방송통신융합 미디어인 스마트TV가 글로벌 시장에서 OTT 비디오 서비스를 주요 콘텐츠로 제공하면서 유료방송의 대안으로 부상했다. 한편 국내에서 스마트TV는 확산이 느려 연구가 거의 진행되지 않았다. 하지만 글로벌 스마트TV 성장이 국내에도 영향을 미칠 것으로 예측됨에 따라 스마트TV 이용자의 특성 및 이용행태 등에 대한 분석이 필요하다. 이에 이 연구는 미디어패널데이터를 활용하여 인구사회학적 특성 및 유료미디어 이용행태가 스마트TV이용에 미치는 영향을 탐색하였다. 연구결과 연령, 가구형태, 가구소득, 거주지역규모 등이 스마트TV 이용과 관련이 있었고, 유료플랫폼 중 IPTV 가입자가 스마트TV를 보완적으로 이용했으며, VOD 지출액이 클수록 스마트TV 이용가능성이 컸다. 영화VOD 지출액이 큰 IPTV 가입자는 스마트TV로 대체할 가능성이 낮았다. 이 연구는 소홀했던 스마트TV에 대한 연구를 재점화하고 사업자들에게 전략적 시사점을 제공하는데 활용될 수 있을 것이다.
공공기술 사업화는 정부가 주도하는 과학기술의 혁신과 R&D 성과를 민간에 이전하는 것으로 경제 성장을 주도하는 핵심 성과로 인식되고 있다. 따라서 기술 이전을 활성화시키기 위해 성공 요인을 식별하거나 사업화 가능성이 높은 공공기술과 수요기업을 매칭하는 다양한 기계학습의 방법들이 연구되고 있다. 하지만 공공기술 사업화 데이터는 표 형태로 구성되어 있고, 성공-실패 비율이 큰 차이를 보이는 불균형 상태이기 때문에 기계학습 성능이 높지 않는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 표 형태로 구성된 공공기술 데이터에서 불균형을 해소하기 위해 CTGAN을 활용하는 방법을 제시한다. 또한 제시된 방법의 효과를 검증하기 위해 실제 공공기술 사업화 데이터를 활용하여 통계적 접근방법인 SMOTE와 비교 실험을 수행하였다. 다수의 실험 사례에서 CTGAN은 공공기술 사업화 성공사례를 안정적으로 예측하는 것을 확인하였다.
종단연구는 동일 대상에 대하여 반복적으로 측정한 종단자료를 기반으로 하는 연구방법을 말한다. 대부분의 종단분석 방법은 예측이나 추론에 적합하고, 탐색적 목적으로 사용하기에는 적합하지 않은 경우가 많다. 본 연구에서는 종단자료를 분석하는 탐색적 방법을 제시한다. 이 방법은 자기조직화지도기법을 사용하여 종단자료를 군집화 하여 최선의 군집 수를 정한 후 종단궤적을 찾는 방법이다. 제안한 방법론은 고용정보원의 종단자료에 적용되었으며, 총 2,610개의 샘플에 대하여 분석을 하였다. 방법론을 적용한 결과 패널 별로 시계열적으로 군집 화되는 결과를 얻었다. 이는 종단자료를 사전에 클러스터링하고 다층 종단분석을 하는 것이 더욱 효과적이라는 사실을 나타낸다.
이 글은 국제교육교류의 성격을 밝히고, 그 가능성을 살펴본 것이다. 이 목적 달성을 위해 우선 국제교육교류라는 것은 국가 간 교육에 대한 교류를 함으로써 경제적으로 낙후한 지역에 대한 지원과 더불어 국가들 간의 상호이해에 기반해 전 세계의 발달에 기여하는 것에서 그 의미를 찾을 수 있는 것이다. 다음으로 국제교육교류에 대한 현황을 교육부, 국립국제교육원, 경남교육청 국제교육교류센터의 내용을 살펴보았다. 이들 세 주체에 나타난 국제교육교류에 대한 현황에서는 실천적인 측면에서 활동을 하고 있지만, 이들을 이론화하여 설명이나 예측을 행하는 것에는 한계가 보이기도 하였다. 이러한 것을 토대로 국제교육교류의 가능성은 정부나 교육청의 실천력 강화는 교육의 타율성을 가져올 수 있고, 자원이 부족한 나라에 대한 지원을 통해 해당 국가의 성장에 기여할 수 있으며, 개발도상국에 개발 원조에 대한 제한성이 있고, 우리나라 학문적 발전에 대한 저조한 노력이 있고, 연구방법론의 활성화를 통한 학문 정체성의 확립에 대해 논의하였다.
