본 연구는 SNS 빅데이터를 활용하여 소비자들이 인지하는 무인계산대에 대한 사용자 경험을 분석하고자 한다. 이 연구를 위하여 네이버(NAVER)와 다음(Daum)에서 블로그, 뉴스, 지식인, 카페, 지식인(팁), 웹 문서를 대상으로 분석하였고 자료 검색을 위한 키워드는 '무인계산대'를 사용하였다. 자료 분석 기간을 2020년 1월1일부터 2021년 12월 31일까지 2년으로 선정하였다. 자료수집 및 분석을 위해서는 텍스톰(TEXTOM)을 통하여 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였고 UCINET 6 프로그램의 NetDraw 기능을 이용해 네트워크 분석과 시각화 분석을 실시하였다. 그 결과 무인계산대는 소비자들의 경험요소 정의에 따라 접근성, 사용성, 지속사용의도, 기타로 군집화하였다. 공급자 측면에서 최저임금 인상과 근로시간 단축에 따른 문제를 해결하기 위해 무인계산대가 무분별하게 확산된다면 사회적 관점에서 더 큰 고용문제가 발생할 것이다. 아울러 무인계산에 익숙하지 않은 노인과 젊은 세대, 어린이, 외국인 등을 위해 쉽고 편리한 무인계산대 보급을 위한 제도화가 필요하다.
'10분 이내의 짧은 동영상 콘텐츠'를 뜻하는 숏폼 콘텐츠(short-form contents)는 그 콘텐츠의 특성상 짧은 러닝타임으로 틈날 때마다 시청할 수 있다는 장점을 기반으로 MZ세대들 사이에서 최근의 트렌드로 급부상하고 있으며 이들은 물리적으로 짧고, 다채로우며, 그 압축된 시간 내에 많은 정보를 순식간에 전달하기 때문에 롱폼 콘텐츠와 내용과 형식에서 모두 상이점을 보인다. 또한 정보전달성 영상이나, 먹방, 웹예능, 댄스 챌린지 등 오락성을 띤 영상들이 주로 제작되고 유통되기 때문에 이전처럼 영상전문가의 창작물로서의 전문성을 띠지 않아도 되며 스마트폰과 같은 보급형 장비를 이용하여 제작에 직접 참여함으로써 소비자가 곧 생산자가 되는 경우가 많다. 이러한 이유들로 인해 숏폼 콘텐츠는 롱폼 콘텐츠(long-form contents)와 같은 일반적인 기존의 영상 형태가 아닌 새로운 영상 스타일을 만들어내고 있으며 본 연구는 그중 편집 스타일의 변화에 집중하여 연구한다. 본 연구는 롱폼 콘텐츠에 대비하여 달라진 숏폼 콘텐츠의 편집 스타일을 '시각적' 측면에 따라 분석하여 다음 다섯 가지의 특징적 변화를 정리하였다. 프레임의 사용, 밈의 활용, 화면분할, 블루 스크린 그리고 자막의 활용이 그것인데 각각의 특징을 정리함으로써, 최근 트렌드로 떠오르고 있는 숏폼 콘텐츠의 편집 스타일에 대해 파악하고, 그 변화에 대해 알아보았다.
오늘날 공공도서관은 다양한 프로그램을 통해 이용자의 요구를 파악하고 대응하기 위한 능력과 서비스를 강화하면서 우리사회에 깊이 기여하고 있다. 그러나 공공도서관 프로그램의 연구 현황이나 시간의 흐름에 따른 변화를 분석한 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구 동향을 체계적으로 파악하기 위한 목적으로, 키워드 프로파일링에 기초한 지적구조 분석을 수행하였다. 구체적으로 LISTA 데이터베이스에서 검색한 학술지 논문의 통제키워드(주제어)에 기초하여 주제어 분석, 네트워크 분석 및 군집 분석, 시기별/연도별 분석을 수행하였다. 그 결과로 첫째, 전역·인기·지역주제에 모두 해당하는 9개 주제들이 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구를 주도하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 국외 공공도서관 프로그램 분야의 5개 연구 영역(문화 프로그램, 아웃리치 프로그램, 활동 프로그램, 공공서비스, 지역사회)을 시각화하여 명확하게 식별할 수 있었다. 셋째, 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구는 1990년대 후반에 본격적으로 시작되어 2000년대 중반부터 2010년대 초반까지 활성화되었고, 그 이후 최근까지는 다소 정체된 상황에 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 최근 공공도서관의 주요 업무로 부상한 프로그램에 대한 연구 동향을 구체적으로 규명한 결과로서, 향후 공공도서관 프로그램의 발전 방향을 모색할 수 있는 기초적인 데이터 및 사전 지식으로 활용될 수 있을 것이다.
