으면 감소함을 확인하였다. 이러한 결과들은 에폭시 수지의 경화반응 전환율과 경화도의 감소로 설명될 수 있었다. 다시 말하면, BQH의 함량이 2 phr 이상이 되면 에폭시 수지의 경화반응 전환율과 경화도가 높은 반응성에 기인한 불완전한 네트워크 구조로 인해서 제한되기 때문에 열안정성과 $K_{IC}$가 낮아진다고 생각된다.
본 연구에서는 기존의 차량 및 보행환경의 평가에 있어서 종합적이고 통합적인 접근방식에 한계가 있다고 진단하고, 이를 고려하는 평가 방법 개발에 중점을 두었다. 여기에서의 통합적인 평가라 함은 차량환경과 보행환경에서 쓰이고 있는 수단별 평가 지표에 대한 통합과 더불어, 공간적 개념에서 선/축의 평가방식을 포함한 면적인 차원의 평가라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 통합 평가를 위한 이론적 배경으로 Grey System Theory(GST)를 적용하였으며, 대상지역은 보행우선구역 시범사업지로 하여 차량 및 보행환경에 대한 평가를 수행하였다. GST에 의한 종합평가 및 분석결과, 같은 서비스수준 또는 상대적으로 차량 및 보행환경의 운영지표상(도로용량편람)에서는 보다 양호한 상태라 할지라도 관측된 데이터가 Grey Category 범위에 따라 통합 평가시에는 평가지표 간 가중치 등이 고려되어 산정되었기에 Category 상에서의 종합점수는 달라지는 것을 알 수 있었다. 이러한 점을 종합적으로 고려해 볼 때, 도로운영상의 지표들이 상대적으로 좋다고 하더라도 안전상의 지표들이 나쁠 경우에는 그에 따라Grey Category상의 점수들도 변화하는 것을 알 수 있었으며, 본 평가방법을 통해 향후 도시가로 형태별로 현재 상태를 진단할 뿐 아니라 노선별(축별), 면적인 개념에서의 평가와 더불어 평가지표간 통합평가가 이루어 질 것으로 기대하고 있다.
빅데이터, IoT, 클라우드, 모바일 등 ICT에 의한 사회변화가 급속히 진행됨에 따라, PC도입, 인터넷 속도, 인터넷 가입자수 등을 통해 정보사회 수준을 측정하던 프레임에서 벗어나 새로운 정보사회 진단 프레임워크가 요구되고 있다. 본 연구는 후기정보사회를 진단하고 측정할 수 있는 프레임워크 수립을 위한 연구이다. 이를 위해 기술사회 공진화 이론에 따라서 프레임워크를 구성하고 프레임워크를 구성하는 지표는 공신력있는 국제기구에서 제시하는 정보사회관련 지표로 선정하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 후기정보사회를 구성하는 3개 부문, 6개 클러스터(항목), 25개의 노드(지표)는 모두 연관성이 있는 것으로 나타났다. 첫째, 네트워크 분석법(ANP)를 통해 정보사회의 수준 진단을 위한 중요도는 정보사회 발전(50.34%), 기술기반확충(25.03%) 그리고 정보화 효과(24.63%)로 나타났다. 둘째, 클러스터와 노드에 대한 상대적 중요도를 산출한 결과, 클러스터는 (1)사회의 발전 잠재력(26.04%), (2)경쟁력(15.9%), (3)ICT 활용능력(15.5%), (4)(사회적)자본의 증대(24.3%), (5)ICT 도입(9.54%), (6)삶의 질(8.7%)에 대한 순으로 나타났다. 결론적으로 후기정보사회의 수준 진단과 측정은 ICT에 의한 경제산업적 효과와 삶의 질에 대한 부분을 함께 고려해야 한다. 또한 가중치를 적용하여 국가간 비교를 통해 후기 정보사회를 준비하는 한국의 수준을 진단하고 후기정보사회를 위한 정책적 시사점을 제시할 수 있도록 해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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