최근 빠른 인터넷 속도를 이용하여 SNS (Social Network Service), 인터넷 방송 등의 엔터테인먼트를 즐기는 사용자가 증가하였다. 이와 함께 직접 사진, 동영상 등의 멀티미디어를 직접 제작해 제공하는 사례도 크게 증가함에 따라 영상처리 기술이 발전하였다. 이에 따라 셀프촬영이 점점 증가하고 있지만, 동영상의 경우는 셀프촬영을 하는데 있어 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 영상처리를 이용할 수 있다. 하지만 현재의 기술은 고성능에 초점이 맞춰있기 때문에 시스템 구현을 위해 비용 낭비가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 셀프 동영상 촬영 분야의 적외선 영상처리 기반 저비용 사용자 추적 시스템을 제안한다. 실제 단순히 인식률을 측정한 결과 80%를 보였으며, 속도에 따라 1.5m/s에서 76%의 인식률을 보였다.
This study intends to present the directions for effective up-cycling design using Marquage painting through analysis of trends and the formative characteristics of fashion products. Research was conducted through a literature review (published papers, books and web site contents). Cases were analyzed by examining the contents of web sites of global luxury brands, representative workshops, and social network sites (SNS). The results of the study are categorized as follows, First, Marquage paintings are continuously used by global luxury brands and have developed as an expression of self-ownership and the personalization of one's identity. Second, fashion brands use Marquage painting as a customized service for sales. On the other hand, Marquage paintings are used as a kind of up-cycling to present old goods as brand new ones. Third, the patterns used in Marquage painting were classified into five types: geometric patterns, logo patterns, character patterns, lettering patterns, and art patterns. Moreover, formalization by Marquage patterns is represented by identification, customization, and up-cycling. Finally, to up-cycle the expressive features of Marquage- sustainability, scarcity, storytelling, and originality based on factors of up-cycling need to be reflected.
The rapid growth and influence of digital technologies have had a profound effect on modern society. Companies and businesses can connect through SNS(social network service accounts). The importance of mass media empowers the creation of virtual images that are more realistic than time and space. Unlike traditional reproduction or imitation, the virtual images created in this way are reproduced in a form that lacks the original inspiration's essence. Jean Baudrillard described this phenomenon as the theory of simulation. Baudrillard argued that imitated simulated images replace reality. He stated that reality is lost under excessive images in modern society. In response, based on an understanding of the theory of hyper-reality that emerged through the late stages of the order of simulacre, this study aimed to analyze modern fashion's method of reproducing hyper-real images and investigate the method's characteristics. This study examined the characteristics of hyper-reality described by Baudrillard and analyzed the method of artistic expression of hyper-reality. Based on this method of expression, reproducibility, following the stages of image simulation, was derived. A specific case applied to fashion was analyzed, and based on the image reproduction method, specific characteristics of hyper-reality characteristics in fashion were obtained. Sixty-four collections were selected, out of which 155 images and 43 brands demonstrated the principles of image transformation.
본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.
인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.
스마트 기기의 발전에 따라 소셜 미디어(Social Media)가 활성화되어 새로운 기부 문화형태인 '크라우드 펀딩'이 생성되었다. '크라우드 펀딩'은 문화예술분야에서 새로운 프로젝트를 진행하거나 진행 중인 프로젝트의 투자금을 받기 위해 많은 대중의 후원을 받는 형태로 알려졌다. 요즘 영화 영상미디어 콘텐츠 프로젝트에서 새로운 영역으로 주목받고 있는데, 해외에서는 <도널드 밀더>, <베로니카 마스> 등 성공한 사례들이 많았지만 한국 영화 영상미디어 콘텐츠 시장에서는 뚜렷한 사례를 찾아보기 힘들다. 하지만 영화 <26년>으로 대중들에게 크라우드 펀딩이 알려지기 시작한 이후 현재 진행 중인 프로젝트 영화이 1, 2차 모금을 성공적으로 마치고 3차 모금을 진행하면서 한국의 대표적인 성공 사례로 떠오르고 있다. 크라우드 펀딩에 대한 대중 인지도를 자세히 알아보기 위해 SNS를 이용하는 대중들을 위한 설문조사를 진행하였고, 그에 대한 결론과 분석을 통해 국내 크라우드 펀딩의 현주소를 파악하였다. 앞으로 크라우드 펀딩이 국내에서 확대되기 위한 요소와 그에 대한 문제점 또한 논하였다. 법률에 대한 추진방안과 그에 대한 소음을 극복해내는 방안을 모색하여 크라우드 펀딩이 확고하게 자리 잡음으로써 영화 콘텐츠 산업의 미래에 대해 논하였다.
최근 IT업계의 최대 이슈는 소셜커머스이며, 유통시장의 거대한 변화를 가져오고 있다. 소셜커머스의 시장은 앞으로 성장성이 높을 것이라 기대하며, 소셜커머스 업체들이 급속도로 생겨날 것이다. 현재 한국과 중국 모두 소셜커머스 시장이 빠른 속도로 성장하고 있는 추세이다. 그러므로 본 연구는 중국소비자들의 소셜커머스 이용에 있어 고려하는 요인과 만족요인 그리고 손실요인과 소셜커머스 쇼핑가치 요인은 무엇인지 확인하고자 하였다. 첫째, 소셜커머스 이용에서 고려요인은 가격요인, 편의요인, 제품요인 그리고 사이트 요인의 4개 요인으로 도출되었다. 둘째, 소셜커머스 충성도에 영향을 미치는 만족요인을 확인하였다. 셋째, 소셜커머스 충성도에 영향을 미치는 손실요인을 확인하였다. 넷째, 소셜커머스 충성도에 영향을 미치는 쇼핑가치요인은 쾌락요인과 실용적요인으로 확인되었다. 이에 본 연구는 중국소비자들의 특성을 파악함으로써 중국인의 인터넷 소비문화에 대한 이해와 중국 온라인 시장에서의 문화마케팅전략을 수립하는데 기여하고자 한다.