테라노바 만 폴리냐(Terra Nova Bay polynya, TNBP)는 강한 활강풍에 의해 형성되는 동남극의 대표적인 연안 폴리냐이다. TNBP는 동남극의 주요 해빙 생산지 중 하나이며 지역적 해류 순환과 주변 해양 생태계에 큰 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 면적의 변화와 발달 특성을 분석하는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 2007년 4월부터 2022년 4월까지 획득된 인공위성 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 및 광학영상으로부터 연안 폴리냐의 대표적 특징인 Langmuir circulation에 의한 줄무늬와 폴리냐와 주변 해빙 사이의 경계를 탐지하여 TNBP의 영역을 정의하고 면적과 발달 특성을 분석하였다. TNBP는 강한 활강풍이 부는 남극의 겨울철(4-7월)에 빈번하지만 작은 면적으로 발생하는 반면, 해빙의 두께가 상대적으로 얇은 3월과 11월에는 큰 면적으로 발달하는 것이 확인되었다. 위성 관측 시각 이전의 12시간 평균 풍속은 TNBP 면적과 0.577의 상관계수를 보였으며, 이는 바람이 TNBP의 형성에 상당한 영향을 미치며 발달 과정에는 바람 이외의 다른 환경 요인들도 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. TNBP의 발달 방향은 풍향에 지배적인 영향을 받으며, 국지적인 해류 순환이 일부 영향을 주는 것으로 파악되었다. 이 연구의 결과는 TNBP 발달 특성의 명확한 규명을 위해 바람 외에도 해빙, 해양, 대기 관련 환경 요인들의 영향도가 복합적으로 분석되어야 함을 제시한다.
본 연구는 국제규범과 개발협력의 영역에서 논의됐던 도시와 젠더주류화 전략의 개념 및 정책적인 요소를 멕시코의 시각에서 고찰하고 멕시코의 법과 제도 및 멕시코시티의 주요 프로그램을 통해 젠더주류화 전략이 어떻게 통합, 실현되고 있는가를 분석하였다. 본 연구는 문헌 연구를 통해 기존 선행연구에서 다루었던 이론적인 논의를 발전시켰으며 현지 전문가, 정책 및 프로그램의 실무 담당자를 직접적으로 면담했으며 이러한 내용을 연구에 반영하여 현실적인 차원에서 정책적인 함의를 모색했다는 의미가 있다. 멕시코는 연방정부의 국가개발계획과 분야별 정책 및 프로그램에 젠더주류화 전략을 적용하고 있으며 이에 따른 예산의 배정과 평가체계의 구축을 통해 정책의 실효성을 확보하고 있다. 멕시코시티 정부 차원에서 여성과 남성의 실질적인 평등을 위한 법이 구축되어 있으며 노동법의 개혁, 정부프로그램과 도시개발프로그램에 젠더주류화 전략이 적용되고 있다. 또한 성별분리통계, 젠더현황 분석, 젠더훈련, 성인지 예산 등을 담당하는 국가여성연구소(INMUJERES), 멕시코 국립통계지리청(INEGI), 연방공공행정(APF), 재무와 공공차관부(SHCP), 멕시코시티 여성부 등 관련된 부서가 역할하고 있다. 이러한 측면에서 멕시코는 '젠더의 제도화과정' 이루어진 것으로 평가받고 있다. 이처럼 법, 제도의 틀 내에서 멕시코시티에서 추진되는 프로그램들은 도시라는 공간에서 시민으로서 여성의 권리를 실현하고 이들의 기본적인 필요를 충족하는 것을 목표로 하며 도시에 대한 권리의 실현을 위해 시민으로서 참여의 확대를 강조하고 있다. 특히, 멕시코시티 정부는 여성의 취약성을 경제, 공간과 시간의 영역에서 발생하고 있는 불평등으로 고려하면서 여성의 경제적인 자주권 강화에 초점을 두는 정책과 프로그램을 확대하고 있다.
