까쭈(Ca trù)란 베트남에 뿌리를 둔 민속음악의 한 종류이다. 까쭈에는 시가 아주 중요한 위치를 차지한다. 그렇기 때문에 많은 음악 연구자들은 까쭈는 '음악시'라고 말한다. 이러한 특징은 노랫말에서 분명하게 볼 수 있는데, 까쭈의 주된 가락이면서 독립된 시의 쟝르이기도 한 것이다. 베트남 민속음악 가락 중에서 까쭈는 유일하게 생겨난 것이어서 시라는 것이 '말하는 노래'인 것이다. 이러한 것은 베트남의 민속음악(극)이라고 할 수 있는 쩨오, 꽌호, 핫잠 등과 같은 곳에서는 유사한 현상을 찾아볼 수 없다. 또한 까쭈의 가락이 특정한 일부 가락에서 멈추지 않고, '말하는 노래'의 수량이 추천 개이며, 수 세기를 통해서 창작되어 왔다. 이 글은 까쭈 장르의 구조, 운과 가락, 내용 등에 대해서 연구하여 이 '말하는 노래'가 완전한 시라는 것을 증명하고자 하였다. 이를 통해 '말하는 노래'는 베트남 만의 고유한 것이며, 차후 신시운동에서 8행시를 만들어 내는 기반이 되었다고 볼 수 있다.
다매체 다채널 방송 환경의 도래로 사용자 방송 단말에 많은 방송 프로그램 정보가 전달되고 있다. 시청자는 방송 단말에 제공되는 수많은 방송 프로그램으로부터 자신이 원하는 방송 프로그램을 탐색하고 선별하게 되었으며 이는 기존의 제한된 수의 방송채널이 제공되는 환경에서는 문제가 되지 않았던 사용자의 프로그램 선별에 대한 노력이 수백개의 방송 프로그램 채널이 주어지는 방송시청 환경 하에서는 시청자로 하여금 프로그램 선별에 많은 노력을 요구하게 되는 문제점으로 등장하게 되였다. 멀티미디어 내용 기술에 대한 국제 표준인 MPEG-7 과 TV Anytime은 사용자의 컨텐츠 장르, 채널, 출연 배우, 키워드 등의 여러 선호도 정보를 기술 할 수 있는 사용자 선호도 기술 규격과 사용자의 컨텐츠 소비 정보 등을 기술 할 수 있는 사용자 히스토리 기술규격에 대해 기술하고 있다. 그러나 사용자의 선호도 값 추출 방법이나 응용 방법에 대해서는 표준화 대상으로 정해놓고 있지 않다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 추출하여 사용자 선호도에 적합한 프로그램을 선별하여 사용자에게 추천하고, 사용자의 프로그램 시청에 대한 액션을 모니터링하여 자동적으로 사용자의 변화하는 선호도를 갱신하는 알고리듬 연구에 대한 결과를 제시한다. 또한 사용자 선호도 기반 지능형 방송 프로그램 가이드 시스템에 대한 연구결과를 제시한다.
21세기 정보화시대에 정보자원의 양은 증대되고 있으며 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보검색 시스템의 역할이 중요해지고 있다. 일반적으로 사용자가 원활한 검색을 하기 위해서는 검색하고자 하는 정보에 대한 충분한 사전 파악이 필요하며, 키워드를 식별하는 능력 또한 뛰어나야 한다. 하지만 대부분의 사용자들이 충분한 지식을 갖추고 검색을 수행하지 않으며 질의어에 적합한 효율적인 키워드를 연상하는데 많은 시간을 소비한다. 또한 여러 검색엔진에서 연관검색어 서비스를 제공하고 있지만 이는 검색어와 유사한 의미 내용이 대부분이며 사용자에게 맞는 확장/연관검색어를 제공하여 주지 못한다. 본 논문은 질의어 패턴 분석 기반의 사용자 확장 검색어 추출 및 추천을 통해 사용자의 검색 편의성을 제공하기 위한 시스템을 제안한다.
본 논문은 인터넷 쇼핑 상품의 허위 사용 후기, 과장 광고, 상품이나 공급업체에 대한 신뢰도 부족 등 커머스 서비스가 가지는 기본적인 문제점을 개선하기 위해 SNS 서비스에 내재된 신뢰형 서비스 개념을 커머스 도메인과 융합하여 "신뢰성 높은 SNS 기반 커머스 서비스"라는 새로운 형태의 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발된 내용은 첫째, 서비스 제공을 위한 사용자용 커뮤니티 기능과 둘째, 커머스 기능 그리고 셋째, SNS와 커머스 연계 기능 개발이다. 본 논문에서 제시한 신뢰성 있는 상품 정보를 통해 판매자는 상품에 대해 객관적인 안심구매 정보를 구매자에게 제공할 수 있게 되어 실제 구매로 이어지는 가능성을 높여 매출 증대를 기대할 수 있다. 구매자는 안심구매 정보를 이용하여 양질의 제품을 안심하고 구매할 수 있어 만족도가 커지고, 서비스 제공자는 신뢰성 있는 사이트로 구매 회원들에게 알려지게 되어 전자상거래 활성화 및 새로운 커머스 시장 개척에 기여할 것으로 판단된다.
