기술의 배후에는 디자인이 존재한다. 디자인은 일상 생활의 필요성과 시장 구조와 얽혀 기술을 다루면서도 그 의미에 대해서는 둔감해질 수 있다. 다른 소셜 미디어 플랫폼들과 달리 인스타그램은 이미지 기반의 콘텐츠로 이루어진다. 이에 본 연구의 목적은 중독성 있는 인스타그램 디자인 기능의 검토하고 나아가 디자이너가 지녀야 할 윤리적 책임에 대해 논의한다. 선행 연구된 국내외 주요 문헌의 고찰을 통해 먼저 인스타그램 디자인을 이해하기 위한 이론적 틀을 수립한다. 인스타그램의 역사 및 구조와 기능을 파악하고 이와 관련지어 소셜 미디어 중독을 조장하는 인스타그램 디자인 특성을 확인한다. 이러한 과정을 통해 본 연구는 디자인을 '더 나은 삶을 위한 문제해결의 방법론'으로 정의할 때, 디자인에 있어서 오늘날 디자이너의 역할은 어떠한 문제를 중심으로 어떠한 해결방법을 제시해야 하는지에 대한 성찰을 시도한다. 본 연구에서는 디자인적 쟁점을 통해 인스타그램이 사용자의 중독을 조장하는 메커니즘을 소개하였다. (1) 당겨서 새로고침(Pull-to-Refresh) (2) 푸시 알람에서의 빨간색 색채 (3) 인스타그램 스토리의 프로필 사진 테두리 표현이 그것이다. 이러한 디자인은 사용자의 사회적 욕구와 포모(FOMO, fear of missing out)심리를 자극해, 강박적인 인스타그램 사용 습관의 구조를 형성한다. 인스타그램은 기술의 발전과 함께 디자인과 디자이너의 윤리적 역할을 재고하게끔 하는 사례다. 디지털이 미치는 영향력이 강력한 오늘날의 세계에서 디자이너는 디자인의 목적, 즉 우리 사회와 삶 자체를 포함하여 만드는 것의 본질적인 가치에 대한 재정립이 촉구된다.
본 연구에서는 Z세대의 라이프 스타일과 SNS 현황을 기반으로 한 영상 광고를 제작하는 데에는 중요한 측면을 연구하였다. SNS의 특성상 Z세대는 참여와 상호작용에 높은 가치를 둔다. 그래서 SNS 광고는 시청자들과의 활발한 상호작용을 유도하고 피드백을 수용하는 방식으로 제작되어야 한다. 본론 부분의 내용으로는 다음과 같이 정리된다. Z세대의 다양한 콘텐츠 형식을 선호하며, 이를 통해 정보를 소비한다. 광고는 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형식으로 제작되어야 하며, 여러 플랫폼에 적합한 유연성을 가지고 있어야 한다. 플랫폼의 특화로 각 SNS 플랫폼은 고유한 특성이 있어, 본연구에서는 광고 해당 플랫폼의 특성을 분석하고 최적화된 플랫폼에 맞는 콘텐츠 전략을 구사해야 할 것을 제안하고 있다. 가치 제안 강조로 제품이나 브랜드가 어떤 가치를 제공하는지에 집중하도록 광고컨셉 설정을 제안한다. 영상 광고에서는 제품이나 서비스의 유익성과 고유 가치를 명확하게 강조하는 것이 중요하며, 결론에서는 제작 방향에 대한 것으로, 미적 디자인과 시각적 효과의 매력적이고 독특한 디자인의 방식으로서 스토리텔링의 현대적이고 트렌디한 디자인을 채택하여 주목성을 높인 사례를 중심으로 제안하였다. 본 논문의 연구 가치는 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 Z세대의 라이프스타일과 SNS 사용 특성에 부합하는 영상 광고의 기획과 디자인에 맞는 새로운 SNS 마케팅 전략을 구축할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 영미권 국립보존기록관 인스타그램의 기록정보콘텐츠 사례를 분석하여 국내 기록물관리기관에서의 기록정보콘텐츠 개발을 위한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 연구 대상 인스타그램의 개설일, 콘텐츠 수, 팔로워 및 팔로잉 수 등 기본현황을 조사하였으며, 팔로워와 해시태그, 이용자 호응도가 높은 콘텐츠의 내용과 상호작용 유형 등을 분석하였다. 