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영화제작요소와 프로모션이 영화 인지 및 관람의도에 미치는 영향에 관한 연구 (A Study on the Influence of Filmmaking Factors and Promotions on the Intention of Watching Movies)

  • 이지훈;김희균
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.87-98
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    • 2019
  • 본 연구는 시나리오, 자본, 인력(감독, 배우), 언론홍보, 구전, 인지가 영화 관람의도에 미치는 영향관계를 파악하고 이를 통해 영화 제작사들에게 자신들이 제작한 영화의 활성화 방안을 위한 마케팅 및 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 친구와 함께 영화를 관람 하거나 친구 소개로 영화 관람을 할 경우 더블 포인트 적립, 10번 영화관람 시 1회 무료 관람 이용권 증정 등을 통해 주변 사람들에게 영화에 대해 구전으로 홍보할 수 있는 마케팅 전략을 세워야 할 것이다. 또한 그로 인해 주변사람들이 자연스럽게 인지할 수 있도록 시나리오에 대한 홍보를 강화해야 할 것이다. 둘째, 영화 제작사는 자본 투자시 자본에 대한 분배의 재조정 등을 통해서 영화의 질을 높여야 할 것이다. 또한 막대한 자본이 영화의 질을 높였다는 구전홍보와 함께 관람객이 인지할 수 있도록 사전 체험 행사 등을 통해 영화의 흥미를 유발해야 할 것이다. 셋째, 영화제작사는 감독이나 배우의 명성보다 참신한 소재와 실험적인 소재를 소화할 수 있는 감독과 배우를 선택해야 할 것이다. 넷째, 영화 홍보업체는 관람객의 호기심을 유발시킬 수 있는 관람객 홍보 아이디어 공모전 등을 통해 눈높이를 관람객에게 맞추는 전략 등을 세워야 할 것이다. 다섯째, 영화 홍보업체는 관람객이 영화에 대해서 사전에 인지할 수 있도록 충분한 홍보기간을 정해야 할 것이며, 홍보 매체의 다양화를 통해 관람객이 수시로 접할 수 있도록 해야 할 것이다. 마지막으로 영화 작가는 관람객의 니즈에 충족하는 다양한 소재의 시나리오 창작활동을 해야 할 것이다. 또한 관람객은 구전과 인지를 통해 영화의 흥미를 느낄 경우 관람의도에 영향을 주는 것이다. 따라서 영화 관계자는 영화를 관람한 사람들이 구전과 인지를 할 수 있는 매개를 개발 또는 만들어 주어야 할 것이다.

다채널 저가 GNSS 측위 모듈기반 RTK 측량의 효용성 평가 (Evaluating of the Effectiveness of RTK Surveying Performance Based on Low-cost Multi-Channel GNSS Positioning Modules)

  • 김치훈;오성종;이용창
    • 지적과 국토정보
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    • 제52권2호
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    • pp.53-65
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    • 2022
  • GNSS 위성측위시스템의 고도화에 따라 다채널 GNSS 수신기, 다 주파 외장안테나 및 모바일 앱(App)기반 공개형 측위해석 소프트웨어 등 사용자 부문에서도 정확성과 경제성을 반영한 하드웨어 및 운용 소프웨어의 모듈(Module)화가 구현되어 사용자의 목적에 따라 능동적 구성방식(DIY, Do it yourself)의 다채널 GNSS RTK 측위가 가능하다. 특히, Multi-GNSS 위성의 활용 인프라가 확대되고 다양한 모듈의 조합에 따른 활용·확대의 잠재성이 부각되면서 다채널 저가 GNSS 수신기 모듈의 활용에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 형태로 대중시장에 등장하고 있는 다채널 저가 GNSS 수신기를 검토하고 다채널 저가 GNSS 측위 모듈 기반 RTK 측량 시스템(이하, "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템")을 구성하여 행정안전부의 "주소정보시설 조사사업"의 활용 방안을 분석하고 활용 가능성을 평가하였다. 이를 위해 U-blox사의 F9P 칩셋, 안테나, GNSS 관측자료의 Ntrip 전송 및 RTK 측위용 해석 앱(App) 등 관련 모듈을 스마트폰을 매개로 조합, 저가형 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"을 구성하고 원형 궤적에 대한 동적측위 실시 및 주소정보시설을 대상으로 정적측위를 수행하였다. 실험대상지 내 고정점 5점을 대상으로 측지용 수신기 정적측량성과와 비교분석한 결과 평균 ± 1.2cm의 표준편차로 양호한 정적측량성과를 획득할 수 있었다. 또한, 드론영상 해석으로 구성한 정사영상 내 원형구조물의 외곽선에 대한 검사점과 저비용 RTK GNSS 수신기의 동적측량 궤적과 비교한 결과, 평균 ± 2.5cm의 표준편차로 매우 근접한 궤적 성과를 확인할 수 있었다. 특히, 주소정보시설에 적용한 결과, 고가의 상업용 측지형 수신기 대비 저렴한 비용으로 공간정보구축의 효용성을 검증할 수 있었으므로 지적분야에서 본 연구에서 구성한 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"의 다양한 활용성이 기대된다.

