본 연구는 한류를 이끌어갈 새로운 성장 동력으로써 K-뷰티(K-Beauty)의 경제적 영향력을 파악하고자 하였다. K-뷰티 콘텐츠가 주로 온라인을 기반으로 확산된다는 점을 고려하여 K-뷰티에 대한 관심과 관여도를 파악할 수 있는 변수로 검색 빅데이터에 주목하였다. 이에 2008년부터 2016년까지 9년간 K-뷰티에 대한 웹 검색량과 유튜브 검색량을 독립변수로, 화장품 수출액과 외래관광객 수를 종속변수로 설정하였으며 GDP와 국가 거리를 통제변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, K-뷰티 관련 구글 웹 검색량은 통제변인의 영향 유무와 관계없이 화장품 수출액에 정적인 영향을 미치며, 외래관광객 수에도 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 유튜브 검색량은 화장품 수출액에는 정적영향을 미치는 것으로 나타났으나 외래관광객 수에는 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 신한류 콘텐츠로서 K-뷰티에 대한 영향력을 검증하고 웹 검색량과 유튜브 검색량이 경제적 지표에 미치는 영향력을 실증적으로 검증하였다. 이러한 분석결과를 기반으로 향후 K-뷰티 홍보 방안에 대한 전략에 대해 논하였다.
본 연구의 목적은 인터넷 건강정보검색에서 4-50대 중년층의 건강정보 이용경험을 분석하고 건강관심도와 건강정보추구도가 정보향기를 감지하는 데 어떠한 영향을 미치는지 파악하는 것이다. 이를 위해 정보채집이론을 바탕으로 설문조사, 실험관찰, 면담조사를 진행하여 이용자의 건강정보 이용경험과 정보검색행동을 분석하였다. 연구결과, 이용자가 오프라인을 통한 정보획득에 익숙할수록 인터넷 건강정보 검색주기가 길었으며 가장 많이 검색하는 정보는 질병진단 및 관리를 위한 건강지식으로 나타났다. 중년층의 건강관심도와 건강정보추구도는 건강정보검색에서 정보향기를 감지하는데 영향을 미치고 있음을 확인하였고 건강관심도나 건강정보추구도가 높은 참가자는 텍스트 유형의 비영리, 공공기관의 정보원과 텍스트와 맥락이 맞는 다양한 이미지를 중요한 정보단서로 판단하였다. 또한, 건강관심도나 건강정보추구도에 상관없이 정보게시날짜는 중요 정보단서인 것으로 파악되었다. 본 연구결과는 건강정보 활용교육을 시행하는 도서관이나 평생교육원에서 단순한 지식전달보다 이용자의 건강관심도와 건강정보추구도를 증대시킬 수 있는 프로그램을 구성하는데 기여할 수 있다. 또한 포털사이트나 건강관련 기관 웹사이트 담당자들은 중년층 이용자들의 건강관심도와 건강정보추구도에 따라 건강정보에 쉽게 접근할 수 있는 전략을 구축하는데 기초자료로 활용될 수 있다.
목적 : 본 연구는 대학생의 감각처리특성에 따른 여가활동과 자기효능감을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 2018년 3월부터 동년 6월까지 설문조사방법을 실시하였다. 전라지역과 경상지역의 대학생 235명을 대상으로 감각처리특성을 알아보기 위해 청소년/성인 감각프로파일(Adolescent/Adult Sensory Profile)을 사용하였고, 여가활동을 알아보기 위해 여가활동 설문지를 사용하였으며, 자기효능감을 알아보기 위해 자기효능감척도(Self-Efficacy Scale)를 사용하였다. 대학생의 여가활동 빈도를 파악하고, 감각처리특성에 따른 여가활동 빈도와 자기효능감, 감각찾기 유형의 특성에 따른 여가활동을 알아보았다. 결과 : 대학생의 감각처리특성에 따른 여가활동 빈도 및 자기효능감을 보면, 여가활동 빈도는 감각찾기 유형만 통계학적으로 유의한 차이가 있었고, 자기효능감은 모든 감각처리유형의 특성에 따라 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 감각찾기 유형의 특성에 따른 여가활동은 헬스, TV시청, 쇼핑, 인터넷 검색과 웹서핑에서 통계학적으로 유의한 차이를 나타내었다(p<.05, p<.01). 결론 : 대학생의 감각찾기 유형에서 특성에 따라 여가활동과 자기효능감은 차이를 나타내었다. 대학생의 여가활동을 장려하고 그들의 자기효능감을 향상시키기 위해 감각처리특성에 대한 이해를 기반으로 한 중재적 접근이 필요할 것이다.