연구 결과, 인스타그램을 활용한 기록정보서비스의 확산을 위해서는 모바일 기반 SNS라는 인스타그램의 특성에 맞게 모바일 화면을 통해 직관적으로 확인할 수 있는 이미지와 숏폼 콘텐츠를 제작해야 하고, 주 이용자층의 관심을 끌고 다른 이용자와 공유하며 관계를 형성할 만한 정보적 소통 목적의 콘텐츠를 개발해야 한다. 또한 웹사이트, 유튜브, 블로그 등 기관이 보유한 기존 온라인 자원과의 연계를 강화하고 해시태그의 활용, 유관기관 계정에 대한 팔로잉, 팔로워와 콘텐츠 댓글에 대한 피드백 등 커뮤니케이션을 활성화하여 기관 인스타그램 계정의 노출 및 검색 가능성을 높여야 한다. 본 연구는 인스타그램을 대상으로 기록정보콘텐츠 사례를 연구하고 적용 사항을 제안하였다는 의의가 있으며, 기록 문화 확산을 위한 기록정보콘텐츠의 기획에 도움이 되는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 특허 출원 문서를 기초로 하여 생성형 AI 기술의 동향을 분석한다. 이를 위해 2003년부터 2023년까지 한국, 미국, 유럽에서 출원된 생성형 AI 관련 특허 5,433건을 선별하고, 국가별, 기술 분야별, 연도별, 출원인별 데이터를 분석하고 시각적으로 제시함으로써 시사점을 찾고 기술 흐름을 확인하고자 한다. 분석 결과, 이미지 분야의 특허가 36.9%로 가장 많고 지속적으로 출원 건수가 상승하고 있지만, 문장/문서나 음악/음성 분야는 2019년 이후로 출원이 감소하거나 유지되고 있다. 가장 많은 특허를 출원한 기업은 한국 기업이지만 상위 5개 출원인 중 4개가 미국 기업이며 모든 기업이 미국에 가장 많은 특허를 출원하고 있어 생성형 AI는 미국 시장을 중심으로 성장하고 경쟁하고 있음을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 향후 생성형 AI 연구 개발과 지식 재산 확보 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계 소셜 미디어 사용자가 증가하면서 다양한 범죄의 수단으로 소셜 미디어가 악용되는 사례가 증가하고 있다. 특히, 소셜 미디어를 통한 마약 유통은 마약 판매자와 소비자의 높은 접근성으로 인해 청소년들의 마약 호기심을 자극하고, 구매를 용이하게 한다는 점에서 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 다양한 소셜 미디어 중, 국내 19세에서 24세 청소년이 가장 많이 사용하는 인스타그램을 대상으로 프로필 사진, 소개글, 게시물 사진과 게시글을 수집하고, 각 정보의 유사도 분석을 통해 수집한 다수의 계정을 활용하여 마약을 유통하는 마약사범 추적 기술을 개발한다. 4개 수집 정보 중, 이미지 형태의 프로필 사진 및 게시물 사진은 SSIM(Structural Similarity Index Measure) 기반으로 유사도를 분석하고, 텍스트 형태의 소개글 및 게시글은 자카드 유사도 및 코사인 유사도 기법을 사용하여 유사도를 분석한다. 이와 같은 유사도 분석을 통해, 각 수집 정보별 계정 간의 유사도를 측정할 수 있으며 유의수준 이상의 유사성을 갖는 계정들에 대해 동일 마약 유통 계정으로 판단할 수 있다. 또한, 수집한 4개 정보에 대해 로지스틱 회귀분석을 수행하여 게시물 사진을 제외한 프로필 사진, 소개글, 게시글이 동일 마약 판매 계정을 추적하는 데에 유효한 정보임을 확인하였다.
