본 연구는 '포스트-인터넷 아트'라는 맥락에 기초하여 네트워크를 매개로 한 이미지의 실체에 대해 알아보고, 작품 이미지 안에서의 적용 사례를 분류·분석하는데 연구의 목적이 있다. 웹2.0의 배경과 확장된 디지털·네트워크 환경을 포괄하는 포스트-인터넷 아트에서 이미지는, 고정된 형태를 넘어 다양한 포맷으로 변형·재매개되는 성격을 지닌다. 특히 디지털상에서 저화질로 복제·다운로드·재편집되는 이미지를 히토슈타이얼은 '빈곤한 이미지'라 명명하였으며, 디지털 네이티브 세대인 젊은 작가들은 변화된 네트워크 환경을 포착·재맥락화하고, 다양한 이미지로서 묘사한다. 이러한 맥락에서 포스트-인터넷 아트에서의 이미지 적용을 SNS, 운영체제, 웹사이트에서 발견한 이미지를 수집 후 재구성한 '질료로서 수집된 이미지', 편집프로그램을 통해 새롭게 가공·재맥락화한 '작업에서 가공되는 이미지', 디지털 사회의 단면을 가상과 실재가 결합된 영상·이미지로 나타낸 '혼합된 디지털-현실 이미지'로 분류·분석 할 수 있다.
무형자산의 가치에 대한 중요성이 대두되면서 이를 측정하는 것에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 미디어 산업의 빠른 성장에도 불구하고 해당 산업 내 캐릭터 가치를 정량적으로 평가하는 데 많은 어려움이 존재한다. 최근에는 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis) 방법론이 미디어 사용자의 행태를 분석하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 SNS 데이터를 통하여 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 특징과 인간의 검색 행위 사이의 상관 관계를 분석하였다. 분석 결과 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터 간 유의미한 상관 관계 및 인과성이 확인되었다. 본 연구 결과는 캐릭터 네트워크가 캐릭터 자산의 가치평가를 위한 단서로서 활용될 수 있음을 시사한다.
온라인 커뮤니티를 비롯한 다양한 온라인 플랫폼이 발전하면서 플랫폼의 성과는 사용자 참여에 따라 크게 좌우될 수 있다. 이에 플랫폼 운영자들은 사용자 참여를 유도하는 여러 전략을 활용하고 있는 가운데 게임화(gamification)가 주목 받고 있다. 본 연구에서는 대표적인 게임화 전략인 배지시스템이 실제 사용자 참여 증가에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 플랫폼 맥락에서 맞춤형 게임화 전략 적용의 가능성을 확인하기 위해, 온라인 사용자 정보공개 수준에 따른 맞춤화 전략의 효과를 살펴보았다. 이를 위해 개발자 Q&A 커뮤니티 사이트인 스택오버플로에서 파이썬 배지를 획득한 사용자 557명의 답변 1,048,020개를 직접 수집하여 분석에 활용하였다. 연구 결과 배지를 제공하는 것이 사용자 참여 양을 증가시키는데 효과적으로 작용한 데 반해, 참여 질에는 부분적인 증가 효과가 있음을 확인하였다. 또한 사용자 정보 공개 수준이 배지 획득 이후 참여의 감소에 미치는 영향을 조절하지는 않는 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 목표 행동에 따른 게임화의 효과 차이와 맞춤형 게임화에 대한 관심을 환기했다는 점에서 실무적인 시사점이 있다.
2002년 6월 27일 '불온통신' 규제 제도가 헌법재판소에 의해 위헌으로 결정되었다. 그러나 '불온통신' 규제가 용어상으로는 사라졌다 해도 '불온'에 대한 규제가 사라진 것은 아니다. '불온'은 '안보'와 '풍속 통제'의 목적으로 활용되어온, 한국 근현대사를 꿰뚫는 개념으로 볼 수 있다. 일제 강점기 시기에 마련된 검열 제도를 비롯하여 미군정기, 박정희 정권의 유신 집권기 등을 거쳐 민주화 이후 보수 정권의 집권이 이어진 지난 몇 년간 '불온'의 의미는 집권 세력에 의해 적극적으로 규정, 활용되면서 다양한 지점에서 증폭, 변형되어 왔다. 이 연구는 북한 관련 게시글이나 북한 트위터 계정을 리트윗하는 등의 행위로 "국가보안법" 위반 혐의로 구속 기소되어 재판까지 받은 박정근 사건에 대한 판결문 및 신문 기사를 통해 '불온'과 관련하여 뉴미디어인 트위터의 매체적 특성이 어떻게 규정되어 가는지, 종북 담론과 정부 비판적 활동, 사회 참여 활동 등과의 연관성 속에서 박정근이 어떻게 '불온한 존재'로 규정되어 가는지를 살펴보았다. 이를 통해 뉴미디어 시대에 '불온'이 어떻게 규정되어가며, 한국의 근현대사 속에서 '불온의 계보학'을 어떻게 구성할 수 있을지를 모색해보고자 했다.
