대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.503-511
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1992
현존하는 대부분의 메타 시스템들은 개체-관계 모형을 기반으로 한 메타모형을 갖는다. 그러나 개체-관계 모형을 기반으로 하는 메타모형은 정보시스템 개발환경에 대한 정보를 충분히 표현하기에 부족하며 유추능력에 있어서도 한계성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하기 위해 확장된 메타모형이 제시되었다. 새로운 메타모형에서는 정보를 충분히 반영하기 위하여 객체지향적 데이타모형을 기반으로 하며 유추능력을 향상시키기 위하여 논리를 도입하였다.
이용자 중심의 인터페이스 개발은 현재 검색시스템에서 가장 중요한 이슈가 되고 있다. 인터페이스에서 은유모형의 사용은 바로 이용자 편의성을 높이는 방안이라 할 수 있다. 본 연구는 은유모형에 대한 이용자의 전반적인 의견을 조사하였고 대학도서관과 공공도서관의 검색 인터페이스에서 실제 사용되고 있는 은유모형을 대상으로 하여 의미 인지도와 의미 전달도를 평가하여 전반적인 은유모형의 유용성을 분석하였다. 현재 사용퇴고 있는 은유모형 즉 메타포는 그 이미지가 서로 비슷비슷하고 내포하는 의미가 유일하지 못하는 문제점을 가지고 있어 이용자에게 혼동을 야기 시키는 경향을 발견하였다. 또한 몇몇 메타포는 내용을 설명하고 있는 텍스트와 메타포 이미지간의 의미적 관계가 명료하지 않게 나타났다. 따라서 앞으로 개발될 기능적 메타포는 인터페이스에서 미적인 효과뿐만 아니라 작업을 쉽게 이해할 수 있도록 하고 학습 및 기억을 도와줄 수 있어야 하며, 기존의 경험/지식 또는 실제 환경에 기반으로 하여 개발되어야 할 것이다. 또한 실제 환경 그 자체를 은유화 시켜 온라인 환경을 구성하는 조직 메타포를 검색인터페이스에 응용시키는 방안도 앞으로 강구되어야 할 것이다.
해상교통안전진단제도가 도입된 이후 제도개선을 위한 노력은 계속되어 왔다. 이 제도가 정착단계를 거쳐 고도화 단계로 나아가기 위해서는 진단활동 전반에 대한 종합적이고 체계적인 검토가 필요하다. 이에 본 연구에서는 해상교통안전진단에 대한 종합적인 분석 모형 설계를 목적으로 진단수행의 질적 향상을 위한 수단으로 파악되는 평가에 대한 평가, 즉 메타평가에 관한 이론을 적용하였다. 구체적으로는 메타평가의 주요 접근방식인 문헌연구와 전문가 검토, 설문조사 등의 방법으로 해상교통안전진단에 적합한 메타평가 기본모형을 도출하고, 이에 대한 타당성과 신뢰성을 검증하여 활용 가능한 'PIP'OU 메타평가 모형'을 제시하였다. 본 모형은 해상교통안전진단제도에 대한 최초의 메타평가 모형으로써 향후 제도의 문제점 도출과 개선방안 마련을 위한 해상교통안전진단제도의 메타평가 분석틀로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 정보자원의 메타데이터 작성시 메타데이터 간 의미의 일관성을 유지하기 위한 메타데이터 명명 방법론과 이를 실제 분야에 적용할 수 있는 메타데이터 명명 규칙의 실험적 모형을 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 ISO/IEC 11179에서 제시하고 있는 메타데이터 레지스트리 메타모형과 데이터의 기본 속성 및 개념을 논의하였으며, 이러한 논의를 토대로 객체용어(object term)와 속성용어(property term) 및 표현(presentation)에 관한 명명 규칙의 실제 적용 사례를 제시하였다. 객체용어의 생성은 자료유형의 엔터티-관계(I-R) 모형에 근거한 휴리스틱 분석을 통해 이루어졌으며, 속성용어의 명명은 더블린코어의 메타데이터 셋을 기반으로, 표현은 SHOE 1.0 버전을 기반으로 하였다.
