본 연구는 정서 영상을 보며 웨어러블 기구로 측정된 생리적 반응과 정서평정을 분석하여 유발된 정서가 어떻게 표상되는지 알아보고자 하였다. 연구 목적을 위해, 공유된 데이터셋을 다차원척도법(multidimensional scaling)을 통 해 정서 영상, 생리적 반응 및 정서 평정을 2차원에 표상하였다. 또한, 참가자간 분류분석(cross-participant classification)을 활용해 참가자 간 정서표상이 얼마나 일관적인지 분석하였다. 추가적으로, 참가자들의 반응이 유사 한 정도가 각 정서 조건 별로 다른지 확인하기 위해, 정서 영상 별 정확분류와 오분류를 혼동행렬(confusion matrix) 을 통해 탐색하였다. 다차원척도법 결과, 정서 영상들과 정서 평정의 위치가 기존 이론과 부합하게 정서가 및 각성가 벡터에 따라 표상되어, Russell(1980)의 핵심정서이론을 지지하는 것을 확인했다. 표상된 생리적 반응 벡터를 통해, 심박률 증가-저각성, 높은 심박률변산성-부정정서 고각성, 피부전기활동 증가-부정정서 저각성의 관계를 시각화했다. 행동 및 생리 데이터로 학습한 참가자간 분류분석 결과, 평균 정확도가 우연수준보다 높았다. 이는 동일한 영상에 대한 참가자들의 공유되는 정서 표상이 있음을 지지한다. 혼동행렬표를 통해, 저각성 긍정정서로 표상된 감탄, 열정, 그리고 선호는 상대적으로 잘 분류되지 않았고, 서로 더 많이 오분류되는 것을 확인하였다. 다변량 분석인 다차원척 도법과 분류분석을 통해, 본 연구는 영상 자극에 웨어러블 기구로 측정한 생리적 반응과 정서 평정도 핵심 정서 이론 과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.

The current study is designed to investigate the use of deductive and inductive grammar teaching approaches in online instructional videos in a fully online asynchronous learning context across four different grammar lessons. More specifically, the study aimed to analyze two aspects about these two options for grammar instruction; their impacts on effectiveness in learning the grammar, and also the students’ perceptions of the two options in terms of interest, effectiveness, and difficulty. To address these research aims, this study employed a quasi-experimental approach where 82 participants were divided into two groups, and each group was taught via only deductive instruction or only inductive instruction. As for the results, regarding effectiveness, an ANCOVA test resulted in no differences when comparing across all four lessons combined. Furthermore, Mann-Whitney U tests indicated no difference in effectiveness for each individual grammar lesson. Regarding student perceptions, ANOVA tests indicated no difference in the students’ perceptions of interest, effectiveness, or difficulty.

본 연구는 남북한 공영방송국의 날씨방송 영상을 비교·분석하기 위한 연구이다. 이를 위하여 먼저 날씨방송을 이론적으로 고찰하고, 지난 1년 간 우리나라 공영방송인 KBS 뉴스의 날씨방송과 북한 공영방송인 조선중앙TV 뉴스의 날씨방송을 연구 대상으로 삼아, 영상구성과 의미연결망분석을 실시하 였다. 결과는 다음과 같았다. 첫째, 우리나라 날씨방송은 북한 날씨방송에 비 하여 약 3배 정도 짧게 구성되었다. 둘째, 우리나라 날씨방송은 ‘기온’, ‘서울’ 등이 의미연결망의 중심부에 있었고, 북한 날씨방송은 ‘지역’, ‘기온’이 의미 연결망 중심부에 있었다. 셋째, 우리나라 날씨방송이 전달하는 날씨 건강주의 정보는 ‘대기질’이었고, 북한은 ‘지자기’로 분석되었다. 이를 통하여 우리나라 날씨방송은 그 길이가 짧고 주요도시를 중심으로 한 빠른 전개가 특징이었던 반면, 북한 날씨방송은 그 길이가 길고 지역을 중심으로 한 느린 전개가 특징 이었다. 또한 건강주의 정보로 우리나라는 미세먼지 등 대기질 정보를 건강주 의 정보로 전달하는 반면, 북한은 협심증, 고혈압 등 순환기질병 지자기 정보 를 건강주의 정보로 전달하고 있었다. 끝으로 본 연구는 기후변화 및 기후위 기의 시대에 들어, 한반도를 공유하고 있는 남북한 공영방송국의 날씨방송이, 향후 어떤 지점을 어떻게 교류·개선할 수 있는지 추가적인 논의체계가 필요할 수 있다는 점을 밝히며 본 연구를 마쳤다.

