최근 귀농 귀촌 인구가 증가하면서 농촌원주민과 귀농 귀촌인 간 갈등문제가 농촌문제뿐만 아니라 사회전반에 걸쳐 미치는 후유증이 매우 크게 나타나고 있다. 성공적인 농촌정착을 위해서는 이러한 갈등해결이 무엇보다 중요하다. 하지만 지금까지의 선행연구를 살펴보면 심도 깊은 연구가 부족하고, 농촌원주민보다는 귀농 귀촌인에 초점을 둔 연구가 많은 것이 사실이다. 이에 본 연구는 농촌에서 일어나고 있는 갈등요인을 두 주체 간 입장에서 도출하고, 갈등요인에 따른 해결차이를 알아보기 위해 게임이론을 적용하여 갈등해결 전략차이에 초점을 두고 연구를 수행하였다. 본 연구는 이론적 근거를 정립하기 위해 기존 선행연구에서의 내용을 토대로 갈등요인을 도출하고, 갈등요인에 따른 해결전략차이를 알아보기 위해 Axelrod(2009)가 개최한 '컴퓨터 죄수의 딜레마 대회'에서 사용되었던 대응전략 중에서 5가지 전략을 선택해 농촌원주민과 귀농 귀촌인은 어떤 전략을 선택하는지 알아보고자 하였다. 경남지역 12곳을 지정하여 직접 기입방식으로 설문지를 통해 결과를 분석하고, 분석에 따른 갈등해결 대응전략을 도출하였다. 모든 분석은 SPSS 22.0 for Windows를 이용하였으며, 이에 대한 각 갈등해결 분석결과를 살펴보면, 원주민 갈등유발은 낮았다. 또한 각 갈등원인 중에서 '도시문화에 대한 이해가 부족한 원주민'에 대한 갈등유발요인이 가장 높은 수준이었다. 귀농귀촌인 갈등유발원인은 원주민 갈등유발원인보다 갈등 수준이 높았다. 각 내용 중에서는 '마을 행사에 참여하지 않는 태도'가 가장 강한 갈등원인이었다. 원주민 갈등유발원인에 대해서는 갈등해결전략 중 올씨(All C, 웬만하면 협조한다)전략을 가장 많이 사용했고, 귀농귀촌인 갈등유발원인에 대해서는 전체적인 경향에서 다우닝(Downing, 처음에는 협조하지 않고 상대방이 협조하면 협조하고 협조하지 않으면 협조하지 않는다)전략을 가장 많이 사용했으며, 그 다음으로 팃포탯(tit for tat, 먼저 협조하고, 상대방이 협조하면 협조하고 협조하지 않으면 협조하지 않는다)전략, 올씨(all c)전략 등의 순으로 사용하였다. 그러나 각 내용별로 살펴보면 동일한 유형의 전략을 이용하는 경우는 드물고 원인에 따라 전략이 변화함을 알 수 있다. 이상의 결과에서 보는 바와 같이 원주민의 갈등유발원인에 대한 갈등해결전략은 거의 유사한 방법으로 전략을 수행하는 반면, 귀농 귀촌인의 갈등유발원인은 그 원인의 성격에 따라 갈등해결전략을 달리 사용하는 것을 알 수 있다. 본 연구는 농촌에서 발생하고 있는 갈등요인을 농촌원주민과 귀농귀촌인 두 주체 간 모두의 입장에서 요인을 도출 하고 이에 따라 갈등이 발생할 경우 어떠한 방법으로 갈등을 풀어 가는지 해결방법 차이에 대한 연구로서 의의가 있다. 특히 선행연구고찰과 실질적으로 현장에서 발생하고 있는 갈등요인 도출을 통해 게임이론에 근거하여 해결전략차이에 대한 선택을 알아보았다는 점에 의의가 있다. 성공적인 농촌정착은 이해 관계자 간 힘겨루기가 아니라 신사적으로 상대방에게 협력을 이끌어 내어 상호협력을 통해서 가능하다. 다양한 갈등 상황에서 상호협력이 배반보다 이익이 더 많다. 원활한 관계를 유지하고 소통하는 비결은 상대방을 자기의 이기심을 채우기 위해 이용하거나 이익을 위해 배척하는 하는 것이 아니라 상대방에게서 함께 할 수 있도록 협력을 이끌어내는 것이다.
