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한국정보처리학회> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학> 문화 여가 중심의 메타버스 유형 및 발전 방향 연구

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문화 여가 중심의 메타버스 유형 및 발전 방향 연구

A Study on the Typology and Advancement of Cultural Leisure-Based Metaverse

고선영 ( Sun Young Ko ) , 정한균 ( Han Kun Chung ) , 김종인 ( Jong-in Kim ) , 신용태 ( Youngtae Shin )
  • : 한국정보처리학회
  • : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권8호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 08월
  • : 331-338(8pages)
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학

DOI


목차

1. 서 론
2. 메타버스 개요 및 선행연구
3. 문화 여가 메타버스 모델 분석
4. 문화 여가 메타버스 유형 및 사례 연구
5. 메타버스 유형별 개발 동향
6. 문화 여가 메타버스 발전 전망
7. 결 론
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메타버스(Metaverse)는 초월과 세계를 의미하는 ‘meta’와 ‘universe’의 합성어로서 일상생활과 경제 활동이 가능한 디지털 세계이다. 코로나19 대유행을 기점으로 여가 생활을 즐기는 대안 공간으로서 메타버스가 활발히 이용되고 있는 반면에 메타버스 관련 국내 연구는 매우 미미한 실정이다. 이에 국내외 메타버스 선행 연구를 바탕으로 문화 여가 중심의 메타버스 유형 분석과 핵심 특성 도출 연구를 수행하였다. 현재 메타버스 시대가 개화 중인 상황을 고려하여 메타버스 유형별 개발 동향과 관련 기술도 함께 살펴보았다. 아울러 문화 여가 중심의 메타버스 발전 방향을 분야별로 제시하였다. 본 연구는 메타버스의 용도와 목적에 따라 사회, 협업, 여가 등 이론적 모델을 발굴하여 분석한 후 사례 연구를 통해 문화 여가 중심의 메타버스 개념을 확립하고 3가지 유형과 각 특징을 도출함으로써 기존 국내외 연구와 차별화를 두었다. 최신 IT 기술 발전과 생활상의 변화를 반영한 메타버스 개발 연구에 방향성을 제시한다는 것에 의의가 있다.
Metaverse is a compound word of ‘meta’ and ‘universe’, which means transcendence and the world. It is a digital world where daily life and economic activities are possible. While the Metaverse is being actively used as an alternative space to enjoy leisure life since COVID-19, not much academic research on Metaverse in Korea has been done yet. Based on the previous research on Metaverse in Korea and overseas we conducted a typology analysis on cultural leisure-based Metaverse and a study on its key features. Considering the current situation in which the Metaverse era is blooming we also investigated the development trends of the Metaverse and related technologies at home and abroad. We also presented the direction of advancement of the cultural leisure-based Metaverse. This study differentiates itself from previous domestic and foreign studies by discovering and analyzing theoretical models, frameworks and features in terms of society, collaboration, and leisure use through case studies. It is meaningful that this research presents directions on further Metaverse research that reflect the current information technology (IT) and changes in life.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2022-500-000736079

간행물정보

  • : 공학분야  > 전자공학
  • : KCI등재
  • :
  • : 월간
  • : 2287-5905
  • : 2734-0503
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2012-2022
  • : 698


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11권5호(2022년 05월) 수록논문
최근 권호 논문
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1빅데이터 전처리 기반의 실시간 사용자 선호 데이터 추천을 위한 개선된 스카이라인 질의 기법

저자 : 김지현 ( Jihyun Kim ) , 김종완 ( Jongwan Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 189-196 (8 pages)

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스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.


