• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.341-348
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• 2021

본 연구는 '신종 코로나바이러스' 이후 대학가에서 쓰이고 있는 온라인 화상 교육 플랫폼, 줌과 웹엑스를 중심으로 학습자들의 몰입도를 파악하고 몰입도 향상을 위한 디자인 개선방안을 제시하였다. 선행연구와 문헌조사를 통해 몰입의 구성요소와 온라인 원격 교육 플랫폼의 화면 구성요소를 파악하였고 설문조사와 심층 인터뷰를 통해 몰입도 개선 방안을 제시하였다. 연구 방법은 줌과 웹엑스를 통해 온라인 교육을 받는 20-30대 학부생, 대학원생 50명을 대상으로 2021년 4월 7일부터 12일까지 5일간 진행하였고, 그중 6명을 심층 인터뷰하였다. 실험 결과 학습자와 강의자의 소통이 가장 큰 요소로 도출되어 학습자와 강의자 간 소통을 원활히 할 수 있는 디자인 방안을 구텐베르크의 다이어그램을 토대로 제안하였다. 온라인 화상 교육이 COVID-19 이후에도 지속될 것이라 예측됨에 따라 지속적인 온라인 화상 교육 몰입도 연구가 필요하며, 몰입도 향상에 기여할 수 있기를 바란다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.64-76
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• 2021

디지털기술융합사회에서 문화기술의 중요도가 커지고 있지만, 이에 비해 문화기술의 동향을 정확하게 파악하고 분석하고자 하는 시도가 부족한 실정이다. 특히 문화기술의 경우 국가 차원에서 주도하여 발전해 왔으며, 이에 문화기술을 분석함에 있어 국가적 관점을 견지하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 국가연구과제를 바탕으로 문화기술 동향을 분석하고 향후 문화기술 발전에 대한 시사점을 제공하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구는 국가과학기술정보서비스(NTIS)에서 문화기술 연구과제 데이터를 수집하여 연구내용에 대한 키워드 네트워크를 분석하고, 군집분석을 통해 문화기술 과제를 유형화하고 그 특성을 분석하였다. 분석 결과 문화기술은 정보지식에서 디지털콘텐츠, 문화미디어로 발전하고 최근 머신러닝 기술에 접목하여 활발하게 활용되고 있는 것으로 나타났다. 최근에는 코로나19의 사회적 환경의 변화로 비대면 온라인 콘텐츠에 대한 수요로 AR, VR 등 다양한 문화산업에 대한 연구로 발전하고 있는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 문화기술을 이해하고 그 동향을 분석하여, 문화기술의 혁신 가능성을 확인하기 위한 중요한 단서를 제공하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.561-568
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• 2022

최근 대부분의 딥러닝 기반 동영상 물체 분할 방법들에서는 외부 메모리에 과거 예측 정보를 저장한 상태에서 알고리즘 수행을 하며, 일반적으로 메모리에 많은 과거 정보를 저장할수록 관심 물체의 다양한 변화에 대한 근거들이 축적되어 좋은 결과를 얻을 수 있다. 하지만 하드웨어의 제한으로 인해 메모리에 모든 정보를 저장할 수 없어 이에 따른 성능 하락이 발생한다. 본 논문에서는 저장되지 않는 정보들을 기존의 메모리에 추가적인 메모리 할당 없이 저장하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 기존 메모리와 새로 저장할 정보들과의 어텐션 점수를 계산한 후에, 각 점수에 따라 해당 메모리에 새 정보를 더한다. 이 방법으로 물체 형체의 변화에 대한 정보가 반영되어 물체 변화에 대한 강인성이 높아져서 분할 성능이 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한, 메모리의 누적 매칭 횟수에 따라 적응적으로 업데이트 비율을 결정하여, 업데이트가 많이 되는 샘플들은 과거의 정보를 더 기억하여 신뢰성 있는 정보를 유지할 수 있게 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.132-140
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• 2023

본 논문에서는 클리핑 감지기를 이용하여 음성 신호의 클리핑 제거 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 클리핑은 입력 음성 신호의 크기가 마이크의 동적 범위를 넘을 때 발생하며, 음성 품질을 저하시키는 요인이 된다. 최근 머신러닝을 이용한 많은 클리핑 제거 기술이 개발되었고 우수한 성능을 제공하고 있다. 그러나 머신러닝 기반의 클리핑 제거 방법은 신호 복원 과정의 왜곡으로 인해 클리핑이 심하지 않을 때 출력 신호의 품질이 저하되는 문제를 가진다. 이를 해결하기 위해 클리핑 제거기를 클리핑 감지기와 연동시켜 클리핑 수준에 따라 클리핑 제거 동작을 선택적으로 적용하는 방법을 제안하고, 이를 통해 모든 클리핑 수준에서 우수한 품질의 신호를출력하도록 한다. 다양한 평가 지표로 클리핑 제거 성능을 측정하였고, 제안 방법이 기존 방법에 비해 모든 클리핑 수준에 대한 평균성능을 향상시키고, 특히 클리핑 왜곡이 작을 때 성능을 크게 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.233-258
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• 2022

