M-ICT(모바일 정보통신기술) 시대에 들어서며 '도시 사용자를 중심으로 한', '사람과 사람, 사람과 사물, 사람과 공간의 상호작용'의 새로운 경험이 가능한 도시 브랜드 이미지 구축이 점차 중요해지고 있다. 도시 브랜드 이미지에 대한 도시 사용자의 경험은 해당 도시의 경쟁력을 평가하는 중요한 요소이다. 이 가운데 사용자의 도시 브랜드 터치포인트에 관한 연구가 특히 중요한다. 본 연구는 사용자의 브랜드 경험을 향상하고 도시의 브랜드 경쟁력을 높이는 데에 그 목적이 있다. 연구방법은 문헌 종합 서술과 조사연구 분석으로 크게 두가지이다. 우선 연구의 배경과 목적을 서술하고 문헌 종합 분석을 통해 사용자가 터치 포인트를 경험하는 특징과 방식을 정의한다. 또한, 도시 브랜드 터치포인트의 다각적 구성 모형을 제시한다. 사용자 조사 연구의 방식으로 디지털 터치포인트와 물리적 터치포인트 가운데 다빈도 터치포인트 구조 특징을 도출한다. 조사를 통해 문제점을 발견하고 실제 사례와 접목하여 터치 포인트의 최적화 설계 전략을 도출하고자 한다. 본 연구의 혁신은 사용자 경험이라는 시각에서 도시 브랜드와 사용자 경험의 터치 포인트의 구성 관계를 연구하고 도시 브랜드 터치포인트의 다각적 구성 모형을 도출하는 데 있다. 미래 연구 전망 과학 기술의 발전에 따라, 5G 및 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 시대가 도래하였다. 도시 브랜드에 대한 사용자의 터치 포인트의 형식이 더 풍부하고 다양해지고 있다. 본 연구에서는 디지털 터치 포인트에 대한 심층적인 탐색 연구를 수행하고자 한다.
안식향산, 메틸파라벤, 부틸파라벤은 식품, 의약품뿐 만 아니라 화장품 분야에서도 사용되는 보존료이다. 그러나 이들 보존료들의 여러 가지 독성이 보고되면서, 한국을 비롯하여 여러 나라들에서 식품 중의 이들 보존료의 사용을 규제하고 있다. 본 연구에서는 간장 중의 안식향산, 메틸파라벤, 부틸파라벤의 정확하고 정밀한 분석을 위하여 세가지 분석물질의 동위원소를 내부표준물질로 이용하는 동위원소 희석 액체크로마토그래피 질량분석법 (Isotope Dilution Liquid Chromatography Mass Spectrometry, ID-LC/MS)을 개발하였다. 메틸, 부틸 파라벤보다 pKa가 낮은 안식향산을 고려하여 acetic acid로 pH 4.0으로 조정한 5 mM ammonium acetate를 이동상 용매로 사용하여 C18 컬럼으로 분리하였다. 질량분석 조건으로는 전기분무이온화법으로 음이온을 생성하여 음이온 모드에서 분석하였으며, 방해물질로부터 선택성을 향상하기 위해 선택반응분석법 (Selected Reaction Monitoring)을 이용하여 분석하였다. 간장의 색깔과 간장 중의 여러 가지 방해물질들을 제거하기 위하여 C18 카트리지를 이용하여 정제하였다. 최적화된 조건과 방법을 이용하여 싱가포르 Health Science Authority(HSA)가 제공하는 간장 기준시료를 분석하였다. 본 연구원에서 측정한 결과값은 HSA가 제공하는 기준값과 불확도 내에서 일치하였다.
모바일 기기는 사물 인터넷으로 성장하여 지능형 건물과 관련된 많은 IoT 응용 프로그램으로 연계 된다. 예를 들어 주택 자동화 제어 시스템은 스마트 폰으로 제어 명령을 보냄으로써, 홈 서버에 액세스를 하는 클라이언트 구조의 웹 어플리케이션을 요구한다. 홈 서버는 광 통신 시스템으로 명령어를 수신 받고 컨트롤 한다. 게이트웨이 기반 REST 기술은 클라이언트에서 요청하는 명령어를 처리 및 증명해야 한다. 이러한 이유는 클라이언트 요청에 의해 다수의 게이트웨이 증가로 인한 인터넷이 지연 되기 때문이다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이 시스템 설계를 하고자 한다. 본 시스템을 통하여 동시성 최고의 다중 추상화 레벨을 확인 할 수 있다. 동시성을 확인하는 방법은 개체 간의 데이터 통신을 지원하는 객체 지향 시스템을 구축하는 것이다. 또한 IoT 게이트웨이 기반으로 양방향통신 방법 중 한쪽 통신 방향 프로토콜에 Node.js를 사용하여 이벤트 중심, 지능형 건물의 설계를 위한 아키텍쳐의 성능을 XMPP라는 미들웨어를 사용하여 확인하고자 한다. Node.js는 지능형 건물 제어장치가 중앙 집중화 형식의 허브를 통하여 통신이 될 수 있도록 하는 역할을 가지고 있다. Node.js는 스레드 기반의 접근 방식이 특징이며, 기존의 시스템보다 40% 이상 빠르다. Node.js를 서버 측에서 사용하기 위해 다수의 클라이언트 들로부터 요청을 한다. 따라서, IoT 환경에서 지능형 건축물의 작업수행 시간을 감소 시킨다.