인터넷과 스마트폰 활용이 대중화되면서 사용자들은 다양한 방법과 미디어를 통해 언제 어디서나 정보시스템에 접근하여 필요한 서비스를 이용하는 다채널 환경에서 살고 있다. 이러한 서비스를 받는 과정에서 사용자는 본인임을 인증하는 사용자 인증 단계를 필수적으로 수행해야 하는데 대표적인 방식이 아이디 패스워드 인증 방식이다. 아이디 패스워드 기반의 사용자 인증 방식은 본인의 인증정보를 기억 후 키보드를 통한 입력만으로 인증이 가능하므로 타 인증 방식들과 비교했을 시 가장 편리하다는 평가를 받는다. 반면 현대 웹 서비스에선 요구하는 패스워드의 문자열 조합방식이 다르고 복잡성이 높은 엔트로피 값의 패스워드 설정만을 허용하고 있다. 이러한 복잡한 문자열로 구성된 패스워드는 사용자가 이용하고자 하는 서비스가 많을수록 개인정보 유출방지를 위해 주기적으로 패스워드 변경을 권고하기 때문에 이를 기억해야 할 사용자 인증정보의 개수도 비례하여 증가한다. 이러한 높은 엔트로피 값을 가지는 사용자의 인증정보를 시각 장애인이나 손사용이 불편한 사람 혹은 고령층이 일일이 기억하고 키보드 입력을 통해 사용하기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 취약계층 및 일반 사용자에게 로그인 과정에서의 간편한 사용자 인증 방식 제공을 위해 구글 어시스턴트와 MFCC 및 DTW 알고리즘 그리고 화자 인증을 사용한 사용자 인증 방식을 제안한다.
KIM, Gi Pyoung;LEE, Yong Kyu;LEE, Guen Woo;YOU, Chang Kwon
산경연구논집
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제13권6호
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pp.39-49
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2022
Purpose: As part of these efforts, in-depth research is needed on efficient and practical utilization of underground spaces and underground shopping malls. In addition, efforts are being made to find effective alternatives to various problems currently occurring in underground shopping malls, but it is not easy. In addition, the development entity and the maintenance entity are different from each other, and the management is not unified, making it difficult to maintain underground shopping malls. From this point of view, it can be said that it is time to actively and specifically discuss ways to revitalize underground shopping malls. Data and methodology: In the domestic distribution environment, traditional markets and shops are stagnating due to rapid changes in consumption patterns, such as the spread of large companies with advanced distribution techniques such as hypermarkets, shopping malls, and SCM, the rapid increase in Internet and home shopping, and the importance of convenience for young consumers. In order to revitalize underground shopping malls, it is necessary to strengthen the organization and self-rescue efforts of merchants' associations, change consciousness through merchant education, change to specialized markets, find nuclear stores and representative restaurants, and support the hardware sector. Results: The connection of underground shopping malls in each region of the country, where commercial districts are separated from each other, will also play an important role in reviving the function of the city in the future. To do this, it is first necessary to connect underground shopping malls that have been cut off. In other words, connection between connectable underground shopping malls should be promoted. Of course, long-term projects should be promoted step by step, and many consultations should be made on how to connect with the ground for each local government. Conclusion: This is because in the future, the underground space cannot just be a walking place, but another space of the Korean Wave where you can experience satisfying the five senses. K-shopping Hallyu content can be created by creating a characteristic story for each underground shopping mall in the city, permanently this story-oriented event, and creating a safe and elegant environment. If there is a story, so-called "Senomi Shopping" will be possible. A new Korean Wave will be created that can satisfy "the fun of writing, the fun of seeing, and the fun of feeling" at the same time.
