모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그 데이타는 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 그러나 메모리 용량과 연산 능력의 제한, 분석의 어려움으로 인해 이러한 정보들은 무시되고 있는 것이 일반적이다. 모바일 환경의 이러한 어려움을 극복하기 위해 로그 데이타를 분산된 모듈에서 분석하여 사용자에게 의미 있는 정보인 특이성을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불확실한 상황에서의 추론 정확도를 향상시키기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하고 있다. 새로운 협력적 모듈형 기술은 모바일 디바이스의 제한된 자원을 가지고 효율적으로 연산하기 위해 베이지안 네트워크를 모듈로 나눈다. 인공 데이타와 실제 데이타를 이용한 실험에서 인공 데이타의 경우 약 84%의 정확률과 약 76%의 재현률을 보였으며, 실제 데이타에서는 부분 일치를 포함하여 약 89%의 일치율을 보였다.
본 논문은 개념미술가 온 카와라(On Kawara, 1932~2014)의 작품 분석을 통해 추론한 개인의 일상기록 방법에 관한 연구이다. 온 카와라의 작품은 예술작업의 결과인 동시에 개인의 일상기록으로 기록학적 가치가 아주 높다. 회화나 사진 또는 설치의 형태로 개인의 삶을 이야기한 많은 예술가들과는 달리 온 카와라는 일기 형식으로 자신의 삶을 작품으로 승화시켰다. 작가는 주도면밀한 기록 생산 전략을 갖고 수없이 반복되는 일상 중 자신이 언제 어디에서 일어나 누구를 만났고, 무엇을 읽었으며, 어디를 다녀왔는지 등 몇 가지 주제를 선택해 기록했다. 온 카와라는 기록의 생산자인 동시에 관리자로서 직접 기록물을 생산하고 수집했을 뿐만 아니라 신문과 지도, 엽서, 전보 등의 매체를 이용해 자신의 일상과 관련된 타인과 사회적 사건까지도 지속해서 기록했다. 작품에 담긴 내용은 작가 개인뿐 아니라 주변인에 대한 정보를 제공하기에 기록의 핵심 가치인 정보적, 증거적 가치를 담보하고 있다. 자신이 살아가는 사회와 여러 사건들에 관심과 연민을 갖고 다양한 양상의 부조리 등을 함께 제시하는 방법으로 역사를 향한 세계관을 드러내기도 했다. 본 논문의 연구 대상인 온 카와라의 작품은 미술가가 자신의 일상을 작품으로 기록한 특수한 사례이지만, 개인의 일상기록이 역사적 기록물로 전환되면 시대상이 드러나게 되고 이를 통해 당대를 재구성하고 연구할 수 있는 사료가 된다는 사실을 보여준다. 나아가 사회가 발전하고 소통될 수 있는 역할을 수행하며 공론의 장을 마련할 수 있음도 알게 해준다.