현재 터치스크린은 핸드폰, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스에 활용되고 있으며, 사람들은 터치스크린을 통해 다양한 동작과 시각적 경험을 하게 되었다. 본 연구에서는 터치스크린이 제공하는 동작, 시각적 경험이 기존 행동-태도의 연합으로 인해 사람들에게 어떤 영향을 미칠 수 있을지 알아보고자 하였다. 선행 연구들은 특정 행동이 사람들의 태도에 영향을 미친다고 주장하였고, 특히 접근-회피 행동은 다양한 방면에서 사람들이 사회적, 개인적으로 기존에 가지고 있던 태도에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 터치스크린에서의 동작은 접근-회피 경험을 가능하게 하므로 이 행동이 사람들의 태도에 어떤 영향을 미치는지 살펴볼 필요가 있다. 실험1에서는 터치스크린에서의 드래그 동작과 접근-회피 행동을 연합시킨 후, 제품에 대한 선호도와 구매의향을 살펴보았다. 그 결과, 접근 드래그를 했던 제품이 회피 드래그를 했던 제품보다 선호도와 구매의향 모두 높은 것으로 나타났다. 실험2에서는 행동을 배제한 접근-회피의 시각적 경험만을 제공하였을 때도 동일한 효과가 발생하는지 살펴보고자 하였다. 그 결과, 시각적으로 접근했던 제품이 회피했던 제품보다 선호도와 구매의향 모두 동일하게 높은 것으로 드러났다. 터치스크린에서의 팔의 움직임(실험1)과 접근-회피 경험의 지각(실험2)이 사람들의 제품에 대한 태도에 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 이는 모바일 혹은 온라인 쇼핑 상황에서 터치스크린 인터페이스 디자인 설계에 사람들의 행동과 지각이 중요하게 고려되어야 할 요소임을 제시한다.
4차 산업 혁명 시대에 인공지능은 IT 기업을 중심으로 기업들의 핵심 사업 전략이 되고 있다. 그리고 국내외 주요 포탈 기업들 또한, 인공지능 기반의 검색 서비스를 출시하고 있다. 인공지능 검색 서비스는 이미지 음성과 같은 비정형 데이터를 활용하며 검색 패러다임을 확장시켰다. 하지만 기존의 텍스트 기반의 검색 서비스와 다른 인터페이스를 제공한다. 익숙하지 않은 인터페이스는 서비스의 사용성을 저해할 수 있는 요소로, 인공지능 검색 서비스를 이용에 따른 사용성에 변화를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 네이버앱 8.9.3 베타버전을 사례로 인공지능 검색 서비스를 실험한다. 실험은 네이버앱 사용 경험이 있는 20대와 30대 30명을 대상으로, 네이버앱의 인공지능 검색 서비스인 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드, AiRS 추천 콘텐츠의 사용성을 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 평가한다. 실험분석 결과, 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 통계적으로 유의미한 사용성 변화가 있는 것으로 나타났다. 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드는 양(+)의 상관관계가, AiRS 추천 콘텐츠는 음(-)의 상관관계가 있었다. 본 연구는 인공지능 검색 서비스를 적용에 따른 사용성 변화를 평가하고 분석한 것으로, 추후 인공지능을 활용한 서비스의 사용성 평가 연구에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 초기 청소년의 삶의 만족도에 미치는 영향과 그 과정에서 행동적 공격성의 매개효과를 검증하는데 있다. 이를 위해 서울지역의 강남과 강북 및 경기도 성남시에 소재한 초등학교 일부를 선택했으며, 그 중에 초등학교 4-6학년 재학생 중인 초기 청소년 290명을 표본으로 추출하여 구조방정식을 실행하였다. 연구결과를 살펴보면 첫째, 초기 청소년의 개인요인인 자아존중감은 삶의 만족도에 정(+)적인 영향을 미치며, 행동적 공격성에는 부(-)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 우울감은 삶의 만족도에 부(-)적인 영향을 미치며, 행동적 공격성에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 초기 청소년의 행동적 공격성에는 삶의 만족도에 부(-)적인 영향을 미치며, 자아존중감과 삶의 만족도 사이에 부분매개효과가 있는 것으로 나타났다. 하지만 우울감과 삶의 만족도 사이에서는 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과를 바탕으로 초기 청소년의 삶의 만족도를 높여주고, 행동적 공격성을 낮추기 위한 프로그램의 개발과 적용을 제시하였다.
