본 연구는 위성 DMB 콘텐츠의 장르 소비를 이용자의 장르 레퍼토리와 장르 선호도, 장르소비 유사성으로 구분한 뒤, 위성 DMB 이용 동기가 이와 같은 장르 소비 형태에 영향을 끼치는 가를 탐색적으로 살펴보기 위한 것이다. 연구 결과, 첫째, 응답자들의 위성 DMB 이용 동기에서는 무료함 해소가 평균 3.65로 가장 높은 동기였으며, 다음으로 뉴스교통 정보 3.63, 이동 중 TV 이용 3.45, 휴대 편리 3.40 등의 순으로 나타났다. 이는 위성 DMB가 이동 중 무료함을 해소하거나 뉴스 등의 정보 욕구를 충족시킬 수 있는 매체적 특성을 갖는다는 점을 의미한다. 둘째, 위성 DMB 이용 동기의 하위차원을 확인하기 위해, 16개 이용 동기 평가항목을 대상으로 인자분석을 행했다. 이와 같은 인자분석을 통해서, 총 3개의 인자가 규명되었고 이는 전체 변량의 69.9%를 설명했다. 이들 위성 DMB 이용 동기는 각각 오락적 동기, 사회적 동기, 정보적 동기 등으로 구분되는 것으로 나타났다. 셋째, 응답자들의 위성 DMB 이용 동기에 따른 장르선호도를 회귀분석을 통해 살펴본 결과, 위성 DMB 이용 동기는 장르 선호도에 유의미한 영향을 끼치고 있는 것으로 나타나고 있다. 특히 오락성 동기와 정보성 동기가 대부분의 장르 선호도를 결정하는 요인으로 나타났다. 넷째, 위성 DMB 장르 레퍼토리 결정요인을 탐색하기 위해 인구사회학적 요인, 이용 동기, 매체 이용 시간을 선행 변인으로 투입한 위계적 회귀분석 결과, 위성 DMB 장르 레퍼토리를 결정하는 핵심 요인이 이용 동기 요인이라는 것을 살펴볼 수 있다. 다섯째, 위성 DMB 장르 소비 유사집단을 구분하는 결정요인을 살펴보기 위해, 로지스틱 회귀분석을 행한 결과, 장르 다양 소비 집단 및 비소비 집단을 구분하는 주요 요인은 이용 동기 및 DMB 이용량이었다. 전체적으로, 위성 DMB 이용 동기는 장르 선호도, 장르 레퍼토리, 장르 소비 유사성 등과 같은 콘텐츠 장르 소비 구조에 유의미한 영향을 끼치는 것으로 이해할 수 있다.
본 연구의 주목적은 스마트워크의 수용에 영향을 미치는 요인들을 실증적으로 분석해 보는 것이다. 이를 위해 기존의 정보기술 수용과 관련된 선행문헌을 중심으로 스마트워크의 수용 및 채택에 영향을 미치는 특성요인들을 추출하고 연구모형을 구축하였다. 기존의 선행연구에서 중요하게 다루었던 특성요인 외에도 스마트워크의 특성상 사회적 영향과 과업특성이라는 변수를 추가하였고, 이를 토대로 스마트워크 수용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 실증연구를 수행하였다. 실증분석 결과, 개인의 혁신성은 스마트워크의 지각된 용이성과 수용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으며, 자기효능감은 지각된 용이성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 사회적 영향 요인 중 주관적 규범은 지각된 용이성에만 영향을 미치고, 이미지는 지각된 용이성과 유용성 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 과업특성 요인 중 예외성은 지각된 용이성에, 그리고 자율성은 지각된 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 스마트워크에 대한 지각된 용이성, 지각된 유용성, 그리고 수용의도 간에는 모두 긍정적인 관계성이 존재하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결과를 토대로 관련 분야에 대한 학문적 및 실무적 차원의 시사점에 관한 논의가 이루어졌으며, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제시하였다.