본 연구의 목적은 교수매체로써 그림책을 탐색하고자 하는 초등학교 교사들의 접근점에 대한 요구를 파악하고 학교도서관 DLS(Digital Library System)의 접근점 개선방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 먼저 국내외 7개 도서관 온라인목록시스템에서 제공하는 접근점을 조사하였다. 그리고 초등학교 교사들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 최종적으로 220개의 응답을 분석하였다. 분석 결과, 교사들이 가장 필요로 하는 그림책의 접근점은 주제, 학년/연령, 내용, 교과/단원, 범교과학습주제 등으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 필요성이 높게 나타난 접근점을 DLS의 목록레코드에서 제공하고, 통제어휘집을 개발하고, 시스템의 기능이나 인터페이스를 개선하여 그림책에 대한 접근성을 향상시키는 방안을 제안하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.415-422
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• 2022

본 연구는 4차산업혁명과 글로벌 팬데믹이라는 시대적 요구에 대학에도 새로운 패러다임이 필요한 현 상황을 배경으로 이에 따른 평생교육으로서의 온라인 대학원 신설을 위한 교육 방안을 제안하였다. 연구 방법으로는 학자와 전문가들의 미래 교육에 대한 시사점과 의견을 종합하고 이를 활용한 해외 대학의 사례들을 분석하여 온라인 대학원 교육 방안을 제안하였다. 연구 결과 온라인 대학원은 평생교육으로서 새로운 기회를 제공하는 장이 되어 다양성이 필요하고 이를 실현하기 위해서 마이크로 크레디트(Micro Credit) 학사 운영 방식을 활용한다. 또한, 다양하고 융합 전공 프로그램에 상응하고 이를 더 발전시킬 수 있도록 문제해결 중심의 교수 방법으로 학생들의 융합적 문제해결 능력과 더불어 능동적인 학습과 학생 간, 교수 간 상호작용을 높이도록 한다. 추후 온라인 대학원의 더 세부적인 교과과정 연구가 필요하며 본 연구를 토대로 온라인 대학원 교육 발전 연구에 기여하길 바란다.

• 트랜스-
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• 제14권
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• pp.123-155
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• 2023

본 논문은, 일본의 커뮤니티 시네마의 역사적 발전과정에 대한 문헌고찰을 바탕으로 영화공동감상을 기반으로 한 사회적 가치창출과정의 특징을 분석한다. 일본에서는 영상매체의 디지털화, 매체공간의 개인화가 증가한 21세기 현대사회에서도 비상업극장 및 비극장상영에서 공동감상의 문화가 유지되고 있다. 그리고 이러한 감상환경을, '커뮤니티 시네마'라는 이름으로 통합하여 지원하는 일본 커뮤니티 시네마 센터도 설립·운영되고 있다. 연구의 결과, 커뮤니티 시네마의 특징은 다음과 같다. 첫째, 비극장상영 단체나 감상단체가 시민과 협력하여 영화관을 설립·운영한다. 둘째, 공동 감상을 운영하는 단체나 기관의 대규모 연계를 통해 영화문화를 이해하고 영화문화운동에 참여할 관객을 육성하는 이론적 · 실천적 · 참여적 학습기회를 만든다. 셋째, 공동감상을 기반으로 하여 관객이 주도하는 영화문화 환경을 정비하여 공동성을 실감하는 사회적 장을 만들고 나아가 영화와 사회문제해결을 융합하는 영화의 사회적 활용을 도모한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.509-515
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• 2023

국가 차원의 지속적인 대체 에너지 개발에도 석유 제품의 사용량은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 대표적인 석유 제품인 휘발유는 국제유가의 변동에 그 가격이 크게 변동한다. 주유소에서는 휘발유의 가격 변화에 대응하기 위해 휘발유 재고량을 조절한다. 따라서, 휘발유 재고량의 주요 변화 요인을 분석하여 전반적인 휘발유 소비 행태를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주유소의 휘발유 재고량 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 뉴스 기사를 활용한다. 첫째, 웹 크롤링을 통해 자동으로 휘발유와 관련한 기사를 수집한다. 둘째, 수집한 뉴스 기사를 KoBART(Korean Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 텍스트 요약 모델을 활용하여 요약한다. 셋째, 추출한 요약문을 전처리하고, N-Gram 언어 모델과 TF-IDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)를 통해 단어 및 구 단위의 주요 요인을 도출한다. 본 연구를 통해 휘발유 소비 형태의 파악 및 예측이 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.15-20
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• 2023

본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.9-16
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• 2022

최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.