Skyline query is a scheme for exploring objects that are suitable for user preferences based on multiple attributes of objects. Existing skyline queries return search results as batch processing, but the need for real-time search results has increased with the advent of interactive apps or mobile environments. Online algorithm for Skyline improves the return speed of objects to explore preferred objects in real time. However, the object navigation process requires unnecessary navigation time due to repeated comparative operations. This paper proposes a Pre-processing Online Algorithm for Skyline Query (POA) to eliminate unnecessary search time in Online Algorithm exploration techniques and provide the results of skyline queries in real time. Proposed techniques use the concept of range-limiting to existing Online Algorithm to perform pretreatment and then eliminate repetitive rediscovering regions first. POAs showed improvement in standard distributions, bias distributions, positive correlations, and negative correlations of discrete data sets compared to Online Algorithm. The POAs used in this paper improve navigation performance by minimizing comparison targets for Online Algorithm, which will be a new criterion for rapid service to users in the face of increasing use of mobile devices.

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2엔트로피 시계열 데이터 추출과 순환 신경망을 이용한 IoT 악성코드 탐지와 패밀리 분류

저자 : 김영호 ( Youngho Kim ) , 이현종 ( Hyunjong Lee ) , 황두성 ( Doosung Hwang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 197-202 (6 pages)

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IoT (Internet of Things) 장치는 취약한 아이디/비밀번호 사용, 인증되지 않은 펌웨어 업데이트 등 많은 보안 취약점을 보여 악성코드의 공격 대상이 되고 있다. 그러나 CPU 구조의 다양성으로 인해 악성코드 분석 환경 설정과 특징 설계에 어려움이 있다. 본 논문에서는 CPU 구조와 독립된 악성코드의 특징 표현을 위해 실행 파일의 바이트 순서를 이용한 시계열 특징을 설계하고 순환 신경망을 통해 분석한다. 제안하는 특징은 바이트 순서의 부분 엔트로피 계산과 선형 보간을 통한 고정 길이의 시계열 패턴이다. 추출된 특징의 시계열 변화는 RNN과 LSTM으로 학습시켜 분석한다. 실험에서 IoT 악성코드 탐지는 높은 성능을 보였지만, 패밀리 분류는 비교적 성능이 낮았다. 악성코드 패밀리별 엔트로피 패턴을 시각화하여 비교했을 때 Tsunami와 Gafgyt 패밀리가 유사한 패턴을 나타내 분류 성능이 낮아진 것으로 분석되었다. 제안된 악성코드 특징의 데이터 간 시계열 변화 학습에 RNN보다 LSTM이 더 적합하다.


IoT (Internet of Things) devices are being attacked by malware due to many security vulnerabilities, such as the use of weak IDs/passwords and unauthenticated firmware updates. However, due to the diversity of CPU architectures, it is difficult to set up a malware analysis environment and design features. In this paper, we design time series features using the byte sequence of executable files to represent independent features of CPU architectures, and analyze them using recurrent neural networks. The proposed feature is a fixed-length time series pattern extracted from the byte sequence by calculating partial entropy and applying linear interpolation. Temporary changes in the extracted feature are analyzed by RNN and LSTM. In the experiment, the IoT malware detection showed high performance, while low performance was analyzed in the malware family classification. When the entropy patterns for each malware family were compared visually, the Tsunami and Gafgyt families showed similar patterns, resulting in low performance. LSTM is more suitable than RNN for learning temporal changes in the proposed malware features.

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3EEG Report의 의무기록 유형 분류를 위한 딥러닝 기반 모델

저자 : 오경수 ( Kyoungsu Oh ) , 강민 ( Min Kang ) , 강석환 ( Seok-hwan Kang ) , 이영호 ( Young-ho Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 203-210 (8 pages)

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보건의료 데이터를 사용하는 연구 및 기업이 늘어나며 세계적으로 보건의료 데이터 활성화를 위한 노력을 진행 중이다. 하지만 기관에 따라 사용하는 시스템과 서식이 다르다. 이에 본 연구는 EEG Report의 의무기록 유형을 분류하는 기저 모델 구축을 통해 향후 다기관의 텍스트 데이터를 유형에 따라 분류하는 기저 모델을 구축하였다. EEG Report 분류를 위해 4가지의 딥러닝 기반 알고리즘에 대해 비교하였다. 실험 결과 One-Hot Encoding으로 벡터화하여 학습한 ANN 모델이 71%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였다.


