Earticle

본 연구는 러시아-우크라이나 전쟁(2022)의 특징인 유튜브 등 SNS 추천알고리즘 필터버블 강화현상과 하이브리 드 전쟁의 승패 요인에 관한 연구이다. 이 전쟁은 하이브리드전으로 규명되며, SNS 추천알고리즘 기반 뉴미디어의 활용 은 정치적 레버리지를 넘어서 전쟁의 승부를 결정짓는 요소로 부상하고 있다. 이로 인해, 필터버블 현상이 시청자들에게 노출되는 정보의 제한을 가져온다는 확증편향의 사전적 의미를 넘어서고 있다. 우크라이나 젤렌스키 대통령이 키예프에 서 항전을 독려한 유튜브 동영상의 경우 702만의 조회 수를 기록했지만, 푸틴의 연설은 80만에 그친 것은 추천알고리즘 이 푸틴의 연설을 노출하지 않았다는 방증이다. 이러한 SNS 추천알고리즘의 노출 전쟁은 미국(유튜브, 트위터, 페이스 북)과 중국(틱톡) 빅테크 기업의 알고리즘 전쟁으로 발전되는 경향을 보인다. 미국기업의 영향으로 우크라이나는 국제적 인 지원을 받을 수 있게 되었고, 러시아는 중국기업의 영향으로 푸틴의 지지율이 80 프로가 넘는 상반된 결과가 도출되 고 있다. 이러한 알고리즘 권력화는 ’필터버블‘에 의해 여론의 확증편향에 기반을 두고 있기에 이 왜곡 현상에 대한 새로 운 가이드라인 설정을 이른 시일 안에 제시해야 한다는 정당성이 이번 러시아-우크라이나 전쟁을 통해서 주목받고 있다.

This study is a study on the filter bubble reinforcement phenomenon of SNS recommendation algorithm such as YouTube, which is a characteristic of the Russian-Ukraine war (2022), and the victory or defeat factors of the hybrid war. This war is identified as a hybrid war, and the use of New Media based on the SNS recommendation algorithm is emerging as a factor that determines the outcome of the war beyond political leverage. For this reason, the filter bubble phenomenon goes beyond the dictionary meaning of confirmation bias that limits information exposed to viewers. A YouTube video of Ukrainian President Zelensky encouraging protests in Kyiv garnered 7.02 million views, but Putin's speech only 800,000, which is a evidence that his speech was not exposed to the recommendation algorithm. The war of these SNS recommendation algorithms tends to develop into an algorithm war between the US (YouTube, Twitter, Facebook) and China (TikTok) big tech companies. Influenced by US companies, Ukraine is now able to receive international support, and in Russia, under the influence of Chinese companies, Putin's approval rating is over 80%, resulting in conflicting results. Since this algorithmic empowerment is based on the confirmation bias of public opinion by 'filter bubble', the justification that a new guideline setting for this distortion phenomenon should be presented shortly is drawing attention through this Russia-Ukraine war.

OTT 서비스의 확산은 기존 미디어 산업의 가치 사슬에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 범용 인터넷에 기반을 둔 OTT 서비스는 유료방송 플랫폼 사업자의 강점인 소비자와 접점 확보 능력을 무력화시키며 압도적인 마케팅 능력으 로 가입자 규모를 확대하고 있다. 본 연구는 OTT 서비스 확산이 미국의 미디어 시장과 유료방송 산업의 변화를 살펴보 고 미디어 기업의 변화하는 전략을 분석하였다. OTT의 확산으로 고가의 미국 유료방송 시장은 코드 커팅과 코드 쉐이빙 을 경험하며 가입자 규모가 축소되었다. OTT 사업자는 오리지널 콘텐츠 제작 능력과 신작 영화의 배급 창구에서 OTT 는 극적인 우세를 보이며 기존의 미디어 시장을 재편하고 있다. 최근 미디어 기업의 인수 합병 사례를 살펴보면 OTT 서비스의 경쟁력 확보를 위한 오리지널 콘텐츠 확보에 대한 투자가 확대되고 있다. 향후 미디어 산업은 OTT를 중심으로 빠르게 변화될 것이며 기존 미디어 산업 가치사슬의 모든 기업의 경쟁력을 확보하기 위한 전략적 판단이 중요하다.

