• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.69-79
• /
• 2008

무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.

• 미술자료
• /
• 제96권
• /
• pp.181-208
• /
• 2019

본고는 국립중앙박물관 소장 조선총독부박물관 문서에 대해 '기능적 출처'의 개념에 입각하여 새로운 분류 체계와 분류 기호를 제시하였다. 조선총독부박물관은 조선총독부에 소속된 기관이므로 조선총독부 공문서 체계에 부합되고 편입이 가능하도록 문서 분류 체계를 수립해야 한다는 점, 기능적 출처주의에 입각하여 총독부박물관의 조직과 기능에 부합하는 분류 체계를 수립해야 한다는 점, 그러한 분류 체계에 기반하여 체계적이고 간명한 분류 기호가 부여됨으로써 문서의 검색과 활용에 편의성을 제고해야 한다는 점에 주목하였다. 조선총독부의 공문서 분류 체계에 맞춰 총독부박물관의 대기능은 학무국으로, 중기능은 학무국 산하의 과 단위로 설정하였다. 아울러 '기능별 출처' 개념에 입각하여 총독부박물관의 업무 기능은 서무, 고사사, 명승천연기념물, 고적, 박물관으로 분류하였으며, 각 계별 문서는 업무 내용에 따라 다시 2차 분류를 실시하였다. 마지막으로 대기능, 중기능, 소기능, 세부기능의 순으로 분류 기호를 설정하였다. 총독부박물관 문서는 조선총독부 공문서의 분류체계에서 'A 학무'에 해당된다. 중기능 분류 기호는 학무국 내 과별 조직의 변천과 기능을 고려하여 학무(01), 편찬(02), 종교(03), 사회교육(04), 박물관(05), 기타(06) 등으로 설정하였다. 소기능은 총독부박물관의 기능을 분석하여 추출하였으며, 2자리 숫자를 부여하였다. 서무(01), 고사사(02), 명승천연기념물(03), 고적(04), 박물관(05)으로 구분할 수 있으며, 이는 계별 업무에 해당된다. 세부 기능과 그 아래 하위 기능은 계 내에서 업무 분장과 연결하여 다시 주제별로 분류하였다. 이러한 새로운 분류 체계가 조선총독부박물관 문서를 효율적으로 정리하고 활용하는 데 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제53권1호
• /
• pp.55-79
• /
• 2022

본 연구에서는 현재 국가정책연구포털(NKIS)의 운영 현황을 분석하여 개선이 필요한 부분과 유사기관의 포털 현황 분석을 진행하였다. 이를 통해 NKIS의 활용성을 강화하고 정부출연연구기관들의 설립목적 달성을 위한 효율적 지원·육성 기능을 실현하고자 함을 목적으로, 4차 산업혁명에 따라 발전하는 정보서비스 기술을 NKIS에 적용하여 소관정부출연연구기관의 연구성과물 검색 및 활용기능에 대한 개선 방안을 제안하였다. 첫째, 회원 확보를 위해 정책정보에 수요가 있는 대상을 찾아 홍보를 진행할 필요가 있으며, 국민 친화적 정책 보고서 작성 및 인포그래픽, 쉬운 방식의 정보 전달 등 정책정보에 대한 수요를 늘릴 필요가 있다. 둘째, 방문 직업의 비율을 고려하여 주 이용자층의 관심사인 사회문제와 교육주제의 보고서 및 정책자료를 강화하는 방식으로 맞춤형 서비스를 제공할 필요가 있다. 셋째, 영상자료 서비스의 다양화 및 확대를 위해서 소관 기관에서 보유하고 있는 영상자료의 업로드 독려 및 규정을 설정하는 등 대안 마련이 필요하다. 넷째, 홍보 서비스 전반의 개선이 필요할 것이다. 홍보 서비스 개선을 위해서는 최신내용을 탑재한 NKIS 홍보 웹툰 연재를 진행하거나 최신성 유지의 어려움이 있을 경우에는 현행으로 유지되는 웹툰 홍보를 폐지할 필요가 있다. 뿐만 아니라 NKIS에서 진행하는 공모전의 운영 개선 방안 도출과 공모전 이후 공모전 결과물을 기반으로 한 2차 홍보에 대한 논의 등도 필요하다.