전 세계적으로 스마트 기기의 사용이 급증함에 따라 SNS 등에서 개인정보를 활용한 Phishing, Spam 등의 부작용이 발생하고 있다. 이에 따라 최근 많은 연구들이 진행되고 있으나 대부분이 피해자 위주의 연구라는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 계획된 행동이론과 동기이론을 활용하여 프라이버시 침해의도에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 본 연구는 전문 업체에 의뢰하여 프라이버시 침해 위협이 높은 SNS 사용자를 대상으로 설문을 진행했다. 총 268개의 설문을 분석했으며, 자료 분석에는 SPSS 18.0과 AMOS 20.0을 활용했다. 연구결과에 의하면 인지된 즐거움, 처벌은 프라이버시 침해에 대한 태도에 영향을 미치며, 프라이버시 침해에 대한 태도, 프라이버시 침해에 대한 주관적 규범, 프라이버시 침해에 대한 인지된 행동통제는 프라이버시 침해 의도에 모두 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 인지된 호기심과 프라이버시 침해에 대한 주관적 규범은 프라이버시 침해에 대한 태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 대체적으로 계획된 행동이론은 프라이버시 침해의도를 설명하는 데에 적합한 이론이고 Motivation Theory의 변수들 또한 대체적으로 프라이버시 침해에 대한 태도에 영향을 미친다는 것을 본 연구를 통해 확인할 수 있었다. 본 연구는 이론적으로 프라이버시 연구의 범위를 이용자 및 피해자 중심에서 가해자로 확장시켰고, 동기 이론의 변수들을 활용한 계획된 행동이론(Extended Theory of planned behavior)을 프라이버시 침해 의도 연구에 적용하였다는 데에 의의가 있다. 실무적으로는 프라이버시 염려와 인지된 즐거움, 처벌 등에 대한 교육을 강화하면 이용자의 프라이버시 침해에 대한 태도가 줄어들 수 있다는 근거와 이를 제도적으로 뒷받침하기 위한 이용자 약관 및 개인정보법 개정의 실무적 근거를 제시했다는 데에 의의가 있다.
최근 스마트 기기가 PC와 유사한 성능을 보이면서, 사용자들은 메신저, SNS(Social Network Service), 은행 업무 등 PC에서 수행했던 업무들을 모바일 기기에서도 수행할 수 있게 되었다. 이 같은 긍정적인 변화와 함께 스마트 기기를 대상으로 하는 공격으로, 보안 위협이 증가하는 부정적인 변화도 나타났다. 대표적으로 사용자의 개인정보 유출, 부당한 과금을 비롯하여 최근에는 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격을 발생시키는 봇(Bot)으로 스마트 기기가 활용되면서 모바일 보안에 대한 위협이 증가하는 실정이다. 특히, 스마트 기기의 80% 이상을 차지하는 안드로이드 플랫폼에서의 악성코드를 통한 피해건수가 증가하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드의 악성코드를 탐지하기 위해 통계 기반 분석법 중 하나인 시계열 분석법을 제안한다. 시계열 모델 중 기존의 데이터를 기반으로 정확한 예측값을 도출할 수 있는 자기회귀 이동평균 모델을 이용하였으며, Z-Score를 이용한 비정상 데이터 후보군 추출을 통해서 전체 데이터와의 비교 없이 추출된 후보군과의 데이터 비교를 통해서 빠르게 악성코드를 탐지하는 방법을 이용한다. 악성코드 탐지 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증하고자 한다.
의사들의 소셜미디어의 활용은 의학전문직업성에서 중요한 문제가 되어가고 있다. 그러나 전문직 단체에서는 이에 관한 명확한 가이드라인을 아직 제공하지 못하고 있으며, 관련된 규정으로 새로 개정된 대한의사협회 의사윤리지침에서 소셜미디어를 활용할 때 품위를 유지할 것을 요구하고 있는 것이 전부이다. '품위 유지'라는 개념은 전문직의 의무로서 제시되어 왔지만, 이 개념이 갖는 모호함이나 전근대적 어감 등이 품위 유지의 의무가 전문직의 자율 규제의 규준으로서 쓰이는 데에 장애물이 되어 왔다. 저자들은 의료전문직의 품위 유지 개념을 검토하고 만일 이 개념을 명료하고 정당화 가능하게 재정의할 경우, 이 개념은 소셜미디어와 같은 여러 맥락에서 작동가능한 규준이 될 수 있다고 주장한다. 소셜미디어의 예측불가성과 통제 불가능한 영향력, 공적, 직업적 영역과 사적, 개인적 영역의 구분이 모호해진다는 특성은 의학전문직업성을 위험에 빠뜨릴 수 있다. 이 논문에서는 전문직의 품위가 손상될 수 있는 세 가지 사례를 제시하고 왜 이러한 행위들이 공공의 신뢰를 저하시고 전문직의 품위를 손상하게 되는지 논증한다. 저자들은 공공의 신뢰를 유지하기 위해 대한의사협회가 소셜미디어 활용에 관한 보다 구체적인 가이드라인을 제시해야 한다고 결론 내린다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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