본 논문에서는 듀얼 스트림 기반의 지상파 양안식 3DTV 서비스를 위하여, 상용제품의 MPEG-2 인코더와 AVC/H.264 인코더를 이용하여 부호화할 경우, 두 개의 인코더에서 출력되는 MPEG-2 전송스트림을 입력받아 좌우 영상의 스트림을 프레임단위로 동기화하는 방법을 제안한다. 제안하는 동기화 방법은 좌우 HD-SDI 신호의 수직 보조 데이터 공간(VANC-Vertical ANCillary data space)에 동기정보를 삽입하고, 이 동기정보를 바탕으로 2 개의 DTV 인코더에서 출력되는 좌우영상의 전송스트림을 동기화할 수 있도록 한다. 따라서, 본 논문에서 동기정보는 기존의 상용 DTV 인코더에서 프레임 단위로 부호화를 지원하는 폐쇄자막(Closed caption) 구문에 따라 VANC 에 삽입하는 방법을 제안한다.
본 연구는 정보제공자로서의 전문적인 역할 수행이 요구되는 비서직을 위한 정보활용교육의 필요성을 제기하고 실무중심의 정보활용 교육과정 구성방안과 교육내용 개요를 제시하였다. 비서의 정보활용교육의 필요성에 영향을 미치는 요인을 규명한 결과 학력 수준이나 비서학 전공지식 수준과는 관계가 없고 정보제공업무 과제 수준에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 정보활용 교육요구 분석 결과 인터넷 메타검색엔진, 인터넷 전문검색엔진, 연산자사용법, 디지털도서관 활용법, 유즈넷 이용법, 정보서비스기관 이용법, 인터넷 참고정보원, 맞춤정보서비스 이용법, 주제조사의뢰 이용법, 문헌배달서비스 이용법, 전자저널 이용법, 상용데이터베이스 이용법, 원문제공서비스 이용법, 탐색전략모델 활용법, 인터넷 일반검색엔진의 순서로 교육과정을 구성하는 것이 바람직하며 교육내용은 실무 예제중심의 실습으로 구성할 것을 제안한다.
본 연구는 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 보호동기를 형성하는 위험평가와 대처평가가 정보보호의도의 주요한 요인인 유도통제의도와 자기방어의도에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 연구모형은 보호동기이론을 기반으로 기존 선행연구를 통해 심각성, 취약성, 반응효능감, 자기효능감을 독립변수로 채택하였다. 연구모형 검증을 위해 한국의 디지털 헬스케어 서비스 기업 임직원 222명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 데이터는 구조방정식을 사용하여 분석하였다. 연구결과에 따르면 (1) 보안위협의 결과에 대한 명확한 인지가 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 정보유출 사고에 대한 심각성에 대한 이해를 높여주고, 이를 통해 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 오남용을 줄일 수 있으며, (2) 보안시스템에 대한 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 신뢰와 만족이 스스로 정보유출에 대응할 수 있다는 자신감을 형성시킬 수 있고, (3) 디지털 헬스케어 서비스 제공자는 정보유출로 인해 돌아오는 결과를 인지하고 있지만, 실제 자신에게 발생할 수 있는 가능성은 적다고 생각하고 있음을 확인하였다. 이 연구결과는 디지털 헬스케어 서비스를 운영하는 벤처기업은 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 정보보호의도를 높이기 위해서 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 보안수준을 높일 수 있는 지속적인 콘텐츠 제공이 필요하고, 타 벤처기업대비 높은 수준의 보안시스템을 도입하여 디지털 헬스케어 서비스 제공자의 신뢰를 통해 정보보호 동기유발이 중요하다는 점을 시사한다.
인터넷의 발전과 성장은 웹상에서의 정보의 량에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔다. 이러한 웹상에서의 정보량의 증가는 정보이용자의 요구와 필요에 맞는 정보 제공을 위한 서비스로서 웹기반의 개인화서비스에 대한 요구를 더욱 더 강조하게 되었다. 개인화서비스는 정보이용자의 요구와 필요에 의해 현실화 될 수 있으며 이러한 정보이용자의 관심사와 정보요구는 지속적으로 또한 급격하게 변화되고 있다. 웹상의 수많은 정보로부터 정보이용자의 요구와 필요를 만족 시킬 수 있기 위하여 본 논고에서는 이용자의 관심과 요구를 표현하기 위하여 이용자 프로파일 정보를 이용하였으며 이러한 이용자의 프로파일 정보는 이용자의 요구와 흥미에 대한 변화를 반영하기 위하여 지속적으로 갱신하였다. 본고에서는 정보이용자의 정보요구와 흥미의 변화를 지속적으로 이용자프로파일에 반영하기 위한 방안으로서 학습알고리즘을 제안하였다. 정보이용자의 정보에 대한 피드백을 기반으로 이용자의 정보에 대한 흥미와 요구는 본 고에서 제안한 학습알고리즘을 통하여 지속적으로 갱신 되므로서 정보이용자에게 보다 정확한 정보를 제공할 수 있다고 할 수 있다. 이러한 학습알고리즘은 보다 개선된 하이브리드 정보추천시스템에 적용하였다.
