최근 소셜미디어로 접하는 정보 증가로 알고리즘 기반 추천 형식은 사용자 정보에 기반하여 선별적으로 정보를 제공하는데, 이러한 알고리즘은 자주 에코챔버(Echo Chamber)에 의한 필터버블(FilterBuble) 효과를 일으킨다. 에코챔버는 밀폐된 시스템 안에서만 이루어지는 의사소통으로 인해 신념이 증폭되거나 강화되는 현상을 의미하고 필터버블은 정보 제공자가 이용자의 관심사에 맞춰 맞춤형 정보를 제공하여 이용자는 필터링된 정보만 접하게 되는 현상을 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 에코챔버에 의한 필터버블 현상을 개선하는 방안으로 정보를 효율적으로 선별하는 방법을 제시하는 것이다. 연구 진행 방법은 유튜브, 페이스북, 그리고 아마존에서 사용되는 추천 알고리즘을 분석하였다. 본 연구에서는 추천 알고리즘으로 생기는 문제점에 대해서 소셜미디어 사용자의 비판적 사고능력 훈련이나 자기보존법칙에 따른 객관적 윤리 기준 강화 등의 인문학적 해결 방안과 모델 기반 협력 필터링이나 교차적 추천 방식의 기술적 해결 방안을 제시하였다. 결과적으로 추천 알고리즘은 지속적 기술 보완과 새로운 기법 개발을 위한 노력이 이루어져야 하며, 소셜미디어를 대하는 사용자는 비판적 사고 훈련과 정치적 의사소통 교육을 통해 인지부조화를 이겨내고 확증편향에 빠지지 않도록 하는 인문학적 노력이 병행되어야 한다.
본 연구는 최근에 이슈가 되고 있는 필터버블 문제와 프라이버시 침해 문제가 이용자맞춤형서비스를 제공하는 도서관과 무관하지 않다는 인식에서 수행되었다. 본 연구에서는 최첨단기술을 활용하는 위치기반서비스, 상황인식서비스, 책추천서비스, RFID기반서비스, 클라우드서비스가 어떤 측면에서 개인정보침해 및 프라이버시 침해가능성이 있는지를 고찰하였다. 또한 특정 서비스 이용을 위해 개인정보를 제공한 이용자는 개인정보를 포기한 것으로 보아야 하는지, 국내 도서관에서 도서관 이용자의 프라이버시 문제가 논의된 적이 있는지, 필터버블 문제가 도서관 이용자에게 줄 수 있는 위험성과 해결책은 무엇인지에 대해서도 간단히 논의하였다. 본 연구는 도서관 프라이버시에 대한 초기단계의 연구로서 향후 국내 프라이버시 연구의 기초자료로 활용될 수 있기를 바란다.
본 연구는 러시아-우크라이나 전쟁(2022)의 특징인 유튜브 등 SNS 추천알고리즘 필터버블 강화현상과 하이브리드 전쟁의 승패 요인에 관한 연구이다. 이 전쟁은 하이브리드전으로 규명되며, SNS 추천알고리즘 기반 뉴미디어의 활용은 정치적 레버리지를 넘어서 전쟁의 승부를 결정짓는 요소로 부상하고 있다. 이로 인해, 필터버블 현상이 시청자들에게 노출되는 정보의 제한을 가져온다는 확증편향의 사전적 의미를 넘어서고 있다. 우크라이나 젤렌스키 대통령이 키예프에서 항전을 독려한 유튜브 동영상의 경우 702만의 조회 수를 기록했지만, 푸틴의 연설은 80만에 그친 것은 추천알고리즘이 푸틴의 연설을 노출하지 않았다는 방증이다. 이러한 SNS 추천알고리즘의 노출 전쟁은 미국(유튜브, 트위터, 페이스북)과 중국(틱톡) 빅테크 기업의 알고리즘 전쟁으로 발전되는 경향을 보인다. 미국기업의 영향으로 우크라이나는 국제적인 지원을 받을 수 있게 되었고, 러시아는 중국기업의 영향으로 푸틴의 지지율이 80 프로가 넘는 상반된 결과가 도출되고 있다. 이러한 알고리즘 권력화는 '필터버블'에 의해 여론의 확증편향에 기반을 두고 있기에 이 왜곡 현상에 대한 새로운 가이드라인 설정을 이른 시일 안에 제시해야 한다는 정당성이 이번 러시아-우크라이나 전쟁을 통해서 주목받고 있다.