The diffusion of OTT service has brought the fundamental changes in the value chain of the existing media industry. OTT service based on the public Internet has increased the number of subscribers by using dominant marketing capability, making the pay TV platform player’s ability to connecting users powerless. This study examined the changes in the media market and pay TV industry in the USA due to the diffusion of OTT service and analyzed the changing strategies of media firms. The number subscribers of the expensive pay TV service in the USA has diminished, experiencing cord cutting and cord shaving due the diffusion of OTT. OTT players are changing the media market, showing the dramatic excellence in making original contents and distributing the newly released movies. Examination of the recent merger and acquisition cases of media firms tells that the investment in making original contents has increased in order to have the competitiveness in OTT business. The future media industry will be rapidly reshaped mainly based OTT service and strategic judgement is important to maintain the competitiveness of all media firms in the existing value chain of media industry.

실시간 편성이 주요한 경쟁력 요소가 되는 스포츠 경기의 중계권 확보를 위해서 지상파 방송 사업자, 유료 방송 사업자, OTT 사업자들의 경쟁이 심화되고 있다. OTT 사업자는 경쟁력 유지를 위하여 오리지널 프로그램을 지속적으로 제작해야 하는데 스포츠 중계권의 확보는 OTT 사업자의 주요한 경쟁 전략이 될 수 있다. 국민적 관심도가 높은 일부 스포츠 경기 중계가 유료 서비스 가입을 통해서만 이용할 수 있는 미디어 환경에 놓이게 된다면 사회적 약자의 시청 소외 및 추가적인 콘텐츠 이용 요금 상승 등과 같은 사회적 부담이 높아질 수밖에 없다. 국민 관심 행사에 대하여 OTT 가 독점적 중계권을 확보하고 다른 방송 사업자에게 중계권 재판매를 하지 않은 상황이 온다면 당연히 유료 OTT 시청을 부담하기 어려운 시청자들에 대한 소외 이슈가 발생하게 된다. 향후 방송법 개정 시에 OTT의 법적 지위 및 보편적 시청 권에 관련된 역할을 명기할 필요가 제기된다. 즉 OTT가 국민 관심 행사에 대한 중계권을 확보할 경우 이를 다른 방송 사업자에게 재판매 할 수 있는 법적 조항이 구비되어야 할 것이다.

In order to secure the broadcasting rights for sports games where real-time programming is a key competitive factor, competition among terrestrial broadcasters, pay TV operators, and OTT operators is intensifying. OTT operators must continuously produce original programs to maintain competitiveness, and securing sports broadcasting rights can be a key competitive strategy for OTT operators. If some sports games with high public interest are placed in a media environment where they can only be accessed through paid service subscriptions, social burdens such as exclusion of viewers for the socially disadvantaged and increased fees for additional content usage will inevitably increase. If OTT secures exclusive broadcasting rights for events of national interest and does not resell the rights to other broadcasters, it will naturally cause the issue of alienation for viewers who cannot afford to pay for OTT viewing. It will be necessary to specify the legal status of OTT and its role in universal viewing rights when revising the broadcasting law in the future. In other words, if OTT secures broadcasting rights to events of national interest, there should be legal provisions that allow it to resell them to other broadcasters.

1997년 IBM의 딥블루가 세계 체스 챔피언인 카스파로프를 이기고, 최근 구글의 알파고가 중국의 커제에게 완 승을 거두면서 딥러닝에 대한 관심이 급증하였다. 본 논문은 딥러닝에 기반을 둔 인고지능 체스엔진인 딥퍼플 (DeepPurple) 개발에 대해 기술한다. 딥퍼플 체스엔진은 크게 몬테카를로 트리탐색과 컨볼루션 신경망으로 구현된 정 책망 및 가치망으로 구성되어 있다. 딥러닝을 통해 구축된 정책망을 통해 다음 수를 예측하고, 가치망을 통해 주어진 상황에서의 판세를 계산한 후, 몬테카를로 트리탐색을 통해 가장 유리한 수를 선택하는 것이 기본 원리이다. 학습 결과, 정책망의 경우 정확도 43%, 손실함수 비용 1,9로 나타났으며, 가치망의 경우 정확도 50%, 손실함수 비용 1점대에서 진 동하는 것으로 나타났다.