• 한국기록관리학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.1-25
• /
• 2023

본 연구의 목적은 영미권 국립보존기록관 인스타그램의 기록정보콘텐츠 사례를 분석하여 국내 기록물관리기관에서의 기록정보콘텐츠 개발을 위한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 연구 대상 인스타그램의 개설일, 콘텐츠 수, 팔로워 및 팔로잉 수 등 기본현황을 조사하였으며, 팔로워와 해시태그, 이용자 호응도가 높은 콘텐츠의 내용과 상호작용 유형 등을 분석하였다. 연구 결과, 인스타그램을 활용한 기록정보서비스의 확산을 위해서는 모바일 기반 SNS라는 인스타그램의 특성에 맞게 모바일 화면을 통해 직관적으로 확인할 수 있는 이미지와 숏폼 콘텐츠를 제작해야 하고, 주 이용자층의 관심을 끌고 다른 이용자와 공유하며 관계를 형성할 만한 정보적 소통 목적의 콘텐츠를 개발해야 한다. 또한 웹사이트, 유튜브, 블로그 등 기관이 보유한 기존 온라인 자원과의 연계를 강화하고 해시태그의 활용, 유관기관 계정에 대한 팔로잉, 팔로워와 콘텐츠 댓글에 대한 피드백 등 커뮤니케이션을 활성화하여 기관 인스타그램 계정의 노출 및 검색 가능성을 높여야 한다. 본 연구는 인스타그램을 대상으로 기록정보콘텐츠 사례를 연구하고 적용 사항을 제안하였다는 의의가 있으며, 기록 문화 확산을 위한 기록정보콘텐츠의 기획에 도움이 되는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한공업교육학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.158-176
• /
• 2018

이 연구의 목적은 예비기술교사를 대상으로 한 사물인터넷(IoT) 기반의 모형 제품 제작 수업에서 제작 절차 및 전체 수업에 대한 만족도를 분석하고, 제작한 제품 중에서 우수한 평가를 받았던 '스마트 농장' 모형 제작 사례를 중심으로 분석하여 사물인터넷 기반 교육 프로그램 연구 및 개발에 도움이 되는 기초자료를 제공하고자 한다. 만족도 분석을 위한 설문지는 모형 제품 제작 수업에 참여한 예비기술교사들에게 배포하였고, 얻어진 15명의 데이터는 통계프로그램(SPSS)을 이용하여 분석하였다. 설문 문항은 제작 절차 각각의 만족도 8개 문항, 제작 시 어려운 점, 제작 수업에 대한 만족도였다. 이 연구의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 기반의 '스마트 농장' 모형 제작을 위한 프로젝트 수업 내용 및 절차에 대한 예비기술교사들의 만족도 평균은 4.22로 높은 편이다. 이러한 이유는 제품 제작 절차가 제품 제작에 도움이 되었기 때문이다. 둘째, '특허 검색 및 선행기술조사보고서 작성 교육'에 대한 만족도 평균은 4.07로 높은 편이다. 그러므로 선행기술보고서 작성 교육은 제품제작에 도움이 된다는 것을 보여주었다. 셋째, 모형 제품 제작 절차에서 가장 만족도가 높은 문항은 '발명사고기법 교육'(만족도 평균 M=4.40)이었다. 따라서 예비기술교사들은 발명사고기법의 교육이 아이디어 구상에서 선정까지 많은 도움이 되었다는 것을 보여준 것이다. 그 다음으로 만족도가 높은 것은 '설계 교육 및 상담', '수업 담당교수 외에 제품 제작 지도교수 선정을 통한 지도' 문항으로 평균이 4.33 이었다. 이는 예비기술교사들의 전공지식 부족을 해결하는데 도움이 되었기 때문이다. 넷째, '모형 제작 결과 발표 및 전시회', '대외 발표 및 참가'에 대한 만족도는 평균(M) 4.13으로 높은 편이었으며, '스마트 농장' 모형 제품 제작을 마친 뒤 예비기술교사들의 면담 결과를 종합하면, 전공 지식의 부족으로 고생했지만, 많은 것을 배우는 기회가 되었고 제품 제작을 완성하고 성취감을 느꼈다고 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.1-20
• /
• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.