본 발명은 화장실의 세면대에서 사용된 세척수 및 하수를 중수도 수질기준에 적합하도록 처리하여 화장실 용수로 재활용하는 화장실의 중수도 시스템에 관한 것이다. 화장실의 중수도 시스템의 구성을 살펴보면, 세면대에서 사용된 세척수 및 하수가 유입되는 반응조와, 상기 반응조로 유입된 세척수 및 하수를 살균 및 소독하는 마이크로버블 오존 발생장치와, 살균 및 소독된 처리수를 정장하는 처리수조와, 상기 처리수조에 저장된 처리수를 화장실 용수로 공급하는 용수공급펌프를 포함한다. 이 중에서 상기 마이크로버블 오존 발생장치는, 외부에서 유입된 공기를 정화하는 에어필터와, 상기 에어필터에서 정화된 공기를 공급하는 에어펌프와, 상기 에어펌프를 통해 유입된 공기에 자외선을 조사하여 오존을 발생시키는 오존발생기와, 상기 오존발생기에서 발생된 오존을 세척수 및 하수에 혼합시키는 기액혼합펌프와 상기 오존과 상기 세척수 및 상기 하수의 혼합 효과를 극대화하기 위한 라인믹서로 구성된다. 이와 같이 구성된 본 발명에 의한 화장실의 중수도 시스템은 상수(上水)의 소비량을 줄이고 하수(下水)의 발생량을 감소시켜 경비절감의 효과를 얻을 수 있고, 지하수의 고갈 및 생활용수의 증가에 따른 물 부족 현상에 대해 능동적으로 대처할 수 있다. 특히, 재활용된 화장실 용수에는 오존이 함유되어 화장실 내의 악취제거, 살균 및 소독효과가 있으며, 외부로 배출되는 세척수 및 하수에 포함된 유지성분을 제거하여 환경오염을 방지할 수 있다.
본 연구에서는 사용 후 폐기되는 정수기용 역삼투(Reverse Osmosis; RO)막 필터를 세정하여 새 필터의 수준으로 복원시키는 연구를 수행하였다. 화학적 세정액으로는 수산화나트륨, 중아황산나트륨, EDTA용액을 사용하였으며 마이크로버블 발생 장치와 함께 in-situ의 방법으로 세정하였다. EDTA를 0.1%의 농도로 제조한 뒤 마이크로버블과 함께 사용하여 30분 세정하였을 때 가장 좋은 결과를 나타내었다. 이때 폐 필터와 세정 후 폐필터의 성능을 비교해 보았을 때 투과도는 19.9%, 회수율은 49.5%증가하였으며 NaCl 100 mg/L 용액에 대한 염제거율은 2.3% 감소되었는데, 이는 새 필터와 동등한 수준으로 회복이 되었다. 또한 전자현미경 분석을 이용하여 막 표면의 오염물의 제거를 육안으로 확인하였다. 이로써 전량 매립 또는 소각 되어지는 정수기용 폐 RO막 필터의 세정을 통하여 재사용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 2003년 11월부터 2013년 8월까지의 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북지역 아파트 매매가격의 합리적 버블을 전체기간과 글로벌금융위기 전 후로 기간을 나누어 상태공간모형과 칼만필터를 이용해 추정하였다. 전체기간 중에 강남은 합리적 버블이 25.4%로 가장 높고 강북 21.3%, 수도권 20.1%, 전국 18.9%, 비수도권 14.3%로 나타났다. 글로벌 금융위기 이전에는 강남이 26.7% 강북 19.3%로 강남이 강북보다 약 7.4% 정도 버블이 높게 형성되어 있다. 이에 반해 글로벌 금융위기 이후에는 강남 13.2%, 강북 10.7%로 버블이 많이 붕괴되었으나 오히려 비수도권 지역은 이전기간 4.2%에서 이후기간 19.0%로 약 15% 상승을 하였다. 이는 강남, 강북을 포함한 수도권은 매매가격이 하락하고 임대료는 상승을 하였고 비수도권 지역은 공공기관 이전 등 각종 개발호재로 인해 매매가격이 상승한 것이 주요원인으로 생각된다.
