지식정보 거버넌스를 위하여 국가적으로 교육학술, 과학기술, 문화 분야 등에 대한 지식정보의 통합 검색이 요구되고 있다. 그러나 분야별 지식정보는 데이터 및 서비스 특성에 따라 기관별 고유 메타데이터 형식을 개발 사용해왔다. 따라서 분산된 지식정보를 메타데이터 기반으로 통합 시, 분야별 메타데이터 이질성 문제가 발생한다. 즉, 통합 검색을 위하여, 각 전문 분야별 메타데이터의 일관성 유지가 필요하다. 본 논문에서는 분야별 메타데이터를 조사하여 각 메타데이터들을 대표할 수 있는 표준 메타데이터를 정의한다. 이를 바탕으로 기존 시스템의 메타데이터의 수정 없이 기 구축된 전문 분야별 지식정보의 통합 검색을 가능하게 하는 지식정보 거버넌스를 위한 메타데이터 레지스트리 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통해 기존 메타데이터의 효율적인 등록 및 관리가 가능하며, 각 메타데이터간의 의미적 연관관계를 통한 의미 확장 검색이 가능하다.
최근 디지털 지식기반 사회에 대응하는 교육의 형태로 e-Learning이 교육적 대안으로 급부상하면서, 시스템의 상호 운영성 및 컨텐츠 명세, 활용을 지원하기 위한 표준화에 따른 연구가 국내외에서 급속도로 확산되고 있다. 특히, 국제표준기관에서 제시한 e-Learning 개발 환경을 위한 Learning Technology Standard Architecture(LTSA)와 Sharable Content Object Reference Model(SCORM)을 제 정하여 컨텐츠의 사용과 상호 호환을 가능하게 함으로써 e-Learning의 효율성을 증대시키고 산업 시장의 확장을 이룰 수 있다. 또한, 현재 많은 교육관련 업체에서는 SCORM 체계를 기반으로 한 학습 컨텐츠들을 개발하여 제공하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 국제 표준 기술인 SCORM을 기반으로 개발된 학습 컨텐츠를 체계적으로 지원하기 위해 컨텐츠 관리 시스템 개발에 대한 기술을 정의하고, 다양한 관점의 컨텐츠 메타 데이터를 식별, 분류함으로써 컨텐츠의 생성과 저장, 검색 나아가 형상관리를 위한 기본 정보로 이용 가능하다. 또한 이들 메타 데이터를 기반으로 한 학습 컨텐츠 관리 시스템의 프로토타이핑을 제시함으로써 재사용성과 유지보수성 향상을 통해 컨텐츠 개발의 용이성과 품질 및 생산성을 높일 수 있다.
최근 디지털 지식기반 사회에 대응하는 교육의 형태로 e-Learning이 교육적 대안으로 급부상하면서, 시스템의 상호 운영성 및 컨텐츠 명세, 활용을 지원하기 위한 표준화에 따른 연구가 국내외에서 급속도로 확산되고 있다. 특히, 국제표준기관에서 제시한 e-Learning 개발 환경을 위한 Learning Technology Standard Architecture(LTSA)와 Sharable Content Object Reference Model(SCORM)을 제정하여 컨텐츠의 사용과 상호 호환을 가능하게 함으로써 e-Learning의 효율성을 증대시키고 산업 시장의 확장을 이룰 수 있다. 또한, 현재 많은 교육관련 업체에서는 SCORM 체계를 기반으로 한 학습 컨텐츠들을 개발하여 제공하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 국제 표준 기술인 SCORM을 기반으로 개발된 학습 컨텐츠를 체계적으로 지원하기 위해 컨텐츠 관리 시스템 개발에 대한 기술을 정의하고, 다양한 관점의 컨텐츠 메타 데이터를 식별, 분류함으로써 컨텐츠의 생성과 저장, 검색 나아가 형상관리를 위한 기본 정보로 이용 가능하다. 또한 이들 메타 데이터를 기반으로 한 학습 컨텐츠 관리 시스템의 프로토타이핑을 제시함으로써 재사용성과 유지보수성 향상을 통해 컨텐츠 개발의 용이성과 품질 및 생산성을 높일 수 있다.
문화기술은 메타버스와 같이 타 산업과의 융·복합화를 통해 새로운 가치 창출에 기여하고 있다. 정부도 문화콘텐츠산업의 경쟁력 확보를 위해 해당 분야의 연구개발에 적극적으로 투자하고 있다. 이에 본 연구에서는 국가연구개발 과제 중 문화기술의 R&D 효율성을 과제 특성별로 비교 분석하였다. 이를 위해 2016-2019년에 수행된 968개 국가연구개발 과제를 대상으로 자료포락분석과 비모수 검정을 하였다. 분석 결과 기술 분류별로는 문화유산, 문화콘텐츠, 생활문화 순으로 R&D 효율성이 높았다. 연구수행 주체별로는 대학, 민간기업, 공공 연구기관 순으로 R&D 효율성이 높았다. 또한, 타 기관과 협력한 경우 협력하지 않은 경우보다 R&D 효율성이 낮았다. 지역별로는 서울 지역에서 수행된 과제가 타 지역의 과제보다 R&D 효율성이 높았다. 즉, 문화기술분야의 국가연구개발 과제 특성에 따라 R&D 효율성 차이가 존재함을 확인하였다. 이는 문화기술에 대한 국가연구개발 과제를 기획할 때 이러한 특성을 고려하여 전략적으로 추진해야 함을 시사한다.