4차 산업혁명 시대의 미래 전장은 초연결, 고속기동화된 무기체계로 다영역작전을 수행할 것이다. 이러한 미래전 양상의 변화에 대비하기 위해 우리군은 다양한 유·무인 무기체계를 개발하고 이들의 기동간 통신 지원이 가능한 다계층 전술네트워크 구성을 위하여 노력하고 있다. 그러나 현재의 전술네트워크는 단일 계층에서 단일빔 안테나를 활용한 1:1 고속링크 또는 무지향성 안테나를 활용한 1:N 저속링크를 운용하고 있어 기동간 통신 지원이 제한된다. 즉 미래전 대비를 위한 다계층 전술네트워크를 효율적으로 구성하기 위해서 다중빔 안테나의 운용이 필요하다. 특히 공중계층의 공중중계 무인기는 비행체 특징에 따라 다중빔 안테나의 운용 방법이 달라진다. 따라서 본 논문에서는 다계층 전술네트워크의 효율적인 운용을 위하여 공중계층에 필요한 다중빔 안테나 운용 시나리오와 고려 요소, 회전익과 고정익 비행체의 특징을 살펴보고 이를 토대로 다중빔 안테나의 공중중계 무인기 설치 위치 및 운용 방안을 회전익과 고정익 비행체로 구분하여 제시한다.
1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.
본 연구에서는 고폭탄과 같은 고위험 탄약에 대한 신뢰성 시험을 수행하는 기관에서 갖추어야 할 방호벽에 대해 유효 방호력을 평가하였다. 고폭탄이 인원에게 줄 수 있는 영향은 폭발압력에 의한 고막, 폐의 손상 등과 폭발과 동시에 발생한 파편에 의해 받을 수 있는 관통상이 있다. 따라서 COMP B가 충전되어있는 고폭탄을 기준으로, 피해 정도를 산정하기 위한 폭발방호 이론과 수치적 계산과 시뮬레이션을 통한 방호력 검증을 수행하였다. 수치적 계산 결과 시나리오로 설정된 방호벽과 폭발원점의 거리(7 m)에서 고폭탄 폭발 시 방호벽에 미치는 최대 폭발압력은 77.74 kPa이었으며, 50 mm 두께의 방호벽에 대한 파편의 관통력은 41.34 mm로 계산되었다. AUTODYN을 활용한 시뮬레이션 검증에서는 방호벽과 인원에게 영향을 주는 최대 폭발압력은 각각 58.68 kPa과 18.175 kPa이었으며, 파편의 관통력은 35.56 mm였다. 이 수치는 인간의 피해 한계보다 낮은 수치로 방호벽의 방호력은 유효할 것으로 판단되었다.
최근 코로나19(COVID-19)라는 신종 바이러스로 인해 사람들은 외출을 자제하고 집안에 있는 시간이 길어졌다. 그로 인해 활동량이 급감하고 체중이 증가하여 건강에 대한 관심이 더욱 높아졌고, 이를 해결하기 위한 방법으로 홈트레이닝이 대안이 될 수 있다. 이에 홈트레이닝의 트렌드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIG KINDS)에서 제공하는 뉴스를 활용하여 2019년 12월 1일부터 2020년 11월 30일까지의 기사를 수집하였다. 빈도분석, 가중도에 따른 관계도 분석, 연관어 분석을 실시하였고, 빅카인즈에서 개발한 알고리즘을 활용한 프로그램으로 분석을 실시하였다. 결론적으로 첫째, 홈트레이닝은 인공지능의 기술과 등장이 홈트레이닝을 주도하는 것으로 나타났다. 둘째, 홈트레이닝은 이동통신사의 관련한 컨텐츠와 영상서비스 위주로 이루어지고 있음을 추측할 수 있다. 셋째, 운동 종목으로는 필라테스의 선호도가 높고, 이와 관련된 운동용품의 수요가 증가함에 따라 상표출원도 영향이 있음을 알 수 있었다. 다음연구에서는 연구방법론을 보완하고 다양한 분석을 통해 향후 시행될 여러 빅데이터 연구의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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