본 연구는 정서 자극 유형 중 일상생활과 가장 유사한 정서 경험을 유발하는 자연주의적 자극인 영상 자극을 활용 하여 정서표상의 유사성과 개인 간 반응 일관성을 살펴보기 위해 수행되었다. 이를 위해 다차원척도법을 실시하여 영상 자극이 핵심정서 차원에 위치하는지 확인하고, 참가자 간 분류분석을 사용하여 영상들이 정서유형 별로 구분이 잘 이루어지는지, 영상 자극에 대한 참가자들의 정서표상이 일관적인지 검증하였다. 또한 참가자간 상관분석을 통해 각 영상 자극에 대한 정서표상이 참가자들간 유사한지 추가적으로 확인하였다. 다차원척도법 결과, 정서유발 영상들 이 정서가 차원에서 유의하게 구분되어 Russell(1980)의 핵심정서차원을 부분적으로 지지하였다. 분류분석 결과, 각 영상이 정서유형에 따라 잘 분류되고 예측되었다. 마지막으로, 참가자간 상관분석을 통해 정서 반응 일관성이 각 영상의 정서유형에 따라 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 영상 자극에 대한 정서표상과 정서 반응 일관성이 정서 유형에 따라 차이가 있음을 시사한다.

Digitalization and the emergence of online video platforms changed the way people communicate and made new marketing opportunities. As mobile short-form video has unique characteristics, more people tend to consume and produce diverse content in the digital environment. The purpose of this study aims to better understand the influence of short-form videos from a fashion marketing standpoint and delineate the driving factors through story types. Specifically, by adopting common traits of short-form video content and story types based on Greimas’ narrative theory, this study explores customers’ intention toward fashion purchases and electronic word of mouth. In this context, this paper contributes to activating short-form video content as a tool to promote fashion brands and products but also opening up the possibility to further study short-form videos.

본 연구는 러시아와 국제사회가 인식하고 있는 러시아 제2의 도시 상 트페테르부르크의 도시 이미지에 주목하고자 하며, 인터넷 동영상 플랫 폼인 유튜브를 통해 도시이미지를 비교해 볼 계획이다. 본 연구는 기존 의 연구와 차별을 두어 정량적 방법론 중 정성적 해석이 가능한 혼합적 방법론인 의미 연결망 분석법을 활용했다. 본 연구는 영어판과 러시아판 으로 제작된 상트페테르부르크 관련 동영상을 SNS 분석 도구인 노드엑 셀(Node XL)을 활용해 수집 및 분석을 진행하였다. 본 연구에서 러시아 와 국제사회가 인식하는 상트페테르부르크의 이미지는 상당히 유사했다. 본 연구에서 발견한 가장 명확한 차이점은 러시아는 상트페테르부르크를 삶의 공간으로 인식하고 있는 한편, 국제사회는 여행지로 인식하고 있다 는 점이다. 그러나 향후의 러시아와 우크라이나 전쟁의 전개에 따라 상 트페테르부르크가 국제사회로부터 고립될 수 있기에 러시아로서는 이를 극복하고자 하는 상당한 노력이 필요할 것이다.

