본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 회계정보시스템 교육과 맥락적 성과의 관계에서 학문적 자기효능감 매개효과를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 282명으로부터 수집된 자료를 SPSS 23.0과 AMOS 23.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 회계정보시스템 교육이 맥락적 성과에 정(+)의 영향에 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학문적 자기효능감은 맥락적 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학문적 자기효능감은 회계정보시스템 교육과 맥락적 성과의 관계에서 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 매개효과를 확인하기 위하여 Sobel 검증을 실시하였다. 회계정보시스템 교육은 맥락적 성과에 직접적인 영향을 미치고, 학문적 자기효능감을 통해 간접적인 영향도 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 맥락적 성과를 향상시키기 위한 방법으로 학문적 자기효능감 매개효과를 규명했다는 측면에서 시사점을 갖는다. 향후의 연구에서는 표본 확대와 다양한 변수를 활용할 필요가 있다.
스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.
본 논문에서는 지능형 정보 공간에서의 모바일 증강 현실 기반 환경 제어, u-콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 u-콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트 오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 다양한 u-콘텐츠의 획일적인 증강은 사용자에게 혼란만을 가중시키는 문제를 유발한다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 u-콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.
본 논문에서는 사용자 중심으로 환경맥락을 정의하고, 이를 기반으로 스마트 홈에서의 응용 서비스를 구현하였다 현재 스마트 홈 환경에 대한 연구가 여러 방면에서 진행되고 있으나 기존의 시스템들은 사용자 관점에서 바라보지 않고 사용자에 대한 환경맥락 정보의 이용이 부족하며 시스템 구축비용을 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 각 사용자의 의도에 따른 구별화 된 서비스를 구현하기 위해서 ubi-UCAM을 기반으로 다수의 센서에서 생성되는 환경맥락 정보를 다수의 응용서비스에서 동시에 이용할 수 있는 사용자 중심의 응용 서비스를 구현하고 유용성을 검증하였다. 구현된 응용 서비스는 환경맥락 정보에 따르는 센서/응용 서비스의 분산설계로 인하여 센서와 서비스 사이의 독립성을 보장하고 다수의 응용서비스들의 통합이 가능하기 때문에 다양한 응용 분야에 적용하기 쉽고 통합적인 미래형 스마트 홈 환경의 기반을 마련하게 될 것이다.
사용자들은 소셜 네트워크 서비스를 통해서 자신이 속한 상황과 관련된 다양한 맥락정보를 다른 사람과 공유한다. 본 연구는 이러한 맥락정보 중 활발히 공유되지 않는 정보에 초점을 맞추고 있다. 여러 가지 소셜 네트워크 서비스 사용자에 대한 인터뷰 결과, 사용자들이 특정 맥락정보를 공유하지 않는 이유는 1) 사회적으로 바람직하지 않다고 여겨지거나 2) 공유를 위한 충분한 유인을 느끼지 못할 경우 및 3) 맥락정보의 공유가 프라이버시를 위협할 경우인 것으로 드러났다. 특히 프라이버시가 문제되는 경우 사용자는 시스템에서 제공되는 요인 외에도 독창적인 방법을 활용하여 맥락정보를 공유한다는 사실을 발견하였다. 본 연구에서는 위 결과를 Communication Privacy Management(CPM)이론에서 제시하는 세 가지 규칙을 관리의 관점에서 해석함으로써 1) 침투성(공개 정보의 양) 관리, 2) 연결(정보공개 대상)관리, 3) 소유권(공개되는 정보의 통제권) 관리로 재구성 하였고, 이외의 4) 현출성 관리라는 새로운 방식을 추가하여 이에 근거한 가이드라인을 제공하였다.
본 논문에서는 입력 영상에 담긴 다양한 물체들과 그들 간의 관계를 효과적으로 탐지하여, 하나의 장면 그래프로 표현해내는 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 물체와 관계의 효과적인 탐지를 위해, 합성 곱 신경망 기반의 시각 맥락 특징들뿐만 아니라 언어 맥락 특징들을 포함하는 다양한 멀티 모달 맥락 정보들을 활용한다. 또한, 제안 모델에서는 관계를 맺는 두 물체 간의 상호 의존성이 그래프 노드 특징값들에 충분히 반영되도록, 그래프 신경망을 이용해 맥락 정보를 임베딩한다. 본 논문에서는 Visual Genome 벤치마크 데이터 집합을 이용한 비교 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 성능을 입증한다.