본 연구의 목적은 대학생을 대상으로 비대면 온라인 수업에서의 강의 콘텐츠 운영 실태를 조사 분석하기 위해 수행되었다. 93명의 응답지를 분석한 결과, 첫째 응답자의 93.3%가 실시간 화상 강의(47.7%) 또는 녹화 강의(45.6%)의 형태의 온라인 강의를 수강한 것으로 나타났다. 둘째 교재로 사용한 콘텐츠를 분석한 결과, 교양(47.3%)과 전공(39.8%) 모두에서 전자책(자료)과 종이 책(자료)을 혼용하거나 전자 책 또는 자료(각각 36.6%, 37.6%)를 사용한 것으로 나타났다. 교재 이외에 외부자료는 전공과 교양 모두 웹자료(각각 47.6%, 40.5%)와 유튜브 자료(각각 33.3%, 48.0%) 활용이 높은 것으로 나타났다. 셋째 강의 내용 공유를 위한 콘텐츠는 교양 전공 모두에서 교수자가 정리, 저술한 PT 또는 텍스트 형태의 전자파일(각각 62.9%, 58.1%), 인터넷 자료(각각 16.7%, 19%), 종이 책 또는 자료(각각 10.4%, 12.3%) 순으로 나타났다. 전공과목에서는 93.5%가, 교양과목에서는 90.2%가 화면 현시 강의 콘텐츠에 만족하는 것으로 나타났다. 분석결과를 토대로, 첫째 멀티미디어 기반의 강의 콘텐츠를 개발할 것과 실시간 시험 감독 등이 가능한 평가 솔루션을 개발할 것을 제언하였다. 둘째 과제물에 대한 AI 기반의 표절검색, 과제지도, 과제평가 등이 가능한 과제물관리시스템을 개발할 것을 제언하였다. 셋째 유비쿼터스 개념에서 수업이 가능하도록 강의 교재 전자화를 위한 저작권문제 해결 방안을 제도화할 것을 제언하였다.
방송 프로그램은 자체 방송 송출 외에도 인터넷 다시 보기, OTT, IPTV 서비스 등 다양한 매체에 제공되고 있다. 이 경우 콘텐츠 특성을 잘 나타내는 검색용 키워드 제공은 필수적이다. 방송사에서는 제작 단계, 아카이브 단계 등에서 주요 키워드를 수동으로 입력하는 방법을 주로 사용한다. 이 방식은 양적으로는 핵심 메타데이터 확보에 부족하고, 내용 면에서도 타 매체 서비스에서 콘텐츠 추천과 검색에 한계를 드러낸다. 본 연구는 EBS에서 개발한 DTV 자막방송 서버를 통해 사전 아카이빙 된 폐쇄형 자막 데이터를 활용하여 다수의 메타데이터를 확보하는 방법을 구현했다. 먼저 구글의 자연어 처리 AI 기술을 적용하여 핵심 메타데이터를 자동으로 추출하였다. 다음 단계는 핵심 연구 내용으로 우선순위와 콘텐츠 특성을 반영하여 핵심 메타데이터를 찾는 방법을 제안한다. 차별화된 메타데이터 가중치를 구하는 기술로는 TF-IDF 계산법을 응용하여 중요도를 분류했다. 실험 결과 성공적인 가중치 데이터를 얻었다. 이 연구로 확보한 문자열 메타데이터는 추후 문자열 유사도 측정 연구와 결합하면 타 매체에 제공하는 콘텐츠 서비스에서 정교한 콘텐츠 추천용 메타데이터를 확보하는 기반이 된다.
