최근 AR 기반 스토리텔링을 위한 체험학습 콘텐츠가 많이 개발되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 3D프린터를 활용하여 체험학습의 흥미와 재미를 더할 수 있는 스토리기반의 성장형 콘텐츠를 개발하고자 한다. 3D프린터를 활용하여 출력한 캐릭터는 개인 기념품으로 소장함으로써 그 가치를 상승시킬 수 있고, 성장형 콘텐츠를 통해 지역문화와 역사 그리고 관광 생태 체험을 함으로써 이해와 재미를 증진시킬 수 있어 교육 효과를 향상시킬 수 있다. 본 연구의 목적은 체험학습 할 지역의 문화와 생태에 대해 오브젝트 스마트 디바이스에서 가상으로 생성시켜 성장과정을 거친 후 3D 프린터를 활용하여 결과물을 개인 기념품으로 출력함으로써 교육 효과를 높일 수 있는 체험 학습용 콘텐츠 애플리케이션을 개발하는 것이다. 개발된 체험 학습용 콘텐츠 어플리케이션은 학생 및 관광객을 대상으로 관광 정보 제공 및 학습용 콘텐츠로 활용 할 수 있으며, 3D프린팅 기술을 통해 다양한 콘텐츠 개발을 하기 위한 새로운 원동력이 될 수 있다.
최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.
최근 옵테인 등 고속 스토리지의 출현으로 하드디스크에 적합하게 설계된 메모리 시스템 설정에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문에서는 고속 스토리지의 탑재에 따라 페이지 크기가 메모리 시스템의 성능에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고, 가상화 환경에서 워크로드 상황에 맞게 페이지 크기를 설정할 수 있는 모델을 설계하였다. 전통적인 시스템의 경우 워크로드 별로 페이지 크기를 설정하는 것이 쉬운 일이 아니지만 최근 클라우드 환경의 활성화로 개별 워크로드 수행을 위해 별도의 가상머신이 생성되므로 가상머신이 시작될 때 해당 가상머신의 페이지 크기를 결정할 수 있어 제안한 모델의 효용이 높을 것으로 기대된다. 다양한 가상머신 시나리오에 대한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 모델이 워크로드 상황에 맞게 페이지 크기를 설정하여 메모리 접근 시간을 크게 개선함을 보인다.
내러티브는 인간의 인지와 사회 문화의 기본이며 개인과 사회가 의미를 구성하고 경험을 공유하며 문화적, 도덕적 가치를 전달하는 주요 수단으로 사용된다. 인간의 사고와 행동을 모방하려는 인공지능 분야에서는 오랫동안 스토리 생성과 스토리 이해에 관해서 연구해 왔으며, 오늘날 대규모 언어 모델은 발전된 자연어 처리 기술을 바탕으로 괄목할 만한 서사적 능력을 보여주고 있다. 이런 상황은 다양한 변화와 새로운 문제를 제기하지만 이에 대한 포괄적인 논의를 찾아보기는 어렵다. 본 논문은 인간과 AI의 서사 지능의 교차점과 상호작용을 살펴봄으로써 현재의 상태와 미래의 변화에 대한 전체적인 조망을 제공하는 것을 목표로 한다. 먼저 호모 나랜스라는 용어로 대변되는 인간과 내러티브의 본질적 관계에 관한 다학제적 연구를 살펴보고, 인공지능 분야에서 내러티브에 관한 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 역사적으로 살펴본다. 그리고 오늘날 대규모 언어 모델이 보여주는 서사 지능의 가능성과 한계를 살펴보고, 서사 지능을 갖춘 AI가 갖는 함의를 파악하기 위한 세 가지 철학적 과제를 제시한다.
본 논문은 클라이언트에서 서버로 파일을 전송할 때, 클라이언트가 보내고자 하는 파일이 서버에 동일한 파일로 있다면 업로드를 받지 않고, 서버의 파일을 재사용함으로써 트래픽을 감소시킬 수 있을뿐더러, 스토리지 용량 또한 절약할 수 있는 시스템 설계이다. 본 논문에서 제안하는 해쉬(Hash) 함수 SA를 사용하여 파일에 해쉬 코드를 생성함으로써 다른 해쉬 함수 보다 키 값의 길이가 길어지고 빠른 속도로 해쉬 값을 얻을 수가 있다. SA Hash Algorithm을 통해 얻어진 해쉬 값을 서버로 전송하여 서버에 동일한 파일이 있다면 클라이언트에서 파일을 전송 받지 않고, 서버 내부의 파일을 사용하는 것으로 자원 절감 효과를 낼 수 있다. 서버에서의 파일 관리도 기존의 날짜, 아이디 등 구별 방식이 아닌 SA Hash Algorithm으로 생성된 해쉬 값으로 파일을 관리 할 수 있음으로 파일 관리의 편의성뿐만이 아니라 빠른 속도로 파일을 접근할 수 있다.
