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- 저자 : 방준성(Jun-seong Bang) (검색결과 4 건)
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영화 ‘레디 플레이어 원(Ready Player One)’을 통해 살펴본 메타버스 윤리
김성희(Kim, Seong-Hee),이상욱(Yi, Sang-Wook),방준성(Bang, Jun-Seong) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
2007년에 ‘메타버스 로드맵(Metaverse Roadmap)보고서가 발표된 이후, 메타버스 로드맵에 축이 되는 라이프 로깅, 증강현실, 거울세계, 가상세계의 의미와 활용내용에 대한 연구 역시 활발히 이루어지고 있으며, 이것이 갖는 산업적·경제적 영향에 대해 다양한 방송매체·미디어 등을 통해 접할 수 있다. 또한 메타버스를 활용한 사회적 기능으로는 ①경제(메타버스 활용 산업 생태계육성), ② 교육(메타버스 기반 체감형 학습지원), ③문화관광(시공간 제약 없는 온택트 문화마케팅), ④소통(시민 중심의 맞춤형 열린 소통), ⑤도시(현실과 가상을 결합한 XR기반 도시혁신), ⑥행정(현실보다 편리한 신개념 가상 행정), ⑦인프라(‘메타버스 서울’의 안정적인 인프라 조성)를 통해 메타버스의 순기능을 극대화하기 위한 전략으로 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 이에 본 논문은 메타버스에 대한 기술 및 활용에 관한 관심에 비교해 메타버스 윤리에 대한 논의가 부족한 상황이라는 점에 주목한다. 그래서 메타버스에 대한 사회적 기능에 대해서 살펴보고, 메타버스에서 발생할 수 있는 사회·윤리적 문제를 영화 ‘레디 플레이어 원(Ready Player One)’을 통해 살펴보았다.
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112 신고 벡터화를 통한 텍스트 마이닝 기반의 군집분석과 이를 활용한 사건유형 간 유사성 탐색
홍세은(Hong, Se Eun),방준성(Bang, Jun Seong),김용진(Kim, Yong Jin),장광호(Jang, Kwang Ho) 경찰대학 경찰학연구편집위원회 2020 경찰학연구 Vol.20 No.3
본 연구는 비정형 텍스트 데이터인 112 신고내용을 각각의 사건유형별로 벡터화하고 유사도에 따라 군집하여, 신고내용 상에서 유사한 특성을 가지는 사건유형이 무엇인지 확인하고자 하였다. 분석을 위하여 A 지역의 지방경찰청에서 약 1년간 수집한 약 425만여 건의 112 신고 자료 중 전처리과정을 통해 178만여 건을 추출하였으며 ‘신고내용’과 ‘종결 시 사건코드’를 활용하였다. 신고내용을 벡터화하여 유사성 거리에 기반한 군집분석을 실시한 결과 6개의 군집이 구성되었다. 아동학대, 스토킹 등이 살인과 같은 중대범죄와 함께 한 군집으로 분류되었으며 가정폭력과 데이트폭력은 주거침입, 협박과 함께 군집되었다. 기타경찰업무로 분류되는 실종, 가출, 납치감금 유형은 변사자 유형과 동일한 군집으로 분류되었으며 살인, 강도 등 범죄 유형과는 근접하게 분포하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가벼운 유형의 사건으로 분류된 신고와 심각한 사건으로 분류된 신고가 내용상으로는 유사할 가능성을 시사하며, 따라서 초기대응 시 사건유형의 유사성을 고려하여 대응 범위를 설정해야 할 필요성이 있음을 의미한다. 본 연구는 신고내용이 유사한 사건유형들을 군집하여 경찰 초기대응의 범위를 설정하는 데 도움을 줄 수 있다는 점과 일부 사건유형이 심각한 사건으로 확대될 가능성을 고려하여 면밀한 대응을 할 수 있도록 지원한다는 점에서 의의가 있다. This study was conducted to explore the similarity between incident types through vectorizing the unstructured text data of emergency call reports and clustering them based on the similarity. The emergency call reports of 1.78 million, which was analyzed in this study, were selected out of that of 4.25 million, and were pre-processed to extract the data of ‘incident type’, ‘incident content text’, and "emergency code". As a result of the cluster analysis based on similarity distance, six clusters were formed. Child abuse and stalking were grouped together with serious crimes such as murder, while domestic violence and violence in close relationship were grouped together with home invasion and intimidation. The types of missing, runaway, and kidnapping/detention were classified as the same clusters as those of the ‘dead by unknown reason’ and were found to be distributed in close proximity to types of crimes such as murder and robbery. These results suggest that reports classified as minor types of incidents may be similar to those classified as critical incidents in terms of reported contents. Therefore, it is necessary to establish the scope of police response in consideration of the similarity of the type of incident when the they respond in the early stages of the incident. This study is meaningful in that it helps police set the scope to respond initially by clustering similar types of incidents, and supports them to respond meticulously in consideration of the possibility that some cases may escalate into critical cases.
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김신애(Sin-eae Kim),방준성(Jun-seong Bang) 한국교육원리학회 2019 교육원리연구 Vol.24 No.1
교육 분야 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기술의 활용은 정체된 분야의 혁신을 위한 막연한 낙관에 기반한 도구적 관점, 학교 중심의 기술 활용, 분야별 교육에 대한 산발적 투자라는 특징이 있다. 본 논문에서는 학교 중심의 교육관보다 인간의 삶 전체에 편재하는 교육을 아우를 수 있는 통합적이고 포괄적인 교육관을 탐색하여 인공지능 시대 교육 분야 미래 시나리오를 만들어야 함을 논한다. 이를 위하여 교육을 인간 삶의 보편적인 양상으로 보는 <교육본위론>을 이론적 관점으로 택하여 인공지능 시대의 교육에 대하여 논의를 시도해 보았다. 인공지능 시대의 인간은 인적자원으로서의 가치는 불투명해 수 있으나, 그러한 인간의 교육적 삶은 오히려 경제발전을 위한 수단적 관점으로부터 자유롭게 될 가능성이 있다. 또한 ‘상구’와 ‘하화’ 중 ‘하화’는 인공지능 서비스로 대체될 가능성이 다분하고, 인공지능에게 배운 새로운 세대가 등장할 것으로 예측된다. 마지막으로 인공지능 시대에는 교육 분야 AI의 설계와 활용을 위하여 ‘교육적 가치’가 재조명될 수 있다. The use of the technology of AI(Artificial Intelligence) in the education sector shows the characteristics of being instrumental, school-centered, and sporadic in terms of innovation and investment. The article intends to argue that a future scenario of education in the era of AI needs to be made on the theory that encompasses the educations of various fields. Humans living in the era of AI might lose their value as economic resources having more possibility to be freed from being the means of economic development. Still unknown is whether humans would be able to bring about favorable changes to education in the conditions to be given. It is also predicted that descending education might be replaced by AI rather than ascending one that touches unique experience of individual human being. The appearance of the future generation learning from AI tutor calls for research of new phenomenon in the education between AI and humans. Lastly, the design of the AI in the educational sector by the engineers questioning the domain knowledge could shed some light on the educational value as well.
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