넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
중국의 뷰티 팝업숍 서비스는 이미 전성기발전시기에 들어섰다. 본 연구는 중국 에스티로더 팝업샵을 예를 들어 새 소매모델하에서의 뷰티샵 인터랙티브 마케팅방식에서의 사용자 체험을 기초로 일종의 온라인과 오프라인을 융합하는 시스템 인터랙티브 디자인 과정을 세우고 기업이 마케팅 서비스의 지속가능한 발전을 이루도록 돕는다. 이 목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 설문조사와 인터뷰 조사로 사용자 체험의 핵심 요소를 조사하고 고객 여정 지도를 이용해 사용자의 통증점 (접촉점)을 확인하고 새 시스템 흐름의 디자인을 완성한다. 실험검증을 통해 이 과정은 디자이너들에게 새로운 시각을 제공한다. 비교적 높은 시효성과 실용성을 가지고 있고 또한 오프라인 소매와 온라인소매의 협동 최적화와 업그레이드를 촉진하여 기타 기업에 팝업스토어 써비스의 이론지지와 실천적의거를 제공해준다.
본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.
Objectives: Disability weights require regular updates, as they are influenced by both diseases and societal perceptions. Consequently, it is necessary to develop an up-to-date list of the causes of diseases and establish a survey panel for estimating disability weights. Accordingly, this study was conducted to calculate, assess, modify, and validate disability weights suitable for Korea, accounting for its cultural and social characteristics. Methods: The 380 causes of disease used in the survey were derived from the 2019 Global Burden of Disease Collaborative Network and from 2019 and 2020 Korean studies on disability weights for causes of disease. Disability weights were reanalyzed by integrating the findings of an earlier survey on disability weights in Korea with those of the additional survey conducted in this study. The responses were transformed into paired comparisons and analyzed using probit regression analysis. Coefficients for the causes of disease were converted into predicted probabilities, and disability weights in 2 models (model 1 and 2) were rescaled using a normal distribution and the natural logarithm, respectively. Results: The mean values for the 380 causes of disease in models 1 and 2 were 0.488 and 0.369, respectively. Both models exhibited the same order of disability weights. The disability weights for the 300 causes of disease present in both the current and 2019 studies demonstrated a Pearson correlation coefficient of 0.994 (p=0.001 for both models). This study presents a detailed add-on approach for calculating disability weights. Conclusions: This method can be employed in other countries to obtain timely disability weight estimations.
인공지능 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 의료 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이 평가받고 있으나, 정보주체의 개인정보 및 민감정보의 노출 문제로 모델 활용이 제한되고 있다. 이에 따라 데이터를 중앙 서버에 모아서 학습하지 않고, 보유 데이터셋을 바탕으로 일차적으로 학습을 진행한 후 글로벌 모델을 최종적으로 학습하는 분산 기계 학습의 개념이 등장하였다. 그러나, 분산 기계 학습은 여전히 협력하여 학습을 진행하는 과정에서 데이터 프라이버시 위협이 발생한다. 본 연구는 분산 기계 학습 연구 분야에서 프라이버시를 보호하기 위한 연구를 서버의 존재 유무, 학습 데이터셋의 분포 환경, 참여자의 성능 차이 등 현재까지 제안된 분류 기준들을 바탕으로 유기적으로 분석하여 최신 연구 동향을 파악한다. 특히, 대표적인 분산 기계 학습 기법인 수평적 연합학습, 수직적 연합학습, 스웜 학습에 집중하여 활용된 프라이버시 보호 기법을 살펴본 후 향후 진행되어야 할 연구 방향을 모색한다.
본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.