본 연구는 동영상을 기반으로 일상생활에서 녹화한 아동 및 성인의 발화를 자동으로 분석해주는 SUDA(smart utterance deep analyser) 하이브리드 앱 개발에 관한 것이다. 특히, 아동과 부모가 원하는 시간 및 장소에서 상호작용하는 장면을 촬영하여 업로드할 수 있고 시간의 흐름에 따라 데이터를 계속 축적하여 이를 관찰하고 분석할 수 있도록 도울 수 있다. SUDA는 안드로이드폰, 아이폰, 태플릿 PC 기반에서 구동되며, 대용량의 동영상을 녹화 및 업로드할 수 있고, 사용자의 목적(일반인, 전문가, 관리자)에 따라 차별화된 기능을 제공할 수 있다. 전문가 모드에서는 자동화된 시스템과 협업하여 대상자의 발화를 말·언어적인 측면(비유창성, 형태소수, 음절수, 단어수, 말속도, 반응시간 등)에서 세부적으로 분석할 수 있다. 즉, SDUA 시스템이 대상자의 발화를 반자동으로 전사 및 분석하면, 언어치료사가 이를 검토하고, 보완하여 의사소통장애 진단과 중재 시 활용할 수 있다. 일반인(부모)의 경우, 전문가가 분석한 결과를 그래프 형태로 제공 받아 모니터링 할 수 있고, 관리자는 발화 분석, 영상삭제 등 전체 시스템을 관리할 수 있다. 본 시스템은 발화 분석의 반자동화로 치료사와 연구자의 부담을 줄여주고, 부모가 자녀의 발화를 기반으로 하여 말·언어발달에 대한 정보를 쉽고 다양하게 제공 받을 수 있다는 점에서 임상적 의의가 있다. 또한, 한국형 말더듬아동 진단 및 중재에 적용할 수 있는 종단데이터를 구축하고, 말더듬 회복 예측 요인들을 찾는 기초자료로 활용하고자 한다.
In recent years, explosive increase in population has been damaging mankind in terms of deprivation of natural resources and more of economical demands. Therefore, we have thought about problems as to counter-balance the increasing population, and reached a resolution of artificial methods of controlling birth. In the past, though now used in some of contraceptive methods, extravaginal ejaculation, condom were commonly used. But recently, pills, IUD and several kinds of operative procedures are quite popular. Though the recent methods are known to be effective compared with the traditional methods, a certain unwanted side effects as well as limited value of usages now must be discussed. On this aspect, we are trying to research for a ideal methods such as symptom free, more of natural way of family planning and try to zero the failure rate. And also it has been suggested that only if those scientific methods of controlling birth can be base on religious concepts of moral being, it will be enlightened. At the Happy Family Planning Clinic of St. Mary's Hospital, we apply Billing's ovulation method to out-patients who want contraception and usually advise them to use it on a self-care basis. For a retrospective study of the presurvey data analysis and use-effectiveness of the ovulation method from April 1, 1975 to Nov., 30, 1975, we have dealt with a total of 1,383 women (urban areas 465, rural areas 918). The results of preliminary survey were as follows; 1) Among 465 women in Seoul areas, the failure rate was 10.3, which signified unplanned pregnancies of 32 women. 27 of the 32 women were pregnant due to the users own failure and the remaing 5 due to the failure of the method. Therefore, the failure of the method accounted for 1.6. 2) Among 918 women in rural areas, the failure rate was 15.2 signifing unplanned pregnancies in 93 women. The cause of the failure in 81 of the 93 women was attributable to the user's own mistake and that in the remaing 12 to the default of the method. Therefore, the failure attributable to the method accounted for 2.0.