생활세계 뿐만 아니라 정치과정에서도 디지털 전환의 흐름은 매우 크 게 가속화되고 있다. 특히 콘텐츠 생산과 소비의 무게중심이 텍스트에서 동영상으로 무게중심이 이동되는 현상이 대단히 두드러지게 나타나고 있 다. 따라서 유튜브와 같은 동영상 플랫폼이 차지하는 위상도 비약적으로 제고되고 있으며, 그것이 정치과정에 미치는 영향력도 크게 주목받고 있 다. 이렇듯 정치 동영상의 영향력은 크게 증대하고 있지만, 그것이 선거 캠페인과 같은 정치과정에서 어떠한 효과를 낳고 있는지에 대해서는 분 석이 거의 이루어지지 않고 있다. 이러한 측면에서 이 논문은 선거캠페 인에서 정치 동영상이 지지를 강화하는지 아니면 전환하는지에 대한 효 과를 고찰하고자 한다. 이를 위해서 이 연구는 유권자 설문조사 자료를 활용하여 경험적 분석을 수행하였다.

PURPOSES : Road surface conditions are vital to traffic safety, management, and operation. To ensure traffic operation and safety during periods of snow and ice during the winter, each local government allocates considerable resources for monitoring that rely on field-oriented manual work. Therefore, a smart monitoring and management system for autonomous snow removal that can rapidly respond to unexpected abrupt heavy snow and black ice in winter must be developed. This study addresses a smart technology for automatically monitoring and detecting road surface conditions in an experimental environment using convolutional neural networks based on a CCTV camera and infrared (IR) sensor data. METHODS : The proposed approach comprises three steps: obtaining CCTV videos and IR sensor data, processing the dataset acquired to apply deep learning based on convolutional neural networks, and training the learning model and validating it. The first step involves a large dataset comprising 12,626 images extracted from the acquired CCTV videos and the synchronized surface temperature data from the IR sensor. In the second step, image frames are extracted from the videos, and only foreground target images are extracted during preprocessing. Hence, only the area (each image measuring 500 × 500) of the asphalt road surface corresponding to the road surface is applied to construct an ideal dataset. In addition, the IR thermometer sensor data stored in the logger are used to calculate the road surface temperatures corresponding to the image acquisition time. The images are classified into three categories, i.e., normal, snow, and black-ice, to construct a training dataset. Under normal conditions, the images include dry and wet road conditions. In the final step, the learning process is conducted using the acquired dataset for deep learning and verification. The dataset contains 10,100 (80%) data points for deep learning and 2,526 (20%) points for verification. RESULTS : To evaluate the proposed approach, the loss, accuracy, and confusion matrix of the addressed model are calculated. The model loss refers to the loss caused by the estimated error of the model, where 0.0479 and 0.0401 are indicated in the learning and verification stages, respectively. Meanwhile, the accuracies are 97.82% and 98.00%, respectively. Based on various tests that involve adjusting the learning parameters, an optimized model is derived by generalizing the characteristics of the input image, and errors such as overfitting are resolved. This experiment shows that this approach can be used for snow and black-ice detections on roads. CONCLUSIONS : The approach introduced herein is feasible in road environments, such as actual tunnel entrances. It does not necessitate expensive imported equipment, as general CCTV cameras can be applied to general roads, and low-cost IR temperature sensors can be used to provide efficiency and high accuracy in road sections such as national roads and highways. It is envisaged that the developed system will be applied to in situ conditions on roads.

본 연구의 목적은 노화에 따른 작업기억능력의 저하에 영향을 받는 자막인식위치에 대해 탐구하는 것이다. 이를 위해, 본 연구에는 주니어 집단(평균 나이: 26세, 표준편차: 3.06, N=27)과 시니어 집단(평균 나이: 61.69세, 표준편 차: 4.18, N=26)이 참여했으며, 실험 과제로는 실험 참가자들의 작업기억능력을 측정하기 위한 N-back 과제와 자막 인식위치를 측정하기 위한 동영상자막확인 과제가 사용되었다. N-back 과제 수행 결과, 시니어 집단이 주니어 집단 보다 과제에 대한 반응속도가 느리고 정답률이 낮게 나타나, 시니어 집단은 주니어 집단에 비해 작업기억능력의 저하가 나타났다는 것을 의미했다. 또한, 동영상자막확인 과제 수행 결과, 노화에 따른 작업기억능력의 저하에 부정적인 영향을 받는 자막위치는 화면의 ‘좌측-아래’이고 긍정적인 영향을 받는 자막위치는 화면의 ‘좌측-가운데’으로 나타났다. 나머지 화면 위치에서는 노화에 따른 작업기억능력의 저하에 영향을 받지 않았다. 결과적으로 본 연구 결과를 통해서 연령의 증가에 따른 작업기억능력의 저하에 부정적 혹은 긍정적 영향을 받는 영상 속 자막인식위치에 대해서 살펴볼 수 있었으며, 이는 영상에 자막을 제시해야할 경우 시청자의 연령을 고려하여 자막위치를 선정하면 효율적으로 시청자에게 정보를 제공할 수 있다는 것을 의미했다.