해양폐기물 중 하나인 패각의 발생량은 매년 증가하고 있으나, 대부분이 해안 근처에 야적되거나 방치되어 환경적·사회적으로 문제가 되고 있다. 천연 골재 부존량 감소에 따른 골재 대체재로서 패각이 사용된다면 재료 수송에 따른 물류비용을 효과적으로 감축시킬 수 있어 자원 재활용을 활성화할 수 있다. 본 연구에서는 3D 콘크리트 프린팅 기술을 활용한 해양 구조물의 건설 재료로서 패각 잔골재의 사용 가능성을 분석하였다. 패각을 활용한 3D 프린팅 콘크리트는 패각 잔골재와 시멘트 풀 계면 등의 공극 요인으로 일반 콘크리트 대비 낮은 강도를 가지기 때문에 역학적 성능 평가를 위한 미세구조 특성 분석이 요구된다. 유동성, 출력성 및 적층성을 고려하여 3D 프린팅 콘크리트의 배합을 선정하였으며, 패각 잔골재를 활용한 3D 프린팅 콘크리트 시편의 물성과 미세구조를 분석하였다. 시편의 물성을 평가하기 위해 3D 프린터로 압축강도와 부착강도 시편을 제작하였고 강도 시험을 진행하였다. 미세구조를 분석하기 위해 고해상도 이미지를 얻을 수 있는 SEM 촬영을 수행하였으며, 히스토그램 기반 상 분리 방법을 적용하여 공극을 분리하였다. 패각 잔골재 종류에 따른 공극률을 확인하고 확률함수를 활용하여 공극 분포 특성을 정량화하였으며, 패각 잔골재의 종류에 따른 시편의 역학적 물성과 미세구조 특성 간의 상관관계를 확인하였다.
온라인 C2C 중고거래에 대한 수요가 증가하고 있으나 물품을 보내지 않거나 명시한 것과 다른 물건을 보내는 방식으로 부당한 금전적 이득을 챙기려는 사기 행위자들의 수도 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 사기를 미연에 방지하기 위한 머신 러닝 방법을 이용한 사기 탐지 모델을 구축하였다. 이를 위해 대표적 C2C 중고거래 플랫폼인 중고나라에서 145,536건의 거래 게시글을 수집하였다. 이후 이들 게시글에서 토픽 모델링 기법을 이용하여 상품 설명 내용의 주제를 추출하였으며, 상품 설명의 언어적 특성, 준언어적 특성, 상품의 특성, 게시글의 포스팅 특성, 구매자 특성, 거래 특성들을 추출하였다. 이를 XGBoost 방법에 기반한 머신 러닝 모델을 구축하여 사기 게시글을 탐지하였다. 분석 결과, 사기 게시글은 글 자체의 길이가 대체로 짧고, 제공하는 정보가 적고 상대적으로 구체적이지 않은 것으로 나타났으며 명사를 상대적으로 적게 쓰고 이미지도 사용하지 않거나 적게 사용하는 글이 대부분인 것으로 나타났다. 또한 상대적으로 숫자와 공백의 비율이 높게 나타났으며 정상 게시글의 경우 명사의 경우 상품의 정보, 동사의 경우 전달, 형용사의 경우는 행위와 관련된 단어들이 사용되었으나 사기 게시글은 뚜렷한 주제를 가지지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 전화번호나 계좌번호를 사용한 기존의 방법과 달리 다양한 게시글의 특성으로 사기 여부를 탐지하는 모델을 구축했다는 점에서 학술적, 실무적 시사점을 가지고 있다.
전자패키지 내부의 부식이 시스템 성능 및 신뢰성에 큰 영향을 미치고 있어, 시스템 건전성 관리를 위해 부식에 대한 비파괴적 진단 기법의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 복소 임피던스의 크기와 위상을 통합적으로 시각화하는 도구인 스미스 차트를 활용하여, 구리 인터커넥트의 부식을 비파괴적으로 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 구리 전송선을 모사한 시편을 제작하고, MIL-STD-810G 기준 온습도 사이클에 노출시켜 시편에 부식을 인가하였다. R 채널 기반 색변화로 시편의 부식도를 정량적으로 평가하고 레이블링 하였다. 부식의 성장에 따라 시편의 S-파라미터와 스미스 차트를 측정한 결과, 5 단계의 부식도에 따라 유의미한 패턴의 변화가 관찰되어, 스미스 차트가 부식도 평가에 효과적인 도구임을 확인하였다. 더 나아가 데이터 증강을 통해 다양한 부식도를 갖는 4,444개의 스미스 차트를 확보하여, 스미스 차트를 입력 받아 구리 인터커넥트의 부식 단계를 출력하는 인공지능 모델을 학습시켰다. 이미지 분류에 특화된 CNN 및 Transfomrer 모델을 적용한 결과, ConvNeXt 모델이 정확도 89.4%로 가장 높은 부식 진단 성능을 보였다. 스미스 차트를 이용하여 전자패키지 내부 부식을 진단할 경우, 전자신호를 이용하는 비파괴적 평가를 수행할 수 있다. 또한. 신호 크기와 위상 정보를 통합적으로 시각화 하여 직관적이며 노이즈에 강건한 진단이 가능할 것으로 기대한다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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