도서 상품에 대한 정보량이 폭증하면서 고객이 도서 선택에 어려움을 겪는 상황이 발생하고 있다. 이에 따라 고객에게 적합한 도서 정보를 제공하여 구매를 유도하는 도서 추천시스템의 중요성이 커지고 있다. 하지만 도서의 서지정보나 사용자 정보 등을 이용한 기존의 추천시스템은 추천 결과의 신뢰도에 문제를 드러내고 있기 때문에 도서 본문 텍스트의 의미적 정보를 추천시스템에 반영하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문은 이에 대한 선행연구로 TF-IDF기법과 소설의 외형적 구조를 이용한 소설 텍스트의 주제어 추출 방법을 제안하였다. 이를 위해 100권의 소설텍스트를 수집하고 각각의 소설을 머리말, 대화문, 비대화문, 맺음말의 4개의 구조로 분리한 후 TF-IDF 가중치를 계산하였다. 실험결과 본문 텍스트만을 이용했을 때 보다 머리말과 맺음말을 포함하고 대화문에 가중치를 높게 부여하였을 때 주제어의 추출 정확도가 42.1%의 성능 향상을 보였다.
본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
최근 지능형 미래의 도시공간구축을 위해 유비쿼터스 개념을 적용한 u-City, u-Ecocity 등의 새로운 도시계획의 패러다임의 등장은 도시영역에 대한 고품질의 3차원 공간정보를 필요로 하고 있다. 최신 GIS응용 기술을 기반으로 하여 3차원으로 모델링된 도시 규모의 방대한 영역에 대한 다양한 형식의 공간정보를 통합하여 가시화 및 공간정보 검색 및 분석, 평가를 위한 솔루션을 포함하는 다차원 공간영상정보 시스템을 구축하고자 하는 것이 목적이다. 기존의 3차원 도시모델링의 한계를 극복하기 위한 방안으로 항공 라이다(LiDAR) 데이터를 이용하여 실사용자들의 요구사항을 충분히 반영할 수 있도록 시스템의 활용도를 높여 도시 시설물의 고품질, 고해상도의 현실감있는 3차원 가상 도시환경 구축을 목표로 공간정보의 통합, 가시화, 활용기능 생성을 연구의 범위로 한다. 속성 및 기호로 구성된 표준형식의 공간정보에 위성영상 및 항공사진을 매쉬업하여 실제 세계와 최대한 흡사한 가상의 도시환경을 재현하여 조망 및 일조권 분석은 물론 도시의 각종 행정업무 및 의사결정을 지원할 수 있는 분석기능과 활용기능을 제공할 수 있도록 구축한다.
현재의 동영상 서비스 시장은 방대한 양의 콘텐츠를 제공하고 있음에도 불구하고, '새롭고 재미있는 콘텐츠 발견'에 대한 사용자들의 니즈를 완전히 충족시키지 못하고 있다. 이에 온라인 동영상 서비스 분야에서는 추천이나 프로모션과 같이 사용자의 시청 동기를 효과적으로 유발시키는 영역에서의 기술/사용경험의 연구가 꾸준히 제기된다. 사용 동기를 향상 시키는 효과적인 한 방법은 사용자가 서비스의 사용 과정에서 즐거움을 느끼게 하는 것이다. 이 연구에서는 사용의 즐거움을 제공하는 전략으로 '뜻밖의 재미있는 발견'에 주목하였다. 마치 우연히 발견한 좋은 분위기의 카페나 예기치 않았던 장소에서 우연히 만난 친구처럼 '뜻밖의 기쁨, 우연한 발견'을 뜻하는 '세렌디피티(serendipity)'가 적용되면 서비스의 사용에 즐거움을 증진시킬 수 있다고 보았다. 본 연구는 온라인 동영상 환경에서의 세렌디피티를 '뜻밖의 즐거움을 주는 콘텐츠의 우연한 발견'으로 정의한다. 연구에서는 1차적으로 폭넓은 문헌 고찰을 통해 세렌디피티의 다양한 속성들을 이론적으로 도출하였다. 다음으로 사용자 조사 다이어리를 통해 문헌 고찰만으로는 발견하기 힘든 온라인 환경에서의 세렌디피티의 속성을 추가적으로 도출하였다. 이렇게 도출한 세렌디피티의 속성에 대해 각 항목을 평가 문항으로 작성하여 유튜브 환경에서 실험을 진행함으로써 동영상 환경에서 발견되는 세렌디피티 속성을 확인하고 이를 유발하는 잠재적 요인에 대해 관찰하였다. 그 결과, 최종적으로 동영상 환경에서 세렌디피티를 유발하는 4가지 요인을 실증하고 확인하였다. 본 연구는 세렌디피티의 개념적 이해를 돕는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 향후 온라인 동영상 서비스를 비롯한 IT 분야에서 세렌디피티의 역할이나 작용을 분석하고자 하는 후속 연구에 유용한 참고 자료가 된다는 점에서 학술적 의의를 갖는다.