현재 IPTV에서 서비스되는 미디어콘텐츠의 검색 질의어 분석을 통해, 고객의 미디어콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보았다. 그 결과 명시적인 메타정보뿐만 아니라 콘텐츠의 내용(소재, 줄거리 등)과 감성 정보가 중요한 요소가 된다는 점을 발견하였다. 그리하여 본 연구에서는 IPTV에서 제공하는 다양한 미디어콘텐츠를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해, 미디어콘텐츠의 감성 정보를 활용하기 위한 감성분류체계를 설계하였다. 그리고 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자 감성 프로파일을 구축하고, 단계적 처리 모듈을 탑재하여 미디어콘텐츠를 편성하는 맞춤형 큐레이션 시스템을 제안하였다. 마지막으로 제안한 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템의 효과를 입증하기 위하여, 사용자 만족도 설문 조사를 실시하여 72.0점을 받았다. 또한 인기도 기준으로 편성한 결과와 제안한 시스템의 편성 결과를 비교한 결과 실 사용자의 시청 행위로 이어지는 비율이 최대 10배 높게 나타났다.
본 연구는 문제 중심학습법(PBL, Problem Based Learning)을 적용한 성인간호학 시뮬레이션 실습 모듈 개발과 적용 경험 분석을 통해 수업의 질 향상의 근거로 활용하고자 하였다. 간호학과 68명 학생에 대해 PBL을 접목한 시뮬레이션 실습 모듈 적용 후 만족도, 타당도, 자아성찰지와 강의 평가 등의 양적 질적 자료를 분석하였다. 만족도는 5점 중 4.64점으로, '나는 이 수업을 다른 친구들에게 추천하고 싶다'가 가장 높게 나타났다. 수업 내용의 타당성 검토 항목에 대해 64.7%~100%로 타당하다고 답하였다. 질적 자료 분석으로부터, '생동감 있는 수업 환경과 관련된 몰입감 증대', '학습자의 능동적인 수업 참여로 체화된 지식과 술기의 성장', '팀 기반 문제해결 과정을 통한 상호협업 능력 향상', '상황적 위기 대처 과정을 통한 문제해결 능력 향상', '소규모 밀착 지도에 따른 개인의 이해력 향상'의 5개 주제 묶음으로 범주화 되었다. 수업의 질 향상을 위해 추후 지속적인 PBL 학습전략 개발 및 다양한 시나리오 개발이 요구된다.
기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.
최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 자율사물 중 도서관에 적용가능한 로봇과 드론, 자율주행을 중심으로 전반적인 내용을 살펴보고 이를 기반으로 향후 도서관에 도입 및 적용할 수 있는 방안을 제안하였다. 연구 결과, 관내의 경우 로봇과 드론을 활용하여 장서점검, 장서운반, 장서배열, 장서분류에서부터 도서위치안내, 도서추천, 대출/반납, 도서관 전반적인 안내, 참고정보서비스 등까지 적용할 수 있다. 관외의 경우 로봇, 드론, 자율주행 자동차를 활용해 도서배송서비스, 도서반납서비스, 무인이동도서관 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 본 연구는 도서관의 자율사물 도입 및 적용을 위한 기초연구로써 향후 체계적인 도입을 위한 인식조사, 적용모델 개발 등의 후속 연구가 진행되어야 한다.
주거환경에 대한 만족도는 주거지 선택 및 이주 등에 영향을 미치는 주요인으로, 도시에서의 삶의 질과 직접적으로 연결된다. 최근 온라인 부동산 서비스의 증가로 주거환경에 대한 사람들의 만족도를 쉽게 확인할 수 있으며, 사람들이 평가하는 내용을 바탕으로 주거환경 만족 요인에 대한 분석이 가능하다. 이는 기존에 활용되던 설문조사 등의 방식보다 더 많은 양의 평가를 효율적으로 활용할 수 있음을 의미한다. 본 연구는 서울특별시를 대상으로 온라인 부동산 서비스인 '직방'에서 수집된 약 3만여 건의 아파트 리뷰를 분석에 활용하였다. 리뷰에 포함된 추천 평점을 토대로, 아파트 리뷰를 긍정적, 부정적으로 분류하고, 딥 러닝 기반 자연어 처리 모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 사용하여 리뷰를 자동으로 분류하는 모델을 개발하였다. 이후 SHAP(SHAPley Additive exPlanation)를 이용하여 분류에 중요한 역할을 하는 단어 토큰을 도출함으로 주거환경 만족도의 영향요인을 도출하였다. 더 나아가 Word2Vec을 이용하여 관련 키워드를 분석함으로써 주거환경에 대한 만족도 개선을 위한 우선 고려사항을 제시하였다. 본 연구는 거주자의 정성평가 자료인 아파트 리뷰 빅데이터와 딥러닝을 활용하여 주거환경에 대한 만족도를 긍정적, 부정적으로 자동 분류하는 모형을 제안하여 그 영향요인을 도출하는데 의의가 있다. 분석결과는 주거환경 만족도 향상을 위한 기초자료로 활용될 수 있으며 향후 아파트 단지 인근 주거환경 평가, 신규 단지 및 기반시설의 설계 및 평가 등에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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