1990년대 말부터 시작된 한국 대중문화의 유행현상은 "한류(韓流)"라는 이름으로 중국 및 범아시아 지역에 퍼져나가고 있다. 그러나 "한류"에 대한 지금까지의 논의는 경제 논리의 수준에서 한정적인 연구들이 성행해 왔다. 이에 본 연구는 기존의 논의에 문제를 제기하고 대상이 되는 한국의 대중문화 콘텐츠와 이를 받아들이고 있는 수용자들의 대상에 대한 이해를 알아보는 것이 "한류"의 정체성을 밝히는 것임을 주장한다. 이를 위해 중국 인터넷 이용자들의 한국 영화 <엽기적인 그녀>에 대한 이해를 알아보고 문화교차 연구의 한 가지 사례 제시를 주된 목적으로 하였다. 영화<엽기적인 그녀>에 대한 중국 인터넷 이용자의 관람후기 게시판을 분석한 결과 반응의 특징을 크게 다섯 가지로 나눌 수 있었다. 영화의 현실감과 감정의 세밀하고 현실적인 묘사, 남자 주인공이 보여주는 순수하고 자기희생적인 태도에 대한 호감, 다른 영화에서 보여주지 못한 새로운 느낌을 받는다는 의견, 배역의 개성에 호감, "엽기적 행동"에 대한 거부감을 나타내는 의견이 있었다. 이 영화가 "한류"와 한국의 이미지에 어떠한 영향을 미쳤는지 분석한 결과 긍정적인 의견이 많았지만 이면에 저항감도 적지 않았다. 또한 중국 인터넷 이용자들과 한국 인터넷 이용자의 이 영화에 대한 이해를 비교해본 결과 한국의 인터넷 이용자들은 영화의 희극성을, 중국 인터넷 이용자들은 현실적이고 신선하다는 의견이 상대적으로 많았다. 결론적으로 중국의 인터넷 이용자는 이 영화에 대해 신선함과 현실감, 창의성, 내면의 감동에 이끌려 호감을 갖는 것이지 겉으로 드러난 형식이나 방식에 이끌리는 것은 아니라는 것을 보여준다. 또한 중국의 인터넷 이용자들은 이 영화를 한국의 인터넷 이용자와 다르게 이해하고 있으며 이러한 차이는 구성주의와 해석학에서 이야기하는 사회문화적, 역사적 상황이 다른 문화에서는 같은 대상에 대한 이해가 달라질 수도 있다는 예시를 보여준 것이다. 이렇듯 "한류"의 정체성을 파악하기 위해서는 우선 각 문화의 다양성과 특수성에 대한 연구가 선행되어야 하고 현재의 우리와 다른 사람들 사이에 진행되고 있는 문화적 욕구들이 어떻게 생성되고 있는지 현장에서 연구할 필요가 있다. 덧붙여 한국의 대중문화가 이러한 욕구에 잘 부합되고 있는지, 새로운 무엇을 만들어 내고 있지는 않은지 연구할 필요성을 절실히 느낀다.
인터넷 기술의 발전에 따라 분산 지리정보 시스템 환경이 웹 기반 서비스로 변화되고 있는 추세이다. 기존의 웹 지리정보 서비스의 지리정보는 다양한 지도 포맷을 지원하여 상호운용하지 못하도록 독립적으로 개발되어 왔다. 동일한 지리정보임에도 불구하고 이러한 정보는 서로 다른 목적에 따라 개별적인 지리정보 시스템에 의해 중복된다 이는 중복된 지리정보 객체를 식별하는 문제와 중복된 지리정보 객체들 중에 클라이언트에게 가장 적합한 복사본을 선정하기 위한 지능적인 전략이 요구되고 있다. 그리고 중복 객체를 관리하기 위해 OMG와 GLOBE 그리고 GRID 컴퓨팅에서 관련 프레임워크를 제안하고 있다. 그러나 지리정보 객체에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서 이름 또는 속성으로 중복된 서비스 객체들의 효율적인 관리와 중복 서비스 객체들 중 가장 적합한 객체를 선정하기 위한 위치 서비스 모델을 제시하였다. 위치 서비스 모델은 세 개의 주요 서비스로 구성되어 있다. 첫 번째로 바인딩 서비스는 사용자가 객체의 이름과 속성으로 정의하여 서비스 오퍼 단위로 저장하고 클라이언트가 서비스 오퍼를 검색 할 수 있다. 두 번째는 위치 서비스로 컨택 레코드를 갖는 위치 정보를 관리한다. 그리고 컨택 주소를 갖는 독립적인 시스템상의 LSF에 의해 성능 정보를 획득한다. 세 번째는 지능형 선정 서비스로 바인딩/위치 서비스로부터 기본/성능 정보를 획득하고, 러프집합 기반의 지능형 모델에 의한 규칙에 의해 보다 빠르게 접근하고 성능이 우수한 특징을 제공한다. 본 논문에서 제시한 위치 서비스 모델에 대한 검증을 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 서비스의 처리 과정을 보였다.