본 연구는 코로나-19 시대를 거치며 증가한 메타버스 공간에 관한 관심을 바탕으로 주된 이용층을 확인하고 이를 예측하는 변인을 탐색하고자 했다. 온라인 활동을 예측하기 위해서는 이용자 이용 목적과 동기 및 관련된 인구통계적 요인을 확인해야 하므로 이를 예측 변인으로 모형 분석을 진행했다. 2022년 한국미디어패널조사 데이터를 바탕으로 메타버스 이용자를 예측하는 Heckman 2단계 표본선택모형 분석을 수행했다. 분석 결과 1단계 선택모형에서 메타버스 이용을 결정하는 주된 요인으로는 오프라인 활동, 개방성, OTT 이용 여부, 그리고 유료 콘텐츠 구입 여부가 확인되었다. 또한 2단계 결과모형에서는 개방성, 성별, 유료 콘텐츠 구입 여부가 메타버스 이용 시간을 높이는 주된 변인으로 확인되었다. 이 연구 결과는 코로나-19 시대 온라인 활동 증가와 함께 메타버스 서비스에 관한 관심이 높아지고 있는 상황에서, 메타버스 이용자를 이해하고 예측하는 데 기여할 수 있을 것이다. 또한 메타버스 플랫폼 관련 기업과 개발자에게 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
현재, 다수의 조직에서 개별적으로 메타데이터 표준을 제시하고 구축하고 있다. 이로 인해 메타데이터 상호간 호환성의 문제가 발생하게 되고 각기 분산되어 구축된 메타데이터 이용 또한 원활하지 않게 되고 있다. 이를 해결하기 위해 본고에서는 메타데이터 레지스트리를 적용하여 국내 문헌정보 DB의 메타데이터 표준 유지와 통합 검색을 통한 연계 활용 모형을 구축하고자 한다.
딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.
국가간 자료교환(Exchange)이나 기증에 의존하는 외국정부 간행물의 수집과 검색은 전자정부시대를 맞이하면서 새로운 관리제도가 필요하게 되었다. 그에 대한 대안으로 인터넷상의 외국정부정보에 대한 메타사이트를 만들고, 서브젝트 게이트웨이를 검색모형으로 제시함으로써 외국정보에 관한 정보원개발(Collection Development)과 이용자 서비스로 이용하고자 한다. 우수한 메타사이트를 선정하기 위하여 AltaVista의 anchor 기능과 link 기능을 이용하여 계량적인 평가를 하였으며, 서브젝트 게이트웨이 검색모형으로는 분산 메타데이터베이스의 통합 검색 시스템인 Isaac Network 구조를 제시하였다.
메타분석(Meta-analysis)은 서로 독립적으로 연구되어진 결과들을 전체적인 하나의 결과로 도출하기 위해 사용되어지는 통계적 방법이다. 이러한 통계적 방법을 설명할 모형으로는 선택모형(selection model)을 포함한 계층적 모형(hierarchical model)을 사용하며, 이러한 모형들은 베이지안 메타분석에 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나, 메타분석의 자료들은 일반적으로 출판편의(publication bias)를 갖고 있으므로 이를 극복하고자 가중함수(weight function)를 이용하여 분포함수를 새롭게 정의하여 사용한다. 최근에 Silliman(1997)은 계층적 모형(hierarchical model)에 가중함수를 첨부한 계층적 선택모형(hierarchical selection model)을 정의하고 모수적 베이지안 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 미관측된 연구효과에 디리슈레 과정 사전분포(Dirichlet process prior)를 적용한 준모수적 계층적 선택모형(semiparametric hierarchical selection models)을 소개한다. 여기서 제시된 준모수적 계층적 선택모형을 베이지안 방법으로 추정하기 위하여 마코프 연쇄 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo)방법을 이용한다. 제시된 방법을 적용하기 위하여 실제 자료(Johnson, 1993)인 충치를 예방하기 위한 두 가지의 예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구를 이용하여 메타분석을 한다.
최근 메타데이터 표준의 국제적 흐름은 기록을 둘러싼 다양한 맥락정보를 개체로 설정하고 이들 각 개체 간의 다양한 관계를 보여주는 다중 개체 모형의 적용이다. 이에, 이 논문에서는 다중 개체 모형을 적용한 기록관리 메타데이터의 표준인 ISO 23081-2, 호주, 뉴질랜드, 호주의 뉴사우스웨일즈주, 퀸즈랜드주, 사우스오스트레일리 아주 표준의 특징을 비교 분석하였다. 분석은 1) 적용범위, 2) 개체수, 3) 개체 내 카테고리, 4) 요소 설계 방법을 중심으로 비교하고, 다중 개체에 있어서 가장 핵심인 관계(relationship) 개체가 어떻게 구현될 수 있는지, 실제 사례를 통해 살펴본다. 마지막으로 앞선 분석을 통해 다중 개체 모형을 적용하여 표준을 제정 할 때 고려해야 할 몇 가지 사항들을 정리해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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