In 1997, IBM's DeepBlue won the world chess championship, Garry Kasparov, and recently, Google's AlphaGo won all three games against Ke Jie, who was ranked 1st among all human Baduk players worldwide, interest in deep running has increased rapidly. DeepPurple, proposed in this paper, is a AI chess engine based on deep learning. DeepPurple Chess Engine consists largely of Monte Carlo Tree Search and policy network and value network, which are implemented by convolution neural networks. Through the policy network, the next move is predicted and the given situation is calculated through the value network. To select the most beneficial next move Monte Carlo Tree Search is used. The results show that the accuracy and the loss function cost of the policy network is 43% and 1.9. In the case of the value network, the accuracy is 50% and the loss function cost is 1, respectively.

오늘날 청소년은 역사상 가장 디지털 방식으로 상호 연결된 세대로, 전례 없는 수준의 기술적 연결성을 특징으로 하는 시대를 항해하고 있다. 이 연구는 우울의 매개 역할을 중심으로 청소년의 스마트폰 중독이 또래 관계의 질에 미치 는 영향을 탐구했다. ‘한국아동·청소년패널조사 2018’의 2022년 단면 데이터에서 추출한 만 14세 청소년 2,288명의 응답 자료를 분석하여 연구문제를 검증했다. 연구 결과, 청소년의 스마트폰 중독은 우울 증상을 유발하며, 이에 따라 또래 관계의 질이 저하되는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 디지털 기술과 청소년의 정신적 및 사회적 웰빙의 교차 점에 대한 학술적 이해를 넓히는 것에 공헌하며, 보호자, 교사, 상담가, 정책 입안자, 교육 기관의 실무자에게 청소년의 과도한 스마트폰 사용에 대한 모니터링 및 개입 프로그램의 중요성을 시사한다.

The current generation of adolescents stands out as the most digitally interconnected in the annals of history, navigating an era characterized by unprecedented levels of technological connectivity. This study explored the impact of smartphone addiction on the quality of peer relationships among adolescents, with a focus on the mediating role of depression. Analyzing data from 2,288 responses of 14-year-old adolescents extracted from the 2022 cross-sectional data of the Korean Children and Youth Panel Survey 2018, research questions were tested. The findings showed that smartphone addiction among adolescents exacerbates depression, consequently leading to a deterioration in the quality of peer relationships. The results contribute to expanding scholarly understanding of the intersection between digital technology and the mental and social well-being of adolescents. Furthermore, there is a call to action for parents, teachers, counselors, policy maker, and practitioner in education institutions to establish programs that monitor and intervene in cases of excessive smartphone use among adolescents.

에듀테크에 대한 관심은 팬데믹 시기를 거치면서 급증하였다. 대면 교육이 불가한 상황에서 에듀테크는 교육현장 을 중심으로 담론 확산의 장(場)이 되었고, 대중들의 주요 관심사가 되었다. 이에 본 연구는 전국 주요 일간지의 에듀테 크 기사를 검토하여 주요 담론의 내용과 특징, 쟁점을 분석하고 이에 따른 교육현장의 과제를 밝혔다. 에듀테크 담론은 초기에는 교육적 도구로써의 유용성을 강조한 담론이 대부분이었으나, 팬데믹 시기를 거치면서 새로운 쟁점이 부각되었 다. 테크놀로지의 활용을 넘어서, 학습자의 의지를 어떻게 유도하고 지속시킬 것인가가 쟁점이 되었고 과제가 되었다. 또한 공교육의 장으로써 학교현장의 기록과 평가에 대한 공정성의 확보, 이와 관련된 사람들의 개인 정보 보호의 문제 등도 민감한 쟁점이 되었다. 에듀테크의 적용 과정에서 특정 기술 기업과 관련된 특혜 논쟁 또한 쟁점이 되었다. 이것은 기술의 확산 과정에서 불가피한 것으로, 에듀테크 적용 과정에서 해결해야 할 또 다른 과제로 남았다.

Interest in Edutech increased rapidly during the pandemic. In a situation where face-to-face classes are impossible, Edutech has become an important issue for schools and the public. Therefore, this study reviewed newspaper articles in Edutech of major daily newspapers nationwide, analyzed the main contents, characteristics, and issues of discourse on this, and explored tasks. Edutech discourse initially emphasized most of its usefulness as an educational tool, but new issues emerged during the pandemic. Beyond the use of new technology, how to induce and sustain learners' will become an issue and remain a task. In addition, as a public education, securing fairness in school records and evaluations and protecting the personal information of related people became sensitive issues. In applying Edutech, the problem of preferential treatment for any technology company has also become controversial. This issue is an area other than technology, but it remains a task in the edutech problem.