이 글은 국제교육교류의 성격을 밝히고, 그 가능성을 살펴본 것이다. 이 목적 달성을 위해 우선 국제교육교류라는 것은 국가 간 교육에 대한 교류를 함으로써 경제적으로 낙후한 지역에 대한 지원과 더불어 국가들 간의 상호이해에 기반해 전 세계의 발달에 기여하는 것에서 그 의미를 찾을 수 있는 것이다. 다음으로 국제교육교류에 대한 현황을 교육부, 국립국제교육원, 경남교육청 국제교육교류센터의 내용을 살펴보았다. 이들 세 주체에 나타난 국제교육교류에 대한 현황에서는 실천적인 측면에서 활동을 하고 있지만, 이들을 이론화하여 설명이나 예측을 행하는 것에는 한계가 보이기도 하였다. 이러한 것을 토대로 국제교육교류의 가능성은 정부나 교육청의 실천력 강화는 교육의 타율성을 가져올 수 있고, 자원이 부족한 나라에 대한 지원을 통해 해당 국가의 성장에 기여할 수 있으며, 개발도상국에 개발 원조에 대한 제한성이 있고, 우리나라 학문적 발전에 대한 저조한 노력이 있고, 연구방법론의 활성화를 통한 학문 정체성의 확립에 대해 논의하였다.
게임 산업은 지속적으로 성장하고 있지만 게임의 수명은 짧아지고 있다. 게임 서비스의 질을 향상시키는 활동은 게임의 수명을 늘리는 역할을 한다. 게임이 서비스되면 서버는 로그 정보를 저장하고, 이렇게 저장된 데이터는 사용자의 활동을 예측하는데 중요한 자료가 된다. 게임의 데이터는 많아지고 빅데이터로써 활용성이 높다. 이렇게 게임에 저장된 데이터를 분석하여 게임 서비스를 질을 향상시키고 더 나은 서비스를 진행하기 위한 게임 서비스 이슈 분석 절차를 제안하고, 이를 밸런스 테스트 프로세스로 적용하여 전문가 검토를 통해 검증하였다. 본 논문을 통해 로그 분석 프로세스를 적용한다면 게임 서비스의 질을 향상시킬 수 있는 기초 자료가 될 것이다.
최근 비트코인을 필두로한 암호화폐의 폭발적인 성장이 금융 시장의 주요 이슈로 떠오르고 있다. 이에 전 세계적인 암호화폐 투자의 관심이 증가하고 있지만, 24시간 365일 운영되는 시장과 가격 변동성, 그리고 기하 급수적으로 증가하고 있는 암호화폐 종류는 암호화폐 투자자들에게 리스크로 제공되고 있어, 특히 암호화폐 포트폴리오를 구상하는데 있어 추천에 적합하지 않는 암호화폐들을 구분하여 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문은 기존에 있었던 단순히 암호화폐 가격의 미래를 예측하여 수익률을 극대화 하거나, 수익률에 초점을 맞추어 암호화폐 포트폴리오를 구성하는 연구들과 달리, 투자자들의 성향을 반영하고, 투자에 적합한 암호화폐를 머신러닝 기법 중 하나인 Apriori 알고리즘을 활용하여 추천하되, 추천에 적합한 알트코인들을 비트코인의 유사도와 연관규칙을 중심으로 선별하여, 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 적합한 추천 방식과 해석을 제시한다.
