정보시스템 분야에서 성공적인 정보시스템 개발을 위하여 사용자 참여, 몰입, 만족 과 관련된 많은 연구가 진행되었다. 초기의 연구에서는 사용자 참여와 몰입의 개념이 혼용 되었으나 현재는 구분되는 개념으로 사용되고 있다. 초기 연구에서 몰입과 만족에 관한 연 구가 있었으나 구분되는 개념으로 보았을 때 몰입보다는 참여와 만족에 관한 연구로 보아야 할 것이고, 그후 진행된 대부분의 연구가 사용자 참여와 만족간의 관계에 대한 것이었다. 이들 연구에서는 사용자의 참여 정도가 사용자 만족에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하였 다. 그러나 이들의 연구는 일관성 있는 결과를 제시하지 못하였는데, 이와 같은 결과가 나 타난 데에는 다른 여인도 작용하였겠지만, 개발에 참여한 사용자의 주관적 심리 상태인 사 용자 몰입 정도의 차이가 결과의 불일치를 가져오는 요인으로 작용하였을 수 있다. 본 연구 에서는 사용자 참여와 몰입간의 관계를 분석하기 위하여, 시스템 개발에서 사용자와 개발자 간의 관계를 집단으로 간주하여, 집단의 구조적 측면과 집단의 행위적 측면에서 이들 관계 를 분석하였다. 이들 관계에 영향을 주는 조절변수로 구조적 측면에서는 공식화, 집권화 정 도를, 행위적 측면에서는 갈등의 정도, 집단 응집성, 의사소통 수준을 사용하였다.
최근 유비쿼터스에 관한 연구가 활발히 진행 중인 가운데, 사용자의 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다 이러한 위치 정보는 가정과 같은 실내 환경에서 사용자의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하여, 관계를 탐지하고, 적절한 룰을 사용해 추론함으로써, 사용자에게 필요한 서비스를 요청 없이 자동으로 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는, 가공되지 않은 위치기반의 센서 데이터로부터 상황에 대한 의미를 지닌 컨텍스트(context)를 추론해 내는 시스템의 구조를 제안한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째. 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층(qualitative layer)의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적 공간적인 위치 관계를 추론한다 넷째, 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 안는 의미를 추론함으로써, 서비스 제공을 위한 컨텍스트(context)를 얻는다.
인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.
가정은 인간의 출생과 더불어 최초로 소속되어지는 공동체이며 최초의 교육의 장이다. 인간의 성장 발달에 있어서 초기 환경이 중요한데 여러 환경요인 중에서도 개인의 행동을 형성하는데 있어서 가장 중요한 환경이라고 볼 수 있는 것이 가정환경이라 할 수 있다. 본 연구는 가족의 형태에 따른 인터넷 중독, 대인관계 그리고 부적응 행동 간의 관계를 실증적으로 분석하였으며, 특히 가족의 형태와 인터넷 중독간의 관계에서 대인관계와 부적응 행동이 매개효과를 가지는지에 대하여도 실증적 분석을 하였다. 회귀분석 결과 가족의 형태에 따른 인터넷 중독은 부(-)의 관계로 유의한 것으로 검증되었다. 대인관계에서는 가족의 형태가 정(+)의 관계로 유의한 것으로 나타났다. 반면에 부적응 행동은 인터넷 중독과 같이 가족의 형태와 부(-)의 관계가 있음이 나타났다. 즉, 대인관계나 부적응행동을 통해서 인터넷 중독에 영향을 미치는 매개효과에 대해서도 검증되었다. 그 결과 대인관계와 부적응 행동요인이 가족형태와 인터넷 중독 사이의 매개변수의 역할을 수행한다는 결론을 얻었다.