본 논문의 목적은 문제해결전략을 기반으로 하는 스마트러닝시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 제안된 시스템은 학습장애아동의 일반능력과 문제해결능력을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 시스템의 특성은 다음과 같다. 첫째, 문제해결전략을 기반으로 일반능력과 문제해결능력을 향상을 위해 개발하였다. 둘째, 스마트 어플리케이션과 SNS를 동시에 활용하는 학습형태로 개발하였다. 셋째, 학업적 자기효능감을 향상을 위한 단계적인 학습을 지향하였다. 본 시스템을 학습장애아동들에게 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습장애아동의 일반적인 학습능력이 향상되었다. 둘째, 학습장애아동의 문제해결능력이 증진되었다. 셋째, 학습장애아동의 자기효능감과 성취감, 학습에 대한 자신감이 높아졌으며, 정보 활용능력과 정보기기활용능력 또한 향상되었다.
연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상·대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.
소셜 네트워크 서비스는 실시간 정보 공유의 새로운 매개체로 각광을 받고 있다. 하지만 소셜 네트워크를 통해 공유되는 정보는 사용자의 신분이나 생활 패턴 등을 노출시킬 수 있는 민감한 정보가 포함되어 있기 때문에 사용자의 프라이버시 침해가 빈번히 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 환경에서 프라이버시를 보호하는 데이터 공유 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에 적합한 프라이버시 보존 데이터 공유 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 암호화된 데이터에서 검색자가 선택한 키워드가 모두 포함되어 있는 데이터를 검색할 수 있으며, 스토리지 서버에 대한 접근 권한을 부여받은 사용자는 누구나 데이터를 저장하고 검색할 수 있다. 또한 동적 환경인 소셜 네트워크의 특징에 적합하도록 효율적인 가입/탈퇴 기능을 제공한다.
본 연구는 현재 공급되고 있는 교육용 어플리케이션에 다양한 기준을 적용하여 분석하고, 온라인 또는 원격교육의 특성이 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 가능성을 모색하였다. 이를 위해 총 85개의 교육용 어플리케이션을 선정하였고, 콘텐츠 유형, 상호작용 유형, 콘텐츠 유형과 상호작용 유형의 조합을 준거로 분석하였다. 분석결과 콘텐츠 유형에서 반복연습형 및 도구형 등 빈도는 높은 반면, 모의실험과 문제해결형의 빈도는 낮았다. 상호작용에 있어서는 학습자와 콘텐츠 간 상호작용 유형이 대부분을 차지하였는데, 따라서 원활한 학습자간 의사소통의 확장이 이루어지는데 한계가 있었다. 따라서 SNS(Social Network Service) 어플리케이션 등의 특징을 적용하여 학습의 상호작용성을 촉진시키기 위한 목적으로 교육용 어플리케이션이 개발될 필요성이 있음이 발견되었다. 아울러 본 연구 결과를 바탕으로 스마트폰의 교육적 활용에 관한 몇 가지 제언을 하였다.
최근 패션업계에서는 급속도로 발전하는 딥러닝 방법론을 활용하려는 시도가 늘고 있다. 이에 따라 다양한 패션 관련 문제들을 다루는 연구들이 제안되었고, 우수한 성능을 달성하였다. 하지만 패션 스타일 분류 문제의 경우, 기존 연구들은 한 옷차림이 여러 스타일을 동시에 포함할 수 있다는 패션 스타일의 특성을 반영하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 동시에 존재하는 레이블 간의 종속성을 모델링하고, 이를 반영하여 패션 스타일의 다중 분류 문제를 해결하고자 한다. 패션 스타일 사이의 종속성을 포착하고 탐색하기 위해 GCN(graph convolution network) 기반의 다중 레이블 인식 모델을 적용하였다. 또한 전이학습을 통해 모델의 학습 속도 및 성능을 향상시켰다. 제안하는 모델은 웹 크롤링을 통해 수집한 SNS 이미지 데이터를 이용하여 검증하였으며, 비교 모델 대비 우수한 성능을 기록하였다.
스마트폰 대중화와 맞물려 소셜네트워크 서비스 이용이 일상화되자 기업은 제품홍보 및 브랜드 인지도 제고를 위해 여러 개의 소셜네트워크 서비스를 마케팅 채널로 활용하고 있다. 기업은 소셜네트워크 서비스 마케팅 초기부터 현재까지 사용자의 관심유도와 자발적 참여 증진을 위해 게임의 기능적 측면과 정서적 즐거움을 재현하는 '게이미피케이션(Gamification)' 요소를 사용하고 있다. 따라서 본 연구는 소셜네트워크 서비스의 게이미피케이션 요소를 고찰하고 하나의 기업이 여러개의 소셜네트워크 서비스를 마케팅 채널로 활용할 때 나타나는 특징을 살펴보고자 했다. 우선 문헌연구를 통해 소셜네트워크 서비스와 게이미피케이션의 개념 및 특징을 고찰하였다. 다음으로 게이미피케이션 구성요소인 게임 기법과 역학, 재미유형을 정리하였다. 그리고 이론적 고찰에 근거하여 국내에서 가장 많이 사용하는 '카카오스토리', '밴드', '페이스북', '인스타그램' 4개의 소셜네트워크 서비스 중 3개 이상을 사용 중인 '코카콜라 코리아', '롯데마트', '캐논 코리아', '코오롱스포츠', '유니클로 코리아' 5개 기업의 게이미피케이션 마케팅 사례를 수집하여 게이미피케이션 마케팅 특징을 분석하고 시사점을 도출하였다. 마지막으로 소셜네트워크 서비스를 통한 게이미피케이션 마케팅 기획의 초석이 되길 바라며 게이미피케이션과 소셜네트워크 서비스 측면에서 가이드라인을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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