네트워크 및 컴퓨팅 기술의 발달로 데이터를 위탁 저장하고 이를 언제어디서든 다양한 단말로 처리할 수 있는 클라우드 스토리지 서비스가 활성화되고 있다. 하지만, 위탁 저장된 민감한 정보가 암호화 없이 저장된다면 서버에 저장된 데이터를 데이터 소유주의 동의 없이 공격자 및 비윤리적인 서버관리자가 열람할 수 있어 저장된 데이터의 암호화 및 이를 검색하는 검색 가능한 암호시스템(Searchable Encryption System)이 등장하게 되었다. 기존의 검색가능 암호 시스템은 같은 키워드를 검색하기 위해 생성된 트랩도어가 동일한 형태를 가지게 되어 공격자가 검색 쿼리를 통해 사용자가 어떤 데이터를 저장하고 검색하는지 학습이 가능하다. 본 논문은 사용자가 같은 키워드를 검색하더라도 매번 다른 트랩도어가 생성되도록 하여 비윤리적인 서버관리자가 검색 쿼리를 통해 검색 내용 및 데이터를 유추할 수 없도록 하는 일회용 트랩도어를 이용한 검색가능 암호 시스템을 제안한다.
데이터의 양은 기술의 발전으로 발생하는 크게 증가하였고 다양한 빅데이터 처리 플랫폼이 등장하고 있다. 이 중 가장 널리 사용되고 있는 품랫폼이 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 Hadoop이며, Hadoop은 IoT 분야에도 사용된다. 그러나 기존에 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경은 Hadoop의 코어 프로젝트인 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 Import된 데이터의 Update나 Delete가 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture를 설계한다. 제안하는 Architecture는 IoT 센서 데이터를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류해 각 성격에 맞는 스토리지에 저장하고 Batch를 동해 생성된 Batch-View와 Apache Kudu와 Impala를 통해 생성된 Real-time View를 활용해 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경의 문제를 해결하고 사용자가 분석된 데이터에 접근하는 시간을 단축한다.
클라우드 서비스 이용자의 증가로 클라우드 스토리지상에 개인이 생성한 중요한 파일이 다수 존재한다. 즉, 클라우드 사용 흔적은 주요 증거가 될 수 있기에 조사할 필요성이 있다. 클라우드 서비스를 조사하는 방법에는 스토리지 서버 공급자(CSP:Cloud Service Provider)를 이용하여 조사하는 방법과 클라이언트를 조사하는 방법이 있다. 이 중 본 논문에서는 클라이언트 컴퓨터를 조사할 수 있는 도구(Cloud Artifact)를 개발하였다. Cloud Artifact는 Google Drive, Dropbox, Evernote, N드라이브, Daum 클라우드, Ucloud, LG Cloud, T 클라우드, iCloud 9가지 클라우드 서비스 아티팩트를 수집 및 분석한다.
SNS미디어가 디지털 기술의 혜택으로 물리적인 접근성의 편리와 콘텐츠가 갖는 오락성·상호작용성 등의 새로운 미디어의 특장점으로 미디어 점유율을 높이며, 이용자들의 생활의 일부로 자리잡아가고 있다. 미디어 콘텐츠 소비자들이 기존 전통 미디어에서 SNS로 대거 이동함에 따라 마케팅 커뮤니케이션 활동도 페이스북 등 앞서가는 SNS 플랫폼에 발빠르게 적응해 가는 중이다. 본 연구는 미디어 콘텐츠의 생성과 소비 시스템이 서로 비교적 유사한 페이스북, 인스타그램, 카카오스토리, 트위터를 중심으로, 사용자들이 각각의 SNS에서 네 가지 광고속성을 어떻게 인식하는지를 비교하고, 이 속성들이 구전의도에 미치는 영향력을 확인하였다. 또 이를 통한 효과적인 SNS 운용에 대해 논의하였다.
웹을 저작 공간으로 사용한 Wiki Wiki Web[4]은 텍스트 자원을 사용한 복잡하고 다양한 이야기의 표현이 가능하며 실시간은 아니지만 시분할 방식의 이야기 공동 저작과 감상을 지원한다. 하지만 이러한 도구를 사용하여 그림일기와 같은 그림과 텍스트 내공이 복합된 이야기를 저작하는 경우, 저작자는 텍스트 자원을 사용하여 이야기를 구성해야 하기 때문에 그림이 표현되어야 하는 부분을 표현할 수 없으며 공동저작을 손쉽게 하는 자동화 도구를 제공하지 않기 때문에 저작도구의 사용에 대한 불편함을 느끼게 된다. 이처럼 그림일기나 동화 등의 다양한 형태의 이야기를 표현하기 위해서 사용자가 멀티미디어 자원들을 사용하도록 하고 손쉬운 이야기를 구성하도록 하는 디지털 스토리텔링 저작도구가 요구된다. 본 논문에서는 저작자가 온라인상에서 직접 그린 스케치 영상을 사용하여 이야기의 배경과 캐릭터를 만들고 그것을 이야기 저작 소재로 사용하도록 하는 배경 및 액터 생성도구를 제공하고 다양한 형태의 이야기를 저작자가 손쉽게 표현하도록 하는 이야기 구성의 자동화 도구를 제공하면서 여러 사용자들이 실시간으로 이야기 저작과 감상에 공동으로 참여하도록 하여 저작된 결과를 애니메이션으로 감상할 수 있도록 하는 디지털 스토리텔링 도구를 설계하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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