본 논문의 목적은 2007년 개정 가정과 교육과정에 이어 2009 개정 가정과 교육과정의 교수 학습 방법으로 제시된 실천적 추론 수업에 대한 가정과 교사들의 관심 정도, 실행 수준을 진단하고, 실천적 추론 수업 과정 요소의 요구도를 조사하는데 있다. 본 연구의 조사 대상은 전국의 중 고등학교에서 근무하고 2007년 개정 교육과정의 가정영역을 수업한 가정과 교사이다. 연구대상의 표집방법은 편의표집과 체계적 무선표집을 동시에 사용하였다. 질문지는 우편, 연수장소 방문, 온라인을 통해 수집하였으며, 수집한 자료 총 350부를 SPSS WIN 12.0 프로그램으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 교사의 실천적 추론 수업의 관심 단계 조사 결과, 단계 0의 지각적 관심(97.05%)이 가장 높았고, 다음으로 단계1의 정보적 관심(87.06%), 단계 2의 개인적 관심(86.23%), 단계 3의 운영적 관심(79.85%), 단계 6의 강화적 관심(63.22%), 단계 4의 결과적 관심(61.26%), 그리고 단계 5의 협동적 관심(60.12%) 순으로 나타났다. 둘째, 가정과 교사의 실천적 추론 수업에 대한 실행 수준은 준비 수준 2(30.3%)가 가장 많은 비중을 차지하였고, 그 다음으로는 탐색 수준 1(18.30%)과 정교화 수준 5(18.30%), 기계적 수준 3(16.0%), 일상적 수준 4(10.09%), 사용하지 않는 수준 0(4.0%), 통합 수준 6(1.70%), 그리고 갱신 수준 7(0.60%) 순이었다. 셋째, 가정과 교사의 실천적 추론 과정 요소에 대한 요구도는 '(O)행동계획을 세우게 한다.'가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 '(A)선택과 결과를 분석하게 한다(1.75)', '(N)행동의 결과를 평가하게 한다(1.57)', '(E) 문제해결에 필요한 정보를 평가한다(1.44)', '(R)문제를 인식한다(1.39)', 그리고 '(S)최선의 선택을 하게한다(1.36)'의 순이었다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 네트워크화 된 정보 공간에 사용자가 자신의 개인적인 정보를 자유롭게 게재할 수 있도록 하는 서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분야의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이와 같은 사용자들은 단순히 사회적인 측면뿐만 아니라 교육, 정치, 경제 등의 다양한 분야의 가상의 커뮤니티를 형성함으로서 현대 사회의 주요한 한 부분으로 자리매김하고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 제대로 이루어지지 않고 있다. 또한 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 알려져 있지 않은 의미적 관계를 발견해내는 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티의 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용하여 사진 속의 개체나 소유자들 간의 사회적 관계를 분석하기 위해 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체간의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 최종적으로 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
본 논문은 안드로이드 기반 상황 인지 스마트폰 애플리케이션들의 유기적인 결합을 위한 프레임워크에 관한 것이다. 스마트폰을 이용한 상황인지 시스템에는 콘텍스트 수집, 수집된 콘텍스트를 해석 및 추론한 하이레벨 콘텍스트, 그리고 사용자에게 직접적으로 서비스를 제공해주는 시스템 등이 있다. 기존의 안드로이드는 이러한 여러 독립된 모듈들을 통합하여 유기적으로 결합시킬 적절한 방법을 제시하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 각 시스템을 컴포넌트화 하고, 각 컴포넌트가 필요한 서비스를 제공하며, 안드로이드 플랫폼을 감추는 방식으로 유기적인 결합을 위한 복잡도를 최소화시켜 개발자에게 편의를 제공하는 프레임워크를 제안한다.
유비쿼터스 환경은 보이지 않는 수많은 장치들과 소프트웨어들이 서로 연결되어 각각의 사용자들에게 편리한 서비스를 제공한다. 이러한 환경에서 사용자는 자신이 소유한 개인용 모바일 단말 만을 이용하여 다양한 맞춤형 서비스를 얻기를 원한다. 그러나 개인용 단말이 소형화되면서 제한된 장치를 갖는 것이 현실이다. 그러므로 이러한 장치의 제한성을 해결하기 위한 방법으로 장치 공유와 이를 효과적으로 처리하는 것은 새로운 연구 주제들 가운데 하나이다. 본 논문에서는 장치 공유 환경에서 사용자가 요청한 서비스를 구성하기 위한 장치들을 주변에서 찾고 사용자에게 추천하기 위한 장치 추천 시스템을 제안한다. 장치 추천 시스템은 주변 환경 상황을 고려하여 사용자가 요청한 서비스에 따른 장치를 추론한다. 그러나 사용자가 동일한 공간에서 동일한 서비스를 요청한다 할지라도 각 사용자를 위한 맞춤형 장치라고 볼 수는 없다. 그러므로 논문에서는 사용자의 선호도를 기반으로 장치를 추천한다. 논문에서 제안하고 있는 장치 추천 시스템은 실제 유비쿼터스 환경의 모바일 단말에서 구현하고 테스트하였으므로 실제 환경에서 충분히 사용가능함을 보인다.