일화기억은 핵심 이벤트와 그에 연합된 맥락으로 구성된다. 해마와 해마 주변 영역이 일화기억의 부호화에서 맥락을 표상하는 역할에 관해 연구되어왔지만, 시공간적 맥락 외에 다양한 맥락-특이적 정보들에 대한 표상에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 고해상도 자기기능공명기법을 이용하여 여러 맥락정보(예, 육하원칙 - 누가, 왜, 무엇을 언제, 어디서, 어떻게)의 부호화에 관여하는 내측두엽 및 대뇌피질 신경연결성의 특징을 탐색하였다. 참가자들은 두 명의 얼굴과 하나의 사물로 구성된 실험 이벤트를 보면서 여섯가지 맥락 부호화 과제를 수행하였다. 휴지기 기능적 자기공명영상 정보를 활용해 내측두엽의 세부 영역을 기능적으로 구분하였고 맥락 기억 과제별 기능적 신경연결성 네트워크를 탐색하였다. 일반선형화 모델 분석을 통해 시공간적 맥락정보를 처리할 때보다 사회적, 행동적, 의도 맥락을 연합할 때 내측두엽의 세부영역, 전전두엽, 하부두정엽 영역이 유의미하게 증가한 활성화를 보이며 관여함을 확인하였다. 나아가 이 영역들과 내측두엽 영역이 맥락조건간 차이에 관여하는 기능적 연결성 특징을 탐색하기 위하여 맥락부호화 과제를 수행하는 동안의 해마세부영역들과 전전두엽, 하부두정엽 등 간의 과제기반 기능적 연결성 정보들을 다변량 패턴분석의 주요입력변수로 선정하였고, 기계학습을 통해 맥락 조건 간 연결성 패턴분류를 시도하였다. 네트워크 패턴분류에서도 시공간 맥락 조건과 각 사회적, 행동적, 의도 맥락처리 조건 간에는 기능적 연결성의 차이가 두드러졌다. 본 연구결과를 통해 일화기억에서 특정 맥락을 처리하는 신경학적 기제의 특성과 맥락 조건 간 차이를 제시하였다.
본 연구는 교사와 학생들이 가르치고 배우는 상황 즉, 교육적 맥락을 고려하여 학교도서관의 목록 서비스를 제공한다면 목록의 유용성을 높이고, 교수-학습 과정과 목록 서비스를 직접적으로 연계시킬 수 있다는 전제하에 교육적 맥락에 관한 정보를 목록 데이터 요소에 추가로 목록 정보를 확장하기 위한 방안을 제시하였다. 우선 학교도서관의 정보자료와 교육 즉, 교수-학습 과정에 관련된 맥락 요인을 분석하고, 실제로 교육적 맥락 요소를 제공하고 있는 정보 시스템의 사례를 분석하여 교육적 맥락을 고려한 목록 정보의 확장 방안을 제시하였다. 분석 결과를 바탕으로 학교도서관 목록(DLS)에 추가로 기술해야 할 교육적 맥락 요소를 이용자(학생, 교사), 수업상황(교수방법, 수업목표, 교육과정, 평가방법, 학습집단 편성, 준비물, 수업환경), 자료 내용 유형(성격, 학문분야, 형태), 독서 상황(상황별 독서, 문학 주제), 관련 자료(교사 표현물, 학생 표현물) 등 5개 요소로 추출하였다.
본 연구에서는 이해능력수준에 따른 억압기제의 효율성 차이를 대용어 참조 과정을 통해 검증하였다. 실험 1에서는 단어재인과제를 사용하여 이해능력에 따른 가능한 참조어의 활성화 차이를 살펴 보았다. 그 결과 낮은 수준의 이해자는 높은 수준의 이해자에 비해 가능한 참조어 중 문장맥락에 맞는 적절한 참조어와 함께 맥락에 맞지 않는 부적절한 참조어의 활성화도 유지하고 있는 경향이 있었다. 실험 2에서는 검사단어의 맥락적절성 판단과제를 실시하였는데 낮은 수준의 이해자는 높은 수준의 이해자에 비해 부적절한 참조어를 부정하는데 반응시간이 오래 걸렸다. 이 결과들은 낮은 수준의 이해자가 덜 효율적인 억압기제를 가졌다는 가설을 지지하는 결과로 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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