기존 연구들은 도덕적 판단이 다양한 요인에 의해 영향받는다는 것을 보여주었다. 혐오감이 도덕적 엄격함을 유도하며, 도덕적 처벌에 대한 청중효과는 이를 보여주는 예들이다. 도덕적 판단이 유동적이라는 것은 강한 정서적, 인지적 효과를 가진 영상자극이 도덕적 판단에 어떤 영향을 미치는지에 대한 질문을 던지게 한다. 긍정영상이 도덕적 행동을 촉진한다는 것을 보여준 연구들은 일부 존재하지만(Schnall, Roper, & Fessler, 2010), 부정영상이 도덕적 판단에 미치는 영향을 확인한 연구는 존재하지 않는다. 본 연구는 인간의 선함과 악함을 보여주는 영상이 자신과 타인에 대한 도덕적 판단에 미치는 영향을 검증하였다. 이를 위해 참가자들에게 인간의 긍정 혹은 부정적인 면을 보여주는 영상을 시청하게 한 다음, 자신 혹은 타인의 도덕적 위반행위의 옳고 그름에 대해 판단하게 하였다. 그 결과 영상의 내용(긍정, 부정)과 행위주체(자신, 타인) 모두 도덕적 판단에 유의미한 영향을 미쳤으나, 두 요인간의 상호작용이 발견되었다. 특히 인간의 악함을 보여주는 영상을 시청한 경우 참가자들은 타인의 도덕적 위반행위를 더욱 가혹하게 판단하였다. 이 결과는 영상의 내용이 도덕적 판단에 영향을 미치며, 그 영향이 행위주체에 따라 달라진다는 것을 보여준다. 도덕적 혐오, 프레이밍 효과, 기본적 귀인오류에 근거하여 이 결과를 해석하였다.

As social media are emerging as essential communication channels for corporates in all areas, luxury jewelry brands have implemented enhanced strategies for brand story videos by creating brand channels on YouTube. In this study, a comparative analysis of the videos made available by Cartier and Tiffany&Co. on their YouTube Brand Channels was conducted, with the aim of identifying their strategic characteristics. The research method encompassed, both literature review and empirical investigations. A quantitative analysis was conducted by means of the ‘HEART’ model, a type of luxury jewelry brand story, and the following common strategic elements were identified. First, in their brand story videos both brands focus primarily on ‘theme’. Second, ‘relationship’ and ‘artisanship’ are emphasized in addition to ‘theme’. Third, the videos incorporate high level aesthetics to stimulate the fantasies and dreams of their audiences. The strategic differences between the brands are as follows. : First, ‘artisanship’ is given the greatest significance along with ‘theme’ in Cartier videos, while ‘relationship’ has prime significance in Tiffany&Co. videos. Second, a difference between a European approach and an American approach towards luxury brand building is evident, with Cartier hosting exhibitions while Tiffany&Co. provides gala videos instead.