문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 새로운 커뮤니케이션의 패러다임이 되었다. 트위터 등의 마이크로블로 그 서비스 경우 사용하기 편리하고 단순하여 많은 사용자가 존재 한다. 그리고 주제가 특정되어 있지 않아 어떠한 정보도 공유 될 수 있기 때문에 많은 양의 정보가 공유되고 있다. 하지만 기존의 소셜 네트워크 서비스에서 사용자 간의 관계 형성은 상호 간의 신청과 허용이 이루어져야만 가능하기 때문에 관계를 형성 하고 정보를 공유 하는데 있어 이런 점은 다소 불편하게 작용 된다. 또한 다양한 주제의 정보가 다수 존재하기 때문에 사용자에게 불필요한 정보까지 노출이 되어 사용자가 원하는 정보를 찾는데 어려우며 않은 시간이 낭비 되는 문제점이 있다. 그리고 학교 자체적으로 운영 되고 있는 커뮤니티 사이트의 경우 학생들을 위한 시스템이지만 불편한 인터페이스, 낮은 접근성, 늦은 피드백 등으로 학생들의 참여도가 낮고 공유 되고 있는 정보의 양이 적은 문제점이 있다. 본 논문에서 기술하는 시스템은 사용자가 수강하는 특정 강의를 기반으로 사용자 간의 관계를 자동형성 한다. 그러므로 정보를 찾는데 있어 선행 되어야 할 많은 작업에 소요 되는 노력과 시간을 줄여준다. 또한, 강의 기반의 자동 관계 형성으로 인하여 공유되고 있는 많은 정보들 중에서 사용자가 원하는 정보를 찾기가 간편하다. 본 논문이 제안하는 시스템은 이미 형성 된 관계 혹은 조직에서 사용할 수 있는 소셜 네트워크 서비스로 발전될 것으로 사료 된다.
이 논문에서는 여러 가지 위상 관계 표현 방법을 바탕으로 3 차원 공간 객체들 간의 위상 관계를 여러 가지 방법으로 표현한다. 지리정보시스템 분야에서 공간 객체들 간의 위상 관계를 정의하는 것은 중요한 연구이다. 위상 관계를 표현하는 기존의 방법들은 2 차원 공간 객체를 대상으로 하고있다. 좀더 많은 공간 정보를 제공하기 위해, 3 차원 공간 데이터에 대한 위상 관계를 표현하고 정의한다. 또한, 4-intersection, 9-intersection, dimension extended, calculus-based 방법 등, 여러 연구에서 제시되었던 표현 방법을 사용하여 위상 관계를 정의한다.
MPEG-4 컨텐츠는 다양한 사용자 상호작용에 의하여 장면과 객체의 재생 시간이 동적으로 변화하는 특징이 있다[1-2]. 그러므로 MPEG-4 컨텐츠를 생성할 때, 사용자 이벤트에 의하여 변화하는 시간 관계의 저작은 중요하다. 본 논문에서는 사용자 상호작용에 의하여 멀티미디어 객체간 시간 관계와 재생 시간, 재생 순서가 변화하는 시간 제약 모델을 제안한다. 그리고, 사용자 상호작용 지원 시간 제약 모델에 기반 한 MPEG-4 컨텐츠 저작 시스템인 MPEG-4 Studio를 제안한다. MPEG-4 Studio는 동적인 시간 관계를 지원하기 위하여 시간 관계 설정 GUI와 시간 관계 설정에 대한 제약 조건 검사, 시간 관계 정보에 대한 BIFS 변환을 제공하여 동적 시간 관계 정보를 포함한 MPEG-4 컨텐츠를 생성한다.
상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 위키피디아 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자하는 위키피디아 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 위키피디아 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.
텍스트 형태의 문서에는 않은 종류의 유용한 관계가 존재한다. 이러한 관계들을 문서에서 자동으로 찾아내는 것은 정보검색 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나이다. 그러나 각각의 관계마다 다양한 형태의 패턴이 존재하기 때문에 많은 양의 문서에서 이러한 관계들을 찾아내는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 일반화된 패턴을 이용하여 자동으로 관계를 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기에 사용자로부터 얻은 정보를 이용하여 관계를 자동으로 찾는다. 약 1,000,000개의 문장을 이용해 실험한 결과 자동으로 일반화된 패턴을 이용하는 방법을 이용할 경우 그렇지 않은 경우보다 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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