본 논문은 다양한 사용자의 개인적 검색요구를 충족시키지 못하는 기존 검색시스템의 문제점을 해결하기 위해 사용자의 묵시적 피드백을 이용한 적응형 사용자 기호정보 기반의 개인화 검색을 실현하고, 검색결과에 대한 실시간 필터링을 통해 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템들은 검색의도의 불확실성 때문에 사용자의 검색실패율이 높다. 검색 의도의 불확실성은 동일한 사용자가 "java"와 같은 다의어에 대해 동일한 질의어를 사용하더라도 다른 검색 결과를 원할 수 있다는 것이며, 단어의 수가 적을수록 불확실성은 가중될 것이다. 실시간 필터링은 사용자의 도메인 지정여부에 따라 주어진 도메인에 해당하는 웹문서들만 추출하거나, 적절한 도메인을 추론하고 해당하는 웹문서들만 검색 결과로 보여주는 것으로, 일반적인 디렉토리 검색과 유사하지만 모든 웹문서에 대해 이루어진다는 것과 실시간으로 분류된다는 것이 다르다. 실시간 필터링을 개인화에 활용함으로써 검색 결과의 수를 줄이고 검색만족도를 개선했다. 본 논문에서 생성한 기호정보파일은 계층적 구조로 이루어지며, 상황정보의 반영이 가능하기 때문에 의도의 불확실성을 해결 할 수 있다. 또한 사용자의 도메인별 웹문서 검색 동작을 효과적으로 추적(track) 할 수 있으며, 사용자의 기호 변화를 적절하게 알아낼 수 있다. 각 사용자 식별을 위해 IP address를 사용했으며, 기호정보파일은 사용자의 검색 행동에 대한 관찰을 기반으로 지속적으로 갱신된다. 또한 사용자의 검색결과에 대한 행동 관찰을 통해, 사용자 기호를 인지하고, 기호정보를 동적으로 반영했으며, 검색결과에 대한 만족도를 측정했다. 기호정보파일과 반영비율은 사용자가 검색을 수행할 때 시스템에 의해 생성되거나 갱신된다. 실험결과 적응형 사용자 기호정보파일과 실시간 필터링을 함께 사용함으로써, 상위 10개의 검색결과 중 평균 4.7개의 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 이는 구글의 결과에 비해 약 23.2% 향상된 만족도를 나타내었다.
사용자의 정보 과부하 문제의 해결을 목표로 하는 추천 시스템은 개인의 선호를 추론하여 이에 부합하는 아이템을 필터링하여 제공한다. 추천 시스템 관련 기법 중 가장 성공적으로 알려져 있는 협업 필터링은 최근까지 다양한 성능 개선 시도가 이루어지고 있으며 여러 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 협업 필터링의 성공에 기반하여 소비자의 구매 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 시각 정보를 추천 시스템에 반영할 수 있는 VizNCS를 제안한다. 이를 위하여 먼저, 비정형 데이터인 시각 정보에서 특징을 추출하기 위해 합성곱 신경망을 사용하였다. 다음으로, 합성곱 신경망으로 부터 도출된 이미지 특성 정보를 추천 시스템에 반영하기 위하여 기존의 딥러닝 기반의 추천 시스템 중 다른 정보로 확장이 용이한 NCF 기법을 응용하였다. 본 연구에서 제안한 VizNCS의 성능 비교 실험 결과 기본 NCF보다 더 높은 성능을 보였으며 카테고리별 성능 비교 실험을 통해 시각 정보에 영향을 받는 카테고리와 그렇지 않은 카테고리를 발견하였다. 결론적으로 본 연구에서 제안한 VizNCS는 시각정보를 개인화된 추천에 직접 활용함에 따라 시각 정보에 영향을 받는 소비자들의 구매의사결정 행태를 반영할 수 있어 추천 시스템 성능 향상에 기여하였다. 또한, 지금까지 활용이 미미했던 이미지 데이터로 추천 시스템의 원천 데이터 영역을 확장함에 따라 다양한 원천 데이터의 활용 방안을 제시하였다.