이 논문의 목적은 최근 인터넷에서 주목을 받고 있는 콘텐츠인 UCC(User Created Contents) 동영상과 관련된 저작권법상 문제점들을 살펴보고, 문제점의 해결방안을 제시하는 것이다. 1. UCC의 개념에 대한 여러 입장이 있으나 이 논문에서는 UCC를‘이용자가 직접 창작(제작·변형)하여 인터넷에 공표한 콘텐츠’로 정의하였다. 2. 이 논문에서는 UCC의 제작방식, 이용경로를 기준으로 UCC를 9가지로 유형화하여 저작권법적 문제점을 검토하였다. 현실적으로 가장 크게 문제되는 UCC 사이트를 통해 이용하는 UMC·URC의 경우(제6, 9유형)에는 UCC 제작자에 의한 성명표시권 침해 가능성이 있다. UMC(제6유형)의 경우, UCC 제작자에 의한 동일성유지권 침해가 일어날 가능성이 URC(제9유형)에 비해 상대적으로 높다. UCC 제작자에 의한 복제권 침해가 인정된다. UCC 제작자에 의한 공중송신권 침해도 인정된다. UCC 제작자에 의한 2차적저작물작성권 침해는 원본 콘텐츠와의 실질적 유사성의 정도에 따라 결정되므로 UMC(제6유형)의 경우 그 가능성이 URC(제9유형)에 비해 상대적으로 높다. UCC 이용시 발생하는 원본 콘텐츠의 복제는 사적 이용을 위한 복제로서 허용되어 UCC 이용자에 의한 복제권 침해는 없다. UCC 이용자에 의한 추가적인 UCC 파일의 전송이나 이용 제공이 없어 UCC 이용자에 의한 공중송신권 침해도 없다. UCC 사이트업체는 인터넷 서비스제공자로서 책임을 지는데 저작권 침해를 방지할 주의의무를 갖고 있기 때문에 간접 책임을 지게 된다. 다만, UCC 사이트업체가 저작권 침해사실을 알지 못하였으나 알 수 있었던 경우에 과실을 인정하여 책임을 지우기 위해서는 주의의무 위반 여부를 엄격하게 판단할 필요가 있다. UCC 사이트업체는 저작권법 제102조, 제103조에 따른 책임의 제한을 받는데, 이 경우 적극적 필터링까지 실시할 필요는 없다. 3. 이러한 문제 상황을 해결하기 위한 방안으로서 저작권법상 이용허락, 기술적보호조치, CCL 등은 효과적이지 못하다. 사견으로서 제안한 자동 인센티브 시스템은 저작권자등 측면, UCC 제작자 측면, UCC 이용자 측면, UCC 사이트업체 측면에서 다른 대안에 비해 장점을 가지며, 제6, 9유형의 문제점 해결의 실마리를 제공하므로 해결방안으로서 적절하다.

본 논문에서는 H.264/AVC(이하 H.264)로 압축된 바이오 동영상(bio video)의 비트스트림(bitstream)에서 인트라 예측 모드(Intra Prediction mode)와 DC 계수 만을 추출하여 요약 영상(Thumbnail image)을 생성하는 시스템을 구현한다. 제안된 시스템은 먼저 비트스트림의 파싱(parsing) 과정을 수행하여 추출되는 예측모드로 영상의 기본 형태를 구성하고, DC 계수를 이용하여 전체 레벨을 조정하여 요약 영상을 생성한다. 실험을 통해 생성된 요약 영상은 인간 시각적인 평가와 PSNR로 원영상과 비교되었으며, 시스템의 목적상 인간 시각적인 측면에 비중을 둔다. 끝으로 차후 연구 목표에 대해 서술하였다.

본 논문에서는 MPEG-7 서술자 (descriptor) 들을 이용하여 바이오 동영상들의 특징을 분석하고， 각 서술자별 검색 효율을 비교한다. 바이오 동영상 검색을 위해 MPEG-7의 칼라 (color) ，텍스쳐 (texture) 그리고，모션 (motion) 서술자들을 이용하여 바이오 동영상들로부터 특정 값을 추출하고， 추출된 원소들의 분산과，가설 검증을 이용하여 바이오 동영상의 특징을 분석하였으며，바이오 동영상 검색에 효율적인 소틀을 찾을 수 있었다. 또한 검색 실험을 통하여 각 서술자들의 바이오 동영상에 대한 검색 효율을 비교하였으며，끝으로 서술자들의 적용 가능 여부를 확인하였다.