본 연구에서는 과학적 모형 구성 과정에서 사고 질문에 의한 개념적 자원의 활성화가 학생들의 인식론적 프레이밍과 위치 짓기 프레이밍에 따라 어떻게 달라지는지, 어떠한 맥락들이 학생들의 프레이밍에 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 중학교 2학년 학생들이 네 명씩 한 소집단을 이루어 배설 기작에 대한 소집단의 설명 모형을 협력적으로 구성하였다. 모형 구성 과정에서 다양한 사고 질문이 나타나며, 맥락에 따라 프레이밍이 변한 1개의 소집단을 초점집단으로 선정하였다. 담화 분석을 통해 모형 구성 과정에서 나타나는 학생들의 사고 질문과 개념적 자원의 활성화를 확인하였고, 그들의 인식론적 프레이밍과 위치 짓기 프레이밍을 추론하여 이에 영향을 미친 맥락들을 분석하였다. 연구 결과, 소집단 내에서 모형 구성 활동을 '현상 이해'로, 자신의 위치를 '촉진자'로 프레이밍 한 학생이 사고 질문으로 개념적 자원의 활성화를 촉진했지만, '교실 게임'과 '비응답자'로 프레이밍 한 다른 학생들에 의해 상호 작용이 단절되어 개념적 자원이 활성화되지 못하였다. 또한 학생들이 모두 '현상 이해', '촉진자'와 '응답자'로 프레이밍 한 경우 사고 질문을 통해 개념적 자원을 활성화 시킬 수 있었지만, 학생들의 프레이밍이 '교실 게임'과 '수용자'로 전환되었을 때 활성화된 개념적 자원이 소집단의 모형 구성에 기여하지 못하였다. 그러나 '현상 이해'의 인식론적 프레이밍을 지속적으로 공유하고, '촉진자'와 '응답자'로 위치 짓기 프레이밍을 서로 역동적으로 전환시킨 경우 학생들은 모두 동등한 인식적 권위를 갖고, 사고 질문을 통해 다양한 개념적 자원을 활성화시키며 소집단의 모형을 정교하게 발달시켰다. 이와 같은 모형 구성 과정에서 학생들의 프레이밍은 인지적 어려움의 지속과 정답 제공자 또는 사고 촉진자로서 교사의 역할 등에 영향을 받았다. 본 연구는 과학 수업에서 생산적인 모형 구성 활동을 지원하는 인식론적 프레이밍과 위치 짓기 프레이밍의 기초 정보를 제공할 것으로 기대된다.
대부분의 일반적인 계획 과정과 달리, 브라운필드 계획은 잠재된 오염문제로 인한 기술적, 법률적 전문지식을 필요로 한다. 성공적으로 통합적인 의사결정에 관여하기 위해서는 조정된 협력적 계획 모델이 중요하다. 본 연구는 기존의 협력적 계획 접근방식이 브라운 필드 재생에 있어 상반된 분야의 전문가들 및 지역 주민들이 함께 일하며 적절하게 균형 잡힌 협력을 이루어 내기 위한 어려움들을 극복하는 데에 어떻게 효과적으로 적용될 수 있는지 알아보는 것을 목표로 한다. 의사소통적 계획이론 관련 문헌분석을 통해 적절한 지표들을 찾아내어, 네 단계의 브라운 필드 계획과정(대상지 선별, 평가, 정화, 디자인)에 적용시켜 본 후, 중요한 부분들을 짚어내었다. 본 연구의 결과, 크게 세 가지 점에 초점을 맞춘, 브라운 필드 재생에 적합한 협력적 계획 모델의 필요성이 인식되었다(1. 사회, 문화, 디자인 분야와 과학, 기술 분야의 전문가 간의 균형 잡힌 대화의 촉진, 2. 일반주민들과의 잠재적 오염 위험과 관련한 커뮤니케이션을 위한 적절한 방법개발, 3. 전문가 주도의 객관적 데이터와 주민 의견 중심의 주관적 데이터의 통합을 위한 의사결정지원 시스템의 마련).