As more and more research and companies use health care data, efforts are being made to vitalize health care data worldwide. However, the system and format used by each institution is different. Therefore, this research established a basic model to classify text data onto multiple institutions according to the type of the future by establishing a basic model to classify the types of medical records of the EEG Report. For EEG Report classification, four deep learning-based algorithms were compared. As a result of the experiment, the ANN model trained by vectorizing with One-Hot Encoding showed the highest performance with an accuracy of 71%.

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4깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법에 관한 연구

저자 : 김현석 ( Hyun Suk Kim ) , 고동범 ( Dong Beom Ko ) , 이원곡 ( Won Gok Lee ) , 배유석 ( You Suk Bae )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 211-220 (10 pages)

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최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며
본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.


Recently, research on smart factories triggered by the 4th industrial revolution is being actively conducted. Accordingly, the manufacturing industry is conducting various studies to improve productivity and quality based on deep learning technology with robust performance. This paper is a study on the method of detecting tire surface defects in the visual inspection stage of the tire manufacturing process, and introduces a tire surface defect detection method using a depth image acquired through a 3D camera. The tire surface depth image dealt with in this study has the problem of low contrast caused by the shallow depth of the tire surface and the difference in the reference depth value due to the data acquisition environment. And due to the nature of the manufacturing industry, algorithms with performance that can be processed in real time along with detection performance is required. Therefore, in this paper, we studied a method to normalize the depth image through relatively simple methods so that the tire surface defect detection algorithm does not consist of a complex algorithm pipeline. and conducted a comparative experiment between the general normalization method and the normalization method suggested in this paper using YOLO V3, which could satisfy both detection performance and speed. As a result of the experiment, it is confirmed that the normalization method proposed in this paper improved performance by about 7% based on mAP 0.5, and the method proposed in this paper is effective.

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5딥러닝과 센서를 이용한 서비스용 로봇 팔의 설계

저자 : 박명숙 ( Myeong Suk Pak ) , 김규태 ( Kyu Tae Kim ) , 구모세 ( Mo Se Koo ) , 고영준 ( Young Jun Ko ) , 김상훈 ( Sang Hoon Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 221-228 (8 pages)

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인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다.


With the application of artificial intelligence technology, robots can provide efficient services in real life. Unlike industrial manipulators that do simple repetitive work, this study presented design methods of 6 degree of freedom robot arm and intelligent object search and movement methods for use alone or in collaboration with no place restrictions in the service robot field and verified performance. Using a depth camera and deep learning in the ROS environment of the embedded board included in the robot arm, the robot arm detects objects and moves to the object area through inverse kinematics analysis. In addition, when contacting an object, it was possible to accurately hold and move the object through the analysis of the force sensor value. To verify the performance of the manufactured robot arm, experiments were conducted on accurate positioning of objects through deep learning and image processing, motor control, and object separation, and finally robot arm was tested to separate various cups commonly used in cafes to check whether they actually operate.

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1협업 사이버물리시스템의 결함 치명도 분석을 통한 안전성 확보

저자 : Manzoor Hussain , Nazakat Ali , 홍장의 ( Jang-eui Hong )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 287-300 (14 pages)

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협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.

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2교통사고 심각 정도 예측을 위한 TATI 모델 제안

저자 : 추민지 ( Min-ji Choo ) , 박소현 ( So-hyun Park ) , 박영호 ( Young-ho Park )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 301-310 (10 pages)