최근 정보량의 급격한 증가로 데이터센터는 점차 대형화되고 있으며, 통합적으로 관리/운영되기 위해서는 전산실내 적절한 온도와 습도의 유지가 필수적이므로, 전산실내 에너지의 사용 효율을 극대화하기 위한 연구가 꾸준히 이루어지고 있다. 이 연구에서는 국내 공공부문의 대형 전산실을 모델로 선정하여 전산실 내 서버의 위치, 용량 그리고 냉각시스템 등을 고려하여 전산실내 열/유동특성을 수치적으로 규명함으로써, 에너지 효율 극대화를 추구하고 전력을 절감하여 저탄소 녹색성장과 그린IT 환경을 구축 하고자 한다. 이를 위하여 실제 측정한 환경 데이터를 바탕으로 전산유체역학(CFD)을 이용하여 3차원 비압축성, 정상상태의 열/유동특성을 예측한다. 또한 기존 및 개선된 전산실에 대한 비교결과를 바탕으로 새로운 열/유동조건을 도출하며, 이를 통하여 전산실 운영에 필요한 에너지 효율향상 방안을 제안하고자 한다. 연구 결과, 전산실 천장의 냉기유입부분과 열기배출부분으로 나뉘어 냉복도와 온복도를 형성하며, 내부 서버와 기타 각종 장비들의 발열 등으로 부분적인 열섬(Thermal island)현상이 나타났다. 이러한 열섬현상을 줄이고, 전산실내 환경을 최적화하기 위하여 찬공기 유입부분의 속도, 배출구의 유량, 그리고 냉/온 복도의 역할 변경 등 여러 가지 가능한 매개변수에 대한 연구가 필수적이다. 또한, 서버에서 발생한 고온의 공기를 배출하는 것이 전산실 내 적절한 온도구현에 효과적이며, 열섬현상을 방지하기 위해서는 이 부분에 차가운 공기의 유입이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
최근 기후변화에 의한 수온상승, 과다한 영양염류의 유입 및 하천환경의 변화로 인한 주요하천 및 호소에 대한 조류발생 빈도 및 범위가 증가하고 있다. 이상조류에는 녹조와 적조가 있다. 녹조현상은 물속의 클로로필(Chl-a) 등의 남조류가 과다 성장하여 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 현상으로, 미량의 냄새물질과 독소를 생성하여 수질악화와 식수안전에 대한 우려가 급증하고 있다. 본 연구는 생활주변 환경의 생태하천과 호소에서 측정된 수질정보를 원격지에서 1:1 실시간모니터링 및 제어하기 위하여 디지털트윈의 3D 가상세계를 구축하고, 사물인터넷(IOT) 센서기반의 수질정보 센서측정기를 개발하며, AI의 머신러닝 기반 수집데이터 분석을 토대로 녹조 등 수질오염의 발생원인과 확산패턴을 예측하여 조류경보와 수질예보를 할 수 있는 스마트 수질환경 서비스 플랫폼 구축을 제안하고자 한다.
대규모의 소성역을 동반하면서 파괴하는 고인성 재료의 탄소성 파괴 반가를 위하여 제안된 바 있는 CPE 모형의 유효성을 입증하고자 소성역의 영향을 보정한 선형 파괴역학과의 이론적 검토와 오오스테나이트계 스테인레스강에 대한 실험적 비교검토를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 예측한 바와 같이 선형 파괴역학의 적용은 소규모 항복조건이 성립하는 경우에만 가능하며 CPE 모형은 대변형을 형성하면서 파괴하는 경우의 파괴모형으로서 유효하다. 더욱 엄밀한 유효성을 입증하기 위하여 다음의 사항이 필요하다고 본다. 1. 크랙의 길이가 짧은 시험편에 대한 실험이 필요하다. 2. 크랙성장 개시점을 정확하게 찾을 수 있는 방법이 필요하다. 3. 파괴 진행영역에 대한 두께의 영향을 고려해 보아야 할 필요성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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