본 논문에서는 3GPP (3rd Generation Partnership Project) LTE (Long Term Evolution)-Advanced 시스템의 Relay 환경에서 효율적 serving cell 선택을 위한 power control 기법을 제안한다. Relay를 사용하는 환경에서 UE가 백홀 링크의 채널 상태를 고려하지 못하는 기존의 serving cell 선택 과정은 백홀 링크 (backhaul link)가 좋지 않은 상황에서도 액세스 링크 (access link)가 다이렉트 링크 (direct link)보다 채널 상태가 좋다면 RN (Relay Node)을 serving cell로 선택하여 최대 throughput을 얻을 수 없는 문제점을 갖는다. 또한, 제안된 기존의 해결 기법인 eNB (evolved NodeB)나 RN이 백홀 링크의 채널 정보를 리포팅하는 방식은 추가적인 데이터 전송이 필요하고, UE (User Equipment)가 백홀 링크의 채널 상태까지 고려하여 serving cell을 선택하기 때문에 serving cell 선택 과정의 복잡도가 증가하며, 백홀 링크의 채널 상태가 좋지 않아서 serving cell을 eNB로 선택한 경우에 RN에 의한 강한 간섭의 영향으로 수산 신호가 열화되는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 RN이 백홀 링크의 수신 SINR (Signal to Interference plus Noise Ratio) 에 따라 송신 전력을 조절하는 power control 기법을 제안하며, 다양한 모의실험을 이용한 성능 분석을 통해 제안하는 방식이 3GPP LTE-Advanced 시스템의 Relay 환경에서 매우 유용한 것을 입증하였다.
한국에서의 SNS는 트위터, 페이스북, 카카오스토리로 대표된다. 이 공간을 통해 다수의 공동참여와 협업에 의한 사회적 지식생산이 이루어지고 있다. 유선 인터넷시대에는 위키백과나 지식iN 서비스가 집단적 지식생산의 대표적 산물이라 할 수 있었다. 그러나 이제 스마트폰을 중심으로 하는 무선 인터넷 시대에는 SNS를 통해 실시간으로 연결되어 다양한 형태의 집단적 지식생산을 이루게 될 것이다. 이 연구는 3대 SNS에서의 집단지성 참여자를 대상으로 한 설문에 응답한 자료를 비교분석하였다. 트위터, 페이스북, 카카오스토리 사용자 간 집단적 지식생산 메커니즘의 차이점을 밝히기 위해 크게 집단지성 동기, 집단적 지식생산모델 선호도, 집단적 지식문화인식 등 세 가지 변인을 통해 비교하였다. 3대 SNS에서의 참여자 집단을 판별하는 요인을 분석한 결과 다양성지향 이용동기, 개인적 기여동기, 집단적 지식성향인식이 가장 영향력 있는 변수로 작용할 수 있다는 사실이 나타났다. 이 논문은 컴퓨터과학의 눈으로 사회자본이나 집단지성 등 사회과학의 가치를 융합한 것과, 집단적 지식생산의 장을 유선 인터넷에서 무선 인터넷의 실시간 SNS로 문을 열었다는 데에 중요한 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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