효과를 나타냈다.\alpha}-amylase$ 활성을 고려한 적정 종자수분 함량은 단옥수수는 15%, 초당옥수수는 12%이었다.미관련(食味關聯) 미질특성(米質特性)을 이용한 토요식미치 추정(推定) 중회귀식(重回歸式)에 채택(採擇)된 주요 특성은 단백질함량, 알칼리붕괴도 및 최저점도(最低粘度)였으며 결정계수(決定係數)로 보아 약 49%의 적중율(的中率)을 나타내었다. 생물학적 기능의 상관관계를 이해하는데 활용될 수 있을 것이다.V는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.>$300^{\circ}C$ 이하, 공정압력 1 Torr, 그리고 bias전압과 기체 혼합비를 변화시키면서 증착하였다. 증착시 in-situ OES 분석결과 플라즈마 내의 질소종의 함유량 변화에 따라 증착속도가 크게 변화됨을 알 수 있었고, 많은 질소기체를 인입하면 질소종이 많아지지만 증착률은 급격히 감소하였고 박막내 탄소의 함량이 커지면서 막질이 비정질로 바뀌고 미세경도 또한 감소함을 알 수 있었다. 이는 in-situ 플라즈마 진단분석이 전체 PEMOCVD 공정에 있어서 대단히 중요하고, Ti(C,N)과 Hf(C,N) 코팅막의 탄소함량과 미세경도는 플라즈마내의 CH과 CN radical종의 세기에 크게 의존함을 의미한다. 그리고 Hf(C,N) 박막의 경우도 Ti(C,N) 박막의 경우와 유사하게 최대 미세경도값$(2460\;Hk_{0.025})$이 -600 V bias 전압과 10% 질소기체 혼합비를 사용한 경우에 얻어졌고, 이는 박막이 주로(111) 방향으로 성장됨에 기인한 것으로
최근 들어 인터넷의 성장으로 인하여 문서의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 대용량의 문서를 마르게 검색 할 수 있는 병렬 정보 검색 엔진에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 병렬 정보 검색 엔진을 구현하기 위하여서는 역 색인을 분할하고, 분할된 역 색인을 통하여 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다. 역 색인을 분할하는 기존 방법으로는 1) 문서 식별자 분할 방법과 2) 식별자 분할 방법이 있다. 그러나 각 분할 방법은 다음과 같은 단점들을 가지고 있다. 문서 식별자 분할 방법은 문서의 추가가 용이하고 처리량(throughput)이 높은 반면에 top-k 질의 처리 성능이 좋지 않다. 그리고 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리 성능이 좋은 반면에 문서의 추가가 어렵고 처리량이 낮다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 혼합 분할 방법을 제안하고 이를 정보 검색 기능과 밀결합된 DBMS인 오디세우스에 실현한 병렬 정보 검색 엔진을 설계하고 구현한다. 먼저, 제안된 병렬 정보 검색 엔진인 오디세우스/parallel-OOSQL의 아키텍쳐를 설명한다. 그리고 체계적인 실험을 통하여 제안된 시스템의 유용성을 보인다. 실험 결과, 문서 식별자 분할 방법은 질의 처리 시간이 역 색인 분할의 블록의 개수에 근사적으로 역 비례함을 보였으며, 키워드 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리에 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 병렬 정보 검색 엔진은 세 가지 분할 방법을 모두 제공하기 때문에 응용 환경에 따라 분할 방법을 커스터마이즈함으로써 항상 좋은 성능을 낼 수 있다. 오디세우스/parallel-OOSQL 병렬 정보 검색 엔진은 각 슬레이브 노드 당 1억 건의 웹 문서를, 시스템 전체로는 수십억 건의 웹 문서를 인덱스하여 저장하고 질의를 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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