한국과 중국의 약용식물과 이와 관련된 사용정보 등이 포함된 전통지식을 데이터분석기법을 통하여 비교 분석하였다. 한국의 약용식물은 108과 214속 542종, 중국은 202과 660속 1261종으로 나타났다. 한국의 중국의 86개과 (79.6%) 식물종과 130개속 (60.7%) 식물종이 공통으로 나타났다. 다수 정보를 포함하고 있는 식물종도 있었지만 속 단위 기준으로 한국은 32.7%, 중국 58.8%가 단 한 건의 정보만을 포함하고 있었다. 수집 정보 중 가장 많이 출현한 식물종은 두 나라 모두 국화과가 8.4% (한국), 10.7% (중국)으로 가장 많이 나타났고 이어서 장미과, 콩과 등에 대한 정보가 많았다. 사용하는 식물 부위는 뿌리 등 11개 부위로 분류하였으며, 우리나라 전통지식에서는 식물의 뿌리를 가장 많이 사용하는 것으로 나타났고, 중국 전통지식에서는 식물전체를 이용하는 경우가 가장 많아 양국이 사용하는 부위가 다르게 나타났다. 식물 용법은 다양한 표현으로 기록되어 있었는데 한국은 120개이고 중국은 230개였다. 한국 정보에는 통증, 소화기장애, 감기 등의 순서로 증상 또는 효능이 많았고, 중국 정보에는 해열, 소화기장애, 기침 등 순으로 나타났다. 네트웍분석법을 이용하여 전통지식 정보에 다수 나타난 식물종 10종과 질병과의 연관관계를 분석한 결과 한국과 중국에서 공통으로 다수 발견된 수종이라도 연관관계가 높은 질병은 다르게 나타났다. 식물체의 부위별로 작용하는 질병이 다르게 나타났으며 양국이 사용하는 식물체 부위도 서로 다르게 나타났다. 데이터분석을 통하여 약용식물과 사용부위, 질병과의 연관관계를 분석한 결과 중국의 약용식물과 전통지식에 대한 정보를 파악할 수 있었으며 한국 정보와의 차이를 발견하였다. 이러한 정보는 식물자원과 전통지식에 대한 고유성을 확보하는데 정보로 활용할 수 있을 것으로 생각한다.
정보화시대로 변하는것처럼 경호경비에 있어서도 변화가 요구되고 있는 실정이다. 통신과 하드웨어 기술이 빠르게 발전하고 인터넷 환경이 유선에서 무선으로 변화함에 따라 현대인들은 노트북, 컴퓨터, PDA, 모바일 폰 등과 같은 이동성있는 무선 통신기기들은 이용하여 더욱 더 쉽게 각종 정보 서비스에 접근할 수 있게 되었다. 필요한 정보와 서비스를 언제, 어디서나 그리고 어떤 디바이스에도 비전을 제시한 LBS분야는 유비쿼터스(ubiquitous)개념의 출현과 더불어 그 영역을 더욱 더 넓혀가고 있는 상황이다. LBS는 바로 이 모바일 폰 속의 칩을 이용해 가입자들의 위치를 반경 수십센티에서 수백미터 내에서 언제든지 확인할 수 있도록 해준다. LBS는 서비스 방식에 따라 이동통신기지국을 이용하는 방식과 위성을 활용한 GPS로 나뉜다. 또 서비스의 유형별로는 크게 위치추적서비스, 공공안전서비스, 위치기반정보서비스 등으로 구분할 수 있으며 이것이 경호경비 발전에 함께 도모할 부분이라고 할 수 있다. 2005년에는 8,460억원 규모, 2007년에는 1조 6,561억원의 시장규모로 성장할 것으로 전망된다. 이처럼 LBS활용에 따른 경호경비도 발빠르게 변화해야하는 추세라 짐작할 수 있다. 연구의 방법에 있어서는 기본적으로 문헌조사(Cocumentary Review)를 선택하였으며, 먼저 이론적 연구는 국내${\cdot}$외에서 발간된 학술지와 단행본, 인터넷 검색, 기타 각종 연구보고서, 법령집 및 경찰청 치안 연구소에서 발간한 각종 논문과 경찰과 업무자료, 법률관계의 자료, 민간경호업체들의 문헌과 통계자료 등에 의존한 2차 문헌검토를 위주로 하였다.