보행자의 보행권 확보를 위해 기존 보행자 교통사고의 원인, 진단, 감소 방안을 모색하는데 있어 기존 조사방식, 분석방법, 진단 등의 한계성을 극복하기 위한 대체방안으로 중고스마트폰을 활용한 모바일 CCTV 활용방안을 제시하였다. 중고스마트폰을 업사이클링하여 모바일CCTV를 제작하였고 보행사망사고가 다수 발생하는 지역에 설치하여 24시간 이상의 영상데이터를 확보하였다. 영상시각화 기술과 클라우딩 리포팅(Crowding Reporting) 기술을 적용하여 분석하였으며, 인공지능 학습기반의 모델링과 GIS 기반의 진단지도를 통해 더욱 정밀하고 정확한 결과를 도출하였다. 그 결과 보행안전 위험요인과 횟수를 분석할 수 있었으며, 기존 방식으로는 알 수 없었던 요인까지 도출할 수 있었다. 또한 중고스마트폰 업사이클링 모바일 CCTV가 보행위험요인을 찾는데 객관적 도구가 될 것인지 검증하기 위해 데이터를 1년으로 환산하여 교통사고 위험지수를 도출하였다. 연구를 통해 새롭게 적용된 중고스마트폰의 업사이클링 모바일 CCTV는 보행자의 보행위험요인을 찾는데 새로운 도구로 활용이 가능하며, 이를 발전시켜 보행자외 교통약자의 안전을 지키는 서비스로 활용이 가능할 것이다.
사람의 인지기능 중 주의력은 감각기관을 통해 방대한 자극 중 필요한 자극에만 의식을 집중하는 과정이다. 주의력은 실내 온도 등 노출 환경에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 스포츠 분야에서는 냉각 팩 등을 사용한 직접 전도 방식의 냉각이 광범위하게 사용되어 효과를 보고 있으나 전도에 의한 냉각이 주의력과 같은 인지 활동에 미치는 영향에 대해서는 알려진 바가 없다. 본 연구에서는 경추부 후면 부위에 특수 제작된 냉각 패드를 적용할 때 주의력에 미치는 영향을 살펴보기 위해 수행되었다. 40명의 피검사자를 네 집단으로 나누고 독서 및 산책 중 냉각 패드의 적용에 따라 주의력이 차이를 보이는지 살펴보았다. 주의력은 FAIR 주의력 검사를 통해 평가되었으며, 선택적 주의력을 의미하는 능력지수, 주의력의 정확도를 나타내는 통제지수, 균일한 주의력의 유지 기간을 나타내는 지속성지수에 대한 분산분석과 사후분석을 실시하였다. 결과적으로, 독서 및 학습 등 시각적 주의력이 지속적으로 요구되는 경우 냉각 패드의 적용을 통한 전도 냉각이 선택적 주의력을 확대시키고 균일한 주의력을 유지하는데 도움이 된다. 또한, 선택적 주의력의 향상과 균일한 주의력의 유지를 위해 가벼운 신체 활동이 도움이 된다. 다만 이 경우 전체 독서 시간의 감소를 전제로 하여야 한다.