이 연구에서는 필터버블 현상의 주요 요인인 추천 알고리즘의 정치적 편향성(추천 알고리즘이 이용자가 선호하는 정치 성향의 영상을 제한적으로 제공하는 것)과, 이용자들의 선택적 노출(이용자가 자신이 선호하는 정치 성향의 영상을 자발적으로 선택하는 것)을 실증적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 새로운 유튜브 계정 2개를 개설하여 각각의 계정을 보수/진보 계정으로 일주일 동안 훈련시켰고, 각 계정에서 추천받은 영상들은 이틀 간격으로 수집하였다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 방법을 통해 보수 계정에서는 보수 성향의 영상이 더욱 추천되는지, 진보 계정에서는 진보 성향의 영상이 더욱 추천되는지를 알아보았다. 또한 각각의 계정에서 정치적으로 편향된 주제들이 다뤄지고 있는지를 관찰하였다. 설문조사를 통해 유튜브로 정치 및 뉴스 영상을 소비하는 이용자들에게 보수/진보 계정에서 6일째에 추천된 영상 리스트를 제공하여 이용자들이 선택적 노출을 보이는지를 알아보았다. 연구결과, 시간이 지날수록 보수 계정에서는 보수 성향의 영상과 채널이 더욱 추천되고, 진보 계정에서는 진보 성향의 영상과 채널이 더욱 추천되었으며, 보수 계정과 진보 계정에서 추천된 영상들은 대부분 정치적으로 편향된 주제를 다루고 있는 것으로 나타났다. 응답자들의 약 77%는 자신이 선호하는 정치 성향의 영상에 선택적으로 노출되어 보이는 것으로 나타났다.
고해상도 이미지 센서를 장착한 고가의 모바일 제품들이 확산되면서 중간값 필터에 기반을 둔 잡음 제거 필터의 필요성이 증가하고 있다. 이는 초박형 카메라에 내장된 이미지 센서의 물리적인 수광부 면적이 줄어듦에 따라 이미지 센서의 SNR이 떨어지기 때문이다. 게다가 영상의 해상도가 매우 높기 때문에 잡음제거 필터는 초고속으로 동작해야 한다. 따라서 잡음 제거 필터의 핵심 기능인 중간값 필터는 높은 동작주파수에서도 효과적으로 동작해야 한다. 초고속으로 동작하는 필터를 하드웨어로 구현하려면 입출력 간의 물리적 지연시간을 클럭의 주기 단위로 나누어서, 시분할하여 순차적으로 처리하는 파이프라인 구조를 가져야 한다. 파이프라인 단계는 많은 비용이 소모되는 레지스터로 구현되므로 파이프라인 단계를 줄이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 입력부터 출력까지의 물리적 지연시간이 데이터의 수에 비례하는 기존의 중간값 필터와 달리, 데이터 수의 로그값에 비례하는 중간값 필터의 구조를 제안한다. 제안한 중간값 필터는 서로 다른 값을 가지는 데이터 집합에서의 중간값은 자신보다 큰 원소의 수와, 작은 원소의 수가 같다는 사실을 이용하며, 버블 정렬 구조에 기반을 둔 중간값 필터에 비해서 같은 동작주파수에서의 게이트 수가 25.3% 줄어든다. 중간값 필터는 잡음제거나 위색제거 등에서도 널리 사용되고 있으므로, 제안한 구조의 중간값 필터는 초고속으로 동작하는 이미지 신호 처리기의 효과적인 구현에 적합하다.
추천시스템은 소비자를 대신하여 소비자가 선호할 만한 아이템이나 서비스를 검색하여 구매할 수 있도록 한다. 추천시스템의 추천은 사용자들이 경험하지 않은 아이템들에 대한 선호 예측이기 때문에 완전하게 맞는 답이 도출되는 것은 불가능하다. 따라서 예측에 대한 평가가 수행되어야만 비로소 추천시스템이 정확한지 아닌지를 판단할 수 있다. 그러나 사용자 선호에 대한 예측 정확성만을 높이는 추천은 오히려 사용자의 만족도를 하락시킬 수 있는데 이는 사용자의 취향만을 반영한 편중된 결과로 사용자는 다양한 아이템들로 구성된 추천 결과를 받을 수 없는 필터버블 현상이 야기되기 때문이다. 품질 측정 지표의 다각화가 필요한 이유이고 대표적으로 다양성 지표가 사용된다. 본 논문에서는 추천 결과의 다양성 증대를 위한 3가지 기본 접근방법인 bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking을 실제 e-커머스 데이터인 패션 쇼핑몰 데이터에 적용하여 도출된 결과와 F1 score에 기반을 둔 차이를 분석한다.
A novel two-phase PIV algorithm using a single camera has been proposed, which introduces a method of image-separation into respective phase images, and is applied to freely rising single bubble. Gas bubble, tracer particle and background each have different gray intensity ranges on the same image frame when reflection and dispersion in the phase interface are intrinsically eliminated by optical filters and fluorescent material. Further, the signals of the two phases do not interfere with each other. Gas phase velocities are obtained from the separated bubble image by applying the two-frame PTV. On the other hand, liquid phase velocities are obtained from the tracer particle image by applying the cross-correlation algorithm. Moreover, in order to increase the SNR (signal-to-noise ratio) of the cross-correlation of tracer particle image, image enhancement is employed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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