메를로 퐁티의 지각에 근거하여 본 연구자는 움직임을 제품에 구조화된 고유한 미적 성질과 표현 그리고 가치가 통합되어 의미, 즐거움을 체험하는 형식으로 규정했다. 본 연구의 목적은 웨어러블, 유비쿼터스, 인터랙션, 놀이, D.I.Y, 유니버셜, 에콜로지는 이 움직임이 다양하게 제품디자인에 주제화된 형식, 양상임을 주장하는 것이다. 이는 움직임과 모든 디자인형식들 사이의 다음과 같은 유비추론의 방법과 형식에 따라 판단된 결과이다. 첫 번째, 움직임은 미적 표현과 가치의 통합으로써 미적 판단의 근본적, 보편적 명제, 공리다. 두 번째, 모든 디자인형식들은 미적 표현체계에 근거한 가치가 주제화된 사례다. 세 번째, 따라서 모든 디자인형식들은 미적 가치에 의거한 표현의 양상이다. 이상과 같은 판단, 추론의 확실성은 미적 표현으로서 움직임과 디자인형식 사이의 일치가 사실이라는 증명이다. 즉, 미적 가치가 연구된 모든 디자인형식들에서 주제로 성립하여 사용자가 실제로 미적 의미, 즐거움을 체험하였음에 대한 증명이다. 이에 대한 보증은 사용자의 생활 속에서 개개인의 체험이 유일하다. 움직임은 제품의 존재, 사용자의 당위를 미적(실천적) 차원에서 통합함과 동시에 이에 근거해 성립한다. 본 연구의 모든 연구사례에서 강조되는 것은 제품이 아니라 움직임이다. 따라서 제품디자인은 이러한 움직임을 제품에 구조화하는 활동으로 전환된다.
영화 <이다>(Ida, 2013)는 서사와 인물의 심리적 동기를 모호하게 하고, 선형적 시간성을 파괴하며, 다양한 기법을 통해 디지털 이미지의 조작 가능성을 상기시키는 현대의 실험적 영화라 볼 수 있다. 인간의 주체와 자아인식 변화 과정이 사회적 트라우마와 연결된다는 점에서 다른 국가나 사회의 역사적 맥락을 대비시켜 추론할 수 있다. 영화 <이다>는 화면 밖의 공간, 부재하는 공간, 여백과 프레임 안에 내포된 의미를 중심으로, 보이는 공간의 정보와 화면 밖 공간과의 정보를 나눔으로써 관객으로 하여금 제시되지 않은 정보에 대해서 추론하게 하는 능동적 인지과정을 불러일으키고 있다. 시대적 배경을 자세히 기술하지 않으면서도 역사적 의미를 시각화했고, 초월적 존재인 신과 한계적 존재인 인간 사이의 갈등과 고민의 문제를 인간과 인간의 갈등 구조 안에서 표현하고자 했다. 아울러 상실과 부재의 슬픔을 공간적 미학으로 풀어내고자 시도했으며 인물의 대비와 대조, 빛과 어둠의 대비를 통해 상황의 전개를 나타냈다. 본고에서는 영화 <이다>가 함축하고 있는 개인(인물)의 이야기와 사회, 역사적 배경과 종교적 영역을 아우르는 해석을 시도하고, 의미적 맥락의 시각화를 다루고자 한다. 또한 정체성과 역사적 사건의 재구성, 종교적 가치를 다룬 영화 <이다>의 시퀀스 장면 분석을 통해 그 의미와 특징을 살펴보고, 영화가 추구한 총체적 의미를 구체적으로 분석할 것이다. 이는 영화 <이다>가 내포하고 있는 트라우마의 재현과 해석 차원으로 개인과 지역, 국가적 트라우마를 안고 있는 문제를 다루었다는 측면에서 한국적 상황에 주는 함의를 고려해 볼 수 있다. 나아가 과하게 표현하지 않으면서도 인간과 사회적 성장, 고민을 잔잔하게 다루는 모습을 통해 새로운 영상기술과 독창적 시각화 기법의 영화를 창조하려는 흐름에 또 다른 영감을 주는 연구가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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