본 연구는 국내 소셜미디어를 기반으로 코로나 확산 시기에 따른 코로나19 관심사 변화를 텍스트 기반으로 살펴 보았다. 연구자료는 2020년 1월 20일부터 8월 15일까지 네이버와 다음의 블로그와 카페에 올라온 글이다. 코로나 확산시기는 총 3단계로 분류하였다. 중국에서 발견된 코로나19가 한국에 확산되기 시작한 1월 20일부터 2월 17일을 '전조기', 대구를 중심으로 본격적 확산을 진행된 2월 18일부터 4월 20일을 '심각기', 그리고 일 확진자 수가 안정화되는 4월 21일부터 8월 15일을 '안정기'로 명명하였다. 코로나19와 연관된 상위 50개 단어를 추출하여 TF-IDF를 이용하여 군집 분석 하였다. 분석결과 전조기는 코로나 '상황'에 관련된 텍스트가 많았고, 심각기에는 '국가'와 '감염경로'에 관련된 텍스트가 많았다. 안정기에는 '치료'가 주로 언급되었다. 시기와 무관하게 공통적으로 언급이 많이 된 단어는 '감염', '마스크', '사람', '발생', '확진', '정보'이다. 시기별 감정의 변화를 살펴보면 시간이 지남에 따라 긍정의 비율이 높아지고 있다. 카페와 블로그는 글쓴이의 생각과 주관이 담긴 글을 인터넷을 통해 공유하므로 코로나19로 인한 비대면 시대의 주요 정보공유 공간이다. 그러나 정보전달의 선택성과 임의성이 존재하므로 소셜미디어에서 생산되는 정보를 비판적으로 바라보는 시각이 필요하다.
본 연구는 4주간 테이핑을 병행한 스위스 볼 운동이 임신성 요통환자의 통증과 기능장애 및 삶의 질에 미치는 효과를 규명하기 위하여 실시되었다. 단일 맹검 및 사전 무작위 임상시험으로 진행되었으며, 16명의 임신성 요통 환자는 무작위로 테이핑과 스위스 볼 운동군(n=8)과 테이핑과 신장 운동군(n=8)으로 배정되었다. 모든 대상자는 허리에 테이핑을 적용하였다. 추가적으로 테이핑과 스위스 볼 운동군은 스위스 볼 운동을 하루 30분, 주 5회, 4주간 시행하였고 테이핑과 신장 운동군은 같은 시간동안 스트레칭 운동을 적용하였다. 통증은 시각사상척도(VAS)를 사용하여 측정하였고, 기능장애는 Roland Morris Disability Questionnaire (RMDQ), 삶의 질은 Short-Form 36 items (SF-36)을 사용하였다. 훈련 후 테이핑과 스위스 볼 운동군이 테이핑과 신장 운동군에 비해 통증과 기능장애, 삶의 질이 유의하게 개선되었다(p<.05). 본 연구는 테이핑을 병행한 스위스 볼운동이 임산부의 요통과 기능장애 및 삶의 질을 효과적으로 향상시킴을 증명하였다.
인공지능 기반 보안관제 시스템은 운영환경에서 발생할 수 있는 학습 데이터 오류, 신규 공격 이벤트 발생으로 인한 오탐 증가 등 문제를 해결하기 위해 피드백 기능이 연구되고 있다. 그러나 한정된 관제 인력의 피드백 수행 방식은 모델 개선에 오랜 시간이 걸리고 숙련되지 않은 관제 인력의 피드백은 오히려 모델 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 관제 인력 한계 극복, 신규 오탐 개선, 빠른 모델 성능 향상을 위한 능동형 보안관제 모델 개선 프로세스를 제안하였다. 운영 중 예측된 유사 이벤트를 군집화 하고, 피드백이 우선적으로 필요한 군집을 계산하여 운영자에게 대표 이벤트 설명이 가능한 인공지능(eXplainable AI) 기반 시각화도 함께 제시하였다. 수신된 대표 피드백은 동일 군집과 다른 데이터를 계산하여 제외하고 피드백 전파 학습 데이터를 생성한다. 준비된 학습 데이터는 초기 모델과 함께 점진적 학습을 통해 모델을 생성함으로써 성능을 향상시키는 프로세스이다. 제안 프로세스의 실효성 검증을 위해 웹 어플리케이션 방화벽 데이터셋 PKDD2007과 CSIC2012를 선택하여 3개의 시나리오를 통해 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 프로세스는 피드백을 주지 않았거나 소수 운영자 피드백을 적용한 모델 성능에 비해 모든 지표에서 약 30% 이상의 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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