본 연구에서는 국내 대학 차원에서의 요인들을 중심으로 대학생의 중도탈락에 영향을 미치는 것이 무엇인지 분석하고자 하였다. 또한, 국립대학과 사립대학, 수도권(서울, 경기, 인천)에 소재하고 있는 대학과 수도권에 소재하고 있지 않은 대학으로 나누어 보다 대학별 특징에 맞춰 분석하였다. 대학의 학생변동사항 중 휴학과 전출을 제외하고, 자퇴 를 중도탈락으로 정의하였다. 데이터는 교육부와 한국교육대학협의회에서 주관하여 운영하고 있는 “대학알리미” 포탈에 서 원시자료를 받아 분석에 사용하였다. 대학 알리미에서 “대학”으로 분류된 학교 가운데 209개 대학을 최종 분석에 사용하였으며, 졸업생 취업 현황·평균 졸업 학점·재학생 1인당 장학금·평균 등록금·휴학생·재적 학생·경쟁률·전임교원 1 인당 학생 수·교지확보율(%)을 독립변수로 투입하여 다중회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과, 첫째, 전체적으로 졸업 생 평균 졸업 학점과 취업률이 높을수록 대학생 중도탈락률이 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 국립대학과 비교하면 사립대 학에서의 평균 등록금이 비쌀수록 대학생 중도탈락률에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 수도권 외 소재 대학에 비해 수도권 소재 대학에서의 등록금이 비쌀수록 대학생 중도탈락률에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

In this study, we wanted to analyze the factors at the national university level that affect college students ' elimination. In addition, national universities, private universities, universities in Seoul and universities outside of Seoul were divided into more college-specific characteristics. Except for leave of absence and departure from school, it was defined as a middle school dropout among changes of students. The data were used for analysis by receiving raw data from "University Alerts," which are operated by the Ministry of Education and the Korean Council for Educational Universities. At the university notification, 222 universities out of the schools classified as "Universities" were utilized for final analysis, and jobs, credits, scholarships, tuition fees, students, independent students, and full-time teachers were secured through multiple education. Overall, the higher the average graduate level and employee-rate the lower the rate of elimination from the middle of college students, the analysis showed. Second, the higher the average tuition fees at private universities, the more negatively affects the rate of elimination of university students. Third, higher tuition fees at universities outside the Seoul metropolitan area have a negative impact on the rate of elimination of students.

본 논문은 급변하는 기후 환경 속에서 온실가스 배출의 최상위 국가인 미국과 중국의 현황과 그로 인한 기후변화 문제를 분석한다. 미국은 온실가스 배출량이 가장 많은 국가 중 하나이며, 역사적 책임이 크다. 그러나 현재 미국은 석탄 과 석유의 채굴과 사용을 확대하고, 파리기후협약에서 탈퇴하는 등 기후변화에 역행하는 정책을 펼치고 있다. 이는 세계 적인 에너지 전환 흐름에 뒤처질 위험을 초래하고, 경제적 및 환경적 후퇴를 가져올 우려가 크다. 이렇게 기후변화는 전 세계적으로 물리적 영향이 커지고 있으며, 최근 LA 산불은 200조 원 이상의 피해를 발생시키며 최악의 산불로 기록 되고 있다. 기후변화로 인한 건조한 날씨와 나무 밀집 등 복합적인 물리적 원인이 이 산불을 초래했다고 본다. 이로 인해 보험사들이 파산 위기에 처할 가능성도 제기되고 있다. 한편, 이전에는 일반적으로 AI 모델이 물리적 영향에 치중되었으 나, 본 논문의 실증분석에서는 이러한 문제가 실제로는 인적 영향이 인명 피해에 더 영향을 준다는 결과 나왔다. 이는 AI의 알고리즘이 인적 영향에 치중하게 설계 학습되어야 하는 이유이다. 본 논문은 기후변화 대응이 더 이상 미룰 수 없는 비용임을 강조하며, AI 모델 활성화로 이를 상쇄하고 한.미.중의 기후위기 대응 방안을 제시하고자 한다.