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TATI 모델이란 Traffic Accident Text to RGB Image 모델로, 교통사고 심각 정도 예측을 위한 본 논문에서 제안하는 방법론이다. 교통사고 치사율은 매년 감소하는 추세이나 OECD 회원국 중 하위권에 속해있다. 교통사고 치사율 감소를 위해 많은 연구들이 진행되었고, 그 중에서 교통사고 심각 정도를 예측하여 발생 및 치사율을 줄이기 위한 연구가 꾸준하게 진행되고 있다. 이와 관련하여 최근에는 통계 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 교통사고 심각 정도 예측을 하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 교통사고 심각 정도를 예측하기 위해서 교통사고 데이터를 컬러 이미지로 변환하고, CNN 모델을 통해 이를 수행한다. 성능 비교를 위해 제안하는 모델과 다른 모델들을 같은 데이터로 학습시키고, 예측결과를 비교하는 실험을 진행했다. 10번의 실험을 통해 4개의 딥러닝 모델의 정확도와 오차 범위를 비교하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 TATI 모델의 정확도가 0.85로 가장 높은 정확도를 보였고, 0.03으로 두 번째로 낮은 오차 범위를 보여 성능의 우수성을 확인하였다.

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3인공 위성 사진 내 선박 탐지 정확도 향상을 위한 Watershed 알고리즘 기반 RoI 축소 기법

저자 : 이승재 ( Seung Jae Lee ) , 윤지원 ( Ji Won Yoon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 311-318 (8 pages)

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해상 안보, 국제 동향 파악 등 다양한 이유로 해상 사진에서 선박을 탐지하고자하는 연구는 지속되어 왔다. 인공지능의 발달로 인해 사진 및 영상 내 객체 탐지를 위한 R-CNN 모델이 등장하였고 객체탐지의 성능이 비약적으로 상승하였다. R-CNN 모델을 이용한 해상 사진에서의 선박 탐지는 인공위성 사진에도 적용되기 시작하였다. 하지만 인공위성 사진은 넓은 지역을 투사하기 때문에 선박 외에도 차량, 지형, 건물 등 다양한 객체들이 선박으로 인식되는 경우가 있다. 본 논문에서는 R-CNN계열 모델을 이용한 인공위성 사진에서의 선박 탐지의 성능을 개선하기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 표지자 기반 watershed 알고리즘을 통해 육지와 바다를 분리하고 morphology 연산을 수행하여 RoI를 한 차례 더 특정한 뒤 특정된 RoI에 R-CNN 계열 모델을 사용하여 선박을 탐지하여 오탐을 줄인다. 해당 방법을 이용하여 Faster R-CNN을 사용하였을 경우, Faster R-CNN만을 사용했을 때에 비해 오탐률을 80% 줄일 수 있었다.

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4다중 작업, 다중 홉 질문 응답을 위한 그래프 추론 및 맥락 융합

저자 : 이상의 ( Sangui Lee ) , 김인철 ( Incheol Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 319-330 (12 pages)

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최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.

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5문화 여가 중심의 메타버스 유형 및 발전 방향 연구

저자 : 고선영 ( Sun Young Ko ) , 정한균 ( Han Kun Chung ) , 김종인 ( Jong-in Kim ) , 신용태 ( Youngtae Shin )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 8호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 331-338 (8 pages)

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메타버스(Metaverse)는 초월과 세계를 의미하는 'meta'와 'universe'의 합성어로서 일상생활과 경제 활동이 가능한 디지털 세계이다. 코로나19 대유행을 기점으로 여가 생활을 즐기는 대안 공간으로서 메타버스가 활발히 이용되고 있는 반면에 메타버스 관련 국내 연구는 매우 미미한 실정이다. 이에 국내외 메타버스 선행 연구를 바탕으로 문화 여가 중심의 메타버스 유형 분석과 핵심 특성 도출 연구를 수행하였다. 현재 메타버스 시대가 개화 중인 상황을 고려하여 메타버스 유형별 개발 동향과 관련 기술도 함께 살펴보았다. 아울러 문화 여가 중심의 메타버스 발전 방향을 분야별로 제시하였다. 본 연구는 메타버스의 용도와 목적에 따라 사회, 협업, 여가 등 이론적 모델을 발굴하여 분석한 후 사례 연구를 통해 문화 여가 중심의 메타버스 개념을 확립하고 3가지 유형과 각 특징을 도출함으로써 기존 국내외 연구와 차별화를 두었다. 최신 IT 기술 발전과 생활상의 변화를 반영한 메타버스 개발 연구에 방향성을 제시한다는 것에 의의가 있다.

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