인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
현재 국내외 콘텐츠 산업은 미디어 플랫폼 형태의 진화와 함께 다변화되는 관객들의 기호에 맞춰 다양한 변화를 보여 왔으며 이러한 배경엔 컴퓨터와 네트워크의 발달이 함께 했다. 본 연구는 이러한 새로운 환경에서 탄생한 뉴미디어 플랫폼을 작품홍보를 위한 장으로 활용한 작품으로 스톱 모션 기법으로 제작된 2010 남아공 월드컵 주제가 <일어나라 대한민국>의 애니메이션 뮤직비디오 제작 사례를 분석하여, 이 작품에서 시도된 제작과 마케팅의 경제성을 살펴본다. 먼저, 총체적 비용 절감을 위해 <일어나라 대한민국>의 뮤직비디오는 일차적으로 제작과정의 단순화를 위해 하나의 퍼펫(puppet) 원형 모델을 여러 캐릭터에 중복 사용하여 모델 제작시간과 비용을 단축하였으며, 애니메이팅(animating)에 소요되는 시간을 단축하기위해 노래에 맞춰 환호하는 관객들의 동작을 반복되는 가사 "일어나라 대한민국"을 하나의 사이클로 완성해 같은 가사가 반복되는 부분마다 복사하여 사용하였다. 제작단계에서는 제작기간의 단축과 비용절감이라는 이슈 외에도 작품의 주 홍보매체인 UCC(User Created Contents)가 가지고 있는 바이럴 마케팅(viral marketing)의 효과를 기대하여 월드컵 시즌 상품으로 티셔츠를 제작 및 판매하기 위해 작품 내 캐릭터들의 의상이 디자인되었다. 이는 작품 내 캐릭터들의 의상이 매체를 통해 노출되고, 실제 인물들이 주는 친밀감이 티셔츠의 홍보와 연결되어 '크라잉 넛' 밴드의 팬을 주축으로 판매가 시도된 것이다. 결과적으로 판매 실적은 제작비를 충당할 만큼 충분치 못하였으나, 소규모 독립 애니메이션이 새로운 매체와의 결합으로 자생적 시스템을 갖출 수 있다는 가능성을 보여주었다는 점에서 이러한 시도는 주목할 만하다. 더욱이 새로운 미디어 환경에서 애니메이션 작품 내의 노출된 상품을 판매로 연결해 바이럴 마케팅(viral marketing)의 광고 효과를 적절히 활용하였다는 점에서도 국내 애니메이션제작 산업에서의 새로운 시도라 하겠다.
최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다
인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.
소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.
Study of Animation 3-Dimensional Motion Picture국내뿐만 아니라 전 세계의 수백만의 인구가 영상을 접하고 있다. 영상은 움직이는 형상을 시각화 하는 것에서 지식, 정보 전달의 매체로서 자리 매김 하였다. 과학의 발전은 온라인(Online)시대를 열어주었고 온라인 시대의 정보습득은 지속적으로 고속화 되어, 과량의 정보 속에서 선택을 해야 하는 관객들을 함께 가속화 시키고 있다. 선택적인 측면에서 시각적인 전달 방법은 급변하는 시대의 요구에 맞게 변화하게 된다. 다량의 정보 속에서 순간의 선택을 받기 위한 일한으로, 1차적인 요건은 시선을 집중시키는 것이며, 그에 상응하는 만족감을 선사하는 것이다. 영상의 초기는 실제로 자신이 보고 있는 상황을 그대로 옮기고자 하는 욕구에서 출발한 것이다. 정지화면에서 만족하지 못한 인간은 움직이는 화면(Film)을 개발하였고 양안의 시점의 차이와 광선의 자극 반응을 감안한 실제 인지하는 시점보다 더 입체감을 만들어내는 영상을 가늠 해내는 연구를 하게 된다. 이는 컬러 필름(Color Film)에서 입체영상 개발까지 놀라운 성과를 누리게 된다. 인간의 가시적인 면에 대한 욕망의 추구 즉, 극대화된 실재감(Reality) 있는 볼거리 추구는 영상이 포함되는 모든 분야에 지속적으로 요구되고 있다. 지금 수백만의 인구가 보편적으로 보고 있는 영상들은 평면적이다. 화면의 깊이 감(Depth)과 착시현상(Optical Illusion)은 효과적으로 현실감을 주며 정보를 전달한다. 하지만, 인간의 양안 시점차이로 인식하는 입체감은 평면속에서 만들어 내는 깊이 감으로는 현실감 있게 인식하는데 한계점이 존재한다. 이러한 한계를 만족시킬 입체 영상) 입체영상은 영화에서 시작되었으나, 20c후반기에 들어서면서 애니메이션 분야와 모바일, 광고 패널, 텔레비전등의 매체를 이용한 입체 영상의 개발로 인하여 특정 분야에 한정 시킬 수 없으므로 영상으로 칭한다. 입체 영상은 21c에 들어서면서 영상매체의 한 분야로 급부상하고 있다. 1900년 무렵부터 연구된 입체영화(3-Dimensional motion Picture)는 In여 년이 지난 지금 대중화를 눈앞에 두고 있다. 국내에서는 놀이 동산이나 박물관등에서 흔히 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 HDW등의 대중화로 화질의 발전을 이룬 텔레비전 분야 등에서 실용화 될 전망이다. 국제적인 흐름과 함께 국내에서도 입체 영화에 대한 연구가 활성화 되어 영상산업의 한 주류로서 대두되고 있다. 이러한 상황에서 입체영상에 대한 이해와 콘텐츠(Contents)의 개발은 기술적인 진보에 발맞추어 준비되어야 한다. 본 논문은 이러한 기술적인 계보에 발맞춘 영상 콘텐츠 개발에 박차를 가하고자 앞으로의 발전분야에 대한 기술적인 면과 기법적인 면을 제시하여 기술만 앞서고 내용은 수입하는 수입국이기 보다는 미리 준비하여 비전문가나 타국의 기술에 선점 당하지 않는 분야로 성장할 수 있는 진보적인 영상 인들의 관심과 지속적인 연구를 독려하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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