논증활동은 사람들 사이의 사회적 협력적 대화과정으로 볼 수 있다. 논증활동에 대한 선행연구를 살펴보면 Toulmin(1958)이 제시한 논증구조를 이용하여 논증활동의 구조적 측면을 분석하는 데 중점을 두고 있으며, SSI 맥락보다는 과학적 탐구 맥락에서 주로 연구가 수행되어 왔다. SSI 맥락에서의 논증활동은 간학문적, 논쟁적, 가치내재적 특성을 띠고 있기 때문에, 기존의 분석틀로는 SSI 논증활동을 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 문헌연구과 SSI 담화 사례분석을 기반으로 SSI 맥락에서의 소집단 논증활동을 위한 분석틀을 개발하고, 그 틀을 기반으로 실제 SSI 맥락에서 진행되는 소집단 논증활동에 적용해봄으로써 그 적용가능성을 탐색해 보고자 하였다. 본 연구자는 SSI 맥락에서의 소집단 논증활동을 분석하기 위해 '담화클러스터'와 '담화요소'의 개념을 도입하였다. 담화클러스터는 유사한 목적을 지닌 발화의 묶음으로, SSI 맥락에서 '문제의 논점 확인', '개별 입장의 교환', '다양한 관점 및 자료의 탐색', '상반된 관점 간 논쟁', '설득력 있는 안에 대한 선택', '절충안 또는 대안 마련'의 여섯 가지로 구분될 수 있다. 담화요소는 SSI 소집단 논증활동에서 바람직하게 평가될 수 있는 내용 및 구조적 요소로서, '다양한 관점의 고려', '증거에 기반한 추론', '지속적인 탐구와 회의적 사고', '도덕 윤리적 민감성'의 네 가지 범주로 나눠지며, 총 19가지의 요소를 포함한다. 원자력에너지와 안락사 쟁점에 대한 소집단 논증활동 사례를 분석한 결과, 이 분석틀을 이용하여 학생들의 상호작용으로 이루어지는 논증활동의 전체적인 흐름과 학생 발화의 역동성을 종합적으로 판단할 수 있었으며, 학생들의 담화가 SSI 추론의 특징을 얼마나 반영하는지 설명할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석틀은 SSI 프로그램을 통한 논증활동 기술이나 의사결정과정의 향상을 알아보는 데 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 글은 NGO와 정부가 가질 수 있는 다양한 관계의 유형, 그리고 그 속에 내재되는 중요 요소들에 대하여 분석해보고, 이러한 민간-정부의 관계성 모색의 이론적 작업을 탈북자 정착지원사업이라는 현실영역에 적용하고 있다. 정부와 NGO사이의 상호작용의 빈도와 방향성, 정부의 제도적 다원주의의 수용, 공식성(formality)과 파워관계의 대칭성등을 위주로 현재 탈북자를 지원하는 민간단체와 정부와의 관계가 분석이 되었고 coston(1998)이 제시한 다양한 NGO-정부의 관계유형으로 분석된 결과, 소극적이고 최소한의 협조적 관계(cooperation)를 이루고 있었다. 탈북자 지원 사업에서의 이러한 소극적 협조관계 속에서 정부와 민간단체들은 낮은 연결성(low linkage)를 보이며 상호작용의 방향에서 정부 일방적인 경향이 있고, 정부는 형식적으로는 제도적 다원주의를 추구하고 있으나 실질적 적극적으로 수용하고 있지는 않다. 그 결과 양자의 관계는 매우 비공식적이고 파워관계가 외부적으로 표출되지는 않지만 정부쪽으로 기우는 비대칭의 모습을 내재하고 있다고 보여진다. 결론적으로, 이 글은 앞으로 추구될 바람직한 정부와 민간단체의 관계적 유형은 협력적 연결관계(collaboration) 혹은 양자간의 파트너쉽이라고 규정하고 이른 실현하기 위한 현실적 과제들을 토의한 후 단기적이고 현실적인 전제조건하에서 하나의 연결모형을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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