This paper analyzes the current status of the United States and China, which are the countries with the highest greenhouse gas emissions in a rapidly changing climate environment, and the resulting climate change problems. The U.S. is one of the countries with the highest greenhouse gas emissions and has a large historical responsibility. However, the U.S. is currently implementing policies against climate change by expanding the mining and use of coal and oil, and withdrawing from the Paris Climate Agreement. This poses a high risk of falling behind in the global energy transition flow, and there is a high concern that it will lead to economic and environmental retreat. As such, climate change has a growing physical impact on the world, and the recent LA wildfire is recorded as the worst wildfire, causing more than 200 trillion won in damage. It is what a combination of physical causes such as dry weather and tree density caused by climate change caused this wildfire. This raises the possibility that insurance companies may be on the verge of bankruptcy. Previously, AI models were generally focused on physical effects, but the empirical analysis of this paper found that these problems actually affect human damage more. This is why AI's algorithms should be designed and learned focusing on human effects. This paper emphasizes that responding to climate change is a cost that cannot be delayed any longer, and aims to offset this by activating AI models and suggest ways to respond to the climate crisis between Korea, the U.S. and China.

최근 인공지능을 사용한 연구나 기업의 프로젝트가 활발하게 이루어지고 다양한 서비스나 시스템이 인공지능 기술과 접목되어 점점 더 지능화되고 있다. 이에 따라 인공지능의 기법 중 하나인 딥러닝에 대한 관심과 이를 학습하려 는 사람들이 증가했다. 딥러닝을 학습하기 위해서는 딥러닝 이론 이외에도 컴퓨터 프로그래밍, 수식 등 많은 지식들이 요구된다. 이는 초심자에게 높은 진입장벽으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 초심자가 프로그래밍 및 수식 등을 고려 하지 않고 DNN, CNN 등과 같은 딥러닝의 기본적인 모델을 구현할 수 있는 DeepBlock이라는 웹 기반 교육용 딥러닝 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 제안한 DeepBlock을 이용하여 딥러닝에 관심을 가진 학생들이나 초심자들의 교육에 활 용이 가능하다.

Recently, researches and projects of companies based on artificial intelligence have been actively carried out. Various services and systems are being grafted with artificial intelligence technology. They become more intelligent. Accordingly, interest in deep learning, one of the techniques of artificial intelligence, and people who want to learn it have increased. In order to learn deep learning, deep learning theory with a lot of knowledge such as computer programming and mathematics is required. That is a high barrier to entry to beginners. Therefore, in this study, we designed and implemented a web-based deep learning platform called DeepBlock, which enables beginners to implement basic models of deep learning such as DNN and CNN without considering programming and mathematics. The proposed DeepBlock can be used for the education of students or beginners interested in deep learning.

환경부는 코로나19 발생 초기인 2020년 2월 지자체가 한시적으로 일회용품 사용을 허용할 수 있게 하였다. 그러나 코로나19 기간 생활 폐기물이 증가하자, 무분별한 일회용품 사용을 줄이기 위해 다시 사용을 금지하는 ‘일회용품 사용규제 제외대상’ 개정안을 올해 1월 고시하였다. 이렇게 플라스틱의 사용량이 기존보다 더 많아지고 시민들마저 편리 함에 익숙해져 오히려 더 일회용품 사용을 원하는 상황에 이르렀다. 하지만, 이러한 코로나19 확산과 이전보다 더욱 심각해지는 환경문제에 대한 중요성이 높아지면서 친환경 ‘업사이클’제품이 주목받고 있다. 본 연구에서는 코로나로 증 가한 플라스틱, 플라스틱 배출량의 변화로 인한 업사이클 산업에 대해서 연관성을 파악하고 이를 대시보드로 나타내고자 한다. 이를 통해 대시보드를 구성하는 각 시각화를 제작하고 환경보호와 지속가능한 친환경 제품, 업사이클 산업 및 문화 에 대해서 알리기가 가능할 것으로 기대된다.

The amount of data generated by recent developments in Big data and related technologies has been rapidly increasing, and the need to predict changes in future societies and present technologies to be realized has been continuously raised to lay the foundation for national scientific and technological planning. The existing methods of predicting future technologies have their respective advantages, but problems also exist. Thus, this paper newly establishes and applies the methodology to be used for predicting future technologies specialized in information security fields beyond the existing comprehensive prediction, and draws out innovative technologies that are expected to have high ripple effects in the future, and analyzes the technological diffusion points of each technology to predict future technological changes in the information security sector. It is expected that this will ensure reliability and objectivity of the forecast survey results and allow more sophisticated and multilayered predictions than the overall scientific and technological forecast surveys.