IT기술의 고속 발전에 따라 사용자들이 기술을 사용하는 방식에 큰 변화가 생기고 있다. 전통적인 서비스 응용과 저효율의 데이터를 처리하는 방식은 사용자의 요구를 만족할 수 없다. 사용자들이 데이터의 중요성을 알게 되었고, 빅 데이터에 관한 처리와 저장기술은 오늘날의 인터넷 회사의 주요 연구방향이 되고 있다. 115 네트워크 디스크는 중국에서 폭넓게 사용되기 시작하였고 각 인터넷 회사들은 클라우드 서비스 시장을 쟁탈하는 싸움에 참여하기 시작하였다. 중국의 클라우드 서비스는 아직도 스토리지 서비스 위주이지만, 이 기능을 바탕으로 확장하는 서비스 내용도 사용자의 인정을 받고 있으며, 사용자들이 이러한 새로운 서비스 방식을 사용하는 것을 시도하고 있다. 그래서 어떻게 하면 사용자들이 지속적으로 클라우드 서비스를 사용 할 것인지에 관한 연구방향이 더욱 필요해 졌다. 하나의 전통적인 정보 시스템에 대해, 학자들은 대개 TAM(Technology acceptance model)모형과 통계학을 결합하여 이 시스템에 대한 사용자들의 태도를 분석하고 검증한다. 하지만 기본적인 TAM모형은 날이 갈수록 방대해지는 시스템의 규모를 만족 할 수 없게 되었다. 따라서 TAM모형에 대한 적당한 확장과 조절이 필요하게 되었다. 본 연구는 중국의 개인용 클라우드 서비스 사용자의 지속적인 사용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 실증분석을 목표로 브랜드 영향력, 하드웨어 환경 등 외부 변수를 추가하고, 중국 클라우드 사용자를 대상으로 설문 조사를 진행했으며, 본 논문에서 분석을 통해 수정된 모형에 관한 가설을 검증하였다. 본 연구는 주로 중국의 4개 주요 도시의 210명의 클라우드 서비스 사용자를 대상으로 인터넷 설문 조사를 실행하였다. 설문 데이터를 통해 3개의 외부 변수에 대한 분석을 진행하였고, 이 3개의 외부 변수를 세분화하고 외부요소에 영향을 주는 주요 원인을 찾아냈다. 이를 바탕으로 개인 클라우드 서비스 사용자들이 서비스를 지속적으로 사용 할 수 있는 태도를 강화 할 수 있는 것에 유용한 의견을 제시하였다. 이러한 의견들은 중국사용자들을 대상으로 하는 주요 서비스를 제공 하는 회사에게 향후 서비스 방향을 참고할 수 있는 정보를 제공한다.
본 논문에서는 '유튜브' 등을 비롯한 온라인동영상 플랫폼 활용이 일반화되고 고화질·고용량 시청각 기록의 생산·수집량이 급증하는 상황에서도 공공·민간 부문 모두에서 시청각 기록의 '관리'와 '활용'은 여전히 전문화되고 있지 않은 상황에 주목하였다. 공공기관이나 방송사, 일반 기업이나 단체 등 시청각 기록을 생산하는 주체들이 기본적으로 참고할만한 '시청각 기록관리 매뉴얼' 등이 부재할 뿐만 아니라 현행 『공공기록물법』 및 동법 시행령·시행규칙, 공공표준, 지침 및 매뉴얼 등 공공기록관리에서조차 시청각 기록관리의 원칙을 제시하지 못한 가운데 중앙기록물관리기관인 '국가기록원'의 역할이 매우 중요한 점을 강조하고자 했다. 이를 위해 본 논문에서는 현행 『공공기록물법』의 시청각 기록 관련 조항을 분석하고 제·개정 필요성을 살펴보았다. 또한, 현재 국가기록원의 시청각 기록 표준화 현황을 검토하고 공공기록관리 부문에서 효율적인 시청각 기록관리를 위해 제도적으로 마련한 제도와 지침을 분석하여, 기록관리 현장에서 해당 제도 및 지침들이 시청각 기록을 관리하는 데 어떤 기능을 하고 있는지 알아보고자 하였다. 이를 통해 현행 국내 법·제도 개선의 필요성, 관련 공공표준 및 지침 내용 개정 방향 등을 제시하였으며, '국가기록원' 등의 시청각 기록관리 정책 기능을 활성화하는 방안과 시청각 기록관리 및 관련 정책을 담당한 전문기구인 '공공영상'아카이브 신설 필요성 또한 검토하였다. '공공영상'아카이브는 영상납본제 등을 통한 체계적이고 망라적으로 '공공영상'을 수집하고 이를 사회적 기억으로서 공적 활용될 수 있도록 관리·활용 체계를 운영한다. 이 과정에서 '공공영상' 보호(Safeguarding)와 관련한 기술 표준화, 저작권 및 초상권 권리보호 등 시청각 기록관리와 관련한 전문적 역할을 수행한다.
월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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