본 연구에서는 P대학도서관 이용자 만족도와 요구사항 등을 설문조사를 통해 파악하고자 하였다. 이를 바탕으로 CRM기법을 적용하여 이용자의 요구를 충족시킬 수 있는 방안을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 P대학 구성원을 대상으로 응답자 기본정보, 소장자료, 자료이용, 홈페이지, 이용자서비스, 시설/환경의 6가지 영역으로 구성하여 설문조사를 실시하여 분석하였다. 연구결과를 요약해 보면 첫째, 만족도조사에서 자료이용 부분이 가장 높게 나타났고, 시설환경 부분이 가장 낮게 나타났다. 자료이용에서는 희망도서 신청 자료를 신속히 구입 및 정리하여 제공하고, 예약도서에 대한 캠퍼스 간 대출이 필요하다. 둘째, 홈페이지에서는 OPAC의 검색시스템과 예약시스템 기능 개선이 필요하고, 자주 이용하는 기능에 대한 메뉴 재배치도 필요하다. 셋째, 이용자서비스에서는 도서관 행사를 더욱 확대하고, 문제점으로 지적되는 행사 안내와 홍보를 강화할 수 있는 방안(SMS, Push 등)을 마련할 필요가 있다. 넷째, 시설환경에서는 개인 및 그룹 학습공간의 부족, 사물함 부족, 환기 및 냉난방 관리 문제, 화장실 시설관리 불만 (휴지 부족 등) 도서관의 지리적 접근성 부족, 외부이용자 관리 등에 대한 불만을 개선할 수 있는 정책이 필요하다.
국가표준콘텐츠식별체계인 UCI를 이용하여 방송콘텐츠를 식별 관리하면 다양한 형태의 콘텐츠가 개방형 시장에서 거래되는 미래 콘텐츠 유통시장에 대응하여 효과적으로 콘텐츠를 관리 할 수 있다. 방송콘텐츠 유통과정의 특성상 여러 가지 형태의 변형이 콘텐츠에 가해지게 되는데, 변형 콘텐츠도 변형 전에 부여된 식별자로 콘텐츠를 식별할 수 있어야 효과적인 콘텐츠 식별 및 관리가 가능하다. 이에 본 논문에서는 워터마킹 기술을 이용하여 UCI 식별자를 방송콘텐츠에 실시간으로 은닉삽입하는 시스템을 제안한다. 방송콘텐츠를 송출하는 단계에서 UCI 식별자를 은닉삽입하여 콘텐츠 유통의 전 과정을 통해 하나의 식별자로 식별할 수 있도록 고안하였다. 워터마크 삽입과정으로 인한 화질 저하를 최소화하면서도 변형된 콘텐츠에서도 워터마크를 추출할 수 있는 강인성을 요구하는 방송용 워터마크 삽입 시스템으로 기존의 방송시스템과의 연동을 고려하여 HD-SDI 신호 입출력을 지원하도록 설계 구현되었다.
자율주행 분야 글로벌 동향 파악 및 공간정보 서비스 활성화 방안 도출을 위해 빅데이터 분석방법을 활용하였다. 사용된 빅데이터는 뉴스기사와 특허문헌을 상호 연계하여 활용하고, 뉴스 기사를 통한 동향 분석, 특허문헌 정보를 활용한 기술 분석이 진행 되었다. 본 논문에서는 자율주행에 대한 주요 뉴스에서 토픽모델을 기반으로 한 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 빅데이터화 하고 주요 단어를 추출하였다. 특허정보의 주요 단어를 기반으로 적용된 워드넷(WordNet)을 활용하여 공간정보와 연계성 분석, 글로벌 기술 동향 분석을 실시하고 공간정보 분야의 동향 분석 및 예측을 실시하였다. 본 논문에서는 주요뉴스와 특허문헌 정보를 기반으로 한 빅데이터 분석방법으로 자율주행 분야와 공간정보와의 연계성 분석을 통하여 최신 동향과 미래를 예측하는 방법을 제시한다. 빅데이터 분석으로 도출된 자율주행 분야 공간정보의 글로벌 동향은 플랫폼 얼라이언스, 비지니스 파트너쉽, 기업 인수합병, 합작회사 설립, 표준화 및 기술개발로 도출되었다.
본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 '삼성전자', 'SK하이닉스', 이차전지 산업에서 '삼성SDI', 'LG화학', 바이오 산업에서 '삼성바이오로직스', '셀트리온'을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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