우주조약의 국제법적 의미에 관한 연구 (A Study on the Meaning of Outer Space Treaty in International Law)

  • 김한택
    • 항공우주정책ㆍ법학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.223-258
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    • 2013
  • 필자는 우주조약의 국제법적 의미에 관하여 첫째, 우주활동의 법원칙선언조항, 둘째, 세부조약으로 발전한 조항 그리고 마지막으로 우주조약의 보완사항에 관한 최근 동향으로 분류하여 설명하였다. 1963년 12월 13일 UN총회의 '우주법선언'을 반영한 우주조약은 그 세부조약으로 1968년 구조협정, 1972년 책임협약, 1975년 등록협약을 제정하였다. 2013년 5월 기준으로 102개국이 가입하고 27개국이 서명한 우주조약은 그야말로 우주법의 '마그나 카르타'(Magna Carta) 내지는 우주의 헌법이라고 불릴 정도로 우주법의 가장 기본이 되는 원칙을 담고 있고, 특히 달과 다른 천체를 포함한 우주를 비전유원칙인 '국제공역'(res extra commercium)으로 선언함으로서 우주에 대한 영유권 문제를 종식시켰다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다. 우주조약이 제정된지 반세기가 되어가는 시점에서 우주조약에서 규정하고 있는 조항 중 우주활동은 모든 국가들의 이익을 위한다는 원칙(제1조), 외기권 우주의 자유로운 탐사와 이용(제1조), 전유화금지(제2조)와 타국의 권리존중(제9조)은 조약법은 물론 모든 국가들을 구속하는 국제관습법과 '강행규범'(jus cogens)으로까지 발전된 조항이라고 할 수 있다. 특히 우주조약은 투명성과 개방성을 규범적으로 요구하고 있다. 이것은 우주활동이 '전세계적 공공 이익'(global public interest)과 관련되어 있음을 시사하고 있다. 이러한 우주에서의 '전세계적 공공이익'에 대한 원리는 국제공동체에게 '대세적 의무'(obligation erga omnes)를 부과하고 있는데, 우주를 모든 인류의 영역이라고 선언한 점, 우주에서의 협력의 의무, 우주비행사를 인류의 사절이라고 한 점, 우주활동에서 해로운 오염을 피하라고 한 점, 우주활동을 국가, 사적 실체 그리고 정부간 조직체(IGOs)로 제한한 점, 우주활동으로 인한 손해배상에 대한 절대책임원칙, 우주에서의 핵무기 및 대량파괴무기 배치 금지, 우주활동의 공개성과 투명성 그리고 국제우주제도의 보편적 적용 등이 이를 뒷받침 해주고 있다. 현재 우주조약의 해석을 두고 많은 논란이 있는 조항들이 있고 제정당시 예상 못했던 우주기술의 발달과 상업화로 인해 보충해야 할 주제도 많이 생겨나서 현재 COPUOS 내에서 1979년 달조약을 포함한 현행 우주관련 5개 조약의 지위검토를 법률소위원회에 의제로 포함시킬 것을 제의하여 1998년 제37차 법률소위원회부터 정식으로 승인받아 현재까지 논의되고 있다. 그러나 필자는 '우주법선언'의 내용들이 이미 국제관습법으로 굳어 졌으며, 이를 거의 반영한 우주조약의 상당부분 조항들이 이제는 국제관습법화 되었고, 심지어는 강행규범(jus cogens)이 된 조항들도 있다는 면에서 우주조약의 성과는 국제법상 매우 큰 의미를 지녔다고 평가하고 싶다. 앞으로 우주조약 이외에 우주관련세부조약들로도 해결하지 못하는 분야들은 COPUOS나 UN을 통하여 보완적인 결의와 선언들로 계속 반영되어야 할 것이며 만일 별도의 조약제정이 불가능하다면 적당한 시기에 우주조약을 포함하여 세부조약의 개정을 통하여 또는 추가의정서를 만들어 보완하면 좋을 것이라고 생각한다. 우주조약은 그 개념들의 모호성 때문에 수많은 학자들로부터 비난을 받아왔지만 그럼에도 불구하고 계속 존속해 왔다는 사실을 간과해서는 안 될 것이다. 현재 우주폐기물과 관련하여 "IADC 우주폐기물 경감 가이드라인", COPUOS의 "우주폐기물감축 가이드라인", 세계국제법협회(ILA)의 "우주폐기물로 인한 피해로부터 환경을 보호하기 위한 국제협약 초안" 등이 우주조약을 보완하고 있고, 분쟁해결에 관하여 세계국제법협회(ILA)가 1998년 타이페이(Taipei) 회의에서 채택한 "우주법분쟁해결에 관한 협약안"을 제시한 바 있고, 2011년 중재재판소(PCA)가 "우주활동관련 분쟁의 중재재판에 관한 선택규칙"을 제정하고, 2012년 우주활동관련 분쟁의 중재재판관을 새롭게 임명하였다는 점은 우주법이 계속 발전되어 가고 있다는 모습을 보여주고 있다. 한편 UNIDROIT(국제사법통일기구)에서는 우주자산의 구입 및 조달에 필요한 담보금 거래시 국제적으로 통일된 담보거래 규칙을 위한 "이동장비국제담보권협약에 대한 우주자산의정서"는 우주조약이 해결하지 못하고 있는 분야는 별도의 조약체결을 통하여도 보완되고 있다는 가능성을 보여주고 있는 것이다.

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입력변수 및 학습사례 선정을 동시에 최적화하는 GA-MSVM 기반 주가지수 추세 예측 모형에 관한 연구 (A Study on the Prediction Model of Stock Price Index Trend based on GA-MSVM that Simultaneously Optimizes Feature and Instance Selection)

  • 이종식;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.147-168
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    • 2017
  • 오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.