본 논문은 유럽 등 해외에서 현재 활성화 되어있는 카드게임, 경마게임 등을 활용한 데이터방송 승부게임(TV-betting) 서비스를 조작하여 이를 경험한 패널집단을 대상으로 인터랙티브게임 관련 긍정적, 부정적 인식을 조사하여 국내에서 데이터방송 승부게임에 대한 규제문제와 그 도입가능성을 모색해 보았다. 조사연구를 수행하기 위해 국내 디지털케이블방송에서의 데이터방송 표준인 OCAP시스템 환경에서 데이터방송 승부게임 데모프로그램을 제작하고 패널집단이 이 프로그램의 시청경험을 하게 한 뒤에 심층적인 면접을 시행하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 패널집단은 데이터방송 승부게임이 오락효과, 감정정화, 스트레스 해소 등 시청자에게 즐거움을 주는 긍정적 요소가 많으나 사회적 환경 때문에 외국과 같이 쉽게 도입되기는 어려울 것으로 인식하고 있었다. 그리고 데이터방송 승부게임이 도입되기 위해서는 결제에서의 안정된 보안장치를 기반으로 매체 신뢰도가 보장 되어야 하고, 승부게임을 너무 자주하지 않게끔 시간적 제약을 고려한 방송편성, 베팅(betting)한도의 제한, 다른 데이터방송 가입자들의 셋탑박스에 접속하여 게임을 하는 경우를 차단하는 등 일련의 규제적 시스템 장치를 통해서 과도한 사행성을 억제해야 한다고 판단하고 있었다. 이에 여러 가지 부작용을 최소화하는 방안 등 정부의 법적인 규제 틀 안에서 승부게임의 단계적인 도입이 검토될 수 있다고 인식하고 있었다. 정부는 이를 고려해 장기적인 관점에서 데이터방송 정책수립을 해야 하고, 이를 통해 법적인 규제 틀 안에서 안정적으로 데이터방송 승부게임을 즐길 수 있는 방안이 마련된다면 향후 국내에서 인터랙티브 TV게임이 오락적인 기능과 함께 산업적으로는 데이터방송 등 뉴미디어 산업 활성화를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.에서 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.해 측정하였다. 실험은 4개의 집단으로 나누어져 실시하였는데 한 집단은 지각된 위험과 희소성 메시지에 동시에 노출되도록 하였고 두 번째 집단과 세 번째 집단은 각각의 두 요인 중 하나의 요인에만 노출되도록 하였다. 그리고 나머지 한 집단은 통제집단으로 지각된 위험이나 희소성 메시지를 모두 처치하지 않은 프로그램을 시청하게 하였다. 연구결과 흥미로운 사실들이 발견되었는데 이용경험에 상관없이 모든 이용자들은 지각된 위험에 부정적인 반응을 보였으며 특히 이용경험이 풍부한 홈쇼핑이용자들인 경우 이용경험이 적은 소비자에 비해 지각된 위험에 더욱 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 또한 희소성 메시지에 대해서는 통계적으로는 유의미하지 않았지만 이용경험이 높은 소비자가 이용경험이 적은 소비자들 보다 오히려 부정적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 또한 지각된 위험과 희소성 메시지의 상호작용효과의 경우 이용경험이 높은 집단의 소비자가 특히 제품에 대한 태도반응에서 매우 부정적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 이러한 사실은 이용경험이 풍부한 소비자일수록 신뢰가 생기지 않는 지각된 위험의 상황에서 희소성메시지가 제시될 때 희소성메시지의 설득적 의도를 위협적인 요소로 생각한다고 해석할 수 있다. 이상의 결과는 선행
멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.
세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.
스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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