본 논문에서는 개인화된 방송 컨텐츠의 보기 시스템에서 사용자가 보다 빠르게 검색할 수 있도록 메타데이터 저장 구조를 계층화하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 원하는 컨텐츠를 찾는데 걸리는 시간을 단축시킬 수 있도록 MPEG-7 MDS 구조의 분류 기술구조와 기술구조 사이에 세부장르 목록이 들어있는 하위 장르 테이블을 추가한다. 그리고 기술구조에서 기존의 메타데이터들이 분류 없이 트리 형태의 계층구조로 저장되던 부분을 사건과 객체로 구분하여 저장하도록 한다. 이러한 방법은 기존 연구에 비해 장르의 단계별 검색이 가능해짐으로 사용자가 원하는 계층적 검색이 가능해진다. 또한, 메타데이터를 사건과 객체를 구분하여 저장함으로써 탐색의 복잡성을 최소화한다. 실험 결과에서 제안하는 검색 구조의 시스템이 기존 시스템의 구조보다 향상된 검색 시간을 보여준다.
최근 시퀀싱 기술의 발전으로 생물 데이터는 폭발적으로 증가되고 있으며 이로 인하여 우리는 지놈 시대를 지나 특정 환경 내에 존재하는 생물체들의 총체적인 지놈을 다루는 메타지놈 시대에 살고 있다. 그러나 메타지노믹 데이터의 증가속도에 비해 이를 효율적으로 분석, 검토, 판별할 수 있는 파이프라인 형태의 프로그램은 전무한 실정이다. 또한, 기존 프로그램은 대부분의 관련연구자들이 다루기 힘든 리눅스 환경의 커맨드 라인 방식이며 대용량 데이터를 처리할 수 없는 제한과 처리 속도의 한계성을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 윈도우 환경의 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스로 유기적인 데이터 분석이 가능한 메타지노믹 데이터 분석 파이프라인을 설계하고 구현하였다.
서비스 관점에서 구축되는 추천 시스템의 성능은 얼마나 효율적인 추천 모델을 적용하여 심층적으로 설계되었는가에 좌우된다고도 볼 수 있다. 특히, 추천 시스템의 초개인화는 세계적인 추세로 1~2년 전부터 구글, 아마존, 알리바바 등의 데이터 플랫폼 강자들이 경쟁적으로 딥 러닝 기반의 알고리즘을 개발, 자신들의 추천 서비스에 적용하고 있다. 본 연구는 갈수록 고도화되는 추천 시스템으로 인해 발생하는 여러 문제들 중 사용자 또는 서비스 정보가 부족하여 계속적으로 발생하고 있는 Cold-start 문제와 추천할 서비스와 사용자는 지속적으로 늘어나지만 실제로 사용자가 소비하게 되는 서비스의 비율은 현저하게 감소하는 데이터 희소성 문제 (Sparsity Problem)에 대한 솔루션을 모색하는 알고리즘 관점에서 연구하고자 한다. 본 논문은 첫 단계로, 적용하는 메타데이터에 따라 추천 결과의 정확성이 얼마나 차이가 나는지를 보이고 딥러닝 비지도학습 방식을 메타데이터 선정 및 추출에 적용하여 실시간으로 변화하는 소비자의 실제 생활 패턴 및 니즈를 예측해야 하는 필요성에 대해서 기술하고자 한다.
본 연구에서는 모바일 클라이언트간의 효율적인 데이터 공유를 위해 SFA 서버의 중개 없이, 서버에 접속해 있는 클라이언트간의 데이터 전송이 가능토록 하기 위하여, 기존의 P2P 개념을 모바일 기반으로 확장하였다. 이때 기존의 제한된 메시지 전달방법을 탈피하여 JXTA 기반의 모바일 SFA 시스템을 구축하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 P2P 서비스와 LBS 기술은, 모바일 사용자 간의 정보 공유가 신속하게 이루어지게 함으로써, 모바일 시스템의 효율성을 향상 시킨다는 점에서 의의를 가진다. 또한 본 논문에서는 플랫폼에 독립적이며, 네트워크 디바이스에 독립적인 환경을 지원하는 JXTA 네트워크 환경에서 분산된 자원을 효율적으로 검색하는 DHT(Distributed Hash Table) 알고리즘을 제안하고자 한다. DHT는 분산 해쉬 테이블을 이용하는 기법으로써, 모든 피어들은 공유하고 있는 자원들에 대한 메타 데이터를 해쉬 값에 의해 지정된 피어에게 전송하며, 메타데이터를 수신한 피어들은 다른 피어로부터 검색 요청이 들어올 경우 자원의 위치를 알려주는 방식으로 동작한다.
기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.
최근 기존산업의 성장정체, 기술적 여건 성숙, 소비자 욕구 다양화 등으로 산업융합은 글로벌 메타트레드로 가속화되고 있다. 교육의 페러다임 전환과 대학교육 방법의 혁신이 진행되면서 상호존중과 협력을 기초로 효과적이면서도 효율적인 과정과 성과를 달성하는 팀 관련 활동 및 팀의 가치와 효과에 관한 관심이 높아지고 있다. 이 글에서는 산업융합 시대 팀기반 티칭과 학습의 효과적인 방안에 대하여 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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